2023, Vol. 44
2. 山西吉县森林生态系统国家野外科学观测研究站, 临汾 042200;
3. 北京市水土保持工程技术研究中心, 北京 100083
, ZHANG Shou-hong1,2,3
, YAN Jing1 , WANG Kai1 , YANG Hang1 , WANG Ren-zhongyuan1 , ZHANG Wen-long1 , LI Hua-lin1
2. National Station for Forest Ecosystem Research in Jixian County, Linfen 042200;
3. Beijing Engineering Research Center of Soil and Water Conservation, Beijing 100083, China
近年来, 快速城市化造成城镇地区面积迅速扩张[1, 2], 道路、建筑物和停车场等不透水面替代了城市原有绿地[3, 4].伴随不透水面增加, 城市的自然水循环和能量循环过程遭受破坏[5], 诱发城市内涝、面源污染和热岛效应等系列问题[6, 7].屋顶作为城市的“第五立面”[8], 约占城市不透水面40%~50%[9].相较传统的黑色屋顶(black roof), 在城镇地区合理利用屋顶空间、开展生态屋顶(eco-roof)建设, 可有效缓解因城市化引发的生态和环境问题[10].
依据结构和功能, 生态屋顶通常可分为蓝色屋顶(bule roof)、绿色屋顶(green roof)和蓝-绿屋顶(blue-green roof)等类型[10].其中, 蓝色屋顶通常指在屋顶上采用限流措施(如提高排水口高度、设置限流孔和溢流堰等), 临时贮存并缓慢排放径流的设施[11].Campisano等[12]的长期观测研究表明, 蓝色屋顶具有较好的径流调控效益, 平均径流削减率为54%.蓝色屋顶结构简单、建设成本低且易维护[10], 近年来开始逐渐被各国采用, 但目前鲜见对其径流水质的研究.
相较蓝色屋顶, 绿色屋顶的结构更复杂, 从上到下通常包括植被层、基质层、过滤层、排水层和防水层等[13].已有研究表明, 绿色屋顶具有调控径流[14]、减少噪声[15]和减缓城市热岛效应[16]等功能.然而, 绿色屋顶的建设和维护成本较高[10], 且植被生长情况[17]、径流调控功能[18]和径流水质[19]等易受外部环境(如气候、降雨和周边环境等)和配置因素(如植被类型和基质等)的影响和制约[20, 21].例如, Zhang等[17]在北京地区的研究表明, 绿色屋顶植被生长受基质含水量制约, 在无灌溉条件下, 基质厚度显著影响绿色屋顶的植被生长情况.章孙逊等[22]的长期监测研究发现, 在降雨较少的年份, 绿色屋顶植被生长会受到抑制, 且绿色屋顶的径流水质存在年际差异.鉴于此, 近年来有研究尝试在绿色屋顶的底部添加蓄水层, 构建蓝-绿屋顶[23, 24].添加蓄水层既可增加绿色屋顶的蓄水空间, 也能通过水分补给影响绿色屋顶的蒸散发, 从而维护植被健康生长并改善绿色屋顶的径流调控能力[25].除影响径流调控能力外, 添加蓄水层还会改变绿色屋顶的径流过程和基质水分状况, 这可能会对绿色屋顶的径流水质造成影响[26, 27], 但目前尚缺少相关实测研究.
综上, 蓝色、绿色和蓝-绿屋顶均能吸纳雨水和调控径流, 具有推广应用的潜力.因结构、建筑材料、成本和维护方式不同, 这些生态屋顶的功能和适用场景存在差异[10].对比研究各类型生态屋顶的功能差异, 有利于合理比选生态屋顶.然而, 当前有关蓝色、绿色和蓝-绿屋顶的研究大部分仅对其中单种屋顶进行功能评价, 且主要集中于成本、结构和径流调控效益的研究[25, 28], 缺少对不同生态屋顶间径流调控功能与径流水质的综合评价与对比研究.
本研究基于对北京市3种不同类型生态屋顶在2019年雨季产流量和径流中营养盐和重金属浓度的监测, 对比分析不同类型生态屋顶径流调控功能与径流水质差异, 并解析造成差异的原因.在此基础上通过计算雨水和各生态屋顶径流中污染物负荷, 判断各屋顶对污染物的源-汇功能, 并构建径流水质指标, 综合评价不同生态屋顶径流水质优劣.本研究结果旨在为生态屋顶类型选择和设计提供科学基础, 并为海绵城市建设提供理论参考.
1 材料与方法 1.1 实验设计本研究于2019年5月在北京市海淀区北京林业大学林业楼楼顶搭建了3种类型生态屋顶实验装置, 并设置1个对照屋顶实验装置(图 1).北京市1951~2015年年均降水量为587.2 mm, 大约80%的降水集中在6~9月的雨季[29].
