基于SD模型的南渡江水系連通系統特征及其演變規律分析

李 麗,徐 文,陳成豪,李龍兵,邢李桃,葉長青

(1.海南大學環境與植物保護學院,海南海口570228；2.海南省水文水資源勘測局,海南海口570203)

基于SD模型的南渡江水系連通系統特征及其演變規律分析

李 麗1,徐 文1,陳成豪2,李龍兵2,邢李桃2,葉長青1

(1.海南大學環境與植物保護學院,海南?？?70228；2.海南省水文水資源勘測局,海南海口570203)

應用系統動力學(SD)建立南渡江河湖水系連通系統模型,并分析其制約因素、尋求主要驅動因子及系統在驅動因子作用下的演變規律。結果表明,系統6項主要驅動因子中，加大水體流速與流量,增大污染物降解系數有利于提高水體納污能力；當地表水農業灌溉供水量增加率為5%、10%、15%和20%時,地表水供水百分比達到94.27%、94.83%、95.34%和96.98%。應通過跨流域調水提高水資源調配能力和污水回用率以緩解未來南渡江供水壓力；河湖水系連通可提高河湖調蓄能力,抵御洪旱災害發生。

水系連通系統；SD模型；驅動因子；演變規律

0 引 言

河湖水系連通是適應新形勢下江河治理的新策略。水資源短缺、旱澇災害頻發、水環境污染等問題的頻出表明：河湖水系連通是江河治理的迫切需求[1]。李宗禮等(2010)指出：河湖水系連通無論是概念內涵還是技術方法均處于探索階段[2]。李原園等(2011)指出：目前國內外在河湖水系連通方面已積累一定的實踐經驗,但遠未形成完整的理論與技術體系[3]。2010年水利部提出“河湖連通是提高水資源配置能力的重要途徑”[4]。靳夢等(2013)構建了一套描述城市水系連通功能的指標體系和評價方法,以定量評價城市化對水系連通功能的影響[5]。李原園等(2014)分析了河湖水系連通演變機制和主要驅動因子[6]。馮順新等(2015)以“引江濟太”為例,對建立的指標體系及評價方法的適用性進行檢驗[7]。開展河湖水系連通預測及演變規律分析已成為時下研究熱點。然而,目前國內對河湖水系連通研究多為概念、特征、功能等理論研究[2-3,8-11],對河湖水系連通定量描述研究甚少,特別在河湖水系連通系統演變規律方面缺少較全面系統的研究。

系統動力學(System Dynamics,簡稱“SD”)擅長處理具有非線形和時變現象的系統問題,并能進行長期性、動態性、戰略性的定量仿真分析[8]。Simonovic等[9]運用系統動力學法建立全球水模型,對世界水資源形勢進行了宏觀評價,表明系統動力學是模擬復雜系統的有效方法。南渡江是海南島第一大島嶼性河流,存在洪旱災害、難于調蓄等問題。本文建立了南渡江河湖水系連通系統動力學仿真模型,通過特征分析找到影響系統的主要驅動因子,并以主要驅動因子為調節變量分析河湖水系連通系統演變特征。將為河湖水系連通存在問題和有效實施提供理論依據。

1 研究區概況及研究方法

1.1 研究區概況

南渡江流域總面積為7 033 km2,干流全長333 km；水源豐富,年平均流量為66.8億m3,有明顯的干濕兩季,多暴雨,時有洪潮災害。當前其水安全主要問題：①區域水資源匱乏的危機日益嚴重；②水生態環境惡化問題；③洪澇災害問題。

1.2 研究方法

SD是一種定性與定量相結合的方法,能夠全面模擬分析復雜系統結構與功能的內在關系以及模擬不同決策下的長遠動態,可較好地運用各種反饋關系,適用客觀的長期動態趨勢研究[8,11-13]。河湖水系連通是一個影響因子眾多的復雜反饋系統,用SD對其進行仿真模擬和定量分析,便于分析主要驅動因子的演變規律。SD流率方程一般形式為

LK=LJ+(IR.JK-OR.JK)×DT

(1)

式中,LK、LJ分別為K、J時刻的流位向量；IR、OR分別為流入速率向量和流出速率向量；DT為過去J時刻到現在K時刻的時段。通過對式(1)變形,可得

(2)

