重庆市典型乡镇旱情供用水动态模拟

重庆市典型易旱区干旱发生频次高、程度重、范围广、影响大。为刻画典型区干旱发生时的区域水量消耗过程,根据典型区资料情况,选用新安江水文模型对宝坪镇生活用水主要来源的三座水库供用水进行动态模拟。结果表明,新安江模型基本能够再现各个水库的历史日流量过程。根据回溯模拟的历史典型年水库水位、库容等情况,发现典型偏枯年份上半年旱情等级为特大(Ⅰ级),随着降水逐渐增加,旱情等级逐级减轻直至警报解除。研究结果为干旱预警与解除的研判提供了支撑。

极端高温事件对城市用水量和供水管网系统的影响

频发的极端高温事件将导致城市用水量增长,增加城市供水设施的运行风险。综合采用气候相似性、终端用水模拟、供水管网系统水力学模拟等方法,构建了极端高温事件对城市用水量及供水管网系统影响的定量评估方法。以北京某新城区为研究案例,模拟结果表明极端高温事件将使日用水量较夏季常态增加5.7%,人均日用水量增加19.83 L,其中早晚用水高峰时段增幅较大,导致供水管网系统中不能满足28 m水头要求的节点比例增加了约13个百分点。

考虑水文气象贡献的区域用水总量驱动因子识别

识别用水总量驱动因子、揭示驱动机制对用水管控和用水模拟具有重要理论和现实意义.水文气象和社会经济发展两类因子通过供水与需水影响了区域用水总量.针对水文气象因子贡献值定量测算难题,在利用对数平均迪氏分解法(LMDI方法)识别农田灌溉、工业和居民生活用水的驱动因子的基础上,建立了区域用水总量驱动因识别模型,识别出了12个驱动因子,并将其应用于山东省.1995~2010年山东省用水总量下降了45.7×108m3,工业用水效率和灌溉水有效利用系数的提高是主要抑制因子,分别使用水总量降低了74.4×108m3和35.7×108m3;工业规模扩张是主要促进因子,使用水总量增加了61.0×108m3.选择年降水代表水文气象因子,通过分析年降水与用水量和驱动因子相关性,识别能够反映水文气象影响的用水行业与驱动因子.发现年降水通过单位面积净灌溉用水量与灌溉比例2个因子,影响了农田灌溉用水和用水总量,这2个因子贡献值之和可用于测算水文气象因子贡献.1995~2010年水文气象因子贡献率为42.7%,与社会经济因子贡献基本相当.2002~2003年山东省降水量由420.2mm增加至936.3mm,用水总量和农田灌溉用水量发生分别降低了36.6×108m3和28.0×108m3,水文气象因子贡献率为70.9%.该模型实现了区域用水总量驱动因子的分行业与分类识别.用水管控和用水分析中必须考虑水文气象要素影响.