我國流域水文模型構(gòu)建與水庫調(diào)度問題研究

陳立瑾

(廣州市河涌管理處，廣州 510635)

我國流域水文模型構(gòu)建與水庫調(diào)度問題研究

陳立瑾

(廣州市河涌管理處，廣州 510635)

介紹了流域水文模型的特點，分析了模型建立過程中的重點難點及需要的發(fā)展支撐;剖析了我國水庫調(diào)度存在的矛盾問題并提出了解決方法。

流域;水文模型;新安江模型;水箱模型;GIS分布式水文模型;水庫調(diào)度

我國流域面積廣闊，且水災(zāi)旱災(zāi)等自然災(zāi)害發(fā)生頻繁，因此對于水利問題的重視程度直接關(guān)系到我國的國民經(jīng)濟和人民物質(zhì)財產(chǎn)安全，尤其是在科技高速發(fā)展的新時期，對水利工程也提出了現(xiàn)代化的新要求，必須要充分利用現(xiàn)代科技做到科學(xué)治水，如建立相應(yīng)的水力學(xué)模型等。本文主要是討論我國流域水文模型的構(gòu)建和水庫調(diào)度問題。

1 流域水文模型及構(gòu)建

流域水文模型的建立是將流域作為整個模型的系統(tǒng)，輸入量為降雨降雪等增加地面水量的行為等，輸出量則反之，整個模型系統(tǒng)的狀態(tài)就是水文的循環(huán)過程，這個量是根據(jù)水文理論推算出來的。隨著人類社會的發(fā)展越來越快，帶來的問題就是全球性的缺水問題嚴重，再加上本來世界上的水資源分布就不均勻，這就使得加強水文學(xué)的定量化研究刻不容緩了，而流域水文模型對于水文學(xué)的研究的作用不言而喻，有助于研究人員形象地利用水文模型對水文規(guī)律和一些實際的問題進行解決，且水文模型能幫助研究人員在水資源的分配問題的研究中提供科學(xué)根據(jù)。總之流域水文模型的研究是非常必要的。

1.1 幾種流域水文模型及其特點

上世紀50年代，在計算機發(fā)明了十多年之后，全球的水文研究人員提出了一個“流域水文模型”概念，這是流域水文模型的首次誕生，將流域水文循環(huán)過程中的各個環(huán)節(jié)都整合到一個系統(tǒng)中。伴隨著流域水文模型概念的提出，隨后在水文研究界就掀起了對水文模型的研究狂潮，具有研究價值的水文模型有70多個，其中比較常用的有15個。下面就對一些水文模型做簡要介紹:

1.1.1 包頓模型

1966年的澳大利亞，包頓研究成功了一種以日為計算單位的流域水文模型，模型中包括了截留層、上下土壤層及排水層4個部分，用來模擬實際流域中的蓄排水過程，模型中的蓄水量、蒸發(fā)速率、下滲速率及徑流量等參數(shù)都做特定的假定。此模型忽略了對于地下水結(jié)構(gòu)的設(shè)置，因此只適合于干旱或者半干旱的流域地區(qū)，如澳大利亞及新加坡等國家。

1.1.2 新安江模型

上世紀60年代初期，河海大學(xué)的趙人俊教授帶領(lǐng)其團隊研究出了我國的首個流域水文模型，該模型是根據(jù)匯流計算的情況來研究蓄水量的一種概念性模型，主要應(yīng)用于水文預(yù)報和水文設(shè)計領(lǐng)域。在隨后的研究中，他們又將以前的模型進行優(yōu)化升級，于1973年提出了一個全新的降水徑流流域模型——新安江模型，新安江模型起初只有兩個水源，以后又發(fā)展到了3個、4個水源的新模型。新安江模型在我國的濕潤或者是半濕潤地區(qū)應(yīng)用很廣。