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图 1 不同屋顶结构示意 Fig. 1 Structures of the roof construction |
各实验装置均由屋顶实验槽(1 m长×1 m宽×0.4 m高)、导流槽、雨量计和集水桶4部分组成, 各屋顶的结构如图 1所示.其中, 绿色屋顶(GR)从上到下包括植被层、基质层、过滤层和排水层, 在排水层底部开设排水口; 对照屋顶(NV)除无植被层, 其余结构均与绿色屋顶一致; 蓝色屋顶(BR)主要为砾石材料的蓄水层, 在蓄水层顶部开设排水口; 蓝-绿屋顶(BGR)由上到下包括植被层、基质层、过滤层和蓄水层, 在蓄水层顶部开设排水口.各屋顶的详细配置参见表 1.
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表 1 不同屋顶结构层配置参数1) Table 1 Configuration parameters of the roofs |
为减少排水层和蓄水层材料对径流水质的影响, 本研究所使用的陶粒和砾石在搭建初期均使用自来水浸泡并冲洗.除种植初期的少量灌溉, 雨季实验期内所有生态屋顶均无灌溉和施肥.
1.2 径流收集和水质检测如图 1所示, 本研究在实验装置附近搭建小型气象站(HOBO U30)记录气象特征.并在实验区放置一个不锈钢盆, 用以收集雨水.各屋顶的径流经排水槽全部汇集进入雨量计记录, 最后由雨量计下方的集水桶收集.产流结束后, 量取集水桶中径流总量以校核雨量计数据, 并从充分摇匀的不锈钢盆和集水桶中收集径流水样, 装入HDPE水样瓶中.取样结束后, 先后使用自来水和去离子水清洗不锈钢盆和集水桶, 所有水样在1 h内放入冰箱冷冻储存, 分批检测水质.
选择2019年雨季6场各屋顶均产流的降雨进行水质检测, 所选降雨的特征如表 2所示.水质检测前, 使用0.45 μm的滤头过滤雨水和径流样品.本研究采用全自动化学分析仪(Smartchem 200)检测水样中营养盐(NH4+-N、NO3--N和PO43--P)的浓度; 使用ICP-MS检测水样中溶解态重金属(DCr、DCu、DFe、DNi、DZn和DCd)的浓度.
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表 2 所选降雨特征 Table 2 Characteristics of the selected rainfall events |
1.3 指标计算及数据分析
基于场降雨量、屋顶产流量以及雨水和屋顶径流中污染物浓度, 分别计算场降雨i各屋顶的径流削减率(Di)和径流中污染物j负荷(Lij), 计算方法如下：
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(1) |
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(2) |
式中, Pi为场降雨i的降雨量(mm); S为屋顶面积(m2); Vi为场降雨i屋顶的径流量(L); Cij为场降雨i屋顶径流中污染物j的浓度(mg·L-1或μg·L-1).
基于雨水和各屋顶径流中累积污染负荷, 判断各屋顶对污染物的源-汇功能, 污染物j的累积负荷削减率(Dcj)可由下式计算：
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(3) |
式中, Cpij为第i场降雨雨水中污染物j的浓度(mg·L-1或μg·L-1), 其余变量含义同式(1).
本研究采用径流水质指数(RQI)[30], 综合评价不同屋顶的径流水质情况, 计算步骤如下.
(1) 屋顶径流中污染物的负荷越低表明其径流水质越好, 采用式(4)计算各屋顶场降雨i时径流中污染物j的得分Sij(分值在0~1间, 分值越高代表水质越好)：
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(4) |
式中, Lmij为场降雨i各屋顶径流中污染物j负荷的平均值.
(2) 基于Sij, 采用下式计算各屋顶场降雨i的径流水质指数(RQI)：
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(5) |
式中, n为污染物指标总数; Wj为污染物j的权重, 采用主成分分析法提取各污染物指标的公因子方差, Wj为各指标公因子方差与公因子方差和的比值.
本文数据分析和制图均采用R语言.使用Kolmogorov-Smirnov检验和Levene检验分别检测数据的正态性和齐次性.当数据满足正态时, 使用单因素方差分析不同屋顶径流削减率、径流中营养盐和重金属浓度以及RQI差异的显著性.否则, 采用Kruskall-Wallis法进行显著性差异分析.
2 结果与分析 2.1 不同屋顶径流削减能力对比不同降雨条件下蓝色屋顶、蓝-绿屋顶、绿色屋顶和对照屋顶的径流削减率如图 2(a).小雨条件下(降雨量 < 10 mm), 各屋顶均无产流.随降雨量增加, 各屋顶的径流削减率均显著下降(P < 0.05).如图 2(b), 蓝-绿屋顶的径流削减率平均值最高, 为78.9%, 依次高于绿色屋顶(77.9%)、蓝色屋顶(76.7%)和对照屋顶(75.7%), 不同屋顶的径流削减率无显著差异(P>0.05).
