跨省江河流域水量調度關鍵技術研究

劉開磊 王敬磊 汪躍軍 陳竹青

一、引言

實施江河流域水量分配和統一調度，是落實最嚴格水資源管理制度、實施水資源消耗總量和強度雙控行動、保障河湖生態流量和水生態環境、合理配置和有效保護水資源、加強水生態文明建設的關鍵措施。2011年水利部啟動了跨省江河流域水量分配工作，截至目前淮河流域已有7 條河流水量分配方案獲得批復，組織制定水量調度方案和水量調度計劃，保障水量分配方案落實，已成為現階段重點工作任務之一。

淮河流域介于長江、黃河之間，地處南北氣候過渡帶，具有顯著的來水、用水高不確定性和低工程調蓄能力的特征，同時存在水資源調控能力不足、水量調度的工程與管理手段相對粗放等現實問題，開展面向高不確定性和低工程調蓄能力的流域水資源精細調度關鍵技術研究勢在必行。

本文以沙潁河、渦河、史灌河、沂河、沭河等跨省重點河流為研究對象，按照“機理識別、原理創新、技術集成”總體思路，通過來水時空尺度細化及誤差反饋控制技術、用水多層級分時動態管控技術、流域多尺度耦合—序貫決策調度技術、基于納什均衡理論的水量調度補償及管理機制四個方面的研究，創建了面向高不確定性和低工程調蓄流域的水量精細調度成套解決方案，可為流域水量調度和水量分配方案落實提供技術支撐和決策支持。

二、技術路線

以淮河流域的沂河、沭河、史灌河、渦河、沙潁河等水量分配河流為典型試驗流域，根據需求和總體研究思路，采用以下技術路線與方案（圖1）。

（1）通過識別影響來水趨勢、周期、隨機性的主導因子，建立來水總量預測模型，構建基于貝葉斯的不確定性主導因子識別及總量預測技術，利用多源遙感信息同化與動態連續智能精準獲取相關因子信息，基于集合卡爾曼濾波，不斷引入地面雨量監測信息進行數據同化，控制誤差、保障預報精度。

（2）為保證各行業用水戶在月內平穩調整用水量，構建了流域用水量預測與修正、供水安全風險評估模型，創新用水管控的多層次、分時、動態調整技術，創建流域用水預測及管控能力的高不確定性影響下的用水管控機制。

（3）基于串聯庫群結構的并行優化方法，創建與來水、用水反饋修正協同的水工程調度技術。

（4）基于有限理性假設的水量調度主客體行為解析，演繹并提出了基于納什均衡理論的水量調度補償理論方法和水量補償核算標準，創新了協同調度管理機制。

三、研究成果

1.流域來水時空尺度細化技術

通過識別影響來水趨勢、周期、隨機性的主導因子，建立來水總量預測模型，構建不確定性主導因子識別及基于貝葉斯理論的總量預測技術。利用多源遙感信息同化與動態連續智能精準獲取相關因子信息。本項技術按照“總量預測—尺度細化”的主線，依次實現了如下技術。

（1）流域年月降雨、徑流量預測。主要針對流域層面、以一年為預見期的年度降雨、徑流量預測研究。基于降雨量影響因素眾多的客觀認識，為識別影響降雨的趨勢性、周期性、隨機性特征因子，從130多項大氣環流因子及水文情報觀測要素中，篩選出與降雨預測顯著相關的預報因子，基于KNN、BPNN、LSTM 三種機器學習算法構建降雨預報模型，得到年降雨量的預報數據。進而，通過空間上細分流域下墊面為四種下墊面類型，分別建立不同的預報算法、可以得到對徑流的年度預測數值。年度降雨或徑流量預測結果直接指導來水頻率的確定，是指導水量分配與調度的重要因素，可以根據年總量預報結果及查詢相應來水頻率，估計年內逐月降雨、徑流量。為更好地判別來水預報結果的不確定性，本研究還對不同頻率下徑流設計值進行簡單分析，認為隨著來水頻率與相應徑流量的不確定性呈現顯著的負相關關系。

