基于暴雨洪水管理模型的雨水工程环境效益评估方法研究*

凌文翠 范玉梅 孙长虹 刘桂中

(北京市生态环境保护科学研究院，国家城市环境污染控制工程技术研究中心，北京 100037)

近年来，随着海绵城市建设的推进，全国各地建设了大量的雨水工程。以北京市为例，多年北京市水务统计年鉴显示，2011—2018年，全市雨水工程从1 706处增至2 683处，增幅达57.3%。如此大量的雨水工程建设，其雨洪控制效果和对地表水环境改善的贡献受到各方关注。与此同时，随着我国城镇建设的飞速发展，不透水下垫面比例日益加大，非点源污染给水环境治理带来了巨大的压力[1-3]。当前迫切需要对大量的雨水工程进行环境效益评估，即评价雨水工程对所在流域非点源污染物的削减能力，为流域管理和目标水体达标规划提供科学支撑。

当前，已有很多学者对雨水工程进行了径流量模拟和雨洪控制效果评价[4]628-634,[5-8]。另外也有学者对雨水工程的污染物削减效率进行了研究[9-13]，但是大多数研究仅是从雨水工程进水、出水的角度评价了工程的污染物削减比例，不足以对流域整体管理和规划提供支撑。国外非点源污染研究起步较早，先后开发了一系列模型用于计算雨水径流污染负荷[14-15]，其中暴雨洪水管理模型(SWMM)被广泛用于模拟城市地表径流污染的产生过程，以及排水管网和自然排放系统的水质[16],[17]12-14,[18-19]。人工湿地在北京市农村地区应用广泛，因此本研究以人工湿地为代表，研究雨水工程的环境效益评估方法。利用SWMM对人工湿地汇水范围的非点源污染负荷进行预测，建立雨污合流制下的人工湿地环境效益评估方法，并对人工湿地进行环境效益评估，即考察人工湿地对雨水污染物的削减量，为流域环境管理和规划提供技术支撑，同时为其他雨水工程的环境效益评估提供参考。

1 模型构建

1.1 研究区域概况

研究区域为北京市东北部某村庄，该村共有居民156户，438人，居民区面积约为8.3 hm2。村内已建成雨污合流制管网对村庄生活污水、雨水进行收集。该村居民区排水管网共设7个排放口，其中1个排放口的雨污水进入人工湿地处理后排放，人工湿地的汇水面积约为3.1 hm2，占全村居住面积的37.3%。汇水区内地势较为平缓，平均坡度为1.1%。区域内土地利用类型主要为交通道路和屋面。人工湿地设计面积为400 m2，设计处理能力为46 m3/d，水力停留时间为2～4 d。人工湿地附近有天然坑塘作为其调蓄池，容积约为3 800 m3。

1.2 模型构建与验证

降雨数据是SWMM的主要输入变量，本研究中采用北京市暴雨强度公式和暴雨雨型合成的降雨过程线来分析获取相关数据。北京市分为2个暴雨分区，研究区域所在地为Ⅱ区范围，设计暴雨强度根据降雨历时和重现期的不同按式(1)计算[20]。

(1)

式中：q为设计暴雨强度，L/(s·hm2)；P为设计重现期，a；t为降雨历时，min。

模型所需的水力基础数据主要来自管网施工CAD图、卫星影像图和高程数据。利用ArcGIS处理示范区数字高程模型(DEM)数据，获得每个汇水子区域的平均坡度。

根据基础资料，遵循概化原则，将该村居民点划分为40个汇水子区域，其中包括管道61段，节点61个，排放口7个，概化图见图1。

图1 研究区域管道概化图Fig.1 The simplified graph of pipeline in the study area

研究区域内土地利用类型分为交通道路和屋面，产流模型选用Horton入渗模型。本研究区域缺乏实测数据，通过对汇水区域综合径流系数以及径流系数模型模拟值的对比来率定水文参数[21-22]。汇水区域几乎全部为不透水下垫面，因此选用建筑稠密中心区的综合径流系数0.6～0.8[23]。最大、最小入渗速率分别选用75.00、3.18 mm/h，衰减常数为4.5 h-1，汇水区域不透水区和透水区的曼宁粗糙率分别为0.014、0.030，管道曼宁粗糙率选用0.013[17]95。通过模型计算得到汇水区域内综合径流系数为0.72，在0.6～0.8范围内，说明上述采用的参数集是合理的，可以用于研究区域的雨水污染负荷预测分析。