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相同小写字母表示不同屋顶径流削减率无显著差异(P > 0.05) 图 2 不同屋顶径流削减率 Fig. 2 Runoff reduction rates of different roofs |
如图 3(a), 蓝色屋顶径流中ρ(NH4+-N)的平均值为(0.94±0.43) mg·L-1, 显著高于蓝-绿、绿色和对照屋顶(P < 0.05), 所有屋顶径流中NH4+-N的平均浓度均明显低于雨水.雨水和各屋顶径流中营养盐的累积负荷和削减率如表 3所示, 雨水中NH4+-N的累积负荷为552.9 mg·m-2, 各屋顶径流中NH4+-N的累积负荷均低于雨水.不同屋顶均是雨水中NH4+-N的汇, 蓝色屋顶的污染负荷削减率相对较低(63.8%), 蓝-绿、绿色和对照屋顶对雨水中NH4+-N负荷的削减率均高于90%.
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相同小写字母表示不同屋顶径流营养盐浓度无显著差异(P>0.05) 图 3 不同屋顶径流中营养盐浓度 Fig. 3 Concentrations of nutrients in runoff from different roofs |
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表 3 不同屋顶营养盐累积负荷和削减率1) Table 3 Cumulative loads and reduction rates of nutrients from different roofs |
雨水中ρ(NO3--N)的平均值为(1.12±0.57) mg·L-1[图 3(b)], 各屋顶径流中NO3--N的平均浓度和污染负荷均高于雨水, 是NO3--N的释放源.其中, 对照屋顶径流中NO3--N平均浓度和累积负荷最高, 依次高于蓝-绿、绿色和蓝色屋顶.
NH4+-N和NO3--N为可溶性无机N的主要存在形式[31, 32].如图 4所示, 雨水中[ρ(NH4+-N)∶ρ(NO3--N)] 的平均值为2.39, 而各屋顶径流中[ρ(NH4+-N) ∶ρ(NO3--N)]的平均值均小于1.该结果表明雨水中可溶性无机N主要以NH4+-N存在, 而流经各屋顶后无机N的主要形式为NO3--N, 这与Mason等[33]和Todorov等[34]的研究结果一致.蓝色、蓝-绿和绿色屋顶径流中无机N(NH4+-N+NO3--N)的总污染负荷均小于雨水(表 3), 对无机N的削减率分别为36.5%、26.6%和43.7%.然而, 对照屋顶径流中的无机N高于雨水, 是无机N的释放源.
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相同小写字母表示不同屋顶径流[ρ(NH4+-N)∶ρ(NO3--N)]无显著差异(P>0.05) 图 4 不同屋顶径流中氮形态对比 Fig. 4 Comparison of nitrogen forms in runoff from different roofs |
雨水和蓝色屋顶径流中ρ(PO43--P)的平均值均极低(< 0.01 mg·L-1), 蓝-绿、绿色和对照屋顶径流中PO43--P的平均值均明显高于雨水和蓝色屋顶[图 3(c)].蓝色屋顶径流中PO43--P的累积负荷与雨水相近(表 3), 表明其对雨水径流中PO43--P的累积负荷无明显影响.然而, 蓝-绿、绿色和对照屋顶径流中PO43--P的累积负荷均明显高于雨水, 是PO43--P的释放源.
2.3 不同屋顶径流重金属特征如图 5所示, 所有屋顶径流中DZn和DCd的平均浓度均低于雨水, 但DCr、DFe、DCu和DNi的平均浓度均高于雨水.蓝色屋顶径流中DCr浓度的平均值最高, 显著高于其他3种屋顶(P < 0.05).绿色屋顶径流中DFe、DCu和DNi浓度平均值最高, 依次高于对照、蓝-绿和蓝色屋顶.其中, 绿色屋顶径流中DFe和DCu的浓度显著高于蓝色屋顶(P < 0.05).对照屋顶径流中DZn浓度的平均值最高, 依次高于绿色、蓝-绿和蓝色屋顶, 但各屋顶间无显著差异(P>0.05).各屋顶径流中DCd的浓度相近, 同样无显著差异(P>0.05).
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相同小写字母表示不同屋顶径流重金属浓度无显著差异(P>0.05) 图 5 不同屋顶径流中重金属浓度 Fig. 5 Concentrations of heavy metals in runoff from different roofs |
各屋顶径流中DCr、DFe和DNi的累积污染负荷均高于雨水(表 4), 表明这些屋顶均为这3种重金属的释放源.雨水中DCu的累积负荷为268.4 μg·m-2, 蓝色屋顶径流中DCu的累积负荷为209.5 μg·m-2, 是DCu的汇(累积负荷削减率为21.9%), 但蓝-绿、绿色和对照屋顶均为DCu的释放源.雨水中DZn和DCd的累积负荷分别为1 912.1 μg·m-2和31.6 μg·m-2, 各屋顶均为雨水中DZn和DCd的汇, 污染负荷削减率分别在68.6%~90.7%和39.8%~54.5%之间.
