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    基于一二維耦合內(nèi)澇模型的城市道路積水來源量化分析

    2021-08-24 09:40:20吳俊毅秦華鵬
    關(guān)鍵詞:匯水區(qū)匯水檢查井

    吳俊毅 秦華鵬

    北京大學(xué)深圳研究生院環(huán)境與能源學(xué)院, 城市人居環(huán)境科學(xué)與技術(shù)重點實驗室, 深圳518055;? 通信作者, E-mail: qinhp@pkusz.edu.cn

    在城市化進(jìn)程中, 我國許多城市出現(xiàn)較嚴(yán)重的內(nèi)澇問題, 其中道路積水問題尤為嚴(yán)重, 給城市交通和居民生活造成極大的影響。城市道路積水來源主要有本地道路匯水和排水管網(wǎng)的檢查井溢流。本地匯水主要與局部微地形、雨水口排水能力和路面滲透性等因素有關(guān), 檢查井溢流主要與管網(wǎng)排水能力和上游的匯水區(qū)產(chǎn)流有關(guān)。準(zhǔn)確掌握道路積水來源, 可以為分析積水成因和治理城市內(nèi)澇提供科學(xué)依據(jù)。

    城市雨洪模型是分析內(nèi)澇規(guī)律的主要方法, 常用的模型有 SWMM, MIKE-Urban, Info Work CS和 MOUSE[1]等。國內(nèi)外學(xué)者利用這些模型對城市尺度的內(nèi)澇時空分布和風(fēng)險開展了大量的研究[2-5],其中, 城市道路積水的特征和成因是當(dāng)前內(nèi)澇研究的重點。潘安君等[6]應(yīng)用分布式立體化城市洪水模型, 研究北京萬泉河橋下的積水成因。張成才等[7]等基于高精度 DEM 數(shù)據(jù), 對鄭州某積水路段的積水深度進(jìn)行模擬計算。Starita 等[8]通過動態(tài)混合整數(shù)編程模型, 模擬洪水對英格蘭赫特福德郡道路網(wǎng)絡(luò)的影響。但是, 現(xiàn)有的研究一般不區(qū)分排水系統(tǒng)溢流與本地道路地表徑流對道路積水的影響, 也缺乏針對道路積水來源的量化分析。

    為模擬道路地表徑流和排水系統(tǒng)溢流對道路積水的影響, 本研究對道路匯水區(qū)采用地表二維模型,對其他匯水區(qū)和地下管網(wǎng)采用一維模型, 并構(gòu)建基于 PCSWMM 的一二維耦合內(nèi)澇模型?;谀P陀嬎憬Y(jié)果, 提出以本地道路匯水和檢查井溢流對積水貢獻(xiàn)比例為指標(biāo)的道路積水成因量化分析方法, 并以深圳市南山區(qū)某排水片區(qū)為例, 研究局部道路積水的成因。

    1 研究方法

    1.1 研究區(qū)域

    深圳是亞熱帶海洋性氣候的臨海城市, 多年平均降雨量為 1944 mm, 4—9 月的降雨量占全年 84%以上, 雨季暴雨頻發(fā)。本文選取的研究區(qū)域(圖 1)為南山區(qū)的 3 個排水片區(qū), 邊界根據(jù)排水系統(tǒng)的最上游管網(wǎng)節(jié)點確定。研究區(qū)地勢北高南低, 占地面積為 269 hm2, 其中建設(shè)用地占 72%, 主要土地利用類型為居民用地、商業(yè)用地和工業(yè)用地, 是深圳市科研和教育中心。隨著城市內(nèi)澇治理力度逐漸加大, 該區(qū)內(nèi)澇情況整體上有所緩解, 但局部地區(qū)仍存在內(nèi)澇風(fēng)險, 且主要分布在城市道路中。解決局部內(nèi)澇的問題需要精準(zhǔn)地掌握道路積水的分布和明晰積水成因。

