基于物聯(lián)網(wǎng)在線監(jiān)測的景觀項目雨洪管理過程可視化與績效評估

周懷宇 姜會全 劉海龍

1 在線監(jiān)測與雨洪管理

無論是在風(fēng)景園林學(xué)科還是水文學(xué)科，基于監(jiān)測分析的雨洪管理研究往往具備更高的可信度。由于實際場地的復(fù)雜性，監(jiān)測分析的準確性遠高于概化的模型模擬及簡單的水文計算。高精度、在線化的雨洪管理監(jiān)測數(shù)據(jù)對于海綿城市績效評估、城市水文過程還原、水文模型精細化以及城市災(zāi)害預(yù)警尤為重要。相較于傳統(tǒng)的離線監(jiān)測或?qū)嶒災(zāi)M，在線監(jiān)測(Online Monitoring)獲取的數(shù)據(jù)精度高、過程完整、分析便捷，能夠節(jié)約大量的人力物力。隨著物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things，IoT)無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network，WSN)技術(shù)的發(fā)展，利用在線監(jiān)測方法開展雨洪管理分析研究已是大勢所趨。

在環(huán)境、水利學(xué)科，國內(nèi)外學(xué)者廣泛利用在線的水量、水質(zhì)監(jiān)測[1-3]方法研究地下管網(wǎng)及河湖水系的優(yōu)化調(diào)控。同時，為服務(wù)海綿城市績效評估，水文學(xué)科已初步構(gòu)建起完整的，覆蓋源頭-過程-終端的城市雨洪管理監(jiān)測技術(shù)框架[4]，并在青島、上海、廣州等各地展開地下管網(wǎng)的在線監(jiān)測實踐。而在風(fēng)景園林學(xué)科，景觀績效系列(Landscape Performance Series，LPS)所提倡的定量監(jiān)測與設(shè)計循證研究逐步成為學(xué)科研究熱點。早期案例有采用離線監(jiān)測方法的ASLA總部綠色屋頂[5]及賓夕法尼亞大學(xué)Shoemaker Green綠地的雨洪管理績效評估。近期的研究案例主要為美國威蘭偌瓦大學(xué)和密歇根大學(xué)開展的智能雨洪管理創(chuàng)新課題研究和校園試點項目建設(shè)[6]，馬里蘭大學(xué)團隊的校園綠色屋頂蒸發(fā)和徑流控制參數(shù)的實時監(jiān)測實驗[7]，以及美國Opti和Bentley公司正積極參與和實施的綠色雨水設(shè)施(Green Stormwater Infrastructure)智能化升級試點項目[6]。

相比于環(huán)境、水利學(xué)科及國外景觀行業(yè)的智能雨洪管理嘗試，我國景觀項目雨洪管理的分析、設(shè)計方法仍停留在較傳統(tǒng)的模擬與計算階段，對項目雨洪管理過程的完整監(jiān)測與還原研究亟待開展。借鑒國內(nèi)外多學(xué)科的相關(guān)實踐，研究團隊以清華大學(xué)勝因院為研究場地，利用無線傳感網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)多種傳感器，在場地內(nèi)收集分鐘級的降雨、樹冠截留、土壤持水量、下滲、積水、溢流等數(shù)據(jù)，用于雨洪管理過程的可視化及績效評估。

2 景觀項目雨洪管理在線監(jiān)測指標與系統(tǒng)構(gòu)建

研究場地清華大學(xué)勝因院始建于1946年，由于地勢低洼、內(nèi)澇積水嚴重，劉海龍等于2013年對其進行了景觀改造與雨洪管理設(shè)計，是我國第一批雨洪管理景觀實踐項目[8]。勝因院作為監(jiān)測場地具備以下幾方面的突出優(yōu)勢。1)作為校園場地，校方及業(yè)主注重其科研示范性及教育性。2)勝因院流域封閉，出入流清晰，監(jiān)測準確性較高。3)勝因院雨水管理路線清晰：降雨-樹冠截留-地表徑流產(chǎn)生-生物滯留池削減-溢流到水窖，監(jiān)測數(shù)據(jù)能夠清晰、準確地反映各類景觀設(shè)計要素所發(fā)揮的徑流削減作用。與此相近的雨洪管理路線已廣泛地應(yīng)用于景觀項目中，使得本場地的監(jiān)測方法具備一定普適性及推廣性。4)勝因院雨洪問題典型但無大面積淹水及內(nèi)澇的風(fēng)險，系統(tǒng)無須應(yīng)對高風(fēng)險監(jiān)測條件下所帶來的額外的設(shè)備投入。

