发明内容
针对现有基于水库调度的河流生态流量管理方法的不足,本发明要解决的技术问题是建立一种新的生态流量管理方法,该方法能适合不同的供水保证率要求,同时能提供尽可能优化的生态流量过程,有效的保护河流生态系统。本发明解决这些技术问题所采用的技术方案如下:首先,分别建立生态流量管理基本方案、折衷方案和理想方案。这三种方案分别适合高、中和低供水保证率要求,并分别能维持基本、良好和理想的河流生态系统健康状态。然后,将水库的库容空间分为三个区,从上到下这三个区依次对应生态流量管理理想、折衷和基本方案,从而通过水库的水位将这三个方案耦合为一个统一的方案。当规划的供水保证率高时,水库管理者扩大水库库容最下面的一个区;当水库规划的供水保证率低时,管理者扩大水库库容最上面的一个区,从而该耦合方案可以适合不同的供水保证率,也能提供尽可能优化的生态流量过程。其次,采用水库入流和水库调度曲线相结合的方法指导水库向人类供水,将人类供水方案和以上建立的耦合的生态流量管理方案相结合,构成完整的水库调度方案,指导水库向人类和河流供水。最后,运用遗传算法,以满足规划的供水保证率为基本约束,以减小河流水文情势的扰动为优化目标,对水库库容分区、调度曲线等参数同时进行优化,从而得出最优的基于水库调度的河流生态流量管理方案。其具体的步骤如下:
1.水库入流流量区间分割
采用参数I1,I2和I3将水库入流(R)分为四个区间:R≥I1,I1>R≥I2,I2>R>I3,R≤I3。I1设为河流平滩流量和水库规划供水量之和;I2设为水库断面多年日径流量的第75百位数;I3设为河流最小生态需水量。
2.河流生态流量管理基本方案建立
河流生态流量管理基本方案只提供河流最小生态需水和低于该需水的流量,以保证高的人类用水保证率,具体的方案如下:
a)当水库的入流流量R大于I3时,河流的生态流量设为河流最小生态需水量;
b)当水库的入流流量R小于或等于I3时,河流的生态流量设为水库入流量。
3.河流生态流量管理折衷方案建立
河流生态流量管理折衷方案提供河流最小生态需水、低于该需水的流量以及限定数量的高流量水文事件(包括洪水和高脉冲事件)。水库管理者对每个月规定可以下泄的高流量水文事件最大数目[Ma(a=1,2,...,12)]。Ma的大小取决于规划的供水保证率和河流的生态需求。具体的方案如下:
a)当水库的入流流量R大于或等于I2时,1)如果已经下泄的高流量水文事件数目小于规划的最大数目Ma,河流的生态流量设为河流入流和规划的供水量之差,同时该生态流量要不大于河流平滩流量;
2)如果已经下泄的高流量水文事件数目等于或大于规划的最大数目Ma,河流的生态流量设为河流最小生态需水量;
b)当水库的入流流量R位于I2和I3之间时,河流的生态流量设为河流最小生态需水量;
c)当水库的入流流量R小于或等于I3时,河流的生态流量设为水库入流量。
4.河流生态流量管理理想方案建立
河流生态流量管理基本方案提供河流最小生态需水、低于该需水的流量以及所有的高流量水文事件。该方案能有效的维持河流的主要生态功能,维持河流生态系统健康,但只能提供较低的人类供水保证率,具体的方案如下:
a)当水库的入流流量R大于或等于I1时,河流的生态流量设为河流平滩流量;
b)当水库的入流流量R位于I1和I2之间时,河流的生态流量设为河流入流和规划的供水量之差;
c)当水库的入流流量R位于I2和I3之间时,河流的生态流量设为河流最小生态需水量;
d)当水库的入流流量R小于等于I3时,河流的生态流量设为水库入流量。
5.河流生态流量管理耦合方案建立
采用两个水库水位H1和H2将水库库容分为三个区,这三个区从上到下依次称为理想生态库容区、折衷生态库容区和基本生态库容区。当水库水位位于不同生态库容区时,采取不同的生态流量管理方案,具体如下:
a)当水库水位位于理想生态库容区时,采取河流生态流量管理理想方案;
b)当水库水位位于折衷生态库容区时,采取河流生态流量管理折衷方案;
c)当水库水位位于基本生态库容区时,采取河流生态流量管理基本方案。
6.人类用水供给方案建立
图1表示的是M-5型水库调度曲线,它包括三条曲线:上调度曲线(upper limit curve),下调度曲线(lower limit curve)和关键调度曲线(critical limit curve)。为了保持水库的防洪功能,上调度曲线可事先通过模拟的方式得到,在本发明中保持不变,另外两条曲线根据实际需要优化确定。这两条曲线都可以通过6个参数来表示,其中两个参数用来表示曲线的上、下水位高度(X1,X2:下调度曲线;X3,X4:关键调度曲线),另外四个参数用来表示曲线转折的时间(T1,T2,T3,T4:下调度曲线;T5,T6,T7,T8:关键调度曲线)。本发明采用水库入流和水库调度曲线相结合的方法,指导水库向人类供水,具体的方案如下:
a)当水库入流流量R大于或等于I2时,如果水库水位位于理想生态库容区,或者水库水位位于折衷生态库容区且已经下泄的高流量水文事件数目小于规划的最大数目Ma,此时向人类供给规划的供水量;如果水库水位位于基本生态库容区,或者水库水位位于折衷生态库容区且已经下泄的高流量水文事件数目大于或等于规划的最大数目Ma,此时水库按照以下规则向人类供给供水量:
●当水库水位高于上调度曲线时,通过溢洪道泄流使水库的水位降到上调度曲线水位,并向用水户提供规划的水量;
●当水库水位位于上调度曲线和下调度曲线之间时,水库正常供水;
●当水库水位位于下调度曲线和关键调度曲线之间时,水库供水减小α%;
●当水库水位位于关键调度曲线和死库容线之间时,水库供水减小β%;
●当水库水位低于死库容线时,水库不供水;
其中α和β为参数,并且0<α<β<100。
b)当水库入流流量R小于I2时,水库按照以下规则向人类供水:
●当水库水位高于上调度曲线时,通过溢洪道泄流使水库的水位降到上调度曲线水位,并向用水户提供规划的水量;
●当水库水位位于上调度曲线和下调度曲线之间时,水库正常供水;
●当水库水位位于下调度曲线和关键调度曲线之间时,水库供水减小α%;
●当水库水位位于关键调度曲线和死库容线之间时,水库供水减小β%;
●当水库水位低于死库容线时,水库不供水。
7.水库调度目标量化及优化参数范围确定
本发明采用变化范围法(Range of Variability Approach,RVA)衡量河流水文情势扰动程度。该方法首先选取了32个具有重要生态意义的水文指标(表1),并运用公式(1)确定各个指标的水文扰动程度Dm,然后运用公式(2)求出这32个指标的水文情势扰动程度的算术平均值D。
Dm=|Na,m-Nb,mNb,m|×100%---(1)]]>
D=132Σm=132Dm---(2)]]>
式中Dm是第m个水文指标的扰动程度;Na,m是人为扰动后第m个水文指标的数值落在其目标变化范围的次数;Nb,m是人为扰动前该水文扰动指标的数值落在其目标变化范围的次数;D为水文情势的平均扰动程度。
水库的调度需满足人类所需的供水保证率。水库供水的供水保证率S可通过公式(3)计算。
S=1N×Σb=1NΣa=1TRRabPRab×100%---(3)]]>
其中,N表示水库供水的年数,RRab表示第b年中第a天的实际供水量,PRab表示第b年中第a天的规划供水量,T表示第b年的天数。
水库调度需要同时考虑人类的需求和河流生态保护的需求。本发明将水库调度的目标量化为:在满足规划的供水保证率的前提下,使河流水文情势扰动值D最小,可用式(4)和(5)表示。根据河流生态需水理论,河流的水文情势扰动越小,生态流量维持的效果越好,河流生态系统越健康。
L=Min(D) (4)
s.t.:R≥R0 (5)
本发明的优化变量包括每个月规定可以下泄的高流量水文事件最大数目[Ma(a=1,2,...,12)],水库生态库容分割参数Hk(k=1,2)以及水库调度曲线的水位高度参数Xi(i=1,2,3,4)、时间参数Tj(j=1,2,...,8)。确定Ma的约束的方法为:通过多年自然日径流水文序列,确定各个月历史最大的高流量水文事件发生次数[MTa(a=1,2,...,12)],Ma约束设为0≤Ma≤MTa。Hk(k=1,2)、Xi(i=1,2,3,4)和Tj(j=1,2,...,8)的约束条件为式(6)-(12)。
MAXlevel≥H1≥H2≥MINlevel (6)
MAXlevel>X1>X2 (7)
MAXlevel>X1>X3 (8)
X2>X4>MINlevel (9)
X3>X4>MINlevel (10)
1≤T1<T2<T3<T4≤36 (11)
1≤T5<T6<T7<T8≤36 (12)
式中MAXlevel和MINlevel分别为水库最高和最低允许水位。
8水库调度参数优化
采用遗传算法,以河流水文扰动程度D最小化为目标,对每个月规定可以下泄的高流量水文事件最大数目[Ma(a=1,2,...,12)],水库生态库容分割参数Hk(k=1,2)以及水库调度图的水位高度参数Xi(i=1,2,3,4)、时间参数Tj(j=1,2,...,8)同时进行优化,按照建立的生态流量管理耦合方案和人类用水供给方案,对不同参数下的水库运行情况进行模拟,得出不同参数下的实际供水保证率R和水文情势扰动D值,进而得出实际供水保证率不小于R0且能使D值最小的调度参数值。遗传算法中个体的形式为I=[M1,...,M12,H1,H2,X1,...X4,T1,...,T8]。