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表 4 不同屋顶重金属累积负荷和削减率1) Table 4 Cumulative loads and reduction rates of heavy metals from different roofs |
2.4 不同屋顶径流水质综合评价
基于不同屋顶径流中营养盐和重金属的负荷, 计算不同屋顶径流的RQI如图 6, 可用以综合评价不同屋顶的径流水质, 各污染物指标权重如表 5所示.蓝色屋顶径流RQI的平均值最高(0.70), 表明其径流的水质最优.蓝-绿屋顶的RQI为0.68, 略低于蓝色屋顶, 但二者的RQI无显著差异(P>0.05).绿色和对照屋顶径流RQI的平均值分别为0.44和0.51, 显著低于蓝色和蓝-绿屋顶(P < 0.05).
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相同小写字母表示不同屋顶径流RQI无显著差异(P>0.05) 图 6 不同屋顶径流水质综合评价 Fig. 6 Runoff quality indices of runoff from different roofs |
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表 5 污染物指标权重 Table 5 Communality and weight of pollutants |
3 讨论
本研究中, 不同屋顶在小雨条件下均未产流, 且径流削减率均与降雨量呈显著负相关[图 2(a)], 这与前期研究结果一致[14].不同屋顶的径流削减率由降雨量和屋顶的雨水滞留能力决定[35], 雨水滞留能力通过蒸散发恢复[36], 蒸散发量与雨前干期呈正相关[37].北京的降雨主要集中于雨季(6~9月), 降雨间干期较短.因此, 各屋顶在雨前干期的蒸散发量差异不大, 径流削减率无显著差异.
3.1 不同屋顶对径流营养盐影响本研究中, 各屋顶径流中NH4+-N的平均浓度均低于雨水, 但NO3--N的平均浓度却高于雨水.从累积污染负荷的角度来看, 各屋顶均为NH4+-N的汇, 但均为NO3--N的释放源(表 3), 相似的结果在已有研究中也有广泛报道[34, 38].本研究中, 雨水中无机N主要以NH4+-N的形式存在, 而各屋顶径流中主要以NO3--N的形式存在(图 4).已有研究表明[39, 40], 雨水在流经屋顶过程中发生的硝化反应, 是造成屋顶径流中NH4+-N平均浓度低于雨水的主要原因.相较仅含砾石的蓝色屋顶, 蓝-绿、绿色和对照屋顶基质层中富含营养物质, 基质的相对表面积更大且更易保持长期湿润环境, 可能更有利于硝化细菌生长和硝化反应[26].因此, 蓝-绿、绿色和对照屋顶径流中NH4+-N的平均浓度均显著低于蓝色屋顶.蓝色、蓝-绿和绿色屋顶径流中无机N(NH4+-N + NO3--N)的累积负荷均低于雨水, 这表明雨水中的无机N在经过这些屋顶后除通过硝化反应进行形态转换, 也可能通过生物吸收、离子交换和反硝化反应等途径被固定或消耗[27, 32], 从而降低径流中的无机N污染.然而, 与蓝-绿和绿色屋顶不同, 对照屋顶无植被覆盖, 基质中的NO3--N缺少植物和根际微生物同化吸收[41].这可能是造成对照屋顶径流中NO3--N和无机N累积负荷明显高于雨水以及其他3种屋顶的主要原因.
有研究表明[34, 38], 雨水中PO43--P的浓度通常极低.蓝色屋顶径流中PO43--P的平均浓度和累积负荷与雨水几乎相同, 表明砾石材料无明显PO43--P淋出.已有研究表明, 基质层中的PO43--P会随径流淋出[20, 27], 因此蓝-绿、绿色和对照屋顶均是PO43--P的释放源.由于砾石材料无明显PO43--P淋出, 且植被吸收对基质PO43--P淋出的影响有限[22, 32], 蓝-绿、绿色和对照屋顶径流中PO43--P的浓度无显著差异.
3.2 不同屋顶对径流重金属影响蓝色屋顶径流中DCr的浓度高于雨水, 且显著高于蓝-绿、绿色和对照屋顶.然而, 蓝-绿屋顶与不含砾石蓄水层的绿色和对照屋顶径流中DCr的浓度无显著差异(图 5).这表明雨水和砾石材料并不是蓝色屋顶径流中DCr的主要来源.谭吉华等[42]的综述指出, 煤和石油燃烧产生的废气是大气中Cr的重要来源, 我国空气中Cr的平均浓度远高于WHO限值.雨前干期的大气沉降可能是造成蓝色屋顶径流中DCr浓度高于雨水的重要原因.蓝色屋顶径流中DCu累积负荷低于雨水, 表明砾石蓄水层在滞留了雨水的同时, 也滞留了雨水中的DCu.基质层中可交换态重金属随径流淋出[43]可能是造成蓝-绿、绿色和对照屋顶径流中DFe、DCu和DNi的平均浓度和累积负荷均明显高于雨水和蓝色屋顶的主要原因, 相似的结果在前人的研究中也有报道[38, 44, 45].雨水中DZn的浓度明显高于其他重金属(图 5), 雨水中的DZn进入各屋顶后, 可能通过沉淀、络合吸附、植物和微生物吸收等方式固定[46, 47], 促使各屋顶径流中DZn的平均浓度和累积负荷均低于雨水, 该研究结果与Gregoire等[45]和Akther等[48]的一致.雨水和各屋顶径流中DCd的平均浓度接近, 表明屋顶材料中无DCd淋出.得益于出色的雨水滞留能力, 各屋顶均为雨水中DCd的汇.
