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水处理技术的社会选择
社会变化模块(STM)模拟出6组有可能被采纳的技术方案群(clusters),每组对应一个可量化且显著的历史发展方向。根据对历史数据的分析,Cluster2被认为是最匹配的选择。而该方案很好地展现了在1970年代初,生态健康需求的增强而促使分散式处理技术开始被采纳(如下图所示)。而在2005年前后,因为清洁水道的需要而得到发展的另一段分散式技术的增长期也得到了相似度很高的模拟。
雨洪基础设施的建造和表现
生物物理模块(BPM)的集中式城市污水基建模型模拟了1972年-2010年污水管网的发展(不包括室内管系)。图6上半部显示了1982年管网系统的情况,可以看出模拟结果和实际情况有很好的相似度。
BPM模块的分散式基础设施部分评估了许多不同的水敏城市设计(WSUD)的方案。基于上述的STM模块中的Cluster2,BPM筛选出10个最适合的配置类型。如下图7所示,集成模型生成的分散式技术的选址与实际的现有系统的地址相似。
然而,有两点差异:第一,模拟的系统密度更高,原因是选用的空间分布算法使用500mx 500m的网格尺寸。这可能会漏掉本来可用于WSUD方案的细分可用空间,如今因为不在选定网格里而没有被考虑在内。第二,模型有些选址是实际数据中没有的。其中一个可能的解释是,从历史角度来看,在过去这些特定空间由于技术以外的原因无法实施WSUD方案,例如政治压力、规划重叠、土地所有权以及其他规定等。
就这点而言,研究团队决定不过度束缚模型,相反,对模型做出的不同选择进行评估。模型可以模拟在过去10年WSUD实践的普遍模式:例如图8中展现了自2004年WSUD逐渐成为主流后,生态健康需求的增加是如何带动了生物滞留设施的应用。池塘与湿地的相互作用更多变(图中的灰色区域),这可能是因为他们在STM的分类相似导致的。尽管如此,下图显示模拟结果(蓝线)与观察数据还是相似的。
DAnCE 4 Water在规划过程中的使用
DAnCE 4 Water给非平稳性的基础设施系统规划赋予了一系列全新的整合性和灵活性。通过算法来模拟生成城市水管理场景是它独特的优势之一,这能帮助规划者测试不同未来场景下的政策、规划以及基础设施的有效性。
例如研究人员曾使用DAnCE4Water的框架 (图1中的部分模块) ,对城市环境和水设施进行共同演化的模拟,以此检验土地利用和分布式的存储方案能否在未来30-50年的时间内在不同的人口增长和气候变化条件下缓解日渐增长的骤洪影响。在政策制定方面,也有研究人员应用DAnCE 4 Water来考察在不同条件下经济奖励措施对雨水回收池普及的有效性。
这些应用显示,使用像DAnCE 4 Water这样复杂的集成模型需要大量的数据以及行内专业知识。开发更简易、更稳固和用户友好型的方法和工具将更有利于探索性规划的普及。
总结
这篇论文给我们展示了DAnCE 4 Water这个全新组合模型以及它在城市水系统动态变化中的应用。澳大利亚的案例研究展示了该模型可以成功地复制模拟一个地区长达50年的社会、城市和生物物理的动态变化。
值得注意的是,DAnCE 4 Water需要对许多不同的场景条件进行分析才能模拟出跟现实接近的情况。这是因为城市水系统本身终究是一个复杂的过程,由于它自身具有高度的不确定性,百分百地预测未来几乎是不可能的事情。DAnCE 4 Water主要还是要帮助用户思考未来规划设计的解决方案,考虑基础设施在不同情形下的灵活性,辨识出哪些方案能在一系列的未来条件下维持正常运作。
这个理念体现的是对未来规划的探索性方法,DAnCE 4 Water正是对这种理念的尝试——通过一个结合了城市发展形式、水基础设施变化和社会制度变迁的清晰的空间分布模型来对一个地区进行探索性的规划。
这个工具的创新点在于将各种因素都整合到单个模型中,并对城市基础设施的发展进行长时间的模拟,从而反映社会、城市和水系统之间的协同作用。目前这个模型仅限于城市雨洪管理的演变,包括通过管网排涝系统的防洪、地表径流的水质管理和雨水回收。
目前, DanCE 4 Water两个在运作的主要模拟包括“Melbourne 2030可持续发展规划“和“墨尔本作为具备调适能力的水敏城市”。研究团队还会继续这些案例的研究,并与其他相关城市项目进行对比。通过这些模拟研究,对软件工具进行优化改进。
参考资料
Modelling transitions in urban water systems, W. Rauch, C. Urich, P.M. Bach, B.C. Rogers, F.J. de Haan, R.R. Brown, M. Mair, D.T. McCarthy, M. Kleidorfer, R. Sitzenfrei, A. Deletic, Water Research, Volume 126, 1 December 2017, Pages 501-514, https://doi.org/10.1016/j.watres.2017.09.039
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