用地開發(fā)強度對城市綠地滲蓄效能的影響機制測評

石鐵矛 王曦 曹曉妍 初亞奇

1 背景與目的

城市的高強度開發(fā)建設(shè)改變了下墊面狀況，產(chǎn)生了大量的城市生態(tài)問題。城市公園綠地系統(tǒng)是海綿城市建設(shè)目標實現(xiàn)的重要載體，是建立健康、韌性的城市水系統(tǒng)的必要環(huán)節(jié)[1-2]。筆者將城市綠地能夠滲蓄雨水、減緩城市雨水徑流的能力稱之為綠地的滲蓄效能。通過樣地實測加模擬分析的手段，測評城市用地開發(fā)強度對城市綠地滲蓄效能的影響機制，以此推導(dǎo)出緩解雨澇沖擊的關(guān)鍵方法，為高度城市化背景下實現(xiàn)城市韌性水安全的目標提供依據(jù)。

1.1 城市綠地滲蓄效能研究進展

降雨徑流通常包括地表徑流、壤中流和地下徑流。土壤入滲率的主要影響因子有土壤容重、總孔隙度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度、水穩(wěn)性團聚體含量、土壤有機碳和土壤飽和持水量。土壤水分具有明顯的空間結(jié)構(gòu)和很好的空間連續(xù)性[3-4]。降雨可以通過改變土壤質(zhì)地影響土壤含水量波動，植被可以通過改變土壤孔隙度來影響土壤水分，以至于影響整體的水分輸入過程。雨水的入滲量與降雨量、降雨強度和土壤的理化性質(zhì)、地面高程、坡度等有關(guān)[5-6]。雨水經(jīng)過地上層和地表層后到達土壤層，表土層厚度可達25 cm，最易受人類活動影響，通常為原生土與搬運客土的混合，對綠地滲蓄效能影響最大；亞表層厚度約30～100 cm；母質(zhì)層深度在地表l m以下，受地表氣候的影響很少，對城市綠地海綿效應(yīng)的影響最小[1-2]。不同季節(jié)中，土壤深度的變化以及土壤剖面中存儲的土壤含水量和蒸騰速率存在差異，可用土壤容重反映[4,7]。當降雨強度大、歷時短、量級小，且前期綠地土壤干燥總孔隙度大，即土壤容重較小時，城市綠地能起到顯著的削峰、減洪和攔沙的作用；當暴雨量級大、歷時長，前期土壤已蓄滿或壓實情況嚴重，即土壤容重較大的情況下，城市綠地不但可能起不到削減徑流的作用，還可能會由于流失地表土壤等造成徑流增加，進一步加大城市雨洪管理的難度[4,8-9]。因此土壤容重作為城市綠地滲蓄效能的顯著關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，對量化對比不同區(qū)域的滲蓄容量差異具有十分重要的價值[4,7]。

現(xiàn)有的土壤水文滲蓄效能的相關(guān)研究主要著眼于自然森林生態(tài)系統(tǒng)，更多應(yīng)用于水土保持等領(lǐng)域，很多成果是從土壤與植被等單一方面展開而得到的，綜合水文循環(huán)系統(tǒng)的城市綠地整體水文滲蓄效能研究相對較少，基于量化評估的影響機制研究相對薄弱，原型觀測量不足。在綜合借鑒前期相關(guān)理論及數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，城市綠地的海綿韌性系統(tǒng)構(gòu)建尚需要更加系統(tǒng)化、科學(xué)化的深入研究，為實現(xiàn)城市雨洪韌性管理的科學(xué)預(yù)測和精準調(diào)控，有進一步展開針對性研究的必要性。

1.2 城市開發(fā)強度對綠地滲蓄效能影響研究進展

城市化與土地利用和覆蓋變化密切相關(guān)（Land-Use and Land-Cover Change, LUCC），不透水表面的增加會顯著改變自然水文過程，使地表對雨水的滯蓄能力減弱，糙率系數(shù)降低，相同的降雨量級和強度，產(chǎn)流多、匯流快，使得地表徑流過程中洪峰流量嚴重升高，雨水過程呈現(xiàn)出暴漲趨勢[5,10]。近年來海綿城市建設(shè)偏向于低影響開發(fā)（Low Impact Development, LID）①措施的研究與應(yīng)用，通過使 用SCS-CN（Soil Conservation Service Curve Number）②等模擬降雨地表徑流過程從而有效控制城市洪澇災(zāi)害已成為目前雨洪管理的重要手段[11]，但對于因城市開發(fā)強度而對水文循環(huán)產(chǎn)生影響的具體機制的研究則更多處于模擬層面和定性研究層面，模擬預(yù)測模型的針對性有待提升，其在定量評估綠地滯蓄效能發(fā)揮程度時存在偏差。

