基于多方法综合比较的南水北调西线工程水源区生态需水研究

针对南水北调西线工程调水需求,以方法比选、目标修正、可行性验证为主线,提出了一套多方法综合确定水源区生态需水过程的思路,并制定了10个坝址断面枯水期和非枯水期的生态基流、敏感生态需水及年生态水量目标。结果表明:水源区坝址断面枯水期生态基流在多年平均流量中的占比约为20%,非枯水期占比约为40%;3—6月为鱼类集中产卵敏感期,需要每月发生一次脉冲流量过程,每次至少持续10 d,脉冲流量在多年平均流量中的占比为48%~73%;各坝址断面年均生态水量在多年平均径流量中的占比约为70%,其中丰水年、一般偏枯年、枯水年生态水量占比分别为68%~78%、66%~75%和61%~70%;研究结果符合长江流域现有管控要求,具备较好的现实可达性。

三峡水库运行后汉口—九江河段水位变化特征及成因

大型水库的修建引起坝下游的水位调整,进而对河势、航运、防洪及生态等产生显著影响。为探究汉口—九江河段水位变化特征及成因,采用M-K分析法分析1988—2022年汉口、黄石港和九江站的水位变化趋势,并使用基于距平残差的水位变幅分析方法和一维水动力模型,分析河道冲淤、下游水位和阻力变化对不同特征流量下水位变化的影响。研究结果表明:①三峡成库前,除九江站枯水位呈显著性下降趋势,各级流量下的水位均没有显著性变化趋势。②三峡成库后,九江站的水位变化趋势与建库前相同;汉口站、黄石港站在12000 m^(3)/s和20000 m^(3)/s下的水位呈显著性下降趋势,12000 m^(3)/s时降幅分别为0.072、0.045 m/a,20000 m^(3)/s时降幅分别为0.048、0.027 m/a;水位变化的临界转换流量约为30000 m^(3)/s,在该流量附近水位未出现明显变化;当流量大于30000 m^(3)/s时,水位呈非显著性上升趋势,45000 m^(3)/s下的升幅分别为0.037、0.049 m/a。③临界转换流量以下水位下降的主导作用为河道冲刷,临界流量附近的水位未出现明显变化源于阻力增大作用接近抵消了河道冲刷的影响,临界转换流量以上的水位上升源于阻力增大作用更加明显,个别年份的洪水位上升显著源于下游水位顶托作用明显。

冲刷及整治工程叠加作用下武汉河段滩槽调整特征与成因

大型水库的修建引起了坝下游的滩槽调整,进而对河势、航运、防洪及生态等产生显著影响。为探究滩槽调整的驱动机制,采用1952—2022年水沙和1959—2021年地形观测资料,以长江武汉河段为例,分析了床沙组成、来水来沙及整治工程等因素的影响。研究表明:①武汉河段枯水河槽冲刷量占全河槽冲刷量的90.4%,断面趋向窄深化,河相系数减小。不同江心洲及汊道冲淤出现差异性调整,2001—2021年,铁板洲和白沙洲洲体面积分别减少了63.1%和61.5%,潜洲和天兴洲洲体面积分别增大了212.3%和14.5%;2013年后,铁板洲左右汊均冲,天兴洲汊道左淤右冲。②来沙量锐减,河床以0.125 mm≤d<0.25 mm的细沙居多,抗冲性较弱,是冲刷加剧的先决条件;三峡水库的削峰补枯作用加剧了枯水倾向汊河的冲刷幅度;整治工程改变了滩槽冲淤的横向分布,是江心洲差异性调整的主导因素,也是天兴洲保持左淤右冲的重要原因。③三峡水库蓄水前,洲滩之间演变联动性强;三峡水库蓄水后,来沙减少和中水期时间延长导致洲滩冲刷萎缩,洲滩之间演变联动性变弱;整治工程实施后,工程保持了心滩稳定且其缓流滞沙效应提高了抗冲性,心滩淤长的同时限制了边滩发育,叠加来沙进一步减少,边滩之间、心滩之间演变联动性进一步变弱,边滩与心滩之间演变联动性再次增强。

