2022年長江流域歷史罕見干旱期典型水廠取水能力分析

楊國俊,甘琪瑤

(長江水利委員會 網絡與信息中心,湖北 武漢 430010)

0 引 言

2022年7月起,長江流域降雨較往年同期偏少近4成,旱情發展迅速,四川、重慶、湖南、湖北、江西、安徽、貴州等多省(市)不同程度受災,80多萬人供水受影響[1]。面對嚴峻旱情,水利部、中國氣象局、應急管理部、農業農村部四部門聯合發文,要求相關省市抓好減災防災各項工作[2]。按照國家防汛抗旱總指揮部、水利部工作要求,長江水利委員會(以下簡稱“長江委”)密切跟蹤旱情發展,不斷強化“四預”措施,及時啟動應急響應,加強會商部署,精細調度流域水庫群補水供水,確保旱區群眾飲水安全、保障秋糧作物灌溉用水[3]。

為科學評估旱情發展,篩選出長江中下游干流典型水廠,研究提出了取水能力分析的一整套流程,特定范圍內水廠的實時取水能力分析與展現,其對于應急狀態下評估區域旱情嚴重程度非常重要,能在數據收集少、響應時間短的要求下盡可能準確、客觀地反映旱情發展規律。

以往研究表明,水廠所在河流的水位、流量、年月徑流與水廠取水能力有強關聯性[4]。水廠取水構筑物位置的選擇是否恰當直接影響取水水質、水量、安全、投資、施工、運行管理及水資源的綜合利用,工程設計應當通過現場調查研究,全面掌握河流的特性,并根據河段的水文、地形、地質、環境衛生等條件全面分析,綜合研究確定[5]。因此,水廠的取水能力能間接反映河流的即時水文特性。現有研究大都針對單個特定水廠開展取水論證與分析,缺乏對大范圍、多目標水廠的取水能力聯動分析,難以反映短時水文變化。

為快速準確完成水廠取水能力分析,采用GIS中較成熟且廣泛應用于旅游住宿、衛生健康、食品安全等領域的最鄰近分析算法[6-9],結合沿江重要水文站實測數據,使用FME基于關聯標識分組計算典型水廠到實測水文站的圖上距離,將三維空間的水文站及實時水位、水廠及最低取水水位放樣到二維平面,構建長江干流典型水廠取水能力評估模型,直觀展示各典型水廠的取水現狀,定性反映區域干旱程度。

1 研究區域及站點概況

1.1 研究區域概況

長江干流枝城至南京段,全長1 397 km,流經湖北、湖南、江西、安徽和江蘇5省,占長江中下游總長度的74%。該段區間兩岸以平原地貌為主,地勢較低平,向西起于江漢平原,向東止于長江三角洲平原,平均海拔在50 m以下,是長江經濟帶重點建設的區間。其中,江漢平原是重要的國家級農業生產基地,洞庭湖平原和鄱陽湖平原漁業資源非常豐富,蘇皖沿江平原至長江三角洲平原則是許多大型的工礦企業、重要的沿江工程設施和人口聚居地,沿線農業灌溉用水、工業生產用水、生活用水需求量巨大。

長江枝城至南京是許多重要港口、航運企業所在地,航運業發達。在枯水期,該江段歷來是航道維護的重點,水量豐枯影響著區間的航道深度,也直接影響著航道客運、貨運流量。

1.2 數據分析

1.2.1 水文站概況

選取研究區域內10個沿江水文測站,從西向東依次是枝城、沙市(二郎磯)、監利(二)、螺山、漢口(武漢關)、黃石港、九江、安慶、大通和南京站,其空間分布如圖1所示。10個沿江水文測站到長江口的實測距離,以及每兩個相鄰水文站的區間長度如表1所示。

圖1 長江沿岸10個重要水文站和59個典型水廠分布

表1 長江沿岸10個重要水文站實測距離

10個站中,枝城、沙市(二郎磯)、監利(二)、螺山、漢口(武漢關)、九江、大通、南京站是重要的國家控制站。站點的測驗項目都包括水位,大部分還包括了降水量、流量、含沙量、水溫、顆粒級配等監測指標。目前,10個測站均有連續的水位觀測值,在構建取水能力評估模型時,將采用各站每天上午08∶00的實時水位值用于計算與擬合。

1.2.2 水廠概況

選取長江干流枝城至南京站之間共計59個典型沿江水廠,離散分布于前述10個水文測站構成的九段干流區間內,如圖1所示。各測站區間段內選取的水廠數量見表2。

表2 測站區間段水廠數量分布

1.2.3 數據現狀及存在的問題

(1) 數據現狀:① 10個水文站點均有沿干流到長江口的實測距離、準確坐標值和實時水位監測值;② 59個水廠點有概略坐標值和最低取水水位值;③ 有長江干流線狀圖形數據。

