植草溝典型構(gòu)建因子對降雨徑流調(diào)控及其敏感性分析

魏宇聰，邱 慧，b，何嚴松，黨慧馨，夏夢姿

（中南林業(yè)科技大學，a. 風景園林學院；b. 湖南省自然保護地風景資源大數(shù)據(jù)工程技術(shù)研究中心，湖南 長沙 410004）

當前城市水環(huán)境現(xiàn)狀嚴峻，中央提出了大力建設海綿城市的要求[1]。我國尚處于海綿城市建設初級階段，其核心的低影響開發(fā)（Low Impact Development，LID）理念、技術(shù)及措施多為學習借鑒國外經(jīng)驗，缺乏LID 設施構(gòu)造方式與降雨徑流之間內(nèi)在聯(lián)系的研究，也使得很多LID 設施工程花費巨大，卻難以實現(xiàn)降雨徑流控制的預期目標，引發(fā)不同程度的質(zhì)疑[2]。植草溝作為最為常用的LID 設施，具有消減降雨徑流和凈化水質(zhì)的功能，多修建于道路、廣場、停車場等不透水面的周邊[3-4]。不同構(gòu)造的植草溝在降雨徑流調(diào)控、建設成本和使用條件等方面存在一定的差異[5-6]，但我國各地的海綿城市設計指南中對植草溝構(gòu)造尺寸和建設材料等均只給予了相似的指導性意見，且多為定性建議，缺乏與之相關(guān)的定量的降雨徑流消減數(shù)據(jù)支撐[7-8]。因此，在海綿城市建設中為保障植草溝的有效規(guī)劃和建設，定量分析植草溝典型構(gòu)建因子對降雨徑流消減的影響和敏感程度十分重要。典型構(gòu)建因子中敏感性因子的識別也是植草溝從規(guī)劃設計到建造成本優(yōu)化與改進的重要科學依據(jù)。

植草溝對降雨徑流的調(diào)控主要通過雨水下滲、滯留來延長雨水的水力停留時間，涉及的典型構(gòu)造因子包括植草溝蓄水深度、植被覆蓋率、坡度和邊坡比等[10]。近年來，針對植草溝降雨徑流調(diào)控效果的研究主要通過實地觀測和模型模擬。Davis 等[11]監(jiān)測了52 場暴雨下美國馬里蘭州公路旁植草溝對徑流消減和水質(zhì)改善的情況，郭鳳等[12]和黃俊杰等[13]分別對北京和合肥等地道路旁植草溝地表徑流的調(diào)控效果進行了觀測，發(fā)現(xiàn)植草溝能有效延遲暴雨洪峰到來時間，但其對徑流的調(diào)控效果受降雨特征（降雨強度、降雨歷時、降水量）、植被條件（植物種類、植被覆蓋度）、植草溝坡度和土壤基質(zhì)條件等因素的影響。張煒等[14]通過模擬實驗發(fā)現(xiàn)改變植草溝斷面構(gòu)造尺寸可以促進植草溝雨水徑流錯峰效果，提升植草溝雨水徑流流量控制能力。與城市雨洪相關(guān)的模型約有40 種，但目前只有SWMM 和Mike-Urban 等少量模型能搭載LID 模塊，動態(tài)模擬場地開發(fā)前后的降雨徑流過程[15]。SWMM 模型涵蓋了包括植草溝、生物滯留池、綠色屋頂?shù)? 種LID 措施的子模塊，因其操作簡便、模擬準確性高等優(yōu)點而被廣泛應用[16]。張曼等[17-18]運用SWMM 軟件對植草溝等LID 設施的徑流調(diào)控效果進行了模擬。而對植草溝雨洪調(diào)控敏感性研究則多集中于定性或定量評估模型參數(shù)對模擬結(jié)果的影響，確定模型參數(shù)的重要程度，識別不敏感參數(shù)，減少模型率定的工作量和提高準確率，采用的方法有Glue 法、EFAST 算法、Stepwise 算法、OAT 法和Morris 分類篩選法等[19-21]，涉及的因子主要包括匯水區(qū)相關(guān)參數(shù)、地表透水性能相關(guān)參數(shù)、降雨徑流下滲相關(guān)參數(shù)、輸移過程相關(guān)參數(shù)和污染物累積與沖刷相關(guān)參數(shù)等。

