随着经济的快速发展和城市建设的不断推进,降雨径流引起的城市水环境问题已成为制约城市发展的关键因素。由于不透水地面的比例不断升高,雨水不能有效下渗,导致在汇水面积和暴雨强度相同的情况下,峰值流量增大,峰现时间提前[1]。为了缓解城市化对水环境造成的不利影响,我国大力推进海绵城市的建设。2015年,财政部、住建部、水利部评选出包括河南省鹤壁市在内的首批16个海绵城市建设试点,要求每个城市在试点期内积累建设经验、总结建设教训,寻找能够在国内同类型地区可推广的做法和建设机制。
海绵城市是一种新的城市建设理念,具有良好的“弹性”,下雨时能够吸水、蓄水、渗水、净水,需要时能够将蓄存的水“释放”并加以利用,海绵城市的推进和低影响开发(LID)设施建设有利于改善地表水质、缓解城市内涝和水质恶化等水生态问题。目前的研究主要集中两个方面:一方面是对单体设施的水质水量作用效果研究。如Jackish等[2]对德国弗莱堡的一处LID改造地址进行了长达30个月的监测,发现LID设施在73%的降雨事件中均发挥作用,径流总量控制率可达到66%~87%。为评估LID-BMP对径流控制的有效性,Jia等[3]在中国南方的一所校园对串联排列的3处沼泽地、1处缓冲带、1处生物滞留池、2处渗透池和1处湿地进行了监测。结果表明,在19次降雨事件中10次产生汇流,生物滞留池、沼泽的径流总量控制率分别为47%~80%、9%~74%。此外,LID设施对NH3-N、TN、TP、COD、TSS等污染物均有显著的去除效果。Maniquiz-Redillas等[4]监测天安市6个LID系统在82场降雨事件中对重金属的去除效果,发现雨水中的重金属浓度与TSS浓度呈线性增加,且大暴雨情况下LID设施运行效果更好。另一方面是通过模型(SWMM、PCSWMM等)模拟对研究区域内海绵城市建设效果进行分析。Eckart等[5]对加拿大安大略省温莎市的某排水分区进行了研究,通过构建SWMM模型和博格多目标优化算法来优化LID组合,目的是降低峰值流量、总径流量和经济成本。优化后,峰值流量和总径流量分别减少了13%和29%。Randall等[6]构建了北京市133 km2的研究区域的SWMM模型,研究区域内的30%的屋顶改造为绿色屋顶,10%的绿地建设为雨水花园,35%的人行道改造为透水铺装。结果表明,年径流总量控制率由59.9%提高到82.2%,能够满足海绵城市建设目标(80%~85%)。然而,在实际的海绵城市建设过程中,多采取不同的LID设施组合对研究区域进行改造,降雨过程和地表状况对水质水量的影响也更为复杂。因此,通过实测数据来研究地表水质和径流量变化规律具有非常重要的检验作用和实际指导意义。
河南省鹤壁市于2015年开始海绵城市建设,完成包括绿地广场、城市道路工程、雨污分流改造、河道治理、城市防洪与水源涵养、建筑小区6类68项共317个项目[7]。目前,试点建设已经完成,对鹤壁市海绵城市建设前后的地表水水质和径流水量的变化趋势进行分析,有利于为海绵城市的建设和维护提供参考。此外,鹤壁市在建设海绵城市的过程中遇到的困难和问题具有一定的代表性,其成功经验对其他城市的海绵城市建设也具有借鉴推广作用。本文根据研究区域鹤壁市内地表水质和径流量的多年实测数据,运用统计方法研究了海绵城市建设对水质水量的作用效果,可为类似地区的海绵城市建设提供参考。
鹤壁市位于河南省北部,太行山东麓向华北平原过渡地带,全市人口约为164.96万,城市建成区面积约为64 km2,国家试点海绵城市的建设总面积约为29.8 km2,区域位置见图1。鹤壁市属于暖温带半湿润季风气候,多年年均降雨量为660 mm,降雨主要集中在6—9月,占全年降水量的70%~80%。鹤壁市境内河流约30条,属于海河流域漳卫南运河水系,海绵城市建设范围内的地表水系包括淇河、盖族沟、棉丰渠、天赉渠(干渠、二支渠、四支渠)、护城河。
为改善城市发展过程中强人类活动引起的水生态问题,鹤壁市在海绵城市的规划设计、运营模式和融资渠道等方面做出了积极探索。在海绵城市规划设计中,充分利用和合理改造原有的自然地形,协调海绵建设场地竖向设计与总平面布局,力求在满足海绵建设总目标的前提下实现改造与建设投资最小化。对于新建设的、绿地率低、地下空间开发强度大的小区,通过协调其周边的绿地公园来系统解决雨水控制任务。采取透水铺装、植草沟、雨水花园、生物滞留池、地下蓄水池等LID设施改造道路和建筑物,储存的雨水经过分流、弃流及过滤装置后通过水泵提升加压,进行再生利用。通过建设雨污分流管网和污水截流改善护城河黑臭现象。