绿色屋顶径流中DFe、DNi和DCu的平均浓度和累积污染负荷均明显高于对照屋顶(图 5和表 4), 这表明植被会促进基质中这3种重金属的释放, 这与前期的研究结果一致[41].该现象可能主要受以下因素影响：一方面, 植被根系分泌物活化了基质层中固定的重金属, 造成可交换态的重金属随径流淋出[49].另一方面, 植被叶片表面可能较空白基质吸附更多大气沉降重金属, 随降雨冲刷进入径流[50].蓝-绿屋顶的蓄水层可为径流提供更长的停留时间, 基质层淋出的重金属可在蓄水层被沉淀、络合和吸附[51].此外, 由于蓝-绿屋顶的砾石蓄水层长期处于潮湿的环境, 有利于微生物的生长, 微生物吸附可能可以进一步减少其径流中重金属淋出[52, 53].总体上看, 蓝-绿屋顶径流中DCr、DCu、DFe、DNi、DZn和DCd的累积负荷均明显低于绿色屋顶.在绿色屋顶下增加蓄水层, 有利于降低径流中重金属的淋出.
4 建议与展望本研究对2019年雨季不同新建的生态屋顶的径流中营养盐和重金属进行监测, 构建RQI综合评价4种不同类型屋顶的径流水质.观测期内, 蓝色屋顶的RQI最高, 其径流水质最佳.相较绿色屋顶, 蓝色屋顶无需种植植物, 并可通过清洗和更换填料的方式保证其径流水质, 在低维护、植物生长条件较差的地区具有应用空间.已有研究表明, 除生态功能外, 绿色屋顶还具备提供审美价值和提供休憩场所等功能[54].然而, 观测期内绿色屋顶RQI最低, 其径流水质最差.盲目建设绿色屋顶, 建筑材料中的污染物可能会随雨水径流淋出, 引发面源污染.为绿色屋顶添加蓄水层, 建造蓝-绿屋顶可有效降低绿色屋顶的污染物淋出.已有研究表明[10, 22], 生态屋顶的建筑材料会随使用时长增加而动态变化, 进而影响径流水质.未来可通过多年长期监测, 进一步揭示不同生态屋顶在长期使用下的径流水质的动态变化.
5 结论(1) 2019年雨季, 绿色、蓝色、蓝-绿和对照屋顶的雨水滞留能力无明显差异, 各屋顶的平均径流削减率在75.7%~78.9%之间, 无显著差异(P>0.05).
(2) 相较雨水, 各屋顶均为NH4+-N的汇, 累积负荷削减率在63.8%~96.4%之间, 但均为NO3--N的释放源; 砾石材料的蓝色屋顶对雨水径流中PO43--P的累积负荷无明显影响, 但蓝-绿、绿色和对照屋顶基质层中的PO43--P会随径流淋出.
(3) 各屋顶均可有效减少雨水径流中DZn和DCd的负荷, 累积负荷削减率分别在68.6%~90.7%和39.8%~54.5%之间, 但均为DCr、DFe和DNi的源; 蓝色屋顶为DCu的汇, 累积负荷削减率为21.9%, 但蓝-绿、绿色和对照屋顶的基质为DCu的释放源.砾石蓄水层可有效减少重金属淋出, 蓝-绿屋顶径流中DCr、DFe、DNi、DCu、DZn和DCd的累积负荷均低于绿色屋顶.
(4) 本研究综合评价了不同新建生态屋顶的径流水质.蓝色屋顶的径流水质指数(RQI)最高, 径流水质最佳, 依次优于蓝-绿、对照和绿色屋顶.为绿色屋顶增加蓄水层建设蓝-绿屋顶可显著改善绿色屋顶径流水质.