    圖1 研究區(qū)域Fig. 1 Study area

    1.2 城市道路積水模型

    1.2.1 PCSWMM模型

    PCSWMM 是由加拿大水力計算研究所(Computational Hydraulics International, CHI)開發(fā)的以SWMM 為核心的城市雨洪模型, 采用一維(1D)地下排水系統(tǒng)與二維(2D)地表排水系統(tǒng)耦合的雙排水系統(tǒng)。其中, 地下排水系統(tǒng)是傳統(tǒng)的城市排水管網(wǎng)系統(tǒng), 地表排水系統(tǒng)通過地表網(wǎng)格單元之間的地表明渠來模擬水在地表的流動過程。地下排水系統(tǒng)的一維節(jié)點和地表排水系統(tǒng)的二維節(jié)點通過底部孔口或直接連接的方式連接[9]。該模型已廣泛用于城市內(nèi)澇的模擬[10-11]。

    1.2.2 一維排水系統(tǒng)概化

    排水系統(tǒng)的概化包括對管網(wǎng)系統(tǒng)和河道的概化。SWMM 的水力要素包括管段和節(jié)點兩種, 節(jié)點主要指雨水檢查井和雨水篦子等, 管網(wǎng)主要包括雨水渠和雨水管。由于本模型的排水系統(tǒng)只有一個排口進(jìn)入河道, 所以不對河道進(jìn)行概化。由于模擬城市地區(qū)道路上的積水, 所以對部分地區(qū)的雨篦子也進(jìn)行概化。地下排水系統(tǒng)概化節(jié)點為 486 個(檢查井), 管道管渠共概化 476 個。

    1.2.3 二維排水系統(tǒng)概化

    由于本文主要針對道路積水, 所以邊界層由ArcGIS 提取的研究區(qū)內(nèi)道路邊界構(gòu)成。邊界層的網(wǎng)格包括六邊形、定向、自適應(yīng)和矩形 4 種類型,河流和道路一般采用定向網(wǎng)格, 為了更好地反映道路的積水情況, 模型采用六邊形網(wǎng)格。二維檢查井根據(jù) DEM 生成, 提取精度由網(wǎng)格精度確定, 每個網(wǎng)格的中心分別有一個二維檢查井, 井底高程為地表高程, 超載深度設(shè)置成檢查井的井深。共設(shè)置二維檢查井 4960 個。

    相鄰檢查井之間用深度為 30 m 的明渠相連, 用地表明渠來模擬相鄰地表網(wǎng)格單元之間水的流動,明渠的寬度由相鄰地表單元的面積確定。由于研究區(qū)域為非河道區(qū)域, 所以采用底部孔口連接方式來實現(xiàn)一維與二維排水系統(tǒng)耦合。共設(shè)置二維地表明渠 112918 個。

    1.2.4 匯水區(qū)概化及一二維模型耦合

    為模擬道路地表徑流和排水系統(tǒng)溢流對道路積水的影響, 對模型的應(yīng)用做以下改進(jìn)。將匯水區(qū)分為小區(qū)匯水區(qū)(1D)和道路匯水區(qū)(2D)兩類。小區(qū)匯水區(qū)的水直接排入一維排水系統(tǒng), 道路匯水區(qū)的水直接進(jìn)入二維排水系統(tǒng), 在模型中道路積水先進(jìn)入地表二維排水系統(tǒng), 然后再進(jìn)入地下一維排水系統(tǒng)。這樣的匯水區(qū)設(shè)置可以更好地對局部內(nèi)澇進(jìn)行模擬和診斷。

    小區(qū)匯水區(qū)根據(jù)管網(wǎng)、道路街區(qū)、地形和建筑物等因素進(jìn)行調(diào)整和劃分。根據(jù)管網(wǎng)節(jié)點, 采用泰森多邊形的方法劃分大匯水區(qū) 153 個(圖 2)。小區(qū)匯水區(qū)的坡度為平均坡度, 其排口根據(jù)深圳水務(wù)集團的排水資料確定。共劃分道路匯水區(qū) 1817 個。道路匯水區(qū)(2D)采用六邊形網(wǎng)格進(jìn)行劃分, 與PCSWMM 的地表排水系統(tǒng)的 2D 網(wǎng)格大小相同, 并指定每個道路匯水區(qū)的排口為二維節(jié)點, 即雨水首先進(jìn)入地表二維網(wǎng)格, 根據(jù)地形進(jìn)行攤水, 然后通過孔口進(jìn)入一維排水系統(tǒng)。本文只在道路網(wǎng)格中考慮積水的二維流動, 小區(qū)匯水區(qū)的雨水直接進(jìn)入一維排水系統(tǒng)。

