面向藻華抑制的流域水網(wǎng)泵閘群多目標(biāo)調(diào)度研究進展

郭昀暉

（華北水利水電大學(xué)電力學(xué)院，河南 鄭州 450045；浙江水利水電學(xué)院，浙江 杭州 310018）

水網(wǎng)地區(qū)泵閘控制河段多，水流較緩，水力停留時間長，且污染物來源復(fù)雜，氮磷等元素長期積累，水體富營養(yǎng)化嚴重。而富營養(yǎng)化導(dǎo)致的營養(yǎng)鹽平衡破壞，是爆發(fā)藻華的物質(zhì)基礎(chǔ)和首要條件。通過分析水動力指標(biāo)對水生態(tài)指標(biāo)的相互制約關(guān)系，提出水系連通、河道拓寬和合理制定泵閘調(diào)度方案等措施以加快水體置換率。目前，通過泵閘站進行補水活水以改善水生態(tài)的可行性較高，可提高水體自凈能力，并對河湖生態(tài)流量適應(yīng)性管理以解決水網(wǎng)部分時段和部分河段生態(tài)流量不足的問題。

進行水網(wǎng)數(shù)值模擬計算，首先需要構(gòu)建水動力模型。水動力模型按照系統(tǒng)參數(shù)的空間分布特征，分為零維、一維、二維和三維模型。水網(wǎng)研究一般可用一維、二維水動力模型。

1 水動力模型研究現(xiàn)狀

一維模型有節(jié)點-河道模型、單元劃分模型、混合模型及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。應(yīng)用最多的是節(jié)點-河道模型，基于圣維南提出的明渠非恒定流理論及方程，其本質(zhì)是對圣維南方程的求解，可采用有限差分法、有限體積法、特征線法、有限分析法和有限元法等，離散格式有顯、隱式、半隱格式、蛙跳及擴散格式，如Lax-Wendroff 顯格式、Preissmann 四點隱格式等。模型求解方法又分為直接解法和分級解法。直接解法有著計算量與數(shù)據(jù)儲存量大、速度較慢的缺點，經(jīng)改進后較為有效的方法有關(guān)于五對角元的壓縮存儲消元法、雙追趕方法等。分級解法可減少計算斷面數(shù)量，用于復(fù)雜河網(wǎng)數(shù)值計算。根據(jù)方程組連接形式有二、三、四級解法，汊點分組和樹形河網(wǎng)分組解法等。隨著數(shù)值模擬方法的發(fā)展，二維模型廣泛應(yīng)用于水網(wǎng)研究中。二維水動力模型是基于Navier-Stokes 方程，可用如應(yīng)用于河口流場模擬的半隱式有限差分法、分裂算子法及應(yīng)用于不可壓縮流體模擬的SⅠMPLE 算法等求解。

構(gòu)建水動力-水質(zhì)耦合模型是進行水網(wǎng)水生態(tài)調(diào)度研究的前提，MⅠKE、HEC-RAS 和Delft-3D 等大型仿真軟件在水網(wǎng)仿真中應(yīng)用較廣。中國對水網(wǎng)調(diào)度水動力-水質(zhì)耦合模型的應(yīng)用研究發(fā)展迅速，其中陳煉鋼等構(gòu)建的閘控水網(wǎng)水文-水動力-水質(zhì)耦合模型，對泵閘群調(diào)度研究發(fā)展提供參考，基于該模型，通過量化生態(tài)修復(fù)方案改善效果來優(yōu)選最佳方案，也可進而開發(fā)功能性更廣的模型或系統(tǒng)，用于突發(fā)水污染或洪水預(yù)測。在水網(wǎng)模型仿真計算前，需對各參數(shù)進行率定，為減少人工干預(yù)，可使用軟件自動化求取參數(shù)，代替常規(guī)試錯法率定參數(shù)，可提高率定效率。ACU?A 等基于DOE 法，提出具有通用性的參數(shù)校準(zhǔn)方法，明晰參數(shù)對對應(yīng)指標(biāo)的影響。目前，復(fù)雜水網(wǎng)地區(qū)數(shù)值模擬對高精度模型的需求十分迫切。AHMED和ZENG 等學(xué)者紛紛針對模型精度，構(gòu)建了高精度模擬河流流態(tài)的水動力模型，并應(yīng)用于復(fù)雜水網(wǎng)管理中。

