Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hệ thống đánh giá đa chỉ tiêu để xác định cấu hình tối ưu của các công trình LID trong các khu vực đô thị mới xây dựng và đã xây dựng
Tóm tắt
Sự gia tăng dòng chảy nước mưa và ô nhiễm do đô thị hóa và biến đổi khí hậu đang đe dọa tài sản và sinh mạng tại các thành phố trên toàn thế giới. Phát triển tác động thấp (LID) là một phương pháp hiệu quả để cải thiện khả năng chống lũ đô thị, nhưng hiện đang thiếu các tiêu chí đánh giá định lượng để xác định tình huống tốt nhất cho các khu vực đô thị mới xây dựng và đã xây dựng. Nghiên cứu này, dựa trên phương pháp Đánh giá Tập hợp Mờ (FCE), đã xây dựng một hệ thống đánh giá đa chỉ tiêu để định lượng hiệu suất LID cho môi trường, công nghệ, kinh tế và xã hội. Để khắc phục tính chủ quan trong đánh giá, các phương pháp Quan trọng của Tiêu chí thông qua Tương quan giữa các Tiêu chí (CRITIC) và Quy trình Phân tích Hệ thống (AHP) được sử dụng để đánh giá trọng số của từng chỉ tiêu đánh giá. Phương pháp đề xuất được áp dụng cho thành phố Tây An, Trung Quốc. Kết quả cho thấy cấu hình kết hợp của mái xanh, bề mặt thấm nước và rãnh cỏ có hiệu quả tổng hợp tốt nhất theo phương pháp đề xuất. Cụ thể hơn, việc phân bổ các kết hợp LID khác nhau trong khu vực mới xây dựng có thể quản lý hiệu quả tình trạng ngập lụt trong khu vực này. Tuy nhiên, hiệu quả tổng hợp trong việc tăng đường kính của cống thoát nước bề mặt là tối ưu ở khu vực đã xây dựng. Việc tăng đường kính ống có thể thải ra nhiều nước mưa hơn qua cống thoát nước đô thị và giảm bớt tình trạng tràn. Một khung đánh giá đa chỉ tiêu vượt ra ngoài tiêu chuẩn đánh giá chủ quan truyền thống đã được thiết lập, cho phép đánh giá định lượng hiệu quả của các công trình LID. Phương pháp đánh giá định lượng đề xuất có thể cung cấp những khuyến nghị hiệu quả cho việc xây dựng và đánh giá thành phố “bọt biển”.
Từ khóa
#đánh giá đa chỉ tiêu #phát triển tác động thấp #LID #kiểm soát lũ đô thị #hiệu suất môi trường #Tây AnTài liệu tham khảo
Andréa SC, Goldenfum JA, André LS, Dallagnol ALB, Quadro MS (2020) The analysis of green roof’s runoff volumes and its water quality in an experimental study in Porto Alegre, southern Brazil. Environ Sci Pollut R 27(2):9520–9534. https://doi.org/10.1007/s11356-019-06777-5
Baffaut C, Delleur JW (1989) Expert system for calibrating SWMM. J Water Res Pla-ASCE 115:278–298. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(1989)115:3(278)
Brander KE, Owen KE, Potter KW (2004) Modeled impacts of development type on runoff volume and infiltration performance. J Am Water Resour As 40 (4):961–969. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.2004.tb01059.x
Chung ES, Hong WP, Lee KS, Burian SJ (2011) Integrated use of a continuous simulation model and multi-attribute decision-making for ranking urban watershed management alternatives. Water Resour Manage 25:641–659. https://doi.org/10.1007/s11269-010-9718-5
Clab C, Xiang Z, Jin X, Gpab C, Yao W (2020) An integrated framework to select resilient and sustainable sponge city design schemes for robust decision making. Ecol Indic 119:106810. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106810
Diakoulaki D, Mavrotas G, Papayannakis L (1995) Determining objective weights in multiple criteria problems: the critic method. Comput Oper Res 22:763–770. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H
Dietz ME, Clausen JC (2006) Saturation to improve pollutantretention in a rain garden. Environ Sci Technol 40:1335–1340. https://doi.org/10.1021/es051644f
Duan HF, Li F, Yan H (2016) Multi-objective optimal design of detention tanks in the urban stormwater drainage system: lid implementation and analysis. Water Resour Manag 30(13):4635–4648. https://doi.org/10.1007/s11269-016-1444-1
Eckart K, McPhee Z, Bolisetti T (2017) Performance and implementation of low impact development–a review. Sci Total Environ 607:413–432. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.06.254
Ekwueme BN, Agunwamba JC (2020) Modeling the influence of meteorological variables on runoff in a tropical watershed. Civil Eng J 6(12):2344–2351. https://doi.org/10.28991/cej-2020-03091621
Ganora D, Isacco S, Claps P (2017) Framework for enhanced stormwater management by optimization of sewer pumping stations. J Environ Eng-ASCE 143:04017025. https://doi.org/10.1109/IWAENC.2014.6953998
Gilroy KL, McCuen RH (2009) Spatio-temporal effects of low impact development practices. J Hydrol 367:228–236. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.01.008
Islam MA, Hasan H (2020) Generation of IDF equation from catchment delineation using GIS. Civil Eng J 6(3):540–547. https://doi.org/10.28991/cej-2020-03091490
