刘 永 刘 晖

西安建筑科技大学建筑学院 西安 710055

随着城市化的快速发展， 城水问题愈发显著，区域湿地面积减少， 雨洪调蓄能力减弱[1-2]， 从20 世纪60 年代至今， 将城市雨洪管理与城市空间布局以及生态景观系统相结合已成为城市发展的新趋势并形成了诸多先进的雨洪管理理念[3-5]。城市中30%～40%的绿地率仅仅反映了绿地的占比， 而实际的城市生态绩效并不与之匹配。 如何在复杂的城市空间中通过精准绿地布局来缓解城水问题， 已成为当下协调城市发展与改善生态环境的重要切入点。

在城市建设中， 绿地是协调城水关系的重要载体， 不同尺度下的景观格局对生态过程的影响也不相同[6]， 该影响同样体现在径流调蓄功效上。在海绵城市建设过程中， 地形与绿地格局是影响场地径流情况的重要因子。 本文在相同研究尺度下， 对常规式绿地分布、 中心贯穿式绿地分布、离散式绿地分布3 类典型的绿地布局模式进行模拟分析。

如图1 所示: 在常规式绿地分布模式中， 绿地依据建筑布局及用地性质的功能需求而定， 场地在雨水排放过程中， 过多依靠管渠直接排放的方式造成大量的雨水资源浪费； 在中心贯穿式绿地分布模式中， 场地中心设有绿地廊道， 通过周边地块汇水， 在雨水排放过程中， 中心绿廊可集中收水、 排水， 可节约部分敷设管渠的成本； 在离散式绿地分布模式中， 场地中设置不同级别的生态草沟， 依据地形连通形成不同级别的汇水途径， 汇入周边的环状绿地廊道， 最终到达末端收集区域。 对附属绿地的有效识别与利用， 将其有机地联系可作为处理城市中分散的、 小范围的雨水径流调蓄场所， 这不仅可以实现对雨水的源头控制， 而且有利于雨水的在地性收集利用[7]。

图1 城市典型绿地布局模式示意

1 研究方法

1.1 研究尺度及样方选取

通过对卫星地图分析， 发现城市街区尺度建设地块边长普遍集中在80～180 m 范围内， 其中80 m主要为老旧街区和其他边界不是非常明显的场地，而新建场地边长多在100 m 左右。 为了在尽可能接近实际场地大小并在模拟过程中减小计算误差的基础上， 对比不同约束条件对径流调蓄的贡献， 选取100 m×100 m 作为样方， 分别对不同绿地分布类型、 子汇水分区连通方式、 下垫面不透水连续程度及径流入流顺序4 类场地条件构建水文模型， 通过多组对照模拟分析以上条件对径流的管控效能。

在排水分区管控单元下的 “源头—过程—末端” 的体系下， 不同层级的海绵设施可在隶属的汇水单元中相互联系， 构成各自闭合的 “产汇消” 子体系。 相对于宏观层面的地表径流管控模式， 衍生出的 “产汇消” 子体系可以更系统地在场地、 街区等中小尺度下协调径流管控， 而中小尺度下该体系的构建， 无论在雨水资源的高效在地性利用， 还是设计层面均具备较强的可操作性和可重复性[8]。

1.2 绿地布局模式提取

1.2.1 不同绿地分布类型

在相同绿地率的前提下， 对绿地分布类型划分为4 种模式 (图2): 模式1 (中心集中式) 对应街心公园的建设类型， 该模式绿地相对集中；模式2 (分散集中式) 对应居住区中心绿地的布局， 每个地块中心设置绿地， 对比中心集中式绿地， 该模式相对分散； 模式3 (分散边缘式) 在地块划分上与分散集中式类似， 不同的是绿地分布于边缘； 模式4 (分散条带式) 中， 绿地呈条带形分布于场地边缘。

图2 不同绿地分布类型模式

模式1 未划分汇水分区 (规模为 100 m×100 m)， LID 设施设置于场地中心 (规模为20 m×20 m)。 模式2、 3 为四等分的子汇水分区 (规模为50 m×50 m)， 两组模型中均设置面积相等的LID 设施 (规模为10 m×10 m)， 其中， 模式2 中的LID 设施设置于子汇水分区中心， 模式3 中LID 设施设置于子汇水分区边缘， 模式4 中LID设施呈条带状分布于子汇水分区边缘。