| [1] | Priya U K, Senthil R. A review of the impact of the green landscape interventions on the urban microclimate of tropical areas[J]. Building and Environment, 2021, 205. DOI:10.1016/j.buildenv.2021.108190 |
| [2] | Oudin L, Salavati B, Furusho-Percot C, et al. Hydrological impacts of urbanization at the catchment scale[J]. Journal of Hydrology, 2018, 559: 774-786. DOI:10.1016/j.jhydrol.2018.02.064 |
| [3] | Grimm N B, Faeth S H, Golubiewski N E, et al. Global change and the ecology of cities[J]. Science, 2008, 319(5864): 756-760. DOI:10.1126/science.1150195 |
| [4] | Chen J Q, Liu Y Z, Gitau M W, et al. Evaluation of the effectiveness of green infrastructure on hydrology and water quality in a combined sewer overflow community[J]. Science of the Total Environment, 2019, 665: 69-79. DOI:10.1016/j.scitotenv.2019.01.416 |
| [5] | Salvadore E, Bronders J, Batelaan O. Hydrological modelling of urbanized catchments: a review and future directions[J]. Journal of Hydrology, 2015, 529: 62-81. DOI:10.1016/j.jhydrol.2015.06.028 |
| [6] |
张建云, 宋晓猛, 王国庆, 等. 变化环境下城市水文学的发展与挑战——Ⅰ. 城市水文效应[J]. 水科学进展, 2014, 25(4): 594-605. Zhang J Y, Song X M, Wang G Q, et al. Development and challenges of urban hydrology in a changing environment——I. Hydrological response to urbanization[J]. Advances in Water Science, 2014, 25(4): 594-605. |
| [7] |
刘昌明, 张永勇, 王中根, 等. 维护良性水循环的城镇化LID模式: 海绵城市规划方法与技术初步探讨[J]. 自然资源学报, 2016, 31(5): 719-731. Liu C M, Zhang Y Y, Wang Z G, et al. The LID pattern for maintaining virtuous water cycle in urbanized area: a preliminary study of planning and techniques for sponge city[J]. Journal of Natural Resources, 2016, 31(5): 719-731. |
| [8] |
许萍, 车伍, 李俊奇. 屋顶绿化改善城市环境效果分析[J]. 环境保护, 2004(7): 41-44. Xu P, Che W, Li J Q. Analysis on improvement of urban environment made by green roof[J]. Environmental Protection, 2004(7): 41-44. DOI:10.3969/j.issn.0253-9705.2004.07.008 |
| [9] | Stovin V, Vesuviano G, Kasmin H. The hydrological performance of a green roof test bed under UK climatic conditions[J]. Journal of Hydrology, 2012, 414-415: 148-161. DOI:10.1016/j.jhydrol.2011.10.022 |
| [10] | Foster J, Lowe A, Winkelman S. The value of green infrastructure for urban climate adaptation[R]. Washington: The Center for Clean Air Policy. |
| [11] |
杨春霞, 肖以恒, 朱晓玥, 等. 蓝屋顶技术及其在旧城改造中应用的可行性分析[J]. 中国园艺文摘, 2017, 33(2): 111-115, 194. Yang C X, Xiao Y H, Zhu X Y, et al. Analysis of blue roof application feasibility in traditional district reconstruction[J]. Chinese Horticulture Abstracts, 2017, 33(2): 111-115, 194. DOI:10.3969/j.issn.1672-0873.2017.02.041 |
| [12] | Campisano A, Modica C, Gullotta A. Long-term experiments for the evaluation of the potential for storm water control of modular blue roofs in Mediterranean climate[J]. Urban Water Journal, 2021, 18(1): 33-42. DOI:10.1080/1573062X.2020.1850807 |
| [13] | Shafique M, Kim R, Rafiq M. Green roof benefits, opportunities and challenges-a review[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018, 90: 757-773. DOI:10.1016/j.rser.2018.04.006 |
| [14] |
葛德, 张守红. 不同降雨条件下植被对绿色屋顶径流调控效益影响[J]. 环境科学, 2018, 39(11): 5015-5023. Ge D, Zhang S H. Impacts of vegetation on hydrological performances of green roofs under different rainfall conditions[J]. Environmental Science, 2018, 39(11): 5015-5023. DOI:10.13227/j.hjkx.201801069 |
| [15] | Connelly M, Hodgson M. Experimental investigation of the sound absorption characteristics of vegetated roofs[J]. Building and Environment, 2015, 92: 335-346. DOI:10.1016/j.buildenv.2015.04.023 |
| [16] | Zhang G C, He B J, Dewancker B J. The maintenance of prefabricated green roofs for preserving cooling performance: A field measurement in the subtropical city of Hangzhou, China[J]. Sustainable Cities and Society, 2020, 61. DOI:10.1016/j.scs.2020.102314 |
| [17] | Zhang H, Lu S S, Fan X F, et al. Is sustainable extensive green roof realizable without irrigation in a temperate monsoonal climate? A case study in Beijing[J]. Science of the Total Environment, 2021, 753. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.142067 |
| [18] | Liu W, Feng Q, Chen W P, et al. The influence of structural factors on stormwater runoff retention of extensive green roofs: new evidence from scale-based models and real experiments[J]. Journal of Hydrology, 2019, 569: 230-238. DOI:10.1016/j.jhydrol.2018.11.066 |
