0 引 言
城市的快速发展往往伴随着区域性下垫面性质的完全改变，由此带给城市的是雨洪内涝灾害愈加严重等问题，“海绵城市”旨在综合解决城市生态问题[1]。生物滞留设施作为海绵城市建设过程中一种重要的低影响开发技术，在改善城市产汇流以及水文循环方面具有重要作用[2]。在降雨事件发生的过程中，雨水逐步形成径流并汇入生物滞留设施，该过程以“蓄水-渗透-渗管缓释”的方式削减了径流水量[3]，其中超出海绵设施“蓄、滞”能力的部分以溢流的形式排放。
海绵设施的径流控制效果受多方面因素的影响[4]，设计方案与参数选取的差异将导致海绵设施具有完全不同的径流消纳效果。傅大宝等[5]研究并总结了海绵设施的设计计算方法，黄俊杰等[6]构建了实际的海绵设施并考察了其水文控制效果，李楠[7]讨论了海绵城市建设过程涉及的效益、成本与效果，然而诸多研究并未明确参数设计在海绵设施建设中的重要作用，目前我国的低影响开发(low impact development, LID)技术还处于示范与推广阶段[2]，海绵设施的构建缺乏有力的技术指导。因此，本文基于德国汉诺威水有限公司开发的KOSIM 水文模型评估平台，针对典型的海绵设施生物滞留带，构建其水文替代模型，评价海绵设施对雨水径流的消纳情况，考察不同参数条件下模型的输出特征。模型评价方法的引入将为今后海绵设施的设计与建设提供重要的技术指导与理论依据。
1 研究方法
1.1 研究区概述
以南宁市海绵化改造项目的生物滞留带为研究对象，该海绵设施的有效面积为32.48 m2，种植土层以壤土为主，砾石排水层以碎石作为填充物，汇水区域包含了典型的硬化下垫面(路面)与透水性下垫面(绿地)，其基本参数如表1所示。
表1 生物滞留带基本结构参数
Table 1 Construction parameters of the bio-retention
项目汇水面积设施尺寸种植土层砾石排水层绿地/m2路面/m2屋顶/m2长/m宽/m深/m类型深度/m下渗系数/(m·s-1)孔隙率/%深度/m生物滞留带50.1333.12011.62.80.2壤土0.606.95E-06400.3
1.2 水文模型建立
海绵设施在城市雨洪控制过程中扮演着重要的角色，是海绵城市建设的重要举措之一。在降雨事件发生的过程中，海绵设施邻接的汇水区域随着降雨事件的不断进行而产生径流，该径流最终裹挟污染物汇入海绵设施中。进入海绵设施的径流，不断通过种植土层下渗至粗砂砾石排水层，最终以“缓释”的形式从渗管排出至雨水管道，削减了洪峰的同时使污染物在此过程中通过截留等作用去除。其中，超过海绵设施有效调蓄能力的径流量以溢流的形式排放进入雨水管道中。
依据上述过程，本文基于模型平台构建典型海绵设施生物滞留带的水文替代模型(图1)，相应的替代模型如图1b所示。包括输入汇水面积参数以及各暴雨径流系数的替代模型(三角形)，输入海绵设施结构与特征参数的替代模型(灰色方形)，以及代表海绵设施底部参数的替代模型(空白方形)等。通过模型的方法研究各参数对于海绵设施效能的影响效果。在替代模型中，三角形内输入汇水面积参数以及定义不同性质下垫面相关的暴雨径流参数，如各性质下垫面径流系数、洼地损失、润湿损失等。产生的径流随后进入海绵设施内，超出海绵设施调蓄能力的部分模型通过模拟后，可输出其在降雨历时过程中溢流量随时间的变化曲线以及溢流总量。
图1 生物滞留带结构与替代模型
Fig.1 Structure of the bioretention zone and its simulation model
1.3 计算方法
海绵设施的径流控制率在模型中按照式(1)计算：
η=1-(VQue/Vre)
(1)
式中：η为径流控制率，%；VQue为溢流量，m3/a：Vre为径流总量，m3/a。选取南宁市2007—2016 年的长历时分钟级(5 min)数据进行海绵设施径流控制率评估，模型校核选用单场次(短历时分钟级数据)进行。
2 模型校核以及效果评价
利用模型的方法来评价海绵设施的功能特点，要求模型输出结果与构筑物实际输出特征具有较好的拟合度。在某个降雨事件或整个长历时的模型模拟过程中，影响模型输出结果的参数往往较为复杂，包括海绵设施汇水区域的下垫面暴雨径流参数，以及海绵设施的自身结构参数如深度、种植土层渗透系数、砾石排水层孔隙率等。要使模型得到可靠的结果需要进行模型的校核工作，通常的做法是首先依据经验值在模型中输入初始参数，而后不断地调整模型参数并将模型输出结果与实际的监测结果进行比对，校核模型参数使之最终反映海绵设施的真实情况。通常可以选用Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)作为模型模拟结果的评价指标，NSE范围在-∞～1，越接近1说明拟合效果越好[2, 8]。
