雨水生物滞留系统关键设计参数研究进展

2022-04-01 04:53段小龙李家科蒋春博
安全与环境工程 2022年2期
关键词:径流填料污染物

段小龙,李家科,蒋春博

(西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,陕西 西安 710048)

在快速城镇化进程中,城市不透水地面不断增加,水文循环过程严重受阻,由此引发了城市洪涝、径流污染等日益严重的水危机[1]。为了应对水危机,学者们进行了大量的研究,其中低影响开发(Low Impact Development,LID)技术是雨水控制与利用的有效手段。LID技术发源于美国马里兰州,在国内外得到了广泛的应用,我国海绵城市建设也以其为核心[2]。随着LID技术理论和实践的发展,其控制措施已拓展至源头减排、中途转输和末端调蓄等多种手段,其中应用最为广泛的有雨水生物滞留系统、下凹式绿地、绿色屋顶等分散布置在源头减排环节的LID设施。这类设施的设计主要是根据城镇区域对雨水控制与利用的要求,合理确定设施的规模、填料、植物、布局等[3-4]。近年来,针对雨水生物滞留系统的研究主要偏向于去除机理,对设施组成及设计参数的研究相对较少[5],且现有选择和确定该系统设计因素的体系也不够完善,导致其发展和应用受到限制。因此,本文在综述国内外雨水生物滞留系统研究成果的基础上,详细阐述了雨水生物滞留系统相关的设计理论及方法,着重探讨了雨水生物滞留系统的规模、填料、植物、布局等关键设计要素的选择和确定方法,并总结了特殊地区面临的LID雨水系统设计问题和解决办法,以期为雨水生物滞留系统的设计和应用提供参考。

1 雨水生物滞留系统的规模设计

雨水生物滞留设施规模是影响雨水生物滞留系统削减雨水径流量与提高径流污染物去除能力以及降低建造和维护成本等的重要因素。雨水生物滞留系统的规模设计可分为面积设计和容积设计,国内外对此做了大量的研究工作,提出了汇水面积比例法、推理公式法、初期径流储存量法和目标污染物削减法等雨水生物滞留系统规模设计方法[6-7]。面积设计主要基于初期冲刷效应,即在降雨初期污染物集中在初始径流之中[6],以径流污染控制为目的进行雨水生物滞留系统设施规模设计,如12.7 mm储存法[见表1中公式(1)]、达西径流频率波谱法[见表1中公式(2)]和SCS径流深法[见表1中公式(3)]等[7]。另外,有适用于砂质土壤的基于Darcy定律的渗滤法[见表1中公式(4)],适用于填料黏土较多的蓄水层有效容积法[见表1中公式(5)]以及适用于粗略计算基于汇水面积的比例估算法[见表1中公式(6)][8]。容积设计对设施水质改善能力考虑较少,大多是基于径流削减率进行设计的,一般采用容积法[见表1中公式(7)与公式(8)]和水量平衡法[见表1中公式(9)]等[9]。上述雨水生物滞留系统规模设计方法的计算公式见表1,相关参数值可通过实地测算或统计数据估算以及在设计工作中通过试算来确定,也可采用图解法[10]通过绘图计算来确定。

表1 雨水生物滞留系统规模设计方法的计算公式Table 1 Calculation formula of the scale design method of stormwater bioretention system

有研究者发现,冲刷效应会受到下垫面、降雨和污染物的影响,在某些区域不明显甚至不存在[11];渗滤法忽略了填料空隙储水量以及植被对蓄水层的影响;有效容积法未考虑设施的渗透能力和空隙储水量;汇水面积法计算结果的精度不够,适应性较差;容积法计算时假设在设计降雨量情景下蓄水层的水量不外排,仅计算渗透和蒸发;水量平衡法假设渗蓄率为100%以及下渗量仅按设施面积及其土壤的渗透系数确定等[12-13]。由此可以发现,经过简化和假设建立的雨水生物滞留系统规模设计方法均存在一定的局限性,导致理论与实际设计目标之间存在一定的误差[12]。此外,雨水生物滞留系统规模设计无法计算分析场地内复杂的水文过程。因此,有必要不断完善雨水生物滞留系统规模设计各方面的研究,进一步减少理论与实际工程设计的误差,以提高生物滞留设施的雨水径流调控能力和成本效益。

