荆江三口分流分沙变化规律研究

本文根据实测资料对荆江三口分流分沙历年变化趋势及其原因进行了分析探讨，本文成果分析预测三峡水库兴建后荆江三口分流分沙变化趋势及其治理、江湖关系调整趋势及江、湖的治理均有重要参考价值。     

三峡水库运用对荆江三口分流及洞庭湖的影响

三峡水库运用后荆江河段冲刷观测数据说明其冲刷已呈减缓趋势,预计水库运用20多年时冲刷量接近9亿m3,之后冲刷发展缓慢。三峡水库运用后荆江河段小流量时水位有所下降,但下降速度减缓趋势明显,大流量时变化不大。小流量时水位下降幅度与荆江河段冲刷量相关性较好,并据此估算了未来枯水位变化。三峡水库运用至2010年,干流不同流量下三口分流能力尚未有明显变化,但三峡水库径流调节使三口实际分流量有所减小,年径流量减小约7%。三峡水库汛后蓄水期也降低了洞庭湖水位,使枯水期提前了1个月左右,未来金沙江梯级水电站运用后影响将更大。三峡水库运用后对荆江三口分流及洞庭湖的影响应加以重视,研究应对措施。     

荆江三口分流能力变化分析

三峡水库蓄水前,荆江三口洪道逐渐淤积萎缩,分流比沿时程减小;三峡水库蓄水运行后,三口洪道发生了普遍冲刷,导致分流能力发生变化。为进一步了解其演变趋势,以便实施合理的综合整治,利用水沙数据、河道地形资料及已有的研究成果,探讨了影响三口分流能力的主要因素。分析结果表明,荆江三口分流总体呈现逐渐减小趋势,在三峡水库蓄水初期高水分流能力有所增强。     

荆江三口分流分沙变化研究

荆江三口是联系长江与洞庭湖的纽带,其分流分沙的变化反映了江湖水沙的变化.本文通过实测资料分析了近年来荆江与洞庭湖水沙输移变化规律及其变化原因;采用一维河网数学模型定量给出各因素对三口分流变化的影响.结果表明,受自然因素和人为因素的影响,荆江-洞庭湖江湖水沙输移有了较大调整变化,主要表现为三口分流分沙大幅度减小,干流水沙输移增加;江湖关系变化的主要因素是三口分流道的淤积萎缩和荆江裁弯.这些变化将影响整个长江中游防洪形势,且随三峡工程运行作进一步调整.     

近50年来荆江三口分流分沙变化研究

荆江三口是联系长江干流与洞庭湖的水沙连接通道,是江湖关系调整变化的纽带.本文通过荆江三口近50年来的实测资料,对荆江三口分流分沙历年变化规律及其影响因素进行了深入的分析和研究.结果表明:三口洪道泥沙淤积、三口口门河势变化、荆江河床冲刷、洞庭湖淤积萎缩是影响荆江三口分流分沙变化的主要因素.20世纪50年代以来,荆江三口分流分沙呈逐年减小的趋势,其分流分沙比由1956-1966年的29%、35%减小至1999-2002年的14%、16%,年断流天数也逐渐增多.三峡水库蓄水运用后,荆江三口分流分沙比分别为12%、18%,与1981-2002年相比,尚未发生明显变化,除松滋口沙道观站断流天数有所增加外,太平口、藕池口断流时间也未出现明显增加或减小的现象.     

三峡水库试验性蓄水后荆江三口分流变化

为进一步了解2008年三峡水库试验性蓄水后荆江三口分流的变化及趋势,在1956～2007年研究成果的基础上,利用2008～2017年的实测资料,详细分析了在三峡水库试验性蓄水后荆江三口年均径流量、月均流量以及断流天数等各方面的变化。结果表明:随着三峡工程的调蓄作用日渐稳定,同时由于上游来水偏少,使得三口各个口门的冲淤变化不大;荆江三口的分流比基本保持小幅度并大致同步的下降变化。研究成果可为长江中游水资源规划治理及江湖关系深入研究等提供参考。     

三峡水库不同调度方式对荆江三口分流影响分析

为了解三峡水库不同调度方式对荆江三口分流量的影响情况,利用三峡水库蓄水运用前1998~2002年三峡逐日入库流量、宜昌站逐日流量与荆江三口5站逐日流量的相关关系,对中小洪水调度模式下（2010~2013年）荆江三口控制站的逐日平均流量进行天然径流还原计算,并对三峡水库初步设计调度方式下荆江三口控制站的逐日平均流量进行模拟计算,分析比较了正在实施的中小洪水调度方式和初步设计调度方式对三口分流量的影响。随后根据分析成果,结合三口季节性用水需求,对三峡水库调度方式优化进行了探讨,提出将三峡水库提前至9月1日蓄水,可适当减少三口断流天数。     

三峡水库蓄水后荆江三口分流变化机理分析

荆江三口的分流变化对江湖关系的调整至关重要.基于三峡水库蓄水前后1991-2018年的实测资料,分析了三口分流变化规律及其形成原因.结果表明:三峡水库蓄水以来,无论蓄水初期还是正常运用阶段,三口年平均分流比较蓄水前减小,但减幅不大;年内各时段平均分流比呈减小趋势,汛期及汛后蓄水期减小较多.枝城同流量级条件下,近期松滋口...     