基于此，已有研究主要集中于單一結(jié)構(gòu)植草溝徑流調(diào)控績效評價以及模型參數(shù)的敏感性分析，忽視了植草溝典型構(gòu)建因子變化對降雨徑流調(diào)控的影響，并且缺乏針對植草溝各構(gòu)建因子徑流調(diào)控效果及參數(shù)敏感性的精細化研究[22-24]。因此，本研究在植草溝典型構(gòu)建因子多情景SWMM 模擬的基礎(chǔ)上，分析不同構(gòu)造因子參數(shù)對徑流調(diào)控效果的影響，并選取對全局分析有較好效果的修正了的Morris 法對植草溝構(gòu)建因子的敏感性進行研究[25-26]，結(jié)果將有助于明確植草溝不同構(gòu)建情景下的雨洪調(diào)控效果及其構(gòu)造因子參數(shù)敏感性，為植草溝的規(guī)劃、設計、成本與施工的優(yōu)化提供理論支持和科學依據(jù)。

1 模型與方法

1.1 SWMM 模型與植草溝設計

SWMM 模型是美國環(huán)境保護署基于水文學、水動力學開發(fā)的一個降雨徑流模擬模型，廣泛運用于植草溝的運行效果模擬。根據(jù)《長沙低影響開發(fā)雨水控制利用系統(tǒng)設計技術(shù)導則》內(nèi)推薦參數(shù)和實際項目驗證，植草溝適宜服務的匯水區(qū)面積一般為其自身面積的5 倍。在SWMM 模型中，建立一個面積為250 m2（50 m×50 m）的子匯水區(qū)1，作為植草溝處理地表徑流的區(qū)域；再建立一個面積為50 m2（2 m×25 m）的子匯水區(qū)2，子匯水區(qū)1 的徑流將流向子匯水區(qū)2，子匯水區(qū)2 連接雨水口，SWMM 模型其他初始參數(shù)見表1。子匯水區(qū)2 作為植草溝集水區(qū)，在集水區(qū)2 添加LID控制單元植草溝，并對植草溝表層蓄水深度、植被覆蓋率、坡度和邊坡比4 個構(gòu)造因子進行初始值的設定（圖1 ～2）。

表1 SWMM 模型初始參數(shù)取值Table 1 The initial parameters of SWMM model

圖1 SWMM 模型構(gòu)建示意Fig. 1 The schematic diagram of SWMM model

圖2 植草溝初始參數(shù)設計Fig. 2 Initial parameters of vegetative swale

1.2 降雨強度計算與雨型設計

SWMM 模型中降雨時間序列的雨強數(shù)據(jù)根據(jù)《長沙低影響開發(fā)雨水控制利用系統(tǒng)設計技術(shù)導則》中長沙降雨強度公式計算獲得，計算公式為：

當0.25 a ≤P≤10 a 時：

公式（1）～（2）中：q為降雨強度，L/(s·104m2)；t為降雨歷時，min；P為降雨重現(xiàn)期。

分別對降雨重現(xiàn)期P為1 a 和2 a、歷時t為60 min 的降雨事件進行模擬，即P=1 a 時，降雨強度為136.069 6 L/(s·104m2)；P=2 a 時，降雨強度為158.598 2L/(s·104m2)。雨型根據(jù)芝加哥雨型模擬器模擬獲得，詳見圖3 ～4，用于不同情境中對各構(gòu)造因子參數(shù)進行模擬運算。

