{"id":4151,"date":"2026-10-25T12:06:04","date_gmt":"2026-10-25T12:06:04","guid":{"rendered":"https:\/\/gwits.pl\/?p=4151"},"modified":"2026-10-28T07:30:13","modified_gmt":"2026-10-28T07:30:13","slug":"1065545gwits20261001","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gwits.pl\/en\/1065545gwits20261001\/","title":{"rendered":"Potencja\u0142 retencyjny terenu zurbanizowanego w oparciu o metod\u0119 SCS-CN na przyk\u0142adzie \u015awidnicy, wojew\u00f3dztwo dolno\u015bl\u0105skie \/ Retention potential of an urbanized area based on the SCS-CN method: A case study of \u015awidnica, Lower Silesian Voivodeship"},"content":{"rendered":"\n
\n\n\n\n

Mateusz Str\u00f3\u017cyk\"ORCID<\/a>1<\/sup> , Maciej Be\u0142cik\"ORCID<\/a>1<\/sup> , Marcin Wdowikowski\"ORCID<\/a>1*<\/sup><\/em><\/p>\n\n\n\n

Afiliacja<\/summary>\n

1<\/sup> Wydzia\u0142 In\u017cynierii \u015arodowiska, Politechnika Wroc\u0142awska
* Kontakt \/ Correspondence: marcin.wdowikowski@pwr.edu.pl<\/a><\/p>\n<\/details>\n\n\n\n


DOI: 10.65545\/GWITS.2026.10.01<\/strong>, GWiTS 10\/2026, pa\u017adziernik 2026<\/p>\n\n\n\n

Pobierz PDF<\/a> (Open Access)<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Streszczenie:<\/strong>
Artyku\u0142 przedstawia ocen\u0119 potencja\u0142u retencyjnego \u015awidnicy z wykorzystaniem metody SCS-CN oraz narz\u0119dzi GIS. Na podstawie wysokorozdzielczych danych teledetekcyjnych Scalgo okre\u015blono parametry retencji dla stanu istniej\u0105cego (\u015bredni CN = 83,77; S = 59,38 mm), identyfikuj\u0105c obszary o wysokim sp\u0142ywie powierzchniowym. Symulacja wdro\u017cenia b\u0142\u0119kitno-zielonej infrastruktury (zielone dachy, nawierzchnie a\u017curowe) wykaza\u0142a obni\u017cenie CN do 76,43 i wzrost retencji S do 109,89 mm, co potwierdza skuteczno\u015b\u0107 BZI.<\/p>\n\n\n\n

S\u0142owa kluczowe:<\/strong> potencja\u0142 retencyjny, zasoby wodne, b\u0142\u0119kitno-zielona infrastruktura, hydrologia miejska, metoda SCS-CN<\/em><\/p>\n\n\n\n

Abstract:
<\/strong>This article presents an assessment of the retention potential of \u015awidnica using the SCS-CN method and GIS tools. Based on high-resolution Scalgo remote sensing data, retention parameters for the baseline condition were determined (average CN = 83,77; S = 59,38 mm), identifying areas with high surface runoff. Simulation of blue-green infrastructure implementation (green roofs, permeable pavements) demonstrated a reduction of CN to 76,43 and an increase in retention S to 109,89 mm, confirming the effectiveness of BGI.<\/p>\n\n\n\n

Keywords:<\/strong> retention potential, water resources, blue green infrastructure, urban hydrology, SCS-CN method<\/em><\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

1. Wprowadzenie<\/h3>\n\n\n\n

Potencja\u0142 retencyjny obszaru zurbanizowanego definiuje si\u0119 jako jego zdolno\u015b\u0107 do czasowego zatrzymywania i magazynowania w\u00f3d opadowych oraz roztopowych, co bezpo\u015brednio wp\u0142ywa na spowolnienie i zmniejszenie fali sp\u0142ywu powierzchniowego [11]. Wsp\u00f3\u0142czesne procesy urbanizacyjne, po\u0142\u0105czone z post\u0119puj\u0105cymi zmianami klimatycznymi, istotnie zaburzaj\u0105 naturalny obieg wody w zlewniach miejskich [2]. Obserwowane w ostatnich latach przekszta\u0142cenia re\u017cimu opadowego manifestuj\u0105 si\u0119 g\u0142\u00f3wnie wzrostem cz\u0119stotliwo\u015bci wyst\u0119powania gwa\u0142townych opad\u00f3w nawalnych o du\u017cej intensywno\u015bci, przedzielonych wyd\u0142u\u017conymi okresami suszy [1]. Jak wskazuje raport Instytutu Meteorologii i Gospodarki Wodnej \u201eKlimat Polski 2024\u201d, mimo \u017ce u\u015bredniona roczna suma opad\u00f3w dla Polski (608,4 mm) osi\u0105gn\u0119\u0142a poziom 99,4% normy z wielolecia 1991\u20132010, skumulowana liczba dni z opadem uleg\u0142a wyra\u017anemu zmniejszeniu [1]. \u015awiadczy to o skondensowaniu opad\u00f3w w kr\u00f3tszych przedzia\u0142ach czasowych, co ogranicza infiltracj\u0119 gruntow\u0105 i stymuluje szybki sp\u0142yw powierzchniowy [1]. Istniej\u0105ca infrastruktura odwadniaj\u0105ca, projektowana w oparciu o historyczne modele hydrologiczne, nie jest przystosowana do przyjmowania tak du\u017cych obj\u0119to\u015bci wody w kr\u00f3tkim czasie, co prowadzi do przeci\u0105\u017cenia sieci kanalizacyjnych i wzrostu ryzyka powodzi miejskich [8]. W konsekwencji zwi\u0119kszanie retencji w miastach staje si\u0119 jednym z priorytetowych wyzwa\u0144 in\u017cynierii \u015brodowiska i gospodarki przestrzennej [2].<\/p>\n\n\n\n