图1 鹤壁市国家海绵试点区域位置
Figure 1 Location of Hebi’s national sponge city demonstration area
1.2.1 监测点布设
根据研究区域内地表水系的分布特征,在各水系的起点、交点、终点处及雨水排放口处设置监测点共10处,依次记为S0—S9,如图2、表1所示。其中S0、S1为入境断面,反映水系进入研究区域时的水质状况;S2—S7为控制断面,反映汇入的河流对水质的影响;S8、S9为出境断面,反映水系离开研究区域时的水质,以及研究区域的整体情况。以研究区域为边界,对各水系起点、交点、终点进行监测有利于判断各水系的水质水量状况,以及研究区域海绵城市建设对流经水系水质的影响。
注:S0—S9为监测点。
图2 水系监测点位
Figure 2 The sampling points map in waters in the study area
表1 监测点位信息
Table 1 Information of sampling points in the study area
监测点断面名称断面类型S0护城河入试点区前断面入境断面S1淇河引水处断面入境断面S2棉丰渠汇入护城河前断面控制断面S3护城河经棉丰渠汇入后断面控制断面S4二支渠入护城河前断面控制断面S5护城河经二支渠汇入后断面控制断面S6天赉渠入护城河前断面控制断面S7护城河经天赉渠汇入后断面控制断面S8护城河出试点区断面出境断面S9淇河经护城河汇入后断面出境断面
1.2.2 样品采集及检测
采样时间为2015-08—2018-09,主要集中在降雨较多的6—9月,共计16次采样,监测点无水或结冰时未进行采样。采样使用聚乙烯塑料桶,采样时对采样点的位置进行准确记录。pH、溶解氧(DO)、氧化还原电位(E)、水温(T)、电导率(σ)使用哈希便携式水质检测仪现场测定,COD、NH3-N、TN、TP等指标在实验室条件下测定。水样的保存、运输、检测均以《水和废水监测分析方法》(第4版)为依据。
1.2.3 数据分析
利用方差分析中的相关系数法分析研究区域内的水质指标之间及降雨量和径流控制率之间的相关性,其计算如式(1)[8]所示:
(1)
式中:j、k为2种不同的水质指标,包括DO、pH、σ、TDS、盐度(Sal)、E、COD、NH3-N、TN、TP。rjk为水质指标j和水质指标k的相关系数;xki为第i个样品所测得的水质指标k的实测值;xji为第i个样品所测得的水质指标j的实测值;是所有样品所测得的水质指标k的算数平均值;是所有样品所测得的水质指标j的算数平均值。
变异系数是样本的标准差和样本均值的比值,能够反映样本分布的离散程度。某一水质指标的变异系数越大,则样本分散程度越高,在分析中应给予更多的重视[9]。其计算如式(2)所示:
(2)
(3)
式中:Vk为水质指标k的变异系数;Sk为水质指标k的标准差;Ak为该水质指标的权重。
为评估试点区海绵城市建设的水质水量控制效果,建设单位在研究区域的多处雨水管网出口安装有超声波流量计(XF-LSX-1),实时记录并在线同步传输流量数据,记录频率为5 min/次。日降雨数据与外排水量数据均通过鹤壁海绵城市建设管理平台获得,通过式(4)得到所计算排口控制区域的计算时段外排水量:
V外
(4)
式中:Qt为每5 min的平均流量,m3;t=1为计算时段的第1个数据;T为计算时间段的第T个数据。
所计算排口控制区域在所计算时间段(如某单一场次降雨时段)的径流控制率计算见式(5):
(5)
式中:h为所计算时间段内的降雨量,mm;A为所计算排口控制区域面积,km2。
2.1.1 水质指标相关性分析
通过方差分析中的相关系数法对研究区域内的水质指标进行相关性分析,有利于分析水质指标间的关系,为海绵城市建设的后期维护提供参考和借鉴。选取S9点位的8次监测数据,包含DO、pH、σ、TDS、Sal、E、COD、NH3-N、TN、TP 10项水质指标,计算两两之间的相关系数。结果如表2所示。
表2 水质指标相关系数计算结果
Table 2 Calculation results of correlation coefficients of water quality indexes
