Непроницаемые поверхности — это в основном искусственные сооружения, такие как тротуары ( дороги , тротуары , подъездные пути и парковки , а также промышленные зоны, такие как аэропорты , порты , логистические и распределительные центры , все из которых используют значительные площади с покрытием), покрытые водостойкими материалами, такими как асфальт , бетон , кирпич , камень , и крыши . Почвы, уплотненные в результате городской застройки , также обладают высокой водонепроницаемостью.
Непроницаемые поверхности представляют собой экологическую проблему, поскольку их строительство запускает цепочку событий, которая изменяет городские воздушные и водные ресурсы:
Общее покрытие непроницаемыми поверхностями на территории, например, муниципалитета или водораздела , обычно выражается в процентах от общей площади земли. Покрытие увеличивается с ростом урбанизации . В сельской местности непроницаемое покрытие может составлять всего один или два процента. В жилых районах покрытие увеличивается примерно с 10 процентов в малоплотных районах до более 50 процентов в многоквартирных сообществах. В промышленных и коммерческих районах покрытие превышает 70 процентов. В региональных торговых центрах и плотных городских районах оно составляет более 90 процентов. В смежных 48 штатах США городское непроницаемое покрытие составляет до 43 000 квадратных миль (110 000 км 2 ). Развитие добавляет 390 квадратных миль (1000 км 2 ) ежегодно. Обычно две трети покрытия составляют тротуары, а одну треть — крыши зданий. [2]
.jpg/1280px-Taipei_Xiaocheng_Station_of_the_Ankeng_Line_aerial_photographs_(cropped).jpg)
Покрытие непроницаемой поверхности может быть ограничено путем ограничения плотности землепользования (например, количества домов на акр в подразделении), но этот подход приводит к тому, что земли в других местах (за пределами подразделения) застраиваются для размещения растущего населения. (См. Разрастание городов . ) В качестве альтернативы городские сооружения могут быть построены по-другому, чтобы они функционировали больше как естественно проницаемые почвы; примерами таких альтернативных конструкций являются пористые покрытия , зеленые крыши и инфильтрационные бассейны .
Дождевую воду с непроницаемых поверхностей можно собирать в резервуары для дождевой воды и использовать вместо водопроводной воды. Остров Каталина, расположенный к западу от порта Лонг-Бич, приложил значительные усилия для сбора дождевых осадков, чтобы минимизировать расходы на транспортировку с материка.
Частично в ответ на недавнюю критику со стороны муниципалитетов , ряд производителей бетона, таких как CEMEX и Quikrete, начали производить проницаемые материалы, которые частично смягчают воздействие на окружающую среду обычного непроницаемого бетона. Эти новые материалы состоят из различных комбинаций твердых веществ естественного происхождения , включая мелко- и крупнозернистые породы и минералы , органические вещества (включая живые организмы ), лед , выветренные породы и осадки , жидкости (в первую очередь водные растворы ) и газы . [3] Пандемия COVID-19 породила предложения о радикальных изменениях в организации города, [4] которые заключаются в резком сокращении наличия непроницаемых поверхностей и восстановлении проницаемости почвы, что является одним из элементов Манифеста о реорганизации города, опубликованного в Барселоне теоретиком архитектуры и урбанизма Массимо Паолини и подписанного 160 учеными и 350 архитекторами.
Процент непроницаемости, обычно называемый в расчетах PIMP, является важным фактором при рассмотрении дренажа воды. Он рассчитывается путем измерения процента водосборной площади, которая состоит из непроницаемых поверхностей, таких как дороги, крыши и другие мощеные поверхности. Оценка PIMP дается как PIMP = 6,4J^0,5, где J — количество жилищ на гектар (Butler and Davies 2000). Например, лесные массивы имеют значение PIMP 10%, тогда как плотные коммерческие районы имеют значение PIMP 100%. Эта переменная используется в Справочнике по оценке наводнений .