(2) 存在的問題:水廠缺乏實測距離數據,其坐標值也只有概略坐標。在擬合水廠實測距離的過程中,在長江干流線上截取的兩個站點之間的線段距離稱作圖上距離。需要計算9段測站區間、每個水廠點到上游最近水文站的圖上距離。然而,不管是水文站還是水廠點,都不在干流線上,兩點間的干流線段并不能直接截取。

2 研究方法

2.1 取水能力分析流程

取水能力分析需要構建二維分析模型,在正確表達水文測站與水廠相對位置關系的前提下,通過離散的各水文測站實時水位監測值插值擬合生成水位曲線,將水廠的最低取水水位與實時水位曲線比對分析各時刻是否能取到水。具體的流程如圖2所示。

圖2 取水能力分析流程

(1) 將水文站實測坐標、水廠概略坐標分別空間化為測站點、水廠點數據。

(2) 用測站點、水廠點分別對長江線做最鄰近分析,求得測站點與水廠點的線上點。

(3) 將測站線上點、水廠線上點與長江線數據做分組標識,再基于分組標識做分組空間切分,計算區間長度,得到測站區間的圖上距離與水廠到上游最近水文測站的圖上距離。

(4) 測站區間的實測距離為已知量,再結合上一步求得的測站區間圖上距離、水廠到上游最近水文測站圖上距離,用比值法求得水廠到上游最近水文測站的擬合實測距離:

(1)

式中:Ls實為水廠到上游最近水文測站的擬合實測距離,km;Lc實為水文測站區間的實測距離,km;Lc圖為水文測站區間的圖上距離,km;Ls圖為水廠到上游最近水文測站的圖上距離。

(5) 根據上一步求得的擬合實測距離,將水文測站、水廠的相對位置關系放樣到二維統計圖中。

(6) 使用最小二乘法,將離散的水文站水位值,擬合為連續的水位曲線。根據水位曲線與圖上各水廠的最低取水水位關系,分析研判旱情發展。

2.2 最鄰近分析放樣線上點

由于空間化后的測站點和水廠點均不在長江線數據上,要計算水文測站區間和水廠到上游最近水文測站的圖上距離,無法直接截取對應線段,需要分別對兩類點數據與長江線做最鄰近分析,求得線上點的坐標,再將坐標點空間化為線上點后截取對應的區間線段計算長度。

最鄰近分析是GIS中常用的分析方法,是一種基于地理位置關系的空間計算。在地理信息處理軟件中使用最鄰近分析工具,在工具參數輸入界面指定輸入要素與最近要素等參數后,運行最鄰近分析工具,即可將線上點的X坐標值、Y坐標值與最鄰近角度寫入到輸入要素的特定新增屬性字段中。最鄰近分析的原理及操作如圖3所示。

圖3 最鄰近分析原理及操作

完成最鄰近分析處理后,根據新生成的要素圖層中Near_X、Near_Y字段寫空間點數據即可生成對應的線上點。分別對水文測站點、水廠點圖層進行上述操作,生成的線上點如圖4所示。

圖4 測站及水廠最鄰近線上點

2.3 基于關聯標識的河流區間線長度計算方法

用測站線上點截取干流線數據可得到9段區間線段,計算線段的長度得到各測站區間的圖上距離。對相鄰兩個水文站到長江口的實測距離做差值運算,可得到各測站區間的實測距離。計算結果如表3所示。

表3 測站區間實測距離與圖上距離

每個水廠到上游最近水文測站的圖上距離計算較復雜,需要用到分組關聯標識,在數據可視化編程處理軟件中,使用拓撲打斷轉換器,根據關聯標識分組打斷后計算目標線段長度。其算法過程如下。

(1) 為59個水廠線上點掛接各點上游最近水文測站編碼。

(2) 為59個水廠線上點賦值唯一編碼,使用計數器從0開始,每次自增1,賦值給_count字段。

(3) 克隆測站線上點,并掛接對應的_count值。例如:根據水廠線上點的上游最近水文測站編碼字段,有3個水廠點對應的上游最近水文站是枝城站,則將測站線上點中的枝城站復制3份,每一份的_count字段分別賦值3個對應水廠線上點的_count值,如圖5所示。