2 雨水生物滞留系统的填料设计

填料是影响雨水生物滞留系统对径流污染物去除效果的关键因素,填料设计不仅影响雨水生物滞留设施的水力特性,而且影响污染物的去除效果[14]。在传统渗滞类设施填料设计中,一般就地选用渗透性良好的天然土壤,如目前很多地区仍采用的沙质壤土和壤质砂土等,但传统填料存在生物活性弱与污染物去除效率不高等问题。

国内外学者通过向传统填料中掺加具有优秀性能的材料来改良雨水生物滞留系统的填料性能,常见改良剂的基本特性和优缺点见表2[15-21]。如:吸附能力强的多孔活性炭或沸石等可以提高填料的吸附能力;珍珠岩或蛭石具有良好的孔隙度和稳定的结构,能够保持设施的渗透性能和保水能力[15]。此外,添加特定材料可有针对性地去除雨水径流中的有机物、氮磷营养盐、重金属等污染物。如O’Neill等[16]研究指出,为提高生物滞留设施对有机碳的去除率,可在填料中掺加5%~8%的黏土、椰壳炭和给水厂污泥(WTR),可去除雨水径流中94%的磷,并能减少养分淋失;Paus等[17]研究发现,堆肥中的大量官能基团可吸附金属离子,掺加堆肥到填料中可提高生物滞留设施对重金属Cu和Zn的去除率;Blecken等[18]研究发现,在有450 mm内部储水区(IWS)的生物滞留设施中添加报纸作为碳源和电子供体,能完全去除雨水径流中的硝态氮和超过70%的总氮以及去除95%的重金属Cu。近年来,一些学者开始研究如何利用填料去除雨水径流中的持久性有机物等新型污染物。如王建龙等[19]研究发现,炉渣、砂土、陶粒和沸石大约能去除雨水径流中50%的PAHs,且填料类型对PAHs的净化效果具有一定的选择性。

表2 常见改良剂的基本特性Table 2 Basic characteristics of common modifiers

组合填料有利于不同材料发挥各自作用,对污染物的处理效果明显好于单一材料。如潘俊奎等[15]通过向生物滞留设施种植土中掺加木屑堆肥以及在砂滤层中掺加无烟煤和天然沸石的方式对传统砂土填料进行了改良,结果发现组合填料能够去除84%~93%的COD、82%~92%的总磷、80%~95%的氨氮、24%~90%的硝态氮。组合填料可以提高生物滞留设施对污染物的综合去除效果,但填料配比十分关键。目前,雨水生物滞留系统填料配比还无统一的设计标准,一般填料的配比组成包括改良土壤、有机质和改良剂。Jay等[20]推荐的填料配比组成为60%~80%的砂粒、5%~10%的有机质以及小于5%的黏土,并取得了较好的水质净化效果。但是,填料中有机质含量偏高可能会降低填料中营养物的淋洗作用,而填料中有机质含量偏低又会影响植物生长,相关研究推荐填料中有机质含量维持在5%为宜[21]。有研究表明,填料中黏土含量也应保持在质量比约5%,因为黏土含量过高会降低填料的渗透性,导致生物滞留设施无法正常工作[22]。

合理设计填料的厚度也是填料改良的有效方法,不同厚度的填料对污染物的去除效果不尽相同:30 cm厚度的填料可去除90%的SS,大部分重金属在距表面20 cm内可被去除;90 cm厚度的填料可去除59%~75%的总氮和86%~90%的总磷[23]。较大的填料厚度能够增加径流处理时间和提高水文性能。Li等[24]通过试验发现,填料厚度为1.2 m和0.6 m时出水指标达标率分别为80%和40%,为保证净化效果和方便连接排水系统,推荐的填料厚度以0.7~1 m之间为宜。更厚的填料可采用上层种植土和下层过滤的双层填料以更有利于污染物的去除,或设置内部储水区(IWS)以防磷渗出和增强反硝化能力[25]。填料的渗透性也会影响生物滞留设施削减径流的效果,一般采用经济易得且渗透性较好的砂类基质来改良土壤的渗透性,为保证透水孔隙的有效性,填料应以有全部级配的颗粒为宜。

许多研究评估了填料对各种污染物去除效果的影响,其中污染物大多数仅考虑重金属、总氮和总磷等水质指标,对各种污染物混合去除时的相互作用机理和去除效果的影响研究相对有限。改良填料的污染物去除效果因目标污染物不同而存在较大的差异,这种不确定性使得改良填料在实际运用中存在一定的问题。此外,很少有学者研究填料去除污染物的长期性能,而其他外界影响因素与填料之间的相互作用对污染物去除的影响也未得到很好的量化分析。因此,各种影响因素之间相互作用对填料性能的影响程度也应该通过进一步的研究来确定,在平衡好土壤渗透性和去污能力的基础上,提升填料的性能是未来填料研究的关键。