| [19] | Gong Y W, Zhang X W, Li J Q, et al. Factors affecting the ability of extensive green roofs to reduce nutrient pollutants in rainfall runoff[J]. Science of the Total Environment, 2020, 732. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.139248 |
| [20] | Rowe D B. Green roofs as a means of pollution abatement[J]. Environmental Pollution, 2011, 159(8-9): 2100-2110. DOI:10.1016/j.envpol.2010.10.029 |
| [21] | Wang H B, Qin J, Hu Y H. Are green roofs a source or sink of runoff pollutants?[J]. Ecological Engineering, 2017, 107: 65-70. DOI:10.1016/j.ecoleng.2017.06.035 |
| [22] |
章孙逊, 张守红, 葛德, 等. 不同植被绿色屋顶径流水质年际变化特征[J]. 环境科学, 2022, 43(6): 3187-3194. Zhang S X, Zhang S H, Ge D, et al. Inter-annual changes in runoff quality from green roofs with different vegetation[J]. Environmental Science, 2022, 43(6): 3187-3194. DOI:10.13227/j.hjkx.202108344 |
| [23] | Shafique M, Lee D, Kim R. A Field study to evaluate runoff quantity from blue roof and green blue roof in an Urban Area[J]. International Journal of Control and Automation, 2016, 9(8): 59-68. DOI:10.14257/ijca.2016.9.8.07 |
| [24] | Skjeldrum P M, Kvande T. Moisture-resilient upgrading to blue-green roofs[J]. Energy Procedia, 2017, 132: 417-422. DOI:10.1016/j.egypro.2017.09.649 |
| [25] | Busker T, De Moel H, Haer T, et al. Blue-green roofs with forecast-based operation to reduce the impact of weather extremes[J]. Journal of Environmental Management, 2022, 301. DOI:10.1016/j.jenvman.2021.113750 |
| [26] | Qiu D Y, Peng H Y, Li T, et al. Application of stabilized sludge to extensive green roofs in Shanghai: feasibility and nitrogen leaching control[J]. Science of the Total Environment, 2020, 732. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.138898 |
| [27] | Buffam I, Mitchell M E. Nutrient cycling in green roof ecosystems[A]. In: Sutton R K (Ed.). Green Roof Ecosystems[M]. Cham: Springer, 2015. 107-137. |
| [28] | Andenæs E, Time B, Muthanna T, et al. Risk reduction framework for blue-green roofs[J]. Buildings, 2021, 11(5). DOI:10.3390/buildings11050185 |
| [29] | Zhang S H, Zhang J J, Jing X E, et al. Water saving efficiency and reliability of rainwater harvesting systems in the context of climate change[J]. Journal of Cleaner Production, 2018, 196: 1341-1355. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.06.133 |
| [30] |
章孙逊, 张守红, 闫婧, 等. 不同配置绿色屋顶径流水质特征及综合评价[J]. 环境科学, 2022, 43(9): 4587-4596. Zhang S X, Zhang S H, Yan J, et al. Integrated assessment of runoff quality from green roofs with different configurations[J]. Environmental Science, 2022, 43(9): 4587-4596. DOI:10.13227/j.hjkx.202112232 |
| [31] | Lambers H, Raven J, Shaver G, et al. Plant nutrient-acquisition strategies change with soil age[J]. Trends in Ecology & Evolution, 2008, 23(2): 95-103. |
| [32] | Johnson C, Schweinhart S, Buffam I. Plant species richness enhances nitrogen retention in green roof plots[J]. Ecological Applications, 2016, 26(7): 2130-2144. DOI:10.1890/15-1850.1 |
| [33] | Mason Y, Ammann A A, Ulrich A, et al. Behavior of Heavy metals, nutrients, and major components during roof runoff infiltration[J]. Environmental Science & Technology, 1999, 33(10): 1588-1597. |
| [34] | Todorov D, Driscoll C T, Todorova S, et al. Water quality function of an extensive vegetated roof[J]. Science of the Total Environment, 2018, 625: 928-939. DOI:10.1016/j.scitotenv.2017.12.085 |
| [35] | Liu W, Engel B A, Feng Q. Modelling the hydrological responses of green roofs under different substrate designs and rainfall characteristics using a simple water balance model[J]. Journal of Hydrology, 2021, 602. DOI:10.1016/j.jhydrol.2021.126786 |
| [36] | Zhang S H, Lin Z X, Zhang S X, et al. Stormwater retention and detention performance of green roofs with different substrates: Observational data and hydrological simulations[J]. Journal of Environmental Management, 2021, 291. DOI:10.1016/j.jenvman.2021.112682 |
| [37] |
