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近年来中国极端降雨增多, 城市雨洪灾害频发[1-2]。城市化进程加快, 造成区域不透水面积占比增加, 降雨在不透水地表迅速转化成径流, 易形成洪峰[3-6], 加重了市政管网的排水压力, 增加了城市内涝发生的风险[7-9]。当前中国不仅遭受城市内涝频发的威胁, 也面临着水资源短缺的窘境。为有效缓解城市水问题, 提升水资源的利用率, 借鉴发达国家的经验, 中国提出“海绵城市”的建设理念, 开展城市雨水综合管理[10]。即通过建设一些费用低、结构设施简单、注重源头控制的低影响开发(LID)设施来实现对雨水资源的有效管控。
植草沟作为LID措施的一种, 主要在重力流作用下收集净化雨水, 对道路等不透水区域具有削减水量和净化水质的作用[11]。张曼等[12]研究发现组合布设LID较单独布设植草沟等单项设施对短历时降雨有明显的削峰、延长产流作用；沈子欣等[13]发现优化植草沟的结构参数可以缓解城市排水压力, 有效控制城市面源污染；侯改娟[14]针对采用包含植草沟在内的低影响开发技术小区的雨水系统模拟研究, 得出随着重现期增大, 该雨水系统模型的径流控制效果以及对污染物的负荷削减率均呈下降趋势；Davis等[15]、Stagge等[16]研究发现植草沟对暴雨有径流削减和水质改善作用。国内外学者对植草沟进行了大量研究, 但大多是对组合布设的LID设施或以包含低影响设施在内的整个片区为研究对象, 对地表径流调控及污染物削减效果进行研究, 鲜有单独研究设计参数对植草沟径流调控效果的影响, 而优化的设计参数可使植草沟更好地服务于海绵城市建设, 故值得深入研究。
针对设计参数对植草沟径流调控效果影响的研究空缺, 本文参考设计手册中植草沟的设计参数, 应用耦合了水文及水动力过程的二维水动力模型—GAST模型[17], 在高精度地形数据的基础上, 量化分析不同设计参数对植草沟地表径流调控影响效果, 为其设计、规划及推广应用提供技术支撑。
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本文应用基于显卡加速的地表水及其伴随输移过程的GAST模型(GPU Accelerated Surface Water Flow and Transport Model)[17-18]进行数值模拟。模型汇流过程基于单元中心有限体积法求解二维全动力浅水方程(SWEs), 不考虑运动黏性项、紊流黏性项、风应力和科氏力, 二维非线性浅水方程守恒格式的矢量形式[17]为:
$$ \frac{{\partial \mathit{\boldsymbol{q}}}}{{\partial t}} + \frac{{\partial \mathit{\boldsymbol{f}}}}{{\partial c}} + \frac{{\partial \mathit{\boldsymbol{g}}}}{{\partial y}} = \mathit{\boldsymbol{S}} $$ (1) $$ \begin{array}{c} \mathit{\boldsymbol{q}} = \left[ \begin{array}{l} h\\ {q_x}\\ {q_y} \end{array} \right]\mathit{\boldsymbol{F}} = \left[ \begin{array}{c} uh\\ u{q_x} + g{h^2}/2\\ u{q_y} \end{array} \right]\mathit{\boldsymbol{G}} = \left[ \begin{array}{c} vh\\ v{q_x}\\ v{q_y} + g{h^2}/2 \end{array} \right]\\ \mathit{\boldsymbol{S}} = \left[ \begin{array}{c} i\\ - gh\partial {z_{\rm b}}/\partial x\\ - gh\partial {z_{\rm b}}/\partial y \end{array} \right] + \left[ \begin{array}{c} 0\\ - {C_{\rm f}}u\sqrt {{u^2} + {v^2}} \\ - {C_{\rm f}}v\sqrt {{u^2} + {v^2}} \end{array} \right] \end{array} $$ (2) 式中:q为变量矢量, 包括水深h及两个方向的单宽流量qx和qy；g为重力加速度；u、v分别为x、y方向的流速；F、G分别为x、y方向的通量矢量；S为源项矢量, 包括下渗源项、底坡源项及摩阻力源项；i为净雨率；zb为河底高程；Cf为床面摩擦系数, Cf=gn2/h1/3, n为曼宁系数。
降水经历了蒸发、入渗等水量损失后, 净雨率i计算公式为