黄河北干流水沙时空变化特征及协调性分析

为了解黄河北干流河段径流和输沙的时空变化规律及趋势,基于2002—2021年黄河北干流水沙数据,采用Mann-Kendall检验、突变点检验、小波分析、水沙关系协调性分析等方法,对黄河北干流河段的头道拐、龙门、潼关3个水文站2002—2021年的水沙时空变化特征进行了分析。结果表明:黄河北干流河段的输沙年内不均匀程度和集中度均大于径流,并且年内特征变化更加显著;各站径流集中期主要出现在9月,而输沙集中期主要在8月和9月;流域内水沙变化的显著突变年份多发生在2005年和2017年,可能与近年大型水利工程的调控影响相关;3个水文站水沙序列主要时间尺度对应的周期分别为13、10、9 a;黄河北干流的水沙不协调性在2008年之前主要表现为水少沙多,而在2008年之后则表现为水多沙少,其中头道拐的来沙系数始终小于0.009,一直处于水多沙少的状态。总体上,研究期内黄河北干流河段径流量在不断上升,而输沙量明显减少,且随着时间的推移水多沙少的趋势愈发显著。

基于LCD-SSA-BiLSTM模型的月径流预测研究

径流预测在水资源优化配置和防汛抗旱方面发挥着重要作用。但径流序列非平稳会导致预测误差及峰值预测误差较大,因此提出了基于局部特征尺度分解(LCD)、麻雀搜索算法(SSA)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的组合预测模型(LCD-SSA-BiLSTM),以提高非平稳径流序列的预测精度。以汾河上游4个站点(汾河水库站、上静游站、兰村站和寨上站)为研究对象开展月径流序列预测研究,采用纳什效率系数、平均绝对误差、均方根误差、合格率4个评价指标对预测结果进行定量评价。结果表明,LCD-SSA-BiLSTM模型的平均绝对误差为10.346×10^(4)~124.629×10^(4)m^(3),均方根误差为19.416×10^(4)~191.284×10^(4)m^(3),纳什效率系数为0.975~0.988,4个水文站的合格率均在90%及以上,预测精度为甲级,与单一BiLSTM、EMD-BiLSTM、LCD-BiLSTM及EMD-SSA-BiLSTM模型相比预测效果更好,因此LCD-SSA-BiLSTM模型是预测非平稳月径流序列的有效方法。

黑河上游年径流模拟模型优选与归因分析

【目的】本研究旨在深入探究人类活动与气候变化对黑河上游年径流量的影响,为区域水资源保护与规划利用提供科学支持。【方法】研究综合Mann-Kendall非参数统计检验、Pettitt检验和滑动t检验方法,对1954—2020年黑河上游年径流序列进行趋势检验,识别年径流序列趋势变化的突变点并划分基准期与分析期。在此基础上,采用BP神经网络模型、灰色时间序列模型和多元线性回归模型,模拟基准期年径流变化,优选模拟效果最佳模型,进而借助优选模型与径流变化归因方法,定量解析人类活动与气候变化要素对年径流变化的驱动规律。【结果】趋势检验发现,年径流序列在1982年和2006年前后发生了突变,黑河上游年径流序列可划分为1954—1982年(基准期)、1982—2006年(分析期1)和2006—2020年(分析期2)3个阶段。在基准期年径流序列的模拟中,BP神经网络模型在验证期的相对误差(0.79%)、纳什效率系数(0.84)与拟合优度(0.84)3个参数上相较其他模型优势明显。借助神经网络模型进行年径流变化归因分析,发现人类活动导致年径流在1982—2020年间减少的平均值为7.56×10^(8) m^(3)。但2006—2020年间黑河上游人类活动对径流的负面贡献率较1982—2006年间减少约18.00%。详细解析气候变化对年径流量的影响,发现在2006—2020年间,降水量与蒸散发对年径流的贡献率较1954—1982年分别增加约11.00%和8.00%。【结论】BP神经网络模型对于黑河上游年径流序列模拟有较好效果,模拟合格率达94.23%,最大误差仅为1.36%;黑河流域上游年径流量序列在1982年和2006年发生了趋势突变,1982年后人类活动强度增大导致上游年径流量减小,2006年后黑河流域综合治理效果显现,人类活动对年径流量的负面效应减弱;1982—2020年期间的气候变化影响中,蒸散发与降水对径流的贡献分别占46.57%与53.43%。

