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    貓?zhí)恿饔蚪▔吻昂笏纳鷳B(tài)累積影響研究

    2020-05-28 09:35:12周靖楠劉振男龔云
    關(guān)鍵詞:水文情勢水庫評價

    周靖楠 劉振男 龔云

    摘?要:對貴州省貓?zhí)由鷳B(tài)累積效應(yīng)進行評價.以修文水庫為例,采用RVA方法分析該站的日流量數(shù)據(jù)和IHA水文指標(biāo),剖析該河流的生態(tài)累積效應(yīng)情況.研究結(jié)果表明:建壩后貓?zhí)恿髁康臍v時和頻率等指標(biāo)變化較大,極端流量事件的持續(xù)時間減少,說明建壩對該河流的中下游生態(tài)產(chǎn)生了較顯著的影響.

    關(guān)鍵詞:水文情勢;河道生態(tài);?RVA;評價;水庫

    [中圖分類號]P341?[文獻標(biāo)志碼]A

    Study?on?the?Cumulative?Influence?of?Hydrologic?Ecologybefore?and?after?Damming?in?Maotiaohe?River?Basin

    ZHOU?Jingnan,LIU?Zhennan,GONG?Yun

    (Guizhou?Institute?of?Technology?college?of?science,Guiyang?550001,China)

    Abstract:The?construction?of?reservoirs?will?change?the?hydrological?regime?of?natural?rivers,thus?threatening?the?river?ecosystem.Based?on?the?middle?reach?Xiuwen?reservoir,the?study?analyzed?the?daily?flow?data?of?the?station,calculated?32?IHA?hydrological?indexes,and?calibrated?the?changes?of?different?indexes,thus?analyzed?the?ecological?accumulation?effect?of?the?river.The?results?show?that?the?overall?hydrological?situation?of?Maotiaohe?river?changes?greatly?after?damming,among?which?the?indexes?such?as?duration?and?frequency?of?flow?change?the?most,and?the?duration?of?extreme?flow?events?decreases,indicating?that?damming?has?a?significant?impact?on?the?ecology?of?the?middle?and?lower?reaches?of?the?river.

    Key?words:flow?regime;river?ecology;RVA;evaluation;reservoir

    河流是維持自然系統(tǒng)有序循環(huán)的重要基礎(chǔ),是人類賴以生存的重要資源.人類活動對河流產(chǎn)生的生態(tài)影響日益明顯,尤其是在河流上筑壩建庫對河流生態(tài)健康產(chǎn)生的影響最為顯著.針對河流健康評價的方法眾多,Richter基于IHA指標(biāo)體系給出了RVA(Rang?of?Variability?Approach)方法.該方法可以對同一條河流不同時期的水文情勢進行對比,從而判斷河流生態(tài)系統(tǒng)的變化情況.由于RVA法能夠準(zhǔn)確的對河流生態(tài)系統(tǒng)具有表征意義的關(guān)鍵指標(biāo)值進行計算和評價,因此,被廣泛應(yīng)用于河流的管理當(dāng)中.[1]舒暢[2]等應(yīng)用RVA方法對南水北調(diào)西線工程中的泥曲河的生態(tài)流量進行了估算.石佳[3]等利用RVA方法對三峽水庫生態(tài)風(fēng)險進行了評價,并給出了相應(yīng)的管理措施.官云飛[4]等基于RVA方法對新安江-富春江的生態(tài)環(huán)境需水進行了計算,并給出了相應(yīng)的最小生態(tài)環(huán)境流量、最大生態(tài)環(huán)境流量及適宜生態(tài)環(huán)境流量.本文運用RVA方法對貓?zhí)拥纳鷳B(tài)健康情況進行分析評價,為當(dāng)?shù)睾恿鞴芾硖峁﹨⒖?

    1?RVA方法簡介

    1.1?RVA范圍的確定

    RVA方法基于一定的既定規(guī)則對每一項生態(tài)水文指標(biāo)給出一個可接受的變動范圍區(qū)間作為河流監(jiān)測管理的依據(jù).變動范圍的確定主要是給出合理的上下界,通常有兩種擬定方法:一是根據(jù)各指標(biāo)的多年中值進行選定,二是根據(jù)各指標(biāo)的多年統(tǒng)計參數(shù),即均值和標(biāo)準(zhǔn)差進行選定.結(jié)合實際情況,適當(dāng)調(diào)整上下界的具體取值.

