基于暴雨洪水管理模型的雨水工程環(huán)境效益評估方法研究*

凌文翠 范玉梅 孫長虹 劉桂中

(北京市生態(tài)環(huán)境保護科學研究院，國家城市環(huán)境污染控制工程技術研究中心，北京 100037)

近年來，隨著海綿城市建設的推進，全國各地建設了大量的雨水工程。以北京市為例，多年北京市水務統(tǒng)計年鑒顯示，2011—2018年，全市雨水工程從1 706處增至2 683處，增幅達57.3%。如此大量的雨水工程建設，其雨洪控制效果和對地表水環(huán)境改善的貢獻受到各方關注。與此同時，隨著我國城鎮(zhèn)建設的飛速發(fā)展，不透水下墊面比例日益加大，非點源污染給水環(huán)境治理帶來了巨大的壓力[1-3]。當前迫切需要對大量的雨水工程進行環(huán)境效益評估，即評價雨水工程對所在流域非點源污染物的削減能力，為流域管理和目標水體達標規(guī)劃提供科學支撐。

當前，已有很多學者對雨水工程進行了徑流量模擬和雨洪控制效果評價[4]628-634,[5-8]。另外也有學者對雨水工程的污染物削減效率進行了研究[9-13]，但是大多數(shù)研究僅是從雨水工程進水、出水的角度評價了工程的污染物削減比例，不足以對流域整體管理和規(guī)劃提供支撐。國外非點源污染研究起步較早，先后開發(fā)了一系列模型用于計算雨水徑流污染負荷[14-15]，其中暴雨洪水管理模型(SWMM)被廣泛用于模擬城市地表徑流污染的產生過程，以及排水管網(wǎng)和自然排放系統(tǒng)的水質[16],[17]12-14,[18-19]。人工濕地在北京市農村地區(qū)應用廣泛，因此本研究以人工濕地為代表，研究雨水工程的環(huán)境效益評估方法。利用SWMM對人工濕地匯水范圍的非點源污染負荷進行預測，建立雨污合流制下的人工濕地環(huán)境效益評估方法，并對人工濕地進行環(huán)境效益評估，即考察人工濕地對雨水污染物的削減量，為流域環(huán)境管理和規(guī)劃提供技術支撐，同時為其他雨水工程的環(huán)境效益評估提供參考。

1 模型構建

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域為北京市東北部某村莊，該村共有居民156戶，438人，居民區(qū)面積約為8.3 hm2。村內已建成雨污合流制管網(wǎng)對村莊生活污水、雨水進行收集。該村居民區(qū)排水管網(wǎng)共設7個排放口，其中1個排放口的雨污水進入人工濕地處理后排放，人工濕地的匯水面積約為3.1 hm2，占全村居住面積的37.3%。匯水區(qū)內地勢較為平緩，平均坡度為1.1%。區(qū)域內土地利用類型主要為交通道路和屋面。人工濕地設計面積為400 m2，設計處理能力為46 m3/d，水力停留時間為2～4 d。人工濕地附近有天然坑塘作為其調蓄池，容積約為3 800 m3。

1.2 模型構建與驗證

降雨數(shù)據(jù)是SWMM的主要輸入變量，本研究中采用北京市暴雨強度公式和暴雨雨型合成的降雨過程線來分析獲取相關數(shù)據(jù)。北京市分為2個暴雨分區(qū)，研究區(qū)域所在地為Ⅱ區(qū)范圍，設計暴雨強度根據(jù)降雨歷時和重現(xiàn)期的不同按式(1)計算[20]。

(1)

式中：q為設計暴雨強度，L/(s·hm2)；P為設計重現(xiàn)期，a；t為降雨歷時，min。

模型所需的水力基礎數(shù)據(jù)主要來自管網(wǎng)施工CAD圖、衛(wèi)星影像圖和高程數(shù)據(jù)。利用ArcGIS處理示范區(qū)數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)，獲得每個匯水子區(qū)域的平均坡度。

根據(jù)基礎資料，遵循概化原則，將該村居民點劃分為40個匯水子區(qū)域，其中包括管道61段，節(jié)點61個，排放口7個，概化圖見圖1。

圖1 研究區(qū)域管道概化圖Fig.1 The simplified graph of pipeline in the study area

研究區(qū)域內土地利用類型分為交通道路和屋面，產流模型選用Horton入滲模型。本研究區(qū)域缺乏實測數(shù)據(jù)，通過對匯水區(qū)域綜合徑流系數(shù)以及徑流系數(shù)模型模擬值的對比來率定水文參數(shù)[21-22]。匯水區(qū)域幾乎全部為不透水下墊面，因此選用建筑稠密中心區(qū)的綜合徑流系數(shù)0.6～0.8[23]。最大、最小入滲速率分別選用75.00、3.18 mm/h，衰減常數(shù)為4.5 h-1，匯水區(qū)域不透水區(qū)和透水區(qū)的曼寧粗糙率分別為0.014、0.030，管道曼寧粗糙率選用0.013[17]95。通過模型計算得到匯水區(qū)域內綜合徑流系數(shù)為0.72，在0.6～0.8范圍內，說明上述采用的參數(shù)集是合理的，可以用于研究區(qū)域的雨水污染負荷預測分析。