3 雨水生物滞留系统的植物选择与设计

3.1 雨水生物滞留系统中植物的作用

雨水生物滞留系统中的植物有截留渗透雨水、吸收净化径流中的污染物以及维持土壤的渗透性等功能。已有研究发现,与没有植被的生物滞留设施相比,有植被的生物滞留设施可以更显著地去除雨水中的氮磷污染物[26]。此外,没有植被的土壤渗透性能会逐渐下降且不易自我恢复,种植植物后土壤渗透率会随着植物根系的生长慢慢恢复甚至超过初始土壤渗透率[27]。在生物滞留设施表层,植物采用交错布局或维持较高种植密度能够有效减缓水流速度,实现水流均匀分布,同时还能够过滤沉积物。在生物滞留设施内部,植物根系不仅可以通过孔隙通道形成优先流或者形成基质空隙来维持土壤的渗透性能,而且还能输送氧气供微生物生长,从而有利于污染物的降解[28]。植物对雨水径流中的悬浮物、有机物、重金属具有截留与吸附作用,特别是对重金属的去除效果显著,长势良好的植物能够去除微生物不能降解的重金属。此外,植物蒸腾作用可以减少雨水径流量,而且植被丰富度越高对地表径流量的削减作用越明显。但是在干热的旱季植物蒸腾作用加剧,对植物的生长十分不利甚至会导致植物死亡[29]。由此可见,植物在生物滞留设施中起着重要的作用,但复杂多变的自然环境时刻影响着植物的生长,因此雨水生物滞留系统中植物的选择就显得非常重要。

3.2 雨水生物滞留系统中植物的选择

我国大部分地区旱季雨季分明,雨季时雨水生物滞留系统中的植物经常处于被淹状态,而在旱季植物长期处于干旱缺水状态,且城市地表雨水径流中又含有多种污染物,因此雨水生物滞留系统中植物选择的主要原则是既能短时间耐涝又要长时间耐旱,且对各种污染物具有耐受力。不同植物的抗逆性、根系深度、生物量等不尽相同,且植物在不同季节以及植物的收割次数对污染物的去除效果也存在差异,所以选择植物时应结合植物自身特性和生物滞留设施的功能需求来综合考虑,具体选择依据[30-33]见表3。

表3 雨水生物滞留系统中植物的选择依据Table 3 Plant selection criteria of stormwater bioretention system

雨水生物滞留系统中种植多物种植物可提高生物滞留设施植物群落的稳定性,同一生物滞留设施内植物物种数应大于4种,且应超过一半的功能物种为宜。不同地区的生物滞留设施对植物选择有一定的倾向性,刘晶晶等[34]通过环境胁迫试验发现,北方植物对干旱胁迫最为敏感,建议北方干旱地区进行植物选择时应着重植物的耐旱能力。由于雨水生物滞留系统中植物有很强的地域性,导致目前对植物选择的研究比较少,且对植物设计研究也主要为定性研究,定量化研究比较薄弱。近年来已有一些学者开始利用多目标复杂问题的定性与定量相结合的方法和模型对雨水生物滞留系统中植物的选择进行了研究。如:梁彦兰等[35]采用AHP层次分析法对豫北地区雨水花园植物进行了综合评价,结果发现千屈菜、狼尾草、花叶芒等是豫北地区雨水生物滞留系统首选植物,且耐旱性、耐淹性、景观特性、去污降污能力是影响雨水生物滞留系统中植物选择的关键因素,并建议根据不同植物的耐淹、耐旱特性和种植区不同的水淹情况进行合理配植;Yang等[36]基于动态神经网络模型建立了一种评价理论框架用于选取雨水生物滞留系统中最佳的植物,在针对7类不同污染物的测试中发现车前草和马唐是最佳的植物。

在生物滞留设施的设计过程中,植物及其选择对实现设计目的是至关重要的。植被可以减少生物滞留设施表面的侵蚀,增强填料渗透性,防止填料堵塞。一般建议种植生物量高、根系粗大以及具有较高的养分吸收能力的植物,以提高其对污染物的去除率、增强蒸腾作用和防止填料堵塞。但现有的研究缺乏长期监测数据,无法更好地量化各种植物对生物滞留设施中发生的水文和水质过程的影响。此外,在植物的季节性维护方面也存在研究空白。因此,应准确研究各种植物对生物滞留设施中发生的水文和水质过程的影响,以及植物富集/释放污染物随时间的变化规律,以保持植物对污染物的去除性能,避免雨水的二次污染。