式中,DL為K、J時刻流位向量差值。

2 河湖水系連通系統模型構建

2.1 系統結構分析

河湖水系連通系統由水系連通性、自然功能和社會功能子系統復合而成[13],構成多重循環反饋關系。圖1給出了河湖水系連通系統的基本結構,揭示了系統內部的制約關系。

圖1 河湖水系連通子系統結構

2.2 模型的構建

根據研究區現狀以及發展趨勢,本模型設定模擬時間為2000年～2030年,其中2000年～2010年作為模型歷史驗證年份,基準年為2000年,時間間隔為1 a。以SD軟件Vensim-PLE為平臺建立河湖水系連通SD模型,模型流如圖2所示。主要變量方程為：①水系連通度=區域河流數目/3×(節點數-2×水中亞圖數)；②河頻率=區域河流數目/區域面積，條·km-2；③地表水農業灌溉供水百分比=地表水農業灌溉供水量/供水總量， %；④水庫的調節能力指數=水庫的總庫容/年平均徑流量；⑤水體納污能力=水質目標質量濃度×河段設計流量×EXP(污染物綜合降解系數×區域內河流的長度/2×平均流速)-廢水濃度×河段設計流量×EXP(-(污染物綜合降解系數×區域內河流的長度)/2×平均流速)，t/a。

圖2 河湖水系連通SD流

表1 靈敏度分析結果

2.3 模型的有效性驗證

(1)靈敏度分析。靈敏度分析是通過調節模型中的參數,來分析參數變化對模型變量輸出結果產生的影響[14],即

(3)

式中,t為時間；SQ為狀態變量Q對參數X的靈敏度；Qt和Xt分別為Q和X在t時刻的值；ΔQt和ΔXt分別為Q和X在t時刻的增加量。對于n個狀態變量(Q1,Q2,…,Qn),任一參數X在時刻t的靈敏度平均值為

(4)

式中,n為狀態變量個數；SQi為Qi的靈敏度；S為參數X對n個狀態變量的平均靈敏度。因河湖水系連通系統中涉及較多參數和變量,只選取系統內較為關鍵的5個參數和5個變量根據其2000年～2010年數據進行分析。每次變化其中一個參數(增加10%),分析其對5個變量的影響(見表1)。只有污水回用率參數對系統的靈敏度超過10%,其余參數對系統靈敏度均低于5%,表明系統對參數的靈敏度較低,穩定性較強[14](見表1)。綜合檢驗結果,該模型可用于南渡江實際系統模擬。

(2)歷史檢驗。選取部分對建模影響有較大權重的變量進行歷史檢驗。驗證起始時間是2000年,到2010年止,檢驗時間為10年。檢驗結果見表2。大部分的仿真值與歷史值之間的誤差在絕對值10%之內,誤差最小為絕對值0,誤差最大為絕對值8.89%(見表2),模型的仿真值與歷史值基本滿足一致性,模型構建基本合理,可用來預測未來的發展趨勢。

3 河湖水系連通系統特征及其演變規律

3.1 河湖水系連通系統特征分析

徐宗學(2011)、李原園(2014)指出：水資源調配能力、水體納污能力、徑流調控與洪水蓄泄能力、供水保證率、水質達標率和防洪能力是河湖水系連通發展的重要制約因素[1,6]。筆者通過分析制約因素,確定影響河湖水系連通SD模型主要驅動因子,并進行參數調節,分析不同驅動因子變化對系統趨勢影響的程度,從而明確影響水系連通系統特征的主要驅動因子。本模型主要制約因素有水系連通度、水體納污能力、地表水供水百分比和水庫調節能力,四大制約因素的主要驅動因子如圖3。其中,水質目標質量濃度和用水總量限制標準均按照海南省最嚴格水資源管理制度實行,本文不再分析這兩個驅動因子。

表2 模型仿真結果誤差統計

圖3 河湖水系連通系統影響機制關系

為尋求對四個制約因素影響較大的因子,分別將各影響因子較常規參數值提高10%和降低10%,分析影響因子變化對制約因素的影響。表3至表6分別給出水系連通度主要驅動因子為河頻率,影響幅度最高達10.01%；水體納污能力主要驅動因子有年平均徑流保證率和污染物降解系數,影響幅度高達2.39%；地表水供水百分比主要驅動因子為地表水農業灌溉供水量增加率和污水回用率,影響幅度達1.96%；水庫調節能力指數主要驅動因子為年平均徑流保證率和缺水率,影響幅度最高為1.95%。

