基于雨洪调蓄能力的城市绿地系统格局优化研究

Global climate change has significant impact on water environment, posing a great challenge on the urban water security construction. The construction of “Sponge City” took place in this context. This research reviewed thoroughly on 3 aspects: stormwater regulating and storage potential of urban green space system, watershed hydrological model and landscape pattern optimization of green space. It was found that existing studies lacked systematic analysis on the impact factors of green space system’s stormwater regulation-storage capacity, what’s more, existing green space pattern optimizations were merely quantitative and were hardly to be presented spatially..Based on hydrological model and optimal algorithm, this research supposed to develop the GSPO_SRS, Green Space Pattern Optimization based on Stormwater Regulation and Storage, achieving the creation of the optimum solution for green space pattern. The relationship between green space pattern and stormwater regulation-storage potential will be discussed emphatically. The searching of the optimal patten of green space is another key issue. Pareto optimality in the realm of economics was adopted, constructing the Pareto optimality set of optimal green space pattern based on stormwater regulating and storage, by analyzing the spatial probabilistic distribution. Meanwhile, the GSPO_SRS model will be tested by the case study of typical cities. Moreover, the pattern of green space of different cities will be evaluated by the similarity with optimal green space. This research bears significant meanings practically in the field of urban planning and water management.

全球气候变化对水环境产生了广泛而深刻的影响，为我国城市水安全建设带来了挑战，海绵城市建设在此背景下展开。通过对城市绿地系统雨洪调蓄能力、流域水文模型和绿地景观格局及优化三个方向国内外研究成果的梳理，发现已有研究对绿地系统雨洪调蓄能力的影响因子缺乏系统分析，现有绿地系统格局优化多为数量上的优化，难以落实到空间上。.本研究拟将水文模型和优化模型耦合，开发一款基于雨洪调蓄能力的绿地系统格局优化模型（GSPO_SRS），在此基础上重点探讨绿地系统格局因子与其雨洪调蓄能力之间的关系，以及基于雨洪调蓄能力的最优绿地系统格局的求解。并针对最优格局的多解性提出帕累托最优格局解集表征最优格局的空间特征。同时，选取典型城市，实地研究绿地系统格局与雨洪调蓄能力的关系，进一步验证模型，并基于与最优绿地系统格局相似度指标评价城市绿地系统布局的合理性。研究成果在城市规划、水系统管理等领域有重要价值。

全球气候变化和城市化背景下，世界各国城市的水资源短缺、洪涝灾害、水质污染等水问题频发，对城市的健康持续发展带来了巨大的威胁和挑战。在“海绵城市”建设的背景下，研究绿地系统格局对其雨洪调蓄能力的影响及优化具有重要的理论和现实意义。.本研究对城市绿地系统雨洪调蓄能力、流域水文模型、绿地景观格局及优化、海绵城市、绿色基础设施、绿色建筑、数字孪生城市七个方向的国内外研究成果进行了梳理，发现已有研究对绿地系统雨洪调蓄能力的影响因子缺乏系统分析，现有绿地系统格局优化多为数量上的优化，难以落实到空间上。.本研究开发了GSPO_SRS模型，实现了基于雨洪调蓄能力的绿地系统最优格局的求解。通过对模型算法的改进，实现了绿地系统雨洪调蓄综合能力的多目标优化，采用分级优化的思想，实现了绿地系统多尺度优化。.本研究建立了基于水文过程的绿地系统格局指标，取得了较好的拟合效果。基于最优格局的多解性，引入经济学概念帕累托最优解，构建了基于雨洪调蓄能力的绿地系统格局帕累托最优解集，更准确地表征最优格局的空间特征。.研究结果表明绿地系统对小雨强降雨有较强的调蓄能力。最优绿地系统格局对降雨量、绿地率、绿地形式等变量最敏感，对土壤、坡度、有无河流、汇流方式等变量较敏感，对雨型变量并不敏感。.本研究对天津、运城等城市进行了案例研究，评估了各城市的雨洪风险，分析了各城市绿地系统格局与其雨洪调蓄能力的关系。以北京市大石河上游漫水河水文站控制流域为例，对GSPO_SRS模型水文模块进行了验证，选择7km2的子流域进行分级优化，通过对绿地系统的优化布局，其雨洪调蓄能力提升了约50%。在减少5%绿地（增加5%建设用地）的情况下，利用GSPO_SRS模型基本可以实现集水区开发前后对绿地系统雨洪调蓄能力的零影响；在增加5%绿地的情况下，利用GSPO_SRS模型能够以较小的绿地增量实现集水区绿地系统雨洪调蓄能力的大幅提升。模型为绿地系统格局优化以及“海绵城市”的建设落地提供空间决策支持，具有广阔的应用前景。