圖3 P=1 a 時雨型Fig. 3 P=1 a rain type

圖4 P=2 a 時雨型Fig. 4 P=2 a rain type

1.3 不同構(gòu)造因子情景下植草溝徑流調(diào)控效果分析

不同構(gòu)造情景下的植草溝徑流調(diào)控效果通過徑流滯蓄率、峰值消減率和洪峰推遲時間來評判，其計算方法如公式（3）～（5）：

1.4 植草溝構(gòu)造因子徑流調(diào)控敏感性分析

為了分析植草溝構(gòu)造因子變化對降雨徑流影響的敏感性，采用修正了的Morris 檢驗法[17]對植草溝表層蓄水深度、植被覆蓋率、坡度和邊坡比等4 個構(gòu)造因子不同情境下的雨洪消減效果進行敏感性分析。敏感性分析以植草溝構(gòu)造因子初始值為基礎(chǔ)，然后按照10%的固定步長依次對植草溝各構(gòu)造參數(shù)進行正負擾動變化，再根據(jù)SWMM模擬的降雨徑流消減情況進行LID 設施的構(gòu)建因子敏感性（SN）進行分析和排序，公式如下：

式（6）中：Yi為模型第i次運行的輸出值；Y(i+1)為模型第i+1 次運行的輸出值；Y0則為默認參數(shù)下模型運行的輸出值；Ri為第i次模型的參數(shù)相較于默認參數(shù)值變化的百分率；R(i+1)為第i+1 次模型的參數(shù)相較于默認參數(shù)值變化的百分率；n為模型運行的次數(shù)。根據(jù)已有研究分析，將參數(shù)敏感值分為4 類：當|SN|＞1 時，為高敏感參數(shù)；當0.2 ＜|SN|≤1 時，為敏感參數(shù)；當0.05 ＜|SN|≤0.2 時，為中敏感參數(shù)；當0 ≤|SN|≤0.05 時，為不敏感參數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 植草溝不同構(gòu)造情景對降雨徑流的影響

選取植草溝典型構(gòu)造參數(shù)作為初始值，10%作為參數(shù)的固定變化步長，每個構(gòu)造因子參數(shù)按基礎(chǔ)數(shù)值分別正負變化3 次，其他構(gòu)造因子數(shù)值保持不變，應用SWMM 模型模擬徑流變化情況，再通過徑流滯蓄率、峰值消減率、洪峰推遲時間的比較分析不同構(gòu)造情景下的植草溝徑流調(diào)控效果。

2.1.1 護坡高度變化下的徑流減

在植草溝護坡高度初始值150 mm 的基礎(chǔ)上，在其他構(gòu)造參數(shù)不變的情況下，護坡高度根據(jù)10%的步長變化分別為105、120、135、150、165、180、195 mm，在重現(xiàn)期P=1 a 時，徑流控制率分別為51.24%、53.30%、55.65%、58.22%、60.96%、63.80%、66.70%， 徑 流 峰 值 消 減 為56.70%、57.84%、59.18%、60.72%、62.47%、64.33%、66.29%。在重現(xiàn)期P=2 a 時，徑流控制率 分 別 為29.32%、30.01%、30.81%、31.07%、31.49%、32.03%、32.62%，徑流峰值變化均為10.32%。在重現(xiàn)期P=1 a 時，洪峰推遲時間為240、240、360、360、360、360、360 s。P=2 a 時，洪峰推遲時間沒有變化。在下滲能力、植草溝面寬和坡度相同的條件下，護坡高度越高，溝內(nèi)蓄水增加，徑流調(diào)控效果提升。然而，隨著入流重現(xiàn)期的增加，進入植草溝的水量大幅增加，植草溝的徑流控制效果變得不明顯（圖5）。

圖5 植草溝護坡高度對徑流調(diào)控的影響Fig. 5 The effect of the berm height of vegetative swale on runoff regulation