表3 不同影響因子水系連通度變化

表4 不同影響因子下水體納污能力變化

表5 不同影響因子下地表水供水百分比變化

表6 不同影響因子下水庫調節能力變化

3.2 河湖水系連通系統演變規律分析

模型設定在其他各相關因子保持常規發展值不變的基礎上,將6個主要驅動因子均朝向有利方向發展,即河頻率、污染物降解系數、污水回用率、地表水農業灌溉供水量增加率、年平均徑流保證率較常規值均提高5%、10%、15%和 20%,缺水率降低5%、10%、15%和20%。此外,另設綜合調控(各驅動因子均做相同變化幅度)作為對比。得到不同幅度驅動因子下水系連通度、水體納污能力、地表水供水百分比和水庫調節能力的變化規律。

河頻率對水系連通度影響最大,其余五大驅動因子的改變對水系連通度的影響并不明顯。在變化幅度從5%到20%的過程中,綜合調控影響下的水系連通度略有提高。應保護好天然河流水系,避免出現河流消失。

水體納污能力隨六大驅動因子改變均有明顯下降趨勢,趨勢大致相同。污染物降解系數對水體納污能力影響最大,其次是年平均徑流保證率,其余四個驅動因子和常規一致。2010年,當污染物降解系數為5%、10%、15%和20%時,水體納污能力為25 341、25 464、25 758 t/a和26 085 t/a；當年平均徑流保證率為5%、10%、15%和20%時,水體納污能力為25 180、25 242、25 304 t/a和25 366 t/a?？梢?污染物降解系數和年平均徑流量保證率隨著變化幅度的提高,水體納污能力則增大。污染物降解系數的大小反映污染物的自身運動變化,也體現水環境對污染物的影響程度。這與張秀菊提出的隨降解系數和流量增加,納污能力相對增加一致[14]。近年南渡江由于廢污水排放量增大但治污力度不足,河流水生環境有所惡化[15]。應通過水系連通加大流速與流量,提高污染物降解能力和降解系數從而改善南渡江水體納污能力。

地表水農業灌溉供水量增加率和污水回用率對地表水供水百分比影響較大,其他驅動因子與常規值一致。2010年,南渡江地表水供水百分比增長較快,可能面臨缺水問題。當地表水農業灌溉供水量增加率為5%、10%、15%和20%時,地表水供水百分比達到94.27%、 94.83%、95.34%和96.98%。農業是海南省國民經濟的重要支柱產業,在政府大力扶持下發展迅速,用水需求不斷增加。隨污水回用率變化幅度從5%到20%,地表水供水百分比為93.62%、93.54%、93.46%和93.38%,可緩解供水壓力。與朱杰提出的污水回用是解決城市缺水的有效途徑一致[16]。當前南渡江流域城鎮用水擠占農村用水,部分地區仍存在供需不足。亟需利用河湖水系連通工程提高水資源調配能力,并采取節水措施、提高水資源利用率和污水回用率,可緩解未來供水壓力。

水庫調節能力隨驅動因子改變均有明顯上升趨勢。年平均徑流保證率和缺水率對水庫調節能力影響較大,其次是地表水農業灌溉供水量增加率。綜合調控基礎上,水庫調節能力有所提高。對比表明,2000年～2015年隨年平均徑流保證率的增大和缺水率的降低,水庫調節能力指數略有增大；2020年～2030年水庫調節能力指數上升較明顯,紅嶺水庫等工程的建成有序連通萬泉河和南渡江,提高了年平均徑流保證率,有效調蓄雨洪資源。南渡江多年來存在洪旱災害、難于調蓄等問題。應通過河湖水系連通,增加河湖調蓄能力,減輕洪旱災害威脅[3]。

4 結 論

(1)南渡江河湖水系連通系統主要制約因素為水系連通度、水體納污能力、地表水供水百分比和水庫調節能力。河湖水系連通系統主要驅動因子為河頻率、污染物降解系數、年平均徑流保證率、地表水農業灌溉供水量增加率、污水回用率和年平均徑流保證率和缺水率。

(2)污染物降解系數和年平均徑流保證率驅動因子的提高對增加水體納污能力較明顯?？赏ㄟ^水系連通工程加大流速與流量,提高污染物降解能力和降解系數來改善南渡江水體納污能力。

