LID改造對城市內澇與面源污染的影響

雷向東，賴成光，，王兆禮，，曾照洋，林廣思，趙俊維

(1.華南理工大學土木與交通學院，廣東 廣州 510641；2.華南理工大學亞熱帶建筑科學國家重點實驗室，廣東 廣州 510640；3.肇慶市恒發農業科技有限公司，廣東 肇慶 526114)

近年來，強降雨產生的洪澇災害給人類帶來了巨大的經濟損失和嚴重的生命威脅，制約了城市的發展[1-3]。目前普遍認為，暴雨頻發和不透水面積增加是導致城市內澇日益嚴重的主要原因[4-6]。除了會導致城區內澇以外，城市暴雨還會帶來一系列的水環境問題。暴雨沖刷地面使大量污染物溶入城市洪流，其所產生的面源污染對城市水環境的威脅和破壞日益嚴重[7-8]。有研究表明，面源污染對中國水體污染中的氮和磷的貢獻率非常高，分別高達81%和93%[9]。城市地區面源污染具有分布范圍廣、控制難度大、不確定性復雜、監測難度大、隱秘性強等特點[10-11]，對其進行預測和防治難度極大。在越來越重視城市安全和環境健康的今天，采取合理的措施解決或減緩城市內澇和面源污染問題顯得刻不容緩。

自20世紀60年代至今，為解決城市內澇和城市水環境惡化的問題，不少國家開展了多種理論和實踐探索，其中美國的最佳管理措施(best management practices， BMPs)、低影響開發(low impact development， LID)，澳大利亞的城市水敏感設計(water sensitive urban design， WSUD)，新西蘭的低影響城市設計與開發(low impact urban design and development， LIUDD)，英國的可持續城市排水系統(sustainable urban discharge system， SUDS)等效果尤為顯著。在眾多雨洪控制利用理念中，對LID的研究和應用最為廣泛，Tredway等[10]在Colorado州的研究表明LID可以有效減少雨水徑流的峰值流量，并提高居民生活的安全保障；Eckart等[12]利用Brog算法優化的暴雨管理模型(SWMM模型)對Windsor市進行LID雨水控制模擬，發現LID使洪峰徑流量和總徑流量分別減少13%和29%；Sparkman等[13]對Chesapeake大灣區的市區進行LID改造模擬，發現采取LID措施后，每年每平方千米可分別削減約78 kg的氮、3 kg的磷和 1 592 kg 的SS。國內學者近年來也在暴雨徑流污染的研究中取得豐碩的成果：朱寒松等[14]對分別采取生物滯留池、滲透性路面、綠色屋頂和3種LID組合改造的重慶市花朝工業園區進行徑流分析，研究發現單一的LID措施中透水鋪裝對洪峰削減效果最好，而組合式方案徑流控制效果優于任何單一LID措施；陳垚等[15]利用(SWMM模型)對不同LID設施改造方案的暴雨徑流水文過程進行了驗證模擬,發現LID設施可直接作為中小尺度海綿城市改造方案。現階段，LID措施多應用于海綿城市建設等工程實踐，LID在海綿城市中的優化布局、LID措施對徑流和面源污染控制等研究相對較多，但針對廣州市在徑流和面源污染兩方面評估多種LID措施綜合控制效果的研究相對較少。

本文以廣州市某區域為例，基于SWMM模型[16]構建適用于研究區的水文水質模型，模擬不同暴雨重現期下流域出口流量和污染物的情況，揭示LID改造對不同暴雨重現期下暴雨徑流和污染物運動狀態的影響，并以此評估出最佳的LID改造措施。研究結果可以為研究區科學合理的LID規劃與設計方案提供依據，也可為我國海綿城市建設中的雨洪管理和面源污染治理提供參考。

1 材料和方法

1.1 研究區概況

研究區地處珠江三角洲東江下游北岸、廣州市東部，北部有低矮丘陵，南部屬珠江三角洲平原，大體地勢為北高南低，總面積約56.4 km2，如圖1所示。研究區屬南亞熱帶海洋性季風氣候，高溫多雨、日照充足，全年平均氣溫為22 ℃，極端高低溫分別為37.7 ℃和-1.9 ℃，年平均降水量為 2 000 mm。研究區是暴雨內澇頻發地區，有學者曾預測，到2050年廣州市將是洪澇災害風險最高的城市[5]。可見以該研究區作為一個案例探討LID改造對內澇與面源污染的影響具有很好的代表性。