Odpowiedzi\u0105 na rosn\u0105cy deficyt retencyjny w obszarach zurbanizowanych jest rozw\u00f3j b\u0142\u0119kitno-zielonej infrastruktury (BZI), obejmuj\u0105cej rozwi\u0105zania oparte na zasobach przyrody (ang. Nature-Based Solutions \u2013 NBS), takie jak niecki bioretencyjne, ogrody deszczowe, zielone dachy, nawierzchnie przepuszczalne czy miejskie zbiorniki retencyjne [2, 17]. W literaturze przedmiotu podkre\u015bla si\u0119, \u017ce BZI nie tylko ogranicza odp\u0142yw bezpo\u015bredni i odci\u0105\u017ca systemy kanalizacyjne, ale pe\u0142ni r\u00f3wnie\u017c istotne funkcje ekosystemowe, mikroklimatyczne oraz adaptacyjne [2, 5]. Mimo niezaprzeczalnych zalet, wdra\u017canie BZI w polskich realiach napotyka istotne bariery natury prawnej, finansowej, technicznej i spo\u0142ecznej [3\u20137]. Do fundamentalnych problem\u00f3w nale\u017cy brak jednoznacznej definicji obszar\u00f3w retencyjnych w polskim prawodawstwie [3] oraz brak ujednoliconych standard\u00f3w okre\u015blaj\u0105cych pojemno\u015b\u0107 retencyjn\u0105 krajobrazu [4]. W sferze planowania przestrzennego wyzwaniem pozostaje wymuszenie zlewniowego podej\u015bcia do gospodarowania wod\u0105 oraz ochrona naturalnych korytarzy retencyjnych przed presj\u0105 inwestycyjn\u0105 [4]. Barier\u0105 ekonomiczn\u0105 jest wysoki koszt realizacji i utrzymania obiekt\u00f3w BZI, po\u0142\u0105czony z brakiem powszechnych metodyk wyceny \u015bwiadczonych przez nie us\u0142ug ekosystemowych (np. retencjonowania wody czy ch\u0142odzenia mikroklimatu) w rachunkach op\u0142acalno\u015bci inwestycyjnej [5]. Ponadto w g\u0119sto zabudowanych centrach miast ograniczenie stanowi\u0105 kolizje z podziemn\u0105 infrastruktur\u0105 techniczn\u0105 oraz podatno\u015b\u0107 BZI na utrat\u0119 sprawno\u015bci eksploatacyjnej w wyniku zamulenia lub kolmatacji por\u00f3w, co wymaga wprowadzenia nowych standard\u00f3w serwisowania [6]. Zwraca si\u0119 tak\u017ce uwag\u0119 na rozproszenie kompetencji decyzyjnych pomi\u0119dzy podmiotami takimi jak Pa\u0144stwowe Gospodarstwo Wodne Wody Polskie a samorz\u0105dami lokalnymi, co utrudnia sp\u00f3jne zarz\u0105dzanie zasobami wodnymi w skali dorzecza [7].<\/p>\n\n\n\n

Skuteczne zarz\u0105dzanie ryzykiem pluwialnym wymaga zastosowania zaawansowanych narz\u0119dzi diagnostycznych i modelowych [8, 9]. Wskazuje si\u0119 na konieczno\u015b\u0107 stosowania zintegrowanego podej\u015bcia, \u0142\u0105cz\u0105cego analizy pokrycia terenu, stopnia uszczelnienia powierzchni oraz w\u0142a\u015bciwo\u015bci infiltracyjnych pod\u0142o\u017ca z wykorzystaniem System\u00f3w Informacji Geograficznej (GIS) [9]. Nowoczesna hydrologia miejska coraz szerzej wykorzystuje wysokorozdzielcze dane przestrzenne, w tym Numeryczne Modele Terenu (NMT) [21] i dane z lotniczego skanowania laserowego (ALS\/LiDAR) [22]. Specjalistyczne platformy, takie jak SCALGO Live, umo\u017cliwiaj\u0105 precyzyjne symulowanie korytarzy sp\u0142ywu powierzchniowego, bezodp\u0142ywowych depresji terenowych oraz matematyczny rozdzia\u0142 opadu na infiltracj\u0119, retencj\u0119 depresyjn\u0105 i sp\u0142yw bezpo\u015bredni [23]. W ocenie komponentu ro\u015blinnego istotn\u0105 rol\u0119 odgrywa teledetekcja satelitarna (np. dane Sentinel-2), wykorzystuj\u0105ca znormalizowany r\u00f3\u017cnicowy wska\u017anik wegetacji (NDVI) do monitorowania kondycji zieleni i ewapotranspiracji [24\u201326]. W celu kompleksowej ewaluacji adaptacyjno\u015bci miast formu\u0142owane s\u0105 zintegrowane systemy wska\u017anikowe, takie jak Water City Index (WCI) [27] czy Urban Climate Adaptation Index (UCAI) [28], a na poziomie regionalnym \u2013 wska\u017anik krajobrazowego potencja\u0142u hydrycznego (ang. Landscape Hydric Potential \u2013 LHP), okre\u015blaj\u0105cy zdolno\u015b\u0107 terenu do spowolnienia odp\u0142ywu i zasilania w\u00f3d podziemnych [19, 20].<\/p>\n\n\n\n

