“(雨水)年径流总量控制率”辨析
南京信息工程大学,江苏南京 210044
Differentiation of “Volume Capture Ratio of Annual Rainfall”
收稿日期: 2019-09-17 网络出版日期: 2019-10-25
Received: 2019-09-17 Online: 2019-10-25
作者简介 About authors
林炳章(1944—),男,教授,博士生导师,美国国家海洋大气管理总署(NOAA)天气总局水文局水文气象设计研究中心原首席水文统计学家(Chief-Statistical-Hydrologist,1997—2009),其间曾主持全美暴雨频率图集的更新(NOAAAtlas14Updates),南京信息工程大学应用水文气象研究院(AHMRI)创院院长、水文气象学院(COHM)建院院长,住房和城乡建设部海绵城市建设技术指导专家委员会委员。通信方式:lbz@nuist.edu.cn。
“(雨水)年径流总量控制率”是近年来在中国海绵城市建设中出现的一个新名词,使用非常广泛,指导海绵城市建设中低影响开发(LID)地块的规划、设计、建设,并且是海绵城市建设验收和管理的核心指标。但是,由于其物理概念不明、专业语义模糊不清,在不同涉水行业中引起了混乱解读,妨碍了人们对海绵城市建设内涵的正确理解。其实,从学术的角度来说,年径流总量控制率就是“日雨量系列经验排序的百分位数”。“年径流总量控制率”往往与“将70%的降雨就地消纳和利用”这一海绵城市建设的总目标联系在一起,就全国范围的平均情况,与日雨量经验排序70%对应的设计日雨量仅相当于1年一遇的30%(0.304);而与85%对应的设计日雨量仅相当于1年一遇的50%(0.534)。由此看来,LID控制的仅是小雨部分,对解决初雨污染是起作用的,可以看作海绵城市建设的第一阶段;海绵城市建设的第二阶段应该是解决城市洪涝问题。建议把“(雨水)年径流总量控制率”改换成“(雨水)源头处理设计日雨量”,更加专业、易懂、易推广。
关键词:
The “volume capture ratio of annual rainfall” as a new term has emerged in Sponge City Construction in recent years. It has been applied widely in planning, design, construction of LID (low impact development) in Sponge City Construction, and been a key index during acceptance inspection and management of the LID construction as well. However, due to its unclear physical concept and indistinct connotation, it has caused confuse understandings within the water-related communities and hinders people from understanding of Sponge City Construction. In fact, from academic points of view, the Volume Capture Ratio of Annual Rainfall is simply the Percentile of Empirical Sorting of Dairy Rainfall Series, which is usually associated with the goal given to the Sponge City Construction, i.e. “to absorb and utilize 70% of the rainfall locally”. Having had computation based on historical rainfall series, on average nationwide, the design daily rainfall amount is 30% (0.304) of the 1-year quantile corresponding to 70% percentile of the empirical sorting of daily rainfall series while 50% (0.534) of the 1-year quantile corresponding to 85% percentile of the empirical sorting of daily rainfall series. The Sponge City Construction should be phased into two: Phase I is focused on LID and Phase II is focused on mitigation of the urban flooding. We suggest that it is better to replace the term of “Volume Capture Ratio of Annual Rainfall” with “Design daily rainfall to basin watershed source treatment” for better understanding and application.
Keywords:
本文引用格式
林炳章, 廖一帆, 丁辉.
LIN Bingzhang, LIAO Yifan, DING Hui.