圖1 研究區地勢

1.2 研究區概化

研究區目前處于管網規劃階段，區內的排水系統尚不完善，僅有幾條沿河分布的管道。對研究區管網、河道、流域出口進行概化，最后得到258個管點、71段河道、190根管線以及3個出水口。

在進行子匯水區劃分時，對于地勢變化較大的區域可利用ArcGIS中的水文模塊來實現小流域的劃分，但該方法不適用地勢較平坦的區域[17]。由于研究區北部是高程變化較大的山區，南部是地勢較平緩的地區，因此在進行子匯水區劃分時，北部山區采取以河流水系分水嶺劃分為主，南部則采取結合坡度、坡向和土地開發情況綜合劃分。最終，將研究區劃分為144個子匯水區，如圖2所示。

圖2 研究區概化結果

1.3 暴雨條件設計

暴雨強度設計公式為

(1)

式中：q為設計暴雨強度；t為降雨歷時；P為設計暴雨的重現期。

設計暴雨采用芝加哥雨型，降雨歷時t取 120 min，雨峰系數r取0.4，設計暴雨重現期P取0.5 a、1 a、2 a、5 a和20 a，設計暴雨過程如圖3所示。

圖3 5種設計暴雨過程

1.4 LID改造措施布置

選取綠色屋頂、生物滯留池透水鋪裝和3種LID組合對研究區進行模擬改造，并對模擬效果進行分析評價。利用ENVI對研究區的衛星影像圖進行監督分類處理，得到土地利用類型圖(圖4)。研究區大部分為居住區，參考相關研究[18]，同時考慮到各LID改造措施的設置效果以及未來研究區內的開發情況，3種LID組合改造情況設定為：對每個子匯水區內50%建筑物頂部和50%的道路分別進行綠色屋頂和透水鋪裝改造，對子匯水區5%的面積區域進行生物滯留池改造；在研究單個LID改造措施的情境時，每個子匯水區只采取一種LID改造措施。參考相關研究[19-20]，LID改造措施參數設置見表1。

圖4 土地利用類型

表1 LID改造措施參數設置

1.5 參數率定與模型驗證

1.5.1模型參數設置

SWMM模型需要確定的水力參數包括子匯水區面積、漫流寬度、平均坡度、不透水率、不透水曼寧系數、透水曼寧系數、不透水洼蓄深度、透水洼蓄深度等，除此之外，還需要確定最大下滲率、最小下滲率、衰減系數等。在水質模擬方面，選取COD、NH3-N兩種污染物并分別選用飽和函數累積方程和指數沖刷方程作為地表污染物累積曲線和地表污染物沖刷曲線的模擬函數，主要參數包括最大累積量、半飽和累積時間、沖刷系數、沖刷指數、街道清掃參數等。其中管道長度、管徑大小、井底高程、子匯水面積大小、漫流寬度等幾何參數可根據管網規劃資料和ArcGIS測量計算獲取。子匯水區的不透水率則根據土地利用類型計算，假定綠地、裸地為完全透水，取其不透水率為0，水體、路面、屋面為完全不透水，取其不透水率為100%，再分區統計得到各子匯水區的綜合不透水率。其他水力與水質參數則結合研究區實際情況和參考文獻[21-22]選取。

由于研究區內排水管網系統尚處在規劃階段，缺乏相應的水量水質實測數據，不能通過出水口實測數據進行模型參數的率定與驗證。鑒于此，參考文獻[22-23]并將模型模擬計算得到的徑流系數與綜合徑流系數經驗值進行對比，手動調試校準模型參數，其中不透水曼寧系數和透水地表曼寧系數分別取0.013和0.24，不透水地表洼畜量和透水地表洼畜量分別取2.5 mm和5.0 mm，管道糙率取0.013，霍頓下滲模型中最大下滲率、最小下滲率與衰減系數分別為103.8 mm/h、11.4 mm/h和8.46。在水質模擬方面，參考馬萌華等[23]的研究，污染物COD與NH3-N在不同土地利用類型中的參數取值情況如表2所示。