本模型中基于单场次降雨事件，校核了道路以及绿地两类不同性质下垫面的暴雨径流参数，校核验证结果如表2所示。其中，道路属于硬化的下垫面，绿地具有较好的透水性，因此道路的润湿损失与调蓄损失均小于绿地，正是因为较大的润湿与调蓄损失，绿地的径流系数通常较小，即绿地对于径流的形成具有更好的控制效果。图2为模型输出的溢流曲线与实际监测结果的拟合线。可知：对于同一降雨事件模型具有较好的拟合度，模型模拟结果中溢流量最大值为0.4 L/s，与实际监测数据具有一致性，溢流产生的起始时间、溢流时长与实际监测结果基本一致，同时NSE>0.7，可以认为本研究构建的替代模型可以反映出海绵设施的真实效能。
表2 不同下垫面的暴雨径流参数
Table 2 Rainstorm runoff parameters of different runoff catchment areas
项目润湿损失/mm调蓄损失/mm初始径流系数终端径流系数道路0.501.800.300.95绿地2.003.000.000.60
-·○·-实际监测； --□--模型输出。
图2 模型输出与实际监测的溢流拟合曲线
Fig.2 Fitted curves of overflow of numerical simulation and actual monitoring
通过验证模型可反映海绵设施的真实状态，评价海绵设施径流控制效果等内容。本研究中，依次选择小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨5场次实际降雨考察该生物滞留设施的径流消纳效果，如图3所示。可以看到：该生物滞设施对<36.1 mm的降雨具有完全的消纳能力；当降雨量达到94.1 mm时，径流控制率接近79%，大暴雨状态下，控制效果迅速下降至53%。这说明生物滞留带对径流的控制能力主要体现在较小的降雨量，当城市出现暴雨乃至大暴雨时，仍需要进一步完善城市排水系统来达到排洪减涝的目的。同时经过模型计算，该生物滞留带的10年平均径流控制率约为90%。需要说明的是：1)基于低影响开发的原则，该设施的汇水面积比设施有效调蓄相比较小，因此具有较高的径流消纳效果；2)由于汇水面积以及自身设施参数的差异，不同的海绵设施径流控制效果往往具有较大差异，其结果可通过模型计算或实际测定获得。
降雨量； 
控制量； 
—控制率。
图3 生物滞留带对不同降雨的控制效果
Fig.3 Control effect of different rainfalls by bioretention
3 生物滞留参数分析
3.1 设施效能对参数的灵敏度分析
基于准确的水文替代模型，可评价该海绵设施对单场次降雨或者长历时降雨的径流控制效能，该过程可作为海绵设施建设后的效果评估。然而在海绵设施设计之初，工程师需明确各设计参数对该设施实际径流控制效果的影响程度以指导设计。基于此，本文利用模型法考察该海绵设施中各设计参数变化对总径流控制率的影响程度，该影响程度可用灵敏度系数来衡量[9]。灵敏度系数计算如式(2)所示：
SC=(ΔY/Y)/(ΔX/X)
(2)
式中：SC为灵敏度系数；ΔY为模型输出结果的变化量；Y为模型输出结果；ΔX为模型输入参数的变化量；X为模型模入参数值。
以单个海绵设施为例考察不同输入参数对输出结果的影响程度，主要包括有效调蓄容积(V)、海绵设施渗透系数(种植土层，α)、不同下垫面的暴雨径流参数(终端径流系数，fimp和fper)等参数(图4)。可知：构建的海绵设施模型中，有效调蓄容积对于输出结果的影响程度最大，其灵敏度系数为0.34；道路和绿地作为不同性质的汇水下垫面，其终端径流系数尽管不同，但该系数对模型结果的影响程度相当，分别为-0.13和-0.12，该系数为负值意味着随着径流系数的增加，海绵设施对径流的控制率降低，这是因为较大的径流系数条件下所产生的径流量增加；种植土层的渗透系数对模型输出结果的影响较小，约为0.1。以上结果说明在该海绵设施的设计时，可优先考虑调整海绵设施的有效调蓄容积以提高其径流控制率，其次考虑汇水区域的下垫面性质设计；种植土层的渗透性质，不仅决定径流的控制率，而且对污染物(如SS)的削减率有较为明显的影响，这是因为在较大的渗透系数条件下，渗透量增加对径流控制有提高效果，但径流也会裹挟更多的污染物下渗使污染物削减率降低，因此需要综合考虑径流控制与污染物削减的要求。需要说明的是，该处灵敏度结果仅针对本生物滞留设施，具体海绵设施效能对各参数的灵敏度可通过此方法得出。