Jedn\u0105 z najcz\u0119\u015bciej stosowanych i uznanych w praktyce in\u017cynierskiej metod szacowania odp\u0142ywu bezpo\u015bredniego z opad\u00f3w epizodycznych jest metoda SCS-CN (Soil Conservation Service \u2013 Curve Number), opracowana przez Departament Rolnictwa USA i rozwini\u0119ta m.in. w systemach HEC-HMS [10]. Metoda ta opiera si\u0119 na parametryzacji obszaru zlewni za pomoc\u0105 bezwymiarowego wska\u017anika retencji CN (przyjmuj\u0105cego warto\u015bci od 0 do 100), kt\u00f3ry uwzgl\u0119dnia w\u0142a\u015bciwo\u015bci hydrologiczne gleb, spos\u00f3b u\u017cytkowania i pokrycia terenu oraz wst\u0119pne warunki wilgotno\u015bciowe pod\u0142o\u017ca [10, 16]. Wielko\u015b\u0107 bezpo\u015bredniego odp\u0142ywu powierzchniowego [mm] wyznaczana jest z zale\u017cno\u015bci [10, 16]:<\/p>\n\n\n\n

Q<\/mi>=<\/mo>(<\/mo>P<\/mi>\u2212<\/mo>0,2<\/mn>S<\/mi>)<\/mo>2<\/mn><\/msup><\/mrow>P<\/mi>+<\/mo>0,8<\/mn>S<\/mi><\/mrow><\/mfrac><\/mspace>d<\/mi>l<\/mi>a<\/mi><\/mspace>P<\/mi>><\/mo>0,2<\/mn>S<\/mi><\/mspace>(<\/mo>1<\/mn>)<\/mo><\/mrow>Q=\\frac{(P-0,2S)^2}{P+0,8S} \\quad dla \\quad P>0,2S \\quad (1)<\/annotation><\/semantics><\/math><\/div>\n\n\n\n

gdzie \ud835\udc43 oznacza wysoko\u015b\u0107 opadu [mm], natomiast \ud835\udc46 jest maksymaln\u0105 potencjaln\u0105 retencj\u0105 zlewni [mm], wyliczan\u0105 ze wzoru [4, 10, 16]:<\/p>\n\n\n\n

S<\/mi>=<\/mo>25400<\/mn>C<\/mi>N<\/mi>\u2212<\/mo>254<\/mn><\/mrow><\/mfrac><\/mspace>(<\/mo>2<\/mn>)<\/mo><\/mrow>S= \\frac{25 400}{CN-254} \\quad (2)<\/annotation><\/semantics><\/math><\/div>\n\n\n\n

Wysokie warto\u015bci parametru \ud835\udc36N (bliskie 100) charakteryzuj\u0105 powierzchnie nieprzepuszczalne o znikomej zdolno\u015bci infiltracyjnej, generuj\u0105ce gwa\u0142towny sp\u0142yw, podczas gdy niskie warto\u015bci odpowiadaj\u0105 obszarom biologicznie czynnym o wysokiej ch\u0142onno\u015bci [10]. Zastosowanie metody SCS-CN w \u015brodowisku GIS pozwala na przestrzenne mapowanie wska\u017anika CN oraz potencja\u0142u S, tworz\u0105c empiryczn\u0105 podstaw\u0119 do oceny stanu istniej\u0105cego oraz symulacji wariantowych dzia\u0142a\u0144 adaptacyjnych w miastach [9, 10].<\/p>\n\n\n\n

W wymiarze operacyjnym narz\u0119dziem integruj\u0105cym lokalne polityki adaptacyjne do zmian klimatu jest Miejski Plan Adaptacji (MPA) [7, 29, 30]. Dokument ten precyzuje cele strategiczne w zakresie zwi\u0119kszania odporno\u015bci na zagro\u017cenia pluwialne i termiczne, stanowi\u0105c podstaw\u0119 do podejmowania inwestycji z zakresu retencji miejskiej [31, 32]. Pomimo bogatej literatury regionalnej [13, 14] i og\u00f3lnych wytycznych planistycznych, wci\u0105\u017c zauwa\u017calny jest brak szczeg\u00f3\u0142owych, wysokorozdzielczych studi\u00f3w przypadku analizuj\u0105cych rzeczywisty potencja\u0142 retencyjny \u015bredniej wielko\u015bci miast polskich z uwzgl\u0119dnieniem krytycznego por\u00f3wnania baz danych przestrzennych o r\u00f3\u017cnej rozdzielczo\u015bci.<\/p>\n\n\n\n

Celem niniejszego artyku\u0142u jest okre\u015blenie i ocena przestrzennego potencja\u0142u retencyjnego wybranego obszaru zurbanizowanego na przyk\u0142adzie miasta \u015awidnica (wojew\u00f3dztwo dolno\u015bl\u0105skie) oraz ocena mo\u017cliwo\u015bci jego poprawy poprzez wdro\u017cenie wariantowych rozwi\u0105za\u0144 z zakresu b\u0142\u0119kitno-zielonej infrastruktury.<\/p>\n\n\n\n

2. Materia\u0142 badawczy i metody<\/h3>\n\n\n\n

Za obszar bada\u0144 przyj\u0119to miasto \u015awidnica, o statusie gminy miejskiej zlokalizowanej w po\u0142udniowej cz\u0119\u015bci wojew\u00f3dztwa dolno\u015bl\u0105skiego, w obr\u0119bie jednostki fizycznogeograficznej Przedg\u00f3rza Sudeckiego [33]. Miasto zajmuje powierzchni\u0119 21,75 km\u00b2 i liczy oko\u0142o 52,1 tys. mieszka\u0144c\u00f3w, co przek\u0142ada si\u0119 na wysok\u0105 g\u0119sto\u015b\u0107 zaludnienia wynosz\u0105c\u0105 2393,2 os.\/km\u00b2. Wyb\u00f3r \u015awidnicy by\u0142 wynikiem wielokryterialnej analizy przesiewowej (opisanej w rozdziale 3) przeprowadzonej dla miast wojew\u00f3dztwa dolno\u015bl\u0105skiego o populacji przekraczaj\u0105cej 20 tys. mieszka\u0144c\u00f3w [12]. Analiza ta wykaza\u0142a, \u017ce miasto charakteryzuje si\u0119 znacznym udzia\u0142em powierzchni zabudowanych przy jednocze\u015bnie ograniczonym udziale strukturalnej infrastruktury niebiesko-zielonej, co wg danych regionalnych plasuje je w grupie jednostek szczeg\u00f3lnie wra\u017cliwych na wyst\u0119powanie miejskich powodzi pluwialnych [13, 14].<\/p>\n\n\n\n