中國現(xiàn)狀城市建設(shè)過程中，原表層土壤被移走，土壤中會經(jīng)常混入礫石、煤渣、建筑垃圾或其他人工制造物，土壤結(jié)構(gòu)層次混亂，導(dǎo)致土壤形成了一些大孔隙且非常容易形成優(yōu)先流，從而影響土壤入滲速率[9-10]。同時，城市綠地土壤易受過往車輛等的機械壓實與人為踩踏，土壤變得緊實，存在嚴重的壓實退化現(xiàn)象，土壤容重增加，孔隙度減小，這在一定程度上減少了城市綠地土壤的入滲量和持水量，從而改變了城市下墊面的水文過程[1]。不同城市化梯度的附屬林和道路林土壤入滲速率沒有顯著差異，但是不同城鄉(xiāng)梯度的景觀林土壤入滲速率差異顯著[5，9]。降雨–徑流的空間格局隨土地利用類型、土壤類型、前期土壤濕潤程度而發(fā)生變化，CN值的高值區(qū)主要集中在城市用地和水體；低值區(qū)主要出現(xiàn)在林地、灌草地、果園等植被覆蓋較好、地勢起伏較大的地區(qū)[11-13]。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)為沈陽市三環(huán)內(nèi)的主城區(qū)，研究區(qū)域的總面積約為452.80 km2，綠地總面積約為101.50 km2，綠化率約為22.4%。一環(huán)核心區(qū)城市開發(fā)強度最高，過渡至三環(huán)內(nèi)才有較大斑塊的綠地。沈陽市三環(huán)內(nèi)現(xiàn)狀水面面積率為2.58%。通過ArcGIS平臺將各類景觀指數(shù)使用網(wǎng)格法進行分區(qū)統(tǒng)計，同時也考慮到不同城市用地開發(fā)強度的相關(guān)影響因子數(shù)據(jù)，為符合統(tǒng)計分析中德斌沃森系數(shù)的正態(tài)分布，保證樣本的一致性、再現(xiàn)性、穩(wěn)定性和可靠性，根據(jù)不同的水系分布和綠地斑塊的特征，以及實測過程中該用地權(quán)屬管理導(dǎo)致的采土難易情況，篩選出沈陽市三環(huán)內(nèi)橫縱均勻呈方格網(wǎng)排布的210塊樣地（圖1），根據(jù)2017版《城市綠地分類標準》，樣地選取位置包含了沈陽市主要的公園綠地、防護綠地、廣場用地、附屬綠地及區(qū)域綠地等不同屬性綠地，深入調(diào)研實測了均衡分布的格網(wǎng)狀樣地內(nèi)不同的自變量因子。

1 沈陽市三環(huán)城區(qū)藍綠斑塊樣地選址分布圖The distribution map of the site selection of the bluegreen patches in Shenyang

沈陽市2000—2017年自然降雨量平均值為673.85 mm（包括降雨和降雪）。根據(jù)現(xiàn)有的沈陽市2003—2020年年均降雨量統(tǒng)計數(shù)據(jù)（圖2），對沈陽市多年來各月平均降雨量的情況進行計算。沈陽市年內(nèi)降雨量與年際變化相對較大，降雨季節(jié)分配不均。歷年來，沈陽市6—9月降雨量約為全年總降雨量的60%～90%，汛期降雨量較多，極易引發(fā)雨澇災(zāi)害。采用沈陽市共18個氣象站在2008—2018年的夏季月均降雨統(tǒng)計局公布數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，利用ArcGIS平臺對研究區(qū)域內(nèi)的降雨強度進行插值估算，再將逐年數(shù)據(jù)進行疊加得到沈陽市主城區(qū)夏季平均降雨強度的空間分布情況，降雨呈現(xiàn)出“南多北少”的空間分布。

2 沈陽市及周邊地區(qū)降水情況Statistical map of precipitation in Shenyang and surrounding areas