圖1 勝因院雨洪管理監(jiān)測系統(tǒng)

圖2 雨水花園監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

具體的監(jiān)測范圍選取勝因院可視為封閉流域的、面積為5 475m2的地塊，研究初期利用無人機完成了場地高程及樹冠面積的測繪。監(jiān)測系統(tǒng)包含了近地氣象監(jiān)測、樹冠截留監(jiān)測及雨水花園精細化監(jiān)測3套系統(tǒng)，唯一的出流端Tout為地下水窖(圖1)。智能設(shè)備方面，近地氣象站用于收集場地溫濕度、降雨量Qr及PM2.5顆粒數(shù)據(jù)，封閉流域降雨量與面積乘積為總?cè)肓鱐in；紅外線雨量計用于監(jiān)測旱柳、大葉楊、國槐、泡桐4種主要喬木的穿透降雨Qca及樹冠截留Tca(各設(shè)一個驗證組)；定制化設(shè)計的監(jiān)測系統(tǒng)用于獲取積水、持水、下滲、溢流等數(shù)據(jù)，反應(yīng)雨水花園的徑流削減Tbio-re。多種下墊面(草地、鋪裝為主)的產(chǎn)流較難實地監(jiān)測，因此只需利用其他階段數(shù)據(jù)做差值即可獲得Tother-re。需要說明的是，由于條件限制，本系統(tǒng)中樹冠截留為狹義的喬木冠層的穿透降雨監(jiān)測，不包含樹干徑流監(jiān)測。

進一步明確雨水花園精細化監(jiān)測系統(tǒng)中的關(guān)鍵點(圖2)：1)16個土壤濕度傳感器均勻布置在土層下方200mm處，單位體積土壤持水量增加ΔQsw反應(yīng)土壤層對徑流的滯蓄；2)下滲收集裝置布置于填料層，因此本系統(tǒng)中的單位面積下滲量Qinf為穿過土壤層進入填料層的徑流量，水泵用于定期排空井內(nèi)收集的下滲徑流；3)液位計用于監(jiān)測積水，本系統(tǒng)中積水深度Qp指徑流積聚在雨水花園內(nèi)形成穩(wěn)定的、超過2mm的液面；4)巴歇爾明渠流量計監(jiān)測雨水花園積水超過350mm的單位面積溢流Qof；5)明確區(qū)分外來的徑流與頂空降雨，雨水花園上空綜合降雨Qbio-r計算時考慮了樹冠截留，單位面積的外來徑流Qex-in等于單位體積土壤持水量增加ΔQsw，單位面積下滲量Qinf與單位面積溢流量Qinf減去雨水花園上空綜合降雨Qbio-r及蒸發(fā)量Qe，計算公式如下：

系統(tǒng)在線監(jiān)測的指標共28個，用于描述整個場地降雨與截留的指標8個，用于描述雨水花園徑流削減的指標15個，用于綜合績效評估的指標5個。通過傳感器直接獲取指標7個，分別是降雨量、穿透降雨、蒸發(fā)量、土壤持水量、下滲量、積水深度、溢流量，其余指標均可通過計算以上7個指標監(jiān)測得出(表1)。監(jiān)測系統(tǒng)與2018年8月正式啟動，目前已運行10個多月，除去因設(shè)備供電問題導(dǎo)致的部分降雨場次數(shù)據(jù)缺損，系統(tǒng)共收集完整的降雨數(shù)據(jù)16場，已基本覆蓋小雨、中雨、大雨、連續(xù)降雨、短時暴雨等北京地區(qū)常見的降雨類型(圖3)，下文將重點從樹冠截留及雨水花園2個方面展開雨洪管理過程的可視化與績效評估。

圖3 在線監(jiān)測系統(tǒng)記錄的16場降雨事件

圖4 典型事件中樹冠截留量及其降雨時空分布的影響

圖5 樹冠截留與降雨量、平均雨強和最大雨強的相關(guān)性分析

3 可視化與績效評估：樹冠截留部分

3.1 綜合績效評價

綜合16場降雨事件的監(jiān)測結(jié)果，總降雨量Qr為98.8mm，旱柳、國槐、大葉楊及泡桐4種喬木下的總穿透降雨Qca1-4分為別為48.5、58.9、59.2、68.6mm，根據(jù)其面積占比加權(quán)計算得到的綜合樹冠截留率Ica為25.4%，削減了將近137.6m3的徑流，單場降雨樹冠截留量基本占總?cè)肓鞯?0%～45%之間，總體來說冠層對場地水文過程影響顯著(圖4)。樹木的冠層影響了場地降雨總量Qr及降雨強度Rr的時空分布，造成了場地內(nèi)同時存在多種降雨，需要強調(diào)的是，這種不均勻的降雨分布廣泛存在城市景觀項目中，而當前項目水量控制計算時較少考慮樹冠截留對場地水文的影響，容積法及徑流系數(shù)法常常忽略大面積硬質(zhì)場地上樹冠所發(fā)揮的徑流削減作用(圖4)。

