基于近40 年降水数据的全国七大地理区屋面雨水利用可行性研究

2024-02-16张宸于江华凌长盛善强苏韦

环境工程技术学报 2024年1期

张宸，于江华*，凌长，盛善强，苏韦

1.南京信息工程大学环境科学与工程学院

2.日照市生态环境局东港区生态环境保护综合执法大队

近年来，随着城市化进程的加快和人口的快速增长，城市水污染加剧，城市水资源供需矛盾日益突出，水资源短缺已经成为亟待解决的难题[1-3]。在此背景下，城市雨水作为一种较清洁的非常规水资源，具有收集方便、污染负荷低和处理简单等优势，受到了越来越多学者的关注，已成为解决我国水资源短缺问题的重要途径之一[4-5]。城市雨水利用能有效缓解城市供水压力和强化城市雨水管理系统，具有良好的社会效益、经济效益和环境效益[6-7]。然而，由于我国降水受气候和地形的影响，在空间上分布不均匀，导致城市雨水利用在时间和空间上也存在显著差异[8]。因此，研究不同地区降水特征及其对雨水利用可靠性的影响具有重要意义。

目前，国内外开展了大量关于雨水利用的研究。一些研究致力于雨水收集系统的可靠性和设计参数的分析，如Imteaz 等[9]基于水量平衡模型，在墨尔本建立了雨水收集系统，对该地区雨水利用可靠性进行分析，发现降水量、集雨面积、日用水需求量和设计的雨水罐容积对雨水利用的可靠性具有显著影响；毛龙富等[10]建立日降水-用水平衡模型，对云南省红河州泸西县石漠化区典型家庭集雨水窖最佳尺寸进行了探讨；邢国平等[11]开发了适用于当地、规模适度的城市雨水利用设施的设计和计算方法。一些研究重点关注雨水利用带来的效益，如樊超等[12]通过建造雨水罐、蓄水池，改造排水系统等措施对固原市某小区进行海绵化改造，给小区带来了良好的雨水调蓄效益、经济效益和生态效益；冯峰等[6]对郑州市雨水资源利用潜力进行了估算，结果显示郑州市城区年均可汇集雨水利用量为0.86 亿m3，产生的可量化的效益为4.74 亿元；Bashar 等[13]评估了雨水收集系统在孟加拉国6 个主要城市的经济效益，发现在持续丰水年的情况下，各城市雨水回收系统的投资回收期为2～7 年。

尽管这些研究覆盖了雨水利用的各个方面，但关注大空间尺度的研究较少，尤其在国内对雨水利用的研究基本集中在某一区域，鲜有在全国范围内对雨水利用进行全面分析和总结的研究。另外，我国雨水利用工程的设计多采用国外的经验公式，或由年降水量估算而来，我国幅员辽阔、地区差异明显，采用这2 种方式对一些地区也许并不合适。当前很多城市未开展屋面雨水利用工程的重要原因是无法根据当地降水特征等自然条件选择雨水利用方案和确定工程规模。因此，笔者以全国七大地理区为研究范畴，利用各地降水观测站近40 年的降水资料，从年均降水量分布和降水集中度等方面分析不同地理区的降水特征；根据水量平衡原理，建立日降水量-用水量平衡模型，讨论降水特征、雨水罐设计容积、日需水量和雨水收集面积对屋面雨水利用可靠性和节水效率的影响，以期为我国城市雨水利用提供参考和理论指导。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区

我国陆地面积约960 万km2，其中山区面积占1/3，地势西高东低，呈阶梯状分布；东部多平原、丘陵，西部多山地、盆地。东部属季风气候，西北部属温带大陆性气候，青藏高原属高寒气候。根据气候、地形、文化、经济等因素，把中国划分为七大地理区域，即华东、华南、西南、华中、华北、东北和西北。综合考虑我国不同地理区的气候和地形条件差异，以七大地理区典型城市为研究对象进行雨水利用可靠性的研究。为使雨水利用可靠性分析更具有代表性，选择各典型城市多年平均降水量相近的降水年份作为该城市的研究年份。七大地理区典型城市地理位置及降水情况见表1。

