不同城市化程度对杨洼闸排水区产汇流影响研究

张 荣，徐宗学，庞 博，任梅芳，赵 刚

(1. 北京师范大学水科学研究院，北京 100875；2. 城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室，北京 100875；3. 布里斯托大学地理科学学院，英国布里斯托 BS8 1TH)

0 引 言

自进入21世纪以来，随着改革开放深化和经济发展迅速，中国经历了快速的城市化进程。城市规模和建成区面积不断扩大，城市人口持续增加，国家统计局统计数据表明：过去的二十年间，我国城市人口比例由1997年的31.91%增长为2017年的57.35%。虽然城市化是一个国家发展水平高低的重要标志，但某种程度上也加强了人类社会和自然环境的相互作用，而且城市基础设施建设与城市的快速发展不协调，使城市受灾风险和损失持续上升，加之近年来极端气候灾害事件的增多，我国大部分城市地区均面临着“热岛效应”和“雨岛效应”增强、洪峰流量增加、暴雨内涝风险增大等诸多问题[1-3]。其中，2012年北京“7.21”、2015年上海“8.24”、2016年武汉“7.6”等特大暴雨洪涝灾害，不仅造成严重经济损失，而且威胁当地居民人身安全[4]。

城市化带来的城市扩张加剧和建成区面积扩大直接导致城市区域不透水面积增加，城市化前透水能力较好的天然下垫面逐渐被透水能力较差的材料如水泥、沥青等取代，受建筑物、道路等障碍物的阻挡，降雨产生的地表径流也不再像自然流域经坡面汇流排入河道，而是以管道和坡面汇流相结合的方式排入河道[5]。因此，随着城市化进程的加快，城市区域径流量和洪峰流量增加，峰现时间提前，给城市防洪排涝带来巨大的压力[6]。因此，摸清城市化后产汇流改变规律，是解决城市化造成的暴雨洪涝灾害加剧问题的基础，同时，对于城市雨洪管理具有重要的现实意义。

针对城市化水文效应的研究，国内外学者已开展了许多有意义的研究：班玉龙等[7]通过设定与社区尺度相近的试验区，研究土地利用格局对SWMM模型产流特征的影响；杨海波等[8]基于SWMM模型模拟不同重现期暴雨与城市化程度情景下城区内涝；Suriya和Mudgal[9]采用HEC-HMS和HEC-RAS模型在印度南部巴拉尔河城市流域的研究表明：城市化后最大淹没水深增加了0.84 m，淹没面积增加了4.9 km2，导致城市洪水风险增加。

随着北京市建设发展需要，通州作为北京的城市副中心成为了北京市重点发展的新城，如何根据通州北京城市副中心发展的最新特点，有效评价城市化对通州水文效应的影响能够为通州海绵城市的建设提供科技支撑。然而，目前关于城市化对通州水文效应影响的研究几乎是空白，因此，本文选取北京市通州区杨洼闸排水区作为研究对象，采用SWMM(Storm Water Management Model)模型，根据Landsat遥感影像数据，以一种多主题指数组合技术，提取研究区城镇用地数据，基于此构建不同透水率情况下杨洼闸排水区的城市雨洪模型，以实测数据对模型进行率定验证，通过设置不同重现期暴雨情景，定量分析不同城市化程度对区域产汇流的影响，从而为通州海绵城市的建设提供理论基础和技术支撑。

1 研究区概况

通州区位于北京市东南部，西与朝阳区、大兴区接壤，北临顺义区，东隔潮白河与河北省三河市、大厂回族自治县、香河县相连，南和天津市武清区、河北省廊坊市交界。杨洼闸排水区位于北京市通州区两河片区，如图1所示，地理位置处于北纬39°44′ ～ 39°55′，东经116°39′～ 116°55′之间。杨洼闸排水区地势总趋势为西北高东南低，由西北向东南倾斜，地面坡度约为2‰。区域内主干河道为北运河，河长约37 km，河道纵坡0.15‰～ 0.25‰。北运河自北向南从城市副中心中部穿过，紧临行政办公区南侧，承接中心城区96%、通州境内87%流域范围的雨水排除任务，为城市副中心重要的防洪、排水兼景观河道。本次研究的杨洼闸排水区主要为北运河上游北关闸、凉水河张家湾闸和北运河下游杨洼闸控制流域，流域面积为186.33 km2。研究区属温带大陆性季风气候，多年平均气温11.3 ℃，多年平均降水量581.7 mm(1956-2000年数据统计)，降水不仅年际变化大，年内变化也极不均匀，降水多集中在6～9月，汛期降水量约占全年的84%。

