南京市鼓樓區LID空間配置與雨洪調控效益研究

李沐寒， 尹海偉， 孔繁花， 劉 佳， 仇 是

(1.南京大學 建筑與城市規劃學院， 江蘇 南京 210093； 2.南京大學 國際地球系統科學研究所，江蘇 南京 210023； 3.寧夏大學 土木與水利工程學院， 寧夏 銀川 750021

1 研究背景

快速城市化導致區域氣候與自然地表發生明顯變化，引起更為頻繁的降雨，不僅增加了城市洪澇災害發生的風險，也加劇了城市水污染程度，已嚴重影響城市居民的生活品質[1]。為應對城市雨洪帶來的一系列生態環境問題，反思基于灰色基礎設施(Gray Infrastructure)“以排為主、視雨洪為災害”的傳統管理理念，許多國家提出了“將雨水轉化為資源”的新型城市雨洪管理理念[2-5]。其中，LID因具有規模小、布置分散、種類豐富和可行性高等特點和模仿地表天然水文狀態、增加透水面、減少地表徑流、增加城市水系統彈性的功能[6-8]，目前已在美國、加拿大和我國等許多國家得到廣泛應用與發展[9-10]。

大量研究均表明，通過減少不透水面規模可有效調控城市地表徑流[11-13]。Kong等[14]基于SWMM模型對巴中新城多種開發建設情景下雨洪徑流的模擬表明，減少直接連接不透水面(Directly Connected Impervious Area, DCIA)可有效降低地表徑流量，但難使地表徑流特征恢復到未開發水平。李春林等[15]研究發現隨著降雨重現期增大，LID措施對徑流的削減量逐漸增加。Tredway等[16]分析了LID建設方案對地表徑流的滲透、蒸發和儲存作用，結果表明適當的LID措施可顯著減少洪峰流量。我國海綿城市研究歷程較短，且相關研究多關注于實驗場地或街區尺度的LID工程實施及水文環境效益評價，尚缺乏對較大尺度上LID雨洪調控效應的深入理解。美國環境保護署(USEPA)于2009年研發的城市降雨徑流控制的模擬與分析整合系統(System for Urban Stormwater Treatment and Analysis Integration, SUSTAIN)內置BMP選址工具，可根據LID/BMP環境約束條件對用地空間進行適應性選擇，實現LID措施的空間優化配置[17]，解決了多數研究按照用地性質來確定LID的面積占比的不精確和難以有效指導空間規劃的弊端[18-19]。

此外，海綿城市建設涉及到工程、技術、預算、材料等多方面[20]，進入21世紀后關于LID建設成本與效益之間的討論逐漸增多。李俊生等[21]通過生命周期法計算了屋頂綠化的成本效率和費效比分別為12.51元/m3和5/12，由此證明了屋頂綠化的建設潛力與價值。Huang等[22]將算法與SWMM模型結合，通過水文模擬和經濟優化分析得到各LID技術的平均效率(單位成本的徑流削減量)順序為：屋頂綠化>生物滯留池>喬木箱>透水鋪裝>雨水桶>植草溝>滲透溝渠。然而，大多數研究局限于單個LID設施的成本效益對比，對于城市片區LID組合應用的成本效益缺乏探討。

基于此，本研究以南京市鼓樓區為例，根據研究區現狀情況和LID實施的難易程度，選取了屋頂綠化(Green Roof)、生物滯留池(Biorentention)、透水鋪裝(Porous Pavement)和植草溝(Grass Swale)4種LID措施，并基于GIS平臺和SUSTAIN BMP選址工具，采用內置與自定義相耦合的約束條件設計了4種LID措施的空間優化配置方案，進而利用SWMM模型模擬分析了不同降雨事件下不同LID組合方案的雨洪調控效應，最后基于費效比(Return On Investment, ROI)方法評估了LID方案的成本效益，以期為城市尺度上的海綿城市建設和城市雨洪管理提供決策參考和案例借鑒。