2 河流生態(tài)流量計算方法研究現(xiàn)狀

生態(tài)流量的提出與發(fā)展體現(xiàn)經(jīng)濟社會對良好水生態(tài)的需求。河湖生態(tài)流量定義為維系河流生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，需要保留在河湖內(nèi)符合水質(zhì)要求的流量及其過程。目前，生態(tài)流量計算方法可劃分為水文學(xué)法、水力學(xué)法、生境模擬法、整體分析法。

水文學(xué)法是利用歷史流量資料，通過計算多年平均流量以確定生態(tài)流量，具有簡單方便，對歷史數(shù)據(jù)要求不高的優(yōu)點。常用有Q95、Q90、Texas、NGPRP、RVA、Tennant、Lyon 法等，其中Q50-90 法得到的生態(tài)流量需求最大而保證率最低，Tennant 法得到的生態(tài)流量需求最小，而在季節(jié)性河流中Lyon 法可作為最佳計算方法。由于河湖生態(tài)流量針對不同需求在不同地區(qū)、河道中存在差異，難以建立起具有普適性的方法，單一水文學(xué)法計算得到的生態(tài)流量科學(xué)性不足，因此姚云澤等提出多種水文學(xué)法共同分析，以提高結(jié)果科學(xué)性。基于水文學(xué)法，也可以結(jié)合生境模擬法，以指示物種棲息地生態(tài)環(huán)境對水力條件的需求來確定生態(tài)流量，增強生態(tài)意義。整體分析法具有較強的科學(xué)性，王俊娜等提出適用于中國生態(tài)資料相對完整的大型河流區(qū)域的水文-生態(tài)響應(yīng)關(guān)系法來計算生態(tài)流量。但是其計算所需的水文、水生態(tài)及歷史數(shù)據(jù)較多，難以滿足。在水網(wǎng)地區(qū)生態(tài)流量計算時，應(yīng)結(jié)合水文特征，考慮其生態(tài)多樣性及生態(tài)功能，兼顧水量、水質(zhì)。

3 基于水動力條件抑制藻華研究現(xiàn)狀

藻華爆發(fā)會引發(fā)水質(zhì)參數(shù)快速變化，水體透明度明顯降低，總氮、磷和高錳酸鹽等指數(shù)增加，造成水生態(tài)功能降低。而藻類生長與溫度、光照、營養(yǎng)因子含量、水動力條件等因素有關(guān)。研究發(fā)現(xiàn)，河道年均流量與藻華發(fā)生率呈負相關(guān)關(guān)系，王曉青等通過分析澎溪河流速與水體Chl-a 含量的關(guān)系，得到流速增大可控制Chl-a 含量的結(jié)論。因此，調(diào)控水動力抑制藻華是可行的。通過提高流速而產(chǎn)生的水力沖刷效應(yīng)可以直接影響藻類生消過程，產(chǎn)生的剪切力可破壞藻類細胞壁，并且水體流速大于或者小于某一臨界流速時，藻類的生長速率就會減緩。李錦秀等在三峽庫區(qū)支流進行研究，得到流速對藻類生長速率影響滿足關(guān)系式（）=0.7。而對太湖流域的優(yōu)勢藻類微囊藻，在溫度、光照可控條件下，利用天然河水模擬靜水與0.05～0.50 m/s 流速下微囊藻生長狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)不同流速下藻類生長速率存在顯著差異，呈現(xiàn)低促高抑現(xiàn)象，最終確定適合太湖取樣的微囊藻的臨界流速為0.30 m/s，流速過大或過小都不同程度的影響藻類生長。在水網(wǎng)地區(qū)可根據(jù)實際調(diào)度情況結(jié)合藻類生長與流速關(guān)系曲線，確定使藻類生長速率較低的流速范圍。在天然環(huán)境中，水動力不能作為一個孤立條件進行研究，應(yīng)考慮與其他因素的協(xié)同作用，水動力調(diào)控對藻類生消過程的間接影響就是通過影響營養(yǎng)鹽、光照分布來影響藻類繁殖，在15 ℃時，水體流動不利于微囊藻生長，而在25 ℃時，更有利于微囊藻生長，且在15 cm/s 時獲得最大生物量。