2009年年底北京市委明确提出，“集中力量、聚焦通州，借助国际国内资源，尽快形成与首都发展相适应的现代化国际新城”， 通州迎来了实现跨越式发展的难得历史机遇，通州作为城市副中心的思想也初步体现出来。北京“十二五”规划纲要中对通州新城的定位有“全面承接中心城功能疏解”[10]。2015年北京市规划委员会对外公布，正式确认设立通州为北京市行政副中心[11]。

2 数据与方法

2.1 城镇用地数据

反映不同城市化程度的城镇用地数据使用Landsat OLI(Operational Land Imager)和Landsat TM(Thematic Mapper)遥感影像数据，计算出SAVI(Soil Adjusted Vegetation Index)、MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index)和NDBI(Normalized Difference Built-up Index)三个主题指数，它们分别能较好地识别城市区域的植被、水体和建成区。Xu(2007)研究表明：使用三个主题指数作为波段组合形成一幅新的影像能减少原始遥感影像图多波段之间的相关性及冗杂性，能较好地识别出植被、水体和建成区三种地物，采用最大似然分类法提取城镇用地精度高达90%以上[12]。

在低密度植被地区(如城市流域)，SAVI提取的植被数据精度高于NDVI[13]，SAVI值大于0的区域代表植被区域，小于0的区域代表其他地物。计算公式为：

(1)

图1 杨洼闸排水区位置、DEM及水文站点图Fig.1 Location, DEM, and hydro-meteorological stations in the study area

式中：RED和NIR分别为红波段和近红外波段处的反射率值；l为校正因子，当植被密度越高取值越接近0，植被密度越低取值越接近1。

在城市流域，MNDWI提取的水体与其他地物有强烈的对比度，能较好地凸显出水体这一地物[14]，MNDWI值大于0的区域代表水体区域，小于0的区域代表其他地物。计算公式为：

(2)

式中：GREEN和MIR分别为绿波段和中红外波段处的反射率值。

NDBI值大于0的区域代表城镇区域，小于0的区域代表其他地物。计算公式为：

(3)

式中符号含义同上。

NDBI能在一定程度上反映出城市区域建成区，但相关研究表明[15, 16]：单独使用NDBI提取的城镇用地数据噪音较大，部分水体和植被较难与城镇用地区分开。以2015年5月18日研究区遥感影像图为例，计算出的SAVI、MNDWI、NDBI如图2所示。

图2 杨洼闸排水区Landsat OLI影像Fig.2 Landsat OLI image of Yangwazha Drainage Area

在通州区开始逐步向“城市副中心”发展和转变的过程中，由于区域职能被放大，城市化进程进一步加快，根据研究区概况资料，分别选取2010年、2015年和2017年研究区夏季少云的Landsat卫星数据产品，基于三个主题指数组合的新影像，采用最大似然分类法，对提取的城镇用地进行孤岛处理后如图3所示。

图3 杨洼闸排水区城市化进程图Fig.3 Urbanization in the Yangwazha catchment

从图3可以看出，从2010年至2015年，杨洼闸排水区城镇用地面积显著增多，2015年至2017年城镇用地面积增长缓慢，计算得到三个时期研究区的城镇用地面积占比分别为：23.15%、36.52%和39.17%。为了更好地对比不同城市化程度对城市区域产汇流的影响，本次研究选取城市化程度差异较大的2010年和2015年城镇用地数据，探讨城市化对杨洼闸排水区的产汇流影响。

2.2 SWMM建模数据

构建SWMM模型所需的输入数据有：数字高程数据(DEM)、水文气象数据和河道及管网数据等。DEM采用ASTER GDEM V2版数据，空间分辨率为30 m，来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http:∥www.gscloud.cn)；水文气象数据主要有降水数据和实测流量摘录数据，其中降水数据包括通县站、榆林庄站和杨洼站20160720场次暴雨的小时降水数据，由于雨量站在流域分布不太均匀，因此采用泰森多边形法对杨洼闸排水区进行雨量分配；实测流量摘录数据包括对应于20160720场次暴雨的北关闸和凉水河张家湾闸的入流数据、杨洼闸出流数据，以上水文气象数据均来源于北京市水文总站，真实可靠。河道及管道的设置参考《北京城市副中心防洪防涝规划》(北京市城市规划设计研究院，2017年)，并结合国家地理卫星影像图及实地查勘结果进行相应的修正。

