考慮農(nóng)業(yè)需水的龍溪河流域水庫群聯(lián)合調(diào)度研究

陳 思,徐 煒,趙思琪,殷仕明,楊 溢

(重慶交通大學(xué)河海學(xué)院水利水運(yùn)工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400074)

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展,優(yōu)化水資源結(jié)構(gòu)和水庫調(diào)度迫在眉睫[1],科學(xué)合理的水庫優(yōu)化調(diào)度能夠發(fā)揮水庫更大的效益。中小流域進(jìn)行水庫群聯(lián)合調(diào)度時(shí),水庫農(nóng)業(yè)供水目標(biāo)往往只能通過灌溉定額進(jìn)行分配,水庫區(qū)間徑流預(yù)報(bào)信息不準(zhǔn)確,使得水庫供水效益不理想。

近年來,SWAT模型在徑流模擬獲取區(qū)間入流方面得到了廣泛的應(yīng)用。賈何佳等[2]基于SWAT對(duì)黃河源區(qū)主要水文站的徑流進(jìn)行了模擬,模擬值接近于實(shí)測(cè)值。武力等[3]基于SWAT對(duì)永州境內(nèi)湘江流域開展水環(huán)境控制單元?jiǎng)澐?。蔣夢(mèng)瑤等[4]提出參數(shù)率定對(duì)評(píng)估參數(shù)敏感性、遴選關(guān)鍵參數(shù)對(duì)模型優(yōu)化具有重要意義。Abbaspour等[5]利用SUFI-2篩選出敏感參數(shù)后,確定納什效率NSE的最優(yōu)值對(duì)應(yīng)參數(shù)組合的模擬結(jié)果選為最佳模擬。

作物需水量和灌溉需水量的時(shí)空分布是科學(xué)地制定不同地區(qū)灌溉用水定額的依據(jù)。羅萬琦等[6]采用Mann-Kendall檢驗(yàn)分析水量平衡各要素趨勢(shì)變化,得到不同水稻生育期需水量。雒新萍等[7]基于CROPWAT模型探討了中國典型農(nóng)作物需水的區(qū)域差異規(guī)律。劉鈺等[8]基于全國200多個(gè)水文站,利用Penman-Monteith公式和作物系數(shù)計(jì)算出了30多種農(nóng)作物在生育期內(nèi)的需水量以及凈灌溉需水量。Parmar等[9]基于衛(wèi)星遙感的植被指數(shù)在不同尺度上估算主要玉米作物的種植面積和作物需水量,效果顯著。

目前,基于多目標(biāo)的水庫群聯(lián)合調(diào)度模型已被廣泛研究和應(yīng)用,但在調(diào)度計(jì)算中,農(nóng)業(yè)用水大多以定額或者固定用水過程為依據(jù),并未通過氣象信息評(píng)估農(nóng)業(yè)需水的年內(nèi)和年際變化。張永永等[10]針對(duì)農(nóng)田灌溉缺水問題突出,構(gòu)建了以流域綜合缺水量最小為目標(biāo)的黃河干流骨干水庫群聯(lián)合調(diào)度模型,實(shí)現(xiàn)了黃河上中下游地區(qū)缺水均衡,提高了流域抗旱能力。蘭回歸等[11]改進(jìn)多目標(biāo)螢火蟲算法對(duì)以水庫發(fā)電-生態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型進(jìn)行優(yōu)化求解。郭榮等[12]針探究飛蛾火焰優(yōu)化算法并在梯級(jí)水庫優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用。王渤權(quán)等[13]構(gòu)建了考慮西霞院黃委調(diào)令的水庫群優(yōu)化調(diào)度模型,提出了POA-GA嵌套搜索的求解方法。XU等[14]基于改進(jìn)的多目標(biāo)遺傳算法(NSGA-Ⅱ),最大限度地利用跨流域引水系統(tǒng)(IEWD)進(jìn)行策略優(yōu)化。

