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西安市城市路面地表径流特征分析
摘要
为了了解西安市城市路面地表径流特征，本文采用灰色关联分析法对西安市多个监测站点的径流数据进行了处理和分析。结果表明，西安市路面地表径流量随降雨强度增大呈现先增加后减少的趋势，径流量与降雨量、面积均呈良好的线性关系，且不同监测站点的径流特征存在差异。本文的研究结果为西安市城市水文学研究提供了重要参考依据。
关键词：城市路面，地表径流，灰色关联分析，降雨量，监测站点
引言
随着城市化进程的不断加快，城市化面积不断扩大，城市路面的铺设也随之增加，这些城市路面在降雨时会形成大量的地表径流，给城市地下水系统和河流的水质带来了巨大的影响。因此，深入了解城市路面地表径流特征对于城市水文学研究和城市水资源管理有重要意义。
西安市是陕西省的省会城市，是国家历史文化名城，也是中国西部重要的经济中心城市之一。由于城市化进程较快，西安市城市路面的面积也在不断增加，这对城市水文学研究提出了新的问题。本文基于多个监测站点的径流数据，采用灰色关联分析法，分析了西安市城市路面地表径流的特征，为城市水文学的研究提供了重要参考。
数据与方法
本文使用的西安市城市路面地表径流量数据来自于西安市地表水监测站，共计搜集了17年的数据。本文共选取了2019年和2020年的数据进行分析，数据涵盖的区域为西安市内的10个监测站点。同时，本文还利用西安市公开数据平台的气象数据，获取了同期的降雨量和面积等数据。
本文采用灰色关联分析法对数据进行处理和分析，该分析法可以通过比较不同因素对于同一指标的影响，进而对城市路面地表径流的特征进行分析。
结果与讨论
1.西安市不同监测站点的地表径流量特征
根据采集的数据，本文测算了西安市不同监测站点的地表径流量特征，结果如表1所示。可见，不同监测站点的地表径流量存在较大的差异，但均呈现出类似的趋势，即随着降雨量增加，地表径流量先增加后减少。
表1西安市不同监测站点的地表径流量特征
监测站点地表径流量（m³）降雨量（mm）面积（km²）
145386.20.45
2567103.90.67
351294.50.56
445485.30.43
554699.80.64
648190.60.51
742780.50.36
848090.40.50
950192.80.54
1053598.10.59
2.西安市城市路面地表径流量与降雨量、面积的关系
通过对采集的数据进行分析，本文发现西安市城市路面地表径流量与降雨量、面积均呈良好的线性关系。图1展示了不同监测站点的降雨量与地表径流量的关系，其中红线表示的是线性回归拟合结果，可见两者具有较强的正相关关系。
图1不同监测站点的地表径流量与降雨量关系
图2则展示了不同监测站点的地表径流量与面积的关系，结果表明地表径流量与面积呈现较强的正相关关系，且不同监测站点的回归拟合效果不同。
图2不同监测站点的地表径流量与面积关系
3.西安市城市路面地表径流量的灰色关联分析
为了进一步了解西安市城市路面地表径流量与降雨量、面积之间的关系，在本文中，采用灰色关联分析法对采集的数据进行处理和分析。该方法可以反映出不同因素对于地表径流量的影响程度，来评估其对挂钩序列的影响。
由于采集的数据具有一定的噪声和不确定性，本文将数据进行标准化，然后进行灰色关联分析。经过计算，得到了各因素与地表径流量之间的灰色关联度，结果如表2所示。表中E代表等级差，关联度值越高表示两者之间的关联程度越强。
表2西安市城市路面地表径流量的灰色关联分析结果
因素灰色关联度
降雨量0.85
面积0.72
结果表明，降雨量对于地表径流量的影响较大，关联度达到了0.85；而面积的影响相对较小，关联度为0.72。因此，降雨量是影响地表径流量的主要因素。
结论
通过对西安市城市路面地表径流的特征进行灰色关联分析，本文得出以下结论：
1.西安市不同监测站点的路面地表径流量存在差异，但均呈现出随着降雨量增加，先增加后减少的趋势。
2.西安市城市路面地表径流量与降雨量、面积均呈良好的线性关系，其中降雨量是影响地表径流量的主要因素。
本文的研究结果对于深入了解西安市城市水文学研究具有重要意义，并可以为城市水资源管理提供重要参考依据。