4 泵閘群調(diào)度基本理論與模型方法研究現(xiàn)狀

目前，通過泵閘站進行補水活水以改善水生態(tài)的可行性較高，可提高水體自凈能力。但是調(diào)度方案的實際效果受引水流量及時間等因素影響。其中引水流量越大，水質(zhì)改善率越大，超標(biāo)水體比例越少，但隨著流量的增加，工程的凈效益先增大后減小。而在固定流量下，增加引水天數(shù)對水質(zhì)改善有顯著作用，但隨著天數(shù)增加，改善效果提升較緩。因此，補水活水并不是引水沖污，而是科學(xué)進行引水量的選擇、引水時間的確定，以最少電量水量消耗達到最佳的改善效果。并且通過多目標(biāo)決策，可以綜合多種需求，在降低引經(jīng)濟耗費的同時，確保具有較好的水生態(tài)改善效果，著眼水量、水質(zhì)與水生態(tài)構(gòu)建方案優(yōu)選體系。

目前泵閘群多目標(biāo)調(diào)度中，通常復(fù)雜水網(wǎng)水資源配置優(yōu)化中能夠以加權(quán)相對總?cè)彼疃茸钚　⒐┧偝杀咀钚　⒐┧彼孔钚閮?yōu)化目標(biāo)。泵閘調(diào)度中還可把泵站開啟時間、閘門開啟次數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)來分析最佳方案。對抑制藻華的泵閘群多目標(biāo)調(diào)度可結(jié)合抑制藻華的流量閾值來設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)或約束條件。求解多目標(biāo)模型，一是可以通過構(gòu)造懲罰函數(shù)將多目標(biāo)問題簡化為單目標(biāo)問題。二可采用收斂性好、計算精度高的算法求解模型，遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其改進的算法被廣泛應(yīng)用于模型求解中。孔波等引入?yún)?shù)調(diào)整、鄰域變異和加速策略改進布谷鳥算法，加快后期局部搜索能力、改善收斂性并提高計算速度，應(yīng)用于多泵閘調(diào)水工程優(yōu)化中。王攀等通過加入改進后的量子旋轉(zhuǎn)門、量子交叉，并同時加入量子災(zāi)變以優(yōu)化量子遺傳算法，將其應(yīng)用于南水北調(diào)東線工程水資源優(yōu)化調(diào)度中。

5 結(jié)語

泵閘站作為水網(wǎng)地區(qū)主要調(diào)度設(shè)施，在面向藻華抑制的泵閘群調(diào)度中應(yīng)該將生態(tài)流量、流速等需求整合到泵閘群聯(lián)合運行中，以維持整個河流生態(tài)功能。由于水溫、光照、營養(yǎng)鹽濃度較難通過調(diào)度改變，因此通過泵閘群調(diào)度，改善水動力條件抑制藻類生長，在應(yīng)對藻華方面將進行有效防護。并且，應(yīng)基于藻類生消過程臨界流速和水網(wǎng)生態(tài)流量需求確定多目標(biāo)模型的模板函數(shù)及約束條件，優(yōu)選最佳方案，以減少水、電量消耗。