融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法

为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)。并以玛纳斯河1957~2014年的月径流序列为例,首先,利用ASEEMD对原始月径流序列自适应分解,得到若干子序列;其次,将各子序列分别输入到结合BES算法和网格搜索优化后的ELM模型中预测;最后,累加各子序列预测结果,得到最终月径流预测值。与ELM^(*)、BES-LEM^(*)、BES-ELM、EEMD-BES-ELM(传统“捆绑分解”)模型对比结果表明,ASEEMD-BES-ELM模型的纳什效率系数为0.971、平均绝对误差为5.173m^(3)/s、均方根误差为8.282m^(3)/s、平均绝对百分比误差为16.033%,在符合实际应用中预测精度最高。结果可为干旱区月径流预测研究提供参考。

基于Copula函数的西江干流与粤西沿海诸小河径流丰枯遭遇分析

环北部湾广东水资源配置工程从西江干流取水至广东省粤西地区,为从根本上缓解粤西地区缺水问题,研究西江干流与粤西沿海诸小河径流丰枯遭遇对工程水资源优化配置及运行调度具有重要意义。为此,基于西江干流控制水文站梧州站与粤西二个小河控制站,即鉴江化州站及九洲江缸瓦窑站数据资料,采用Copula函数建立了年、枯期、汛期不同时间尺度的径流联合分布函数,分析了径流丰枯遭遇规律。结果表明,西江干流与粤西诸小河径流间具有较高的互补性,建设水资源配置工程可很好地缓解粤西地区的缺水问题。

基于EEMD-SE-LSTM 组合模型的开都河日径流模拟研究

为提高开都河日径流模拟的精度和更科学地进行开都河水资源的管理与规划,在集成经验模态分解(EEMD)的基础上进行样本熵(SE)重构来完成长短期记忆网络(LSTM)组合模型的构建。采用集成经验模态分解提取开都河日径流序列中具有物理含义的信息,得到一系列本征模态分量(IMF)及一个趋势项(Res),计算每个分量的样本熵,复杂程度接近的子序列叠加为新序列,建立长短期记忆神经网络模型进行预测,叠加得到最终模拟值。结果表明:EEMD-SE-LSTM组合模型日径流模拟的精度得到提高,其确定系数R2=0.81、纳什效率系数NSE=0.73,均高于LSTM模型的R2=0.73、NSE=0.52和EEMD-LSTM模型的R2=0.64、NSE=0.63;EEMD-SE-LSTM组合模型的日径流模拟准确性更高,其评价指标(R2=0.81、NSE=0.73)高于其他单一模型SVM(R2=0.70、NSE=0.58)。EEMD-SE-LSTM组合模型提高了日径流模拟精度,可以更好地为开都河水资源管理与规划提供科学依据。

基于不同算法的呼兰河流域SWAT模型参数率定及适用性分析

为讨论SWAT模型在高寒区流域的适用性,以松花江支流呼兰河流域为例,选取呼兰河兰西水文站2008—2018年的实测水文资料,以月为尺度构建SWAT模型,分别使用PSO算法和SUFI-2算法校准模型并进行径流模拟,采用决定系数(R^(2))和纳什效率系数(NSE)评价SWAT模型的适用性。结果表明:PSO算法在率定期及验证期的R^(2)和NSE分别为0.56、0.54和0.64、0.59,SUFI-2算法在率定期及验证期的R^(2)和NSE分别为0.74、0.74和0.71、0.70,两种优化算法都满足R^(2)与NSE均大于0.5的精度要求。SUFI-2算法更适用于研究区域,能更好地模拟呼兰河流域径流过程。

基于GWO-PE-VMD-ResNet组合模型的日径流预测

传统“分解-集成”径流预测模型存在预测效率低、忽略分量预测误差等问题,为此提出一种基于灰狼优化算法(GWO)、排列熵(PE)、变模态分解(VMD)和残差网络(ResNet)的预测日径流的组合模型(GWOPE-VMD-ResNet)。首先,构建以排列熵为适应度函数的GWO算法对VMD分解参数进行搜索,减少人为选择参数的不确定性;其次,利用选定分解参数的VMD算法将日径流数据分解为若干分量,降低径流序列的复杂性;最后,建立ResNet径流预测模型,将径流序列分量拼接并调整为符合ResNet模型输入维度的数据,对未来径流进行预测。以长江朱沱、监利和螺山等水文站点为研究对象开展径流预测,结果表明所建模型在预测精度和预测效率上均有明显优势。