项目DOpHσTDSSalECODNH3-NTNTPDO—0.117 -0.660 -0.657 -0.653 -0.238 -0.072 0.260 0.368 0.035 pH—-0.148 -0.176 -0.199 -0.891 -0.273 0.620 0.212 -0.063 σ—0.999 0.997 -0.001 -0.884 -0.799 0.354 0.059 TDS—0.999 0.019 -0.865 -0.830 0.345 0.067 Sal—0.034 -0.858 -0.835 0.309 0.105 E—0.046 -0.319 -0.454 0.037 COD—0.597 -0.516 -0.110 NH3-N—-0.237 -0.153 TN—-0.657 TP—
由表2可知:TDS、Sal和σ三者之间的相关系数均>0.9,接近完全相关,这是由于水体中可溶性离子越多时,电阻越小,电导越大,而Sal代表每千克水中所含溶解盐类的物质的量,与TDS、σ也具有相关关系;pH值与E呈负相关,相关系数为-0.891,相关性较高,pH越低,水体中的氧化还原电位越高,氧化能力越强,故将污染物排放口附近的水体pH保持在6.0或6.5有利于提高水体的自净能力;COD与NH3-N呈正相关,COD越高,表示水中有机污染物越多,COD与NH3-N之间的相关性可能与地表水的富营养化以及NH3-N被氧化有关;COD与E相关性很低,与除NH3-N外所测定的其他水质参数呈负相关。通过对水质指标的相关性进行分析,识别出相关性较高的水质指标,在分析水质时空变化规律时为水质指标的选取提供参考。
2.1.2 水质指标变异系数计算
选取研究区域内2018年的监测数据,包含DO、pH、σ、TDS等10项指标,计算变异系数。变异系数越大,说明该指标在各个决策单元中的分布变异性越大,指标的信息分辨能力越强,反之越弱。计算结果如表3所示。根据式(3)计算各水质指标的权重,结果如图3所示。
表3 水质指标变异系数计算结果
Table 3 Calculation results of coefficient variation for water quality indexes
项目S0S2S3S4S5S8S9DO0.65430.55360.80590.30790.66900.34530.2360pH0.02360.04000.04040.10530.04990.08210.0592σ0.45030.27940.44150.16540.40900.49410.2206TDS0.47150.28710.44700.17850.42310.51110.2401Sal0.47460.29480.45500.21020.42580.52010.2395E0.19620.22820.32090.32570.25770.31540.3421COD0.66110.69940.46950.55110.36240.50631.0514NH3-N1.70550.97380.48701.18990.20580.84020.8839TN0.92641.06570.73651.20000.38230.56191.0112TP0.56960.34720.57450.61650.11980.44590.8406
结合表3、图3可知:研究区域内波动较大的指标为NH3-N、TN和DO,由此可见NH3-N和TN在不同采样点差异大,受周边用地影响较大,原因可能为周围绿地中氮肥流失。
TP; TN; NH3-N; COD; E; Sal; TDS; σ; pH; DO。
图3 水质指标权重计算结果
Figure 3 Calculation results of weight coefficients for water quality indexes
2.1.3 水质变化时间特征
综合考虑水质指标间的相关关系及其变异系数,选取具有代表性的COD、DO、NH3-N、E 4个指标,对各点位在2015—2018年监测期间的监测结果进行分析,结果见表4。
表4 水质指标统计结果
Table 4 Statistical results of water quality indexes