1.1.3 水箱模型

水箱模型也是一種概念性的徑流模型，它還有一個別稱叫做坦克模型，于上世紀60年代初期由日本的菅原正提出，主要概念就是把流域看做是由很多個的蓄水池組成的，所有蓄水池的蓄水量就是整個流域的蓄水量，根據(jù)蓄水池中的蓄水深度等參數(shù)來計算流域的水文循環(huán)過程。此模型最大的特點就是化繁為簡，將復(fù)雜的降水過程轉(zhuǎn)化為徑流過程，簡化成蓄水池的進出水過程，這就使得這個模型的適應(yīng)性和靈活性很強，能適應(yīng)于各種環(huán)境，模型的主要設(shè)置工作就是水箱的設(shè)置。水箱模型經(jīng)過后來的不斷研究發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)是世界上應(yīng)用最為廣泛的流域水文模型。

1.2 GIS分布式流域水文模型構(gòu)建

GIS分布式流域水文模型主要是針對集總式水文模型而言的，其考慮了氣候因子和下墊面因素等的不均勻性影響，因此更為準確。下面就介紹分布式流域水文模型的構(gòu)建:建立空間數(shù)據(jù)庫——信息處理——GIS軟件與模型數(shù)據(jù)接口連接。由于分布式流域水文模型考慮了大量的不均勻因素，增加了空間數(shù)據(jù)庫搭建的近一倍的工作量;對于空間數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)信息進行處理，能得到模型最終所需要的數(shù)據(jù)層;最后一步就是軟件要與模型建立連接才能進行數(shù)據(jù)收集和處理。

1.3 流域水文模型進一步發(fā)展的支撐條件

分布式水文模型相對于集總式水文模型具有更強的物理基礎(chǔ)，充分考慮不均勻水文參數(shù)的空間變化，且物理意義明確，有明確的力學(xué)方程，能適應(yīng)多種狀態(tài)的水文過程描述，也能更為準確地描述流域徑流的形成原理，因此分布式流域模型是一種發(fā)展前景比較廣的流域水文模型。

分布式水文模型優(yōu)于集總式水文模型是因為其模型考慮了隨空間變化的參數(shù)，這些參數(shù)的確定不能使用那些實測水文氣象資料率定模型參數(shù)的方法，這就使得分布式水文模型的參數(shù)確定成為了制約其發(fā)展的一個瓶頸。但是隨著計算機技術(shù)——地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，GIS)的出現(xiàn)，使得此問題也得到了很好的解決。GIS運用數(shù)字化技術(shù)將水文模型中的時間和空間參數(shù)數(shù)字化，利用DEM的數(shù)字流域模型，揭示流域徑流的形成原理。因此分布式水文模型與GIS技術(shù)的結(jié)合，使得水文學(xué)的研究又更上了一層樓。

2 當前我國水庫調(diào)度問題分析

近幾年來，在廣大水庫調(diào)度工作者的不懈努力下，我國的水庫調(diào)度工作和技術(shù)取得了一定的進步，但管理水平和技術(shù)發(fā)展仍存在一些問題。

2.1 當前我國水庫調(diào)度中的主要矛盾

目前我國水庫調(diào)度中存在的主要矛盾包括兩方面:防洪與蓄水;發(fā)電與蓄水。防洪要求水庫的水位降低，這樣才能保證在洪水來臨時能有足夠的空間攔截洪水;而蓄水則是希望水庫能多蓄水，這樣在農(nóng)業(yè)干旱用水等興利情況下有水可用。而針對發(fā)電來說，肯定是希望水位高，這樣的發(fā)電效果好，另一方面又是希望避免浪費，盡量將所有的水都用來發(fā)電，這樣就大量使用水庫中的蓄水，這兩方面由于其存在的各自獨立的特點使得水庫的調(diào)度存在錯綜復(fù)雜的矛盾，難以權(quán)衡。

2.2 解決水庫調(diào)度中矛盾的主要方法

對于水資源的開發(fā)利用和水庫的調(diào)度問題等的研究已經(jīng)有很長的歷史了，從上世紀五六十年代開始，又將系統(tǒng)分析理論和方法引入其中，用以研究如何將水庫的作用發(fā)揮到最大，如找到一個好的方式來權(quán)衡防洪、蓄水、發(fā)電等水庫調(diào)度中存在的矛盾，使其綜合利用效果達到最佳。針對這個問題，世界上的水文研究人員都進行了大量的研究工作，構(gòu)建了很多優(yōu)秀的水文模型，這些模型對于水庫的調(diào)度優(yōu)化都做了很好的考慮;另外還針對單目標和多目標提出了很多優(yōu)秀的優(yōu)化方法，如動態(tài)規(guī)劃法、網(wǎng)格劃算法、系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)法、權(quán)重法、約束擾動法及均衡規(guī)劃法等。最近又提出了很多水庫調(diào)度的智能優(yōu)化方法，下面就對這些方法做簡要介紹:

2.2.1 遺傳算法

遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文的生物進化論中的自然選擇原理以及遺傳學(xué)中的自然遺傳機制的生物化過程的計算模型，模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。此算法是由美國Michigan大學(xué)的J.Holland教授于1975年提出的，其主要特點就是能對結(jié)構(gòu)對象進行直接操作，具有良好的并行性和全局搜優(yōu)能力，且適應(yīng)能力很強。

2.2.2 蟻群算法

蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)，也叫做螞蟻算法，是一種尋找優(yōu)化路徑的幾率算法，由意大利學(xué)者Marco Dorigo于1992年提出的，其靈感是來源于觀察螞蟻在尋找食物過程中找尋路徑的行為，故得名蟻群算法。蟻群算法在水文學(xué)中的應(yīng)用主要是近10 a內(nèi)的事，2001年的Abbaspour在非飽和土的水力參數(shù)計算時引用了蟻群算法;2003年的Maier運用螞蟻算法找到了配水系統(tǒng)的全局最優(yōu)解，至此蟻群算法替代了傳統(tǒng)的遺傳算法在配水系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用。

2.2.3 粒子群算法

粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)，簡稱粒子群算法，是近年發(fā)展起來的一種進化算法，與遺傳算法比較相似，但是比遺傳算法簡單，主要是通過追隨當前搜索到的最優(yōu)值來找尋全局最優(yōu)值，具有實現(xiàn)容易，精度高，收斂快的特點，在國際學(xué)術(shù)界引起了高度重視。粒子群算法是由美國社會心理學(xué)家James Kennedy博士和電氣工程師Russell Eberhart博士于1995年在對鳥群捕食行為進行研究的過程中提出的。粒子群算法采用的是“群體”和“進化”的概念，初始化一群隨機粒子，然后通過兩個值的迭代最終得到全局最優(yōu)解，一個值是個體極值，另一個值是全局極值，迭代過程中通過兩個極值的追蹤來更新粒子值，最終需要的全局最優(yōu)解。

2.2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是由心理學(xué)家W.S.McCulloch和數(shù)理邏輯學(xué)家W.Pitts于1943年建立的，他們還建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，通過模型提出了神經(jīng)元的形式化數(shù)學(xué)描述和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方法，開創(chuàng)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的先河。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織、高度非線性和并行處理等特點，現(xiàn)在的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有40多種，常用的主要有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器、多層前饋網(wǎng)絡(luò)及Hopfield網(wǎng)絡(luò)等，后兩種在水庫調(diào)度領(lǐng)域比較廣泛。

3 結(jié)論

隨著社會的進步，科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，水文學(xué)也應(yīng)該與時俱進，盡可能運用先進的計算機技術(shù)來進行水利工程研究。本文對我國流域水文模型的建立和水庫調(diào)度問題進行了深入地分析研究，得出在流域水文模型的建立方面應(yīng)采用分布式水文模型與GIS技術(shù)相結(jié)合，而水庫調(diào)度問題應(yīng)采取系統(tǒng)分析方法和算法，來尋找全局最優(yōu)解，達到最佳效果。

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Research of Hydrologic Model Construction and Reservoir Control Problems about Chinese Watershed

CHEN Li-jin
(Guangzhou City River Management Department，Guangzhou 510635，China)

The characteristics about hydrologic model of the river basin are introduced and the focal point，difficult point and developing support for constructing themodelare analyzed for China in the study.Conflicts on Chinese reservoir controlare analyzed and the author proposes a solution method for it.

river basin;hydrologicmodel;Xinanjiangmodel;model ofwater tank;distributed hydrologicmodel ofGIS;reservoirs

P333.2

A

1007-7596(2012)07-0123-02

2012-06-21

陳立瑾(1986-)，女，甘肅蘭州人，助理工程師，從事水資源規(guī)劃與管理工作。