圖5 克隆測站線上點

(4) 將長江干流線數據克隆59份,新增_count字段,并分別賦值水廠線上點的_count值。

(5) 將經過上述4步計算處理的長江干流線、測站線上點與水廠線上點做拓撲點線打斷,使用_count作為分組字段,有相同_count值的要素為一組,同組內要素點線打斷,組間要素不做處理。分組點線打斷如圖6所示。

圖6 分組點線打斷

(6) 在打斷線中挑出目標線段區間,計算的長度即為水廠到上游最近水文測站的圖上距離。

至此,已有測站區間實測距離、圖上距離和水廠到上游最近水文站的圖上距離,據前文公式(1)可計算出水廠到上游最近水文站的近似實測距離。

2.4 構建取水能力評估模型

取水能力評估模型的構建分為單個時刻靜態模型組建和將多個時刻的靜態模型序列化成為準動態模型。

(1) 靜態模型生成。以二維平面坐標的方式表示某一具體時刻各取水廠最低取水水位與即時水位的空間關系。其中,坐標橫軸表示各水文測站、水廠到長江口的(近似)實測距離以及測站與水廠的相對位置,坐標縱軸表示各測站的時刻水位和水廠的最低取水水位。如圖7所示。

圖7 靜態取水能力模型

圖7為2022年9月29日08∶00的水位與取水水位關系圖。其中,水廠點的最低取水水位有兩個值,最低取水位1為水廠的設計最低取水位,最低取水位2為實時水位低于水廠設計取水位時,采取措施(臨時浮船、加泵接力、取水頭部改造、取水口清淤沖沙、備用泵房取水等)改善取水狀況取到水的最低水位,最低取水位1約比最低取水位2大2～3 m。兩個取水水位是按照水廠附近的取水斷面,根據特定公式推算得出。當實時水位低于水廠的最低取水位1而大于最低取水位2時,水廠取水受到影響。當實時水位低于最低取水位2時,水廠取水困難。水位曲線則是由10個水文測站的水位值通過曲線擬合函數內插而來,接近于真實水位值。

(2) 序列化準動態模型。由于同一測站水位變化在短的時間段內起伏并不會太大,可取每日08∶00整點時刻各測站水位值,構建每日靜態評估模型,再根據日期軸將每日靜態模型串聯展示序列化成準動態模型,如圖8所示。

圖8 準動態取水能力模型

圖8為2022年8月30日至10月28日期間每天08∶00的水位與取水水位關系圖。點擊日期軸前的播放按鍵,可依次展示軸上每個日期的取水情況,每個日期停留3 s,水位曲線的變化隨著日期軸展示點的推進,顯示為準動態變化,同時變化的還有每日受影響和取水困難的水廠數量。

3 應用結果與分析

根據準動態取水能力評估模型,統計2022年9月、10月受影響和取水困難的水廠個數,研判旱情發展趨勢,如表4所示。

從表4可以看出,旱情從9月17日開始發展,最初只有個別水廠取水受到影響。隨后,干流水位持續走低,在9月26日至10月2日期間旱情達到高峰,期間每日約12個水廠取水受影響,個別水廠甚至出現取水困難。10月5日以后,隨著長江干流上中下游陸續迎來不同程度降雨,多條主要支流出現大雨至暴雨,中下游旱情逐步緩解,各取水廠也逐步恢復正常取水能力。到10月中旬,59個水廠均能正常取水。10月下旬,由于大規模降雨停止、上游來水量減少,中下游旱情再次抬頭,到10月底,已經達到9月底至10月初的干旱程度,取水受影響的水廠數量也達十幾個。

表4 2022年9～10月每日受影響及取水困難水廠

上述兩次旱情高峰期間,取水受影響的水廠主要集中在沙市(二郎磯)-監利、漢口(武漢關)-黃石港-九江區間,其他區間水廠受影響程度較小。

4 結 論

通過對長江中下游典型水廠取水能力分析流程探索,構建了準動態取水能力評估模型,反映水廠取水受旱情的影響程度,可為抗旱決策提供技術支撐。

(1) 根據對2022年9月和10月長江干流中下游旱情發展的分析,可以看出降雨對旱情緩解至關重要,10月初長江流域大范圍強降雨有效削弱了旱情峰值。在干旱嚴重期,對于取水困難水廠,可采用臨時浮船、加泵接力等緩解措施;對于取水受影響水廠,可采用取水頭部改造、取水口清淤沖沙、備用泵房取水等措施積極應對旱情。

(2) 沙市(二郎磯)-監利、漢口(武漢關)-黃石港-九江區間的水廠在兩波旱情高峰期間受影響最大。這幾段區間后續建設水廠時,可參考本輪旱情情況,科學合理地設置最低取水水位,避免再次出現集中取水困難的情況。