城市植物滞留系统水质水量智能模拟与应用

城市降雨径流引发的非点源污染问题是当前科学研究和社会关注的焦点。植物滞留系统作为城市非点源污染防治的最佳管理措施已引起国内外的高度关注，但对其净化雨水作用机制以及结构优化设计研究还相当薄弱。本研究通过室内实验和野外监测，定量描述植物滞留系统水质水量在植物-土壤之间的变化过程，引进智能分析方法，建立植物滞留系统水质水量智能耦合模型，动态模拟水质水量迁移变化过程，揭示植物滞留系统对雨水的净化机制。以减少地表径流、补充地下水、提高系统的去污效率、环境效益最佳为目标，建立多目标智能优化模型，优化系统的结构和参数。并将所建模型应用于典型城市试验区植物滞留系统，完善城市植物滞留系统水质水量智能模拟理论和方法。这对城市非点源污染治理、城市雨水资源化利用和社会可持续发展具有重要的科学意义和应用价值。同时，又可有力地促进水文学、生态学、环境科学和工程、土壤水动力学与应用数学等学科理论的交叉、创新和发展。

本项目从实验、模型模拟、结构优化等方面开展“城市植物滞留系统水质水量智能模拟与应用”研究，提出了城市植物滞留系统水质水量智能模拟的理论与方法，并将所建理论方法应用于北京市植物滞留系统水质水量模拟与结构优化。揭示了植物滞留系统对雨水的净化机制和对水量的调控作用。这对城市非点源污染治理、城市雨水资源化利用和社会可持续发展具有重要的科学意义和应用价值。任务全部完成。已发表学术论文42篇，其中SCI 论文12篇、EI论文4篇。专利4项。共培养研究生6名。重要贡献如下：.1）在植物滞留系统水量智能模拟模型方面，通过室内实验、野外监测和模型模拟，引进智能优化方法，建立了城市植物滞留系统水量智能模拟模型。所建模型能够用来设计植物滞留系统的规模，包括表面面积，表面洼地深度和存储地区层的厚度。模型主要由：Richards方程、Van Genuchten-Mualem方程和改进的地表水平衡方程等几个部分构成。通过所建立的模型与模拟实验，探明了植物滞留系统土壤介质中水分含量及运移过程。.2）通过实验和模型模拟，引进格雷码智能优化方法确定水质参数，提出城市植物滞留系统水质水量智能耦合模拟的理论方法。整合水量模拟模型和植物滞留系统水质模型，考虑降雨的不确定性，引进降雨量径流随机变量，建立了植物滞留系统水质水量模拟智能耦合模型。上述模型应用于北京市植物滞留系统模拟，揭示了植物滞留系统对雨水的净化机制。.3）提出城市植物滞留系统结构优化的理论方法。将植物滞留系统结构分成植物层、覆盖层、土壤层，模拟测定了七种覆盖层材料、七种土壤介质及十五种植物对多种污染物的去除率，构建了植物滞留系统多目标智能优化模型系列。应用所建理论方法与模型，给出了适合北京市植物滞留系统的最优结构。完善了城市植物滞留系统水质水量模拟的理论和方法。