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    氣候變化和區(qū)外調(diào)水對米山水庫水質(zhì)的影響

    2022-09-05 08:08:16張明芳黃林顯劉建光宋協(xié)良李文虎
    關(guān)鍵詞:水質(zhì)模型

    張明芳,黃林顯,劉 揚,張 杰,劉建光,宋協(xié)良,李文虎

    (1. 威海市水文中心,山東 威海 264209;2. 濟南大學(xué) a. 水利與環(huán)境學(xué)院,b. 山東省地下水?dāng)?shù)值模擬與污染控制工程技術(shù)研究中心,山東 濟南 250022;3. 山東省地質(zhì)測繪院,山東 濟南 250013;4. 威海市文登區(qū)水利事務(wù)服務(wù)中心,山東 威海 264400)

    米山水庫是山東省威海市境內(nèi)最大的水庫,也是威海市最重要的城市供水水源。米山水庫作為南水北調(diào)工程山東段末端的調(diào)蓄水庫,主要承擔(dān)著威海市主城區(qū)和文登區(qū)的供水任務(wù),其水質(zhì)對城市供水安全和區(qū)域水生態(tài)穩(wěn)定至關(guān)重要[1]。湖庫水質(zhì)主要受氣候變化和人類活動的影響,其動態(tài)變化表現(xiàn)出復(fù)雜的趨勢性、季節(jié)性及隨機性等特征。對于米山水庫來說,一方面隨著全球性氣候的變化,近年來膠東半島連續(xù)多年降雨量減少,氣候變暖,導(dǎo)致米山水庫入庫水量減少,對米山水庫的水質(zhì)產(chǎn)生影響;另一方面,米山水庫自2015年12月21日開始區(qū)外調(diào)水,調(diào)水水源包括黃河水、長江水和當(dāng)?shù)厮?,外調(diào)水同樣對米山水庫的水質(zhì)產(chǎn)生了顯著影響。文獻(xiàn)[2]中的研究已經(jīng)指出,米山水庫2018年水體中的電導(dǎo)率、鉀、鈉、鈣、氯化物、硫酸鹽、重碳酸鹽等指標(biāo)與2015年均值都有較大幅度的增長[2]。通過定量評估氣候變化和區(qū)外調(diào)水對米山水庫水質(zhì)演變的貢獻(xiàn)程度并評價在不同時期對水質(zhì)變化的作用過程,可以為米山水庫建立更加全面的水質(zhì)安全風(fēng)險管理體系,實施更加科學(xué)的水量-水質(zhì)聯(lián)合調(diào)控決策以及維護供水安全提供重要借鑒和參考。

    前人關(guān)于調(diào)水工程對湖庫水質(zhì)影響的研究大多集中在水質(zhì)評價[3]、風(fēng)險評估[4-5]和調(diào)控政策[6]等方面,從定量角度評價氣候變化和區(qū)外調(diào)水對湖庫水質(zhì)演變貢獻(xiàn)度的研究尚未見報道。氣候變化和區(qū)外調(diào)水貢獻(xiàn)度的定量評價需要科學(xué)選擇水體水質(zhì)的度量指標(biāo)。在水體的眾多指標(biāo)中,水的電導(dǎo)率主要用來表征水體傳導(dǎo)電流能力的強弱,通過電導(dǎo)率值的大小可以推測水中帶電荷物質(zhì)的總濃度,因此可以作為反映水體污染情況的一個重要度量[7]。掌握電導(dǎo)率在水體中的時空分布對進行湖庫生態(tài)環(huán)境變化趨勢分析具有重要的參考價值。

    本文中首先利用局部加權(quán)回歸的時間序列分解(STL)法[8-10]對降雨及電導(dǎo)率時間序列進行時序分解,揭示它們的變化趨勢、周期長度、隨機波動范圍等,分別提取出電導(dǎo)率的自然狀態(tài)(受氣候變化影響)和混合狀態(tài)(同時受氣候變化和區(qū)外調(diào)水影響)時間序列。利用自然狀態(tài)時間序列通過灰色系統(tǒng)GM(1,1)分解模型建立電導(dǎo)率模擬模型,得到自然狀態(tài)下的電導(dǎo)率模擬值,通過與混合狀態(tài)下實測電導(dǎo)率的比較,定量評價氣候變化和區(qū)外調(diào)水對米山水庫水質(zhì)演變的貢獻(xiàn)程度。