2.1.2 植被覆蓋率變化下的徑流消減

植被覆蓋率的初始值為0.5，在其他構(gòu)造參數(shù)不變的情況下，根據(jù)10%的變化步長分別取值0.35、0.40、0.45、0.50、0.55、0.60、0.65 進行模擬，在重現(xiàn)期P=1 年時，隨著植被覆蓋率的增加植草溝的徑流控制效果均逐漸增加，徑流控制率分別為53.49%、54.85%、56.40%、58.22%、60.35%、62.88%、65.92%， 徑 流 峰 值 變 化 為52.99%、55.26%、57.73%、60.72%、63.81%、67.32%、71.03%，洪峰推遲時間分別為300、300、300、360、360、420、480 s。 在 重 現(xiàn) 期P=2 a 時，徑流控制率分別為27.59%、29.00%、29.93%、31.07%、32.37%、33.79%、35.15%，徑流峰值變化為2.99%、0.03%、10.32%、10.32%、10.32%、10.32%、10.32%，洪峰推遲時間為0 s。當重現(xiàn)期P=1 a 時，植被覆蓋率的提高對徑流滯蓄和洪峰消減能力提升明顯（圖6）。

圖6 植草溝植被覆蓋率對徑流調(diào)控的影響Fig. 6 The effect of the vegetation ratio of vegetative swale on runoff regulation

2.1.3 坡度變化下的徑流消減

在基礎(chǔ)值為2.0%的情況下，根據(jù)10%的變化步長分別取值1.4%、1.6%、1.8%、2.0%、2.2%、2.4%、2.6%，在重現(xiàn)期P=1 a 時降雨事件下，徑流控制率分別為60.40%、59.56%、58.84%、58.22%、57.65%、57.15%、56.70%，徑流峰值變化為63.92%、62.68%、61.65%、60.72%、59.90%、59.07%、58.35%，洪峰推遲時間為360、360、420、360、240、240、240 s。在重現(xiàn)期P=2 a 時，徑流控制率分別為32.38%、31.70%、31.63%、31.07%、30.55%、30.10%、30.27%，徑流峰值變化均為10.32%，洪峰推遲時間為0 s。在同等構(gòu)造條件下，坡度越大，水流在溝底流速越大，下滲時間越短，徑流控制效果越不明顯（圖7）。

圖7 植草溝坡度對徑流調(diào)控的影響Fig. 7 The effect of the surface slop of vegetative swale on runoff regulation

2.1.4 邊坡比變化下的徑流消減

在基礎(chǔ)值為3.0∶1 的情況下，根據(jù)10%的變化步長分別取值2.1∶1、2.4∶1、2.7∶1、3.0∶1、3.3∶1、3.6∶1、3.9∶1，在重現(xiàn)期P=1 a 時降雨事件下，徑流控制率分別為63.86%、61.71%、59.82%、58.22%、56.96%、56.08%、55.58%，徑流峰值變化為63.61%、62.37%、61.34%、60.72%、60.31%、60.21%、60.31%，洪峰推遲時間 為360、360、360、360、360、240、240 s。在重現(xiàn)期P=2 a 時，徑流控制率分別為31.23%、31.33%、31.48%、31.07%、30.82%、31.16%、31.08%，徑流峰值變化均為10.32%，洪峰推遲時間為0 s。在同等構(gòu)造條件下，邊坡比越大，植草溝截面積越小，徑流滯蓄效果越不明顯（圖8）。

圖8 植草溝邊坡比對徑流調(diào)控的影響Fig. 8 The effect of the side slop of vegetative swale on runoff regulation

2.2 植草溝構(gòu)建因子對徑流調(diào)控的敏感性分析

在植草溝不同情境構(gòu)造因子SWMM 模擬結(jié)果的基礎(chǔ)上，對兩種降雨情況下的植草溝各構(gòu)造參數(shù)對徑流消減和洪峰消減的敏感性進行計算及排序。

2.2.1 植草溝構(gòu)造因子對徑流消減的敏感性分析

對于徑流的消減，不同構(gòu)造因子的敏感度不同，同時，對于不同的降雨重現(xiàn)期，植草溝構(gòu)造因子的敏感度也不同（表2）。

表2 植草溝構(gòu)造因子對徑流消減的敏感性分析Table 2 The sensitivity analysis of the construction parameters of vegetative swale on runoff reduction