$$ i = {i_{\rm a}} + {Q_{\rm in}} - {f_{\rm p}} - E $$ (3) 式中:ia为降雨强度；Qin为入流强度；fp为下渗强度；E为蒸发速率。
产流过程中, 各个物理过程的相互作用非常重要。模型耦合了Hargreaves方法和Green-Ampt模型来分别求解蒸发和下渗过程, 以此计算产流过程水量损失。其中Hargreaves方法基于每日最高气温及最低气温对蒸发速率进行估算, 控制方程如下:
$$ E = 0.002{\rm{ }}3\left( {{R_{\rm a}}/\lambda } \right)T_{\rm r}^{1/2}\left( {{T_{\rm a}} + 17.8} \right) $$ (4) $$ \lambda = 2.50 - 0.002{\rm{ }}361{T_{\rm a}} $$ (5) 式中: Ra为大气顶层太阳辐射, MJ/(m2·d), 可根据时间与地理位置数据计算；Tr为计算时段内的最高气温与最低气温之差, 即Tr=Tmax－Tmin；Ta为计算时段内的平均气温, 即Ta=(Tmax+Tmin)/2；λ为汽化潜热, MJ/kg。
Green-Ampt下渗模型假定在土壤水分入渗过程中, 处于饱和水状态的土壤中存在干湿区域截然分开的湿润锋面。下渗过程土壤水分剖面随时间的变化类似于气缸中的活塞沿深度方向不断向下推进。控制方程如下:
$$ {f_{\rm p}} = {K_{\rm S}}\left( {\frac{{d + {L_{\rm S}} + {\varphi _{\rm S}}}}{{{L_{\rm S}}}}} \right) $$ (6) 式中: KS为饱和导水率, cm/min；d为土壤表层积水深度, cm；LS为湿润锋深度, cm；φS为毛管吸力, cm。
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模型产流过程遵循水量平衡原理, 应用动力波方法对城市雨洪地表水汇流过程进行数值模拟计算, 采用Godunov格式有限体积法求解二维浅水方程, 二阶MUSCL(Monotonic Upstream-Centered Scheme for Conservation Laws)方法对变量值进行空间插值来提高计算精度[18-19]。在控制单元内, 通过HLLC(Harten-Lax-van Leer-Contact)近似黎曼求解器对界面上的物质与动量通量求解计算[20]。采用底坡通量法处理复杂地形引起的动量不守恒问题, 即将一个计算单元内的坡面源项转换为位于该单元边界上的通量。该方法能与界面通量很好地协调, 便于达到全稳条件。摩阻力使用半隐式法进行计算。解决洪涝过程中常遇到的干湿交替问题时, 在提出静水重构法(Hydrostatic Reconstruction)[17]的基础上, 引入了精度格式自适应方法, 即在干湿边界处水深急剧变化的条件下, 算法的二阶格式自动降阶为一阶, 以保证计算稳定性, 并采用二步龙格—库塔方法[21]来进行时间推进。为提升高分辨率DEM的计算效率, 本模型采用GPU并行计算技术实现高速运算, GPU内有数以千计小而节能的核以提供强劲的并行计算性能, 而显式Godunov格式的有限体积法非常适合GPU并行计算；编程语言采用C++程序读取网格、初始和边界条件并输出结果, 并结合CUDA(Compute Unified Device Architecture)语言实现GPU高速并行循环计算。
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为研究传输型植草沟参数对地表径流调控作用的影响效果, 本文选取植草沟其中一部分进行研究, 假设本段与前后段间无水量交互, 如图 1所示。参考沣西新城设计手册中植草沟的参数取值(表 1), 通过高效高精度数值模型模拟得出单一变量如植草沟溢流井位置、横坡坡度、纵坡坡度等参数对径流控制效果的影响规律。
图 1 植草沟示意
Figure 1. Schematic diagram of grass swale
表 1 植草沟设计参数参考
Table 1. Design parameter reference of grass swale
设计参数 浅沟长度 横向坡度 纵向坡度 曼宁系数 取值(范围) 宜大于30 m ≤1:3 0.3%~0.5% 0.2~0.3 模拟中采用0.02 m高精度地形数据, 共计252 252个方形网格。植草沟长×宽为40 m×86 m, 内部浅沟长×宽为40 m×0.48 m。参考沣西新城植草沟设计标准, 道路植草沟每隔40 m设置一个入流口和溢流井, 见图 1。入流口宽0.5 m, 位于下游侧9.98 m处。溢流井井口长×宽为2.52 m×0.4 m。植草沟溢流井处以堰流公式计算, 各参数依据参考文献[22]取值, 其余边界均为闭边界。堰流公式为