3.2 樹冠截留與最大雨強的突出相關(guān)性

一般認為，樹冠截留率Ica與降雨量Qr呈現(xiàn)對數(shù)函數(shù)關(guān)系(擬合曲線底數(shù)大于1)，隨著雨量增大，穿透雨量和樹干莖流量隨之增大，樹冠截留率Ica先快速減小后逐漸趨平穩(wěn)。勝因院的監(jiān)測數(shù)據(jù)的變化趨勢基本符合這一既定結(jié)論，但曲線擬合過程中發(fā)現(xiàn)較多的異常值(圖5-1)，異常值主要為雨量大但降雨強度較小的“連綿”型降雨及雨量中等但雨強較大的“急驟”型降雨，因此需進一步分析雨強Rr與樹冠截留率Ica的相關(guān)性。分析發(fā)現(xiàn)Ica與平均降雨強度ARr也呈現(xiàn)一定的對數(shù)相關(guān)，而與降雨的最大降雨速率Rrmax呈現(xiàn)明顯的對數(shù)相關(guān)(圖5-1、5-2)，曲線擬合準確性較高。

4 可視化與績效評估：雨水花園部分

4.1 綜合響應(yīng)評價

1)4處雨水花園總體徑流削減績效。

監(jiān)測區(qū)域雨水花園總面119.7m2，占場地總面積的2%，綜合16場降雨事件，場地降雨總?cè)肓鱐in為541.1m3，雨水花園共削減徑流Tbio-re53.7m3，削減量占總?cè)肓鞯?.9%，其中約2%下滲進入填料層，7.9%滯蓄在土壤層中(圖6-1)?？傮w來說，雨水花園發(fā)揮了一定的對外來徑流削減作用(除去收集其頂空降雨)且土壤保水性能良好。圖6-1重點展示了各場降雨事件中雨水花園削減徑流量所占的比例(紅色部分)，可以看出雨水花園徑流削減占比Ibio-re從3%～19%不等。初步分析可知，在中小雨條件下，雨水花園往往收集到的外來徑流較少(小于總?cè)肓鞯?%)，此時樹冠截留及其他下墊面發(fā)揮了主要的徑流削減作用；而在大雨及短時暴雨條件下，雨水花園徑流削減量顯著增多(大于總?cè)肓鞯?5%)，可見雨水花園對極端天氣響應(yīng)更為明顯。進一步通過相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，雨水花園徑流削減占比Ibio-re與降雨事件的平均雨強ARr呈現(xiàn)明顯的對數(shù)關(guān)系(圖6-2)。需說明的是，降雨間隔較近、土壤水文過程連續(xù)的降雨事件將被視為連續(xù)降雨合并分析。

表1 雨洪管理監(jiān)測及評估的28個指標

圖6 雨水花園徑流削減占比及其與平均雨強的相關(guān)性

2)4處雨水花園徑流響應(yīng)比較。

進一步分別比較1～4號雨水花園所發(fā)揮地徑流削減作用情況，判斷方案中雨水花園選址及容量設(shè)計的合理性(圖7)。監(jiān)測數(shù)據(jù)反映出并非所有的雨水花園均在降雨中發(fā)揮了明顯的徑流削減作用，1～4號雨水花園對徑流響應(yīng)程度差別較大：1)在不同的降雨條件下，2號雨水花園(55m2)總能有效地收集大量的外部徑流，16場降雨雨水花園共削減的53.7m3徑流中2號削減量占64.9%，共34.9m3，即利用約1%的用地面積收集6.5%的場地徑流；2)盡管徑流收集的目標區(qū)域和空間位置相似，但1號花園(20m2)對徑流的響應(yīng)遠遠少于2號；3)3號雨水花園(33m2)整體響應(yīng)最弱，削減徑流4.1m3，僅占7.6%，可認為3號雨水花園僅收集了其頂空降雨；4)4號雨水花園(11.7m2)削減徑流9.0m3占16.9%，削減量占比達20%以上，以約0.2%的用地面積收集1.6%的場地徑流，綜合效果較優(yōu)。