2.3 模型介绍

SWMM模型是由美国环保部设计开发基于水动力学的降水径流模拟模型，主要包括径流、输送、扩展输送、调蓄/处理和受纳水体5个模块[17]。模型主要用于模拟城市场次暴雨事件及城市小区非点源污染模拟，由于其具有代码开源、易于操作且界面友好等优势，在世界范围内得到了广泛应用，主要应用领域有：城市雨洪形成与机理研究、城市排水规划设计与管理和城市低影响开发模拟分析[18]。

在SWMM模型中，首先根据水系管网将研究区划分为若干个子汇水区，再根据每个子汇水区的特性，分别进行地表产汇流计算，在地表汇流过程中，为了反映不同的地表特征，子汇水区被概化为透水区和不透水区两部分，两部分产流之和为子汇水区出流量。模型采用三种方式模拟降水入渗不饱和土壤，分别为Green-Ampt模型、Horton模型、SCS-CN模型。其中Horton模型在城市地区适用性较好[19]，故本次研究选用Horton模型计算下渗量。SWMM模型提供了三种进行管道(河道)汇流过程模拟的方法：恒定流法、运动波法和动力波法。本次研究采用运动波的方法进行流量传输演算。

3 模型构建

模型构建必须较为客观地反映流域水文地质特性，如果构建的模型与流域实际差别过大甚至不符，则应对构建的模型进行调整和改进，而不仅仅是对参数进行优化。城市化程度的提高最直接的表现就是城市区域不透水面积增加，城市下垫面的这一变化将导致流域内产汇流路径改变。本文根据研究区两种不同城市化程度(2010年和2015年)，设置对应的不透水率，以此来研究不同城市化程度对城市区域产汇流的影响。由于时间间隔仅为5年且实际管网资料有限，故忽略了天然河网和管网改造引起的河道和管道变化带来的影响。

3.1 边界条件分析

由于北京市通州区两河建设区沟渠众多，水系条件复杂，因此选定一个严格意义上属于闭合流域的研究区较为困难，且受制于有限的实测水文气象数据资料，对选取合适的研究区带来了更大的困难。因此本文在已有数据资料的前提下，选择北关闸、凉水河张家湾闸及杨洼闸三个闸所共同控制的流域作为研究区，基于ArcGIS提取出流域边界，并根据实际汇水情况对边界进行简单的修正，在构建SWMM模型时，将北关闸和凉水河张家湾闸的入流条件加入，保证了水量平衡。

3.2 子汇水区划分

SWMM模型中子汇水区的地表径流和排水系统只能流向一个出口，各子汇水区的排水口可以流向排水系统的节点，也可以流向其他子汇水区的节点。子汇水区的划分越接近流域实际情况，模拟结果越接近真实值。然而实际研究过程中，往往难以获取详细的管道河道数据和高精度地形数据，因此很难精准地划分子汇水区。研究表明[20, 21]：在利用SWMM进行城市洪水模拟时，应综合考虑模拟目标和资料的完备程度，构建与之相适应的模型。本次研究根据杨洼闸排水区地形地貌等特征，利用卫星影像图及北京市城市规划研究院提供的通州区两河片区流域概况图对研究区进行数字化，基于DEM和下垫面一致性将杨洼闸排水区概化为49个由河道和排水管网共同控制的子汇水区(如图4)，研究区排水口位于杨洼闸水文站。

图4 杨洼闸排水区城市雨洪模型Fig.4 Storm Water Management Model of the Yangwazha catchment

3.3 模型精度评价

依据我国《水文水情预报规范》要求，为了较好地评定洪水预报精度，应从洪峰流量、峰现时间、洪量和洪水过程等方面综合评估，基于此本文选用三个指标：纳西效率系数RNS、洪峰流量相对误差REp和峰现时间绝对误差AET衡量模型模拟精度。

其中纳西效率系数RNS的计算公式为：

(4)

洪峰流量相对误差REp的计算公式为：

(5)

峰现时间绝对误差AET的计算公式为：

(6)

3.4 暴雨情景设置

本文采用《北京市水文手册》暴雨图集中平原区24 h雨型分配表与设计雨量公式，采用“长包短”的方法，计算不同重现期内(p=100%，20%，5%，2%，1%)的设计暴雨过程。计算结果如图5所示。