    圖2 匯水區(qū)劃分Fig. 2 Division of subcatchment

    通過 ArcGIS 柵格表面計算工具, 計算匯水區(qū)的坡度。將子匯水區(qū)的面積與匯流長度相除, 得到子匯水區(qū)的匯流寬度。通過 ArcGIS 統(tǒng)計各個子匯水區(qū)中滲透路面(城市綠化和公園)和不滲透路面(主要是建筑及小區(qū)路面)的占比, 從而計算匯水區(qū)的不滲透率。

    1.3 積水指標(biāo)與來源定量分析方法

    本文根據(jù)積水的面積、深度和持續(xù)時間 3 個指標(biāo)來分析道路積水特征。積水面積指標(biāo)為水深大于某閾值的積水面積占積水點本地匯水區(qū)面積的比例, 積水深度為積水點的最大深度, 積水時間為水深大于某閾值時持續(xù)的時間。

    積水的主要原因有管網(wǎng)排水能力不足、地形和匯水區(qū)不滲透率較高等。為了更好地分析城市內(nèi)澇的成因, 本文提出內(nèi)澇點積水來源的定量分析方法。根據(jù)來源不同, 可將內(nèi)澇點積水分成兩類: 一類為因本地道路匯水不能及時排出產(chǎn)生的積水, 受積水點局部地形、路面滲透性和雨水口排水能力等因素影響; 另一類為因上游來水過多而從本地管網(wǎng)檢查井溢流產(chǎn)生的積水, 受上游匯水區(qū)的排水量以及管網(wǎng)排水能力等因素影響。若無溢流產(chǎn)生, 說明積水全部來源于本地積水; 若有溢流產(chǎn)生, 可以根據(jù)本地道路匯水和檢查井溢流對積水的貢獻(xiàn)比例來分析積水主要成因。

    根據(jù)內(nèi)澇模型模擬的結(jié)果, 進(jìn)一步統(tǒng)計不同來源積水的占比: 1) 通過地表二維網(wǎng)格的積水面積乘以相應(yīng)的深度得到地表積水總量; 2) 一維管網(wǎng)和地表二維節(jié)點通過孔口連接, 對孔口的流量過程線進(jìn)行積分, 可得到進(jìn)出孔口的凈水量, 且凈水量>0 時,溢流量=凈水量, 凈水量<0 時, 則溢流量=0; 3) 將積水總量減去溢流水量, 得到本地道路匯水貢獻(xiàn)的水量。

    1.4 模型驗證

    本文從檢查井液位曲線和監(jiān)測點積水深度兩方面進(jìn)行模型的率定和驗證。

    檢查井液位監(jiān)測點位于桃園路與前海路交叉路口(圖 1)。根據(jù) 2018 年 6 月 5 日(降雨量為 27.5 mm,歷時 3.5 小時)和 6 月 8 日(降雨量為 57.6 mm, 歷時8.5 小時)兩場降雨的實測檢查井液位數(shù)據(jù), 分別對模型進(jìn)行參數(shù)率定和驗證, 對應(yīng)的 NS 系數(shù)分別為0.95 和 0.91 (圖3(a)和(b))。

    圖3 實測和模擬檢查井液位的比較Fig. 3 Comparison between measured and calculated water level in manhole model calibration and model validation

    積水監(jiān)測點位于南山區(qū)南新路南山歡樂頌購物中心西門門口前的道路上(圖 1)。我們共監(jiān)測 4 場雨, 利用 6 月 8 日和 8 月 7 日的監(jiān)測數(shù)據(jù)做率定, 8月 20 日和 9 月 16 日的監(jiān)測數(shù)據(jù)做驗證。結(jié)果表明,模擬與監(jiān)測結(jié)果基本上吻合(表1)。

    表1 實測道路積水深度Table 1 Measured depth of urban road waterlogging

    1.5 設(shè)計暴雨

    設(shè)計暴雨的計算參考《深圳市暴雨強度公式及查算圖表》(2015 版), 采用在國際上廣泛應(yīng)用的芝加哥雨型進(jìn)行降雨過程分配, 降雨歷時為 3 小時,時間間隔為 1 分鐘, 雨峰位置r= 0.4, 得到設(shè)計重現(xiàn)期為 5, 20, 50 和 100 年的降雨過程。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 主要道路積水點及其積水來源的分析