上述已有研究中,考慮農(nóng)業(yè)需水的年內(nèi)和年際變化的水庫群聯(lián)合調(diào)度研究成果還很少,因此本文以龍溪河流域?yàn)檠芯繉?duì)象,提出一種考慮農(nóng)業(yè)需水動(dòng)態(tài)變化的水庫群聯(lián)合調(diào)度方法。首先以氣象資料為基礎(chǔ),構(gòu)建農(nóng)作物灌溉需水量模型,并評(píng)估各水庫灌溉需水量;然后基于SWAT水文模型,獲得各水庫的區(qū)間入庫流量過程;在此基礎(chǔ)上,以綜合供水量和發(fā)電量最大化為目標(biāo),構(gòu)建水庫群聯(lián)合和單庫調(diào)度模型,并運(yùn)用POA算法對(duì)模型進(jìn)行求解和結(jié)果比較。研究結(jié)果表明考慮農(nóng)業(yè)需水的水庫群供水聯(lián)合調(diào)度模型對(duì)龍溪河流域水資源配置提供指導(dǎo)作用。

1 研究方法

本文建立基于農(nóng)業(yè)需水的水庫群調(diào)度模型具體流程見圖1。

圖1 水庫群聯(lián)合調(diào)度示意

1.1 水文模型構(gòu)建與精度驗(yàn)證

在構(gòu)建流域SWAT水文模型時(shí),以DEM、土地利用、土壤分類和降雨數(shù)據(jù)作為輸入,然后劃分子流域,進(jìn)行匯流演算。再利用水文站實(shí)測(cè)徑流資料,通過SWAT-CUP對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行參數(shù)率定和精度驗(yàn)證[15-16],選擇納什系數(shù)(NSE)、確定性系數(shù)(R2)和徑流總量相對(duì)誤差(RE)作為模型率定期和驗(yàn)證期模擬精度變化的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

(1)

(2)

(3)

1.2 農(nóng)作物灌溉需水量模型構(gòu)建

農(nóng)作物灌溉需水量是作物需水量扣除有效降水補(bǔ)給后剩下的水量,作物需水量是作物為了生長發(fā)育需要消耗的水量。首先運(yùn)用FAO推薦Penman-Monteith公式[17-18]計(jì)算作物騰發(fā)量ET0,見式(4),再運(yùn)用作物系數(shù)法對(duì)需水量進(jìn)行修正,得到作物正常生長需水量ETc,見式(5);降水并非完全由作物吸收,旱地作物的有效降水量是指作物的騰發(fā)量,水稻的有效降水是指滿足作物騰發(fā)量與有效深滲總量的總和,本研究基于USDA-SCS方法[19-20],耦合作物需水量和實(shí)際降水,提出適用于本研究的旬尺度有效降水計(jì)算方法來獲得有效降水量Pe,見式(6)。最后由點(diǎn)及面,對(duì)水庫農(nóng)業(yè)灌溉范圍內(nèi)農(nóng)作物總的需水量進(jìn)行求和,得到農(nóng)作物灌溉需水量,見式(8)。

(4)

ETc=Kc×ET0

(5)

式中Kc——作物系數(shù);ET0——參考作物騰發(fā)量;ETc——作物需水量;Rn——冠層表面凈輻射;G——土壤熱通量;T——日平均溫度;u2——風(fēng)速;es——飽和水汽壓;ea——實(shí)際水汽壓;es-ea——飽和水汽壓差;Δ——水氣壓曲線斜率;γ——濕度計(jì)常數(shù)。

(6)

SF=0.53+1.16×10-2D-8.94×10-5D2+2.32×10-7D3

(7)

式中Pt——旬降水量;SF——土壤水分貯存因子;D——可使用的土壤貯水量,本文中研究區(qū)位于重慶,D取65 mm。

IR=(ETc-Pe)×A,IR≥0

(8)

式中 IR——農(nóng)作物灌溉需水量,萬m3;Pe——有效降水量,mm;A——農(nóng)作物種植面積,km2。

1.3 水庫群聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型構(gòu)建與優(yōu)化求解

1.3.1目標(biāo)函數(shù)