    VL=(1-η)VmedianVmean,若VL

    VL=(1+η)VmedianVmean+lVs?d,若Vup

    式(1)和(2)中,Vmedian表示天然情況下各水文指標(biāo)多年中值,Vmean表示影響后各水文指標(biāo)多年均值,Vsd表示天然情況下各水文指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)方差,VL表示各指標(biāo)變動范圍的下界,Vup表示各指標(biāo)變動范圍的上界,η表示百分?jǐn)?shù)(一般取17%),l為大于零的整數(shù)(一般取1),Vmin表示各指標(biāo)多年最小值,Vmax表示各指標(biāo)多年最大值,V75%和V25%是將各指標(biāo)的逐年平均值按照從大到小的順序排列后位于75百分位和25百分位的指標(biāo)值.

    1.2?水文變化測度

    收集整理河流受影響后的水文參數(shù)序列值,與已確定RVA法的區(qū)間進行比對,從而評價河流不同時期的水文情勢變化.為了更加客觀的對變化情況進行量化衡量,RVA方法給出了水文變化測度的概念.

    R=Nobs-NexpNexp×100%.(3)

    式(3)中,Nobs表示觀測到的次數(shù),Nexp表示期望出現(xiàn)次數(shù),R為水文特征變化量,其絕對值越大,表明河流受影響后水文指標(biāo)參數(shù)改變程度較大,否則較小.

    1.3?水文變化度

    水文變化測度為定量評價指標(biāo),反映各水文指標(biāo)參數(shù)不同時期的變化程度.由于IHA指標(biāo)體系涉及的水文參數(shù)較多,不同參數(shù)對于河流生態(tài)變化的敏感度不盡相同,因此,不同參數(shù)間的水文變化度亦有不同.Richter[5]等建議將水文變化度平均劃分為3個等級,即[67%~100%]為高變化度,[33%~66%]為中變化度,[0%~32%]為低變化度.若水文變化測度低于33%,表示河流生態(tài)健康情況良好.Shiau[1,6]等對以下三種水文變化度情況進行了闡述:

    (1)若所有的水文指標(biāo)參數(shù)的R值均小于33%,則用所有IHA指標(biāo)R的平均值進行評價.

    Rw=132∑32i=1Ri.(4)

    式(4)中,Ri為各指標(biāo)水文變化測度值,如果Rw值低于33%,則代表整體改變度低.

    (2)若32個IHA指標(biāo)中至少有一個指標(biāo)屬于中度改變,但沒有任何一個指標(biāo)屬于高度改變,采用(5)式計算:

    Rw=33%+132∑N1i=1(Ri-33%).(5)

    式(5)中,N1為屬于中度改變的IHA個數(shù),Rw的數(shù)值介于33%~66%,代表整體改變度中等.

    (3)若32個IHA計算結(jié)果中至少有一個指標(biāo)屬于高度改變,采用(6)式計算:

    Rw=67%+132∑N2i=1(Ri-67%).(6)

    式(6)中,N2為屬于高度改變的IHA個數(shù),Rw的數(shù)值高于67%,代表整體改變度高.

    2?實例研究

    貓?zhí)游挥谫F州省境內(nèi),屬烏江水系,全長約180公里,流域面積約3?200平方千米,是我國最早完成梯級開發(fā)的流域之一.自上而下分別修建了紅楓湖水庫、百花水庫、李官水庫、修文水庫、窄巷口水庫以及紅林水庫.修文水庫位于六級梯級水庫中間段,是承上啟下的重要水利工程節(jié)點,對下游水文情勢的影響較大.本文收集了修文水庫1955-1980年的日平均流量資料,對該水庫修建前后對貓?zhí)铀那閯萦绊懽兓M行了分析.以修文水庫1961年7月竣工為界,將水文資料進行了劃分——建壩前(影響前)(1955-1961)與建壩后(影響后)(1962-1980)——利用RVA方法對貓?zhí)拥乃那閯葸M行剖析.

    2.1?RVA方法分析結(jié)果

    對修文水庫建壩前與建壩后的徑流均值、方差與最值進行統(tǒng)計,按照建壩前各水文指標(biāo)的統(tǒng)計參數(shù),即均值和標(biāo)準(zhǔn)差對RVA的上下界進行標(biāo)定.11月的最小流量、1月的平均流量、最小流量的最小值均小于RVA的下界值,故將其所對應(yīng)參數(shù)序列按大小排列后位于75%的值設(shè)定為RVA的下界值.具體的水文情勢見表1.

    由32項IHA指標(biāo)的水文變化測度可知,水文測度值大于0.5的指標(biāo)僅有3項,占比為9.4%,說明河流總體變化度并不劇烈.由水文改變度可知,高度變化的指標(biāo)共有6項,中度變化的指標(biāo)共有8項,低度變化的指標(biāo)共有18項,說明河流總體水文情勢變化并不顯著.