本发明具有两个优点:1)适合较宽的水库供水保证率需求。当规划的供水保证率高时,水库管理者可以扩大基本生态库容区,减小生态流量的供给;当规划的供水保证率低时,水库管理者可以扩大理想生态库容区,增加生态流量的供给。随着三个生态库容区大小的变化,水库可以实现不同的供水保证率,从而提高了本发明的广泛适用性。2)更能实现河流生态系统的保护。现有生态流量管理方案相当于本发明中河流生态流量管理基本方案的第一条(只提供最小生态需水),本发明根据水库入流量和水库水位的不同,对生态流量管理方案做了大量的扩展,更有利于满足河流生态流量的需求,保持河流生态系统健康;另外,受规划的供水保证率的约束,水库难以长期采用生态调度理想方案或折衷方案。采用本发明建立的生态流量管理耦合方案,在水库水量充足时,水库启动生态调度折衷或者理想方案,从而比只采用基本方案或折衷方案更能保护河流生态系统健康。
具体实施方式
下面以中国北方流域某水库为实施例进一步说明本发明。
1水库入流流量区间分割
采用参数I1,I2和I3将水库入流(R)分为四个区:R≥I1,I1>R≥I2,I2>R>I3,R≤I3。水库规划供水量和供水保证率分别设为5.8m3/s和75%。运用多年日径流数据,得出平滩流量为42.38m3/s,从而,I1为48.18m3/s;水库断面多年日径流量的第75百分位数I2为6.43m3/s;运用Tennant法确定各个月的最小生态需水量为I3(表2)。
2河流生态流量管理基本、折衷、理想和耦合方案建立
采用本发明的发明内容部分建立的河流生态流量管理基本、折衷、理想和耦合方案指导生态流量管理,其中管理规则中的参数I1,I2和I3采用上面确定的值。
3人类用水供给方案建立
采用本发明的发明内容部分建立的人类用水供给方案对人类供水进行指导。
4水库调度目标量化及优化参数范围确定
采用变化范围法衡量河流水文情势扰动程度。水库调度的目标为:在满足规划的供水保证率的前提下,使河流水文情势扰动值D最小,如本发明的发明内容部分式(4)和(5)表示。优化变量的约束条件如本发明发明内容部分的式(6)-(12)。
5调度参数优化
采用遗传算法,对每个月规定可以下泄的高流量水文事件最大数目[Ma(a=1,2,...,12)],水库生态库容分割参数Hk(k=1,2)以及水库调度图的水位高度参数Xi(i=1,2,3,4)、时间参数Tj(j=1,2,...,8)同时进行优化,确定最优的参数值。遗传算法的种群个数设为1000,进化代数也为1000,具体的计算步骤为:
步骤1:实数编码。遗传算法中个体的形式为I=[M1,...,M12,H1,H2,X1,...X4,T1,...,T8],实数编码采用线性变换将各个优化变量对应到[0,1]区间上的随机数;
步骤2:生成初始父代个体。在可行域范围内随机产生n个初始父代群体;
步骤3:水库运行模拟及适应度评价。分别按照上一步生成的n个初始父代个体代表的水库生态库容分区、各个月可以下泄的高流量水文事件最大数目和水库调度图进行水库的运行模拟,得出各个个体对应的供水保证率R和实际水文情势扰动D。当实际供水保证率R大于或等于75%时,将D的倒数作为适应度值,而当实际供水保证率R小于75%时,适应度值设置为0,适应度值越大说明该个体的适应能力越强;
步骤4:选择操作。把已有父代个体按其对应的适应度值从小到大排序,从这些父代个体中,用转轮方法进行个体选择;
步骤5:交叉和变异操作;
步骤6:进化迭代。由上步得到的子代个体作为新的父代个体,转入遗传算法的步骤3,进入下一代进化过程,重新评价、选择、交叉和变异,如此循环,直到迭代次数达到1000次终止;
遗传算法在运行620代后达到稳定,可以得到各个参数的最优值为:第6、7、8和9月规定可以下泄的高流量水文事件最大数目分别为1,2,2,1,其他月均为0;水库生态库容分区参数H1和H2分别为91.1m和102.7m。水库调度图的水位高度参数参数Xi(i=1,2,3,4)和Tj(j=1,2,...,8)代表的调度图如图2所示。当水库按照这些参数进行调度时,能够保证规划的供水保证率75%,且能实现河流生态流量的有效管理,有效的保护河流生态系统健康。
表1变化范围法的水文指标表
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表2各月最小生态需水量(m3/s)
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