三峡水库运行对荆江三口分流的影响评估

荆江三口作为连接洞庭湖和荆江的纽带,历来是研究洞庭湖区防洪、航运、水环境变化和水资源利用的关键点。通过建立荆江三口分流模型,将2008—2015年枝城日实测流量和相应的还原流量作为模型输入资料,计算出有、无三峡工程情况下荆江三口的分流量。探讨了三峡水库对荆江三口发流量、分流比、断流情况的影响(此影响为径流调节和河道调整的综合影响),同时分离并探讨了河道调整对荆江三口分流量变化的影响。结果表明:有三峡工程情况下,在径流调节和河道地形调整的综合影响下,汛前消落期荆江三口多年平均分流量和分流比分别增大28.17%,9.59%,断流情况基本无变化;汛期多年平均分流量减少2.11%,分流比增长0.56%,断流情况变化不大;汛末蓄水期多年平均分流量和分流比分别减少33.87%和19.84%,松滋口和太平口断流情况无明显变化,藕池口断流天数增多且断流日期提前;枯水期三口多年平均分流量增大8.60%,多年平均分流比减小2.93%,松滋口和藕池口在有三峡工程情况下每年分别平均少断流30.43,6.80 d,太平口每年平均多断流30.86 d;其中,河道地形调整使汛期荆江三口分流量增加2.73%,汛前消落期、汛末蓄水期、枯水期荆江三口分流量分别减小16.62%,3.10%,18.49%。该结果可为洞庭湖区湖泊干旱情况、水资源利用与保护及三峡水库的运行调度提供研究基础。     

三峡水库运用后荆南三口分流演变规律及驱动因子

荆南三口是江湖关系变化的核心,其分流规律变化会对三峡大坝下游江湖关系造成影响,因此需对不断演变的荆南三口分流变化规律及其驱动因子进行量化研究。本文基于1991—2020年的实测资料,通过回归分析与基于Tensorflow搭建的人工神经网络(ANN)模型,探究了三峡水库及上游水库群调蓄、荆南三口河道与干流不对等冲刷等驱动因子对三口分流变化规律的影响。分析结果表明：三峡水库蓄水运用前后,荆南三口分流量发生了较大变化,2003—2020年多年平均分流量比1991—2002年减少约20%,二者相差124.4亿m³。进一步对荆南三口分流演变的驱动因子进行探究,三口洪道和荆江不对等冲刷对三口分流量的影响为主要因素,约为75.7亿m³/a;其次是三峡水库调蓄作用的影响,约为28.6亿m³/a;而径流变化及三峡上游梯级水库群调蓄等因素对三口分流量的影响约为20.1亿m³/a。2003年三峡水库蓄水运用后,水库调节径流和不对等冲刷在三口分流演变的驱动因子中占主导地位,应持续优化三峡水库及其上游梯级水库群联合调度,采取疏、挖等措施,增加三口分流量,以维系江湖关系。     

Mathematical model for flood routing in Jingjiang River and Dongting Lake network

The main stream of the Yangtze River, Dongting Lake, and the river network in the Jingjiang reach of the Yangtze River constitute a complex water system. This paper develops a one-dimensional (1-D) mathematical model for flood routing in the river network of the Jingjiang River and Dongting Lake using the explicit finite volume method. Based on observed data during the flood periods in 1996 and 1998, the model was calibrated and validated, and the results show that the model is effective and has high accuracy. In addition, the one-dimensional mathematical model for the river network and the horizontal two-dimensional (2-D) mathematical model for the Jingjiang flood diversion area were coupled to simulate the flood process in the Jingjiang River, Dongting Lake, and the Jingjiang flood diversion area. The calculated results of the coupled model are consistent with the practical processes. Meanwhile, the results show that the flood diversion has significant effects on the decrease of the peak water level at the Shashi and Chenjiawan hydrological stations near the flood diversion gates, and the effect is more obvious in the downstream than in the upstream.     