1.2 数据来源

本研究的降水量数据来自中国气象局国家气象科学数据中心（http://data.cma.cn/），共收集了全国2 132 个降水监测站点近40 年（1980—2020 年）的月均、年均降水量数据和各地理区典型城市近20 年（2000—2020 年）的日降水量数据。浇洒绿地用水定额参考GB 50013—2018《室外给水设计标准》[14]，确定其用水量为3 L/（m2·d）；洗衣冲厕用水定额参考GB/T 50331—2002《城市居民生活用水量标准》[15]，确定冲厕用水定额为4～6 L/(次·人)，本研究取6 L/(次·人)，每人5 次/d；洗衣用水定额为50 L/次，一周3 次。

1.3 分析方法

1.3.1 降水特征

降水量对我国城市雨水利用有直接的影响，年降水量的大小决定了雨水资源化利用方式和处理方案[16]，本研究中用到的降水量为多年平均降水量。降水量在年内的分布情况对雨水利用同样具有较大的影响，降水量分布越集中的地区，雨水利用设施的设计与管理更加便捷[17]。

采用降水集中度（PCD）作为反映年内降水分布集中程度的指标[18]，具体公式如下：

式中：rij为第i年第j月的降水量，mm；i为年份；j为月序；N为月份数；Ri为第i年的降水量，mm；θj为研究时段内各月对应的方位角，整个研究时段的方位角设为360°，θj=360×(j−1)/12。

1.3.2 雨水利用可靠性

雨水利用可靠性是指屋面可收集利用的雨量在各场景下满足其用水需求的天数占全年总天数的比例[19]。为了分析中国不同地理区典型城市屋顶雨水收集系统的可靠性，采用Karim 等[20]构建的日降水量-用水量平衡模型〔式（2）～式（4）〕。该模型综合考虑日降水量、集雨面积、日需水量、初期弃流量及雨水罐设计容积对雨水利用可靠性的影响。模型假设收集的屋面雨水作为洗衣、冲厕和绿化的优先供水水源。基于我国住宅特征，选择6 层住宅楼（12 户）为研究对象，制定4 种研究场景，计算每种场景下所有居民1 天的总用水量，具体见表2。

表2 4 种研究场景的具体设置Table 2 Specific Settings of 4 kinds of research scenarios

式中：Qt为第t天雨水罐储存雨水的体积，m3；Pt为第t天收集到的屋面雨水量，m3；D为每日需水量，m3；ρ 为屋面径流系数，取0.9；H为日降水量，mm；A为集雨面积即屋面面积，m2；FFL 为初期弃流量，取150 L，当Qt−1＞FFL 时，第t天的初期弃流量为15 L[21]；OF 为溢流量，m3；C为雨水罐容积，m3。当Qt＜0 时，Qt取0；当Qt＞C时，Qt取C。

