排水管网系统堵塞与拍门对城市水动力过程的影响研究

蒋卫威，鱼京善，陈基培，陈寅生，刘艳民，刘 源

(1.北京师范大学 水科学研究院, 城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室, 北京 100875；2.珠江水资源保护科学研究所，广东 广州 510611；3.泉州市晋江河道堤防管理处，福建 泉州 362000)

1 研究背景

在气候变化与人类活动的共同影响下，极端水文事件发生的概率越来越大[1]。我国洪涝灾害多发，但关于洪水风险的管理与研究均集中在大中流域与大中城市。山区小流域的洪水预报与管理技术等相关研究需要进一步加强[2]。近年来，海绵城市建设在我国各大城市施行[3]，其中低影响开发能够有效地削减低重现期降雨的洪量[4]。但在高重现期下，这些海绵城市的措施发挥作用很小，必须要协同管网系统共用作用[5]，这表明了管网系统在城市防洪排涝中发挥着更重要的作用。

长期以来，学者们针对城市管网系统开展了大量研究。从手段上，SWMM，MIKE Urban，Info Works，DR3M-UQAL，FLO-2D等众多模型应用广泛[4-8]。例如，在不同降雨特征与不同下垫面特征下，管网系统对城市产汇流过程的差异与比较[9-10]。也有针对于不同流域的管网排水能力、不同管网密度、管道系统概化、管网坡度与管网结构等机制的研究[10-12]。此外，在计算方法的改进上，结合GIS软件和SWMM模型，使得管网系统对城市内涝的淹没模拟可视化[13]。耦合管道一维与地表二维水动力模拟，实现管道溢流与地表漫流的结合[14]。研究表明，外江或外河的顶托作用对城市管网系统排水效率有一定的影响[15]，而且可能还会导致倒灌，说明了外江水位的影响不可忽视[16]，这种情况下，单向流拍门就会产生一定的防倒灌作用。管道堵塞是城市管网系统的常见问题，往往会导致排水效率降低。因此定量开展管道堵塞对城市水动力过程影响的研究，对管道清淤与管道泄洪工程也有十分重要的作用。

2016年9月，“莫兰蒂”台风登陆泉州市，强降雨引起了梅溪流域内洪濑镇城区特大洪水，城区主路东大路淹没水深达1.8 m，梅溪沿岸农田淹没最深达3 m，造成了极大的损失[17-18]。在众多的致洪原因中，除极强暴雨外，管网系统堵塞与外江水位顶托[18]均加剧了淹没程度。基于此，本研究以梅溪流域为例，构建并耦合山区水文模型、城区洪泛区二维水动力模型与管网系统一维水动力模型，分别在空间上、堵塞程度及不同重现期等方面定量研究了管网系统的响应特征。同时，定量计算了外江拍门对城市水动力过程的效应，为梅溪流域尺度下的洪水预报、城区范围内管网系统检测和清淤工作以及防洪排涝的相关工程措施提供参考。

2 研究区概况

梅溪流域位于我国东南沿海福建省泉州市南安市，降雨充沛且经常受到台风短时暴雨的影响。梅溪流域面积101 km2，整个流域由山区与城区组成，梅溪流域概况及子流域分区见图1。梅溪流域为山区小流域，气象、地形和水文观测数据均十分缺乏。根据山区DEM子流域划分，可分为5个子流域S1-S5，面积依次为6.5、55.1、1.4、1.9和38.4 km2。其中S2与S5面积较大，有天然河道梅溪与四都溪，并最终汇入东溪(即外江)。城区即为洪濑镇主城区，城区面积5.4 km2。人口与建筑物密集，地势低洼，洪水风险与损失远大于山区。由于梅溪流域的洪濑镇城区三面环山，西面为外江，在高重现期降雨下，城区易受到山区产流三面来洪。其中S2与S5区域内的梅溪和四都溪洪水进入城区后，会在两岸农田等低洼处漫堤造成洪灾；而S1、S3与S4区域的山洪则会以坡面流的方式直接进入城区并继续演进。同时，受上游来洪的影响，高重现期降雨下外江水位同样很高。虽然东溪(外江)洪水不会直接漫堤进入城区，但外江高水位对城区梅溪下游与管网系统的排水造成了顶托甚至倒灌的作用，可能会加剧洪濑镇城区范围的淹没程度。梅溪流域洪濑镇城区概况与管网系统分布见图2。