青海省北川河径流量与水文地貌特征的关系分析

以北川河流域5个水文站径流量观测资料为基础,利用30 m分辨率的DEM数据提取了与径流量相关的水文地貌特征因子,通过对多年平均径流量与水文地貌特征因子之间的相关分析,经过共线性诊断筛选水文地貌特征因子,建立了线性回归方程.结果表明:北川河流域从上游到下游地形趋于平坦,水系发育程度更高,汇流能力更强;影响多年平均径流量主要的宏观地形因子贡献率分别是地形湿度指数(50.66%)和地表粗糙度(44.33%),主要的微观地形因子贡献率分别是剖面曲率(36.25%)、高程(27.26%)和坡向变率(24.31%),主要的水系形态指标贡献率分别是节点连接率(54.16%)和面积高程积分(32.95%).上述结果为深入理解北川河流域的水文地貌关系提供依据,为研究其他小流域的不同水文节点,特别是上下游的水文地貌特征以及径流量与水文地貌特征的关系分析提供思路参考.

群智能算法在月径流预测支持向量机建模中的适应性研究

变化环境下,径流的精准预测愈加困难,集成稳健的优化算法是近年来机器学习发展的动力,也是提高径流预测精度的有效途径。为规避支持向量机(SVM)建模时适应度函数选取的不足,提出基于群智能算法的SVM参数优化范式,并以新疆克孜尔水库月平均径流量预测为例,对粒子群算法(PSO)、差分算法(DE)、灰狼算法(GWO)、鲸鱼算法(WOA)和麻雀算法(SSA)5个典型算法进行仿真验证。结果表明,PSO建立SVM模型合格率(QR)小于60%,预测精度不达标,其余4类算法的平均绝对相对误差和纳什系数分别介于10%~20%和0.75~1之间,预测效果良好;20次独立运算结果中,PSO、WOA、SSA和DE存在预测结果较差的情况,其中PSO的稳定性最差。综合而言,GWO优化的SVM(SVMGWO)在月径流预测中精度、稳定性和可靠性更佳。

大汶河干流段河流健康影响因素分析

流量过程变异程度是河流健康评价的一个重要指标。根据大汶河干流段大汶口和戴村坝两个始末水文断面1956—2022年实测径流资料系列,采用分项调查分析法对实测径流量进行了还原计算,进而计算出历年该河段流量过程变异程度,结果表明:影响大汶河干流段流量过程发生变化的因素包括降水量时空分配不均形成的供需矛盾、大量水利工程拦蓄、上游生产生活耗水不断增加等;大汶河干流段50%以上年份处于亚健康、不健康、病态区,但在执行最严格水资源管理制度后,流量过程变异程度赋分呈逐年增大趋势,说明最严格水资源管理制度的执行对河流健康起积极作用。

闽江下游水文情势演变及其对压咸流量保证率的影响

针对近年来闽江下游河口自然水文情势发生变化致使咸潮上溯现象逐渐加剧的问题,选取闽江下游竹岐站1950~2018年逐日流量资料,采用Mann-Kendall法进行趋势和突变检验,确定1997年为径流突变年份。采用水文指标变化范围法(IHA/RVA)对突变前后两个时间序列1950~1996、1997~2018年的32个水文指标进行分析。结果发现除了低流量脉冲发生次数及历时和逆转次数为高度改变,其余指标均为中、低度改变,闽江下游水文整体改变度为38.16%,为中度改变。采用两种压咸流量方案对两个时间序列代表年进行保证率分析,其中方案1压咸流量过程的最小值及总需水量较方案2少,压咸流量保证率高。压咸流量保证率突变后较突变前整体增加,尤其是在枯水年,压咸流量保证率大幅增加,但同时存在丰水年压咸流量保证率下降的问题。说明水库的投入运行影响下游径流过程,可以改善枯水期下游河口地区咸潮入侵问题,但也使丰平枯各年的压咸流量保证率趋于一致。

南流江博白水文站近60年来径流量变化分析

南流江是广西独流入海的第一大河,是近年来广西生态保护与环境治理的重点流域之一。本研究基于南流江中上游代表站博白水文站近60年来径流观测资料,对南流江中上游径流量变化进行分析。采用回归分析法、滑动平均法、M-K分析法分析南流江中上游近60年来径流量变化趋势,研究结果表明:南流江中上游径流量年际变化差异大,年内分配不均,主要集中在汛期。近60年来南流江中上游年径流量总体呈轻微的下降趋势,但趋势不够显著。径流量变化与降雨量关系密切。南流江中上游径流量变化主要受气候变化影响,还受水利工程建设、河道取水等人类活动影响。