$$ q = {c_0}a{h^b} $$ (7) 式中: q为流量, m3/s；c0为有效系数, 取1；a、b为考虑入口类型和几何特征的系数, a=1.656 6, b=1.5；h为堰上水头, m。
下渗采用Green-Ampt模型, 假设植草沟土壤饱和, 稳定下渗率取300 mm/h。因设计暴雨入流时间较短, 蒸发可忽略不计。参考表 1, 植草沟曼宁系数取为0.24, 溢流井及入水口不透水处的曼宁系数取为0.014[23]。
通过沣西新城设计暴雨公式(式(8))得到不同重现期2 h设计暴雨[24], 暴雨雨型选用P & C法根据实测降雨资料推求, 暴雨公式根据咸阳气象站30年以上实测降雨数据推求。暴雨公式为
$$ {i_{\rm a}} = \frac{{446.367{\rm{ }}6 \times (1 + 1.971{\rm \lg} p)}}{{{{(t + 7.424{\rm{ }}6)}^{0.812{\rm{ }}4}}}} $$ (8) 式中:p为降雨重现期；t为降雨历时, min。各重现期2 h设计暴雨过程见图 2, 设计暴雨最大暴雨强度及降雨量见表 2。
图 2 沣西新城不同重现期设计暴雨
Figure 2. Hyetography of the design storms with different return periods in Fengxi New City
表 2 沣西新城不同重现期2 h设计暴雨最大暴雨强度及降雨量
Table 2. Maximum rainstorm intensity and rainfall in 2 hours for different return periods Fengxi New City
设计暴雨重现期/a 最大设计暴雨强度/(mm·h-1) 降雨量/mm 1 54.4 17.5 2 86.8 27.9 10 161.7 52.0 50 236.9 76.2 植草沟汇流比为5:1, 由式(9)计算植草沟理论入流流量[25], 得出不同重现期设计暴雨入流过程。降雨推求流量公式为
$$ Q = \varphi {i_{\rm a}}F $$ (9) 式中:Q为雨水设计流量, L/s；φ为径流系数, 根据《室外排水设计规范：GB 50014—2006》(2016年版), 研究中取为0.85；F为汇水面积, m2。
植草沟径流调控效果通过径流控制率、峰值削减率、峰现推迟时间体现, 其计算方法见式(10)—式(12)。
$$ r = \left( {1 - \frac{{{w_{\rm out}}}}{{{w_{\rm in}}}}} \right) \times 100\% $$ (10) 式中: r为径流控制率；wout为出流总水量, m3；win为入流总水量, m3。
$$ {R_{\rm p}} = \left( {1 - \frac{{{Q_{\rm out\ \max }}}}{{{Q_{\rm in\ \max }}}}} \right) \times 100\% $$ (11) 式中: Rp为峰值削减率；Qin max为入流峰值流量, m3/s；Qout max为出流峰值流量, m3/s。
$$ \Delta t = {t_{\rm out}} - {t_{\rm in}} $$ (12) 式中: Δt为峰现推迟时间, s；tout为出流过程洪峰出现时间, s；tin为入流过程洪峰出现时间, s。
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因传输型植草沟缺乏实测数据, 为验证模型模拟精度, 本文采用径流调控原理相同且有实测数据的生物滞留设施进行模型验证。该生物滞留设施——雨水花园位于沣西新城康定和园内, 直径5.5 m, 深度15 cm, 汇流比为15: 1。在其入流口和出流口分别装有三角堰和水位监测仪来测量雨水入流出流过程, 对雨水花园的径流调控效果进行监测。图 3为沣西新城康定和园雨水花园实拍图, 图 4为雨水花园示意图。
图 3 雨水花园实拍图
Figure 3. Photograph of the rain garden
图 4 雨水花园示意
Figure 4. Schematic diagram rain garden
计算区域由101 332个长度为0.02 m的方形网格组成。考虑到植物对入流过程的影响, 曼宁系数取0.24[26]。下渗采用Green-Ampt模型, 雨水花园前期蓄水12 cm, 假设土壤饱和, 稳定下渗率取90 mm/h。
选取2017年8月7日11时03分至12时39分约1.7 h场次降雨及2017年8月20日17时13分至18时45分历时约1.5 h场次降雨的液位监测数据进行模拟验证。因2017年8月7日降雨历时长达8 h有余, 为了缩短模拟时间, 仅选取该场次部分降雨进行模拟。通过堰上水头模拟值与实测值的均方根误差ERMS来评价模型的可靠度。ERMS是评价拟合效果最常用的指标, 值为0表示完全吻合, 如果该值小于观测值标准偏差的一半, 则表明模型性能良好[27]。ERMS计算公式为