1.2.2 不同子汇水分区连通方式

子汇水分区的连通方式在一定程度上影响样方内的径流调蓄能力。 研究以子汇水分区串、并联及分区形状作为变量，概化形成4 种典型模式(图3)。

图3 不同子汇水分区连通方式模式

如图3 所示: 模式5、 6 中子汇水分区规模为100 m×25 m， 呈长方形； 模式7、 8 中子汇水分区规模为50 m×50 m， 呈正方形； 4 种模式对应的LID 设施均设置在各子汇水分区中心。

1.2.3 下垫面连续程度及径流入流顺序

下垫面的连续程度可直接影响径流的强度。在相同的绿地规模下， 连续性较强的硬质铺装会带来短时强径流， 相反地， 连续性较强的绿地会对径流进行有效地削峰与错峰。 对下垫面连续性进行概化分类， 形成4 种典型模式 (图4)。

如图4 所示: 模式9、 10 中子汇水分区规模为100 m×25 m， 模式9 中径流入流顺序自上而下为 “硬质-绿地-硬质-绿地”， 模式10 中自上而下为 “绿地-硬质-绿地-硬质”； 模式 11、 12 中子汇水分区规模为100 m×50 m， 模式11 中径流入流顺序自上而下为 “硬质-绿地”， 模式12 中自上而下为 “绿地-硬质”。

图4 下垫面连续程度及径流入流顺序模式

1.3 模拟工具选取

研究采用 Storm Water Management Model(SWMM) 作为模拟工具， 相关学者在对该模型进行原理及实践研究中， 对其在城市径流模拟的适用性及准确性进行了验证。 刘俊[9]利用连续方程与曼宁方程验证了模型在城市防洪与排水规划设计中的适用性； 蔡凌豪[10]认为SWMM 模型在中小尺度的水文模拟中具有更好的准确性； 陈鑫等[11]通过对郑州市主城区暴雨径流过程进行模拟， 验证了SWMM 模型在城市内涝模拟中的适用性。 陈琼[12]证明了基于 SWMM 模拟应用 LID 技术的实用性和可靠性。

赵冬泉等[13]、 刘兴坡等[14]、 董欣等[15]、 王浩昌等[16]、 陈晓燕等[17]对SWMM 中的敏感参数进行了率定， 并提出包括非渗透面积比例、 地表渗透能力、 特征宽度与下渗参数等因子对模拟结果的影响。 在SWMM 与LID 设施配置的研究中， 李家科等[18]、 张胜杰[19]、 马箐等[20]、 李霞等[21]、 蒋春博等[22]分别对几种低影响设施的径流量及污染物削减的效果进行模拟研究， 证明了对LID 设施进行参数优化可提高其径流管控效能。

1.4 模型参数选取及修正

1.4.1 特征宽度修正

在SWMM 模型中， 特征宽度 (Width) 由子汇水面积除以平均最大地表汇流长度给出[23-24，27]， 特征宽度具有较高的敏感性， 影响子汇水分区的划分与模拟结果的准确性[25-26]。 目前有4 种关于特征宽度的计算方法[28-30]， 本文选“面积/汇流长度” 的方法， 由于模式中地块为矩形， 该方法不需要相关经验系数的修正， 可较为准确地反应特征宽度与地块的关系， 同时减少因经验系数取值不同而带来的模拟结果误差。 为了在模型中客观反映子汇水分区中绿地的分布位置及类型， 需要通过修正汇流长度的方式获取准确的特征宽度。 对模式 1、 2、 3、 4 中子汇水分区汇流长度做如下修正 (图5)。

图5 模型参数示意

式 (1) 至式 (4) 中:LN为不同子汇水分区的径流汇流长度 (m)；L为地块边长 (m)；L′为 LID 设施的边长 (m)。 式 (1) 至式 (4)分别对应模式1 至模式4 中的径流汇流长度， 通过子汇水分区面积与汇流长度的比值确定其特征宽度。 后文各组模式根据以上方法确定特征宽度。