水质指标年份S0S1S2S3S4S5S8S9ρ(COD)/2015————————(mg/L)2016—73.33±79.26203.75±221.5013.00—70.25±75.7339.33±19.57—2017————————201844.17±26.65——66.5±27.0424.5±11.6963.5±19.9322.25±9.7632.83±31.51ρ(DO)/2016—10.88±5.072.42±2.41——7.09±4.562.38±1.56—(mg/L)20177.66±6.791.35±0.670.37±0.288.85±9.318.52±1.930.56±0.313.92±3.569.97±4.7620187.58±4.96—6.76±3.745.88±4.736.82±2.14.93±3.299.13±3.158.8±2.08ρ(NH3-N)/2015————————(mg/L)2016—24.4±34.3649.98±25.0012.70—19.4±29.3419.83±22.54—2017————————201812.37±19.25——29.05±12.251.45±1.4924.03±4.283.45±2.511.65±1.33E/mV2016—50.52±46.33-2.9±33.83——71.73±37.01-57.5±137.54—201771.73±109.44-113.52±85.71-112.3±158.8529.22±26.2499±46.66-57.33±131.8-21.45±59.5773.48±60.092018131.17±25.73—146.75±33.49139.75±44.84145.25±47.31136.17±35.1130.33±41.11115±39.34
整体而言,海绵城市建设前后地表水的ρ(COD)变化显著。对比各点位的监测结果可发现,海绵城市建设完成的2018年各点位的ρ(COD)及其波动范围有所下降。海绵城市建设过程中研究区域的ρ(DO)与ρ(NH3-N)变化幅度较大,可能是由于有一部分监测在雨后进行,降雨前后水中的ρ(DO)差异明显,同时降雨时雨水径流冲刷地表的污染物进入水体中,引起ρ(NH3-N)波动。海绵城市建设后地表水的氧化还原电位升高。对比《城市黑臭水体整治工作指南》中城市黑臭水体污染程度分级标准(轻度黑臭-200~50 mV,重度黑臭<-200 mV)可以看出:2016年S2、S8点位为轻度黑臭,2017年S1、S2、S5、S8 4个点位为轻度黑臭,2018年各点位氧化还原电位均满足无黑臭标准。即海绵城市建设可以改善黑臭水体现象。
2.1.4 水质变化空间特征
2018-07—09对研究区域共进行6次监测,选取其平均值,对研究区域内水质变化的空间特征进行分析,选取变异系数较大的COD、NH3-N、DO、E 4个水质指标进行分析,详见图4。
各点位监测值; 地表水环境Ⅳ类标准。
图4 2018年各点位水质指标
Figure 4 Water quality indexes of the sampling points in 2018
通过对比各点位监测值与GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅳ类标准发现:1)海绵城市建设完成后各点位ρ(DO)都显著高于GB 3838—2002 Ⅳ类标准(3 mg/L),其中S5点位ρ(DO)最低,为6.71 mg/L。2)各点位的E均达到《城市黑臭水体整治工作指南》中无黑臭标准(>50 mV)。3)各点位ρ(NH3-N)差异较大,其中浓度最高的是S3,为45.43 mg/L;浓度最低的是S9,为1.5 mg/L。各点位ρ(NH3-N)均高于GB 3838—2002 Ⅳ类标准(1.5 mg/L)。4)除S8、S9点位外,其他点位COD浓度均高于GB 3838—2002 Ⅳ类标准。
为探究海绵城市建设对流经研究区域的河流水质是否起到改善作用,对S0、S3、S5、S8 4个点位进行分析。上述点位是护城河沿线的4个监测点,反映护城河进入试点区前后、护城河中段及出试点区的水质情况,见图5。可知:1)沿线DO变化整体上呈上升趋势,表明护城河经过试点区后水体中ρ(DO)有一定的升高;2)护城河沿线pH值变化幅度较小,满足GB 3838—2002中规定的范围(6~9),其中2018-08-14的监测值变化幅度较大;3)整体来看,护城河沿线E变化幅度较小,但不同时段的监测结果仍有较大的差异;4)不同时段,ρ(TDS)变化幅度较大,但总体上呈下降趋势,表明海绵城市建设对地表水中的ρ(TDS)有降低效果。
