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数字景观支持下的4个海绵城市研究框架

日期:2023-07-25 23:03:38     作者:谢明坤    浏览:0    
核心提示:本文重点尝试构建数字景观支持下的海绵城市研究框架,通过对海绵城市实践中关键问题、流程、技术工具的梳理,探讨形成可借鉴的数字工作流程,并在实证案例中验证,促进风景园林与相关专业在海绵城市实践中的协同,推动其向可科学定量解读、可循证推广的数字化工作流程转变,提高海绵城市规划设计工作的科学性。
数字景观支持下的海绵城市研究框架:过程、内容和技术工具
 
基于前人研究,本文重点尝试构建数字景观支持下的海绵城市研究框架,通过对海绵城市实践中关键问题、流程、技术工具的梳理,探讨形成可借鉴的数字工作流程,并在实证案例中验证,促进风景园林与相关专业在海绵城市实践中的协同,推动其向可科学定量解读、可循证推广的数字化工作流程转变,提高海绵城市规划设计工作的科学性。
 
数字景观支持下的海绵城市研究框架可划分为“前期分析-规划研究-设计研究-评价管理”4个阶段,对应各阶段关键问题梳理形成管控单元划分、下垫面特征分析、降雨-径流分析、基础数据库构建、设施规模计算、设施规模分解、下垫面结构优化、海绵设施布局、绩效在线监测与实时控制十大类二十二小类内容及16种数字技术途径,并对实践中所涉及软件、算法等技术工具进行归纳(表1)。相关技术中既涉及现有技术集成,如前期分析阶段管控单元划分与径流量分解技术等;也涉及研究创新,如以水文性能为导向的场地海绵设施布局、基于物联传感技术的海绵绩效测控系统建构等。
 
3.1前期分析评估阶段:海绵城市管控单元划分与水文分析
 
分析与评估是海绵城市规划设计实践的基础,通过对海绵城市项目相关基础信息采集,并对影响要素进行定性与定量分析,为后期规划设计决策及管理提供参考。本阶段实践包括基础信息采集、管控单元划分、下垫面分析、降雨-径流分析、基础数据库构建五大类十小类内容。对应技术方法包括:汇水区提取与空间叠加分析、城市下垫面识别与分类、降雨径流时序分析、数理计算及管控区地理空间数据库构建等。
 
使用软件技术工具对应分为4类:
 
1)以地理信息系统(GIS)及其插件ArcHydroTools为基础的水文分析及空间叠加分析工具;
 
2)以eCognition/ERDASIMAGINE/ENVI等为代表的遥感下垫面识别与解析分类软件;
 
3)以城市暴雨管理模型(SWMM)、数学工具MATLAB为代表的降雨-径流分析工具;

数字景观支持下的4个海绵城市研究框架
 
4)以ArcGIS的Geodatabass及Access等为代表的基础数据库构建平台工具(图1)。
 
3.2规划研究阶段:海绵设施规模的计算、分解及组合
 
规划研究阶段主要解决设施规模计算、分解与设施选型问题,即在前期分析评估基础上确定各层级海绵系统所需合理规模与海绵设施的数量及类型组合。需要明确城市海绵系统最优结构组合方式,确定海绵城市系统设计的基本指标。

数字景观支持下的4个海绵城市研究框架
 
在方法层面,基于规划研究阶段需解决的问题,主要采取定性分区分级结合数理模型进行规模分区划定、控制容积计算及设计降雨量推导。设施规模分解采用多因子空间叠加校核方法,设施组合则主要采用多目标优化方法。研究工具包括MATLAB、ArcGIS、Grasshopper、Octopus多目标优化插件及所包含的SPEA-2、NSGA-II等智能进化算法等(图2)。
 
3.3设计研究阶段:海绵设施的优化布局
 
设计研究阶段的核心任务是在海绵城市规划确定相应指标的基础上,在场地尺度选取适宜海绵设施进行布局优化,实现海绵设施设计从“定量”到“定形”。方法上主要采用“水文模型+优化算法+参数化约束”相结合的优化布局方式,使用水文模型与智能优化算法耦合求解场地海绵设施的位置布局最优解,最后通过添加参数约束条件获得相关海绵设施布局方案。

数字景观支持下的4个海绵城市研究框架
 
所需技术工具包括:城市雨水管理模型(SWMM)、参数化设计平台RhinocerosGrasshopper、单目标优化插件Galapagos及插件自带的单目标遗传算法等(图3)。
 
3.4评价管理阶段:绩效实时监测与运行智能控制
 
评价管理阶段包括设施绩效实时监测与设施运行智能控制两部分内容。一方面通过构建海绵城市设施在线绩效监测系统,实现对城市水环境及海绵设施工况的24小时实时监测。另一方面,将数据驱动控制(Data-drivenControl)应用于城市海绵系统控制管理,通过传感器获取场地数据,基于PC与移动终端设置控制阈值,远程控制海绵设施雨水收集阀门,根据传感器所获取的绿地需水情况,将收集雨水用于绿地植被灌溉,解决城市绿化用水与海绵设施收水异时性问题,优化绿地生境。
 
本阶段可选择基于浏览器/服务器模式构建的无线传感器网络(WirelessSensorNetworks)、不同类型水文传感器、PC与手机终端,以及云平台提供的数据存储、计算与可视化云服务等技术工具(图4)。
 
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