Pod wzgl\u0119dem hydrograficznym \u015awidnica le\u017cy w zlewni rzeki Bystrzycy, kt\u00f3ra przep\u0142ywa przez teren miasta i stanowi g\u0142\u00f3wny odbiornik w\u00f3d opadowych oraz sp\u0142yw\u00f3w z miejskiego systemu kanalizacji deszczowej [31, 33]. Lokalny uk\u0142ad sieci rzecznej tworz\u0105 ponadto mniejsze cieki, takie jak M\u0142yn\u00f3wka i Potok Witoszowski, a tak\u017ce sztuczny zbiornik wodny \u2013 Zalew Witosz\u00f3wka, pe\u0142ni\u0105cy funkcje retencyjne i rekreacyjne. Rze\u017aba terenu miasta jest wyra\u017anie urozmaicona, rz\u0119dne wysoko\u015bciowe wahaj\u0105 si\u0119 w przedziale od 200 do 265 m n.p.m. Ukszta\u0142towanie powierzchni bezpo\u015brednio determinuje kierunki sp\u0142ywu powierzchniowego oraz sprzyja powstawaniu lokalnych depresji terenowych, w kt\u00f3rych podczas opad\u00f3w o du\u017cej intensywno\u015bci dochodzi do czasowej akumulacji wody [33].<\/p>\n\n\n\n

Struktura u\u017cytkowania terenu \u015awidnicy cechuje si\u0119 silnym przekszta\u0142ceniem antropogenicznym. W granicach miasta wyst\u0119puje g\u0119sta zabudowa mieszkaniowa (zar\u00f3wno jedno-, jak i wielorodzinna), obiekty us\u0142ugowe oraz rozleg\u0142e tereny przemys\u0142owe, zwi\u0105zane m.in. z funkcjonowaniem Podstrefy \u015awidnica Wa\u0142brzyskiej Specjalnej Strefy Ekonomicznej \u201eINVEST-PARK\u201d. Istotny udzia\u0142 w uszczelnieniu pod\u0142o\u017ca ma r\u00f3wnie\u017c infrastruktura transportowa, w tym uk\u0142ad dr\u00f3g krajowych (DK35) i wojew\u00f3dzkich oraz ci\u0105gi kolejowe [33].<\/p>\n\n\n\n

Szczeg\u00f3\u0142owa klasyfikacja pokrycia terenu wykonana w oparciu o wysokorozdzielcze dane teledetekcyjne (platforma Scalgo) wykaza\u0142a nast\u0119puj\u0105c\u0105 struktur\u0119 przestrzenn\u0105 obszaru miasta:<\/p>\n\n\n\n

Powierzchnie nieprzepuszczalne (uszczelnione): <\/strong>budynki stanowi\u0105 9,6% powierzchni miasta (2,10 km\u00b2), drogi utwardzone 5,5% (1,20 km\u00b2), a inne utwardzone tereny (place, parkingi, chodniki) 14,0% (3,04 km\u00b2). \u0141\u0105cznie tereny bezpo\u015brednio ograniczaj\u0105ce infiltracj\u0119 zajmuj\u0105 29,1% obszaru gminy (uzupe\u0142nione o tory kolejowe stanowi\u0105ce 0,6%).<\/p>\n\n\n\n

Powierzchnie biologicznie czynne i zielone: <\/strong>niska ro\u015blinno\u015b\u0107 (trawy, murawy, ogrody dzia\u0142kowe) obejmuje 28,3% powierzchni (6,15 km\u00b2), wysoka ro\u015blinno\u015b\u0107 (drzewostany, parki, lasy) 25,6% (5,56 km\u00b2), grunty rolne 12,9% (2,81 km\u00b2), a wody powierzchniowe 1,0% (0,22 km\u00b2). Pozosta\u0142y udzia\u0142 maj\u0105 grunty ods\u0142oni\u0119te (2,1%) oraz drogi nieutwardzone (0,4%).<\/p>\n\n\n\n

Mimo stosunkowo znacznego udzia\u0142u teren\u00f3w biologicznie czynnych na obrze\u017cach miasta, centralne i wschodnie strefy \u015awidnicy charakteryzuj\u0105 si\u0119 zwart\u0105 zabudow\u0105 oraz wysokim stopniem uszczelnienia, co w po\u0142\u0105czeniu z obecno\u015bci\u0105 gleb o ograniczonej przepuszczalno\u015bci stwarza niekorzystne warunki dla naturalnej infiltracji i wywo\u0142uje szybki sp\u0142yw bezpo\u015bredni w\u00f3d opadowych [13, 14, 32].<\/p>\n\n\n\n

W pracy wykorzystano nast\u0119puj\u0105ce metody i narz\u0119dzia badawcze skatalogowane w etapy tworz\u0105ce jednocze\u015bnie procedur\u0119 obliczeniow\u0105:<\/p>\n\n\n\n

1. W pierwszym etapie przeprowadzono wielokryterialn\u0105 analiz\u0119 przesiewow\u0105 miast wojew\u00f3dztwa dolno\u015bl\u0105skiego w oparciu o kryteria demograficzne z uwzgl\u0119dnieniem wytycznych Krajowej Strategii Rozwoju Regionalnego 2030 [12], wska\u017aniki uszczelnienia terenu wyznaczone z europejskiej bazy danych CORINE Land Cover oraz udzia\u0142 infrastruktury niebiesko-zielonej, co pozwoli\u0142o na wytypowanie do bada\u0144 szczeg\u00f3\u0142owych miasta \u015awidnica.<\/p>\n\n\n\n