2.2 研究方法

城市用地開發(fā)強度，是指建設(shè)用地總量占行政區(qū)域面積的比例，包括容積率、建筑密度、建筑高度、綠地率等主要指標，其根本是對開發(fā)容量的控制。可持續(xù)的城市用地開發(fā)在此基礎(chǔ)上還需要綜合考慮不同區(qū)位的交通基礎(chǔ)設(shè)施、環(huán)境條件、開發(fā)年限等多重因素的影響。考慮到在前期研究基礎(chǔ)中對于土壤滲蓄效能的關(guān)鍵作用機制，將用地開發(fā)強度的環(huán)境條件影響因素，針對性地著眼于實驗樣地范圍內(nèi)的水體比例、地形高程范圍、下墊面硬化比例、建筑地下結(jié)構(gòu)形式等[14-15]。

土壤容重是田間自然壘結(jié)狀態(tài)下單位容積土體（包括土粒和孔隙）重量與同容積水重的比值[16]。土壤飽和蓄水量所體現(xiàn)的滲蓄極值與土壤容重呈極顯著負相關(guān)：相同單位體積的土層內(nèi)，土壤越疏松多孔即總孔隙度越大，則土壤容重越小，該區(qū)域滲蓄效能越大，水文韌性越強[17-18]；與此相反，土壤物理質(zhì)地越緊實，總孔隙度越小，則土壤容重越大，滲蓄容量越小，水文韌性越受限。為分析宏觀數(shù)據(jù)，本研究只關(guān)注土壤容重所體現(xiàn)出的雨洪韌性應(yīng)對方面的土壤最大滲蓄極值，不考慮降雨過程中雨強、風(fēng)速、降雨時長等不同外部因素對入滲的微觀曲線影響機制。

運用多影響因子分析方法對上述210塊樣地進行全面的統(tǒng)計，取土?xí)r間為2020年5月15—16日，為避免不同時間段對土壤理化性質(zhì)的影響，團隊分6組按照規(guī)劃路線同時取樣，并盡可能將采土?xí)r間的溫度、濕度保持接近一致。詳細實測調(diào)查容積率、開發(fā)年限、建筑高度、建筑密度、綠化覆蓋率、水體比例、地形高程、硬化比例、地下結(jié)構(gòu)等不同影響因子，后在實驗過程中發(fā)現(xiàn)了新的顯著影響因素，增加了場地上是否有建筑垃圾這一重點因素的調(diào)研記錄。

具體數(shù)據(jù)獲取方法有：1）利用統(tǒng)計學(xué)方法設(shè)置啞變量的方法：設(shè)定有建筑垃圾為1，無建筑垃圾為0；詳細調(diào)查周邊建筑物的建設(shè)年代，確定場地的開發(fā)年限，將2000年為界限，用地開發(fā)年限＜20年記為0，而＞20年記為20；調(diào)研資料結(jié)合實際觀測經(jīng)驗，確定樣地內(nèi)建筑物結(jié)構(gòu)形式，框架結(jié)構(gòu)記為0，非框架結(jié)構(gòu)記為1。對上述不同類別進行分類分析，對照兩類變量下的土壤容重數(shù)據(jù)分布狀況。

2）在實驗規(guī)劃中提前規(guī)定好樣地遙感影像范圍，翔實記錄30 m2、50 m2、100 m2范圍內(nèi)的周邊環(huán)境，配合現(xiàn)場記錄的實時衛(wèi)星經(jīng)緯度，保證實驗數(shù)據(jù)地理位置的可靠性。通過GPS手持高精度坡地測量儀，檢測采取土樣周邊的高程，多次測量取平均數(shù)記錄，降低隨機誤差的影響。將衛(wèi)星圖中的綠化覆蓋率結(jié)合現(xiàn)場實測環(huán)境進行驗證，避免衛(wèi)星數(shù)據(jù)時效對樣本環(huán)境數(shù)據(jù)產(chǎn)生誤差影響。

3）在研究區(qū)實地采樣計算土壤容重后確定土壤滲蓄能力。測定方法是在每塊綠地樣地采3個土盒，設(shè)定取樣深度為20 cm，采取環(huán)刀法進行取樣，應(yīng)用烘干稱重法測定土壤含水率，稱取土樣的重量記作濕重M，在105 ℃的烘箱內(nèi)將土樣烘6～8 h至恒重，然后測定烘干土樣干重Ms，將相同地塊的3組數(shù)據(jù)得出的土壤容重取平均值，盡量降低樣本實測中的各種偶然因素對數(shù)據(jù)精度的影響，按照如下公式計算土壤容重等相關(guān)數(shù)據(jù)。