    2.2?建壩后水文情勢影響分析

    由表1可知,IHA的第一組與第三組指標(biāo)參數(shù)均為中度和低度變化狀態(tài),IHA的第二組指標(biāo)參數(shù)為高度、中度以及低度變化狀態(tài),而IHA的第四組與第五組指標(biāo)參數(shù)為高度與中度變化狀態(tài).高度變化的指標(biāo)參數(shù)大多為歷時和頻率,說明建壩對歷時與頻率的影響較大,其次為變化率和發(fā)生時間,最后是流量等級、歷時及發(fā)生時間分布.就流量等級而已,極端流量較平均流量更易受到大壩的影響,且反應(yīng)更加靈敏;就發(fā)生時間而言,建壩后年最大流量出現(xiàn)時間顯現(xiàn)的變化程度較最小流量出現(xiàn)時間更為劇烈;就頻率、變化率而言,水文逆轉(zhuǎn)次數(shù)受建壩后的影響更為顯著.水文參數(shù)指標(biāo)基流受建壩影響較大,建壩前貓?zhí)赢?dāng)?shù)氐慕邓ㄟ^匯流會形成自然基流,從而保障了河道生態(tài)系統(tǒng)所需的基礎(chǔ)流量,但是建壩后流域集水于水庫,通過人工調(diào)節(jié)實現(xiàn)了徑流的再分配,使河道生態(tài)系統(tǒng)對基礎(chǔ)流量的保證率得到了進一步的提高.每年的徑流高、低脈沖次數(shù)改變度較高,即建壩對河道次洪水以及水文過程產(chǎn)生了影響,這種影響關(guān)系到灘地與河岸水陸交匯處生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展.

    3?結(jié)論

    本文應(yīng)用基于IHA指標(biāo)體系的RVA方法對貓?zhí)又邢掠魏恿魃鷳B(tài)累積效應(yīng)進行了分析.研究結(jié)果表明:貓?zhí)咏▔魏髮χ邢掠魏拥赖乃那閯莓a(chǎn)生了較為顯著的影響,尤其體現(xiàn)在IHA指標(biāo)當(dāng)中的頻率、歷時以及變化率方面.這種影響嚴(yán)重破壞了當(dāng)?shù)睾恿鞯纳鷳B(tài)健康,應(yīng)當(dāng)被當(dāng)?shù)睾恿鞴芾碚咚P(guān)注.研究也表明,RVA方法的計算結(jié)果為如何修復(fù)和改善河流生態(tài)提供了明確的目標(biāo).

    參考文獻

    [1]Richter?B,Baumgartner?J,Wigington?R,et?al.How?much?water?does?a?river?need?[J].Freshwater?biology,1997,37(1):231-249.

    [2]舒暢,劉蘇峽,莫興國,等.基于變異性范圍法(RVA)的河流生態(tài)流量估算[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報(5):149-153.

    [3]石佳,紀(jì)昌明,張驗科,等.基于?RVA?的建庫后下游河流生態(tài)風(fēng)險評價研究[J].中國農(nóng)村水利水電,2013?(8):7-11.

    [4]官云飛,黃顯峰,方國華,等.基于?RVA?框架的河流適宜生態(tài)環(huán)境需水研究[J].中國農(nóng)村水利水電,2014?(1):105-110.

    [5]Richter?B?D,Baumgartner?J?V,Powell?J,et?al.A?method?for?assessing?hydrologic?alteration?within?ecosystems[J].Conservation?biology,1996,10(4):1163-1174.

    [6]Shiau?J?T,Wu?F?C.Compromise?programming?methodology?for?determining?instream?flow?under?multi-objective?water?allocation?criteria[J].Journal?of?The?American?Water?Resources?Association,2006,42(5):1179-1191.

    [7]范興奎,閆潔,宋善洋.?基于模糊評價的深圳市人才吸引力水平研究[J].牡丹江師范學(xué)院學(xué)報:自然科學(xué)版,2019(1):10-14.

    [8]謝會萍,朱家明,張素素,等.基于?Leslie?模型的人口結(jié)構(gòu)評價分級與預(yù)測[J].?牡丹江師范學(xué)院學(xué)報:?自然科學(xué)版,2017?(3):17-20.

    編輯:琳莉

    收稿日期:2019-12-17

    基金項目:貴州省科技廳基金項目(黔科合LH字[2016]7096)

    作者簡介:周靖楠(1985-),女,黑龍江佳木斯人.副教授,碩士,主要從事微分動力系統(tǒng)研究;劉振男(1984-),男,山東東平人.講師,博士,主要從事水文及水資源研究;龔云(1973-),男,貴州貴陽人.副教授,碩士,主要從事水工結(jié)構(gòu)研究.

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