基于RVA法的河道生态需水阈值预测方法研究

杨芙荣

(山东省临沂市水利工程保障中心，山东 临沂 276000)

20世纪40年代，对河流最小生态流量的研究已经开始。我国的天然河流在工业生产等的不断挤压下，逐渐出现生态系统失衡现象，诸多河流的河水流量大幅减少，甚至出现了生态缺水等现象。在现有的生态需水研究中[1]，通过对国外河道生态需水数据的采集，设计了一个河道生态蓄水的数学模型，并将我国河道的生态水文导入其中，得到了一个较为准确的生态需水阈值预测结果。该结果基本符合水文气象的季节性变化，且可以在流量历史保证率的基础上不断修正。文献[2]以滇池流域的河道作为研究对象，基于Tennant法和R2-CROSS法，设计了一种河道生态需水的预测方法，该研究方法所计算的河段综合水利特性，可以使河道流域的水资源得到更好地开发和利用，并为生态环境的保护提供便利。文献[3]以黄河为例，对黄河内泥沙含量过多的河道生态需水问题进行了研究，基于高效的输沙过程及河道内分水指标，对水资源的动态调配进行了计算，并建立相应的数学模型，通过“保存量、分增量”的动态分配策略，为河道内水资源的预测提供了可靠的依据。本文结合以上文献，基于RVA算法，设计了一种新的河道生态需水阈值预测方法。

1 基于RVA设计河道生态需水阈值预测方法

1.1 计算地表水资源可利用量

在河道内，生态需水量主要包括植被需水量、水资源蒸发量、河道底部渗水量、下游河道蓄水量4部分[4]。根据一条河道所在断面的不同，可以将河道划分为不同的部分，如图1所示。

图1 河道生态需水分段示意图

在图1中，一条河流可以由若干条支流组成，其中A1和A2分别是该河道的支流，在支流上，不同的河道断面可以作为不同的河段，其中A1支流上有A11和A12两个河段，A2支流上有A21和A22两个河段[5- 6]。在该河段中，可以得到整个流域内的水资源总量，其计算公式为：

(1)

式中，Qw—该河道整个流域内的水资源总量，亿m3；Qi1、Qi2—2个支流A1和A2上水资源的流量，亿m3；qi11、qi12、qi21、qi22—该流域不同支流和不同河段内的水资源流量[7- 8]，亿m3。

为保证数据的完整性，可以通过计算多年月平均流量的方式，对其进行排频适线工作。此时河道的月平均流量计算公式可以表示为：

(2)

结合以上公式，可以得到某年某月某支流某河段内河流的地表水资源可利用量。

1.2 基于RVA方法建立生态需水模型

河道内的生态需水主要指在保证河流生态系统平衡前提下的特定流量，通常随季节发生变化，且具备一定的实效性。基于不同的水利工程以及运行模式，可以在水库调水过程中规定相同的生态蓄水标准，避免部分水库内利益矛盾，同时可提高生态需水的标准阈值。RVA方法也称为采用变化范围法，是一种以各个指标参数的75%和25%概率作为指标上限与指标下限的算法，在[25%，75%]之间的数据被称为RVA阈值[9- 10]。将RVA方法应用于河道生态需水，可以判定在[25%，75%]区间内的流量均可以作为较好的生态环境指标。在不同时段内，河流的水文特征存在较大差异，在任何一条河流内均存在丰水期与枯水期，同步时段的月径流量差异较大。此时可以得到不同时段内月平均流量的计算公式为：

(3)

在RVA方法下，一般需要以95%的保证率作为每月的月径流量，则此时其计算公式为：

(4)

式中，Q95%-f—计算95%月径流量条件下的径流之和，m3；q95%—95%保证率的月平均径流量，m3。

在同期均值比中，有绝对径流之和与95%保证率下的径流之和的比值，计算公式为：

(5)

式中，βm—绝对径流之和与95%保证率下的径流之和的比值，一般用百分数的形式表示。

此时可以此计算每月的生态需水量：

(6)

式中，Qd—该河流支流某一河段内在第d个月内的生态需水量，m3。也是在结合植被需水量、水资源蒸发量、河道底部渗水量、下游河道蓄水量4部分条件下的最小用水量。

为计算该河段内的生态需水指数，需要首先确定生态供水指数，其计算公式为：

(7)

式中，Km—该河道某支流某河段内在一段时间内的生态供水指数；Qb(t)—该时段内河道的生态供水流量，m3；Qv(t)—一段时间内该河道的生态需水流量，m3；Tn—计算时间的总时长。

结合生态供水指数，可以在径流资料较为丰富的区域计算生态供水区间，其计算公式为：

(8)

