城市暴雨内涝预警中水文模型参数敏感性分析

引言

频繁发生的城市内涝灾害正成为全球气候变化背景下城市治理的重大挑战。暴雨时空分布的极端化与下垫面条件的高度异质性，使得传统水文模型在模拟城市内涝过程时面临参数配置失真、预测结果偏差等瓶颈。现有研究多聚焦于模型算法改进，却忽视了参数敏感性差异对模拟精度的深层制约。揭示关键参数作用机制、构建精细化参数体系，已成为突破内涝预警技术瓶颈的关键路径。

一、城市暴雨内涝预警模型参数敏感性分析的技术瓶颈与需求

（一）参数配置复杂性与模型不确定性交织

城市暴雨内涝预警模型通常包含数十至上百个参数，如曼宁系数、洼地蓄水量、渗透系数等，其取值范围及组合方式直接影响径流模拟精度。现有模型普遍存在参数维度爆炸问题，参数间耦合效应显著，单一参数调整可能引发非线性响应偏差。例如，在SWMM 模型中，不透水面积比例与地表糙率系数存在强相关性，若未通过敏感性分析解耦，将导致参数率定陷入局部最优解。此外，城市下垫面空间异质性被现有模型简化处理，如绿地、道路、建筑密度等要素的空间分布差异未被有效参数化，使得单一参数集难以表征区域水文特征。数据匮乏进一步加剧了不确定性，历史内涝事件实测数据不足导致参数校准缺乏客观标准，模型验证多依赖人工降雨实验或理想化场景，与实际暴雨过程的非线性特征存在显著偏离。

（二）实时预警需求与模型适应性矛盾凸显

城市内涝预警需在分钟级时间尺度内完成降雨 - 径流 - 管网汇流全链条模拟，这对模型计算效率与参数响应速度提出严苛要求。传统敏感性分析方法如Morris 筛选法、 Sobol 方差分解法等虽能识别关键参数，但计算成本随参数数量呈指数增长，难以嵌入实时预警系统。同时，极端暴雨事件的低频高损特性导致参数取值范围缺乏极端场景验证，如百年一遇降雨条件下管道超载流动参数的率定依赖经验公式，与实际水力状态存在偏差。多目标优化需求尚未被充分满足，现有研究多聚焦于峰值流量或积水深度单一指标，而内涝风险评估需同时考虑经济损失、人口暴露度等多维度目标，参数敏感性分析需向多目标协同优化演进。此外，气候变化背景下暴雨时空分布特征快速演变，模型参数需具备动态调整能力，但静态参数配置方案仍占主导，制约了预警系统对新型内涝模式的适应性。

二、多源数据驱动的水文模型参数敏感性分析方法优化路径

2.1 多源数据融合驱动参数敏感性精准量化

多源数据融合为破解参数敏感性分析中的维度灾难提供了新路径。遥感技术通过高分辨率地形数据与土地利用分类产品，可实现下垫面糙率系数、洼地蓄水量等参数的空间异质性表征。例如，利用 LiDAR 点云数据提取建筑高度与街道布局信息，结合无人机多光谱影像解译绿地渗透系数，可构建分布式参数场以替代传统均一化假设。地面监测网络通过部署物联网水位计、雨量计，可获取高时空分辨率的实测数据，为参数率定提供约束条件。社交媒体与浮动车数据等非传统数据源，通过自然语言处理与轨迹挖掘技术，可提取内涝积水点时空分布特征，为模型验证提供补充证据。数据融合的关键在于建立多源数据与模型参数的映射关系，如通过贝叶斯方法将遥感反演的不透水面积比例与模型曼宁系数进行概率耦合，实现参数先验分布的动态更新。

2.2 智能算法与参数敏感性分析深度耦合

机器学习算法为参数敏感性分析提供了高效探索工具。基于代理模型的方法，如支持向量机、随机森林等，可通过少量模型调用构建参数- 输出响应面，显著降低全局敏感性分析的计算成本。深度学习框架进一步拓展了参数空间探索能力，卷积神经网络可处理高维参数场与遥感影像的耦合关系，图神经网络则适用于管网拓扑结构参数的敏感性传递分析。强化学习算法通过试错机制优化参数组合，在SWMM 模型参数率定中已实现比传统遗传算法更高的收敛速度。算法融合成为新趋势，如将 Sobol 方差分解与 SHAP 解释模型结合，可同时量化参数主效应与交互效应。此外，自动微分技术使梯度信息直接嵌入敏感性分析，为基于梯度的参数优化提供理论支撑。这些算法创新不仅提升了分析效率，更通过不确定性量化增强了参数配置的可信度。

三、典型城市内涝场景参数敏感性差异验证与预警效能提升实践

3.1 不同城市类型内涝场景参数敏感性差异解析

城市地形地貌与排水系统特征显著影响参数敏感性排序。在高密度建成区，不透水面积比例与管网糙率系数成为主导参数，如北京某核心区 SWMM 模型验证表明，不透水面积比例每增加 5% ，径流峰值响应时间缩短 12 分钟，而洼地蓄水量变化对积水深度的影响不足 3% 。相反，在平原河网城市，河道糙率与泵站启停阈值成为关键参数，上海某片区模型显示，河道曼宁系数偏差超过20% 将导致排水管网顶托效应模拟误差达 40% 。老旧城区与新建城区的参数敏感性呈现时空异质性，广州某老城区案例中，因管网淤积导致的有效过流面积缩减，使管道糙率系数敏感性指数较设计值提升 3.7 倍。这种差异要求建立场景化参数数据库，通过聚类分析识别不同城市功能区（如商业中心、工业园区、居住区）的参数敏感性特征谱系，为参数本地化校准提供科学依据。

3.2 参数优化驱动的预警效能提升实证

基于敏感性分析的参数优化可显著提升模型预测精度。在深圳某易涝区，通过拉丁超立方抽样结合 GLUE 算法，将曼宁系数、洼地蓄水量等 5 个关键参数的取值范围压缩至原区间的 65% ，使模型纳什效率系数（NSE）从 0.68 提升至 0.89，积水深度模拟值与实测值的均方根误差降低至 3.2cm, 。参数优化对极端暴雨情景的预警时效性改善尤为突出，武汉“2016·7·6”暴雨事件模拟显示，优化后的模型计算时间缩短至原模型的 42% ，且在降雨停止后 15 分钟内完成内涝风险图更新，为应急调度争取了关键响应窗口。更进一步，参数敏感性分析支撑了多模型耦合框架的构建，如将 SWMM 管网模型与 MIKE FLOOD 地表漫流模型进行参数联动，在杭州某新城应用中使综合内涝风险评估准确率提升至 87% ，验证了参数优化对跨尺度水文过程模拟的增效作用。

结语

城市暴雨内涝预警模型的参数敏感性分析是破解城市水患难题的关键技术突破口。本文通过系统性技术瓶颈剖析、多源数据驱动的方法论创新及典型场景实证，揭示了参数配置复杂性与模型不确定性间的深层关联，验证了参数优化对预测精度与预警时效性的显著提升作用。研究不仅为水文模型参数本地化校准提供了理论框架，更通过实践案例证明了技术路径的可行性。研究成果对完善城市内涝防治体系、提升极端天气应对能力具有重要的科学价值与实践意义，为智慧城市水安全建设提供了关键技术支撑。

参考文献

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