2 研究區概況與研究方法

2.1 研究區概況

鼓樓區位于南京市區西北部，總面積54.18 km2。根據研究區現狀與研究目的，研究區下墊面被劃分為水域、綠地、建筑、道路和其它用地5類(圖1)，其中透水面面積(綠地和水域)占35.3%，不透水面面積(建筑、道路和其它用地)占64.7%。作為開發較早的城區之一，鼓樓區可利用土地資源十分緊張且現狀各類用地高度混合。隨著氣候變化和不透水面積持續增加，研究表明鼓樓區洪澇風險發生機率將會同步增加[23]。因而，既能節約土地資源、提高城市景觀品質，又可降低建設成本的LID措施成為緩解城市洪澇災害問題的重要選擇。

2.2 數據來源與預處理

研究數據主要包括BMP選址工具所需的各項基礎數據(表1)，SWMM模型水文模擬所需的降雨數據(表2)，以及南京市鼓樓區總體規劃(2013-2030)中的道路和雨水管網等。

首先，基于ArcGIS軟件平臺，將表1中的相關數據進行配準、格式轉換和數字化，建立具有統一坐標系的地理數據庫。然后，為保證降雨數據的真實性，本研究采用自設的HOBO U30小型自動氣象觀測站2016年5月至2017年4月的實測降雨數據(原始數據存儲間隔為1 min，為縮短模擬計算的時間，將降雨數據采樣步長處理為10 min)。根據降雨事件間隔超過6 h作為獨立降雨事件的劃分標準[24]，觀測時段內共有79個降雨事件。最后，根據南京市城市管理局公布的南京市暴雨強度公式(式1)，計算每場降雨的重現期(P)，并綜合考慮總降雨量、降雨強度、降雨歷時和重現期等降雨特征，遴選了5個降雨事件作為本文的降雨情景：S1(P<1a)、S2(2a5a)，各場降雨事件特征如表2所示。

(1)

式中：i為降雨強度，mm/min；t為降雨歷時，min；P為重現期，a。

表1 模型所需的數據及來源[17]

表2 降雨情景及降雨特征

2.3 研究方法

2.3.1 基于BMP選址工具的LID空間配置方案選擇 SUSTAIN中的BMP選址工具內嵌在ArcGIS軟件平臺中運行，因而其本質上是基于GIS空間分析技術的用地適應性分析。首先，將研究區基礎數據按照模型所需格式加載到BMP選址工具中。然后，采用模型內置參數和約束條件，進行4種LID措施的空間用地適宜性評價，得到其空間位置和用地規模分布圖。最后，根據鼓樓區實際情況與相關研究，設置了3種自定義的約束條件(單體面積、單體寬度、用地性質)[25-26]，利用GIS空間分析工具對4種LID措施的空間配置進行進一步優化(表3)，實現內置與自定義約束條件的耦合，得到4種LID措施的最終空間優化配置方案(圖2(a)～2(d)。為了更清晰地說明空間優化配置方案對研究區具體LID措施規劃建設的指導作用，選取漢中路與虎踞路交叉口地塊作為案例進行了LID空間優化配置方案的詳細說明(圖2(e))。

表3 LID位置選擇適宜性特征參數

圖1 研究區下墊面概況圖

2.3.2 SWMM模型構建與參數率定 傳統的城市開發建設方式會顯著改變地表的微地形特征，進而對子匯水區的劃分與地表徑流特征產生重要影響。因而，科學劃定匯水分區、快速提取相關水文參數是城市水文模型構建的重要基礎。首先，由于長江與秦淮河的劃分可將研究區分為4個匯水區(圖3a)，基于研究區1∶10000地形圖制作的DEM，采用ArcGIS中的水文分析工具進行流域分析，得到子匯水區初步劃分結果。然后，綜合考慮道路和排水管網建設(圖3(b))對微地表匯流特征的潛在影響，進一步細化和優化調整匯水區的初步劃分結果，最終得到230個子匯水區(圖3(c))。其次，進行研究區SWMM水文模型的構建以及時間序列、匯水區屬性和管網等參數的設置。模型下滲模式選擇Horton，匯水區匯流模式采用Outlet模式。最后，進行模型相關參數的率定。由于缺少降雨徑流的實測數據而無法通過排放口出流實測值與模擬值進行參數校準和驗證，因而本研究參考劉興坡[27]基于徑流系數的城市降雨徑流模型參數率定方法。根據《室外排水設計規范(2006)》[28]，建筑較密的居住區不透水面積百分率的參考值為50%～70%，綜合徑流系數的參考值為0.5～0.7。鼓樓區不透水面占64.7%，故本文取0.6作為綜合徑流系數校準結果。具體參數率定過程為：首先根據SWMM使用手冊和相關文獻的經驗值預設參數初始值[29]；然后用S3情景的降雨數據進行模型模擬，將模擬后的徑流系數與校準參數值進行對比，并不斷調整參數至理想值(本文為0.6，表4)；最后，為驗證參數的穩定性，進行其余4個降雨情景的模擬，得到的徑流系數分別為0.525(S1)、0.592(S2)、0.610(S4)和0.614(S5)，均在參考值范圍內，表明校準后的參數具有較好的穩定性和合理性。