式中：ρb為土壤容重（g/cm3），Ms為土壤干重（g），V為土壤體積（cm3），P1為土壤總孔隙度（%），d為土壤比重（g/cm3）[18]。

式中：W0為土壤飽和蓄水量（mm）；P1為土壤總孔隙度（%）；h為土壤蓄水層高度（mm）[18-19]。

3 結(jié)果與分析

3.1 SPSS樣本可靠性驗證

將210項實驗數(shù)據(jù)代入SPSS軟件中進行模型運算匯總后，以容重為因變量，用地開發(fā)強度的相關(guān)影響因子為自變量的R2值達到了0.365，體現(xiàn)了很強的相關(guān)性，德斌沃森系數(shù)偏低③，推測原因是在城市建設(shè)中的建筑垃圾就地回填、平整場地等素土夯實工程做法較為常見，在挖土盒過程中實際驗證有大約60%的樣地含有磚塊、水泥塊、苯板碎料、石膏、碎石等不同種類的建筑垃圾，人工建造的綠地土壤壓實情況較高的同時，植被種類單一，生境狀況差，推測上述各類因素可能影響了樣本的共線性等驗證分析，但整體還在合理范圍（圖3），在SPSS樣本可靠性驗證中，樣本有效率為98.6%。

3 SPSS多元回歸分析樣本數(shù)據(jù)標準化殘差分布Schematic diagram of standardized residual distribution of sample data in SPSS multiple regression analysis

3.2 城市綠地滯蓄效能的宏觀空間分布

將全部210個樣地土盒容重的實驗結(jié)果標注在研究區(qū)衛(wèi)星圖上，根據(jù)實測數(shù)據(jù)分布情況，將樣本分為4個區(qū)間等級：<1.00 g/cm3、1.00～1.10 g/cm3、1.10～1.20 g/cm3、>1.20 g/cm3，隨著數(shù)字增大，滲蓄效能逐漸降低，在圖中采用藍色由深至淺的方式直觀表達宏觀對比效果。西部的于洪區(qū)滲蓄效能高于東部的大東區(qū)等，南部的渾南區(qū)明顯高于北部的沈北區(qū)，土地開發(fā)建設(shè)的時間越久，滲蓄效能有明顯降低的趨勢（圖4）。

4 滲蓄實驗樣地土盒容重量級分布圖Distribution map of bulk density of soil box in infiltration experiment plot

根據(jù)1∶100萬中國土壤數(shù)據(jù)，利用Arc GIS矢量裁剪工具進行識別、重分類和重編碼，基于SCS模型水文土壤分組標準，提取出沈陽市三環(huán)內(nèi)土壤分布圖。將此數(shù)據(jù)與實測的顆粒構(gòu)成與土壤容重顯示出的水文土壤屬性進行疊合驗證（圖5），根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示宏觀土壤分布類型有4種，主要包括厚層沙土、薄層黃土、黏壤土、水稻土，將其與實際微觀定點檢測的土壤類型對比，發(fā)現(xiàn)偏差較大，土壤分布重合率僅約34.5%。分析原因，推測是中國近30年來由于快速城市化進程，在建設(shè)過程中引入了大量客土，由于城市建設(shè)模式中需要夯實基礎(chǔ)和進行土方工程改造等，導(dǎo)致現(xiàn)狀城市環(huán)境中的土壤物理性質(zhì)產(chǎn)生了較大改變，很難達到無人工干預(yù)的條件下原生土壤所能達到的模擬滲蓄效能。這一實地驗證結(jié)果，對于以后的滲蓄容量估測有參考價值，能避免不符合實際條件的模擬造成的巨大設(shè)計誤差。

5 土壤宏觀數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的疊合驗證示意圖Schematic diagram of superimposition verification of soil macro data and measured data

選取210塊樣地中覆蓋城市開發(fā)強度數(shù)據(jù)最全面，三環(huán)內(nèi)最長的橫縱軸線作為例證樣本，整理調(diào)研的詳細數(shù)據(jù)（表1），反映城市開發(fā)強度的不同相關(guān)因子的變化情況。通過SPSS軟件得出以土壤容重為因變量的多元線形回歸分析模型，直觀對比不同變量因子對于土壤滲蓄效能的影響機制。