1.4.2 土壤及LID 设施参数调整

已有学者通过模型参数率定及场地监测的方法对研究区土壤特性进行研究[31]。 因此， 本研究地表产流模型选用 Horton 入渗模型， 土壤的最大、 最小入渗速率分别限定在0.254 m·h-1和0.010 m·h-1， 霍顿曲线下渗衰减常数取3 h-1，土壤完全排干时间为7 d， 不透水性地表和透水性地表的曼宁系数分别取0.01、 0.1， 不透水和透水区的洼蓄量分别为2 mm 和4 mm， 坡度取5‰，子汇水演算方式为OUTLET， 水力模块采用动力波进行模拟。 为减小变量造成的影响， 模型中的LID 设施均为Rain Garden， 蓄水深度取150 mm，植物覆盖比取20%， 表面粗糙系数取0.1。

1.4.3 设计降雨雨型

式(5)中:q为暴雨强度，单位为L·(s·hm2)-1；C为雨量变动参数， 研究区为2.297；P为重现期(年)；t为降雨历时 (min)；A为地方修正系数，研究区为6 789.002；b为时间参数， 研究区为30.251；n为衰减指数， 研究区为 1.141。

2 结果与分析

2.1 设计降雨条件模拟结果

2.1.1 2 年一遇设计雨型下各排放口径流排放

在2 年一遇设计雨型下对各组模式进行模拟，各排放口径流排放量见表1。

表1 2 年一遇设计雨型下各排放口径流排放量统计 m3·s-1

2.1.2 5 年一遇设计雨型下各排放口径流排放

在5 年一遇设计雨型下对各组模式进行模拟，各排放口径流排放量见表2。

表2 5 年一遇设计雨型下各排放口径流排放量统计 m3·s-1

2.2 不同场地条件径流调蓄效能分析

2.2.1 绿地分布类型

在2 年一遇降雨事件中， 模式1 与模式2、 3同时出现径流峰值， 但在径流削减率上， 模式2、3 比模式1 高11.1%， 且比模式1 径流结束时间提前0.5 h， 即模式2、 3 中的绿地布局模式在径流削峰与错峰上均优于模式1； 同时， 模式2、 3在径流总量控制上也优于模式1。 在5 年一遇降雨事件中， 模式2、 3 出现径流的时间晚于模式1， 径流削减率比模式1 高7.7%， 径流总量控制优于模式1。 值得注意的是， 在2 年及5 年一遇的降雨条件下， 模式4 控制径流量的表现相对较差。究其原因， 在该降雨强度条件下， 模式4 (分散条带式) 绿地分布集中在汇水分区边缘， 场地发生蓄满产流， 而模式4 中汇流长度最短， 所以径流量较大。

2.2.2 子汇水分区连通方式

在2 年一遇降雨事件中， 模式6 径流峰值最大。 究其原因: 子汇水分区的并联式出流模式导致径流只通过各自所在汇水分区最终排放， 未能与周边子汇水分区连通， 所以在径流峰值的削减上劣于模式 6、 7、 8。 模式 7 由于将各子汇水分区串联， 且漫流长度相对较长， 径流在流经过程中可进行一定量的下渗， 所以在错峰与削峰上效果较好。 在5 年一遇降雨事件中， 模式6 在径流峰值的削减上劣于模式7、 8， 而模式7 在径流的错峰与削峰能力上最好。 随着降雨强度的增大，模式8 对场地径流总量的控制能力有所降低， 说明子汇水分区串联的方式比并联方式更能有效控制场地径流。 需要注意的是， 模式7 虽然有较好的径流控制能力， 但由于各子汇水分区的串联，场地下游的子汇水分区需要接受上游分区排入的径流， 所以场地径流过程持续时间较长。

2.2.3 下垫面不透水连续程度及径流入流顺序

在2 年及 5 年一遇降雨事件中， 模式 9、 10在径流的错峰与削峰上比模式11、 12 效果好， 且随降雨强度的增大， 该结论得到验证。 连续性较高的不透水下垫面缺乏天然地面所具有的土壤和植被对径流的吸收滞纳能力[32]， 相较于集中式的绿地， 分散的绿地布局降低了不透水下垫面的连续程度， 从而可较好地对径流进行控制。

3 西安西咸新区白马河公园设计及应用

3.1 项目概况

项目位于陕西省西安市西咸新区沣西新城东部，东临白马河路， 北靠永沣路， 隶属西咸新区沣西新城海绵示范区。 规划总用地面积3.43 hm2， 东西长约240 m， 南北长约156 m， 属于沣西新城北片区唯一一块公园绿地， 对城市建设具有重要作用。

