城市社区尺度降雨径流快速模拟——以福州市一排水小区为例

随着城市化进程的不断加快,我国城市正面临着越来越严峻的洪涝问题。本文在社区尺度上构建雨洪管理模型(SWMM),使用遗传算法率定SWMM模型参数;在对研究区降雨分析的基础上,采用模糊识别法筛选出最具代表性的两种雨型;基于不同的降雨情景与SWMM模拟值组成的数据集,建立长短期记忆神经网络(LSTM)模型模拟研究区降雨径流关系,并使用不同工况评估了LSTM模型效果。结果表明,LSTM模型对降雨径流的模拟与SWMM模型基本吻合,而其对洪峰流量的拟合略有偏差。在较小降雨下,LSTM模型模拟洪峰流量较SWMM输出结果偏小;在较大降雨下,模拟结果偏大;在中等降雨时,模拟效果最好。此外,50个隐含层单元的拟合效果更好,但同时更多的隐含层单元对洪峰流量拟合效果更好。