表2 COD與NH3-N在不同土地利用類型中的參數

1.5.2模型驗證

采用出水口流量過程和溢流空間分布的方法對模型進行驗證。由于研究區內尚未設置雨量監測站，考慮到氣候的相似性與一致性，選取位于研究區西部約20 km雨量監測站作為降雨數據來源。經過降雨數據篩選，選取2018年6月7—8日的特大暴雨(簡稱“20180607”)進行模型驗證，暴雨過程如圖5所示。該場暴雨總降水量達284 mm，歷時達40 h，其中，6月8日單日降雨超過10年一遇標準，降水量達到215 mm。

圖5 “20180607”暴雨過程與排水口模擬流量過程

對“20180607”暴雨進行SWMM模擬，研究區的3個出水口(編號分別為O1、O2、O3)模擬流量過程如圖5所示。3個出水口的流量過程線的形狀基本相同，流量峰值均出現在7日的6:00—8:00、8日的9:00—11:00和17:00—19:00，與暴雨峰值時段(7日的5:00—7:00、8日的8:00—10:00和16:00—18:00)接近，并且出口的流量峰值時段比暴雨峰值時段延長1 h左右，符合城市地區降雨一般規律。另外，根據曾照洋等[23]在廣州市天河區長湴片區的研究，在“20180607”暴雨下，長湴片區SWMM模擬的出水口流量過程與本研究區的基本一致，因此從側面驗證了本模型的可靠性。

廣州市有關水務部門在2017—2019年先后公布了177處內澇水浸點，其中有一處內澇水浸點為新塘大道西洲路段，正好位于本研究區的內澇點上，模型能夠很好地模擬研究區的內澇情況。

2 結果與分析

在5種設計暴雨的情境下，對綠色屋頂、生物滯留池、透水鋪裝、3種LID組合這4種LID改造措施與未改造模式進行水文和水質模擬，并且對排水口水文效應和水質效應分別進行分析。

2.1 水文效應分析

選取研究區內最大排水口(O2)進行流量過程分析(圖6)，并對5種設計暴雨情景下的水文情況進行統計(表3)。

(a) P=0.5 a

(c) P=2 a

表3 5種設計暴雨的水文情況統計結果

圖6表明，在5種不同暴雨重現期下，與未改造模式相比，綠色屋頂、生物滯留池和透水鋪裝的單獨改造措施均能削減出口流量峰值，3種LID組合改造措施的削減作用更明顯。由表3的排水口洪峰流量可知，在重現期為0.5 a時，未改造模式排水口O2的洪峰流量為122.71 m3/s，4種LID改造措施對排水口洪峰削減效果優劣排序分別為：3種LID組合、透水鋪裝、生物滯留池、綠色屋頂。但在重現期為 1 a 的條件下，生物滯留池改造的出口洪峰流量為123.15 m3/s，而透水鋪裝改造的出口洪峰流量為125.61 m3/s，可見，隨暴雨重現期的增大，生物滯留池對出口洪峰削減效果會超過透水鋪裝，表明透水鋪裝對出口流量峰值的削減效果受重現期變化的影響較大。

由表3可知，在重現期為20 a的設計暴雨條件下，進行透水鋪裝改造時，排水口O2的峰現時間為 106 min，比未改造模式的96 min延遲了10 min，而3種LID組合改造措施的峰現時間為109 min，比未改造模式延遲了13 min，在其他設計暴雨重現期下也是呈現類似規律。因此，在不同的暴雨重現期下，4種LID改造措施均可延遲峰現時間，其中透水鋪裝是延長峰現時間最有效的單一LID措施，而3種LID組合是延遲峰現時間效果最佳的改造措施。

表3的溢流點數量分析表明，4種LID改造措施都可使溢流點數量顯著減少，其中3種LID組合對溢流點數量的減少最多；通過對表3的總溢流量削減率分析，在不同的設計暴雨重現期條件下，4種LID改造措施均能在一定程度上減少總溢流量，但總溢流量削減率隨重現期的增大而減小。總體而言，在不同的設計暴雨重現期條件下，4種LID改造措施的總溢流量削減效果優劣排序為：3種LID組合、透水鋪裝、生物滯留池、綠色屋頂。

表3的排水系統總流量削減率分析表明，與未改造模式相比，4種LID改造措施對排水系統總流量都有很好的削減效果，在0.5 a的設計暴雨條件下，對削減效果優劣排序分別為：3種LID組合(34.40%)、透水鋪裝(15.48%)、生物滯留池(14.98%)、綠色屋頂(5.85%)，在其他暴雨重現期也呈現類似規律。