图1 梅溪流域概况及子流域分区 图2 梅溪流域城区概况及管网系统分布

3 研究方法

3.1 BTOPMC水文模型

BTOPMC是基于物理学原理的分布式流域水文模型。详细的模型介绍、原理及主要敏感参数见周碧琼等[19]、程艳等[20]的应用研究。研究表明[20]，BTOPMC模型在地形差异更大的山区流域适应性较好，故本研究中利用BTOPMC模型分别计算5个山区子流域的产流量。

3.2 FLO-2D水动力模型

由于城区下垫面复杂，借助了FLO-2D水动力模型模拟城区的水动力与淹没过程。FLO-2D模型可考虑城区建筑物、街道、水工建筑、地下管网系统等，已成功应用于泥石流与河道一维、洪泛区二维坡面流淹没模拟[17, 21]。FLO-2D模型的基本控制方程如下。

连续方程式：

(1)

式中:h为流体深度，m；t为时间，s；u为水平方向上的平均流速，m/s；v为垂直方向上的平均流速，m/s；i为有效降雨强度，mm/h。

动力波方程式：

(2)

(3)

式中：Sfx、Sfy为摩擦坡降；Sox、Soy为底床坡降。

此外，本研究中使用的FLO-2D 2012版本已经内嵌耦合了EPA SWMM 5.0模块，该模块调用一维水动力模型，实现了流域地下管网节点的排水和满管溢流等现象的模拟，从而考虑了地下管网排水对洪泛区洪水的耦合过程。SWMM模型介绍、原理与控制方程详见相关文献报道[4-6]。需要说明的是，本研究只是借助了SWMM模块构建研究区城区地下管网系统，再导入FLO-2D中，而降雨、产流模块、汇流过程、管网排水及溢流等过程均在FLO-2D模型中设置与模拟计算。

3.3 模型耦合

本文采用了松散耦合的方法，即将多种软件模型组合，不用修改代码，是一种最有效且最方便的多模型耦合方式。即将BTOPMC水文模型计算的山区各子流域产流量输出结果作为城区水动力FLO-2D模型的输入。因FLO-2D内置嵌入了SWMM模块，从而实现山区产流、城区河道、洪泛区及管网系统的水文与水动力模拟过程。

4 耦合模型的构建与验证

4.1 数据来源

4.1.1 水文模型 水文模型所需要的降雨数据来自于流域内洪濑水文站；DEM数据(30 m分辨率)与土地利用数据来自地理空间数据云平台；土壤类型数据来源于中国科学院南京土壤研究所1∶100万中国土壤图；S-W蒸散发模型所需NDVI数据采用GIMMS NDVI遥感数据。由于梅溪与四都溪均无水文站，梅溪流域属无资料地区，故于2019年3-9月在两条河道从山区汇进城区的边界处布设了小型气象仪(JLC-QTF，每5 min测1个数据)与水位计(HOBO U20，每分钟测1个数据)获取到相关数据，用于率定与验证水文模型。根据获取的水位数据和断面形状，推算出了相应的河道流量，具体方法见文献[22]。

4.1.2 水动力模型 水动力模型需要的降雨数据同样来自于洪濑水文站点数据。本研究采用了无人机倾斜摄影技术，获取了城区1 m高分辨率的DEM数据，流量输入数据源于水文模型的输出。下垫面土地利用也采用了无人机航拍高清影像解析。建筑物通过高清影像利用ArcGIS软件等比例刻画，并导入FLO-2D模型中。本模型考虑建筑物的方式为设定高程法，即将建筑物看成不透水实体，建筑物内的网格与外界没有水交换和下渗。