    1 數(shù)據(jù)序列和研究方法

    米山水庫位于山東省威海市文登區(qū)米山鎮(zhèn),是以防洪、城鎮(zhèn)供水、發(fā)電等綜合利用的大(二)型水庫,控制流域面積為440 km2,總庫容為2.8×108m3,死庫容為5.07×106m3。2015年12月22日南水北調(diào)東線黃河水入威開始通水,2016年3月10日,長江水首次調(diào)入米山水庫,威海市實現(xiàn)長江水、黃河水和當(dāng)?shù)厮嗨绰?lián)合調(diào)度。米山水庫流域及雨量站分布如圖1所示。

    圖1 米山水庫流域及雨量站分布

    1.1 數(shù)據(jù)序列

    1.1.1 數(shù)據(jù)來源

    受制于月數(shù)據(jù)收集的困難,本研究中STL時間序列分解采用1980—2019年月均降雨量數(shù)據(jù)和2012—2019年月均電導(dǎo)率數(shù)據(jù)(見圖2),通過對時間序列進行統(tǒng)計分析來提取歷史數(shù)據(jù)信息,以此找出其動態(tài)變化規(guī)律,揭示行為的未來演變趨勢;其中2013年電導(dǎo)率數(shù)據(jù)部分缺失,采用樣條插值進行插補(見圖2)。GM(1,1)分解模型采用1987—2019年年均電導(dǎo)率數(shù)據(jù),通過建立電導(dǎo)率模擬模型,對電導(dǎo)率進行模擬計算。降雨數(shù)據(jù)來自于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng),電導(dǎo)率數(shù)據(jù)來自于威海市水文中心監(jiān)測數(shù)據(jù)。

    1.1.2 降雨及電導(dǎo)率統(tǒng)計特征

    對米山水庫1980—2019年年均降雨量和1987—2019年年均電導(dǎo)率長時間序列進行統(tǒng)計分析,結(jié)果如表1所示。從表中可以看出,研究區(qū)多年年均降雨量為811.67 mm,降雨較為豐富;年均降雨量的標(biāo)準(zhǔn)差為205.66 mm,說明研究區(qū)降雨的波動性相對較為平穩(wěn);年均電導(dǎo)率為374.98 μS/cm,說明水體中離子含量較多;年均電導(dǎo)率的標(biāo)準(zhǔn)差為215.02 μS/cm,說明電導(dǎo)率波動性較大。

    (a)1980—2019年月均降雨量

    (b)2012—2019年月均電導(dǎo)率圖2 米山水庫月均降雨量和月均電導(dǎo)率及樣條插值數(shù)據(jù)

    表1 米山水庫年均降雨量和電導(dǎo)率時間序列數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征

    1.2 研究方法

    1.2.1 STL法

    STL法是一種非參數(shù)統(tǒng)計方法,它以具有魯棒性的局部加權(quán)回歸散點平滑(LOESS)作為平滑方法,能夠?qū)r間序列以加法模型為原理分解為趨勢變化、季節(jié)性變化及不規(guī)則的隨機波動項。主要計算步驟參見文獻(xiàn)[8-9],計算公式為

    Yt=Tt+St+Rt,

    (1)

    式中:Yt是t時刻的觀測值;Tt是t時刻的趨勢變化,反映時間序列的變化趨勢,如增加或者減少;St是t時刻的季節(jié)性變化,反映時間序列的波動周期,如12個月;Rt是t時刻的隨機波動項,反映受外部因素影響的強弱。

    1.2.2 GM(1,1)分解模型

    目前常用的水質(zhì)模擬預(yù)測方法主要有數(shù)理統(tǒng)計法[11-12]、機器學(xué)習(xí)模型法[13-16]、數(shù)值模型法[17-18]和灰色模型法[19-22]等,其中灰色模型法中的GM(1,1)模型因用法簡單且所需實測數(shù)據(jù)少而被廣泛應(yīng)用,但是存在灰色偏差和抗干擾能力弱的局限性,只適合于對呈指數(shù)規(guī)律變化且增長速率較低的短時間序列進行預(yù)測[23]。水質(zhì)、水量等水文要素的增長速率有快有慢,并且數(shù)據(jù)本身存在周期變化和隨機擾動,造成傳統(tǒng)GM(1,1)模型對于水文要素的預(yù)測精度不高。為了解決此類問題,Hao等[24]提出了GM(1,1)分解模型,并將其應(yīng)用于水文時間序列的模擬預(yù)測,取得了非常理想的預(yù)測效果。GM(1,1)分解模型將時間序列分解為趨勢項、周期波動項和隨機變動項,因此能較好地擬合水文要素的動態(tài)變化特征。李華敏等[25]將GM(1,1)分解模型應(yīng)用于山西柳林泉水流量的預(yù)測中,并把預(yù)測結(jié)果與自回歸差分移動平均 (autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型進行對比,結(jié)果顯示通過周期修正能顯著提高GM(1,1)分解模型預(yù)測精度,其預(yù)測結(jié)果要好于ARIMA模型的。

