城市綠地空間分布對雨水徑流量的影響

李 靜 黃經南 劉學軍 宋菊芳 萬 羽

武漢大學城市設計學院 武漢 430072

雨水降落至地表后, 降雨量分別形成徑流量、 蒸發量和蓄滲量, 對于容易引起城市內澇的短時超強降雨, 一方面要加強城市排水設施的建設, 另一方面也要通過各種手段增加雨水蓄滲量, 減少雨水徑流量[1]。 城市建成環境下,雨水徑流量和蓄滲量受城市建設影響十分明顯[2]。 張青萍等[3]提出, 在海綿城市建設中要重視雨洪景觀安全格局的構建。 由于城市建成區被大量不透水的道路、 建筑所覆蓋, 能夠下滲雨水的多為城市綠地, 城市綠地將直接影響雨水的下滲量, 進而影響城市雨水的徑流量[4]。因而綠地的空間分布應是城市雨洪景觀格局的重要組成部分, 綠地空間布局與雨水徑流之間的關系是構建雨洪景觀安全格局的基礎問題之一。

已有的研究認為綠地的空間分布對雨水下滲量和徑流量都存在一定的影響。 郭雪蓮[5]在面積約為1 m2的人工實驗裝置上發現不透水斑塊的重要值、 形狀、 分離度、 均勻度對降雨的下滲有顯著的影響。 該研究針對的是不透水表面的空間分布(由于地表可以大致分為不透水和透水兩種類型), 研究結果也反映了透水地表的空間分布對雨水蓄滲和徑流的影響。 N.Fohrer 等[6]采用GIS 模型對德國Aar 流域約60km2的范圍進行了模擬, 結果表明, 不同田地和森林斑塊面積的大小對地表徑流總量有較明顯的影響。 Bautista[7]研究了在半干旱環境中植被的景觀斑塊密度和徑流之間的關系, 發現二者存在反比關系。 Ziegler[8]研究了越南北部兩塊高地流域景觀破碎化對地表水文的影響, 發現景觀結構破碎度越高, 越不利于徑流的調節和滯留。 Biao Zhang[9]研究了北京地區2000—2010 年城市綠地的變化及給城市地表徑流帶來的影響, 認為在相似的降雨條件下, 徑流隨城市綠地的主導類型和景觀格局不同而變化。 戚曉明[10]以合肥市為例的研究結果表明, 不透水面的集中度越強, 徑流系數越大; 也反過來表明了透水下墊面的空間格局會對雨水徑流造成一定影響。 吳健生[11]以深圳市為案例, 研究了景觀破碎度、 斑塊聚集度等5 個景觀指數與城市內澇點數量之間的相關性, 發現綠地的聚集度越高, 城市區域的內澇程度越低。

以上研究都表明綠地對雨水的徑流形成和排放都有一定的影響, 但是研究大多是將綠地作為眾多影響因子中的一個來考查, 缺少對城市綠地空間布局與城市雨水徑流的針對性研究[12]。 本文基于Infoworks ICM 模型軟件, 模擬城市規劃區在其他條件基本不變的情況下,綠地的空間布局對城市雨水徑流形成的影響,以期為城市綠地規劃減少城市洪澇災害提供參考。

1 Infoworks ICM 模型介紹

Infoworks ICM 是由英國的HR Wallingford Ltd. 公司開發的城市排水綜合模擬軟件。 該公司是一家國際知名的水力學研究公司, 其前身是創始于1947 年英國政府的水力學研究所。 Infoworks ICM 軟件是世界上最早將城市排水管網、河道和地面二維洪澇淹沒模型綜合在一起的軟件, 在中國和全世界都有非常廣泛的應用[13]。

本研究使用的一維管網模型包括地表產流模型、 地表匯流模型和管網匯流模型[14]。 地表產流模型描述地面開始積水并形成地表徑流的過程, 通常將城市地面劃分為建筑、 道路和綠地3 種類型, 根據各自的入滲、 洼蓄模型, 將雨水轉化為徑流。 匯流模型確定降雨以多快的速度從集水區進入排水系統, 本文采用非線性水庫模型SWMM。 管網匯流模型采用質量、 動量和能量守恒方程描述管道內明渠流, 由質量守恒原理得到連續性方程, 由牛頓第二定律得到動量方程, 最終用圣維南方程組求解。

2 研究區域與對比方案

2.1 研究區域

本研究區域位于陜西省西安市西咸新區,總面積約48 km2, 其中建設用地面積31.19 km2。研究區地勢較為平坦, 地面高程位于385.66 ～395.2 m, 其中的河道和濕地作為雨水排水的受納水體。

2.2 對比方案

為了驗證不同綠地布局對雨水徑流的影響,本文設計了3 種不同的綠地布局方案, 3 個方案都保證總的綠地面積相等, 但是綠地的空間分布不同。 方案一為常規的規劃方案, 方案二為綠地集中布置方案, 方案三為綠地的絕對平均布置。