罗珊, 周永潮, 张仪萍. 绿色屋面对雨水径流控制效果及影响因素[J]. 浙江大学学报(工学版), 2018, 52(5): 845-852, 895. Luo S, Zhou Y C, Zhang Y P. Experimental study on performance and its influence factors of green roof on stormwater management[J]. Journal of Zhejiang University (Engineering Science), 2018, 52(5): 845-852, 895. |
| [38] | Zhang Q Q, Miao L P, Wang X K, et al. The capacity of greening roof to reduce stormwater runoff and pollution[J]. Landscape and Urban Planning, 2015, 144: 142-150. DOI:10.1016/j.landurbplan.2015.08.017 |
| [39] | Burger M, Jackson L E. Microbial immobilization of ammonium and nitrate in relation to ammonification and nitrification rates in organic and conventional cropping systems[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2003, 35(1): 29-36. DOI:10.1016/S0038-0717(02)00233-X |
| [40] | Huang L Q, Luo J Y, Li L X, et al. Unconventional microbial mechanisms for the key factors influencing inorganic nitrogen removal in stormwater bioretention columns[J]. Water Research, 2022, 209. DOI:10.1016/j.watres.2021.117895 |
| [41] |
章孙逊, 张守红, 张英, 等. 植被对绿色屋顶径流量和水质影响[J]. 环境科学, 2019, 40(8): 3618-3625. Zhang S X, Zhang S H, Zhang Y, et al. Impacts of vegetation on quantity and quality of runoff from green roofs[J]. Environmental Science, 2019, 40(8): 3618-3625. |
| [42] |
谭吉华, 段菁春. 中国大气颗粒物重金属污染、来源及控制建议[J]. 中国科学院研究生院学报, 2013, 30(2): 145-155. Tan J H, Duan J C. Heavy metals in aerosol in China: pollution, sources, and control strategies[J]. Journal of Graduate University of Chinese Academy of Sciences, 2013, 30(2): 145-155. |
| [43] |
韩春梅, 王林山, 巩宗强, 等. 土壤中重金属形态分析及其环境学意义[J]. 生态学杂志, 2005, 24(12): 1499-1502. Han C M, Wang L S, Gong Z Q, et al. Chemical forms of soil heavy metals and their environmental significance[J]. Chinese Journal of Ecology, 2005, 24(12): 1499-1502. DOI:10.3321/j.issn:1000-4890.2005.12.025 |
| [44] | Berndtsson J, Emilsson T, Bengtsson L. The influence of extensive vegetated roofs on runoff water quality[J]. Science of the Total Environment, 2006, 355(1-3): 48-63. |
| [45] | Gregoire B G, Clausen J C. Effect of a modular extensive green roof on stormwater runoff and water quality[J]. Ecological Engineering, 2011, 37(6): 963-969. |
| [46] |
魏树和, 周启星. 重金属污染土壤植物修复基本原理及强化措施探讨[J]. 生态学杂志, 2004, 23(1): 65-72. Wei S H, Zhou Q X. Discussion on basic principles and strengthening measures for phytoremediation of soils contaminated by heavy metals[J]. Chinese Journal of Ecology, 2004, 23(1): 65-72. |
| [47] | Vijayaraghavan K, Reddy D H K, Yun Y S. Improving the quality of runoff from green roofs through synergistic biosorption and phytoremediation techniques: a review[J]. Sustainable Cities and Society, 2019, 46. DOI:10.1016/j.scs.2018.12.009 |
| [48] | Akther M, He J X, Chu A, et al. Chemical leaching behaviour of a full-scale green roof in a cold and semi-arid climate[J]. Ecological Engineering, 2020, 147. DOI:10.1016/j.ecoleng.2020.105768 |
| [49] | Tao Q, Zhao J W, Li J X, et al. Unique root exudate tartaric acid enhanced cadmium mobilization and uptake in Cd-hyperaccumulator Sedum alfredii[J]. Journal of Hazardous Materials, 2020, 383. DOI:10.1016/j.jhazmat.2019.121177 |
| [50] | Shao F, Wang L H, Sun F B, et al. Study on different particulate matter retention capacities of the leaf surfaces of eight common garden plants in Hangzhou, China[J]. Science of the Total Environment, 2019, 652: 939-951. |
| [51] |
李鸿博, 钟怡, 张昊楠, 等. 生物炭修复重金属污染农田土壤的机制及应用研究进展[J]. 农业工程学报, 2020, 36(13): 173-185. Li H B, Zhong Y, Zhang H N, et al. Mechanism for the application of biochar in remediation of heavy metal contaminated farmland and its research advances[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2020, 36(13): 173-185. |
| [52] |
王建龙, 陈灿. 生物吸附法去除重金属离子的研究进展[J]. 环境科学学报, 2010, 30(4): 673-701. Wang J L, Chen C. Research advances in heavy metal removal by biosorption[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2010, 30(4): 673-701. |
| [53] |
刘金燕, 刘立华, 薛建荣, 等. 重金属废水吸附处理的研究进展[J]. 环境化学, 2018, 37(9): 2016-2024. Liu J Y, Liu L H, Xue J R, et al. Research progress on treatment of heavy metal wastewater by adsorption[J]. Environmental Chemistry, 2018, 37(9): 2016-2024. |
| [54] | Jungels J, Rakow D A, Allred S B, et al. Attitudes and aesthetic reactions toward green roofs in the Northeastern United States[J]. Landscape and Urban Planning, 2013, 117: 13-21. |