1）重現(xiàn)期P=1 a 時降雨事件中，護坡高度、植被覆蓋率和邊坡比為敏感參數(shù)，坡度為中敏感參數(shù)，敏感度排序為護坡高度＞邊坡比＞植被覆蓋率＞坡度。

2）重現(xiàn)期P=2 a 時降雨事件中，護坡高度為敏感參數(shù)，植被覆蓋率和坡度為中敏感參數(shù)，邊坡地比為不敏感參數(shù)，敏感度排序為護坡高度＞植被覆蓋率＞坡度＞邊坡比。

植草溝的4 個典型構(gòu)造因子在2 次不同降雨強度的事件下，護坡高度始終為敏感參數(shù)且敏感度是4 種構(gòu)造參數(shù)中最高的，其原因可能是在植草溝長度、頂寬和邊坡比不變的情況下，護坡高度的改變直接影響了植草溝的截面構(gòu)造，影響植草溝的滯蓄容量大小。同樣是影響植草溝截面構(gòu)造的參數(shù)，邊坡比的敏感度在兩種不同降雨強度下差異較大，在P=1 a 時為敏感參數(shù)且敏感度僅次于護坡高度，而在P=2 a 時則降為不敏感參數(shù)且數(shù)值變化幅度較大；植被覆蓋率在P=1 a 和P=2 a 時均為中敏感參數(shù)。坡度在P=1 a 與P=2 a 時對于徑流變化均為不敏感參數(shù)。

2.2.2 植草溝構(gòu)造因子對洪峰消減的敏感性分析

對于洪峰流量的消減，不同構(gòu)造因子的敏感度不同。同時，對于不同的降雨重現(xiàn)期，植草溝構(gòu)造因子的敏感度也不同（表3）。

表3 植草溝構(gòu)造因子對洪峰消減的敏感性分析Table 3 The sensitivity analysis of the construction parameters of vegetative swale on flood peak reduction

1）重現(xiàn)期P=1 a 時降雨事件中，護坡高度、植被覆蓋率和坡度均為敏感參數(shù)，邊坡比為中敏感參數(shù)，敏感度排序為植被覆蓋率＞護坡高度＞坡度＞邊坡比。

2）重現(xiàn)期P=2 a 時降雨事件中，植被覆蓋率為敏感參數(shù)，護坡高度、坡度和邊坡比為不敏感參數(shù)，敏感度排序為植被覆蓋率＞邊坡比=坡度=護坡高度。

在降雨強度低時，植草溝的4 個典型構(gòu)造因子對洪峰消減的敏感性均較高，但在高降雨強度時，除了植被覆蓋率依舊敏感度高，其他3 個構(gòu)造因子參數(shù)均為不敏感參數(shù)。其原因可能是因為植草溝中的植物在徑流流經(jīng)的過程中起到了阻攔的效果。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié) 論

1）降雨強度低時植草溝的調(diào)控水量的功能明顯，植草溝可以有效地消減徑流總量和洪峰流量。植草溝在1 年重現(xiàn)期的降雨事件中具有較好的徑流和洪峰消減效果，平均可以達到60%以上，但在2 年期降雨重現(xiàn)期條件下，徑流和洪峰消減效果大大降低，只有30%左右。隨著重現(xiàn)期的增大，植草溝的徑流控制、峰值消減能力降低，充分說明植草溝對低強度降雨的滯蓄較好，不可盲目夸大其徑流調(diào)控效果。4 個典型構(gòu)造因子中，坡度與邊坡比的參數(shù)變化與植草溝徑流消減呈負相關(guān)；護坡高度與植被覆蓋率的參數(shù)變化則與植草溝的徑流和洪峰流量消減呈正相關(guān)。1 年期降雨重現(xiàn)期時，護坡高度從105 ～195 mm 變化時，徑流控制率提升了15.46%，峰值消減效果提升了9.59%；植被覆蓋率從35%～65%變化時，徑流滯蓄率提高了12%，當植被覆蓋率大于50%時，洪峰消減率和洪峰推遲時間大幅提高；坡度從1.4%～2.6%變化時，徑流滯蓄率降低了3.7%，峰值消減效果降低了5.57%；邊坡比從2∶1 ～4∶1 變化時，徑流控制率降低了8.28%，3∶1 時趨于穩(wěn)定，峰值消減效果則降低了3.3%。因此，在實際工程中，在植草溝面寬一定的情況下，考慮到植草溝的斷面面積越大，對徑流的調(diào)控效果越好，植草溝深度不宜過淺，植草溝的坡度和邊坡比應盡量較緩，同時植被覆蓋率應大于50%，這樣可以保證雨水徑流以較淺的深度和較低流速在植草溝內(nèi)流動，增強植草溝的滯蓄能力。