Li Q, Wang F, Yang Y, Huang ZC, Li MT, Guan YT (2018a) Comprehensive performance evaluation of lid practices for the sponge city construction: a case study in Guangxi, China. J Environ Manag 231:10–20. https://doi.org/10.1016/j.jenvman
Li XX, Cao JJ, Xu PX, Fei L, Dong Q, Wang ZL (2018b) Green roofs: effects of plant species used on runoff. Land Degrada Dev 29:3628–3638. https://doi.org/10.1002/ldr.3102
Liao HM, Yang XG, Xu FG, Xu H, Zhou JW (2018) A fuzzy comprehensive method for the risk assessment of a landslide-dammed lake. Environ Earth Sci 77:750. https://doi.org/10.1007/s12665-018-7946-9
Luan B, Yin RX, Xu P, Wang X, Yang XM, Zhang L, Tang XY (2019) Evaluating green stormwater infrastructure strategies efficiencies in a rapidly urbanizing catchment using swmm-based topsis. J Clean Prod 223:680–691. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.03.028
Movahedinia M, Samani JMV, Barakhasi F, Taghvaeian S, Stepanian R (2019) Simulating the effects of low impact development approaches on urban flooding: a case study from Tehran, Iran. Water Sci Technol 80:1591–1600. https://doi.org/10.2166/wst.2019.412
Muhammad S, Reeho K, Kwon KH (2018) Evaluating the capability of grass swale for the rainfall runoff reduction from an urban parking lot, Seoul, Korea. Inte J Env Res Pub Heal 15:537–549. https://doi.org/10.3390/ijerph15030537
Nguyen TT, Ngo HH, Guo W, Wang XC (2020) A new model framework for sponge city implementation: emerging challenges and future developments. J Environ Manage 253(Jan. 1):109689.1–109689.14. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.109689
Obianyo J I (2019) Effect of salinity on evaporation and the water cycle. Civil Eng J 3(4). doi: https://doi.org/10.28991/esj-2019-01188
Rujner H, Leonhardt G, Marsalek J, Viklander M (2018) High-resolution modelling of the grass swale response to runoff inflows with mike she. J Hydrol 562:411–422. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.05.024
Saaty TL (2008) Decision making with the analytic hierarchy process. Int J Serv Sci 1:83–98. https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590
Seo M, Jaber FH (2014) Evaluation of the effectiveness of low impact development practices (LIDs) under various conditions. Agr Water Manage 134:110–118. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2013.12.007
Seo M, Jaber F, Srinivasan R (2017) Evaluating various low-impact development scenarios for optimal design criteria development. Water Resour 9:270. https://doi.org/10.3390/w9040270
Sharifan RA, Roshan A, Aflatoni M, Jahedi A, Zolghadr M (2014) Uncertainty and sensitivity analysis of SWMM model in computation of manhole water depth and subcatchment peak flood. Procedia Soc Behav Sci 2:7739–7774. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2010.05.205
Stephens DB, Miller M, Moore SJ, Umstot T, Salvato DJ (2012) Decentralized groundwater recharge systems using roofwater and stormwater runoff. J Am Water Resour As 48:134–144. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.2011.00600.x
Tang SS, Luo W, Jia ZH, Li S, Wu Y (2015) An experimental study on N and P reductions in a rain garden and the influence of preferential flow. J Hydraul Eng-ASCE 46:943–950. https://doi.org/10.13243/j.cnki.slxb.20141483
Trowsdale SA, Simcock R (2011) Urban stormwater treatment using bioretention. J Hydrol 397:167–174. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.11.023
Tsanov E, Ribarova I, Dimova G, Ninov P, Makropoulos C (2020) Water stress mitigation in the vit river basin based on weap and matlab simulation, Civil Eng J. 6(11):2058–2071. https://doi.org/10.28991/cej-2020-03091602
Xia J, Zhang Y, Xiong L, He S, Wang LF, Yu ZB (2017) Opportunities and challenges of the sponge city construction related to urban water issues in China. Sci China Earth Sci 60:652–658. https://doi.org/10.1007/s11430-016-0111-8
Yang W, Xu K, Lian J, Bin L, Ma C (2018) Multiple flood vulnerability assessment approach based on fuzzy comprehensive evaluation method and coordinated development degree model. J Environ Manag 213:440–450. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.02.085
Zhang L (2019) Big data, knowledge mapping for sustainable development: a water quality index case study. Emerg Sci J 3(4):249–254
Zhang Y, Xia J, Yu J, Randall M, Zhang Y, Zhao T, Pan X, Zhai X, Shao Q (2018) Simulation and assessment of urbanization impacts on runoff metrics: insights from land use changes. J Hydrol 560:247–258. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.03.031
Zhou Q, Lai Z, Blohm A (2019) Optimising the combination strategies for pipe and infiltration-based low impact development measures using a multiobjective evolution approach. J Flood Risk Manag 12:12457. https://doi.org/10.1111/jfr3.12457