水庫群的聯(lián)合調(diào)度能夠有效地實(shí)現(xiàn)各水庫之間的相互補(bǔ)充,使得各流域的水能和水資源利用效率達(dá)到最大。本文主要以綜合供水量和發(fā)電量為目標(biāo),構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)如下。

a)綜合供水量目標(biāo)最大。

(9)

式中N——水庫個(gè)數(shù);i——水庫編號(hào);T——調(diào)度時(shí)段總長;t——時(shí)段編號(hào);M——用水戶總數(shù),主要為城鎮(zhèn)用水、農(nóng)業(yè)用水、生態(tài)用水;m——用水戶編號(hào);εi,m——各水庫用水戶在目標(biāo)函數(shù)中的權(quán)重;W——供水量。

b)發(fā)電量目標(biāo)最大。

(10)

式中ξi——發(fā)電量在目標(biāo)函數(shù)中的權(quán)重;E——發(fā)電量;其余符號(hào)同上。

本研究采用POA算法求解水庫群聯(lián)合供水調(diào)度模型,逐步得到全過程或各階段的最優(yōu)解[21]。通過對(duì)水庫群的調(diào)度方式進(jìn)行了優(yōu)化,以最大限度地增加綜合供水量和發(fā)電量,并將供水保證率、深度破壞、棄水量等作為懲罰納入到綜合指標(biāo)的計(jì)算中,最終目標(biāo)函數(shù)如下:

(11)

式中αi、βi、γi——懲罰系數(shù);Vdam——深度破壞時(shí)的庫容;Wspill——棄水量;PD——設(shè)計(jì)保證率;P——供水保證率。

1.3.2約束條件

主要考慮以下約束條件:①水庫水量平衡約束;②水庫庫容約束;③發(fā)電型水庫出力約束;④用水目標(biāo)供水約束。

2 研究實(shí)例

2.1 研究區(qū)域概況

龍溪河流域干、支流上共修建有100余座水庫,本研究為探究考慮農(nóng)業(yè)需水的水庫群聯(lián)合調(diào)度模型在龍溪河流域的運(yùn)用,體現(xiàn)構(gòu)建農(nóng)作物需水模型的意義,故選取干、支流上庫容大、調(diào)節(jié)能力強(qiáng),供水目標(biāo)多,農(nóng)業(yè)需水量較大,但水資源分配不均的獅子灘、鹽井口、雙河、鹽井溪和迎風(fēng)水庫作為研究對(duì)象,見圖2。獅子灘水庫主要以發(fā)電為主,兼顧城鎮(zhèn)、農(nóng)業(yè)和生態(tài)供水,多年平均流量為47 m3/s;鹽井口和雙河水庫,供水優(yōu)先于發(fā)電;鹽井溪和迎風(fēng)水庫,主要供水對(duì)象是農(nóng)業(yè)。本文獲得1984—2014年共31 a長系列徑流和氣象資料,故調(diào)度時(shí)間為1984年1月上旬至2014年12月下旬,共1 116旬。各水庫特征參數(shù)及供水任務(wù)見表1。

表1 水庫特征參數(shù)及供水任務(wù)

圖2 龍溪河流域水庫分布

2.2 數(shù)據(jù)資料及參數(shù)設(shè)置

a)地理信息數(shù)據(jù)。流域10 m×10 m數(shù)字高程DEM、土壤數(shù)據(jù)與土地利用數(shù)據(jù)。

b)氣象水文數(shù)據(jù)。獲得1984—2014年7個(gè)氣象站的氣象資料。六劍灘水文站控制面積2 337 km2,2003—2014年實(shí)測(cè)徑流過程,多年平均徑流為32.8 m3/s,來水量偏豐。

c)作物系數(shù)。選取川渝地區(qū)主要經(jīng)濟(jì)作物玉米、水稻、小麥,并確定其作物系數(shù)[18]。各水庫的生態(tài)用水主要體現(xiàn)在下游河道的生態(tài)需水,逐旬生態(tài)需水基流主要通過Tennant法計(jì)算得到。