表1 橫縱軸樣地實測信息記錄表Tab. 1 Measured information record table of the sample plot on the horizontal and vertical axis

3.3 城市綠地類型對滯蓄效能的影響分析

經(jīng)過SPSS相關(guān)性度量計算，綠地類型與樣地土壤容重的ETA2④達到了0.139，呈現(xiàn)出較為明顯的相關(guān)性，同時通過對比組間數(shù)據(jù)（顯著性為0.03，＜0.05），證明綠地類型是綠地滲蓄能力的顯著影響因子。在210塊樣地中對不同類型綠地的占比進行統(tǒng)計（圖6-1），最多的是RG、MG、G1、XG等綠地類型，通過均值測算，參考土壤容重與最大滲蓄容量呈顯著負相關(guān)，則不同綠地斑塊類型中土壤滲蓄能力的排序為：G1＞RG＞AG＞XG＞EG＞SG＞BG＞G2＞G3＞MG（圖6-2）。現(xiàn)有研究成果表明，結(jié)構(gòu)性好的土壤容重小：豐富的植被及各類真菌微生物等可有效提高有機質(zhì)含量，適度耕作可以提高黏重土壤的疏松度和通氣度，均可降低土壤容重[18-19]。本次實驗的測算結(jié)果表明，排名靠前的為喬灌草種類豐富、保持了原生地貌且人工干預(yù)較少的綠地類型，而排名靠后的綠地則植被、微生物物種相對單一，人工干預(yù)較多，在養(yǎng)護過程中對土壤的耕作翻動少，實驗結(jié)果基本與現(xiàn)有綜述基本相符，可互為佐證。210塊樣地的容重均值為1.14g/cm3，以大顆粒的沙土為主，黏性土等分布較少，土壤孔隙度和通氣度相對較差，因此沈陽市三環(huán)內(nèi)主城區(qū)的綠地滲蓄容量的整體上限閾值并不樂觀。

6 不同綠地類型頻率分布圖（6-1），實測容重均值對比（6-2）Frequency distribution map (6-1) and comparison of the mean value of measured bulk densityof different green space types (6-2)

4 結(jié)論與討論

4.1 城市綠地滯蓄效能的影響因子顯著性對比

應(yīng)用SPSS分析不同種類影響因子的權(quán)重比較（表2），呈顯著關(guān)聯(lián)的影響因子是建筑垃圾、地形高程、開發(fā)年限和水體比例，顯著性均＜0.05，不同顯著性自變量因子影響下的土壤容重自變量散點分布如圖7。而建筑物地下結(jié)構(gòu)形式、場地硬化比例、綠化覆蓋率、建筑密度、容積率等影響因子，對于容重的影響并不顯著（圖7）。

表2 SPSS多因素線性回歸分析權(quán)重系數(shù)表Tab. 2 The weight coefficient table of SPSS multivariate linear regression analysis

7 用地開發(fā)強度的相關(guān)影響因子對容重數(shù)據(jù)樣本的散點分布圖Scattered distribution map of relevant influence factors of land use development intensity on soil bulk density data samples

采用ArcGIS平臺的普通克里金插值法對三環(huán)內(nèi)主城區(qū)的降雨強度進行估算，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示的近10年沈陽市區(qū)域逐年平均降雨強度，再將本次實測的土壤容重數(shù)據(jù)進行疊加，將年均降雨強度與土壤容重進行SPSS的相關(guān)性度量分析，得出的Eta⑤數(shù)值為0.453，相關(guān)性較低。

4.2 城市綠地滯蓄效能的影響機制分析

1）將研究區(qū)橫縱軸線的衛(wèi)星投影與實驗記錄圖以標號分別記錄，結(jié)合實驗結(jié)果分析，將與用地開發(fā)強度直接關(guān)聯(lián)的開發(fā)年限和容積率這2個具有代表性的影響因子與土壤容重數(shù)據(jù)進行對比疊合分析，對比3者的折線趨勢變化情況（圖8）。可得出結(jié)論：開發(fā)年限與土壤容重的折線趨勢體現(xiàn)了較顯著的相關(guān)性，用地開發(fā)越久的樣地土盒，土壤容重的均值顯著提高，滲蓄效能相對越差。而容積率僅在開發(fā)年限相近時，才能與容重體現(xiàn)出一定相關(guān)性。容積率高的場地，土壤滲蓄能力并不會顯著提高，從統(tǒng)計數(shù)據(jù)看仍然回歸均值。在相同室外綠化率基礎(chǔ)上，不同建筑高度對于土壤的滲蓄能力并無明顯影響。人工干預(yù)程度越強、持續(xù)時間越久的區(qū)域，土壤滲蓄效能越差。

