为缓解城市化进程中内涝频繁发生、水生态恶化等一系列突出的水环境问题,提高雨水管理措施的效率,城市雨洪模型在城市雨水系统的规划设计和管理中得到了广泛的应用。针对目前国内外广泛使用的城市雨洪模型软件SWMM的参数数量繁多、参数间存在复杂的相关性且大量参数无法直接测定导致模拟结果具有高度不确定性这一科学问题,对关键参数之间的相关性及参数率定过程中可能的影响因素进行探究,以提高参数率定的准确性,从而提高SWMM模型模拟精度。该文以贝叶斯统计理论作为基本框架,结合先进的DREAM_（zs）（DiffeRential Evolution Adaptive Metropolis）抽样方法构建了可用于模型参数率定的算法,并以SWMM模型作为研究对象,对可能影响SWMM水文模块参数率定效果的雨强、雨型、汇水区水文特征等一系列外界因素进行探究。分别从参数的抽样轨迹、参数后验分布、参数间相关性、模型模拟值与实测值的拟合情况几个方面分析这些外界因素对参数率定效果的影响,旨在找出用于SWMM模型参数率定的最佳条件,以期进一步提高SWMM模型的率定精度。该研究中的主要方法及结论如下:（1）建立贝叶斯-SWMM模型水文参数率定算法以贝叶斯理论为框架,结合先进的DREAM_（zs）抽样方法,选择合适的似然函数,在Matlab中进行贝叶斯理论和DREAM_（zs）抽样算法的编程,构建适用于模型率定的算法,并采用一个数值模型论证该率定算法可靠性和效率。利用Matlab编程软件将SWMM模型与上述贝叶斯-DREAM_（zs）率定算法进行集成,实现该率定算法在迭代过程中与SWMM模型间的数据交互,可直接用于SWMM模型的参数率定。（2）研究降雨强度对SWMM模型水文参数率定效果的影响设计了9种不同降雨强度的场次降雨,利用以上建立的率定算法探究降雨强度对SWMM模型中8个水文参数率定效果的影响,分别从参数后验分布、参数间的相关性、模型模拟值与实测值的拟合情况几个方面进行分析。结果表明:Width与N-imperv、N-perv,Slope与S-imperv、S-perv之间存在较大的线性相关性;参数间的相互作用对Width、Slope、Zero-imperv三个参数的影响较大,使其灵敏度明显降低;Imperv、S-imperv、N-imperv三个参数的灵敏度较高、识别性好,受雨强影响小,其余参数只有在部分降雨强度下才能有较好的识别效果。结合各降雨强度下参数的率定情况,对本研究中的参数识别效果优劣进行综合排序的结果是:Imperv>S-imperv>N-imperv>Zero-imperv>N-perv>S-perv>Width>Slope。（3）研究汇水区地表水文特征对SWMM模型水文参数率定效果的影响设置20%、50%和80%三类典型的不透水率,分别代表低、中和高开发程度的地区,以及0.4%和4%两类典型的坡度,分别代表平原和山地城市汇水区域,组合形成6种不同水文特征的汇水区域。选取5种常见雨强的场次降雨进一步探究地表水文特征对参数灵敏度、识别效果的影响。最终得出了不同水文特征下,各参数率定适用的降雨强度表,可供参考。结果表明:汇水区地形对部分参数率定效果的影响存在一定规律性,S-imperv参数在坡度大时,敏感性、识别效果较好（雨强大时除外）;在20%、50%不透水率下,汇水区地形对N-imperv、N-perv、S-perv、Zero-perv四个参数的率定效果有一定影响,但均在雨强较大时表现较为明显。汇水区开发程度对各参数的灵敏度、识别效果的影响差异较大,没有显著规律。汇水区开发程度与地形这两种地表水文特征参数对SWMM模型水文参数后验分布影响较小,不会改变参数间相对灵敏度和识别效果。（4）研究其它外界因素对（降雨峰型、率定数据量）SWMM模型水文参数率定效果的影响除降雨强度外,该研究还进一步探究了单峰、双峰、三峰三种雨型对参数率定效果的影响。结果表明,雨型对参数灵敏度、识别效果影响较大。除Slope和S-Imperv两个参数在单峰雨型下率定效果略好外,其余参数均是在双峰时的灵敏度、识别效果较好。增加率定数据量仅对两个参数的灵敏度、识别效果有提升,但算法的复杂程度、率定过程的计算成本却明显增加。以重庆市悦来新城某一流域作为研究对象,构建SWMM模型。结合建立的贝叶斯-SWMM率定算法以及工程案例中相应的监测数据,分别采用三场降雨进行率定,确定参数取值,并另外选取两场降雨进行验证。结果表明,三场降雨率定的参数后验分布规律与前期研究结论基本一致,且率定期和验证期模拟值与观测值的拟合情况均较好。