2.3 水庫群目標(biāo)函數(shù)權(quán)重與懲罰系數(shù)設(shè)置

為使得目標(biāo)函數(shù)中不同量級(jí)和單位的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán),則需要對(duì)各水庫用水指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。首先基于獅子灘水電站各用水戶需水量,對(duì)其余水庫的城鎮(zhèn)、農(nóng)業(yè)、生態(tài)用水設(shè)置權(quán)重εi,m,對(duì)發(fā)電量設(shè)置權(quán)重ξi,見表2。在優(yōu)化過程中,設(shè)置懲罰項(xiàng)淘汰劣解,其系數(shù)首先根據(jù)供水量和發(fā)電量總和的量級(jí)進(jìn)行設(shè)置,且不斷調(diào)整,直到形成最優(yōu)解。

表2 水庫用水目標(biāo)權(quán)重矩陣

3 研究結(jié)果及分析

3.1 水文模型徑流模擬結(jié)果分析

龍溪河流域SWAT水文模型共生成包含5座水庫在內(nèi)的24個(gè)子流域,以六劍灘水文站2003—2014年實(shí)測(cè)逐旬徑流對(duì)龍溪河流域SWAT水文模型進(jìn)行參數(shù)率定,迭代500次后結(jié)果顯示NSE系數(shù)可達(dá)0.89,R2為0.87,徑流總量相對(duì)誤差(RE)為5.4%,模擬多年平均徑流量為110 426.56萬m3,實(shí)測(cè)多年平均徑流量為103 398.34萬m3。水庫區(qū)間入庫流量過程可通過查詢水庫對(duì)應(yīng)的子流域獲得,見圖3。

a)雙河

3.2 農(nóng)作物灌溉需水量結(jié)果分析

根據(jù)農(nóng)作物灌溉需水模型計(jì)算出玉米、水稻和紅薯在生育期內(nèi)的需水總量分別為374、624、344 mm。從圖4可看出,作物需水量總體呈現(xiàn)前期需水少、中期需水大、后期需水減少的趨勢(shì)。玉米在抽穗后期及灌漿期需水量大,占需水總量的51.2%;水稻是水生作物,需水總量較大,在孕穗期間占比可達(dá)需水總量29%;紅薯生育期比較長,需水最大在分枝結(jié)薯期。

a)玉米

結(jié)合各水庫灌區(qū)農(nóng)作物種植面積,得到農(nóng)作物灌溉需水量,見表3。

表3 農(nóng)作物種植面積與農(nóng)作物灌溉需水量

3.3 調(diào)度結(jié)果分析

3.3.1方案優(yōu)選

設(shè)置發(fā)電和供水最大為2個(gè)目標(biāo),以發(fā)電最大和供水最大為主要目標(biāo),其余轉(zhuǎn)化為約束條件,生成方案1和2,將多目標(biāo)優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為2個(gè)單目標(biāo)問題,再運(yùn)用逐步尋優(yōu)算法(POA)對(duì)模型進(jìn)行求解,生成非劣解集,見表4,再運(yùn)用模糊層次分析法[22-23],計(jì)算目標(biāo)值相對(duì)隸屬度向量,對(duì)各水庫都進(jìn)行方案優(yōu)選。如獅子灘水庫,2個(gè)方案的相對(duì)隸屬度向量為u=[0.23,0.86],以相對(duì)隸屬度向量最大為優(yōu)原則,選擇方案2為最優(yōu)方案。由此可見,多目標(biāo)優(yōu)化不可能使得每個(gè)目標(biāo)都達(dá)到最優(yōu),發(fā)電和供水之間存在競爭關(guān)系。

表4 獅子灘多目標(biāo)調(diào)度非劣解集

3.3.2最優(yōu)方案下調(diào)度結(jié)果分析

在鹽井口、鹽井溪、迎風(fēng)、雙河水庫來水充足,水資源分配不均,棄水量大現(xiàn)狀下,設(shè)置了2種情景探究龍溪河水庫群聯(lián)合和單庫調(diào)度模型的優(yōu)劣:情景1,構(gòu)建龍溪河流域單庫調(diào)度模型;情景2,構(gòu)建龍溪河流域水庫群聯(lián)合調(diào)度模型。

