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    基于植被粗糙度的生態(tài)渠道阻力系數(shù)研究

    2023-12-05 12:49:14王偉杰趙進(jìn)勇馮達(dá)騫彭文啟劉曉波
    關(guān)鍵詞:方根實(shí)測值表達(dá)式

    王偉杰,趙進(jìn)勇,馮達(dá)騫,2,彭文啟,劉曉波,張 晶

    (1.中國水利水電科學(xué)研究院,北京 100038;2.河北工程大學(xué) 水利水電學(xué)院,河北 邯鄲 056038)

    1 研究背景

    河道中阻力的性質(zhì)是至關(guān)重要的,以此可以確定它的洪水傾向[1]。植被普遍存在于天然河道中,一方面,水生植被可以提高水質(zhì)、減少水土流失、為水生動物提供營養(yǎng)物質(zhì)和棲息場所,從而改善河流生態(tài)環(huán)境;而另一方面,植被的存在會增大河道的阻力,影響過流能力[2-6]。因此,提高對水生植被如何影響河道水流的理解,更加精確的模擬植被阻力尤為重要。Wang等[7]利用剛性圓柱體通過水槽實(shí)驗(yàn)測出局部均勻流中圓柱體的阻力系數(shù)(Cd)的曲線呈拋物線狀,在樹冠密度最大的情況下阻力系數(shù)達(dá)到最大,最后由Cd(x)阻力系數(shù)的變化推導(dǎo)出體積阻力公式;賈鳳聰?shù)萚8]通過理論分析出影響阻力系數(shù)的因子,進(jìn)一步通過水槽實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定了淹沒植被環(huán)境下阻力系數(shù)的計(jì)算公式;高學(xué)平等[9]通過對實(shí)際植物分區(qū)控制流速的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),植物密度按照實(shí)際河道情況進(jìn)行布置沿橫向和垂向?qū)M斷面進(jìn)行分區(qū),研究分區(qū)水體中的植物阻力;Wang等[10]采用3種沉水植被來進(jìn)行試驗(yàn),在不同流速條件下對植被的高度進(jìn)行了評估,建立起基于植物有效高度的歸一化阻力與雷諾數(shù)的關(guān)系式,用于計(jì)算不同生長階段沉水植物的阻力系數(shù)。在此基礎(chǔ)上,本文基于理論分析和遺傳算法確定了植被阻力系數(shù)公式,進(jìn)一步優(yōu)化和豐富了植被化河道阻力系數(shù)的計(jì)算方法,為河流生態(tài)修復(fù)及水環(huán)境治理提供理論依據(jù)。

    2 研究方法

    2.1 理論分析植被化水力半徑由Cheng和Nguyen提出[11],可表示為:

    (1)

    式中V為單位河床面積的水體積,可表示為:

    V=hw-φhv

    (2)

    因此,植被化水力半徑可表示為:

    (3)

    Wang等[12]提出包含整個(gè)水流深度(植被層和表層)的植被特征粗糙度高度kv,可表示為:

    kv=ηhv

    (4)

    fv=F(α,β)

    (5)

    2.2 遺傳算法遺傳算法是一種根據(jù)達(dá)爾文進(jìn)化論的產(chǎn)生的人工智能算法,該方法模擬了自然界物種遺傳進(jìn)化的機(jī)制。遺傳算法通過選擇、交配和突變這3個(gè)主要運(yùn)算單元來推動運(yùn)算機(jī)制。在這之中具有良好適應(yīng)度的個(gè)體將被保留,并淘汰掉低適應(yīng)度的個(gè)體,之后的個(gè)體會繼承上一代良好的基因,不斷進(jìn)化出更高適合度的個(gè)體。具體運(yùn)算步驟為:①設(shè)定評估條件來評估群體中的個(gè)體,達(dá)到評估條件時(shí)終止運(yùn)算。②保留良好適應(yīng)度的個(gè)體,通過交配及突變產(chǎn)生新個(gè)體。③重復(fù)上述步驟直到滿足設(shè)定的條件[14-15]。本文通過包含遺傳算法的程序Eureqa來構(gòu)建表達(dá)式,Eureqa程序會將原始數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練組和驗(yàn)證組兩組數(shù)據(jù),利用搜索的符號回歸算法解決迭代函數(shù)的問題。具體操作只需要輸入數(shù)據(jù),程序會自動搜索符號回歸,直至求解到理想的表達(dá)式[16]。

    在利用Eureqa工具尋找理想表達(dá)式的過程中需要達(dá)到以下兩個(gè)目標(biāo):①避免程序過度擬合表達(dá)式;②理想的表達(dá)式要同時(shí)兼顧表達(dá)式的復(fù)雜度以及求解的誤[17]。

    3 數(shù)據(jù)分析與公式構(gòu)建

    3.1 數(shù)據(jù)整理與分析通過文獻(xiàn)檢索,收集到不同學(xué)者不同工況下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選處理,最終得到200組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的相關(guān)信息如表1所示。使用最大異性算法將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按照4∶4∶2的比例選擇分類成訓(xùn)練組、測試組和驗(yàn)證組3組數(shù)據(jù)。三組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)見表1。將訓(xùn)練組和驗(yàn)證組輸入到Eureqa軟件來尋找理想表達(dá)式。利用Matlab程序?qū)?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,分類結(jié)果如圖1所示。