圖2 4種LID措施的空間優化配置方案

圖3 研究區匯水區劃分

參數類型參數初始值第一次校準值第二次校準值第三次校準值最終校準值子匯水區不滲透面積的曼寧系數0.010.010.010.0150.015滲透面積的曼寧系數0.150.20.250.30.3不滲透性洼地蓄水深度/mm1.271.51.61.71.8透性洼地蓄水深度/mm2.542.52.83.53.8最大下滲速率/(mm·h-1)59.560606060最小下滲速率/(mm·h-1)3.53.02.52.52.2衰減常數33222排干時間/d77777管段曼寧系數0.010.010.010.010.01模擬徑流系數0.7930.7540.6850.6510.601

2.3.3 不同LID組合方案的雨洪調控效應模擬與評價 首先，根據BMP選址得到的研究區LID空間優化配置方案，結合不同LID措施的主要功能和研究區LID措施實施的難易程度，構建了4種LID措施的組合方案：(1)屋頂綠化+透水鋪裝、(2)屋頂綠化+生物滯留池+植草溝、(3)透水鋪裝+生物滯留池+植草溝、(4)全部LID。然后，結合SWMM用戶手冊、相關文獻及實際工程[30-31]，進行4類LID措施的參數設置(表5)。最后，基于水文模型，進行不同降雨情景下4種LID組合方案的降雨徑流模擬，并分析了其徑流響應過程(圖4)，同時對總徑流削減量和徑流峰值削減量進行了統計分析(圖5～6)。

2.3.4 基于費效比方法的LID方案成本效益計算 費效比(Return on Investment, ROI)方法在國內外研究中較常見，通過分別計算LID建設成本和效益進而根據比值評估其成本效益。本文費效比的計算公式如下[32]：

ROI=C/B

(2)

式中：C為LID方案的建設成本；B為項目的產出效益。

表5 LID措施主要參數設置

首先，根據海綿城市建設指南及地方建設實例核算各類LID設施的建設成本，進而得到LID組合方案的建設成本。然后，根據文獻中的傳統灰色基礎設施估算方法[21]使用蓄水池概化地下調蓄設施，建設蓄水池的費用參考江蘇省水利廳關于發布江蘇省水利工程人工預算工時標準的通知(蘇水基[2015]32號)及2017年省水利工程施工機械臺費概算基價預算表等資料。然后將相同徑流削減量下蓄水池與LID建造成本的差值作為產出效益，最終得到各LID組合方案的費效比。

3 結果分析

3.1 4種LID措施的空間優化配置方案及其規劃建設指導

本文采用內置與自定義相耦合的約束條件得到了研究區LID措施的空間優化配置方案(圖2(a)～2(d))，可得LID適建面積共計8.8 km2，占研究區總面積的16.33%。其中：屋頂綠化2.56 km2，占鼓樓區屋頂總面積的18%，占研究區總面積的4.77%；透水鋪裝2.23 km2，占研究區總面積的4.16%；生物滯留池2.98 km2，占研究區總面積的5.54%；植草溝1.03 km2，占研究區總面積的1.91%。