雨水利用可靠性计算公式如下：

式中：R为雨水利用可靠性，%；DTN为该年内的总天数，d；DUD为收集的屋面雨水水量不能满足日用水需求量的总天数，d。

节水效率（ηWSE）也被称为体积可靠性，其定义为雨水收集系统总供水量与总需水量的比值，计算公式如下：

式中Dt为第t天的用水量，m3。

溢流率（rOFR）是指在某年内从雨水罐溢流出去的雨水总量与系统流入总量的比值，溢流率越大，说明未有效利用的屋面雨水量越多。计算公式如下：

式中 OFt为第t天的溢流量，m3。

2 结果与分析

2.1 我国不同地理区近40 年降水特征

2.1.1 年均降水量特征

对全国各监测站点1980—2020 年的年均降水量数据进行整合归纳，得到各地理区的年均降水量分布（表3）。由表3 可知，七大地理区降水量呈现出显著差异性，华南地区、西南地区（除西藏西北部）、华东地区以及华中地区的湖南、湖北年均降水量较大，华北地区、东北地区和西北地区年均降水量较小。具体来看，华南地区年均降水量超过1 500 mm；华东地区除山东、安徽北部和江苏北部外，其他地区年均降水量均大于1 000 mm；华中地区的湖南大部分地区都在1 300 mm 以上，湖北达到1 000 mm，河南北部降水量较少但河南整体降水量依然在700 mm 以上；西南地区除西藏西北部和四川西北部年均降水量低于900 mm，其他地区均大于900 mm，局部地区甚至高达2 000 mm；华北地区（除内蒙古自治区较低，不到300 mm）年均降水主要集中在400～600 mm；东北地区的年均降水量多处于600 mm 左右，局部地区在800 mm 以上；而西北地区年均降水量最少，在300 mm 左右，只有陕西一些地区达到了600 mm。

表3 我国七大地理区各典型城市年均降水量Table 3 Average annual rainfall depth for typical cities in seven geographical regions of China mm

2.1.2 季节平均降水量特征

我国不同地理区季节平均降水量空间分布如表4所示。由表4 可知，各地理区季节平均降水量空间分布与年均降水量空间分布趋势一致，各季节平均降水量之间存在明显差异。季节平均降水量总体呈现出夏季＞春季、秋季＞冬季的趋势，各地理区降水量均以夏季最多，华东、华中的春季降水量明显高于秋季，其他地理区春季和秋季的降水量基本相当。其中，华南地区夏季平均降水量在700 mm 以上，秋季和春季也能达到400 mm；而西北地区和西南地区的西北部各季节的平均降水量几乎都小于200 mm，局部降水量达到200 mm。总的来说，我国降水量分布呈现出由东南向西北逐渐递减的趋势，各地理区降水都具有明显的季节性，东南部地区降水量远高于西北部地区。

2.1.3 降水集中度特征

通过各监测站点1980—2020 年的月均降水量数据计算出对应的降水集中度。不同地理区降水集中度空间分布（表5）与年均降水量空间分布存在显著差异。总体来看，我国西北、东北以及华北地区降水相对集中，平均集中度在0.200 以上，而其他地区降水相对分散，平均集中度低于0.185。我国西藏局部，华北地区（除山西、北京外），东北地区大部，西北地区大部，华东地区的山东、安徽北部和江苏北部以及华中地区的河南东部降水集中度达到0.200 以上；而降水量较大的华南地区、华东地区的南部及西南地区的东南部降水集中度相对较小，均不超过0.180。车伍等[8]开展过类似的研究，引入降水不均匀系数来定量分析中国南北城市的降水特征，发现北方城市的降水不均匀系数是南方城市的2 倍多。因此可以得出降水量较大的地区呈现出降水集中度较小的趋势，而降水量较小地区的降水更为集中。

表5 七大地理区各典型城市降水集中度Table 5 Precipitation concentration degree for typical cities inseven geographical regions of China

2.2 我国不同地理区屋面雨水利用可行性分析

2.2.1 屋面雨水利用可靠性对比

4 种研究场景下我国各地理区典型城市的屋面雨水利用可靠性如图1 所示。从图1(a)可以看出，各地理区典型城市屋面雨水利用可靠性随雨水罐容积的增加而增加，说明雨水储存量越大，收集的雨水越多，可利用的雨水就越多。但是当雨水罐容积大于10 m3时，雨水利用可靠性的增加显著放缓。这一结果与Bashar 等[13]对孟加拉国6 个城市的雨水收集系统进行研究得到的结果相似，其设定的情景是屋顶面积200 m2、人数为50 人的6 层居民楼，各城市的可靠性也是在雨水罐容积达到10 m3时增加显著减缓。各地理区典型城市的屋面雨水利用可靠性呈现出明显的差异，与降水量特征趋势一致（广州＞武汉＞南京＞昆明＞哈尔滨＞北京＞西宁）。广州、武汉、南京、昆明、哈尔滨、北京和西宁的屋面雨水利用可靠性最大值分别为89.36%、87.63%、58.53%、50.18%、29.22%、25.14%和21.74%，最小值分别为34.91%、29.46%、25.85%、31.54%、17.06%、14.96%和12.72%。