本研究中的綠化占地特指能讓雨水滲透到地下的地面, 其占地比率比規范中的綠地率要大, 比綠化覆蓋率要小, 因而界定的綠化占地率是指所有綠化面積占總用地面積的比例。

方案一遵循一般規劃中綠地空間的點、 線、面分布規律, 綠地分布基本均衡, 但沒有空間上的特別規律。 規劃范圍綠地空間布局見圖1所示, 用地平衡表見表1 所示。

方案二為集中布置方案, 綠地集中布置在3個區域的中心位置。 規劃綠地空間布局見圖2所示, 用地平衡表見表2 所示, 各類用地面積與方案一基本相等。

圖1 方案一綠地分布圖

表1 方案一城市建設用地平衡表

圖2 方案二綠地分布圖

表2 方案二城市建設用地平衡表

方案三為綠地絕對平均分布的方案, 是一個理想化的方案, 即設定每個子集水區內的綠化占地比率都是一樣。 在城市總體規劃中, 綠地與廣場用地的面積沒有包含綠地之外的其他用地內部的綠地面積, 因而并不能準確地反映城市真實的綠化覆蓋。 雨水模擬模型中使用的是每個子集水區中的透水和不透水地表的面積, 即計算每個子集水區內建筑、 道路和綠地3 種類型地表的比例和面積, 并運用到模型計算中。 為了表達城市綠地絕對均勻分布的這種理想狀態, 參考陜西省城市規劃管理技術規定和西安市城市規劃管理技術規定, 根據每種用地類型的常規建筑密度、 道路面積率、 綠地率指標, 率定了各類用地中道路、建筑和綠化占地比率(表3)。

表3 各類用地中道路、 建筑和綠地的占地比率 %

軟件在模擬時, 需要計算每個子集水區中的透水面積和不透水面積。 方案一和方案二根據表3 指標進行計算, 方案三則直接在軟件中指定其綠化占地比率。 方案三的綠地空間分布已經超出了傳統規劃圖的表達模式, 因而沒有給出相應的方案圖。

方案一和方案二的綠地占地面積為845.67 hm2,方案三給定每個子集水區綠化占地比率為27.03%, 總的綠地面積也為845.67 hm2。

3 模型構建

3.1 區域概化

針對研究區域的模型概化過程主要包括子集水區劃分和排水管網概化[14]。 本研究利用ArcGIS 泰森多邊形工具生成子集水區[15], 同時利用ArcGIS 水文分析功能生成自然分水線, 兩者綜合考慮, 劃分出889 個子集水區。 匯集到一個出水口的子集水區組成一個匯水區, 由于管網、 地形和道路的影響, 研究范圍劃分了35個匯水區(圖3)。

圖3 各匯水區分布圖

本規劃區排水管網概化最終結果為920 個節點(包含35 個出水口) 和885 條管道, 最終統計結果為研究區域概化管道總長度207.33 km,集水區總面積31.19 km2。

3.2 模型建立

為了探究與比較不同綠地布局對排水管網的影響, 對3 套方案分別進行建模模擬。 由于目前我國城市的建設開發中采用透水路面的情況還比較少, 所以本研究將建筑、 道路表面視為不透水面, 采用固定滲透模型, 參考相關規范和文件, 取徑流系數0.8～0.95 作為其產流比例。 對于這兩者之外的地表, 統一作為綠地,采用Horton 滲透模型, 假定滲透率隨降雨時間增加而呈指數減少的趨勢。

將以上圖形和數據導入Infoworks ICM 模型軟件, 根據西安市的暴雨強度公式, 設定雨峰系數0.4、 降雨時長120 min。 設置模擬時長為210 min, 重現期分別選擇為1 年、 5 年、 20 年、50 年和100 年進行降雨模擬。

4 結果與分析

根據以上數據, 運行軟件模擬之后得到3 個方案不同重現期降雨的地表雨水和管道雨水徑流數據, 結合規劃方案中的綠化占地比率, 對比分析它們之間的相互影響關系。

4.1 徑流量與綠化占地比率之間的關系

各匯水區的雨水不會相互流動, 管道也沒有連接, 因而各個匯水區之間的地表徑流和管網水力關系相對獨立。 以各匯水區的總徑流量除以匯水區面積得到單位面積的累計徑流量,以各匯水區單位面積累計徑流量為因變量y, 以各匯水區綠化占地比率為自變量x, 分別對方案一和方案二的35 個匯水區數據進行回歸分析,結果如圖4 所示。 由于方案三中每個匯水區的綠化占地比率都是一樣的, 不能表現出統計上的差別, 所以沒有進行此項分析。