圖2(e)所示地塊的建設環境復雜多樣，包含教育、醫療、公園、商業和居住等用地。本文根據LID空間優化配置方案的模擬結果，將該地塊作為案例提出以下具體規劃建議：(1)屋頂綠化：地塊西南側教育用地因建筑層數較低，建設年代較近，適宜在體育館、綜合樓及教學樓頂鋪設屋頂綠化(區域I)，可達到節約土地資源與調控雨洪的雙重效果。(2)透水鋪裝：地塊北側醫院的停車場現狀全為硬質鋪地，透水鋪裝作為城市停車場常用的LID措施適宜在此建設(區域II)，有切斷城市透水面連接、延長雨水滯留時間和減少地表徑流量的作用。(3)生物滯留池與植草溝：地塊東側沿街為臨街商業建筑群，可在裙房設置屋頂綠化，同時沿街建設生物滯留池吸收屋面及地面徑流，既增加景觀效果又可減輕內澇風險(區域III)；西北角公園的臨街綠地，可進行生物滯留池建設，吸收過濾道路雨水徑流(區域IV)；東北角的居住社區綠化率較低，植草溝占地面積小，可結合生物滯留池在路旁設置(區域V)。

由此可見，本文模擬所得LID空間配置結果與鼓樓區現狀基本吻合，具有合理性，故可為LID空間規劃建設作指導。

3.2 不同LID組合方案的雨洪調控效應評價

由圖4～5可見，不同LID組合方案均對總徑流量和洪峰流量具有明顯的削減作用，但不同LID方案下的雨洪調控效果差異顯著，5個降雨情景下的地表總徑流量為現狀>方案①(屋頂綠化+透水鋪裝)>方案②(屋頂綠化+生物滯留池+植草溝)>方案③(透水鋪裝+生物滯留池+植草溝)>方案④(全部LID)。現狀情景下的地表總徑流量最大，5個降雨情景下(S1～S5)的總徑流量分別為16.8×106、33.4×106、42.2×106、44.0×106、50.2×106m3，徑流系數分別為0.525、0.592、0.601、0.610、0.614；進行LID措施空間配置之后，由于植被截留、透水面增加，使得地表滲透吸納雨水的能力變強，總徑流量和徑流系數顯著減小(徑流總量平均削減率為32.68%，徑流系數平均減小0.26)。例如，方案④(全部LID)在5個降雨情景下的總徑流量分別為9.1×106、20.1×106、24.1×106、25.0×106、30.0×106m3，徑流系數分別為0.296、0.357、0.346、0.347、0.369，均顯著小于現狀情景，基本達到城市化初期的徑流水平，表明LID組合方案能夠有效應對研究區10年一遇以內的降雨事件。

盡管隨著降雨重現期的增加，不同LID組合方案的徑流削減量有逐漸增加的趨勢(圖5(a))，但在降雨情景S3處存在明顯拐點，表明LID組合方案的雨洪調控能力存在一定的閾值，當降雨量和降雨強度較大導致地表徑流較大、超過了LID措施的雨洪吸納能力時，其調控能力趨于飽和，地表徑流的削減量將趨于穩定，致使隨著降雨重現期的增加，LID的徑流削減率總體上呈遞減趨勢，5個降雨情景下(S1～S5)的平均徑流削減率分別為35.7%、30.5%、33.3%、33.1%、30.8%，(見圖5(b))。S2的平均徑流削減率最低，這與此次降雨的降雨時間短、高度集中、雨強大等降雨特征有關(圖4(b)，表2)，表明降雨特征特別是雨強會對LID的徑流削減率產生重要影響，由于在雨強較大時，降雨量遠超植被、土壤和LID的瞬時截留和下滲能力，致使未吸納的降雨快速形成了地表徑流。