长丰河流域径流量和输沙量相关性及变化规律分析

依据成县水文站1959-2021年实测径流泥沙数据,计算分析径流量和输沙量的年内年际变化规律。结果显示,输沙量和径流量的年际变化都比年内变化稳定,而且都有减小的趋势,但年输沙量减小趋势更加显著,用Pearson、Correl、Rsq相关系数分析二者的相关性,用累积距平值法分析突变点并用Yamamoto法对突变点进行检验,得出1968年、1993年、2009年是径流量的突变点,2009年是输沙量的突变点。

大通水文站流量演变及其旱涝特征分析

在变化环境和上游水库调蓄影响下,分析长江中下游地区流量的演变规律和旱涝特征,对江苏省防洪安全和水资源利用至关重要。为定量评估长江中下游近50年来流量演变规律和旱涝变化特征,基于大通水文站1971~2020年逐月流量实测数据,采用Mann-Kendall检验、Morlet小波分析等方法综合分析大通站流量变化趋势、突变性、周期性和年内分布规律,并计算标准化流量指数分析其旱涝特征。结果表明,近50年来,大通水文站年均流量具有非显著增加趋势,年际变化较为稳定,但在2003年存在显著突变,突变后显著增加;年均流量序列主要存在12年的周期,且主要集中在1995年之前,具有3次丰枯交替震荡;大通站流量年内分配不均,主要集中在汛期,7、8月流量最大,但汛期各月流量序列变化不显著,而枯季各月如12月至次年3月流量具有显著增加趋势;不同时间尺度标准化降水指数反映干湿变化较为一致,2003年后干旱发生几率较高,年干旱发生频率为44.4%,而洪涝发生几率由37.5%减少到16.7%,发生率明显降低。从季节上看,2003年秋季和夏季干旱发生率偏高,而春季和冬季发生率明显降低。对各季标准化降水指数进行MK趋势检验可知,除在秋季减少外,其他各季增加,尤其是冬季增加趋势显著。

基于贝叶斯优化算法和长短期记忆网络的PM_(2.5)浓度预测

针对PM_(2.5)浓度对于出行和交通规划的影响,对PM_(2.5)浓度预测进行了研究。主要解决了传统预测模型输入样本不稳定、运算时间长、预测效果不稳定、缺乏灵活性、泛化能力不足、精确度低等难题。引入了深度学习长短期记忆网络(LSTM)框架,设计基于LSTM基本的预测模型做初步预测,主要通过利用已知的空气质量数据训练模型,然后随机选取2个监测站(顺义和怀柔),用训练好的模型预测这2个监测站未来连续60 h的PM_(2.5)浓度。为了进一步优化预测模型的参数,引入贝叶斯优化(BO)算法,重新训练模型并进行预测。最后通过对LSTM基本预测模型和BO之后的LSTM模型的预测效果进行对比、评估和分析,发现BO算法对于预测模型时序记忆能力的提高有优化作用,预测效果更好,模型泛化能力更强。

小清河干流近60年径流变化归因分析

为分析小清河径流变化规律,基于1965~2018年的降水和径流量数据,分析其变化趋势及突变点,并采用Budyko假设与弹性系数相结合的方法,定量识别了气候变化和人类活动对径流变化的贡献率。结果表明,1965~2018年小清河降水量呈微弱增加趋势,而径流量呈显著增加趋势;突变点分析发现年径流量在1994、2003年发生突变,因此将1965~1994年作为基准期,以1995~2003、2004~2018年分别作为变化期Ⅰ、Ⅱ;基于Budyko水热耦合平衡方程发现变化期Ⅰ径流增加的主要原因是下垫面条件和降水的改变,贡献率分别为64.74%、21.83%,潜在蒸散发的贡献率为13.43%;变化期Ⅱ径流增加的首要原因是下垫面条件的改变,占59.57%,其次是降水和潜在蒸散发,分别为23.83%、16.60%。因此,小清河岔河径流变化是人类活动和气候变化共同作用的结果,其中人类活动引起的下垫面条件变化为主导因素,其次为降水影响。