4 雨水生物滞留系统优化模型与布局优化

4.1 雨水生物滞留系统优化模型

目前有许多软件可用于模拟雨水生物滞留系统中发生的水文和水质过程,以及预测不同设计情景下生物滞留设施的性能,以为生物滞留设施的设计、优化和预测提供参考。模型模拟可概化为两类:单项设施模拟和区域设施模拟,前者可用于指导单项设施的设计和预测,后者可用于区域尺度LID模块模拟计算。单项设施模拟设计中常用的模拟软件主要有DRAINMOD、RECARGA和HYDRUS等模型,区域尺度模拟软件主要有SWMM、Inforworks ICM、Digital water等模型,其中以SWMM模型运用最为广泛,这些模拟软件在雨水生物滞留设施模拟设计的方法、原理与参数方面基本相同。上述雨水生物滞留系统常用优化模型的结构和功能[37-39],见表4。

表4 雨水生物滞留系统常用优化模型的结构和功能Table 4 Structure and function of the optimization model commonly used for stormwater bioretention system

利用上述模型可以定量地模拟各介质层在不同情景下的性能,可为生物滞留设施的填料、汇水面积、下凹深度、表面积等设计要素提供合理的优化方案。李家科等[40]利用HYDRUS-1D模型结合生物滞留池中试试验发现,当填料为粉煤灰和沙时对城市路面径流中污染物的处理效果较好,可以削减71%的径流量和83%的污染物负荷量,当填料层厚度增加到50 cm时,可以削减64%的径流量和78%的污染物负荷量;朋四海等[41]利用RECARGA模型对生物滞留设施进行了模拟,结果发现设施的汇水面积比取5%~7%、蓄水深度取15~20 cm为宜,且设置内部储水区可显著减少排水量;权全等[42]利用DRAINMOD模型对生物滞留设施进行了模拟,结果发现城区透水面的面积占比增加为53.1%和下凹深度加深到15 cm时,能明显改善雨水的就地下渗和显著削减雨水径流量。此外,针对生物滞留设施表面积的模拟发现,生物滞留池的表面积是影响其径流削减效果、地下水补给效果和积水时间的最重要因素。也有研究者认为,生物滞留设施表面积是最敏感的设计因素,砾石深度是不敏感的设计因素,土壤填料的饱和入渗率是较为敏感的设计因素[43]。随着研究的深入,不再局限于利用模型对雨水生物滞留系统中发生的水文和水质过程进行优化模拟,而是将模型模拟与其他方法相结合,以期得到生物滞留设施最佳的设计参数。Eckart等[44]将SWMM模型与多目标进化算法集成用于确定加拿大安大略省温莎市的LID设施设计参数,结果表明可使径流量峰值减少29%,径流总量减少13%;Bacchin等[45]整合了ArcGIS和SWMM模型,用于评估巴西阿雷格里港的雨水生物滞留系统空间结构;Zhang等[46]将遗传算法与SWMM模型相耦合,以建设成本和径流削减量作为目标函数,在场地内设计出高性价比的LID设施优化方案。

4.2 雨水生物滞留系统布局优化

由于雨水生物滞留系统采用多源头分散布局的方式,各种设施的组合和布局成为一个核心问题,场地内不同的位置布置不同的雨水生物滞留设施,会产生不同的雨水控制效果,其合理的组合和布局可以进一步提升雨水控制与利用的效果[47-48]。雨水生物滞留系统组合使用对径流的调控效果,见表5[49-52]。Kwak等[53]研究指出,雨水生物滞留系统组合比单体设施可以更多地削减峰值流量,且渗透设施规划面积是滞留设施的2倍时,对削减峰值流量有最佳的效果;Jia等[54]建立了一个多标准的选择指标系统(MCIS),可以为场地选出最合适的生物滞留系统组合。

表5 雨水生物滞留系统组合使用对径流的调控效果Table 5 Control effect of combining stormwater bioretention system on runoff