2. Nast\u0119pnie do ilo\u015bciowej i przestrzennej oceny warunk\u00f3w infiltracyjnych na poziomie lokalnym wykorzystano oprogramowanie QGIS oraz wysokorozdzielcze dane przestrzenne z platformy Scalgo Live, generowane z wykorzystaniem algorytm\u00f3w sztucznej inteligencji na bazie ortofotomapy [23].<\/p>\n\n\n\n

3. Otrzymane dane po\u0142\u0105czono z Numerycznym Modelem Terenu pozyskanym z pa\u0144stwowego zasobu geodezyjnego w celu analizy ukszta\u0142towania powierzchni i kierunk\u00f3w sp\u0142ywu [21]. Charakterystyk\u0119 pod\u0142o\u017ca gruntowego pod k\u0105tem infiltracji wykonano w oparciu o dane z Mapy Geologii In\u017cynierskiej pochodz\u0105ce z Centralnej Bazy Danych Geologicznych, kwalifikuj\u0105c obszar miasta do odpowiednich hydrologicznych grup glebowych [10].<\/p>\n\n\n\n

4. Przestrzenna integracja klas pokrycia terenu i w\u0142a\u015bciwo\u015bci gleb umo\u017cliwi\u0142a przypisanie warto\u015bci wsp\u00f3\u0142czynnika oraz wyznaczenie maksymalnej potencjalnej retencji zlewni za pomoc\u0105 relacji matematycznych zaimplementowanych w kalkulatorze p\u00f3l \u015brodowiska GIS [4, 10, 16].<\/p>\n\n\n\n

5. Ewaluacj\u0119 mo\u017cliwo\u015bci podniesienia zdolno\u015bci retencyjnych \u015awidnicy opracowano w formie przestrzennego scenariusza adaptacyjnego, uwzgl\u0119dniaj\u0105cego wprowadzenie rozwi\u0105za\u0144 z zakresu b\u0142\u0119kitno-zielonej infrastruktury, takich jak nawierzchnie przepuszczalne, nowe zadrzewienia oraz zielone dachy na obiektach przemys\u0142owych i u\u017cyteczno\u015bci publicznej [2, 17], a nast\u0119pnie przeliczono bilans retencyjny dla zmodyfikowanych parametr\u00f3w terenu.<\/p>\n\n\n\n

3. Analiza przesiewowa miast<\/h3>\n\n\n\n

W celu obiektywnego wytypowania obszaru badawczego o podwy\u017cszonej wra\u017cliwo\u015bci na wyst\u0119powanie miejskich powodzi pluwialnych i ograniczonym potencjale retencyjnym przeprowadzono wielokryterialn\u0105 analiz\u0119 przestrzenn\u0105 [13, 14]. Procedura kwalifikacyjna opiera\u0142a si\u0119 na sekwencyjnym zastosowaniu czterech kryteri\u00f3w selekcyjnych w \u015brodowisku GIS, co pozwoli\u0142o na sukcesywne filtrowanie jednostek administracyjnych z poziomu krajowego do skali lokalnej [12\u201314].<\/p>\n\n\n\n

Za\u0142o\u017cenia metodyczne analizy przesiewowej obejmowa\u0142y cztery kryteria selekcyjne [12\u201314], natomiast schemat przedstawiono w tabeli 1:<\/p>\n\n\n\n

Kryterium przestrzenno-administracyjne (K1): <\/strong>ograniczenie obszaru poszukiwa\u0144 do granic wojew\u00f3dztwa dolno\u015bl\u0105skiego w celu zapewnienia sp\u00f3jno\u015bci regionalnej polityki wodnej oraz optymalizacji mocy obliczeniowych przy przetwarzaniu danych GIS [13, 14].<\/p>\n\n\n\n

Kryterium demograficzne (K2): <\/strong>uwzgl\u0119dnienie miast \u015brednich i du\u017cych o liczbie mieszka\u0144c\u00f3w r\u00f3wnej lub przekraczaj\u0105cej 20 tys. Pr\u00f3g ten przyj\u0119to zgodnie z definicj\u0105 miast \u015brednich zawart\u0105 w Krajowej Strategii Rozwoju Regionalnego 2030 (KSRR 2030) oraz stosowan\u0105 przez G\u0142\u00f3wny Urz\u0105d Statystyczny [12].<\/p>\n\n\n\n

Kryterium uszczelnienia terenu (K3):<\/strong> wyselekcjonowanie gmin, w kt\u00f3rych udzia\u0142 powierzchni zabudowanych i utwardzonych przekracza 50% ca\u0142kowitej powierzchni jednostki. Stopie\u0144 uszczelnienia wyznaczono na podstawie europejskiej bazy danych CORINE Land Cover (CLC), sumuj\u0105c powierzchnie klas odpowiadaj\u0105cych zwartej i lu\u017anej zabudowie miejskiej, terenom przemys\u0142owym, handlowym oraz infrastrukturze komunikacyjnej.<\/p>\n\n\n\n

Kryterium udzia\u0142u b\u0142\u0119kitno-zielonej infrastruktury (K4):<\/strong> ograniczenie wyboru do miast, w kt\u00f3rych udzia\u0142 strukturalnej BZI nie przekracza 30% powierzchni gminy. Klasyfikacja BZI w bazie CLC obejmowa\u0142a tereny zieleni miejskiej, lasy, uprawy rolne, \u0142\u0105ki, pastwiska oraz wody powierzchniowe [15, 18].<\/p>\n\n\n\n