SWMM模块需要的地下管网系统数据来自于城区相关部门收集的管网系统资料与现场走访及调研，确定了各雨水排水口和检查井位置(见图2)以及地下管网系统的走向、各节点高程、坡度(0.1%～2.5%)和管径(DN600～1 200 mm)。最终确定，模型中共有229个检查井，管段总长度为27.5 km，管网排水长度为196.36 m。另外，通过实地走访调研，观测了各排水口的位置、高程、形状和内径，确定管网系统有10个排水口，其中O1有可调控闸门，O2～O10均为自由出流，各自沿江排入东溪(见图2)。为了减少模拟过程的复杂性，本研究城区水动力模型的模拟范围不包含东溪，只需将东溪水位作为下边界输入模型中即可。梅溪河道与管网系统的下边界均为东溪水位，数据源于东溪洪濑水文站，结合《福建省南安市洪濑镇区排涝规划报告》中东溪洪濑段沿程水面线，分别计算出了10个排水口各自对应的水位与梅溪东溪汇合处的水位。

4.2 模型率定与验证

4.2.1 水文模型 BTOPMC水文模型的网格为30 m，计算步长为1 h。根据梅溪与四都溪河道监测获取的流量数据，对梅溪子流域S2和四都溪(子流域S5)进行了率定与验证，结果见图3。由图3可见，流量模拟值与实测值较为吻合，两个子流域率定期与验证期的Nash系数均大于0.6。由于子流域S1、S3和S4内没有天然河道，北部S1和东部S3与S2相邻，东南部S4与S5相邻，故本研究中采用了相邻流域参数移植的方法。有研究发现参数移植在无资料流域具有良好的效果[19-20]，各子流域率定与验证的具体参数见表1。

图3 BTOPMC水文模型在子流域S2和S5的流量率定与验证结果

表1 BTOPMC水文模型参数率定结果

4.2.2 水动力模型 水文模型参数率定与验证后，根据2016年“莫兰蒂”台风场景的降雨数据，计算了2016-09-14T22：00-2016-09-15T23：00山区各子流域的产流量(结果见图4)，并将其输入到FLO-2D模型中。城区水动力模型的网格为10 m，网格共计51 265个，计算步长为1 s。城区下垫面由建筑物、不透水地面、河道、农田及林地构成，FLO-2D模型使用的下渗计算方法为Green-Ampt法，参考FLO-2D使用手册进行下渗参数设置(见表2)。城区不同下垫面的糙率与管网系统的糙率(见表3)参考了相关文献[23]。

表2 FLO-2D水动力模型下渗参数设定

表3 FLO-2D模型不同下垫面与管道糙率设置

图4 “莫兰蒂”台风场景下山区各子流域的产流量计算结果

为验证水动力模型，通过现场调研获取了2016年“莫兰蒂”台风场景洪濑镇城区17 处洪水淹没痕迹(即最大淹没水深)，模拟计算得到的最大淹没水深分布见图5。两者比较结果表明，17个点位模拟最大淹没水深值与实测值的绝对误差平均值为0.13 m，平均相对误差9.3%(见图6)，可见水文水动力耦合模型的计算结果良好。此外，模拟结果(图5)还显示，梅溪沿岸的农田淹没水深达到了3 m，虽然城中心建筑密集区和主干道(即图5中重点区域)的淹没水深只有1.5 m左右，但关注度与风险更高，东大路中段重点区域内的峰现时间为15日12时左右，这与笔者在现场调研及事后新闻报道的时间大致相同，进一步的说明了耦合模型的适应性较好。