水質模型參數(shù)根據(jù)研究區(qū)域的特點和參考文獻進行選取，分別選用飽和增長函數(shù)和指數(shù)函數(shù)模型模擬COD的累積和沖刷過程，半飽和常數(shù)取20 d，交通道路的清掃去除率取70%。COD在交通道路、屋面的最大累積量分別為60、30 kg/hm2，交通道路、屋面的沖刷系數(shù)分別為0.006、0.007 mm-1，沖刷指數(shù)分別為1.8、1.7[24-25]。采用模型效率系數(shù)(也稱為納什效率系數(shù)(Ns)，計算方法見式(2))評價模型模擬的精度，一般認為Ns大于0.5表示模型擬合精度比較理想[26]。本研究選取2018年9月28日11:00—13:00的降雨進行水質模型驗證，計算得到模型的Ns為0.94。進一步采用相對誤差(Re，%)來驗證模型的合理性，計算得到Re為15%，由此可見本研究建立的水質模型較為可靠[4]630。

(2)

2 結果與討論

2.1 人工濕地匯水區(qū)內雨水污染物負荷預測

2.1.1 降雨強度對雨水污染物排放的影響

選擇一系列降雨重現(xiàn)期進行徑流量和污染物濃度的變化趨勢研究，以此反映降雨強度對雨水污染物的影響。從模型預測結果來看，隨著重現(xiàn)期的增加，徑流量峰值越來越大，但是不同重現(xiàn)期的徑流量峰值均出現(xiàn)在50 min左右。

為了對比降雨強度對雨水污染物排放的影響，模擬了前期干旱日為30 d時，不同重現(xiàn)期降雨的COD濃度，并進行了排放負荷預測。COD排放負荷指一場降雨從發(fā)生起開始累積排放的COD總量，即COD濃度隨降雨歷時變化的積分值。預測結果顯示(見圖2)，降雨強度對污染物峰值的出現(xiàn)時間有影響，降雨強度越大，污染物峰值出現(xiàn)的時間越早。P=0.5 a時，COD質量濃度峰值出現(xiàn)在55 min；P=5.0 a時，則提前至45 min。這是因為降雨強度越大，對地面污染物沖刷強度越大，污染物進入徑流所需時間越短。另外，隨著降雨強度的增大，污染物的峰值濃度有變小趨勢，但并不明顯。

圖2 降雨強度對COD質量濃度的影響Fig.2 Influence of rainfall intensity on COD concentration

徑流污染物排放總量對流域水環(huán)境管理有重要意義，因此利用模型對降雨中的COD排放負荷進行了預測，結果見圖3。整體上，隨著降雨歷時的增加，COD排放負荷逐漸增加，30～60 min時增加速度較快，此時段正是徑流量迅速上升的階段；而在降雨后期(60～90 min)，徑流量保持在較高水平，但是COD排放負荷增加明顯變緩。對不同重現(xiàn)期的降雨進行對比發(fā)現(xiàn)，隨著重現(xiàn)期的增大，COD排放負荷逐漸增加，降雨歷時為120 min，重現(xiàn)期由0.5 a增加至5.0 a時，COD排放負荷由42.7 kg增加至55.3 kg，增加了29.5%，這是降雨強度增大對污染物的沖刷強度增大導致的。

圖3 降雨強度對COD排放負荷的影響Fig.3 Influence of rainfall intensity on COD emission load

2.1.2 不同季節(jié)的降雨對雨水污染物的影響

北京市降雨有明顯的季節(jié)特征，夏季降雨集中且強度較大，6、7、8月集中了全年80%的雨量，春秋季降雨間隔時間較長且強度小。因此本研究采用P=5.0 a、前期干旱日為2 d的降雨代表夏季降雨，P=0.5 a、前期干旱日為30 d的降雨代表春秋季降雨。

采用模型對不同季節(jié)降雨引起的COD污染情況進行了模擬，結果見圖4。夏季降雨污染物濃度峰值明顯低于春秋季，夏季COD質量濃度峰值為44 mg/L，接近于《地表水環(huán)境質量標準》(GB 3838—2002)Ⅴ類限值，而春秋季COD質量濃度峰值則達到了183 mg/L，接近于生活污水。出現(xiàn)這種現(xiàn)象一是因為夏季降雨強度大，地面徑流量大，對污染物有稀釋作用，根據(jù)模擬結果，夏季徑流峰值為0.26 m3/s，春秋季則為0.17 m3/s；二是因為春秋季降雨前干旱日較長，地面污染物累積較多。不同季節(jié)降雨引起的COD排放負荷變化趨勢也有明顯區(qū)別，夏季降雨COD排放負荷在30～55 min期間增長較快，55 min后增速明顯變緩。春秋季降雨則在45～70 min期間增長較快。兩者對比可發(fā)現(xiàn)，20～45 min時，夏季降雨COD排放負荷大于春秋季；由前述可知，在前期干旱日相同時，降雨強度越大，COD排放負荷越大，說明在此時段，降雨強度對COD排放負荷的影響起主導作用。50 min后，春秋季降雨COD排放負荷快速增加，超過夏季，降雨強度對COD排放負荷的影響逐漸減弱，前期干旱日影響起主導作用。降雨歷時達到120 min時，春秋季降雨的COD排放負荷為42.7 kg，遠高于夏季的22.3 kg，是夏季的1.9倍。