Хомер и другие (2007) указывают, что около 76 процентов прилегающих к Соединенным Штатам территорий классифицируются как имеющие менее 1 процента непроницаемого покрытия, 11 процентов — с непроницаемым покрытием от 1 до 10 процентов, 4 процента — с предполагаемым непроницаемым покрытием от 11 до 20 процентов, 4,4 процента — с предполагаемым непроницаемым покрытием от 21 до 40 процентов и около 4,4 процента — с предполагаемым непроницаемым покрытием более 40 процентов. [5] [6]
Общая непроницаемая площадь (TIA), обычно называемая непроницаемым покрытием (IC) в расчетах, может быть выражена в виде дроби (от нуля до единицы) или процента. Существует много методов оценки TIA, включая использование Национального набора данных о земельном покрове (NLCD) [7] с Географической информационной системой (ГИС), категории землепользования с категориальными оценками TIA, обобщенный процент освоенной площади и соотношения между плотностью населения и TIA. [6]
Набор данных о непроницаемой поверхности NLCD США может предоставить высококачественный согласованный на национальном уровне набор данных о земельном покрове в формате, готовом для ГИС, который можно использовать для оценки значения TIA. [6] NLCD последовательно количественно определяет процент антропогенного TIA для NLCD с разрешением 30 метров (900 м2) по всей стране. В наборе данных каждый пиксель количественно определяется как имеющий значение TIA в диапазоне от 0 до 100 процентов. Оценки TIA, сделанные с помощью набора данных о непроницаемой поверхности NLCD, представляют собой агрегированное значение TIA для каждого пикселя, а не значение TIA для отдельного непроницаемого объекта. Например, двухполосная дорога на травянистом поле имеет значение TIA 100 процентов, но пиксель, содержащий дорогу, будет иметь значение TIA 26 процентов. Если дорога (в равной степени) охватывает границу двух пикселей, каждый пиксель будет иметь значение TIA 13 процентов. Анализ качества данных набора данных NLCD 2001 с вручную разграниченными областями выборки TIA показывает, что средняя ошибка прогнозируемого и фактического TIA может варьироваться от 8,8 до 11,4 процента. [5]
Оценки TIA от землепользования производятся путем определения категорий землепользования для больших участков земли, суммирования общей площади каждой категории и умножения каждой площади на характерный коэффициент TIA. [6] Категории землепользования обычно используются для оценки TIA, поскольку области с общим землепользованием можно определить из полевых исследований, карт, информации о планировании и зонировании и удаленных снимков. Методы коэффициентов землепользования обычно используются, поскольку карты планирования и зонирования, которые идентифицируют схожие области, все чаще доступны в форматах ГИС. Кроме того, методы землепользования выбираются для оценки потенциальных эффектов будущего развития на TIA с помощью карт планирования, которые количественно определяют прогнозируемые изменения в землепользовании. [8] Существуют существенные различия в фактических и оценочных оценках TIA из разных исследований в литературе. Такие термины, как низкая плотность и высокая плотность, могут различаться в разных областях. [9] Плотность застройки в пол-акра на дом может быть классифицирована как высокая плотность в сельской местности, средняя плотность в пригородной зоне и низкая плотность в городской зоне. Гранато (2010) [6] приводит таблицу со значениями TIA для различных категорий землепользования на основе 30 исследований в литературе.
Процент освоенной площади (PDA) обычно используется для оценки TIA вручную с помощью карт. [6] Консорциум по характеристикам земель с множественным разрешением (MRLCC) определяет освоенную площадь как покрытую не менее чем 30 процентами строительных материалов [10] ). Саутхард (1986) [11] определил незастроенные площади как естественную, сельскохозяйственную или разбросанную жилую застройку . Он разработал уравнение регрессии для прогнозирования TIA с использованием процента освоенной площади (таблица 6-1). Он разработал свое уравнение с использованием логарифмической степенной функции с данными по 23 бассейнам в Миссури . Он отметил, что этот метод был выгоден, поскольку большие бассейны можно было быстро очертить и оценить TIA вручную по имеющимся картам. Гранато (2010) [6] разработал уравнение регрессии, используя данные по 262 бассейнам рек в 10 мегаполисах на территории Соединенных Штатов с площадью водосбора от 0,35 до 216 квадратных миль и значениями PDA в диапазоне от 0,16 до 99,06 процентов.