    圖 4 顯示 5, 20, 50 和 100 年一遇的積水分布,積水較嚴(yán)重的主要在 A, B, C 和 D 這 4 處, 重現(xiàn)期為5~100 年暴雨下各點的最大積水水深分別為 0.22~0.4, 0.32~0.6, 0.3~0.76 和 0.55~0.76 m。從最大積水水深看, 積水最嚴(yán)重的為 D 點; 從積水面積看, 積水最嚴(yán)重的為 C 點, 50 年暴雨的積水面積達(dá)到21426 m2。

    圖4 不同重現(xiàn)期暴雨下道路積水分布Fig. 4 Road Waterlogging under different return period of storm events

    表 2 列出研究區(qū)主要積澇點積水的來源統(tǒng)計。在重現(xiàn)期 5 年的暴雨下, 溢流對 A, B, C 和 D 點積水的貢獻(xiàn)分別為 24%, 0%, 0%和 61%。因此, A 點積水主要源于本地道路匯水, 但也受到溢流的影響; B和 C 點積水源于本地道路匯水; D 點積水主要源于溢流。

    表2 積水水量統(tǒng)計Table 2 Stagnant water volume statistics

    在重現(xiàn)期 50 年的暴雨下, 溢流對 A, B, C 和 D點積水的貢獻(xiàn)分別為 49%, 0%, 62%和 73%。因此,A 點積水源于本地道路匯水和溢流的共同影響, 兩者的貢獻(xiàn)相當(dāng); B 點積水仍源于本地道路匯水; C 和D 點積水主要源于溢流。隨暴雨強度增大, 檢查井溢流對積水貢獻(xiàn)增加。

    2.2 道路積水的動態(tài)變化及其原因

    本文以 50 年重現(xiàn)期暴雨下 A, B, C 和 D 這 4 個點為例, 分析道路積水深度和積水面積的動態(tài)變化特征。

    2.2.1 積水深度的動態(tài)變化

    從積水深度大于 0.15 m 的持續(xù)時間看, A, B, C和 D 點積水時間分別為 192, 140, 65 和 221 分鐘, 其中 A 和 D 點的積水時間較長(圖 5(a))。

    從水深峰值來看, C 和 D 點的積水深度(約為0.7 m)大于 A 和 B 點的積水深度(約為 0.4 m), 可能與 C 和 D 點產(chǎn)生較多檢查井溢流有關(guān)。

    從水深變化來看, 在峰值到達(dá)前, C 和 D 兩點呈現(xiàn)水深先緩增加再暴漲的現(xiàn)象, 水深暴漲與 C 和D 點開始溢流有關(guān); 在峰值到達(dá)后, B 點出現(xiàn)水深先緩降再暴跌的現(xiàn)象, 可能與 B 點下游排水不暢造成的壅堵有關(guān): C 點位于 B 點下游, 在 C 點積水幾乎排凈之后, B 點水深下降速度變快。A 點的積水深度最后穩(wěn)定在 0.15 m 左右, 經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn) A 點附近存在局部地勢低洼的情況, 導(dǎo)致積水不能排出。

    2.2.2 積水面積的動態(tài)變化

    根據(jù)《城鎮(zhèn)內(nèi)澇防治技術(shù)規(guī)范 GB51222—2017》[12], 本文以 0.15 m 為閾值, 統(tǒng)計內(nèi)澇面積,并分析內(nèi)澇點的積水面積占道路匯水區(qū)面積比例的動態(tài)變化過程(圖 5(b))??梢钥闯? 4 個點均出現(xiàn)積水鋪滿相應(yīng)道路匯水區(qū)的現(xiàn)象(積水面積占比達(dá)100%), 其中 A, B 和 C 點的積水面積隨時間變化的趨勢相似, 達(dá)到峰值后迅速下降, 而 C 點的積水面積下降最快。這是由于 C 點所在的南山大道路面較寬, 且水流較通暢, 隨著降雨強度的減弱, 管網(wǎng)排水能力能夠快速恢復(fù)。D 點的積水面積達(dá)到峰值后下降緩慢, 可能與 D 點有較多溢流、路面相對較窄和排水能力較差等因素有關(guān)。