水质模型参数根据研究区域的特点和参考文献进行选取，分别选用饱和增长函数和指数函数模型模拟COD的累积和冲刷过程，半饱和常数取20 d，交通道路的清扫去除率取70%。COD在交通道路、屋面的最大累积量分别为60、30 kg/hm2，交通道路、屋面的冲刷系数分别为0.006、0.007 mm-1，冲刷指数分别为1.8、1.7[24-25]。采用模型效率系数(也称为纳什效率系数(Ns)，计算方法见式(2))评价模型模拟的精度，一般认为Ns大于0.5表示模型拟合精度比较理想[26]。本研究选取2018年9月28日11:00—13:00的降雨进行水质模型验证，计算得到模型的Ns为0.94。进一步采用相对误差(Re，%)来验证模型的合理性，计算得到Re为15%，由此可见本研究建立的水质模型较为可靠[4]630。

(2)

2 结果与讨论

2.1 人工湿地汇水区内雨水污染物负荷预测

2.1.1 降雨强度对雨水污染物排放的影响

选择一系列降雨重现期进行径流量和污染物浓度的变化趋势研究，以此反映降雨强度对雨水污染物的影响。从模型预测结果来看，随着重现期的增加，径流量峰值越来越大，但是不同重现期的径流量峰值均出现在50 min左右。

为了对比降雨强度对雨水污染物排放的影响，模拟了前期干旱日为30 d时，不同重现期降雨的COD浓度，并进行了排放负荷预测。COD排放负荷指一场降雨从发生起开始累积排放的COD总量，即COD浓度随降雨历时变化的积分值。预测结果显示(见图2)，降雨强度对污染物峰值的出现时间有影响，降雨强度越大，污染物峰值出现的时间越早。P=0.5 a时，COD质量浓度峰值出现在55 min；P=5.0 a时，则提前至45 min。这是因为降雨强度越大，对地面污染物冲刷强度越大，污染物进入径流所需时间越短。另外，随着降雨强度的增大，污染物的峰值浓度有变小趋势，但并不明显。

图2 降雨强度对COD质量浓度的影响Fig.2 Influence of rainfall intensity on COD concentration

径流污染物排放总量对流域水环境管理有重要意义，因此利用模型对降雨中的COD排放负荷进行了预测，结果见图3。整体上，随着降雨历时的增加，COD排放负荷逐渐增加，30～60 min时增加速度较快，此时段正是径流量迅速上升的阶段；而在降雨后期(60～90 min)，径流量保持在较高水平，但是COD排放负荷增加明显变缓。对不同重现期的降雨进行对比发现，随着重现期的增大，COD排放负荷逐渐增加，降雨历时为120 min，重现期由0.5 a增加至5.0 a时，COD排放负荷由42.7 kg增加至55.3 kg，增加了29.5%，这是降雨强度增大对污染物的冲刷强度增大导致的。

图3 降雨强度对COD排放负荷的影响Fig.3 Influence of rainfall intensity on COD emission load

2.1.2 不同季节的降雨对雨水污染物的影响

北京市降雨有明显的季节特征，夏季降雨集中且强度较大，6、7、8月集中了全年80%的雨量，春秋季降雨间隔时间较长且强度小。因此本研究采用P=5.0 a、前期干旱日为2 d的降雨代表夏季降雨，P=0.5 a、前期干旱日为30 d的降雨代表春秋季降雨。

采用模型对不同季节降雨引起的COD污染情况进行了模拟，结果见图4。夏季降雨污染物浓度峰值明显低于春秋季，夏季COD质量浓度峰值为44 mg/L，接近于《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅴ类限值，而春秋季COD质量浓度峰值则达到了183 mg/L，接近于生活污水。出现这种现象一是因为夏季降雨强度大，地面径流量大，对污染物有稀释作用，根据模拟结果，夏季径流峰值为0.26 m3/s，春秋季则为0.17 m3/s；二是因为春秋季降雨前干旱日较长，地面污染物累积较多。不同季节降雨引起的COD排放负荷变化趋势也有明显区别，夏季降雨COD排放负荷在30～55 min期间增长较快，55 min后增速明显变缓。春秋季降雨则在45～70 min期间增长较快。两者对比可发现，20～45 min时，夏季降雨COD排放负荷大于春秋季；由前述可知，在前期干旱日相同时，降雨强度越大，COD排放负荷越大，说明在此时段，降雨强度对COD排放负荷的影响起主导作用。50 min后，春秋季降雨COD排放负荷快速增加，超过夏季，降雨强度对COD排放负荷的影响逐渐减弱，前期干旱日影响起主导作用。降雨历时达到120 min时，春秋季降雨的COD排放负荷为42.7 kg，远高于夏季的22.3 kg，是夏季的1.9倍。

