The effects of implementation of nature-based solutions in stormwater management for the case of a former industrial zone in Moscow

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The development of blue-green infrastructure is a new, but dynamic trend in urban ecology and city planning, especially relevant in the global climate change context, that in addition to increasing temperatures leads to intensification of storm precipitation unusual for the middle zone. The situation with surface flooding is significantly worsened not only by the high percentage of impermeable surfaces in the city, but also by small slopes, which lead to the difficulties of surface runoff. This factor is typical for old city districts or former industrial areas. The increasing storm rainfall leads to additional load on engineering communications and forces to think about alternative solutions, such as rain gardens. The paper evaluated the efficiency of flood risk reduction due to the application of rain gardens on the territory of the projected residential complex in the Moscow megalopolis. The results of modeling the surface slopes of the territory showed that ⅓ of the territory excluding highways has an unfavorable slope (less than 0.5%) for the formation of surface runoff in green areas. At the same time, the most unfavorable areas with slope below 0.003 (0.3 %) account for 13.7% of the territory. It was also determined that the predominant type of catchment surfaces of the territory are catchments of depressional landforms, the most suitable solution for surface runoff drainage for which are rain gardens. At the same time, an increase in the area of rain gardens from 1.5 to 5% of the catchment area of various functional zones showed a decrease in the calculated surface runoff rates from 0 to 78%. The greatest reduction was observed when increasing the area of rain gardens up to 3%, and further increase gave insignificant effect. At the same time, for recreational areas, replacing lawn to rain gardens by more than 2% is excessive, so when the proportion of rain gardens in parks in the study area is increased, the value of overflow tends to zero. Thus, the most effective area of rain gardens for the case study (area - 95 ha) is 2.5 ha, while in recreational zones it is recommended to use only 0.5 ha for rain gardens.

About the authors

Olga N. Romzaykina

RUDN University

Author for correspondence.
Email: romzaykina-on@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-8516-2724
SPIN-code: 7679-7207

Candidate of Biological Sciences, Junior Researcher, Research center “Smart technologies for sustainable development of the urban environment in the global change”

8 Miklukho-Maklaya st., bldg. 2, Moscow, 117198, Russian Federation

Alina A. Bubushyan

NCO Association Landscape Engineers Guild

Email: info@laenguild.org
Landscape Architect 3 Skladochnaya st., bldg. 5, Moscow, 127018, Russian Federation

Igor S. Shchukin

Perm National Research Polytechnic University

Email: shchukin-is@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-0655-9757
SPIN-code: 5096-4351

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Department of Heat and Gas Supply, Ventilation and Water Supply and sewerage

Российская Федерация, 614010, Пермь, ул. Куйбышева, д. 109; 109 Kuybysheva st., Perm, 614010, Russian Federation

Vyacheslav I. Vasenev

RUDN University

Email: vasenev_vi@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0003-0286-3021
SPIN-code: 7209-1269

Candidate of Biological Sciences, Associate Professor, Department of Landscape Design and Sustainable Ecosystems

8 Miklukho-Maklaya st., bldg. 2, Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Pörtner HO, Roberts D, Tignor M, Poloczanska E, Mintenbeck K, Alegría A, et al. Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability Working Group II Contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. 2022. doi: 10.1017/9781009325844
  2. Sachs J, Schmidt-­Traub G, Kroll C, Lafortune G, Fuller G, Woelm F. (eds.) The Sustainable Development Goals and COVID-19. Sustainable Development Report 2020. Cambridge: Cambridge University Press; 2020.
  3. Sachs J, Kroll C, Lafortune G, Fuller G, Woelm F. (eds.) The Decade of Action for the Sustainable Development Goals: Sustainable Development Report 2021. Cambridge: Cambridge University Press; 2021.
  4. Sokolov YI. Risks of extreme weather events. Issues of Risk Analysis. 2018;15(3):6–21. (In Russ.). doi: 10.32686/1812–5220–2018–15–3–6–21
  5. Maniquiz-­Redillas MC, Kim LH. Evaluation of the capability of low-impact development practices for the removal of heavy metal from urban stormwater runoff. Environmental technology. 2016;37(18):2265–2272. doi: 10.1080/09593330.2016.1147610
  6. Johansson G, Fedje KK, Modin O, Haeger-­Eugensson M, Uhl W, Andersson-­Sköld Y, et al. Removal and release of microplastics and other environmental pollutants during the start-up of bioretention filters treating stormwater. Journal of Hazardous Materials. 2024;468:133532. doi: 10.1016/j.jhazmat.2024.133532
  7. Chechevichkin VN, Vatin NI. Specifics of surface runoff contents and treatment in large cities. Magazine of Civil Engineering. 2014;(6):67–74. (In Russ.). doi: 10.5862/MCE.50.7
  8. Nikolaeva O, Rozanova M, Karpukhin M. Distribution of traffic-­related contaminants in urban topsoils across a highway in Moscow. Journal of Soils and Sediments. 2017;17:1045–1053. doi: 10.1007/s11368–016–1587-y
  9. Romzaykina ON, Vasenev VI, Paltseva A, Kuzyakov YV, Neaman A, Dovletyarova EA. Assessing and mapping urban soils as geochemical barriers for contamination by heavy metal(loid)s in Moscow megapolis. J Environ Qual. 2021;50(1):22–37. doi: 10.1002/jeq2.20142
  10. Alekseev MI, Shurmin YL. Dynamics and forecast of water consumption and water removal in subjects of the Russian Federation. Bulletin of Civil Engineers. 2010;(2):139–143. (In Russ.).
  11. Rabinsky MA, Dushko AO, Mironchik GM, Zhirov EN. Treatment of domestic and rainwater in the Russian Federation: problems and solutions. Inzhenernye sistemy. 2012;(2):16–20. (In Russ.).
  12. Kasatkin AV. Razrabotka metoda ochistki poverkhnostnogo stoka s proezzhei chasti avtomobil’nykh dorog [Development of a method for cleaning the surface runoff from the roadway of highways]. Moscow; 2006. (In Russ.).
  13. Osheen M, Singh KK. Rain Garden — A Solution to Urban Flooding: A Review. In: Agnihotri A, Reddy, K., Bansal, A. (eds.) Sustainable Engineering. Lecture Notes in Civil Engineering. Vol. 30. Singapore: Springer, 2019. p.27–35. doi: 10.1007/978–981–13–6717–5_4
  14. Davis AP, Hunt WF, Traver RG, Clar ML. Bioretention Technology: Overview of Current Practice and Future Needs. Journal of Environmental Engineering. 2009;135(3):109–117. doi: 10.1061/(ASCE)0733–9372(2009)135:3(109)
  15. Nizovtsev VA, Kochurov BI, Erman NM, Mironenko IV, Logunova YV, Kostovska SK, et al. Landshaftno-­ekologicheskie issledovaniya Moskvy dlya obosnovaniya territorial’nogo planirovaniya goroda [Landscape-­ecological studies of Moscow to substantiate the territorial planning of the city]. Moscow: Prometheus publ.; 2020. (In Russ.).
  16. Dvornikov YA, Grigorieva VE, Varentsov MI, Vasenev VI. Optimal spectral index and threshold applied to Sentinel-2 data for extracting impervious surface: Verification across latitudes, growing seasons, approaches, and comparison to global datasets. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2023;(123):103470. doi: 10.1016/j.jag.2023.103470

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».