圖4 方案一與方案二各匯水區綠化占地比率與單位面積累計徑流量分析圖

從圖4 可以看出, 單位面積累計徑流量和綠化占地比率之間表現出很好的相關性, 除了方案一在降雨重現期P ＝1 的情況外, 各方案不同重現期的R2均大于0.7 。 說明單位用地面積的徑流量大小與地表的綠化占地比率高度相關, 綠化占地比率越大, 雨洪的產生量越小。

為了更詳細地分析徑流量的變化, 隨機選取了第18 號匯水區不同方案、 不同重現期下的總徑流量和單位面積徑流量數據 (表4)。分析結果表明, 在不同重現期條件下, 不同方案都呈現綠化占地比率越低, 進入管網的徑流量越大的規律。

表4 第18 號匯水區不同方案不同重現期徑流量匯總表

4.2 總徑流量對比分析

匯水區總徑流量反映研究范圍在整個降雨時段內地表的總徑流量。 從表5 可以看出, 3種方案總徑流量差別不大, 第三個方案即絕對平均布置方案的總徑流量略小, 但是差別都在1%以內, 考慮到系統誤差的存在, 可以忽略不記。 3 個方案總徑流量在時間上的變化規律也基本一致。

表5 三個方案總徑流量 萬m3

由分析結果可以看出, 不同的綠地空間布局情況下雨水的徑流雖有不同, 但是差別很小; 雨水徑流量變化的時間曲線也非常一致,說明不同的綠地空間布局對雨水徑流量幾乎沒有影響。

4.3 管網動態存儲量對比分析

管網動態存儲量反映管網中的雨水量, 其隨著降雨的強弱和進入管道中的水量多少發生變化。 表6 是3 個方案的不同重現期降雨時的管網動態存儲量的最大值, 從表6 可知, 3 個方案差別不大。 不同重現期情況下, 方案一和方案三較為接近, 并大于方案二, 說明方案二對于管道的利用沒有方案一和方案三充分; 方案三綠化分布均勻, 與原始方案差別不大; 方案二是虛擬的集中方案, 與原始方案一差別最大, 因而不能很好地適應管道。

通過對比管網動態存儲量隨時間的變化圖可知, 3 個方案在時間上的變化規律也基本一致。 不同方案在同一重現期降雨量下, 峰值出現的時間基本一樣, 都在1 h 左右。

表6 三個方案動態存儲量最大值 萬m3

5 討論

雨水的產、 匯流量與地塊的綠化占地比率高度相關, 綠地的多少對雨水產、 匯流量有明顯的影響, 這符合水文學的一般規律。 雨水降落到地表后, 分解為徑流量、 滲入量和蒸發量, 短時降雨可以忽略蒸發量的影響, 因而決定雨水產流量的就是滲入量。 城市地表中綠地的比例決定了雨水下滲量, 所以綠地的多少直接影響了徑流量的形成, 即, 綠地的多少是產、 匯流量的決定性影響因素。

雨水產流量和匯流量與綠地的空間布局相關性不強, 不同的綠地空間分布方案, 雨水的產流量和匯流量相差不大。 此結論和前述已有研究的結論并不十分吻合, 可能由多方面原因造成。 文獻3 針對的是面積約1 m2的實驗裝置, 當不透水斑塊總面積相等, 分離度、 均勻度不等時, 其周長發生變化, 在土壤表面以下, 透水區向不透水區的側向滲透面積發生變化, 因而不同方案下雨水的滲透量會不同。 當在城市尺度研究此問題時, 水在土壤中的側向滲透的影響相對于整場降雨量非常小, 因而得出了不同結論。 文獻4、 5、 6 研究的是流域尺度的植被對徑流的影響, 其研究對象的水文情況比城市區域復雜很多, 植被的種類和土壤的分布類型均比城市區域復雜很多, 因而也會有不同的結論。 文獻7、 8、 9 的研究沒有約束總的綠地面積, 因而研究的影響因子較多。 本研究是針對綠地空間布局這一單一因素的分析,因而又會有不同的結論。

從表5 可以看出, 由于管道排水能力的限制, 管道中收集到雨水的多少與匯水區綠地率有關, 還與降雨量的大小有關, 最主要的是管網和用地的匹配程度。 相較于原方案, 模型中管網與方案一、 方案三匹配較好, 因而動態存儲量大; 方案二由于用地變化程度最大, 從而導致管網的動態存儲量最小。

本文通過Infoworks ICM 模型模擬了不同綠地空間分布和不同綠化占地比率下的雨水產、匯流過程, 由于城市的地表覆蓋、 地形和管道布局情況復雜, 本研究的模擬只是考慮了較為理想和簡單的綠地空間變化情況, 沒有考慮不同性質綠地的下滲率; 在軟件模擬中對地形坡度進行了概化, 因而也沒能詳細表達地形對地表徑流的影響, 這些都是后續研究中要深入和加強的地方。