$$ {E_{\rm RMS}} = \sqrt {\frac{{\sum\limits_{i = 1}^N {{{\left( {{M_i} - {S_i}} \right)}^2}} }}{N}} $$ (13) 式中: Mi为第i时刻堰上水头观测值；Si为第i时刻堰上水头模拟值；N为观测次数。
2017年8月7日雨水花园出流口处实测堰上水头与模拟堰上水头对比结果如图 5所示, 2017年8月20日雨水花园出流口处实测堰上水头与模拟堰上水头对比结果如图 6所示。实测降雨模型验证结果如表 3所示, 由表 3可知, 模型模拟两场实测降雨的ERMS均小于实测水头标准偏差的一半, 可见GAST模型可靠度较高, 可应用于植草沟径流调控效果的模拟研究。
图 5 2017年8月7日雨水花园出流口处实测堰上水头与模拟堰上水头对比
Figure 5. Comparison between measured and simulated weir head at the outlet of rain garden on August 7, 2017
图 6 2017年8月20日雨水花园出流口处实测堰上水头与模拟堰上水头对比
Figure 6. Comparison between measured and simulated weir head at the outlet of rain garden on August 20, 2017
表 3 实测降雨模型验证结果
Table 3. Actual rainfall model to verify the results
降雨日期 实测水头标准偏差/m ERMS/m 2017年8月7日 0.032 88 0.014 29 2017年8月20日 0.036 89 0.016 69 -
重现期1年一遇设计暴雨入流条件下, 植草沟横坡坡度为1/4, 纵坡坡度为0.3%, 模拟溢流井分别位于入水口处、距入水口上游侧2.46 m、距入水口下游侧2.46 m时植草沟的径流调控效果。
各指标模拟结果见表 4, 入流—溢流过程见图 7。溢流井位置变化对植草沟的径流峰值削减、径流调控效果有明显提升作用。溢流井位于入水口上游侧、入水口处和入水口下游侧, 径流控制率分别为98.90%、90.43%和89.16%；径流峰值削减率分别为96.50%、81.09%、68.43%；峰现推迟时间均为300 s。进入浅沟的水流在重力作用下向下游流动, 位于下游侧的溢流井溢流进的水量最多, 入水口处次之, 入水口上游侧最少。故溢流井位于入水口上游侧的径流调控效果较优, 入水口处次之, 入水口下游侧较差。
表 4 溢流井不同位置下植草沟各指标变化
Table 4. Index change of grass swale runoff under different positions of overflow well
溢流井位置 入流水量/m3 出流水量/m3 径流控制率/% 峰值削减率/% 峰现推迟时间/s 上游侧 5.540 0.060 0 98.90 96.50 300 入水口处 5.540 0.530 0 90.43 81.09 300 下游侧 5.540 0.600 0 89.16 68.43 300 
图 7 溢流井不同位置入流—溢流过程
Figure 7. Inflow—overflow process diagram for different locations of overflow wells
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1年一遇设计暴雨入流条件下, 植草沟纵坡坡度为0.3%, 井沿高8 cm。对不同溢流井位置情况皆进行了数值模拟, 发现溢流井位置对不同横坡坡度径流调控规律无影响。此处对溢流井位于入水口处、不同横坡坡度对植草沟径流控制效果的影响进行详细分析。
入流—溢流过程见图 8，各指标模拟结果见表 5。溢流井位于入流口处的植草沟, 仅改变横坡坡度, 径流控制效果和径流峰值会随坡度变缓而坡度为1/3、1/4、1/5和1/7时, 其径流控制率分别为85.38%、90.43%、94.07%、98.38%；径流峰值变化率分别为73.99%、81.09%、87.58%、96.50%；峰现推迟时间均为300 s。由于下渗能力相同的条件下, 横坡坡度越缓, 水流流速越慢, 下渗时间越长, 下渗水量越多, 径流控制效果越显著。
图 8 不同横坡入流—溢流过程
Figure 8. Different cross-slope inflow—overflow process diagram
表 5 不同横坡坡度下植草沟各指标变化
Table 5. Change of the indexes of grass swale runoff under different cross-slope