此分析結(jié)果創(chuàng)新性較強，之前的土壤滲蓄機制研究基本集中于農(nóng)林及環(huán)境生態(tài)等相關(guān)學(xué)科，暫未有從城市用地開發(fā)強度作為出發(fā)點，對綠地進行影響機制分析的研究，本次成果可對城市建成環(huán)境內(nèi)水文韌性能效的影響機制提供重要的實測數(shù)據(jù)依據(jù)。

2）由圖7可知，有建筑垃圾的場地，土壤容重均值提高明顯，土壤滲蓄能力嚴重下降。這一結(jié)果與現(xiàn)有綜述對比基本相符，可互為佐證[3,4,7]，揭示出開發(fā)建設(shè)過程中的土方量工程等人工干預(yù)影響因素，對城市綠地的滲蓄效能產(chǎn)生的影響不容忽視，在測算滲蓄容量閾值時，必須作為重要參數(shù)進行翔實調(diào)查。

3）樣地100 m2范圍內(nèi)地形高程差異越大、場地凹凸褶皺越多的樣地，土盒實測顯示的土壤容重數(shù)值相對較低，體現(xiàn)出的滲蓄效能相對越強。針對此問題的現(xiàn)有研究大多集中在水土保持等相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域，通過測算土壤動態(tài)墑值和土壤容重極值的手法，對坡度和坡向等高程因素對于降雨徑流產(chǎn)生的水土流失風(fēng)險進行評估，結(jié)合GIS數(shù)據(jù)模擬等可以得出不同地區(qū)在不同降雨量下，場地內(nèi)土壤自然安息角度的閾值范圍[8,17]。在城市綠地滲蓄效能的相關(guān)研究中，高程、坡度等對其影響機制的實測或模擬相對缺乏，本研究針對此問題，通過借鑒農(nóng)林類交叉學(xué)科理論成果，逆向推理以解決城市綠地規(guī)劃問題，拓展了新的應(yīng)用領(lǐng)域。

4）將場地中水體比例作為影響因素，實測后發(fā)現(xiàn)采土樣本距離水體越近、水體比例越大的樣地，雖然域內(nèi)土壤的通氣度和總孔隙度良好，但是由于前期含水量較高，土壤容重的平均數(shù)值顯著提高，降雨后土壤滲蓄容量相對較低。上述研究的成果與現(xiàn)有綜述對比基本相符，但考慮到天然水系的區(qū)域有較好的匯流條件，可配合合理的豎向設(shè)計，科學(xué)引導(dǎo)場地內(nèi)坡度坡向，雖然不能提高土壤滲蓄容量，但可有效利用凹形綠地來提高場地的蓄水容積，可提高城市綠地綜合滯蓄效能。

5）綠化覆蓋率作為SCS模型的重要量度，在本次實測中，分析發(fā)現(xiàn)其對土壤滲蓄能力的影響的顯著性關(guān)聯(lián)程度的權(quán)重數(shù)值較低，屬于基本可以忽略的影響因子。此分析結(jié)果與現(xiàn)有研究的差異較大，推測可能是由于不同地塊的建設(shè)開發(fā)年代差異，導(dǎo)致土壤存在不同程度的人為踩踏壓實，并且不同綠地類型的造景手法不同，因而對場地的平整度要求不同，所以存在不同程度的機械素土夯實。由于人為影響過大導(dǎo)致植物根系對于土壤的疏松作用降低，使得在自然森林研究中，與綠地滲蓄效能呈顯著關(guān)聯(lián)性的綠化覆蓋率自變量因子在城市綠地范圍內(nèi)的影響很小，本研究對后續(xù)建立城市綠地整體滯蓄容量閾值的模擬估測具有重要的價值，可避免直接套用低人工干預(yù)環(huán)境下的參數(shù)，避免對于整體數(shù)據(jù)庫造成的偏差。