V—有效调蓄容积；α—种植土层渗透系数；fimp—绿地终端径流系数；fper—道路终端径流系数。
图4 各设计参数对于模型输出结果的灵敏度系数
Fig.4 Sensitivity coefficient of simulation results for each design parameter
3.2 参数变化的影响
与灵敏度参数分析对应，图5分别考察本模型中不同下垫面的暴雨径流参数(终端径流系数)、海绵设施有效调蓄容积、海绵设施渗透系数(种植土层)等因素对于径流控制率的影响特征。考察该特征的意义在于为实际的工程设计取值提供技术指导，如图5所示，各参数的调控对径流控制效果具有明显差异性。随着汇水区域终端径流系数的增加，海绵设施的径流控制率降低，而有效调蓄容积与渗透系数的增加则会提高其控制效果。
图5 各设计参数变化对模型输出结果的函数关系
Fig.5 Functional relationship of simulation results and each design parameter
本研究中，4个参数与径流控制率的函数关系符合二次函数特征，η与fimp、fper的函数关系说明硬化区域(道路)与非硬化区域(绿地)终端径流系数对海绵设施的径流控制效果具有相似的变化特征。V的变化对于提高海绵设施的径流控制率具有明显作用，调蓄容积从0.996 m3提高至1.996 m3时，其径流控制率从74.1%提高至89.3%，随着有效调蓄容积的增加，径流控制效果的提高幅度逐渐降低(≤100% 时)，α的变化对于η的影响不及V的剧烈。以上分析较好地说明了各参数对模型结果的影响函数关系，基于模型法拟合参数与结果的函数关系可为实际的工程设计参数选择提供有效的参考。
3.3 设计方案的比选
在进行海绵设施的设计时，设计工程师需要考虑诸多因素对海绵设施径流控制特征的影响，各因素的影响程度不同。在实际工程中，通过构筑实际海绵设施进行效果评估的做法不切实际，且具有明显的滞后性。当实际效果不满足设计要求时进行二次维护又需花费大量的人力与财力，因此将模型评价方法用于设计方案比选具有重要意义。设计工作者可通过模型输出特征值及时发现设计缺陷或者设计效果未达到设计要求的原因，分析并调整设计参数以更正设计方案。
以南宁市海绵化改造项目的生物滞留带为例，说明模型在方案比选中的作用。在实际建设过程中，海绵设施的种植土层渗透特征以及道路汇水面的终端径流系数可通过不同的基建材料进行调整。在本模型中，调整渗透系数为0.015～0.035 L/(s·m2), 道路的终端径流系数在0.8～1.0 内变化。图6为多因素影响下的径流控制率模拟结果，当提高径流系数时，径流控制率总体降低，这是因为随着径流系数的增加，径流产生的总量也增加；当渗透系数升高时，径流控制率总体呈升高趋势，这是因为较大的渗透系数使得下渗量增加，强化了海绵设施“蓄”的功能，较多的径流进入砾石排水层以“缓释”方式进入雨水管网系统，达到削峰的目标，错开流量峰值，因此径流控制效果更好。同时，通过雨水的有效自然入渗，达到了涵养地下水的作用。
80～84； 
84～88； 
88～92； 
92～96； 
96～100。 图6 多因素影响下的径流控制率模拟结果
Fig.6 Simulation results of runoff control rates under multiple factors
实际建设过程中，设计者可依据实际情况进行合适的参数选取，在达到满足设计要求的同时，节约资源、有效延长海绵设施服役周期。与传统的设计工作相比基于模型的海绵城市建设方案比选工作具有明显的优势：1)模型设计与传统的估算设计相比具有更好的准确性；2)依赖模型平台的方案比选过程将极大地减少项目设计成本； 3)模型可同时准确考虑多参数对多结果的影响。因此，基于模型评价设计参数比选具有显著的实用价值。
4 结 论
本文以典型海绵设施生物滞留带为例，基于模型评价了其对实际降雨事件的径流控制效果，结果表明：1)生物滞留设施对径流的消纳，主要体现在对较小降雨量的控制，城市的排洪防涝仍需完善的排水系统。2)量化了径流控制效果对设计参数的响应程度，明确了参数变化对生物滞留设施径流消纳能力的影响，即在考察的参数范围内，有效调蓄容积对径流控制效果影响最大，各参数与径流控制效果呈二次函数关系。3)评估了多参数变化条件下的设施构建效果，明确了模型评价对简化方案设计与论证、提高设计方案可靠性以及不同设计方案比选工作中的重要意义。
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