TIA также оценивается по данным о плотности населения путем оценки населения в интересующей области и использования уравнений регрессии для расчета соответствующего TIA. [6] Данные о плотности населения используются, поскольку общенациональные согласованные данные переписных участков доступны в форматах ГИС для всех Соединенных Штатов. Методы плотности населения также могут использоваться для прогнозирования потенциальных эффектов будущего развития. Хотя могут быть существенные различия в отношениях между плотностью населения и TIA, точность таких оценок, как правило, улучшается с увеличением площади водосбора, поскольку локальные изменения усредняются. [12] Granato (2010) [6] предоставляет таблицу с 8 отношениями между плотностью населения и плотностью из литературы и новое уравнение, разработанное с использованием данных из 6255 речных бассейнов в наборе данных USGS GAGESII. [13] Granato (2010) [6] также предоставляет четыре уравнения для оценки TIA по плотности жилья , которая связана с плотностью населения.
TIA также оценивается по непроницаемым картам, полученным с помощью дистанционного зондирования . Дистанционное зондирование широко использовалось для обнаружения непроницаемых поверхностей. [14] [15] Обнаружение непроницаемых областей с использованием глубокого обучения в сочетании со спутниковыми снимками стало преобразующим методом в дистанционном зондировании и мониторинге окружающей среды . Алгоритмы глубокого обучения, в частности сверточные нейронные сети (CNN), произвели революцию в нашей способности идентифицировать и количественно оценивать непроницаемые поверхности с помощью спутниковых снимков высокого разрешения. Эти модели могут автоматически извлекать сложные пространственные и спектральные характеристики, что позволяет им различать непроницаемые и ненепроницаемые поверхности с исключительной точностью. [16] [17] [18]
Естественные непроницаемые области определяются здесь как земельные покровы , которые могут вносить значительный объем штормового потока во время небольших и крупных штормов, но обычно классифицируются как проницаемые области. [6] Эти области обычно не рассматриваются как важный источник штормового потока в большинстве исследований качества стока на автомагистралях и в городах , но могут производить значительный объем штормового потока. Эти естественные непроницаемые области могут включать открытую воду, водно-болотные угодья , скальные выходы, бесплодную землю (естественные почвы с низкой непроницаемостью) и области уплотненных почв . Естественные непроницаемые области, в зависимости от их природы и предшествующих условий, могут производить штормовой поток из-за инфильтрационного избыточного поверхностного потока, насыщенного поверхностного потока или прямых осадков. Ожидается, что влияние естественных непроницаемых областей на генерацию стока будет более важным в областях с низким TIA, чем в областях с высокой степенью развития.
NLCD [19] предоставляет статистику земельного покрова, которую можно использовать в качестве качественной меры распространенности различных земельных покровов, которые могут выступать в качестве естественных непроницаемых зон. Открытая вода может выступать в качестве естественной непроницаемой зоны, если прямые осадки направляются через сеть каналов и поступают в виде ливневого потока на интересующее место. Водно-болотные угодья могут выступать в качестве естественной непроницаемой зоны во время штормов, когда сброс грунтовых вод и насыщенный поверхностный поток составляют существенную долю ливневого потока. Бесплодная земля в прибрежных районах может выступать в качестве естественной непроницаемой зоны во время штормов, поскольку эти области являются источником избыточных инфильтрационных поверхностных потоков. Кажущиеся проницаемыми области, затронутые деятельностью по освоению, могут выступать в качестве непроницаемых зон и генерировать избыточные инфильтрационные поверхностные потоки. Эти ливневые потоки могут возникать даже во время штормов, которые не соответствуют критериям объема или интенсивности осадков для создания стока на основе номинальных скоростей инфильтрации.
Разработанные проницаемые области могут вести себя как непроницаемые области, поскольку разработка и последующее использование имеют тенденцию уплотнять почвы и снижать скорость инфильтрации. Например, Фелтон и Лулл (1963) [20] измерили скорость инфильтрации для лесных почв и газонов, чтобы указать на потенциальное 80-процентное снижение инфильтрации в результате деятельности по разработке. Аналогичным образом, Тейлор (1982) [21] провел испытания инфильтрометра на территориях до и после пригородной застройки и отметил, что изменение верхнего слоя почвы и уплотнение в результате строительной деятельности снизили скорость инфильтрации более чем на 77 процентов.
В статье использованы материалы, являющиеся общественным достоянием, с веб-сайтов или документов Геологической службы США и Федерального управления автомобильных дорог .