图5 护城河沿线水质指标变化
Figure 5 Spatial variation of water quality indexes in Hucheng River
2.2.1 场次降雨径流控制率
通过对海绵试点区域2018年总降雨量和总外排雨水径流量进行计算,得到试点区该年度的雨水径流总量控制率为85.73%,达到鹤壁市海绵城市年径流总量控制目标70%。为进一步研究区域内不同地块的降雨径流控制情况,选取监测设施建设较为完善的护城河北汇水区(图2),对2018-04—06的7场典型降雨的地块雨水管网出口流量数据进行计算,所得结果如表5所示,其中FL-01—FL-05为该汇水分区的5个细分地块。可知:5个地块7场降雨的单场降雨径流控制率均>70%,表明海绵城市的建设对于滞蓄雨水起到明显的作用。
2.2.2 降雨场次径流控制率与降雨量关系分析
由表5可知:同一地块在不同的降雨量下降雨场次控制率差异明显,以FL-01为例,在降雨量为15.5 mm时,降雨场次控制率达到98.40%;降雨量为192.3 mm时,降雨场次控制率只有81.10%。此外,同一次降雨事件中,不同地块的降雨场次控制率差异明显。说明在进行海绵城市建设时,要关注区域内地块的差异性,通过补齐短板来提高年径流总量控制率。研究区域设计降雨量为23 mm,即单场降雨量低于该数值时,无雨水排出,但是在2018-04-04的降雨事件中,降雨量为5.1 mm,各地块均有雨水排出,显示在海绵城市建设的实践中,各个汇水分区很难做到径流全部流入LID设施,因此在降雨量较低的情况下,仍有少部分雨水外排。
表5 护城河北汇水区地块场次降雨径流控制率
Table 5 Rainfall events runoff reduction rates in catchment plots in North Hucheng River area
日期降雨量/mmFL-01/%FL-02/%FL-03/%FL-04/%FL-05/%04-045.198.0097.3088.6094.9098.4004-1215.598.4097.8093.0095.6096.3004-2174.382.2089.4087.3090.1097.8005-1179.582.0089.2088.0089.4096.6005-1590.482.8089.8089.0090.3096.2006-13101.284.2090.2089.4091.1096.3006-25192.381.1087.0081.8083.9088.90
计算降雨量与降雨场次径流控制率的相关系数,结果如表6所示。可知:降雨场次径流控制率与降雨量呈负相关,即随着降雨量的增大,降雨场次径流控制率相应减小。主要原因是研究区域内主要是通过小规模的、分散的LID设施来进行海绵城市改造,在降雨量较低的情况下,这些设施对雨水的下渗、滞流等作用明显,尤其对较小的单场降雨,但对于降雨量较大的暴雨情景,LID设施对雨水的控制作用有限。
表6 不同地块单场降雨量与降雨场次径流控制率相关系数
Table 6 Correlation coefficients between event rainfall amount and runoff event reduction rates of different plots
地块FL-01FL-02FL-03FL-04FL-05相关系数-0.7989-0.8756-0.8212-0.9625-0.8532
对海绵城市建设前后研究区域内地表水质和径流控制率分析得出:整体来说,海绵城市建设对地表水质和流经研究区域的护城河沿线水质具有明显的改善作用,研究区域该年度的雨水径流总量控制率为85.73%,达到本研究区域的年径流总量控制率的设计目标70%。降雨场次径流控制率与降雨量呈负相关,即随着降雨量的增大,降雨场次径流控制率相应减小。2018年地表水质监测结果中COD、NH3-N指标仍然偏高。因此,研究区域在海绵城市建设完成后仍需进行跟踪监测,进而对海绵城市建设的水质水量的作用效果进行更全面的评价与分析。
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