式中，GRVA—结合RVA方法计算得到的河道生态需水阈值区间；gf(t)—一段时间内RVA生态需水指标的上限；qm(t)—t时段内RVA生态需水指标的下限；Tm—阈值区间内最适宜的时段。

在计算生态供水的过程中，若某一时段不利于河道内生物的繁殖或生存，则需要通过定义破坏时段与适宜时段的方式，建立水生生物生存与繁衍的最佳时段，其整形变量的符号函数可以表示为：

(9)

式中，sgn(x)—河道内水生生物生存与繁衍时段的整形变量；x—阈值区间内的一个时段。

一般将sgn(x)=1时作为最适宜水生生物繁衍的时段，将sgn(x)=0作为最不适宜水生生物繁衍的时段。综合以上公式，可以得到RVA方法下的生态需水模型，通过该模型能够得到径流非一致性的阈值区间。

2 试验研究

2.1 研究区水文特征

选取某四季分明、降雨集中的区域作为本次试验的研究区，以分辨不同季节河道生态需水阈值的不同点。该研究区内共有4个地级市，分别对其进行研究与分析，当地在2010—2015年的年平均月降水量如图2所示。

图2 2010—2015年月平均降水量

由图2可知，本研究区内的4个地级市在相同月份下降雨量差距较小，且呈现明显的冬季干燥，夏季多雨的特点。其中1、2、3、11、12月的月平均降雨量均小于30mm，4—5月的降雨量在30～60mm，6月、10月的降雨量在60～150mm，7—9月的降雨量最大，约为180～270mm。由于年降水量以及地形、蒸发量等因素的影响，4个地级市的河流径流量存在一定差异，计算2010—2015年该研究区的月平均径流量如图3所示。

图3 2010—2015年月平均径流量

由图3可知，在1—6月、10—12月间，月平均径流量均小于1.5×108m3，只有每年的7—9月，月平均径流量才能达到峰值，约为5.0×108～8.0×108m3。由此可见，月降水量与月径流量呈现明显的正比例递增关系，降雨量越大，当地的径流量越大。且在同一月份内，A地的径流量较其他3个研究区的径流量更大。除此以外，还有月平均输沙量、月平均蒸发量等水文特征，其中月平均输沙量表示2010—2015年，在4个研究区域内某月水流流动输送的泥沙总量；月平均蒸发量表示在某研究区内，某月经过蒸发流失的河水总量。

2.2 河道内生态需水计算

使用RVA方法计算该河道内的生态需水量，通过详细的日流量数据计算河流在不同时段的流量状态，可以通过以下公式估算预测河道生态需水阈值。

(10)

(11)

结合该生态需水的计算公式，可以对比不同预测方法的相对误差。

2.3 基于不同方法预测对比结果

为验证本文预测方法准确性，使用以上生态需水阈值预测方法，计算4个研究区内的生态需水阈值，划定本次生态河道内4个标记水域的需水上限与下限，在图中用灰色区域表示。分别使用本文设计的RVA方法、传统的改进流量历时保证率法、Tennant和R2-CROSS方法以及水-沙-生态多因子方法进行生态需水阈值的预测，得到如图4所示的预测结果。

图4 不同方法预测结果

在图4中，灰色区域的上限与下限分别代表该研究区内设定的生态需水阈值上界与下界，当某节点的预测结果在阈值内，表示该预测结果准确，若某月某地的预测数据不在阈值内部，则该预测结果不准确。在研究区A中，改进流量历时保证率方法在5—9月的河道生态需水均低于或高于阈值结果，此时段内该方法的预测结果不准；Tennant和R2-CROSS方法在1月、6—11月均存在数据精度较差的情况；水-沙-生态多因子方法7—9月预测结果不准确；只有本文设计的RVA方法所有时段的预测结果均在阈值上界与阈值下界之间。在研究区B、C、D中，预测结果与其基本相同，通过以上4组数据可知，本文设计的RVA预测方法获得的各节点指标均在阈值内部，其他3种传统方法的预测结果均存在高于或低于阈值的情况。

3 结语

本文设计了一种基于RVA的河道生态需水阈值预测方法，该阈值预测方法能够使河道生态在[25%，75%]的区间内以较好的状态满足河道内生物的生存需求。一旦超过这个区间，河道的生态系统将遭到破坏。经过试验得知，本文设计的预测方法能够以最准确的方式，得到与阈值相符的预测结果，而传统的改进流量历时保证率法、Tennant和R2-CROSS方法以及水-沙-生态多因子方法的预测结果均存在一定程度的精度误差。虽然采用RVA法可估算河道生态环境需水量，但水生态环境是一个复杂的系统，如何结合河道自身的水质、生物多样性、地域气候环境等特点，进行科学的生态环境需水量计算仍需要深入研究。