图4 不同季节降雨的污染物排放Fig.4 Pollutant emission of rainfall in different seasons

由此可以看出，以北京市为代表的北方地区，雨水径流污染控制重点在春秋季的降雨污染物，特别是春季，经过秋冬季长时间的污染物积累，降雨中污染物浓度和排放负荷均较大。

2.2 雨污合流制下的人工湿地环境效益评估

人工湿地汇水区内采用雨污合流制管网，考虑生活污水的排放，分春秋季和夏季两种场景，预测人工湿地对雨污水污染物的削减效果，从而对不同季节时人工湿地的环境效益进行评价。生活污水排放量按照人均污水产生量64 L/d和居住人数进行计算，COD按250 mg/L计[27]。从模拟结果(见图5)可以看出，春秋季降雨中，雨污水COD浓度在15、55 min时出现两个峰值，分别是生活污水的排放和降雨径流引起的。55 min后，COD浓度逐渐降低，80 min时，COD质量浓度降至37 mg/L。在夏季降雨中，雨污水COD浓度峰值出现在15、45 min，55 min时，COD质量浓度降至32 mg/L。

图5 人工湿地对COD的削减量Fig.5 COD reduction by constructed wetland

研究区域所在流域的目标水质为GB 3838—2002 Ⅴ类，因此水质优于Ⅴ类的雨污水不进行处理，直接溢流排放至地表水体，劣于Ⅴ类的雨污水进入调蓄池和人工湿地进行处理后排放。综合考虑实际监测和文献报道，调蓄池和人工湿地对COD的总削减率取50%[28-31]。

春秋季降雨中，人工湿地需对前80 min的雨污水进行收集处理，截至此时间点，汇入到人工湿地的水量达到348 m3。人工湿地总体可容纳水量约为150 m3，其余水量溢流进入调蓄池，通过人工湿地进行错峰处理，可实现水质劣于GB 3838—2002 Ⅴ类的雨污水全收集处理。按照上述情形，在此场降雨中人工湿地COD削减量为18.4 kg。同理可计算出夏季降雨中，水质劣于Ⅴ类的雨污水量约为129 m3，人工湿地可以将其全部收集处理，COD削减量为3.6 kg。

通过上述研究可以看出，北京地区春秋季降雨的污染物排放负荷较夏季更大。从水环境规划的角度，雨水工程在春秋季需承担更大的处理负荷。因此在实际应用中，可以因地制宜采用收集调蓄、错峰处理的方案，使雨水工程发挥更大的环境效益。

3 结论与建议

本研究利用SWMM进行了农村居民区雨水污染预测，发现春秋季降雨的污染物排放负荷远大于夏季，春秋季降雨污染控制，特别是初期雨水治理应引起重视。北京地区夏季和春秋季降雨中，雨水工程面临的雨污水处理压力有较大差别。春秋季降雨量相对较小，但是雨水工程需要承担的雨污水处理负荷较大，夏季则相反。因此建议北京地区居民区雨水工程根据季节采用更适宜的运行方式，提高雨水工程的利用率和处理效率。

本研究结合流域水质控制目标，建立了雨污合流制下的雨水工程环境效益评估方法，有利于今后的水环境精细化管理，特别是非点源污染清单的建立，但是仍需对不同类型、不同规模的雨水工程进行系统评估，为流域尺度非点源污染控制提供基础数据。另外本研究建立的模型仍然有需要改进的地方，如研究区域采用雨污合流管网，但是模型没有考虑雨水冲刷管网沉积物造成的污染排放；又如模型多采用文献数据，应在北京市内分区域进行模型参数的实验，准确测定水质模型所需要的参数，建立更加精准的雨水污染负荷模型。