W punkcie wyj\u015bcia analiz\u0105 obj\u0119to pe\u0142ny zbi\u00f3r 2479 gmin Rzeczypospolitej Polskiej. Zastosowanie pierwszego kryterium terytorialnego ograniczy\u0142o zbi\u00f3r do 169 gmin wojew\u00f3dztwa dolno\u015bl\u0105skiego [13, 14]. Spo\u015br\u00f3d nich drugie kryterium demograficzne (populacja \u2265 20 tys. mieszka\u0144c\u00f3w) spe\u0142ni\u0142o 17 o\u015brodk\u00f3w miejskich [12]: Wroc\u0142aw (672,9 tys. mieszka\u0144c\u00f3w), Wa\u0142brzych (98,7 tys.), Legnica (90,8 tys.), Jelenia G\u00f3ra (74,2 tys.), Lubin (66,9 tys.), G\u0142og\u00f3w (61,2 tys.), \u015awidnica (52,1 tys.), Boles\u0142awiec (36,8 tys.), Ole\u015bnica (34,9 tys.), O\u0142awa (33,1 tys.), Dzier\u017coni\u00f3w (30,3 tys.), Zgorzelec (28,5 tys.), Bielawa (27,7 tys.), K\u0142odzko (24,5 tys.), \u015awiebodzice (21,6 tys.), Polkowice (21,1 tys.) oraz Jawor (20,3 tys.).<\/p>\n\n\n\n

Tabela 1. Schemat wielokryterialnej analizy przesiewowej wyboru obszaru bada\u0144 (opracowanie w\u0142asne)
Table 1. Multi-criteria screening analysis workflow for study area selection (authors\u2019 own study)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Liczba gmin na danym etapie<\/strong><\/td>Kryteria wyboru<\/strong><\/td><\/tr>
2479<\/td>Dane wej\u015bciowe \u2013 liczba gmin w ca\u0142ej Polsce<\/td><\/tr>
169<\/td>K1: Ograniczenie obszaru do granic woj. dolno\u015bl\u0105skiego<\/td><\/tr>
17<\/td>K2: Ograniczenie obszaru do miast \u015brednich i du\u017cych<\/td><\/tr>
5<\/td>K3: Ograniczeni obszaru do gmin o udziale teren\u00f3w zurbanizowanych powy\u017cej 50% powierzchni gminy<\/td><\/tr>
1<\/td>K4: Ograniczenie obszaru do gmin o udziale BZI poni\u017cej 30%<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Dla wytypowanych 17 miast przeprowadzono bilans struktury u\u017cytkowania terenu na podstawie danych CLC. Trzecie kryterium (udzia\u0142 powierzchni zabudowanej > 50%) wyeliminowa\u0142o 12 miast i pozwoli\u0142o na wy\u0142onienie 5 jednostek o najwy\u017cszym stopniu uszczelnienia: \u015awidnica (64,5% powierzchni zabudowanej), Zgorzelec (57,2%), Legnica (51,1%), Boles\u0142awiec (50,9%) oraz Wroc\u0142aw (50,4%). Warto zauwa\u017cy\u0107, \u017ce najg\u0119\u015bciej zaludnione miasto spo\u015br\u00f3d analizowanych, \u015awidnica (2393,2 os.\/km\u00b2), zaj\u0119\u0142o jednocze\u015bnie pierwsze miejsce pod wzgl\u0119dem wska\u017anika udzia\u0142u powierzchni zabudowanej (tabela 2).<\/p>\n\n\n\n

Tabela 2. Udzia\u0142 powierzchni zabudowanej w powierzchni ca\u0142kowitej gminy (opracowanie w\u0142asne)
Table 2. Percentage of built-up area in the total area of the municipality (authors\u2019 own study)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Miasto<\/td>Powierzchnia zabudowy [km2<\/sup>]<\/td>Powierzchnia gminy [km2<\/sup>]<\/td>Stosunek zabudowy do powierzchni gminy [%]<\/td><\/tr>
Bielawa<\/td>7,6<\/td>36,2<\/td>21,1%<\/td><\/tr>
Boles\u0142awiec<\/td>11,6<\/td>22,9<\/td>50,9%<\/td><\/tr>
Dzier\u017coni\u00f3w<\/td>9,4<\/td>20,1<\/td>46,8%<\/td><\/tr>
G\u0142og\u00f3w<\/td>16,1<\/td>35,1<\/td>45,9%<\/td><\/tr>
Jawor<\/td>7,5<\/td>18,8<\/td>39,8%<\/td><\/tr>
Jelenia g\u00f3ra<\/td>28,1<\/td>109,3<\/td>25,7%<\/td><\/tr>
K\u0142odzko<\/td>8,0<\/td>24,8<\/td>32,2%<\/td><\/tr>
Legnica<\/td>28,7<\/td>56,3<\/td>51,1%<\/td><\/tr>
Lubin<\/td>19,9<\/td>40,7<\/td>48,9%<\/td><\/tr>
O\u0142awa<\/td>11,0<\/td>27,3<\/td>40,2%<\/td><\/tr>
Ole\u015bnica<\/td>9,9<\/td>20,9<\/td>47,3%<\/td><\/tr>
Polkowice<\/td>14,4<\/td>167,6<\/td>8,6%<\/td><\/tr>
\u015awidnica<\/td>14,0<\/td>21,7<\/td>64,5%<\/td><\/tr>
\u015awiebodzice<\/td>7,8<\/td>30,4<\/td>25,6%<\/td><\/tr>
Wa\u0142brzych<\/td>27,3<\/td>84,6<\/td>32,2%<\/td><\/tr>
Wroc\u0142aw<\/td>147,3<\/td>292,5<\/td>50,4%<\/td><\/tr>
Zgorzelec<\/td>9,1<\/td>15,9<\/td>57,2%<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