荆江三口分流分沙变化对干流河道冲淤的影响

荆江三口是联系长江和洞庭湖的纽带,而近60年来三口分流分沙比呈不断减小的趋势,改变了干流的水沙过程,对荆江河段冲淤起着不可忽视的作用。利用实测水沙资料,探讨了分流分沙对干流河道冲淤的影响机理,定量分析了三口分流分沙变化对荆江河道冲淤的贡献值。结果表明:荆江三口分流分沙会使干流河道增淤,1957-2010年,三口分流分沙引起的年均增淤量为0.88亿t,且随分流比的减小呈减小趋势;增淤量的减小促进了荆江河段的冲刷,1957-2010年间,三口分流分沙变化对荆江河段的累计冲刷贡献量为0.95亿t,贡献率为5.23%,且三口分流分沙变化对荆江河段冲刷的促进作用沿时程呈减弱趋势。     

荆江三口洪道防洪治理措施探讨

荆江三口洪道目前存在逐年淤积、同流量水位抬高、分流能力逐年减弱的问题,对该地区防洪产生威胁,急待整治。探讨了在三口洪道部分河段采取控制支汊、强化主干并结合建设平原型水库的治理措施。 建立了宜昌至汉口河段,包括三口洪道和洞庭湖在内的一、二维嵌套数学模型,对治理措施的实施方式以及实施之后的防洪作用进行了分析。 结果表明,该措施可理顺水系、缩短防汛堤线、减轻防洪压力,还可以在枯水季节提供一定水资源,缓解该地区季节性缺水的问题。     

基于 BP 神经网络的调水工程调蓄水位预测模型

在调水工程中,如果泵站站前水位过低,会危及泵站安全,如果水位过高,会危及周边安全,因此探寻调水工程中河渠湖库水位变化显得尤为重要。以南水北调东线山东段南四湖为研究区域,寻求不同起调水位、出入流量、泵站开启时间差的调水方案下泵前水位变化规律。先利用耦合模型对不同的调水方案进行数值模拟,然后选取23组调水方案及其数值模拟所得的泵前水位作为样本训练BP神经网络,建立BP神经网络调蓄水位预测模型并进行验证,最后利用预测模型对不同调水方案进行泵前水位预测。结果表明,BP神经网络预测模型具有很强的预测能力,预测模型结果与耦合模型结果泵前水位基本吻合,水深相对误差小于9.15%,而模型计算效率提升96.67%。     

水量调度对平原河网能量影响分析

平原河网水动力条件相对较差,水质问题较为突出,为改善平原河网地区水环境状况,选取江苏省无锡市滨湖河网2018年洪季和枯季19个断面水文水质监测数据,基于MIKE21滨湖河网水动力-水质模型及Python能量计算模型,探究能量耗散规律以及能量、水质间的关系,并确定最佳调水流量区间。结果表明：滨湖河网水质浓度与河流能量显著负相关;一定调水流量的增加使得河流总能量随之上升,能量到达阈值后,随调水流量的上升,河流总能量呈降低趋势;在能量目标层面上优选引调水方案,能有效协调引调水过程中存在的异质性因素,确定逐日最佳调水流量区间及河网总能量最佳区间,提供流量优化调控方案,保障平原河网水动力与水环境条件。     

基于DGA的BP神经网络及其在一维河网模拟中的应用

考虑到BP神经网络的计算精度和稳定性依赖于初始权、阈值,首先对标准遗传算法进行改进,然后用改进的遗传算法优化BP神经网络的初始权、阈值。将遗传算法和神经网络结合起来建立河网BP模型,把实测资料或者水动力数学模型的计算结果作为学习样本对模型进行训练。将河网BP模型运用于西江三角洲河网,发现该模型与水动力模型的计算结果吻合较好,表明优化后的BP网络用于河网水力模拟是可行的。     

一维不恒定流河网数学模型研究与应用

河道中洪水数值模拟主要用求解描述洪水波运动的圣维南方程组,依数值计算解法不同而产生了不同的模型．在海河流域大清河北支及中下游河道洪水数值模拟的实际工作中,应用了一维河网模型进行洪水的模拟计算,并根据实际情况加入了蓄滞洪区调度、泄洪闸控制调度以及近年来北方河道入渗的特点等条件,计算效果良好．现对模型的理论基础和解法以及实际应用经验作一简述。     

基于 BP 神经网络的场次洪水河道沙量预报

针对日益严重的河流泥沙问题,掌握河流泥沙的影响因素和泥沙的变化过程是泥沙治理的关键。以神经网络模型为基础,建立场次洪水沙量预报模型,对多沙河流的洪水挟沙量进行预报,并取得较好的预报效果。选择辽西北多沙河流大凌河作为研究实例,首先将1984年-1998年间的29场历史实测洪水资料进行分析,得到影响下游沙量的主要因素;然后,通过神经网络模型建立上游影响因素与下游沙量之间的关系;最后,选取其中6场洪水资料进行验证。模型计算结果表明,计算结果与实测结果误差在合理范围之内,精度符合要求,可以用于下游沙量的预报。