生物滞留设施布局设计是在单位成本径流控制率的基础上得出的,故确定雨水生物滞留系统布局实际上是一个多目标的优化问题。Guo等[55]利用多目标优化方法在宾夕法尼亚州某流域提出具有成本效益的LID雨水系统设施设计方案,通过合理的LID雨水系统设施优化布局降低了11%的峰值流量。随着计算机技术的发展,模型与算法的耦合为LID雨水系统设施的优化布局带来了更有利的条件。Liu等[56]基于水文水质模型、优化算法以及成本效益设计出一套决策支持工具,以雨水控制和建设成本为目标函数,取得了最佳的雨水生物滞留系统布局。城市暴雨处理及分析集成模型系统(SUSTAIN)作为分析设施组合的工具可对雨水生物滞留系统的位置和布局进行评估,唐颖[57]利用SUSTAIN对雨水生物滞留系统进行布局优化设计和不同情景下模拟,以年径流量削减作为优化目标,利用非点源遗传算法为场地设计出最具成本效益的径流控制方案。随着越来越多的多目标算法的提出,各种方法在雨水生物滞留系统布局优化设计中得到了广泛的应用,对增强LID雨水系统性能和降低成本卓有成效。如Men等[58]利用偏好启发式协同进化算法(PICEA-g)优化了萍乡市的LIDs布局设计,使径流量减少率提高了21.8%;Palermo等[59]通过联合使用决策工具和粗糙集方法来优化雨水生物滞留系统布局设计,以确定减少径流的最佳雨水利用方式。此外,考虑不同规模设施功效的差异性,运用SWMM模型结合非支配排序遗传算法(NSGA-II)也可对不同生物滞留设施情景下的配置方案进行计算,以选择具有成本效益的布局设计方案[60]。

综上可见,对雨水生物滞留系统设计优化主要集中在模型的研究和设施的布局,以及通过模拟实现对LID雨水系统设计方案效益与成本的最佳平衡。

5 特殊地区低影响开发(LID)雨水系统的设计问题

5.1 寒冷地区LID雨水系统的设计问题

各地区气候特征差别很大,不同城市的LID雨水系统设计面临的问题和需求也不尽相同。寒冷地区对生物滞留设施影响的主要因素是冻融和融雪剂。目前国内对于寒冷地区LID雨水系统的研究主要集中在整体规划层面,涉及设计方面的研究较少,同时也缺少具体设计要求[61]。国外对该课题的研究也比较有限,对寒冷气候下雨水生物滞留系统填料结构和污染物去除的影响机理尚不明确[62]。尤其对于冬季温度经常低于0℃的地区,明确寒冷气候对雨水生物滞留系统性能的影响是至关重要的。迄今为止,一些学者研究了寒温带雨水生物滞留系统的性能,但研究的填料温度基本都大于0℃,许多研究空白仍然存在,特别是土壤反复冻融地区[63]。融雪径流在生物滞留设施表面或内部的孔隙中结冰会导致设施冻胀开裂而影响其力学性能,甚至出现设施使用功能的丧失[64]。融雪剂的使用会导致土壤盐化与板结、侵害植物和微生物以及污染地下水等问题,且融雪剂还会加剧冻融现象。

相关研究证明,加强抗冻融设计和融雪剂弃流设计可以有效解决寒冷带来的问题。抗冻融设计的主要手段,一是加强生物滞留设施的抗冻能力,如设置变形缝和使用抗压强度更高的材料;二是消解冻胀循环产生的破坏力,如调整生物滞留设施结构层防止冻胀。具体措施有通过设置砂垫层和排水带及时将生物滞留设施内部中的融雪水排走。寒冷地区生物滞留设施的填料层处于冻结状态时,滞留的雪水将难以下渗,建议将蓄水层高度增加200~300 mm以汇集雨雪,此外蓄水层厚度的增加对生物滞留设施内植物和微生物有一定的保护作用[65]。融雪剂弃流设计的重点在于使用工程措施将初期雪水径流及时排走,需在设计时强化预处理,如在进水口处设置弃流池或沉淀池再让后期径流进入生物滞留设施[66]。

填料冻结期间由于孔隙可用性降低,雨水生物滞留系统入渗率降低,而解冻后雨水生物滞留系统入渗率又会增加;反复冻融会产生更大、更多的孔隙,提高了填料的入渗效率[63]。设计足够深的填料厚度(40 cm以上),可使大部分填料处于冻结锋面以下,为去除氮磷提供有利的环境[62]。透水铺装在寒冷气候下反复冻融,受冻胀作用的影响容易受到破坏,因此寒冷气候下应选择抗冻性良好的透水铺装,如石材透水砖。Cahill[67]推荐了适合寒冷气候下透水铺装的结构:10~20 cm的碎石基层、20~30 cm的砂滤层、7.6 cm的过滤层以及碎石储水层。雨水生物滞留系统通过种植植物蓄滞并过滤雪水径流,但在气候寒冷下植物易冻伤。为了应对雨雪水对植被的破坏,可选择种植一些具有耐寒抗盐碱性能的植物,如地肤、大叶黄杨、忍冬、金森女贞、云杉、垂柳等,并可适当增加覆盖层厚度或增设保温材料使植物安全越冬[68]。