    圖5 50 年重現(xiàn)期暴雨下道路積水動態(tài)變化Fig. 5 Variation of urban road waterlogging under storm with 50-year return period

    2.3 道路積水成因與控制措施

    A 點和 D 點的積水中, 溢流占比大, 本地匯水占比小, 這與 A 和 D 兩點上游匯水區(qū)不透水下墊面占比較高, 來水較多有關(guān)。因此, 為解決 A 和 D 兩點的積水問題, 首先應(yīng)提高排水能力, 或者對上游匯水區(qū)進(jìn)行海綿設(shè)施建設(shè), 提高入滲量, 減少向下游的排放量。另一方面, A 點的積水時間較長, 表明其積水不能排出(積水深度最后保持不變), 即 A點存在局部地勢低洼的情況。因此, 針對 A 點還應(yīng)考慮對局部地形進(jìn)行改造或增加排澇泵站設(shè)施等。

    B 點在重現(xiàn)期 5 年和 50 年暴雨下未產(chǎn)生溢流。C 點位于 B 點的下游, C 點在 5 年暴雨下沒有溢流,但在 50 年暴雨下產(chǎn)生溢流, 且溢流量對積水貢獻(xiàn)較大(占總積水的 62%)。結(jié)合積水深度的動態(tài)變化,C 點積水排凈后, B 點積水也隨之迅速排出, 說明 C點排水能力較差, 且對 B 點產(chǎn)生壅堵。因此, 為了解決 B 和 C 兩點的積水問題, 一方面, 應(yīng)在 B 點通過海綿設(shè)施建設(shè), 提高入滲量, 減少向下游的排放量; 另一方面, 應(yīng)提高 C 點的管網(wǎng)排水能力, 減少對上游的壅堵。

    3 結(jié)論

    本文構(gòu)建基于 PCSWMM 的一維二維耦合內(nèi)澇模型, 模擬道路地表徑流和排水系統(tǒng)溢流對道路積水的影響, 并提出以本地道路匯水和檢查井溢流對積水貢獻(xiàn)比例為指標(biāo)的解析積水來源的方法, 用來判斷積水成因。本文以深圳南山區(qū)某排水片區(qū)為研究區(qū)開展案例研究, 得到如下結(jié)果。

    1) 研究區(qū)存在 4 個主要道路積水點(A, B, C 和D), 在重現(xiàn)期 5~50 年暴雨下, 其最大積水深度分別為 0.22~0.4, 0.32~0.6, 0.3~0.76 和 0.55~0.76 m; 在重現(xiàn)期 5 年的暴雨下, 有兩個積水點(A 和 D)發(fā)生溢流, 溢流在積水的占比分別為 24%和 61%; 在重現(xiàn)期 50 年暴雨下, 有 3 個積水點(A, C 和 D)發(fā)生溢流,溢流在積水中的占比分別為 49%, 62%和 73%。隨著暴雨強度增大, 檢查井溢流對積水的貢獻(xiàn)增加。

    2) 道路積水的動態(tài)變化受到積水來源、下游壅堵和局部地形等諸多因素的綜合影響。在 50 年暴雨重現(xiàn)期下, 對于溢流在道路積水中占比最多的點(D), 積水較深, 持續(xù)時間較長, 且在積水達(dá)到最大值前呈現(xiàn)水深先緩增再暴漲的趨勢, 在積水達(dá)到最大值后呈現(xiàn)水深先緩降再暴跌的趨勢; 對于本地道路匯水在積水中占最多的點(B), 積水較淺, 且由于受到下游壅堵, 在積水達(dá)到最大值后也呈現(xiàn)水深先緩降再暴跌的趨勢。

    3) 對于溢流在積水中占比較大的內(nèi)澇點, 建議著重提高管網(wǎng)排水能力, 并對上游匯水進(jìn)行海綿化改造。對于本地匯水在積水中占比較大的內(nèi)澇點,建議對本地進(jìn)行海綿化改造, 適當(dāng)?shù)馗脑炀植康匦?或增加排澇泵站設(shè)施等。

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