横坡坡度 入流水量/m3 出流水量/m3 径流控制率/% 峰值削减率/% 峰现推迟时间/s 1/3 5.540 0.810 0 85.38 73.99 300 1/4 5.540 0.530 0 90.43 81.09 300 1/5 5.540 0.320 0 94.07 87.58 300 1/7 5.540 0.090 0 98.38 96.50 300 -
重现期为1年一遇设计暴雨入流时, 植草沟横坡坡度1/5, 井沿高8 cm。对不同溢流井位置情况皆进行了数值模拟, 发现井位置对不同纵坡坡度的径流调控规律无影响。此处对溢流井位于入水口下游侧、不同纵坡坡度对植草沟径流调控的影响效果进行详细分析。
入流—溢流过程见图 9, 各指标模拟结果见表 6。溢流井位于入水口下游侧的植草沟, 其径流控制效果、峰值削减均会随纵坡坡度变缓增加。纵坡坡度为0.5%、0.4%和0.3%时, 植草沟的径流控制率分别为77.80%、86.28%和93.50%；径流峰值变化率分别为51.50%、63.76%、79.65%；峰现推迟时间均为300 s。因纵坡坡度越缓, 水流在沟底流动越慢, 与沟底接触的时间越长, 同等下渗能力条件下下渗水量越多, 径流调控效果越明显。且对溢流井位于不同位置、所有横、纵坡组合设计数值模拟, 对比分析发现:溢流井在入水口上游侧, 横坡坡度1/5、纵坡坡度0.3%时, 植草沟径流控制率可达99.99%, 此时已实现最优径流调控效果。
图 9 不同纵坡入流—溢流曲线
Figure 9. Different vertical-slope inflow—overflow process diagram
表 6 不同纵坡坡度植草沟各指标变化
Table 6. Change of the indexes of grass swale runoff on different vertical-slope
纵坡坡度/% 入流水量/m3 出流水量/m3 径流控制率/% 峰值削减率/% 峰现推迟时间/s 0.50 5.540 1.230 77.80 51.50 300 0.40 5.540 0.760 0 86.28 63.76 300 0.30 5.540 0.360 0 93.50 79.65 300 -
植草沟横坡坡度1/3, 纵坡坡度0.3%, 溢流井位于入水口的上游侧, 模拟在1年一遇、2年一遇、10年一遇、50年一遇设计暴雨入流条件下植草沟的径流控制效果。
不同重现期设计降雨入流条件下, 各指标模拟结果见表 7, 入流—溢流过程见图 10。当植草沟的溢流井位于入流口上游侧时, 随着设计暴雨入流重现期增大, 植草沟的径流控制效果及径流峰值会降低。其中设计暴雨入流过程为1年一遇、2年一遇、10年一遇、50年一遇时, 植草沟径流控制效果分别为94.4%、76.08%、54.14%、42.84%；峰值变化率分别为83.35%、54.70%、38.85%、33.59%；峰现延迟时间均为300 s。由于入流重现期的增大, 进入植草沟的水量增多, 达到植草沟自身蓄渗容量时溢流至井内的水量增多。故重现期越大, 其径流控制率越小。
表 7 不同重现期设计暴雨入流条件下植草沟各指标变化
Table 7. Changes of the indexes of grass swale under the inflow condition of hyetography of the design storms with different return periods
重现期/a 入流水量/m3 出流水量/m3 径流控制率/% 峰值削减率/% 峰现推迟时间/s 1 5.540 0.310 0 94.40 83.35 300 2 8.820 2.110 76.08 54.70 300 10 16.44 7.540 54.14 38.85 300 50 24.09 13.77 42.84 33.59 300 
图 10 不同重现期入流条件下入流—溢流曲线
Figure 10. Different return periods inflow—overflow process diagram
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(1) 经验证, 模型模拟结果模拟值与实测值的ERMS均小于实测水头标准偏差的一半, 表明该模型精度较高, 可应用于植草沟径流调控效果数值模拟研究。
(2) 溢流井位置可明显改善植草沟的径流调控性能。位于入水口上游侧时植草沟径流控制效果较优, 入水口处次之, 入水口下游侧较差。且当横坡坡度1/4、纵坡坡度0.3%时, 溢流井位置改变径流控制效果可提升2%~10%。峰值削减提高13%~28%。
(3) 横、纵坡坡度越缓, 植草沟的径流调控作用越显著。横坡坡度从1/3~1/7变化时, 径流控制率提高4%~13%, 峰值削减效果提升6%~23%；纵坡坡度从0.5%~0.3%变化时, 径流控制率提高7%~16%, 峰值削减效果提升12%~29%。