这是2014年以来在海绵城市建设中出现的一个很重要的术语,用作指导、控制低影响开发(low impact development, LID)地块的规划、设计、建设、验收和管理的一个核心指标。“雨水年径流总量控制率”往往与“将70%的降雨就地消纳和利用”[3]这一海绵城市建设的总目标联系在一起。但是,由于其语义模糊不清,在不同涉水行业中引起了混乱解读。
这是一个由非传统水文学者创造的术语,用于指导蓬勃开展的海绵城市建设中LID地块降雨-径流设计工作。之所以说它是“专业”,因为其影响海绵城市建设投资、管理、验收非常广泛和深远,至今还在用;之所以说是“非传统水文学者”,大概是创建者缺乏必要的跨专业的水文知识,又急需要创造出一个新颖的词条来指导方兴未艾的海绵建设。它根本同径流没有任何关系,更不用说年总量了——这从2018年版的国标中的英文注释中没有“runoff(径流)”一词也看出来了;但是由于有的指南和手册在正式引用它时使用了“弯弯绕”的解释,弄得不同专业人士之间争论得不亦乐乎。其实,究其提供的计算方法,这里的“(雨水)年径流总量控制率”实质是“日雨量系列经验排序的百分位数(percentile of empirical sorting of dairy rainfall series)”,在学术上是很简单明白的一句话。若用降序排列,看看各地的实践,一般取与70% 或 85% 相对应的日雨量。譬如,北京分别是19.40mm(70%)和33.60mm(85%),南京20.5mm(70%)和36.6mm(85%),广州25.2mm(70%)和43.4mm(85%),等等。根据分布全国2417个水文站点的具有长期历史日雨量年最大值AMS(平均50年以上有效数据)系列,应用目前最先进的“地区线性矩降雨频率分析法”进行频率计算[4,5],求出全国从东到西、从南到北34个省会和重要城市(不含港澳台)的日雨量年最大值AMS降雨频率估计值(为了保证常遇频率[一般20年一遇以下]估计值的可靠性,即与重现期的概念一致,利用AMS和年超大值AES重现期的转换关系,对AMS的估计值进行校正)①,然后分别求出这34个城市的70%日雨量与其1年一遇估计值的比率。分别是:北京0.2877、南京0.2622、广州0.2882,全国34个城市的平均值是0.3041。换言之,全国范围内,与日雨量经验排序70%对应的日雨量仅相当于当地1年一遇的30%;而与85%对应的日雨量相当于1年一遇的50%(0.534),详见表1。可见,这几年来,广泛应用在海绵城市建设LID的“(雨水)年径流总量控制率”只控制了小雨,对解决初雨污染是起作用的,功不可没;但是对城市积水、涝泽、洪患是起不到任何纾解作用,或者说对“城市看海”没有任何触动。
表1 全国34个城市(不含港澳台)日雨量70%和85%设计值(mm)与1、2、5年一遇频率估计值对比
序号 | 省份 | 城市 | 经度 | 纬度 | 资料 年数 | 70% 设计值 | 85% 设计值 | 1-day | 70%/ 1-YR | 85%/ 1-YR | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1-YR | 2-YR | 5-YR | ||||||||||
1 | 黑龙江 | 哈尔滨 | 126.63 | 45.75 | 45 | 12.70 | 22.20 | 41.32 | 52.16 | 67.28 | 0.3074 | 0.5373 |
2 | 吉林 | 长春 | 125.35 | 43.88 | 62 | 14.90 | 26.60 | 54.32 | 67.08 | 84.22 | 0.2743 | 0.4897 |
3 | 新疆 | 乌鲁木齐 | 87.68 | 43.77 | 55 | 7.80 | 13.00 | 11.11 | 14.93 | 20.38 | 0.7021 | 1.1701 |
4 | 辽宁 | 沈阳 | 123.38 | 41.80 | 62 | 17.50 | 30.30 | 65.03 | 83.46 | 109.70 | 0.2691 | 0.4659 |
5 | 内蒙古 | 呼和浩特 | 111.65 | 40.82 | 42 | 13.00 | 22.00 | 45.25 | 58.76 | 77.55 | 0.2873 | 0.4862 |
6 | 北京 | 北京 | 116.46 | 39.92 | 62 | 19.40 | 33.60 | 67.43 | 87.06 | 115.71 | 0.2877 | 0.4983 |