在對(duì)比分析2種情景調(diào)度結(jié)果的調(diào)度圖時(shí),引入變異系數(shù)[24],即同限制線不同時(shí)段的庫容標(biāo)準(zhǔn)差與平均值的比值,對(duì)每條限制線進(jìn)行分析,變異系數(shù)越小,限制線波動(dòng)程度越小,調(diào)度規(guī)則生成越可靠。反之變異系數(shù)越大,限制線波動(dòng)程度越大,調(diào)度規(guī)則生成越可靠,結(jié)果見表5。

表5 獅子灘水電站2種情景下調(diào)度限制線變異系數(shù)

情景1在汛期(18—27旬)供水線過高,限制供水區(qū)域增大,呈現(xiàn)出來水充足反而對(duì)供水進(jìn)行限制現(xiàn)象的不合理性,見圖5。情景2,調(diào)度圖總體呈現(xiàn)兩端高,中間低的趨勢(shì),與水庫非汛期(28—17旬)蓄水、汛期供水的規(guī)則較為一致,線型平緩,見圖6。比較2種情景的調(diào)度圖的線型波動(dòng)情況,情景2的3條限制線變異系數(shù)均大于情景1,說明情景1的限制線波動(dòng)比情景2大,那么情景1調(diào)度規(guī)則生成更加可靠。

圖6 獅子灘水電站聯(lián)合調(diào)度

從調(diào)度結(jié)果來看,情景1各水庫供水保證率較低,棄水量較大,發(fā)電量小;情景2供水保證率基本達(dá)到要求,發(fā)電量增加,棄水量較小,見表6。綜合分析情景1、2,情景2較情景1各水電站發(fā)電量均增加,年均棄水量減少,供水保證率有所提高,水資源分配較合理;其中鹽井口和雙河水庫單庫調(diào)度時(shí),供水量大,棄水量也大,但發(fā)電量減少,聯(lián)合調(diào)度則減小了棄水量,增大和平衡了發(fā)電和供水需求;鹽井溪水庫與迎風(fēng)水庫總的來說由于供水目標(biāo)較少,能夠滿足自身供水任務(wù),單庫與聯(lián)合調(diào)度結(jié)果相差不大。獅子灘水庫聯(lián)合調(diào)度與單庫調(diào)度結(jié)果相比,供水量及相應(yīng)的保證率增加,年均棄水量減少了603萬m3,年平均發(fā)電量增加1 298萬kW·h。由此可得,水庫群聯(lián)合調(diào)度較單庫調(diào)度更能有效提升上下游水庫群水資源分配能力,減少水庫棄水量,增大城鎮(zhèn)和農(nóng)業(yè)用水量,提升水資源利用率和發(fā)電效益。

表6 情景1、2調(diào)度模型的結(jié)果

4 結(jié)論

為解決龍溪河水庫群水資源分配不均、發(fā)電和供水競爭嚴(yán)重的問題,在農(nóng)業(yè)需水和區(qū)間入庫流量不確定的情況下,通過建立龍溪河流域SWAT水文模型和水庫灌溉需水模型、解決水庫調(diào)度運(yùn)行必要參數(shù),最終建立了考慮農(nóng)業(yè)需水的龍溪河流域水庫群聯(lián)合調(diào)度模型,得到以下結(jié)論:①SWAT水文模型能夠有效模擬還原天然徑流,計(jì)算水庫區(qū)間入庫流量,便于水庫根據(jù)徑流信息建立有預(yù)報(bào)的調(diào)度模型;②水庫灌溉需水模型對(duì)于水庫群農(nóng)業(yè)目標(biāo)需水量計(jì)算很有意義,可為構(gòu)建調(diào)度模型提供目標(biāo)數(shù)據(jù)來源;③基于POA算法的水庫群聯(lián)合調(diào)度較單庫調(diào)度更能提升上下游水庫群水資源分配能力,減少水庫棄水量,增大城鎮(zhèn)和農(nóng)業(yè)用水量,提升水資源利用率和發(fā)電效益,對(duì)龍溪河流域水庫群運(yùn)行有指導(dǎo)作用。