(4) 随着重现期的增大, 植草沟的径流控制、峰值削减效果逐渐降低。径流控制效果的变化范围为42.84%~94.40%, 峰值削减率为33.59%~83.35%。
(5) 1年一遇设计暴雨入流条件下, 溢流井在入水口上游侧, 横坡坡度为1/5、纵坡坡度为0.3%时, 植草沟可完全控制降雨径流, 发挥最优调控效果。
通过上述研究可知, 植草沟具有控制径流、削减洪峰、推迟峰现时间的作用, 可较好地应用于海绵城市建设。建议海绵城市道路低影响开发措施规划设计时可参考以上模拟规律, 在参数取值范围及地形条件允许情况下, 将植草沟溢流井设置于入流口上游侧, 横坡坡度≤1/5、纵坡坡度≤0.4%, 在实现既定造价的前提下达到最佳径流控制效果。
Simulation of response law for control effect of runoff control at grass swale to key design parameters
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摘要: 为分析道路低影响设施植草沟主要设计参数对地表径流调控作用的影响规律，应用一套耦合了水文和水动力过程的数值模型，研究各设计参数对植草沟径流控制作用的调控效果，经验证模型模拟精度可满足研究要求。模拟结果表明：植草沟具有削减洪峰洪量、推迟峰现时间的作用。且溢流井位于入水口上游侧，横、纵坡坡度越缓时，植草沟径流控制效果越显著。溢流井位置改变时径流控制效果差值达2%~10%，峰值削减差异为13%~28%；横坡坡度从1/3~1/7变化时，径流控制率提高4%~13%，峰值削减效果提升6%~23%；纵坡坡度从0.5%~0.3%变化时，径流控制率提高7%~16%，峰值削减效果提升12%~29%。数值模拟得出各设计参数的影响规律，可用于指导植草沟的规划设计，为其推广应用提供参考。Abstract: As one of the effective Low Impact Development measure, the grass swale has been widely used in road construction. In order to analyze the grass swale effects on the surface runoff control under different design parameters, a numerical model coupled hydrology and hydrodynamic processes is used. The reliability was verified against the measured runoff process. The simulation results show that grass swale plays an important role in reducing flood peak and delaying the peak time. The runoff control rates are more significant for grass swale with gentler transverse and vertical slops, and the overflow well located on the upper reaches of the flow inlet. Moreover, when the position of the overflow well varies, the runoff control rate and the flood peak reduction can be changed by 2% to 10% and 13% to 28%, respectively. If the transverse slope changes from 1/3 to 1/7, the runoff-control and flood-peak reduction rates can be increased by 4%-13% and 6%-23%, respectively. Besides, the runoff-control and flood-peak reduction rates are respectively improved by 7% to 16% and 12% to 29%, as the vertical slope changes from 0.5% to 0.3%. The conclusions obtained from numerical simulations provide design guidance of the grass swale and further widen the application.