6）沈陽市三環(huán)內(nèi)不同年均降雨量的分布狀況，不是影響城市綠地滲蓄效能的關(guān)鍵作用因子，這一實測結(jié)果與現(xiàn)有研究中關(guān)于農(nóng)作物耕種的不同水量對于土壤墑情的影響的偏差較大。推測原因可能是：一方面由于建設(shè)過程中的人工干預(yù)較多，改變了原生場地的土壤物理結(jié)構(gòu)和熟化程度；另一方面是由于實測當日不是降雨量豐沛的時期，土壤的原生含水量受前期降雨量影響很小，很難體現(xiàn)出不同等級降雨量下的宏觀滲蓄效能差異。在下一步研究中，要探索不同降雨時長、降雨強度、降雨量和溫度濕度等環(huán)境影響下，對于土壤滲蓄效能的動態(tài)影響曲線，以求更加科學(xué)地指導(dǎo)城市綠地海綿韌性效能的量化模擬。

4.3 城市綠地水文韌性改造的關(guān)鍵方法

城市更新過程中，針對上述影響機制特性，為提高韌性水文安全性，可考慮以下方法。

1）在相關(guān)工程開發(fā)建設(shè)的規(guī)定中，推行無塵施工的建筑垃圾集中收納、不就地回填等強制性規(guī)定，能有效減少土壤形成優(yōu)先流，提高土壤通氣度和孔隙率，降低人工干預(yù)對滲蓄的影響。

2）進行豎向設(shè)計時，盡量保持原生環(huán)境，不過分平整場地，減少對原生土壤物理性質(zhì)的改變。可適度增加場地高程變化，不僅可以提高蓄水量，也對綠地滲水效能有顯著提升。

3）在城市綠地規(guī)劃設(shè)計中，采取喬灌草等多種植被種類復(fù)合造景，不僅有利于提高林冠截留部分的降雨量，還能提高土壤的有機質(zhì)含量，有效改善土壤的黏性，形成良性循環(huán)。

4）在未來城市宏觀規(guī)劃中，注重集約化土地建設(shè)思路，提高建筑平均層數(shù)，降低建筑密度，增加下墊面透水面積，提高三維綠量，有效提高城市綠地土壤的整體滲蓄容量。

5）在城市更新改造過程中，可根據(jù)開發(fā)年限的長短來判斷人為壓實的嚴重程度，根據(jù)不同程度的等級采取物理疏松或生化干預(yù)或生態(tài)緩解等不同手段，對雨洪風(fēng)險較高的區(qū)域進行針對性的韌性改造提升。

本研究以用地開發(fā)強度作為出發(fā)點，分析城市綠地滲蓄效能的影響機制，提出有效提高城市綠地滲蓄效能的關(guān)鍵方法。后續(xù)研究將結(jié)合微觀土壤入滲率等來綜合確定土壤滲蓄能力，并量化評測城市綠地的水文綜合韌性效能，為韌性城市的更新改造建設(shè)提供依據(jù)，力求緩解高度城市化背景下雨澇風(fēng)險的發(fā)生頻率。

注釋(Notes)：

① LID是20世紀90年代末發(fā)展起的暴雨管理和面源污染處理技術(shù)。

② SCS-CN應(yīng)用于小流域水文模擬模型計算中，徑流曲線數(shù)（CN）和初損率（λ）是SCS-CN模型的2個主要輸入?yún)?shù)，其中CN值是一個無量綱參數(shù)，通常根據(jù)經(jīng)驗參數(shù)表確定，詳見參考文獻[14]。

③ Durbin-Watson，譯為德斌沃森系數(shù)，是目前檢驗自相關(guān)性最常用的方法，用來檢驗殘差分布是否為正態(tài)分布。

④ 建筑密度、建筑高度、容積率散點圖分布相似，因此由于圖幅限制，不展示于本文。

⑤ η2（Eta-squared）是在方差分析中應(yīng)用的一種效應(yīng)值估量，介于0～1，該值越大說明差異幅度越大，相關(guān)性越小。

圖表來源(Sources of Figures and Tables)：

圖1～8由作者繪制；其中圖1、2、4、5底圖來源于沈陽市土地利用總體規(guī)劃（2006—2020年）；圖2數(shù)據(jù)來源于統(tǒng)計局數(shù)據(jù)；表1～2由作者繪制。