4.2 土壤持水與下滲過程可視化

高精度的監(jiān)測數(shù)據(jù)使得降雨過程的細致可視化成為可能，以4月24—27日的典型連續(xù)降雨事件數(shù)據(jù)為例可視化降雨過程中雨水花園土壤持水量及下滲量的變化過程，旨在深入地描述景觀雨洪管理機理過程，用于設(shè)計方案的評估與景觀水文教育。在該連續(xù)降雨事件中，包含24—25日15h16.8mm大雨、26日3h0.9mm人工降雨以及27日2h2.4mm小雨3個時段，總降雨量20.1mm，三時段降雨間隔小于24h，土壤水文過程連續(xù)，場地總?cè)肓骷s110m3。

圖7 4處雨水花園徑流削減績效比較

圖8 案例降雨事件土壤持水與下滲過程

圖9 案例降雨事件水文過程還原

描述案例降雨事件雨水花園土壤持水量的變化：1)在單個雨水花園內(nèi)不同區(qū)域的初始干濕狀態(tài)有較大差別，且在實際降雨中，即使是開放式、收集四面八方徑流的雨水花園仍然有主要的來水方向；2)第一時段降雨開始后3h，土壤層200mm處傳感器監(jiān)測到持水量地明顯增加，1號雨水花園的北側(cè)、2號雨水花園東南側(cè)、3號雨水花園中心北側(cè)以及4號雨水花園的西側(cè)為主要的入流響應(yīng)區(qū)域，其中，2號、4號雨水花園響應(yīng)最為明顯；3)第二、三時段土壤濕度基本維持在第一時段結(jié)束時的土壤持水量，有小幅增加，于27日14：00左右達到持水量峰值，隨后呈現(xiàn)下降的趨勢。需要強調(diào)的是，2、4號雨水花園土壤持水量變化有明顯的突變拐點(圖8)，這反映出在真實復(fù)雜場地中，隨著雨量的增大，微觀流域邊界往往會發(fā)生明顯地改變，雨水花園收集徑流的區(qū)域也會發(fā)生變化。

土壤下滲方面：1)第一時段降雨中，2～4號雨水花園均在24日18：50左右監(jiān)測到下滲，而1號雨水花園則在降雨后10h的22：00左右監(jiān)測到下滲；4個雨水花園最大下滲速率均發(fā)生下第一時段降雨結(jié)束后的1～2h；2)第二時段降雨較小，可認為0.9mm降雨應(yīng)不發(fā)生下滲，但由于土壤持水較高，因此在第二時段降雨開始后2h1、2號雨水花園監(jiān)測到明顯的下滲；3)第三時段小雨與第二時段類似，維持高持水量的1、2、4號雨水花園監(jiān)測到下滲，最終1～4號雨水花園總下滲量分別為16.7、31.9、3.3和26.9mm。一般基于霍頓下滲能力曲線的容量及產(chǎn)流計算需以降雨在流域內(nèi)均勻分布為前提，但在實際降雨過程中雨水花園外來來流及土壤濕度分布的不均勻性導(dǎo)致徑流轉(zhuǎn)變?yōu)橥寥浪旨跋聺B量的過程更為復(fù)雜，而在線監(jiān)測的方法能夠較好地記錄這種復(fù)雜的水文變化全過程(圖9)。

5 總結(jié)與展望

本研究以景觀項目為研究場地，依托物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以跨學(xué)科合作的方式搭建了雨洪管理在線監(jiān)測系統(tǒng)，用于雨洪管理過程的可視化及績效評估。該系統(tǒng)在傳統(tǒng)靜態(tài)的景觀信息模型的基礎(chǔ)上加入了數(shù)據(jù)的實時展示、在線教育等新功能，使之發(fā)展為動態(tài)的、在線的景觀信息模型，并提供了一套具有推廣性的監(jiān)測指標體系，有利于推動物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在景觀設(shè)計及評估中的應(yīng)用。

本研究的進一步深化方向為：1)與水文過程仿真結(jié)合，利用更多得監(jiān)測數(shù)據(jù)建立精細化的水文模型，利用在線模擬進行場地的雨洪管理狀態(tài)的預(yù)測；2)依托現(xiàn)有得網(wǎng)頁平臺研究綠色雨水設(shè)施智能布局優(yōu)化的方式，利用智能設(shè)計方法進行雨洪管理設(shè)計。

注：該研究獲2019年美國風(fēng)景園林師協(xié)會(ASLA)學(xué)生研究類杰出獎(Award of Excellence in Research Category)。文中圖片均由作者繪制。