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    沂河河流需水量與水資源調度研究

    2020-01-11 08:44:07李楠
    長江技術經濟 2020年4期
    關鍵詞:需水量

    李楠

    摘 要:通過概化水流模型、水量平衡模型和水資源聯(lián)合調度模型對沂河流域的來水、需水進行預測,確定出調水量。針對不同來水頻率的來水量,基于相應的水量調度模塊進行優(yōu)化調度,以此確定沂河流域水資源調度方案。

    關鍵詞:需水量;水資源調度;沂河流域

    中圖法分類號:TV213.9? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼:A? ? ? ? ? ? ? ? DOI:10.19679/j.cnki.cjjsjj.2020.0407

    沂河流域水資源較為豐富,但隨著經濟社會發(fā)展,沂河流域的用水量不斷增加,從而引發(fā)水資源供應不足問題。因此,了解山東沂河流域水資源供需狀況,解決水資源供需矛盾迫在眉睫[1]。

    1? 沂河流域概況

    沂河也被稱作為沂水,發(fā)源于沂源縣,是山東省中部地區(qū)重要的河流之一,向南流經山東省8個縣區(qū),最終流入徐州市,總長度約300 km,其中山東省240km,江蘇省40多km。沂河在劉家道口有一個引水口,長約75 km。沂河流域有許多復雜的支流。流域面積約12 000km2,年徑流量約35億m3。[2]

    2? 模型原理

    2.1? 流域概化及模型

    通過對沂河流域的分析,將沂河流域概化為五個水庫、三個用水單元、三個水資源計算分區(qū)、化五個匯水區(qū)、化元素如下圖 1所示。

    構建概化數(shù)學模型目標函數(shù)及其約束條件時,水庫調配優(yōu)先保障生活用水,其次滿足河道內生態(tài)用水,合理安排工業(yè)、農業(yè)用水的原則。改水量配置模型中,水庫供給城鎮(zhèn)生活、工業(yè)生產用水的優(yōu)先級要高于農業(yè)灌溉用水。以無定河年取水量的總和為目標函數(shù);以各取水項目取用水地表徑流后的河川徑流量必須保障河流生態(tài)需水量為約束條件;以優(yōu)先保障生活用水,其次保障河道內的生態(tài)需水量,盡可能的供給工業(yè)需水和農業(yè)需水為配置原則。求解目標函數(shù)最大值,即流域內的年最大取水量。具體計算公式如下。

    其中:

    Z為目標函數(shù),是無定河流域年取水量的總和;

    Xj為各個水庫向用水戶的年供水量;

    A為無定河沿河農業(yè)灌溉年取水量;

    Dk為無定河沿河生活用水年取水量,p為生活用水戶最大個數(shù);

    Cl為無定河沿河工業(yè)用水年取水量,q為工業(yè)用水戶最大個數(shù);

    Wi為為控制斷面年徑流量,m為設立的控制斷面?zhèn)€數(shù);

    X損失為控制斷面上游水庫因蒸發(fā)、滲漏造成的年損失水量;

    X上游下滲量為控制斷面上游水庫年下滲損失量;

    Wi生態(tài)為控制斷面上游的年生態(tài)需水量;

    Xmax為各水庫年最大供水量;

    Amax為流域農業(yè)灌溉用水沿河取水最大值;

    Cmax為流域工業(yè)需水沿河取水最大量;

    Dmax為流域生活用水沿河取水最大值;

    W可利用為流域地表水資源最大可利用量.

    2.2? 水量平衡模型

    在滿足計算精度基礎上進行水調度時,需要設置不同的節(jié)點,如蓄水、取水、退水節(jié)點,同時確定出合適的取水路徑,基于這些而簡化沂河流域水資源系統(tǒng),在此基礎上建立起基于數(shù)學語言的簡化系統(tǒng),為其后的模擬分析提供支持[4]。

    通過定義節(jié)點間的這幾種類型節(jié)點和水流路徑,且進行一定連接而建立起此流域的總體網(wǎng)絡圖。分析水文演變因素引發(fā)的影響,而引入線性規(guī)劃模式而標定節(jié)點和對應的路徑參數(shù),建立了沂河流域水資源與水平衡模型[5]。水平衡模型主要用于水流演進過程中回水參數(shù)的標定,水平衡模塊的總體框架如圖2所示。

    2.3? 水庫聯(lián)合調度模型

    水資源調度涉及到各方面因素的影響,可將其看作為一個多種目標決策問題。在研究過程中應從城鎮(zhèn)居民用水、工業(yè)、農業(yè)生產和生態(tài)環(huán)境等方面考慮,在滿足防洪發(fā)電目標基礎上,使其用水效益盡可能的提升。在實際調度中,根據(jù)目標的重要性,調整各需水單位的用水量,優(yōu)化總體目標。