5.2 湿陷性黄土地区LID雨水系统的设计问题

国内外对湿陷性黄土地区LID雨水系统设计的研究主要集中在雨水生物滞留系统设计参数、径流量控制以及水质净化方面[69],而针对黄土地区生物滞留设施的径流入渗与水文地质的相互作用以及径流入渗影响范围的研究比较有限。湿陷性黄土地区设计雨水生物滞留系统面临的关键问题是雨水入渗和地基湿陷变形会影响建筑物基础安全[70]。目前,针对这类特殊地区的雨水生物滞留系统设计缺乏相关技术指引,导致一些地区采取全面防渗甚至禁止建设的保守做法。国外的相关研究多集中在黄土湿陷特性与机理,以及生物滞留设施的结构优化和径流量控制方面,而针对雨水集中下渗对建筑物的影响还在起步阶段[71]。

为了降低在该类地区建设雨水生物滞留系统的风险,许多学者们进行了有益的探索,发现湿陷性黄土地区雨水生物滞留系统设计的重点在生物滞留设施的雨水渗漏防控和径流向土层深处无组织入渗方面。马越等[72]研究指出,在生物滞留设施内部设置穿孔管可尽量缩短雨水蓄存时间,或取消砾石调蓄层以避免长时间蓄水,能有效降低生物滞留设施的渗漏风险,并建议汇水面积较大的生物滞留设施可通过设置两根穿孔管排水(坡度控制在0.5%以上,开孔率保持在1%~3%为宜),以提升其排泄能力。当存在危害建筑物风险时,可设计安全防护距离,一般要求雨水生物滞留系统距离建筑物边缘保持3 m以上的水平距离,距离不足时可通过防渗型传输设施将径流引流使之远离建筑物;或者加强防渗设计,主要包括材料防渗如防水毯、防水土工布和防水水泥砂浆等,以及结构防渗如常用防水砖墙、混凝土墙和防渗挡墙等,这两种防渗设计通常联合使用。此外,增强生物滞留设施土壤渗透性也是一种防止设施内部长期存水的有效解决办法,如改良填料或降低径流污染控制率,以提升设施的渗排能力[73]。对于浅表性生物滞留设施一般采用在沟槽底部铺设防渗土工布的方法来防止雨水渗漏,对于溢流井、雨水渗井、沉砂井等较深的生物滞留设施通常采取换填垫层的方法,如I级湿陷性黄土区域换填垫层的厚度控制在1~2 m为宜[74]。

6 结论与展望

雨水生物滞留系统是实现雨水控制与利用的有效手段,对其规模、填料、植物、布局等进行合理的设计和选择,可以有效地提高生物滞留设施对污染物的去除效率与对径流的削减能力。通过对雨水生物滞留系统的组成及设计参数进行深入的研究,可使其更好地达到预期目的,建议从以下几个方面开展进一步的研究工作:

(1) 在雨水生物滞留系统的规模设计中应将更多的影响因素纳入考虑,以提高方法的精度,减少设计与实际工程的误差。此外,还需要加强填料的更换和饱和填料无害化处理以及预防生物滞留设施堵塞等问题的研究。

(2) 模型模拟中将单项设施和区域设施的模拟模型嵌套结合分析,对区域设施模拟设计具有重要的意义,开发出可以模拟不同种类污染物的径流水质与水量耦合的模型是未来研究的重点。

(3) 确定雨水生物滞留系统的滞蓄作用是否受冻融抑制,进一步明确相关的机理。湿陷性黄土地区LID雨水系统的设计问题需要结合岩土专业的知识开展融合研究,以分析径流入渗量与地基变形之间的关系、水力优化设计以及饱和-非饱和流固耦合分析等方面的内容。

(4) 现有研究缺少与设计要素的关联,宏观和系统布局方面的研究也有限,可考虑从雨水生物滞留系统建设全生命周期出发,通过雨水生物滞留系统的优化设计,以实现成本、效益等方面的最优化组合。

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