2）通過修正的Morris 敏感性分析，從徑流消減和峰值流量消減兩方面得到不同植草溝典型構(gòu)造參數(shù)對應的敏感性指數(shù)。在1 年期降雨強度下，影響植草溝橫截面尺度的構(gòu)造因子如護坡高度和邊坡比對徑流流量的消減均為敏感因子，是影響植草溝滯蓄能力的敏感構(gòu)造參數(shù)，雖然隨著降雨強度的增加敏感性會降低，但效果依然較為明顯。而植草溝坡度和植被覆蓋率這兩種不影響植草溝截面構(gòu)造的參數(shù)，其參數(shù)變化對徑流調(diào)控的效果影響不敏感。然而，在洪峰流量的消減過程中，由于植草溝中的植物會對水流起到阻礙作用，植被覆蓋率表現(xiàn)為敏感參數(shù)，表明植物對洪峰流量的消減非常重要。在植草溝設計和建設中，護坡高度、邊坡比和植物覆蓋率對徑流滯蓄效果表現(xiàn)出較高的關(guān)聯(lián)性，不能簡單復制方案圖集，避免規(guī)劃設計與實際效果不符。

3.2 討 論

隨著我國城市化進程的加快，城市雨洪的控制與利用有利于城市環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。然而當前各地的海綿城市建設技術(shù)導則中對植草溝以定性描述居多，難以有效指導建設。為了定量分析植草溝典型構(gòu)造因子對其水文性能的影響，優(yōu)化設計參數(shù)取值，本研究通過SWMM 模型分析了不同構(gòu)造情景下的植草溝對降雨徑流滯蓄和洪峰消減效果，發(fā)現(xiàn)植草溝在不同強度的降雨中起著不同的作用，降雨強度較小時植草溝以下滲作用為主，降雨強度較大時以傳輸徑流為主。通過敏感性分析可得植草溝典型構(gòu)建因子中植被覆蓋率主要影響洪峰延遲，護坡高度、坡度和邊坡比主要影響滯蓄效果。植草溝的截面積大小是滯蓄能力的重要指標，受典型構(gòu)造因子的影響，建議優(yōu)化設計參數(shù)為：在保證植草溝內(nèi)徑流流動的基礎(chǔ)上（坡度大于0.5%），坡度取值宜緩；考慮到水流沖擊影響邊坡穩(wěn)定，邊坡比至少3∶1 會有較好的效果；植被覆蓋率應大于50%以上，在植草溝建成后的運行過程中，要注重植物的養(yǎng)護，當植被覆蓋率低于50%時，應及時補種，保證植草溝的滯蓄能力。本研究還存在一些不足，例如研究中重點分析了植草溝典型構(gòu)造因子在1 年和2 年重現(xiàn)期降雨條件下的徑流和洪峰變化情況，未分析更多降雨重現(xiàn)期對典型構(gòu)造參數(shù)敏感性的影響，同時也未考慮各典型構(gòu)造參數(shù)之間是否存在互相影響以及多種參數(shù)同時變化時是否會產(chǎn)生不同的結(jié)果等，未來將繼續(xù)開展研究。