图5 不同频率24 h设计暴雨过程Fig.5 24-hour rainfall processes with different frequencies

4 结果分析

4.1 模型参数率定

在构建城市雨洪模型过程中需要众多参数，有的参数可以通过实际测量获取，但有的参数因受到各种条件的限制，无法通过实际测量获取，因此在无法得到其准确值的情况下，通常依靠经验或者参数优化方法确定。由于本次研究实测数据有限，仅获得20160720号一场场次暴雨流量数据，对参数率定验证工作造成了极大的困难。因此本研究在参考SWMM模型用户手册[22]的基础上，根据SWMM模型在北京市典型城市化流域模拟应用的相关文献[19, 23-25]，初步确定本次研究的部分参数初始值(如表1所示)，并以20160720号暴雨为基准进行验证，洪水过程线如图6所示，洪水模拟效果评价如表2所示。

表1 SWMM模型参数设置Tab.1 The value of parameters for SWMM model

图6 20160720号暴雨模拟结果Fig.6 Simulations for rainstorm 20160720

暴雨场次RNSREp/%AET201607200.6718.8-4

从图6和表2中可以看出，20160720号场次暴雨洪水模拟结果较好，纳西效率系数为0.67，洪峰流量相对误差为18.8%，均符合《水文水情预报规范》要求，峰现时间提前4h，主要因为研究区有来自通县闸和凉水河的入流，对峰现时间的模拟有一定影响，综上构建的模型在本研究区仍具有一定适用性。

4.2 暴雨情景模拟

以2010年和2015年两种不同城市化程度为背景，模型降雨采用重现期分别为1、5、20、50和100 a的24 h降雨，在不考虑张家湾站的凉水河入流洪水与北关闸入流洪水情况下，计算本流域内两种不同城市化程度产汇流变化，如表3和图7所示。

表3 不同降水重现期下两种不同城市化程度产汇流变化Tab.3 Changes in rainfall-runoff process in different scenarios

图7 两种不同城市化程度下设计洪水过程变化Fig. 7 Changes of design floods for two different urbanization scenarios

从表3和图7可以看出，随着设计暴雨重现期的增加，两种城市化程度下径流系数均增加，且在一年一遇到二十年一遇设计降雨变化过程中，城市化程度较高的情况(2015年)与城市化程度较低的情况(2010年)径流系数差异明显，一年一遇设计降雨时2010年和2015年径流系数差值为0.13，五年一遇和二十年一遇时径流系数差值为0.1，但五十年一遇和百年一遇两种设计降雨条件下，2010年和2015年径流系数较接近，表明当重现期继续增加，由城市化引起的不透水率改变对研究区径流系数的影响逐步减弱。洪峰流量表现出与径流系数相似的趋势，但与城市化程度始终表现出较强的正相关性，不同设计降雨条件下城市化程度较高的情况(2015年)的洪峰流量始终高于城市化程度较低的情况(2010年)。峰现时间在常遇暴雨情况下十分敏感，一年一遇设计暴雨时2015年峰现时间比2010年提前了3h，随着设计暴雨重现期的增加，两种城市化程度峰现时间逐步接近，从五十年一遇设计暴雨开始峰现时间不发生变化，原因是强降雨条件下，流域内水流流速较快，减小了城市区域因汇流路径复杂导致汇流时间延长的影响。综上，本研究区在常遇暴雨条件下城市化的水文效应表现更明显。

5 结 论

本文以北京市通州区两河片区杨洼闸排水区为研究对象，采用SWMM模型分别对2010年、2015年两种不同城市化程度情景进行模拟，并通过设置不同频率降水情景，定量分析不同城市化程度对流域产汇流的影响。主要结论如下：

(1)由于实测场次暴雨洪水资料有限，研究参考SWMM模型用户手册和SWMM模型在北京市典型城市化流域应用的文献参数取值，设定模型初始参数值，并用20160720号场次暴雨进行验证，纳西效率系数为0.67，洪峰流量相对误差为18.8%，峰现时间提前4 h，构建的SWMM模型具有一定适用性。

(2)随着设计暴雨重现期的增加，两种城市化程度下径流系数均增加，一年一遇设计降雨时2010年和2015年径流系数差值为0.13，五年一遇和二十年一遇时径流系数差值为0.1，五十年一遇和百年一遇设计降雨条件下2010年和2015年径流系数较接近，表明当重现期继续增加，由城市化引起的不透水率改变对杨洼闸排水区径流系数的影响逐步减弱。洪峰流量与城市化程度则始终表现出较强的正相关性。

(3)峰现时间在常遇暴雨时十分敏感，一年一遇设计暴雨时2015年峰现时间比2010年提前了3 h，随着设计暴雨重现期的增加，两种城市化程度峰现时间逐步接近，从五十年一遇设计暴雨开始峰现时间不发生变化，主要是由于强降雨条件下，流域内水流流速较快，减小了城市区域因汇流路径复杂导致汇流时间延长的影响。

□