3.2 优化模式应用

如图6 所示， 场地中心地势较低， 形成大型下凹空间， 公园在海绵设施调蓄达标的基础上仍有438.25 m3的调蓄富余量， 可收集公园南侧及西侧地块的部分雨水。 在绿地分布类型上， 在每个子汇水分区内部均设置对应规模的调蓄空间进行径流消解， 相对分散的调蓄型绿地分布能确保在分区内部控制自身径流。 在子汇水分区连通方式上: 首先， 各个分区尽可能串联， 以提高分区间的联合消解功效； 其次， 场地北部设置雨水花园，在对该区域径流进行收集的同时， 对各设施进行串联， 将其调蓄功效最大化 (图7)。 在下垫面不透水连续程度及径流入流顺序上， 对场地需设置硬质铺装的区域， 通过间隔设置绿地的方式， 减小硬质下垫面的连续程度， 在径流量与径流强度上对雨水进行控制。

图6 方案总平面示意

图7 项目下垫面格局分层解析

如图8 所示: 场地北部有大面积硬质铺装，方案采用透水铺装， 满足游园路径的前提下降低下垫面径流系数； 通过模式9、 10 在径流错峰、削峰上的良好表现， 对该区域场地进行分散的“硬质-绿地-硬质-绿地” 模式优化； 场地北侧硬质铺装较多， 是场地径流的多发区域， 对该区域铺地格局采取透水铺装和绿地间隔的布局模式，降低硬质铺装的连续程度， 进一步调控该区域径流； 沿环形步道内侧布置植被缓冲带， 对径流做短暂滞留， 降低径流对下游植被冲刷的同时净化水质， 最终通过植草沟汇入场地中心的生物滞留区域。

图8 项目下垫面径流组织剖面分析

3.3 优化模式模拟验证

3.3.1 模式概化模拟对比

如图9 所示， 场地产生径流的主要区域为北侧入口区域， 由于使用功能的需求， 需设置较大面积的集散场地， 依据串联模式在径流控制上的良好表现对北侧与东北侧主入口雨水花园进行内部串联， 其南侧铺地采用绿地与硬质间隔的布局模式。 通过对场地各模式优化前后进行模拟对比发现， 在本项目中， 将雨水花园串联和对绿地与硬质进行间隔分散间隔的布局模式， 在径流控制率上有较好的表现 (表3)。

图9 优化模式概化模拟

表3 不同模式下排放口径流统计 (m3·s-1)

3.3.2 项目整体模拟对比

以项目所在地年径流总量控制率90%的设计降雨量 (24.1 mm) 作为模拟条件， 对场地进行SWMM 模拟计算。 从子汇水分区径流量分布上看， 在9 ∶50， 未添加 LID 设施的场地有 5 个区域出现了径流外排 (图10A)， 在本研究相关结论的优化下， 协同LID 设施布置， 场地只有一个区域发生了径流外排， 时间为 10 ∶00 (图 10B)。 通过进一步分析发现， 两个模型径流结束时间分别为 10 ∶40 和 10 ∶15， 说明在竖向及绿地格局优化的协助下， 场地LID 设施的调蓄功效得到进一步加强。

图10 LID 优化前后子汇水分区径流概化模拟

4 结语

本研究提取分析的12 种绿地模式代表了城市建设的典型模式， 由于城市空间的多变性， 实际建设中的绿地模式更为复杂。 在不影响场地使用功能的前提下对外排径流的有效管控可为场地水量的优化分配提供可能， 最终服务于生境空间的多样性营造[33-34]。

研究表明， 在街区中小尺度下， 对于径流调蓄的研究具有较强的可操作性与可复制性。 不同于规划层面大尺度的研究范式， 中小尺度的研究范围界定可更好地协同竖向、 地形、 下垫面分布等场地要素， 从设计层面精准应对径流管控与绿地格局之间的水绿失衡问题。 本研究提出的12 种典型绿地格局模式均在不同程度上对径流控制能力产生影响， 因此， 在具体设计中可结合场地条件对绿地分布类型、 子汇水分区连通方式及下垫面不透水连续程度进行细分与排布， 以获取相应的径流控制优化模式。