图5 “莫兰蒂”台风场景洪濑镇城区模拟最大淹没水深分布

图6 FLO-2D水动力模型最大淹没水深验证结果

5 模型应用与分析

5.1 不同降雨重现期下管网系统的响应特征

由于研究区气象数据十分缺乏，故根据南安市暴雨计算公式[17]，分别设计了6种不同重现期的降雨数据。降雨雨型采用芝加哥雨型，雨峰系数为0.5。不同重现期的设计暴雨强度及3 h累计降雨量见表4，不同降雨重现期下研究区管网系统的响应计算结果见图7。由图7可以看出，节点平均超渗时间的占比与溢流节点数的占比变化趋势基本一致；在1 a低重现期下，超渗管段数的占比即达到了36%，在100 a重现期下甚至可以达到90%。这可能是因为管道系统的管径整体较小，总体排水能力较弱所致。有研究也得出了类似的结果，超渗比例在1 a重现期就达到了38%[6]。由于洪濑镇主城区管网排水口中有9个为自由出流，高重现期下外江(东溪)高水位会导致洪水倒灌入管网系统中。降雨重现期为10 a以上就会产生少量外江水倒灌，而降雨重现期为20 a以上时，外江水倒灌量占地表汇入管网系统总水量的比例为15%左右，从而加剧了城区地表的淹没状况。

表4 不同重现期研究区设计暴雨强度及3 h累计降雨量

图7 不同降雨重现期研究区管网系统的响应特征

5.2 管道系统堵塞的影响

由2017年南安市洪濑镇开展的东大路管道检测工程报告可知，东大路地下主管道有不同程度的泥沙、碎石与杂物堆积，比较严重的局部管段，1.2 m内径的管道就堵塞了25 cm左右，约占管道内径的20%。管网系统的现状使低重现期降雨也会发生部分饱和超渗状况，因此，在2016年“莫兰蒂”台风场景的淹没情况中，管道堵塞很可能带来了不利效应。

SWMM模型中，通过设定管道中沉积物不同淤积深度来实现管道不同堵塞程度的模拟。为判别出城区空间上不同位置管段堵塞对淹没过程的影响，选择了洪濑镇城区内两条主路不同位置下方5处坡度较小、可能易堵塞的代表性管段(东大路和江滨路C2、C8、C27、C32、C172管段，见图5)，分别计算2016年“莫兰蒂”台风场景下管道堵塞20%后对城区淹没状况的影响。所选择的管段均为主管道(内径1 200 mm，为最大)，其主要参数见表5，各管段堵塞20%后对城区淹没状况影响的模拟结果见图8。由图8可看出，与无堵塞状况相比，东大路中段C2管段堵塞造成的影响最大；各个管段相比，虽然最大淹没面积相差不大，但C2管段明显增大了管道溢流总水量，且重点区域淹没历时对C2管段堵塞的响应更大，增量达到了7%。因此，应该对东大路中段的管段进行常年重点监测。

图8 各代表性管段堵塞20%对城区重点区域淹没状况的影响 图9 C2管段不同程度堵塞对城区重点区域淹没状况的影响

表5 洪濑镇城区管网系统不同位置各代表性管段主要参数

同样在2016年“莫兰蒂”台风场景下，C2管段不同程度堵塞对城区淹没状况影响的模拟结果见图9。由图9可看出，最大淹没面积虽然随着C2管段堵塞程度的增大而增大，但增幅很小；重点区域淹没历时在堵塞10%时的增量为3.7%，而堵塞20%后，淹没历时对堵塞的影响开始变得敏感(淹没历时增量>5%)；堵塞程度由10%变为20%的情况下，管道溢流水量明显增大。综上所述，C2管段堵塞程度达到20%后对淹没历时的影响较大，因而，在对城区主管网系统清淤时，应尽量将堵塞程度减少到10%以下。