5個降雨情景下的LID徑流峰值削減量總體上隨最大降雨強度的增加而增加(圖6(a))，而徑流峰值削減率則隨降雨重現期的增加總體上呈緩慢下降的趨勢，且LID措施應用越多其削減率越大(圖6(b))，表明峰值削減量主要受降雨雨強(降雨雨強又與總降雨量和降雨歷時相關)的影響，而削減率則主要受降雨重現期(降雨重現期又與降雨強度和降雨歷時相關)以及LID措施的數量和面積的影響。這與LID的徑流削減能力具有一定的累積效應且吸納能力存在閾值有關，當雨強未達到LID的最大吸納能力時，LID的洪峰流量削減率相對較大，但當雨強明顯高于其吸納能力時，其洪峰的削減率則會降低。其中，S3降雨情景下LID的徑流峰值削減率最低，這與此次降雨雨型呈雙峰分布且峰時降雨量較為集中有關，在第一次洪峰時LID就已接近其吸納能力的閾值，致使在第二次洪峰時其已無法起到較好的削峰效果(圖4(c))。由此可見，LID的徑流峰值削減量與削減率受到雨強、降雨重現期、降雨歷時、總降雨量和降雨雨型等諸多降雨特征的多重與交互影響。

3.3 基于費效比的LID方案的成本效益分析

由圖5(a)可得，LID組合方案的平均總徑流量削減量為：屋頂綠化+透水鋪裝10.0×106m3；屋頂綠化+生物滯留池+植草溝11.1×106m3；透水鋪裝+生物滯留池+植草溝11.5×106m3；全部LID 15.7×106m3。通過計算得出不同LID方案相對應的蓄水池建設所需費用與費效比(表6)。結果可知，同樣的徑流調控效果下傳統灰色基礎設施(蓄水池)的建設成本明顯高于LID措施。費效比大小表示LID措施投入與產出的關系，費效比越低則成本效益越高。通過對比不同LID組合方案的費效比，可知屋頂綠化+透水鋪裝的組合較經濟且成本效益最好(費效比為0.197)，而包含生物滯留池和植草溝的方案成本效益相對偏低，這是由于生物滯留池建設成本較高造成的(達500元/m2)。結合圖5和6中LID組合方案的徑流調控效果比對，屋頂綠化+透水鋪裝+生物滯留池+植草溝的組合即全部LID效果最好且經濟性優于②、③方案，故建設潛力較好。

圖4 不同降雨情景下LID布置方案的地表徑流過程曲線

圖5 不同降雨情景下LID方案的總徑流量削減量和削減率

圖6 不同降雨情景下LID方案的徑流峰值削減量和削減率

4 結論與討論

研究結果表明：(1)利用GIS與SUSTAIN內置的BMP選址工具并采用內置與自定義相耦合的約束條件，得到的城市尺度下LID空間配置方案具有合理性，可為研究區LID的空間規劃提供重要的科學依據；(2)LID對總徑流量和洪峰流量具有明顯的削減作用，但不同LID方案下的雨洪調控效果差異顯著；隨著降雨重現期的增加，不同LID組合方案的徑流削減量有逐漸增加的趨勢且在降雨情景S3處存在明顯拐點，而LID的徑流削減率總體上則呈遞減趨勢；LID徑流峰值削減量總體上隨最大降雨強度的增加而增加，且LID措施應用越多其削減率越大，而徑流峰值削減率則隨降雨重現期的增加總體上呈緩慢下降趨勢；(3)LID的雨洪調控效應受到降雨強度、降雨重現期、降雨歷時、降雨量和降雨雨型等諸多降雨特征的多重與交互影響，同時也受到LID的面積、空間分布、截留與滲透率等自身屬性特性的重要影響。(4)屋頂綠化+透水鋪裝的組合成本效益最好，包含生物滯留池的方案成本效益相對偏低，綜合來看屋頂綠化+透水鋪裝+生物滯留池+植草溝方案建設潛力最大。

本文基于研究區的真實降雨數據，在較大尺度上構建了LID具體措施的空間優化配置方案，解決了目前多數研究中普遍存在的以設計降雨數據、尺度過小、采用用地性質來確定LID的面積占比等問題，有助于對較大尺度上LID雨洪調控累積效應的深入理解；對城市區域LID組合方案進行了成本效益分析，研究結果可為我國城市尺度上LID的空間規劃、海綿城市建設和城市雨洪管理提供決策參考和案例借鑒。