太湖流域洪水与水量调度方案修订的认识与思考

太湖流域经济社会的快速发展对流域调度工作提出新的更高要求。回顾了《太湖流域洪水与水量调度方案》实施以来流域防洪与水量调度的实践,总结分析了方案修订背景、总体考虑以及修订的主要内容,并作出展望与思考。

2020年太湖洪水调度实践与思考

2020年太湖发生流域性大洪水,最高水位4.79 m,与1991年并列为有实测资料以来历史第三高水位。水利工程调度是调控洪与涝、上下游关系,发挥水利工程减灾兴利综合效益的重要手段。从汛前扎实有序备汛、主汛前预降太湖水位、梅雨期全力外排洪涝水、错峰精细调度水利枢纽、抓好太湖退水期调度等方面总结了2020年太湖洪水调度工作及成效,并对下阶段调度工作进行了思考。

太湖流域防汛抗旱减灾体系建设与成就

1流域概述1.1自然概况太湖流域地处长江三角洲的南翼,北抵长江,东临东海,南滨钱塘江,西以天目山、茅山为界,地跨江苏、浙江、上海两省一市和安徽省一部分,是我国经济最发达的地区之一,流域面积为36 895 km2,行政区划分属江苏、浙江、上海和安徽三省一市,其中江苏省19 399 km2,占52.6%;浙江省12 095 km2,占32.8%;上海市5 176 km^2,占14.0%;安徽省225 km^2,占0.6%。(1)地形地貌。太湖流域地形特点为周边高、中间低,西部高、东部低,呈碟状(图1)。流域西部为山区,属天目山及茅山山区,中间为平原河网和以太湖为中心的洼地及湖泊,北、东、南向受长江和杭州湾泥沙堆积影响,地势高亢,形成碟边。地貌分为山地丘陵及平原,西部山丘区面积7338 km^2,约占流域面积的20%,山区高程一般为200~500 m,丘陵高程一般为12~32 m;中东部广大平原区面积29 557 km^2,分为中部平原区、沿江滨海高亢平原区和太湖湖区,中部平原区高程一般在5 m以下,沿江滨海高亢平原地面高程为5.0~12.0 m,太湖湖底平均高程约1.0 m。

引江济太20年实践与启示

引江济太是太湖流域水环境治理的重要举措,是保障流域水安全的关键措施。自2002年1月30日正式启动以来,经过20年实践,结合流域水资源统一调度和优化配置,引江济太调水理念不断丰富,太湖水生态环境不断改善,流域生活、生产和生态用水得到保障,促进了经济社会可持续发展,取得了显著成效。在当前区域一体化高质量发展背景下,太湖流域引江济太面临新的形势和任务,也面临一系列挑战,需要从供给和需求两个角度出发加强战略预判,利用太湖流域调度协调组这个平台,强化统筹调度、科学调度、智慧调度和依法调度。

太湖流域降雨与太湖水位关系分析

太湖流域快速城镇化、水利工程建设等人类活动对流域水文过程产生了较大影响。基于1981~2018年太湖流域日降雨、太湖水位实测资料,分析了流域降雨与太湖水位涨幅关系,旨在揭示变化环境下该地区降雨与水位关系的变化特征及可能的驱动因素。研究表明,2000年以来太湖水位抬高趋势明显,但同等时段降雨量条件下对应的太湖水位涨幅有所下降,且降雨量越大,太湖水位涨幅减小的越明显;流域各时段降雨与太湖水位涨幅相关关系约0.9,流域10d雨强每增加50mm,太湖水位涨幅约16cm。该研究成果可为太湖水位的中长期预报,尤其是对入汛前、入梅前等关键时间节点的太湖水位调控、雨洪资源利用等流域管理工作提供参考。

太湖及太浦河两岸地区洪涝风险分析及对策探讨

由于特殊的自然地理条件,加之人类活动频繁,太湖及太浦河两岸地区的防洪、水资源和水环境等问题交织在一起,导致洪涝风险成因复杂,洪水风险长期存在。分析了该地区的洪涝风险特性,包括太湖水位易涨难消、太浦河两岸地区洪涝风险互相转化、上下游洪水风险转移,以及下垫面、引调水的变化而导致的洪水风险分布随之调整等;根据分析结果,对该地区的洪涝风险类型进行了识别。在此基础上,提出了科学精细调度水利工程、提升平原河网洪水风险分析技术、建立洪水风险实时分析系统以及探索"风险共担"的洪水管理模式等方面的建议。

Semiparametric estimation of a Box-Cox transformation model with varying coefficients model

This paper considers the estimation of a Box-Cox transformation model with varying coefficient. A two-step approach is proposed in which the first step estimates the varying coefficients nonparametrically for any given parameter α in the transformation function. Then a one-dimensional search of α has been employed based on some least absolute deviation criterion function. The validity of our estimator does not require independence assumption thus is robust to the conditional heteroscedasticity. A simulation study shows a reasonably well finite sample performance. Additionally, a comprehensive empirical study has been carefully examined.