    3? 水文條件及需水量

    3.1? 水文條件

    沂河流域降雨量大,且表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性特征。根據(jù)相關歷史降雨資料可知,20世紀60年代到80年代間,沂河流域的多年平均降雨量約為850mm,對應的徑流深327mm,年徑流量0.35億m3。而分析此方面的水文監(jiān)測資料發(fā)現(xiàn),其年徑流量在此階段的變化范圍為8.5~65.9億m3。此流域的降雨在6月至9月表現(xiàn)出明顯的集中性,降雨量占比例達到到全年的65%,相關情況具體如下。

    3.2? 河流水資源量與需水量

    對現(xiàn)有收集到的資料進行對比分析而確定出適宜的模型進行分析,在基礎上對沂河流域的需水情況進行準確的計算。確定出此流域相應的年人均用水定額取166.67m3/人。計算臨沂市用水單元、徐州市用水單元的生活用水量如下表1。相應的表達式如下所示,其中EW為用水總量;P為人口數(shù);LW為年人均用水量。

    對以往的水資源公報相關資料進行統(tǒng)計分析,而確定出此流域的萬元工業(yè)生產值耗水量為9.48m3/萬元?;谝延械臄?shù)據(jù)并通過如下公式預測2019年此流域的用水單元、生活用水量相關情況,且進行一定匯總所得結果如表2。以下表達式中各字符的含義為,RW表示相應的產業(yè)用水總量;Sevi為產業(yè)生產總值;IR則表示水利用效率。

    在研究過程中具體分析往年水資源公報和對應的年鑒數(shù)據(jù),而確定出臨沂市、淄博市、徐州市沂河流域相應的農業(yè)用水定額。在此基礎上預測2019年這三個市各用水單元的農業(yè)灌溉用水量相關情況,對所得結果進行匯總如表3。可基于如下表達式計算。

    在研究時具體分析此流域水資源公報、年鑒相關的資料,且綜合考慮到當?shù)毓まr業(yè)發(fā)展和人口增長情況,預測其2019年的需水量。對預測的各用水單元用水結果進行統(tǒng)計分析。相應的需水總額約89 434.18萬m2,而工業(yè)用水占比例為84.8%??傮w上分析可知臨沂市第二第三產業(yè)相對發(fā)達,因而對應的工業(yè)用水量多,水資源供應緊張問題長期存在,因而很有必要進行合理的水資源利用規(guī)劃。

    4? 水量調度方案

    根據(jù)中長期供水預測,2019年沂河流域最大供水量15.26億m3。根據(jù)《沂河流域水資源配置報告》,考慮到現(xiàn)有工程的供水能力,預測供水量的10%作為河基流量,其余的為地表可供水量。在計算過程中假設水利工程供水量13.734億m3?;诖朔矫娴囊?guī)劃而確定出此流域的年平均供水量19.66億m3,50%供水頻率20.56億m3,95%供水頻率12.92億m3。

    在對2019年水量預測和需水量分析的基礎上,建立了新的月調水方案,并設置了初始水位為正常蓄水位的調水方案。初始水位為正常水位的調水結果,各用水單元的用水保證率見下表4。

    沂河流域在每年的3月至5月出現(xiàn)明顯的缺水問題。對比分析發(fā)現(xiàn)各來水頻率下,徐州市用水保障水平明顯高于其他兩個市,這主要和徐州的取水方式以及供水原則都側重于生活用水有關。

    5? 結論

    本文在研究中主要選擇用水定額方法,進行沂水流域工農業(yè)用水和生態(tài)用水預測。水資源調度模塊在一定的計算結果精度約束基礎上,而調度水資源過程中,對沂河的來水、蓄水、取水節(jié)點等進行設定,且進行一定的簡化而確定出沂河流域的用水數(shù)學模型。帶入相關數(shù)據(jù)確定出沂河流域2019年總需水量為89 434.18萬m3,為對此年度的水庫調度量進行精確預測,而在設置不同來水頻率條件下,模擬分析了水庫調度情況,結果具有一定參考價值。

    參考文獻

    [1]宋松柏,馮國章,王雙銀,等.綜合利用水庫優(yōu)化調度決策支持系統(tǒng)[J].水科學進展.2002(03):358-362.

    [2]Mays L W,Tung Y K. Hydrosystems engineering and management.[M].1992.

    [3]張銘,王麗萍,安有貴,等.水庫調度圖優(yōu)化研究[J].武漢大學學報(工學版).2004(03):5-7.

    [4]金鑫,郝彩蓮,王剛,等.供水水庫多目標生態(tài)調度研究[J].南水北調與水利科技.2015,13(03):463-467.

    [5]郭文獻,王艷芳,彭文啟,等.水庫多目標生態(tài)調度研究進展[J].南水北調與水利科技.2016,14(04):84-90.

    [6]郭生練,陳炯宏,劉攀,等.水庫群聯(lián)合優(yōu)化調度研究進展與展望[J].水科學進展.2010,21(04):496-503.

    [7]Dariane A,Karami F. Deriving Hedging Rules of Multi-Reservoir System by Online Evolving? Neural? Networks[J].? Water? Resources? Management.? 2014,28(11):3651-3665.

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