    GM(1,1)分解模型的工作原理分述如下。

    1)時間序列的趨勢項。利用GM(1,1)模型模擬計算時間序列的趨勢項。首先對原始時間序列x(0)(t)采用累加的方式生成一組趨勢明顯的新時間序列x(1)(t),然后建立微分方程

    (2)

    式中:a為系統(tǒng)的發(fā)展系數(shù);u為灰色作用量。

    (3)

    然后,進行累減操作恢復(fù)原始數(shù)據(jù)序列,得到預(yù)測結(jié)果如下:

    (4)

    2)時間序列的周期波動項。周期波動項通過利用正弦函數(shù)對殘差序列進行擬合獲得。殘差序列ε(t)計算公式如下:

    (5)

    文獻(xiàn)[24]中對殘差序列采用分段正弦曲線擬合的方法,本文中為了避免人為選擇分段周期和振幅所帶來的誤差,采用帶有截距的正弦曲線進行擬合,

    (6)

    (7)

    3)時間序列的隨機波動項。時間序列的隨機波動項R(t)通過以下公式計算獲得:

    (8)

    合并趨勢項、周期波動項和隨機波動項,最終得到對時間序列動態(tài)變化的模擬預(yù)測值Q(t),

    (9)

    2 實驗結(jié)果與分析

    2.1 研究方法

    利用STL法對1980—2019年月降雨量及2012—2019年月電導(dǎo)率值進行時序分解,揭示它們的變化趨勢、周期長度、隨機波動范圍等,并進一步提取出電導(dǎo)率的自然狀態(tài)(受氣候變化影響)和混合狀態(tài)(同時受氣候變化和區(qū)外調(diào)水影響)時間序列。

    對降雨時間序列進行STL分解,獲取降雨量趨勢變化、季節(jié)性變化及隨機波動項,結(jié)果見圖3。從圖中的趨勢變化可以看出,降雨量從2012年開始有減少的趨勢,整體呈現(xiàn)穩(wěn)定中略有波動的狀態(tài);降雨時間序列表現(xiàn)出顯著的周期性(周期為12個月),且從2009年開始周期內(nèi)的季節(jié)性變化均呈遞減的趨勢;從隨機波動項可以看出,殘差波動程度在1998—2013年的時間序列要大于其他時間序列。

    圖3 1980—2019年米山水庫月均降雨量時間序列分解結(jié)果

    對月均電導(dǎo)率時間序列進行STL分解,獲取其趨勢變化、季節(jié)性變化及隨機波動項,結(jié)果見圖4。從圖4(a)2012—2019年月均電導(dǎo)率STL分解結(jié)果可以看出,電導(dǎo)率值在2016年之前呈現(xiàn)穩(wěn)定中略有波動的態(tài)勢,電導(dǎo)率波動范圍為250~350 μS/cm,此時電導(dǎo)率主要受氣候變化影響,即處于自然狀態(tài)。在水庫2016年開始調(diào)水后電導(dǎo)率迅速增大并在2017年達(dá)到最大值,波動范圍為857~977 μS/cm,之后處于穩(wěn)定波動狀態(tài),此時電導(dǎo)率同時受氣候變化和區(qū)外調(diào)水的影響,即電導(dǎo)率處于混合狀態(tài)。電導(dǎo)率值的波動呈現(xiàn)出明顯的周期性,周期為12個月。從隨機波動項可以看出,殘差的波動程度在2016年后的時間序列要明顯大于之前的時間序列,說明米山水庫水質(zhì)在2016年實施區(qū)外調(diào)水后受人類活動等外部因素的干擾有所增加。為了更清楚地了解自然狀態(tài)下電導(dǎo)率的變化特征,對2012—2015年月電導(dǎo)率時間序列進行STL分解,如圖4(b)所示。由圖可以看出,自然狀態(tài)下電導(dǎo)率處于平穩(wěn)波動狀態(tài)數(shù)值的波動同樣呈現(xiàn)12個月的周期性,且隨機波動項的波動程度在2013—2014年之間的時間序列要大于其他的時間序列。