W ostatnim etapie analizy przesiewowej dla 5 zakwalifikowanych miast obliczono udzia\u0142 infrastruktury niebiesko-zielonej. Wska\u017anik ten wyni\u00f3s\u0142 odpowiednio: Legnica \u2013 48,9%, Wroc\u0142aw \u2013 45,7%, Boles\u0142awiec \u2013 42,2%, Zgorzelec \u2013 38,7% oraz \u015awidnica \u2013 29,5%. Tym samym gmina miejska \u015awidnica okaza\u0142a si\u0119 jedyn\u0105 jednostk\u0105 w wojew\u00f3dztwie dolno\u015bl\u0105skim, kt\u00f3ra spe\u0142ni\u0142a pe\u0142ny zestaw za\u0142o\u017conych kryteri\u00f3w brzegowych (w tym udzia\u0142 BZI poni\u017cej 30%), wyniki przedstawia tabela 3.<\/p>\n\n\n\n

Tabela 3. Udzia\u0142 powierzchni infrastruktury niebiesko-zielonej w powierzchni ca\u0142kowitej gminy (opracowanie w\u0142asne)
Table 3. Percentage of blue-green infrastructure in the total area of the municipality (authors\u2019 own study)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Miasto<\/td>Powierzchnia infrastruktury niebiesko-zielonej [km2<\/sup>]<\/td>Powierzchnia gminy [km2<\/sup>]<\/td>Stosunek teren\u00f3w niebiesko-zielonych do powierzchni gminy<\/td><\/tr>
Boles\u0142awiec<\/td>9,6<\/td>22,9<\/td>42,2%<\/td><\/tr>
Legnica<\/td>27,5<\/td>56,3<\/td>48,9%<\/td><\/tr>
\u015awidnica<\/td>6,4<\/td>21,7<\/td>29,5%<\/td><\/tr>
Wroc\u0142aw<\/td>133,8<\/td>292,5<\/td>45,7%<\/td><\/tr>
Zgorzelec<\/td>6,1<\/td>15,9<\/td>38,7%<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Wyniki przeprowadzonej procedury selekcyjnej oraz wyb\u00f3r \u015awidnicy jako reprezentatywnego obszaru bada\u0144 potwierdzaj\u0105 ustalenia zawarte w dokumencie Instytutu Rozwoju Terytorialnego pt. \u201eAnaliza potencja\u0142u retencyjnego na obszarze wojew\u00f3dztwa dolno\u015bl\u0105skiego\u201d [13, 14]. W raporcie tym \u015awidnica uzyska\u0142a niekorzystne wska\u017aniki w kategoriach retencji glebowej, le\u015bnej oraz powierzchni ma\u0142ych zbiornik\u00f3w wodnych, przy jednoczesnym wysokim udziale obszar\u00f3w zwartej zabudowy nara\u017conych na zalewanie, co w pe\u0142ni uzasadnia potrzeb\u0119 podj\u0119cia szczeg\u00f3\u0142owych bada\u0144 i dzia\u0142a\u0144 adaptacyjnych na tym terenie [13, 14].<\/p>\n\n\n\n

4. Wyniki i dyskusja<\/h3>\n\n\n\n

4.1. Ocena potencja\u0142u retencyjnego dla stanu istniej\u0105cego<\/h5>\n\n\n\n

Wyznaczenie potencja\u0142u retencyjnego \u015awidnicy w stanie istniej\u0105cym wymaga\u0142o w pierwszej kolejno\u015bci parametryzacji pod\u0142o\u017ca gruntowego pod k\u0105tem ch\u0142onno\u015bci hydrologicznej. Na podstawie danych z Mapy Geologii In\u017cynierskiej (CBDG) wydzielono cztery hydrologiczne grupy glebowe (A, B, C, D) [10]. Na obszarze miasta dominuj\u0105 gleby zaliczone do grupy B (umiarkowana infiltracja) oraz grupy C (s\u0142aba przepuszczalno\u015b\u0107, sprzyjaj\u0105ca generowaniu sp\u0142ywu bezpo\u015bredniego). Gleby grupy D o skrajnie niskiej infiltracji wyst\u0119puj\u0105 lokalnie w po\u0142udniowo-zachodniej cz\u0119\u015bci miasta, natomiast najbardziej przepuszczalne gleby grupy A obejmuj\u0105 niewielkie fragmenty w rejonie ciek\u00f3w wodnych [10].<\/p>\n\n\n\n

Po\u0142\u0105czenie klas pokrycia terenu wyznaczonych z bazy SCALGO z map\u0105 grup hydrologicznych gleb pozwoli\u0142o przypisa\u0107 warto\u015bci wsp\u00f3\u0142czynnika CN z tabel metodycznych HEC-HMS [10, 16]. Dla obszaru \u015awidnicy \u015brednia wa\u017cona warto\u015b\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnika CN dla stanu istniej\u0105cego wynios\u0142a 83,77, co \u015bwiadczy o wysokim stopniu uszczelnienia terenu oraz ograniczonej zdolno\u015bci naturalnej infiltracji [10]. Najwy\u017csze warto\u015bci parametru (CN = 98) przypisano powierzchniom ca\u0142kowicie nieprzepuszczalnym, czyli budynkom, drogom utwardzonym, parkingom oraz placom manewrowym [10, 16].<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Rys. 1. Mapa klasyfikacji hydrologicznej miasta \u015awidnica (opracowanie w\u0142asne)
Fig. 1. \u015awidnica city hydrological classification map (authors\u2019 own study)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Na podstawie warto\u015bci CN obliczono maksymaln\u0105 potencjaln\u0105 retencj\u0119 zlewni [4, 10, 16]. \u015arednia warto\u015b\u0107 parametru S dla ca\u0142ego miasta wynios\u0142a zaledwie 59,38 mm. Analiza przestrzenna wykazuje silne zr\u00f3\u017cnicowanie zdolno\u015bci magazynowych:<\/p>\n\n\n\n

Strefy priorytetowe o najni\u017cszym potencjale retencyjnym (S < 59 mm):<\/strong> obejmuj\u0105 \u015bcis\u0142e centrum miasta (zwarta zabudowa wielorodzinna i us\u0142ugowa z rozbudowan\u0105 sieci\u0105 drogow\u0105), wschodni\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 \u015awidnicy (obszary przemys\u0142owe i magazynowe ze znacznym udzia\u0142em dach\u00f3w, parking\u00f3w i plac\u00f3w dojazdowych) oraz pas rozci\u0105gaj\u0105cy si\u0119 w kierunku zachodnim i po\u0142udniowo-zachodnim [13, 14].<\/p>\n\n\n\n

