引江济淮工程水源区和受水区干旱遭遇风险

干旱遭遇会严重影响跨流域调水工程的效益发挥，为科学评估引江济淮工程水源区和受水区的干旱遭遇风 险，采用标准化降水蒸散指数（standardized?precipitation?evapotranspiration?index，SPEI）和 Copula 理论构建水源区和 受水区干旱指数的联合分布，分析历史和未来两个区域干旱演变规律以及干旱遭遇风险变化。结果表明： 1960—2020 年水源区和受水区发生干旱的频率分别为 27.32% 和 29.78%；未来情景下两个区域干旱发生频率均 有明显增加，尤其高排放情景下特旱发生频率增加超过 10%；非汛期水源区和受水区同时发生干旱的概率比汛期 高 5.49%；未来汛期和全年干旱遭遇频率预计有明显增加，非汛期干旱遭遇频率略有降低；在中高排放情景下 （SSP2-4.5 和 SSP5-8.5），远期干旱遭遇频率相对更高。干旱遭遇风险增加对跨流域调水工程效益发挥带来了巨大 挑战，因此迫切需要制定适应性策略，为调水工程正常运行管理和水资源可持续利用提供保障。     

引江济淮工程（河南段）多目标水量优化调度

引江济淮工程（河南段）涉及河道、闸泵、管道和调蓄水库,约束条件复杂,常规的优化调度算法难以搜索可行解,求解效率低。选用受水区缺水率平均值最小、泵站总抽水量最小和受水区缺水率标准差最小作为目标函数,从供水保障、供水成本和公平性角度构建多目标水量优化调度模型。基于可行搜索思路,结合逆序演算和顺序演算过程对约束条件进行处理,引入决策系数,通过映射关系使搜索空间保持在可行域中,结合多目标非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithms,NSGA-II）进行求解,得到Pareto最优解集,并采用熵权法进行方案优选。结果表明,基于可行搜索的NSGA-II算法能够有效求解复杂调度系统的多目标优化问题,综合考虑多个目标的最优方案相对单目标方案更加合理,结果可为引江济淮工程（河南段）运行管理提供决策支撑。