图1 4 种研究场景下各地理区典型城市屋面雨水利用可靠性Fig.1 Roof rainwater utilization reliability for typical cities in seven geographical regions of China under 4 research scenarios

对比图1（a）和图1（b）可知，场景Ⅱ的各地理区典型城市屋面雨水利用可靠性呈现的趋势与场景Ⅰ相似，但是远低于场景Ⅰ。表明日用水量对屋面雨水利用可靠性影响较大。这是因为日需求量增大时，雨水罐收集的雨水难以满足日用水需求，导致屋面雨水利用可靠性降低。

由图1（c）和图1（d）可知，场景Ⅲ与场景Ⅳ各典型城市屋面雨水利用可靠性呈现的趋势一致，但各典型城市在场景Ⅳ下实现的雨水利用可靠性要高于场景Ⅲ。这是由于集雨面积增加时，收集到的屋面雨水量更多，因而更容易满足日用水需求。

2.2.2 节水效率对比

在设定的4 种场景中，场景Ⅲ集雨面积小、用水量大，是条件设定最严苛的研究场景，选取场景Ⅲ研究各地区的节水效率，结果如图2 所示。从图2 可以看出，节水效率的变化趋势和雨水利用可靠性变化趋势〔图1（c）〕基本一致，但是数值上各地区的节水效率均高于雨水利用可靠性。因为在日用水需求较高的情况下，一年中会有多日无法满足用水需求，导致雨水利用可靠性偏低。7 座城市中，广州、武汉、南京、昆明的节水效率和可靠性的差异较明显，哈尔滨、北京、西宁的节水效率只比可靠性稍高。这是由于哈尔滨、北京、西宁处于半湿润/半干旱地区，年均降水量较低，因此节水效率较低。Zhang 等[22]评估了我国4 个城市雨水收集系统的节水效率，得到了与本研究相似的结论，即福州和北京由于处于季风气候带降水量比乌鲁木齐和银川高，因此福州和北京有相对更高的节水效率。

图2 场景Ⅲ下全国各地理区典型城市的节水效率Fig.2 Water saving efficiency for typical cities in seven geographical regions of China under scenarios Ⅲ

本研究中节水效率最大值（对应雨水罐容积15 m3）从高到低分别为广州（62.91%）、武汉（50.09%）、南京（44.14%）、昆明（35.63%）、北京（19.83%）、哈尔滨（19.24%）、西宁（16.02%）；节水效率最小值（对应雨水罐容积2 m3）从高到低分别为广州（24.20%）、武汉（23.22%）、昆明（19.65%）、南京（18.75%）、北京（9.40%）、哈尔滨（11.55%）、西宁（8.71%）。雨水罐容积超过12 m3后北京的节水效率超过了哈尔滨，这是由于在年均降水量近似的情况下，北京有几日降水量较高，雨水罐在这几日可以收集超过12 m3的雨水，因此节水效率进一步提高。而哈尔滨降水天数虽多于北京，但有一些天的日降水量较低，雨水被弃流导致无法有效利用。