    (a)2012—2019年月均電導(dǎo)率

    (b)2012—2015年月均電導(dǎo)率圖4 米山水庫月均電導(dǎo)率的時間序列分解結(jié)果

    2.2 自然狀態(tài)下電導(dǎo)率與降雨關(guān)系分析

    對自然狀態(tài)下電導(dǎo)率與降雨的關(guān)系進行分析。1987—2015年年均電導(dǎo)率與年均降雨量變化關(guān)系圖如圖5所示。由圖可以看出,電導(dǎo)率值與降雨量呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系,當(dāng)年均降雨量較大時,因降雨對水體的帶電荷物質(zhì)的稀釋作用而導(dǎo)致電導(dǎo)率年均值相應(yīng)的較?。?1999年研究區(qū)降雨量出現(xiàn)較小值(360.6 mm),米山水庫電導(dǎo)率達(dá)到347 μS/cm,為歷年最大值;1990年降雨量出現(xiàn)較大值,為1 180.9 mm,電導(dǎo)率僅為232 μS/cm,為歷年最小值。由此可見,降雨對米山水庫電導(dǎo)率的稀釋作用較為明顯,進一步說明自然狀態(tài)下電導(dǎo)率主要受氣候變化的影響。

    圖5 1987—2015年米山水庫年均電導(dǎo)率與降雨量變化關(guān)系

    2.3 米山水庫電導(dǎo)率模擬計算

    通過上述分析可以看出,米山水庫電導(dǎo)率在2016年前處于自然狀態(tài),因此可以利用1987—2015年電導(dǎo)率時間序列通過GM(1,1)分解模型建立自然狀態(tài)電導(dǎo)率模型;運用該模型外推,獲得2016—2019年自然狀態(tài)下的電導(dǎo)率,利用同時間序列實測電導(dǎo)率減去自然狀態(tài)電導(dǎo)率,獲得區(qū)外調(diào)水對電導(dǎo)率增加的貢獻(xiàn)率,從而分別獲得氣候變化和區(qū)外調(diào)水對電導(dǎo)率增加的影響。

    2.3.1 電導(dǎo)率的趨勢項

    利用1987—2015年自然狀態(tài)下電導(dǎo)率值作為原始數(shù)據(jù),建立GM(1,1)模型并求得模擬模型為

    (10)

    2.3.2 電導(dǎo)率的周期波動項

    GM(1,1)模型的殘差值可以由式(5)求得,如圖7所示。利用式(6)帶截距的正弦曲線對殘差值進行擬合,得到殘差周期擬合曲線的函數(shù)表達(dá)式如下:

    圖6 灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型對米山水庫電導(dǎo)率模擬值與實測值

    (11)

    由圖可以看出,所求得的正弦殘差周期擬合曲線與殘差值整體擬合較好,擬合精度較高,能夠反映殘差的周期性變化。

    2.3.3 電導(dǎo)率的隨機波動項

    根據(jù)式(9),合并電導(dǎo)率趨勢項、周期波動項和隨機波動變化項,可以對自然狀態(tài)下米山水庫電導(dǎo)率動態(tài)變化進行模擬預(yù)測,結(jié)果見圖8。由圖可以看出:米山水庫自然狀態(tài)下電導(dǎo)率值從1987年開始不斷增大,到2002年達(dá)到最高值;2002—2015年電導(dǎo)率值呈現(xiàn)減小的趨勢,從2016年開始電導(dǎo)率值又有增大的趨勢。同時,電導(dǎo)率模擬值與實際觀測值整體擬合較好,絕大部分觀測值均在模擬值的上、下限范圍內(nèi)。此外,模擬值與實測值一樣,都體現(xiàn)了明顯的上升和回落的周期性變化,說明GM(1,1)分解模型的模擬精度較高。

    圖7 米山水庫電導(dǎo)率殘差周期擬合曲線、隨機波動曲線及殘差值

    2.3.4 氣候變化和區(qū)外調(diào)水貢獻(xiàn)度定量評價

    利用米山水庫2016—2019年電導(dǎo)率實測值減去自然狀態(tài)下的電導(dǎo)率值,即可得到區(qū)外調(diào)水造成的電導(dǎo)率變化值,結(jié)果見表2。從表中數(shù)據(jù)可以看出,2016、2017、2018、2019年自然狀態(tài)下米山水庫的電導(dǎo)率分別為269.3~317.26、270.94~318.9、273.4~321.36、276.63~324.59 μS/cm,處于正常的波動范圍內(nèi);區(qū)外調(diào)水造成的電導(dǎo)率的增加量分別為540.41~588.37、643.70~691.66、656.18~704.14、629.74~677.70 μS/cm,分別是自然狀態(tài)下電導(dǎo)率的1.85~2.01、2.17~2.38、2.19~2.40、2.09~2.28倍,說明區(qū)外調(diào)水對米山水庫電導(dǎo)率的增加起著主要控制作用。通過對造成米山水庫電導(dǎo)率變化的主控因素進行定量研究表明,影響米山水庫水質(zhì)變化的主要原因不僅僅是氣候變化,這一結(jié)論對于米山水庫建立更加全面的水質(zhì)安全風(fēng)險管理體系,實施更加科學(xué)的水量-水質(zhì)聯(lián)合調(diào)控決策,維護供水安全具有重要意義。

