模型率定和校核是模型应用的重要部分。模型的率定和验证是对比模型模拟结果和实测数据，通过调整模型参数使得模拟结果与实际吻合的过程。其目的是确保模型在实际应用中具有一定的准度和精度。

概况来说，雨水数学模型率定就是在数据完整、参数取值、标准确定以及算法选择之间进行综合优化。

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   图1 与模型准确度相关因素

用于率定的实测数据越准确，模型越准确。模型率定的过程通常是一个手工迭代的过程。为了支持判断，需要考虑统计参数，如均方根误差。模型率定的重要性随模型的类型而变化。

针对以下几个水文过程特征，模拟值和实测值要有很好的匹配:

（1）总径流量，即水量平衡。

（2）水文过程线的整个形状。

（3）峰值流量很好的吻合。

（4）最低流量很好的吻合。

（5）水位很好的吻合。

（6）积水深度、时间、范围很好的吻合。

在实际应用中，使用者可以根据模型的不同应用目的，选择几个目标中任何一个或者组合。例如，峰值流量被用来设计雨水排水系统，水文过程线的整个形状可以应用于洪水问题，而水量平衡对雨水池的设计非常重要，积水深度等则应用于暴雨积涝。模型的率定需要不断调整模型参数，直到模型的模拟值与实测值得到很好的匹配。

被率定的模型需要作进一步的验证，以检验模型模拟输出结果的精度。用来验证的数据资料为未被用于模型校核的实测资料。模型验证是指将模型模拟的结果与用于模型验证的实测资料进行比较，检验模型是否达到所要求的精度水平。

另外，还应检验模型模拟的结果是否能代表实际系统中可能出现的各种极端条件。只有经过这样的检验，模型才可以实际应用。

英国研究者提出的城市排水模型的验证可用的4个标准:

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对于地面积水的验证目前更多的是采用定性的分析和判断，缺乏精确量化的标准。

模型的率定应考虑实测数据的准确性、参数调整的合理性，同时模型的率定应该确定是进行整体模型的率定还是进行局部模型的率定。

（1）目前管网水位、流量的实测数据较少，就实测数据来说，水位数据的可靠性较高，流量数据的可靠性较差，在进行数据校核时，需考虑管网堵塞的影响。

（2）目前来说，关于地面积水的精确实测数据不多，更多的是定性分析，二维地面积水数据的率定包括积水深度、积水时间和积水点积水面积等。

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图2 模型率定过程 

模型要进行率定和验证，首先需要模型能够正常运行，且模型设置符合实际情况。   

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图3 模型的验证（模拟数据和实测数据）