Strefy o podwy\u017cszonym potencjale retencyjnym:<\/strong> zlokalizowane s\u0105 g\u0142\u00f3wnie na obrze\u017cach p\u00f3\u0142nocnych, po\u0142udniowych i po\u0142udniowo-wschodnich, gdzie dominuje ro\u015blinno\u015b\u0107 wysoka, grunty rolne oraz tereny zieleni urz\u0105dzonej [13, 14].<\/p>\n\n\n\n

Warto zauwa\u017cy\u0107, \u017ce obszary po\u0142udniowo-zachodnie, mimo obecno\u015bci Zalewu Witosz\u00f3wka oraz kompleks\u00f3w le\u015bno-\u0142\u0105kowych, wykazuj\u0105 lokalnie ni\u017cszy potencja\u0142 wska\u017anikowy ze wzgl\u0119du na wyst\u0119powanie niekorzystnych gleb grupy D oraz fakt, \u017ce powierzchniom w\u00f3d przypisuje si\u0119 warto\u015bci CN = 100 (brak mo\u017cliwo\u015bci dodatkowego magazynowania opadu w profilu gruntowym) [10].<\/p>\n\n\n\n

4.2. Ocena efektu hydrologicznego po wdro\u017ceniu strategii BZI<\/h5>\n\n\n\n

W celu podniesienia retencyjno\u015bci miasta opracowano scenariusz adaptacyjny oparty na rozproszonych rozwi\u0105zaniach b\u0142\u0119kitno-zielonej infrastruktury (BZI) [2, 17]. Strategia obejmowa\u0142a trzy grupy dzia\u0142a\u0144:<\/p>\n\n\n\n

P\u0142yty a\u017curowe \/ ekologiczne parkingi: <\/strong>przekszta\u0142cenie nieprzepuszczalnych plac\u00f3w i parking\u00f3w (stary CN = 98) w nawierzchnie a\u017curowe z udzia\u0142em zieleni (nowe warto\u015bci w przedziale 61\u201387 w zale\u017cno\u015bci od grupy glebowej) [10].<\/p>\n\n\n\n

Zielone dachy: <\/strong>wprowadzenie retencyjnych dach\u00f3w zielonych na obiektach przemys\u0142owych oraz budynkach u\u017cyteczno\u015bci publicznej, obejmuj\u0105ce 1,33 km2 (6,1% powierzchni miasta), dla kt\u00f3rych przyj\u0119to warto\u015b\u0107 CN = 49 [10].<\/p>\n\n\n\n

Zwi\u0119kszenie struktury zadrzewienia:<\/strong> przekszta\u0142cenie teren\u00f3w ro\u015blinno\u015bci niskiej w ro\u015blinno\u015b\u0107 wysok\u0105 [10].<\/p>\n\n\n\n

Tabela 4 przedstawia bilans struktury pokrycia terenu miasta \u015awidnica przed i po zastosowaniu proponowanych zmian adaptacyjnych.<\/p>\n\n\n\n

Tabela 4. Zestawienie pokrycia terenu miasta \u015awidnica przed i po wdro\u017ceniu scenariusza adaptacyjnego (opracowanie w\u0142asne)
Table 4. Comparison of land cover in the city of \u015awidnica before and after the implementation of the adaptation scenario (authors\u2019 own study)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Rodzaj pokrycia terenu<\/td>Powierzchnia [km2<\/sup>]<\/td>Udzia\u0142 w powierzchni gminy [%]<\/td>Powierzchnia [km2<\/sup>]<\/td>Udzia\u0142 w powierzchni gminy [%]<\/td><\/tr>
Powierzchnie przed zmian\u0105<\/td>Powierzchnie po zmianie<\/td><\/tr>
Grunt ods\u0142oni\u0119ty, niezabudowany<\/td>0,45<\/td>2,1%<\/td>0,45<\/td>2,1%<\/td><\/tr>
Wody powierzchniowe<\/td>0,22<\/td>1,0%<\/td>0,22<\/td>1,0%<\/td><\/tr>
Inne powierzchnie utwardzone<\/td>3,04<\/td>14,0%<\/td>3,04<\/td>14,0%<\/td><\/tr>
Niska ro\u015blinno\u015b\u0107 (trawy, murawy itp.)<\/td>6,15<\/td>28,3%<\/td>5,90<\/td>27,1%<\/td><\/tr>
Wysoka lub g\u0119sta ro\u015blinno\u015b\u0107 (krzewy, lasy)<\/td>5,56<\/td>25,6%<\/td>5,81<\/td>26,8%<\/td><\/tr>
Pola uprawne<\/td>2,81<\/td>12,9%<\/td>2,81<\/td>12,9%<\/td><\/tr>
Drogi utwardzone<\/td>1,20<\/td>5,5%<\/td>1,20<\/td>5,5%<\/td><\/tr>
Drogi nieutwardzone<\/td>0,09<\/td>0,4%<\/td>0,09<\/td>0,4%<\/td><\/tr>
Linie kolejowe<\/td>0,13<\/td>0,6%<\/td>0,13<\/td>0,6%<\/td><\/tr>
Budynki<\/td>2,10<\/td>9,6%<\/td>0,77<\/td>3,5%<\/td><\/tr>
Zielone dachy<\/td>–<\/td>–<\/td>1,33<\/td>6,1%<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Wdro\u017cenie zaproponowanych rozwi\u0105za\u0144 przynios\u0142o znacz\u0105c\u0105 popraw\u0119 parametr\u00f3w hydrologicznych:<\/p>\n\n\n\n