此外，还分别计算了C2管段堵塞20%的情况下对不同降雨重现期城区重点区域淹没状况的影响，结果见图10。由于计算中仅设置了C2管段堵塞20%，而该管段长度仅为98.43 m，占整个管网系统长度的比例很小。因此，各个降雨重现期下整个系统的溢流节点数、超渗管段数与平均超渗时间的变化都不大。由图10中地面洪泛区的淹没情况来看，堵塞对城区重点区域的平均最大淹没水深、平均峰现时间与平均淹没历时影响最大的降雨重现期分别为10、5及20 a；随着降雨重现期的增加，堵塞贡献比均基本表现为先增大后减小，这种中间降雨重现期出现最大堵塞贡献比的原因，可能是在更高重现期下，最大淹没水深、峰现时间及淹没历时的基数比上一个重现期增大了很多，导致堵塞的贡献比可能会低于上一个重现期。其次，各重现期下，最大淹没水深与峰现时间对堵塞的响应不敏感(见图10(a)、10(b))。而在10 a重现期以上，淹没历时对堵塞十分敏感，在20、50 和100 a降雨重现期下，堵塞贡献比分别达到了38%、11%和10%(见图10(c))。

图10 C2管段堵塞20%对不同降雨重现期城区重点区域淹没状况的影响

5.3 排水口拍门的效应

管网系统排水口O2～O10均为自由出流，当外江水位压力大于管网系统的压力时，外江水会大量倒灌入管网系统中，因此单向的防倒灌拍门具有一定的作用。FLO-2D模型自带外江水位边界条件开闭设定，从而可等效实现单向流动拍门的模拟。由于在低降雨重现期下不会出现倒灌现象(见图7)，因此分别计算了20、50和100 a降雨重现期下管网系统排水口全部安装拍门后对城区重点区域淹没状况的影响。

计算结果表明：峰现时间对拍门不敏感；相对于无拍门情况，安装拍门后最大淹没水深略有降低，但降幅均在2%以内；有拍门的情况下20、50和100 a降雨重现期的最大淹没面积分别减少了1.4%，2.9%和1.1%。可见安装拍门对最大淹没水深和最大淹没面积均有正面作用，但作用很小。安装拍门对城区重点区域淹没历时的影响计算结果见图11，由图11可知，拍门有效地缩短了城区重点区域的平均淹没历时。20、50和100 a降雨重现期的淹没历时平均分别减少了0.75、0.68和1.12 h。分析城区重点区域内东大路最低洼点的淹没过程线(见图12)可以发现，安装拍门后各降雨重现期下，峰现时间几乎没有变化，最大淹没水深略降低了1～3 cm左右，但淹没过程线消退的时间明显缩短。20、50和100 a降雨重现期下拍门对缩短淹没历时的贡献率分别为13.5%、5.4%和6.9%。因此，安装拍门对减轻城区重点区域高降雨重现期下的淹没程度有明显的作用。

图11 拍门对不同降雨重现期下城区重点区域淹没历时的影响

图12 不同降雨重现期下城区重点区域内东大路最低洼处的淹没过程线

6 结 论

(1)以山区小流域梅溪流域为例，构建了山区水文、城区管网系统一维水动力与洪泛区二维水动力耦合模型。水文模型通过实测数据率定与验证，Nash系数均大于0.6。水动力模型采用实测最大淹没水深验证，平均相对误差为9.3%。表明水文模型和耦合模型的模拟结果较好。

(2)定量研究了管网系统堵塞对城市水动力过程的影响。在空间上，识别出了东大路中段管道堵塞对城区淹没状况的不利影响最大；在堵塞程度上，管道堵塞程度达到20%后的影响明显增大。随着重现期的增加，管道堵塞对最大淹没水深、峰现时间和淹没历时的贡献比例均基本表现为先增大后减小。其中，最大淹没水深和峰现时间对管道堵塞不敏感，而在10 a降雨重现期以上，淹没历时对管道堵塞十分敏感。

(3)定量研究了排水口安装防倒灌拍门对城市水动力过程的作用。安装拍门后，各重现期的最大淹没水深和最大淹没面积均略有减小；拍门最大的作用是有效缩短了城区重点区域的平均淹没历时，在20、50和100 a降雨重现期下，拍门对缩短淹没历时的贡献率分别为13.5%、5.4%与6.9%，表明安装拍门对减轻城区重点区域高降雨重现期下的淹没程度有明显的作用。