2.2.3 溢流率对比

溢流率对屋面雨水利用的影响较大，溢流率越高，意味着未有效利用的雨水越多。控制溢流率在合理的范围内，能实现雨水资源化利用效益最大化。不同集雨面积时各地理区典型城市溢流率如图3 所示。从图3（a）可以看出，集雨面积为300 m2时各地理区典型城市的溢流率呈现出的差异较明显，降水量大的城市溢流率相对更高。总的来说，表现为广州＞武汉＞昆明（南京）＞哈尔滨（北京、西宁），其中哈尔滨、北京和西宁由于年均降水量较小溢流率差异不明显。各城市溢流率随雨水罐容积的增加而减小，但当雨水罐容积大于10 m3时，广州、武汉、南京、昆明溢流率随雨水罐容积的变化相对平缓，哈尔滨、北京和西宁的溢流率已经趋近于0。由图3（b）可知，集雨面积为400 m2时各地理区典型城市溢流率变化趋势和集雨面积为300 m2相似，但数值上均高于集雨面积为300 m2，这说明在用水量相同的情况下，集雨面积增大收集的雨量增多，雨水罐产生的溢流量增多。当雨水罐容积为15 m3时，哈尔滨、北京、西宁的溢流率为0，武汉、南京、昆明的溢流率不超过10%，只有广州溢流率较大，为22%。因此，在进行雨水收集系统的设计时需要考虑可靠性和溢流率来确定雨水罐的最佳尺寸。

图3 不同集雨面积下全国各地理区典型城市的溢流率Fig.3 Overflow rate for typical cities in seven geographical regions of China under different rainwater harvesting areas

3 讨论

3.1 雨水利用受降水特征的影响分析

从我国的年均降水分布来看，华南、华东、西南（除西藏西北部）进行雨水利用的可行性较高，东北、华北次之，西北地区的可行性最低。从降水季节分布来看，各地理区降水量均以夏季最高，春季、秋季次之，而冬季最低，但华东、华中、华南的冬季降水量仍较高，在100 mm 以上。从降水集中度来看，降水量大的地区集中度相对较低。因此综合分析可以得出，华南、西南（除西藏西北部）、华东（除了安徽北部、江苏北部和山东）、华中（除了河南北部）全年均适宜进行雨水利用，华北、东北、西北因为降水集中度高选择夏季进行雨水利用为佳。

3.2 屋面雨水利用的影响因素分析

屋面雨水利用可靠性在各地理区典型城市表现出巨大差异，这在宏观上是由降水量决定的，降水量越大的地区雨水利用可靠性越大[13]。例如在场景Ⅰ中，广州屋面雨水利用可靠性最高能达到89.36%，而西宁屋面雨水利用可靠性最高只能达到21.74%。在实际应用中，屋面雨水利用还受到溢流率、雨水罐容积、日用水需求量和集雨面积等因素的影响。从图1（a）可以看出，雨水罐容积为15 m3时，武汉的雨水利用可靠性与年降水量更高的广州接近，这是由于广州的日降水强度较高，在雨水罐容积为15 m3时溢流率依然很高。当日降水强度超过雨水罐储存容积时，雨水罐发生溢流，雨水利用可靠性并未提高，因此合理地控制溢流率对雨水资源化利用有重要意义。本研究的4 种场景中，在雨水罐容积大于10 m3时，雨水利用可靠性随雨水罐容积的增加显著放缓；当日用水需求量增加时，雨水利用可靠性下降明显；当集雨面积增大时，屋面雨水利用可靠性随之增大[23]。另一个值得注意的是，4 种场景中各典型城市的雨水利用可靠性均难以达到100%，其中有雨水罐容积和集雨面积不够大的原因，但也说明根据目前中国的住宅、人口、用水量等特征，各地区的城市屋面雨水利用无法完全满足居民日用水量需求，必须要城镇供水的补充。因此在各地理区典型城市进行雨水利用时，要综合考虑以上因素，因地制宜地设计出最适合当地的雨水利用方案，以实现雨水资源化利用的效益最大化。

目前很多国内学者进行雨水资源化利用的分析时，只考虑降水量的影响，而忽略了其他因素，这会导致对雨水资源化利用可行性的评估产生偏差。本研究分析了不同地区包括降水量、降水集中度的多个降水特征，同时分析了屋面雨水利用可靠性的多种影响因子及溢流率，结果可以更全面地比较和评估不同地区雨水资源化利用的可行性。