(3)地表水農業灌溉供水量和污水回用率驅動因子的提高對地表水供水百分比影響較明顯。2010年,當地表水農業灌溉供水量增加率為5%、10%、15%和20%時,地表水供水百分比達到94.27%、94.83%、95.34%和96.98%。應通過跨流域調水提高水資源調配能力和污水回用率,以緩解未來南渡江供水壓力。

(4)年平均徑流保證率和缺水率對水庫調節能力影響較明顯。2000年～2015年隨著年平均徑流保證率的增大和缺水率的降低,水庫調節能力指數略有增大；2020年～2030年水庫調節能力指數上升較明顯,紅嶺水庫等工程的建成有序連通萬泉河和南渡江,提高年平均徑流保證率,有效調蓄雨洪資源。實現河湖水系連通,增加河湖調蓄能力,才能減輕洪旱災害的威脅。

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(責任編輯 陳 萍)

2016年水電水利規劃設計總院科技成果喜獲豐收

歲尾年末，隨著各級各類科技獎勵評審結果的陸續揭曉，我院科技成果喜獲豐收，再創佳績。在2016年度水力發電科學技術獎評獎結果公示結束，水電水利規劃設計總院推薦申報的科技項目喜獲大獎。其中，《300 m級高面板堆石壩安全性研究及工程應用》榮獲一等獎；《高拱壩庫盤變形及對大壩工作性態影響研究》《水電發展“十三五”規劃文本及相關研究報告》獲得二等獎。我院參與完成的《地質災害移民工程綜合技術與應用研究》獲得三等獎。

在之前揭曉的2015年度國家能源軟科學研究優秀成果獎中，我院組織申報的《全國“十三五”風電規劃和消納能力研究》、《太陽能熱發電場址普查報告》分別獲得二等獎、三等獎。

在2016年11月份公布的2016年電力行業優秀工程咨詢成果獲獎名單中，《金沙江烏東德水電站可行性研究階段移民安置規劃技術咨詢審查報告》、《非水可再生能源合理開發規模與布局研究報告》獲得一等獎，《云南瀾滄江黃登水電站大壩建基面設計優化方案咨詢》獲得三等獎。

近年來，我院致力于加強對科技成果申報的組織、管理與服務工作，積極鼓勵、倡導申報各級各類獎項，這些豐碩成果的取得，與我院長期以來堅持科技創新、聚焦行業熱點、注重基礎研究的努力密不可分。

我院將一如既往的加強對科技研發的支持與投入，進一步增強科技創新能力、提升行業地位、擴大行業影響力。

(朱士江)

Characteristics and Variation Law Analysis of Interconnected River System Network in Nandu River Based on System Dynamics

LI Li1, XU Wen1, CHEN Chenghao2, LI Longbing2, XING Liyao2, YE Changqing1

(1. College of Environment and Plant Protection, Hainan University, Haikou 570228, Hainan, China;2. Hydrology and Water Resources Survey Bureau of Hainan Province, Haikou 570203, Hainan, China)

The interconnected river system network (IRSN) model is established for Nandu River, and the influencing factors, main driving factors and system variation law under the effect of these factors are analyzed by using System Dynamics (SD) method. The results show that there are six main driving factors in this system, in which, the increases of river water velocity and flow and pollutant degradation coefficient have an important role in improving the pollution bearing capacity of water body, and the percentage of surface water supply will reach 94.27%, 94.83%, 95.34% and 96.98% respectively when the increasing rate of surface water agricultural irrigation supply is 5%, 10%, 15% and 20% respectively. So the inter-basin water transfer and the increasing of wastewater reuse rate should be developed to relieve water supply pressure of Nandu River in future. The interconnection of river system can increase the storage capacity of rivers and resist against floods and droughts．

interconnected river system network; SD model; driving factor; variation law

2016- 09- 27

水利部公益性行業科研專項經費項目(201401048)；海南省自然科學基金(414192,20164157)；國家自然科學基金(51569009,51509127)；海南省科協青年科技英才學術創新計劃項目(HAST201629)；海南大學科研啟動基金項目( kyqd1417)；海南省哲學社會科學規劃課題(HNSK(QN)13- 04)

李麗(1991—),女,安徽蕪湖人,碩士研究生,研究方向為水文水資源；葉長青(通訊作者)．

TV82(266)

A

0559- 9342(2017)03- 0023- 07