    圖8 灰色系統(tǒng)GM(1,1)分解模型對米山水庫電導(dǎo)率的模擬值與實測值

    表2 氣候變化和區(qū)外調(diào)水對米山水庫電導(dǎo)率的影響

    2.3.5 分析討論

    本文中利用GM(1,1)分解模型建立了天然狀態(tài)下電導(dǎo)率的模擬預(yù)測模型,分別對氣候變化和區(qū)外調(diào)水對米山水庫電導(dǎo)率的影響進行了定量評價,研究結(jié)果具有重要的參考價值,但仍然存在著以下不足:

    1)米山水庫從2016年才開始實施區(qū)外調(diào)水,較短的區(qū)外調(diào)水時間序列不能充分反映區(qū)外調(diào)水影響下電導(dǎo)率的變化。

    2)GM(1,1)分解模型雖然具有用法簡單、所需實測數(shù)據(jù)少和比傳統(tǒng)的GM(1, 1)模型模擬精度更高的優(yōu)勢;但湖庫水體中的污染物濃度受到多種因素的影響(如降雨、氣溫和調(diào)水量等),因此水質(zhì)預(yù)測模型涉及多種因素的非線性關(guān)系。GM(1, 1)分解模型無法充分考慮多種因素的影響,造成一定誤差。

    3)在今后的研究中一方面要增加電導(dǎo)率時間序列的長度,另一方面要采用長短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多參數(shù)機器學(xué)習(xí)方法,通過輸入多個影響變量(如降雨量、氣溫和調(diào)水量等)進行水質(zhì)預(yù)測,由于輸入的不同變量之間可以相互驗證、相互作用,因此能夠有效提高預(yù)測精度。

    3 結(jié)論

    本文中首先利用STL法對米山水庫降雨量與電導(dǎo)率進行時間序列分解,從宏觀角度揭示它們的趨勢變化、周期波動長度和隨機波動范圍,并提取出電導(dǎo)率的自然狀態(tài)和混合狀態(tài)時間序列;在此基礎(chǔ)上,通過GM(1,1)分解模型建立自然狀態(tài)下電導(dǎo)率模擬模型,并將其外推,定量評價氣候變化和區(qū)外調(diào)水對米山水庫水質(zhì)演變的貢獻(xiàn),得出以下結(jié)論:

    1)通過STL分解結(jié)果可以看出,米山水庫降雨時間序列雖然從2012年開始有減少的趨勢,但整體上仍然呈現(xiàn)穩(wěn)定中略有波動的狀態(tài);降雨表現(xiàn)出顯著的周期性。電導(dǎo)率在2016年之前同樣呈現(xiàn)穩(wěn)定中略有波動的狀態(tài),此時電導(dǎo)率主要受氣候變化影響;2016年區(qū)外調(diào)水后電導(dǎo)率快速增大并在2017年達(dá)到最大值,之后處于穩(wěn)定波動狀態(tài),此時電導(dǎo)率同時受氣候變化和區(qū)外調(diào)水的影響。電導(dǎo)率值的波動同樣呈現(xiàn)明顯的周期性。

    2)GM(1,1)分解模型的電導(dǎo)率模擬值與實測值整體擬合較好,絕大部分實測值均在模擬值的上、下限范圍內(nèi),且模擬值與實測值都能反映明顯的上升和回落的周期性變化,說明GM(1,1)分解模型的模擬精度較高。

    3)模擬分析結(jié)果顯示,2016—2019年區(qū)外調(diào)水造成米山水庫電導(dǎo)率的增加量分別為540.41~588.37、643.7~691.66、656.18~704.14、629.74~677.7 μS/cm,分別是自然狀態(tài)下電導(dǎo)率的1.85~2.01、2.17~2.38、2.19~2.40、2.09~2.28倍,說明區(qū)外調(diào)水對米山水庫電導(dǎo)率的增加起到主要控制作用。

    4)由于米山水庫水質(zhì)的演變主要受區(qū)外調(diào)水量、客水水質(zhì)影響,因此應(yīng)建立更加全面的區(qū)外調(diào)水水質(zhì)安全風(fēng)險管理體系,實施更加科學(xué)的水量-水質(zhì)聯(lián)合調(diào)控決策,以此維護米山水庫的供水安全和水生態(tài)穩(wěn)定。

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