7 | 甘肃 | 酒泉 | 98.50 | 39.71 | 57 | 5.40 | 8.90 | 15.57 | 19.41 | 24.76 | 0.3468 | 0.5716 |
8 | 天津 | 天津 | 117.20 | 39.13 | 51 | 20.90 | 37.80 | 66.20 | 87.00 | 118.01 | 0.3157 | 0.5710 |
9 | 宁夏 | 银川 | 106.27 | 38.47 | 57 | 10.30 | 17.70 | 23.06 | 30.08 | 39.79 | 0.4467 | 0.7676 |
10 | 河北 | 石家庄 | 114.48 | 38.03 | 58 | 17.10 | 28.90 | 59.39 | 77.90 | 105.20 | 0.2879 | 0.4866 |
11 | 山西 | 太原 | 112.53 | 37.87 | 53 | 13.50 | 23.60 | 38.10 | 47.22 | 59.63 | 0.3543 | 0.6194 |
12 | 山东 | 济南 | 117.00 | 36.65 | 57 | 23.20 | 41.30 | 68.79 | 88.01 | 115.17 | 0.3373 | 0.6004 |
13 | 青海 | 西宁 | 101.74 | 36.56 | 51 | 8.00 | 12.70 | 24.47 | 29.42 | 35.91 | 0.3269 | 0.5190 |
14 | 河南 | 郑州 | 113.65 | 34.76 | 40 | 19.50 | 34.30 | 56.15 | 69.85 | 88.50 | 0.3473 | 0.6109 |
15 | 陕西 | 汉中 | 108.04 | 33.07 | 52 | 16.00 | 27.00 | 48.55 | 60.90 | 77.65 | 0.3296 | 0.5561 |
16 | 江苏 | 南京 | 118.78 | 32.04 | 62 | 20.50 | 36.60 | 78.17 | 98.30 | 126.95 | 0.2622 | 0.4682 |
17 | 安徽 | 合肥 | 117.27 | 31.86 | 61 | 18.00 | 31.30 | 65.30 | 83.70 | 108.75 | 0.2757 | 0.4793 |
18 | 上海 | 上海 | 121.48 | 31.22 | 59 | 18.70 | 33.00 | 79.37 | 99.97 | 131.94 | 0.2356 | 0.4158 |
19 | 四川 | 成都 | 104.06 | 30.67 | 52 | (无数据) | (无数据) | 69.97 | 84.80 | 104.35 | (N/A) | (N/A) |
20 | 湖北 | 武汉 | 114.31 | 30.52 | 51 | 24.50 | 43.30 | 80.96 | 102.15 | 129.58 | 0.3026 | 0.5348 |
21 | 浙江 | 杭州 | 120.19 | 30.26 | 61 | 17.80 | 30.30 | 70.71 | 88.80 | 114.41 | 0.2517 | 0.4285 |
22 | 西藏 | 拉萨 | 91.11 | 29.97 | 58 | 8.10 | 12.30 | 24.22 | 28.80 | 34.74 | 0.3344 | 0.5078 |
23 | 四川 | 宜宾 | 104.56 | 29.77 | 48 | 19.00 | 36.70 | 56.93 | 69.00 | 84.90 | 0.3337 | 0.6447 |
24 | 重庆 | 重庆 | 106.54 | 29.59 | 62 | 17.40 | 31.90 | 71.81 | 87.95 | 109.30 | 0.2423 | 0.4442 |
25 | 江西 | 南昌 | 115.89 | 28.68 | 52 | 22.80 | 38.90 | 82.53 | 101.48 | 126.46 | 0.2763 | 0.4713 |
26 | 湖南 | 长沙 | 113.00 | 28.21 | 62 | 18.50 | 31.60 | 76.95 | 94.70 | 119.33 | 0.2404 | 0.4107 |
27 | 贵州 | 贵阳 | 106.71 | 26.57 | 62 | 18.40 | 32.00 | 78.40 | 95.82 | 119.99 | 0.2347 | 0.4082 |