    圖1 不同數(shù)據(jù)組分布圖Fig.1 Distribution of different data groups

    表1 前人實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)相關(guān)信息列表

    3.2 植被阻力系數(shù)公式構(gòu)建將最大異法選擇分類后的數(shù)據(jù)輸入到Eureqa程序中來尋找表達(dá)式。Eureqa程序能夠獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中參數(shù)的關(guān)聯(lián)性,并利用若干個(gè)表達(dá)式表示出來。在公式搜索過程中,利用適應(yīng)度函數(shù)評估每個(gè)候選解,并且還考慮了求解公式的復(fù)雜度。當(dāng)公式中變量的個(gè)數(shù)、系數(shù)和公式中包含的運(yùn)算符號和類型增加時(shí),公式的復(fù)雜度也會隨之增加。軟件會在復(fù)雜度相同的情況下保存誤較小的預(yù)測公式。在本次尋找理想表達(dá)式的過程中,有10組公式被保留,其中復(fù)雜度最小為1,最大為20。求解結(jié)果如表2所示。

    表2 公式求解

    圖2描述了Pareto前沿,誤與復(fù)雜度之間總體呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,當(dāng)公式復(fù)雜度增加時(shí),誤會隨之變小。當(dāng)表達(dá)式較為簡單時(shí),會導(dǎo)致計(jì)算值與實(shí)測值擬合程度不夠,表達(dá)式?jīng)]有應(yīng)用價(jià)值;但當(dāng)復(fù)雜度提升到一定程度時(shí),會導(dǎo)致表達(dá)式過度擬合,并且誤減小的并不明顯。

    圖2 Pareto前沿Fig.2 Pareto frontier

    當(dāng)表達(dá)式的復(fù)雜度分別為14、18、20時(shí),復(fù)雜度由14變到18時(shí)誤的變化較大,但當(dāng)復(fù)雜度由18變?yōu)?0時(shí)誤變化不明顯,且表達(dá)式復(fù)雜度為18時(shí),復(fù)雜度適中,擬合程度良好。綜上所述,選擇復(fù)雜度為18的表達(dá)式作為最終公式,即:

    (6)

    4 實(shí)驗(yàn)與公式驗(yàn)證

    4.1 實(shí)驗(yàn)本次實(shí)驗(yàn)在長10 m,寬1 m,高1 m的矩形循環(huán)玻璃水槽中進(jìn)行。流量的測量采用內(nèi)置電磁流量計(jì)。采用剛性圓柱體來模擬真實(shí)植被,兩種模擬植被均采用相同的直徑(d=8 mm)和兩種不同的植被高度(hv=20 mm和30 mm),植被密度的變化范圍從34株/m2到134株/m2。6個(gè)實(shí)驗(yàn)工況的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表3所示。

    表3 本次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)相關(guān)信息列表

    4.2 公式計(jì)算值與實(shí)測值的對比分析為了評價(jià)本文表達(dá)式的擬合程度,將驗(yàn)證組和本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)代入本文表達(dá)式中計(jì)算出植被阻力系數(shù)。

    (7)

    式中Ub為斷面平均流速。

    采用相關(guān)系數(shù)(r)及均方根誤(RMSE)評價(jià)植被阻力系數(shù)fv和水深hw實(shí)測值與計(jì)算值的擬合程度。

    相關(guān)系數(shù)(r)表示如下:

    (8)

    r值的絕對值的范圍在0~1之間。當(dāng)r值距離1越近,表示X、Y兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度就越強(qiáng),反之,當(dāng)r值距離0越近,X、Y兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度就越弱。

    均方根誤(RMSE)是用于表征計(jì)算值與實(shí)測值曲線的擬合程度,均方根誤越小,擬合程度越高。公式表示為:

    (9)

    式中:Xi、Yi分別為計(jì)算值和實(shí)測值;N為數(shù)據(jù)長度。

    將植被阻力系數(shù)fv和水深hw的公式計(jì)算值與實(shí)驗(yàn)測量值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果見圖3。

    圖3 fv、hw實(shí)測值與計(jì)算值對比 Fig 3 Comparison of measured and calculated values of fv and hw

    由圖3可看出,植被阻力系數(shù)fv的表達(dá)式計(jì)算值和實(shí)驗(yàn)測量值的相關(guān)系數(shù)為0.946,均方根誤為0.086;水深hw的表達(dá)式計(jì)算值和實(shí)驗(yàn)測量值的相關(guān)系數(shù)為0.929,均方根誤為0.059;可以看出本文提出的植被阻力系數(shù)fv計(jì)算公式擬合程度良好,即該公式可以很好的用來計(jì)算植被化河道阻力系數(shù)。

    5 結(jié)論

    本文對植被的空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行理論分析,將植被特征粗糙度高度和植被化水力半徑與植被阻力系數(shù)聯(lián)系在一起,分析出植被阻力系數(shù)與相對粗糙度和植被阻力長度之間的相關(guān)關(guān)系,結(jié)論如下:

    (2)通過對提出的植被阻力系數(shù)表達(dá)式及水面線結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證,得到植被阻力系數(shù)fv的表達(dá)式計(jì)算值和實(shí)驗(yàn)測量值的相關(guān)系數(shù)為0.946,均方根誤為0.086;水深hw的表達(dá)式計(jì)算值和實(shí)驗(yàn)測量值的相關(guān)系數(shù)為0.929,均方根誤為0.059;植被阻力系數(shù)與水深表達(dá)式計(jì)算值和實(shí)驗(yàn)測量值擬合結(jié)果良好,具有一定的工程實(shí)用價(jià)值,且可為河道生態(tài)修復(fù)提供理論依據(jù)。

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