圖4 不同季節(jié)降雨的污染物排放Fig.4 Pollutant emission of rainfall in different seasons

由此可以看出，以北京市為代表的北方地區(qū)，雨水徑流污染控制重點在春秋季的降雨污染物，特別是春季，經(jīng)過秋冬季長時間的污染物積累，降雨中污染物濃度和排放負荷均較大。

2.2 雨污合流制下的人工濕地環(huán)境效益評估

人工濕地匯水區(qū)內采用雨污合流制管網(wǎng)，考慮生活污水的排放，分春秋季和夏季兩種場景，預測人工濕地對雨污水污染物的削減效果，從而對不同季節(jié)時人工濕地的環(huán)境效益進行評價。生活污水排放量按照人均污水產生量64 L/d和居住人數(shù)進行計算，COD按250 mg/L計[27]。從模擬結果(見圖5)可以看出，春秋季降雨中，雨污水COD濃度在15、55 min時出現(xiàn)兩個峰值，分別是生活污水的排放和降雨徑流引起的。55 min后，COD濃度逐漸降低，80 min時，COD質量濃度降至37 mg/L。在夏季降雨中，雨污水COD濃度峰值出現(xiàn)在15、45 min，55 min時，COD質量濃度降至32 mg/L。

圖5 人工濕地對COD的削減量Fig.5 COD reduction by constructed wetland

研究區(qū)域所在流域的目標水質為GB 3838—2002 Ⅴ類，因此水質優(yōu)于Ⅴ類的雨污水不進行處理，直接溢流排放至地表水體，劣于Ⅴ類的雨污水進入調蓄池和人工濕地進行處理后排放。綜合考慮實際監(jiān)測和文獻報道，調蓄池和人工濕地對COD的總削減率取50%[28-31]。

春秋季降雨中，人工濕地需對前80 min的雨污水進行收集處理，截至此時間點，匯入到人工濕地的水量達到348 m3。人工濕地總體可容納水量約為150 m3，其余水量溢流進入調蓄池，通過人工濕地進行錯峰處理，可實現(xiàn)水質劣于GB 3838—2002 Ⅴ類的雨污水全收集處理。按照上述情形，在此場降雨中人工濕地COD削減量為18.4 kg。同理可計算出夏季降雨中，水質劣于Ⅴ類的雨污水量約為129 m3，人工濕地可以將其全部收集處理，COD削減量為3.6 kg。

通過上述研究可以看出，北京地區(qū)春秋季降雨的污染物排放負荷較夏季更大。從水環(huán)境規(guī)劃的角度，雨水工程在春秋季需承擔更大的處理負荷。因此在實際應用中，可以因地制宜采用收集調蓄、錯峰處理的方案，使雨水工程發(fā)揮更大的環(huán)境效益。

3 結論與建議

本研究利用SWMM進行了農村居民區(qū)雨水污染預測，發(fā)現(xiàn)春秋季降雨的污染物排放負荷遠大于夏季，春秋季降雨污染控制，特別是初期雨水治理應引起重視。北京地區(qū)夏季和春秋季降雨中，雨水工程面臨的雨污水處理壓力有較大差別。春秋季降雨量相對較小，但是雨水工程需要承擔的雨污水處理負荷較大，夏季則相反。因此建議北京地區(qū)居民區(qū)雨水工程根據(jù)季節(jié)采用更適宜的運行方式，提高雨水工程的利用率和處理效率。

本研究結合流域水質控制目標，建立了雨污合流制下的雨水工程環(huán)境效益評估方法，有利于今后的水環(huán)境精細化管理，特別是非點源污染清單的建立，但是仍需對不同類型、不同規(guī)模的雨水工程進行系統(tǒng)評估，為流域尺度非點源污染控制提供基礎數(shù)據(jù)。另外本研究建立的模型仍然有需要改進的地方，如研究區(qū)域采用雨污合流管網(wǎng)，但是模型沒有考慮雨水沖刷管網(wǎng)沉積物造成的污染排放；又如模型多采用文獻數(shù)據(jù)，應在北京市內分區(qū)域進行模型參數(shù)的實驗，準確測定水質模型所需要的參數(shù)，建立更加精準的雨水污染負荷模型。