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图 2 沣西新城不同重现期设计暴雨
Figure 2. Hyetography of the design storms with different return periods in Fengxi New City
图 5 2017年8月7日雨水花园出流口处实测堰上水头与模拟堰上水头对比
Figure 5. Comparison between measured and simulated weir head at the outlet of rain garden on August 7, 2017
图 6 2017年8月20日雨水花园出流口处实测堰上水头与模拟堰上水头对比
Figure 6. Comparison between measured and simulated weir head at the outlet of rain garden on August 20, 2017
图 7 溢流井不同位置入流—溢流过程
Figure 7. Inflow—overflow process diagram for different locations of overflow wells
图 10 不同重现期入流条件下入流—溢流曲线
Figure 10. Different return periods inflow—overflow process diagram
表 1 植草沟设计参数参考
Table 1. Design parameter reference of grass swale
设计参数 浅沟长度 横向坡度 纵向坡度 曼宁系数 取值(范围) 宜大于30 m ≤1:3 0.3%~0.5% 0.2~0.3 
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表 2 沣西新城不同重现期2 h设计暴雨最大暴雨强度及降雨量
Table 2. Maximum rainstorm intensity and rainfall in 2 hours for different return periods Fengxi New City
设计暴雨重现期/a 最大设计暴雨强度/(mm·h-1) 降雨量/mm 1 54.4 17.5 2 86.8 27.9 10 161.7 52.0 50 236.9 76.2
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表 3 实测降雨模型验证结果
Table 3. Actual rainfall model to verify the results
降雨日期 实测水头标准偏差/m ERMS/m 2017年8月7日 0.032 88 0.014 29 2017年8月20日 0.036 89 0.016 69
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表 4 溢流井不同位置下植草沟各指标变化
Table 4. Index change of grass swale runoff under different positions of overflow well
溢流井位置 入流水量/m3 出流水量/m3 径流控制率/% 峰值削减率/% 峰现推迟时间/s 上游侧 5.540 0.060 0 98.90 96.50 300 入水口处 5.540 0.530 0 90.43 81.09 300 下游侧 5.540 0.600 0 89.16 68.43 300
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表 5 不同横坡坡度下植草沟各指标变化
Table 5. Change of the indexes of grass swale runoff under different cross-slope
横坡坡度 入流水量/m3 出流水量/m3 径流控制率/% 峰值削减率/% 峰现推迟时间/s 1/3 5.540 0.810 0 85.38 73.99 300 1/4 5.540 0.530 0 90.43 81.09 300 1/5 5.540 0.320 0 94.07 87.58 300 1/7 5.540 0.090 0 98.38 96.50 300
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表 6 不同纵坡坡度植草沟各指标变化
Table 6. Change of the indexes of grass swale runoff on different vertical-slope
纵坡坡度/% 入流水量/m3 出流水量/m3 径流控制率/% 峰值削减率/% 峰现推迟时间/s 0.50 5.540 1.230 77.80 51.50 300 0.40 5.540 0.760 0 86.28 63.76 300 0.30 5.540 0.360 0 93.50 79.65 300
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表 7 不同重现期设计暴雨入流条件下植草沟各指标变化
Table 7. Changes of the indexes of grass swale under the inflow condition of hyetography of the design storms with different return periods
重现期/a 入流水量/m3 出流水量/m3 径流控制率/% 峰值削减率/% 峰现推迟时间/s 1 5.540 0.310 0 94.40 83.35 300 2 8.820 2.110 76.08 54.70 300 10 16.44 7.540 54.14 38.85 300 50 24.09 13.77 42.84 33.59 300
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