高速城市化进程导致城市不透水下垫面的急剧增加,全球气候变暖使得极端气候频发形成城市热岛效应、雨岛效应,加上不完善的城市雨水排放系统,导致城市内涝灾害频发、水质恶化,严重威胁到人民的生命财产安全。要有效防治城市内涝灾害、控制水污染,制定合理的城市雨洪管理措施,必须把握城市化背景下降雨径流过程的时空特征。城市雨洪模型作为城市雨洪管理必不可少的关键性支撑技术,其模拟精度对城市内涝控制及雨洪管理措施的制定与决策具有重要影响。对模型参数进行率定和验证是保证模型精确性和可靠性的关键步骤。针对SWMM模型缺乏参数自动率定模块,手动率定工作量大、效率低、受人主观影响大,甚至率定结果失去参数物理意义的问题,研究提出了一种改进的和声搜索算法,并利用MATLAB平台编写了最优化算法程序;基于MatSWMM工具箱,利用C语言编程扩展了SWMM动态链接库的应用程序接口函数,通过调用SWMM动态链接库,耦合SWMM与改进的和声搜索算法,实现了SWMM参数的自动优化率定;最后以重庆市南岸区融侨城2期D区为研究对像,验证并比较了该模型参数优化率定算法的有效性。主要研究内容及结果、结论如下:(1)针对基本和声搜索算法存在对参数依赖性较强、收敛性较差、易陷入局部最优的问题,对算法进行了两方面的改进以提高其搜索寻优能力:一是动态调节算法的参数,减弱算法对参数的敏感性;二是在变量微调时改变新的和声向量的产生机制,提高了算法的局部精确搜索性能,加速了算法收敛速度。研究采用6个经典性能测试函数对算法进行性能测试,对比改进前、后和声搜索算法的性能发现,与基本和声搜索算法相比,改进的和声搜索算法在处理复杂函数优化问题时,其精确度、稳定性以及算法的收敛速度均优于基本和声搜索算法。(2)基于MatSWMM工具箱,使用C语言编程扩展了SWMM动态链接库中的接口函数,不仅实现了输入文件中各元素ID、属性值、统计值等输入数据的读取,还实现了对输入文件中相关参数的修改;基于MATLAB编程,对改进和声搜索算法和SWMM模型进行耦合,实现了在MatSWMM工具箱原有功能的基础上添加SWMM模型参数自动优化率定的功能。(3)选取2018年9月24日的实测降雨径流数据,采用改进前、后的和声搜索算法分别对研究区域的SWMM模型参数进行自动优化率定。寻优计算过程中,采用将不满足约束条件的目标函数值直接设置为一个极大数的方法,来剔除不满足约束的解,规避了惩罚函数。对比改进前、后算法的模拟结果,发现在相同的迭代次数下,基本和声搜索算法和改进的和声搜索算法的目标函数值分别为10.473和6.633,改进后算法计算精度比改进前提高了36.67%;选择改进的和声搜索算法的参数率定结果,采用两场不同强度的实测降雨径流数据验证率定后模型的稳定性,结果表明,在用于率定的降雨序列下,参数优化后模型模拟结果与监测数据十分匹配,纳什效率系数E为0.969,模拟峰值流量为24.237L/s,实测峰值流量为23.101L/s,峰现时刻一致,峰值流量相对百分误差PFE为4.91%;在用于验证的两场降雨序列下,参数优化后模型模拟结果与监测数据的总体趋势一致,监测值与模拟值吻合较好,纳什效率系数E分别为0.843和0.91,峰值流量相对百分比PFE分别为9.31%和9.95%,满足评价指标,说明优化模型的准确性和稳定性较好。