28 | 福建 | 福州 | 119.30 | 26.08 | 46 | 20.40 | 35.70 | 77.38 | 96.31 | 122.06 | 0.2636 | 0.4614 |
29 | 云南 | 昆明 | 102.73 | 25.04 | 62 | 15.70 | 26.80 | 61.85 | 73.89 | 90.09 | 0.2538 | 0.4333 |
30 | 福建 | 厦门 | 118.10 | 24.46 | 59 | 26.80 | (无数据) | 107.06 | 133.24 | 168.86 | 0.2503 | (N/A) |
31 | 广东 | 广州 | 113.23 | 23.16 | 60 | 25.20 | 43.40 | 87.48 | 109.26 | 139.36 | 0.2881 | 0.4961 |
32 | 广西 | 南宁 | 108.33 | 22.84 | 62 | 23.50 | 40.40 | 83.07 | 101.99 | 129.38 | 0.2829 | 0.4863 |
33 | 广东 | 深圳 | 114.07 | 22.62 | 61 | 31.50 | (无数据) | 143.07 | 178.68 | 227.93 | 0.2202 | (N/A) |
34 | 海南 | 海口 | 110.35 | 20.02 | 62 | 33.10 | 63.40 | 123.79 | 160.41 | 214.30 | 0.2674 | 0.5122 |
AVG | 0.3041 | 0.534 |
一般,年径流总量是由小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨、特大暴雨等综合做出贡献的。所以说,海绵城市建设理念高于LID,要解决城市洪涝,任重道远,海绵城市建设还是大有可为。
因此说,“将70%的降雨就地消纳和利用”这句话实际上等价于“将相当于1年一遇30%的降雨就地消纳和利用”。这两句话的含义相同,可是,若采用后一句话表述的话,结果会怎么样呢?至少:(1)语义上没有歧义,不同领域专家不必争吵;(2)让人们清楚这一目标只能有助于减轻城市初雨污染(控制小雨或部分中雨),但是解决不了城市洪涝或“城市看海”。
专业术语的科学内涵必须准确、达意和适用,从这个角度说,把“(雨水)年径流总量控制率”改换成“(雨水)源头处理设计日雨量(design daily rainfall to basin watershed source treatment”似乎更好一些,易懂,易用,易推广。
延伸地讲,海绵城市建设应该是分阶段的,第一阶段是以解决初雨污染为主的LID建设,第二阶段是以解决“城市看海”为主的城市洪涝问题(此处只谈论水量,不涉及水质或黑臭水体问题)。由于中国的城市特别是大城市皆是傍水的“滨河城市”,在解决城市洪涝时,就必须解决涵盖LID在内的各种不同水平的治水(防洪)设计标准。本文提出以下建议:
基本思路:统一的“防洪标准”体系、不同的“设防标准”规定。
防洪标准(客观): 对该地区客观世界(降雨、气候、地貌)的科学描述;
设防标准(主观): 对不同对象抵御洪灾能力、工程规模及避免失事后果的主观要求。
技术实施:一套(不同设计时段要求)防洪标准体系应涵盖五大设防标准(我国规划设计行业习惯把设计标准和设防标准等同)。
a.源头“(雨水)年径流总量控制率”→30%或50%的1年一遇;
b.排水管渠设计标准→1~5年一遇(特别重要的可提高至10年一遇);
c.城市内涝防治设计标准→10~20年一遇(特别重要的可提高至30年一遇);
d.城市内河排涝标准→30~50年一遇(特别重要的可提高至100年一遇);
e.(城市+滨河)防洪标准→100~200年一遇。
这样,城建、水利等跨行业设计暴雨标准就可实现一体化,基于“(雨水)年径流总量控制率”的LID就可以同海绵城市建设下一阶段的城市排涝防洪工作的规划、设计在一个科学的体系上统一起来。
注释
参考文献
L-moments: Analysis and Estimation of Distributions Using Linear Combinations of Order Statistics
[J/OL].
Regional Frequency Studies of Annual Extreme Precipitation in theUnited States based on Regional L-moments Analysis
[C]//
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