2.2 水質效應分析

城市面源污染主要來源于道路機動車輛輪胎磨損碎屑、遺漏的燃料有機物、生活垃圾，建筑屋面的大氣干濕沉降，綠地的農藥，生活污水的溢流等。選取最大排水口(O2)進行COD與NH3-N質量濃度變化過程分析(圖7和圖8)，并對5種設計暴雨情景下的水質情況進行統計(表4)。

(a) P=0.5 a

(a) P=0.5 a

(c) P=2 a

表4 5種設計暴雨的水質情況統計結果

通過對圖7和圖8進行分析可知，在不同的暴雨重現期情境下，與未改造模式相比，4種LID改造措施均可削減污染物COD與NH3-N質量濃度峰值，削減效果優劣排序均為：3種LID組合、透水鋪裝、綠色屋頂、生物滯留池。表4的COD與NH3-N質量濃度峰值分析表明，在重現期為2 a的設計暴雨條件下，未改造模式的排水口O2的COD與NH3-N質量濃度峰值分別為232.56 mg/L和5.00 mg/L，在4種LID改造方案下COD質量濃度峰值從小到大分別為：120.71 mg/L(3種LID組合)、146.53 mg/L(透水鋪裝)、203.21 mg/L(綠色屋頂)、206.80 mg/L(生物滯留池)，NH3-N質量濃度峰值從小到大分別為：2.54 mg/L(3種LID組合)、3.15 mg/L(透水鋪裝)、4.29 mg/L(綠色屋頂)、4.38 mg/L(生物滯留池)，在其他設計暴雨重現期下也呈現類似規律。

表4表明，在不同的設計暴雨重現期下，綠色屋頂和生物滯留池對污染物COD與NH3-N質量濃度峰現時間無明顯影響，但透水鋪裝能較有效地延遲COD與NH3-N的峰現時間，且延遲時間隨設計暴雨重現期增大而減少，透水鋪裝對COD質量濃度峰現延遲的時間分別為3 min(P=0.5 a)、3 min(P=1 a)、2 min(P=2 a)、2 min(P=5 a)和1 min(P=20 a)，對NH3-N質量濃度峰現延遲的時間分別為 1 min(P=0.5 a)、1 min(P=1 a)、2 min(P=2 a)、3 min(P=5 a)和4 min(P=20 a)。

COD與NH3-N總量削減率分析(表4)表明，與未改造模式相比，4種LID改造措施對COD總量與NH3-N總量都有很好的削減效果，在重現期為2 a的設計暴雨條件下，對COD總量削減效果優劣排序分別為：3種LID組合(54.94%)、透水鋪裝(31.32%)、生物滯留池(21.64%)、綠色屋頂(16.66%)，對NH3-N總量削減效果優劣排序分別為：3種LID組合(56.16%)、透水鋪裝(33.75%)、生物滯留池(23.83%)、綠色屋頂(19.13%)，在其他重現期下也呈現類似規律。

3 結 論

a.基于SWMM模型構建的研究區水文水質模型，經出水口流量過程和溢流空間分布方面的模型驗證，結果表明模型能夠很好地反應研究區的實際情況。

b.水文模擬結果表明，就單一LID改造措施而言，暴雨重現期較小時洪峰削減和峰現時間延遲效果最好的是生物滯留池，而暴雨重現期較大時最好的是透水鋪裝；對溢流情況控制效果最好的是透水鋪裝，其控制效果隨重現期的增大而減弱；在不同情境下透水鋪裝、生物滯留池和綠色屋頂對排水系統總流量削減效果分別為12.83%～15.48%、8.89%～14.98%和3.64%～5.85%。3種LID組合改造措施對排水系統總流量削減效果最好，為26.12%～34.40%。

c.水質模擬結果表明，就單一LID改造措施而言，COD與NH3-N的質量濃度峰值削減和峰現時間延遲效果最佳的均為透水鋪裝，其對兩種污染物的總量削減率分別為28.88%～35.09%和31.43%～35.12%。3種LID組合改造措施對COD和NH3-N總量的削減效果最好，分別為50.51%～60.83%和53.16%～58.47%。