（2）融合遙感、地形及長系列多節點數據信息的分布式徑流預報。首先以淮河流域為對象，基于MODIS 數據產品解析流域產流系數與降水、地表覆被之間關系。在此基礎上，進一步融合土地利用、土壤類型等專題數據，構建了分布式水文模型，實現對流域徑流量的月內尺度預報。該技術可以依據年內逐月降雨進一步細化的對流域各分區或單元的產流量進行計算，同時給出控制斷面流量過程。

2.多層級用水分時動態管控技術

針對淮河流域用水高不確定性的特點，提出了對用水量分上下游、分行業的多層級管控，同時結合行業特點及專家系統，提出對用水的分時分配與管控機制。

（1）區域用水量預測與修正方法。分行業、依規模、增長率等因素分別預測各地用水總量及逐月需求。同時根據流域套地市用水預測成果，以面積權重法為基礎、結合重點用水戶調查等成果，將需水預測細化至地市、用水區間。

（2）用水多層次分時動態管控技術。從準備限制用水開始直到用水管控結束期間，通過逐日監測區間大中型用水單位用水量作為標桿，對比逐日用水及月內余留期平均用水量，提出管控分行業、風險分層次、實施分時段的動態調控技術。

（3）用水高不確定性影響下的用水管控機制。根據流域四省2019年重點監控用水單位名錄，針對性提取流域、計算單元主要用水單位、行業用水等信息，融合地方用水定額等專項成果，提出以區域重點用水單位作為標桿的取用水管控機制，解決用水高不確定性條件下，用水管控對象主體缺位的問題。

3.多尺度耦合—序貫決策調度技術

圖1 項目研究技術路線圖

圖2 基于串聯庫群的并行優化算法圖

針對流域水資源系統要素，概化出水量調度配置網絡圖，提出了基于串聯庫群的并行優化方法，增強上下游干支流聯動和河湖水力聯系，實現多尺度正反互饋和調度運算。基于序貫決策理論，構建了與來水和用水滾動修正協同的水工程調度機制。

（1）基于串聯庫群的并行優化算法。本研究提出基于串聯庫群的并行優化算法，以串聯為主的水資源概化網絡為基本研究對象，賦予各單元初始上游來水、下泄流量，可同時對各單元進行并行模擬運算，在逐步調整初始流量使得流域整體平衡誤差最小時，優化運算結束。成果相對傳統正算、反算方法，無需遵循順序計算的原則，建模及運算簡便。

圖2中將水資源系統以樹狀、串聯為主要結構,建立水源—工程—用戶之間的關聯關系。在并行優化時，各單元可同步向上、向下進行水量調度演算。該方法一定程度上簡化了水量調度運算的尋優復雜程度、降低耗時，經模擬試驗驗證可以提升方案優化效率。

（2）與來水用水滾動修正協同的水工程調度機制。來水、用水的反饋修正與初始邊界、約束條件等的修正是余留期序貫調度決策的基礎。對于大中型水庫，依據水庫調度圖進行調度方式控制；對于大中型閘壩或無調度圖情形，提出以其控制斷面最小下泄滿足程度的彈性系數、控制斷面下泄最小值。

4.基于納什均衡理論的水量調度補償及管理機制

基于有限理性假設的水量調度主客體行為解析，演繹并提出了基于納什均衡理論的水量調度補償理論方法和水量補償核算標準，創新了協同調度管理機制。本項專題的主要成果如下：1）流域水量調度補償參與主體為中央政府（組織者、協調者和仲裁者）、上游和下游的省政府（主要參與者）；2）采用改進的流域水量調度補償標準測算方法來核算水量調度補償標準；3）分按量下泄、減量下泄和超量下泄三種情景，核算不同來水頻率下不同水量下泄情景的水量補償標準；4）建立流域政府主導型水量補償相關配套機制。

四、成果創新性

1.提出了基于高不確定性的流域來水精細預測方法，創立了來水時空尺度細化及誤差反饋控制技術

充分考慮降雨、徑流預報及尺度細化過程中各類來源不確定性，基于遙感及長系列多節點全要素數據，結合地理信息解譯、機器學習、分布式建模等技術優勢，通過天—地—空多源數據融合與動態連續精準解譯，從來水總量預測到時空尺度細化的技術方面取得突破。

2.創建了低工程調蓄能力下多階段用水分時動態管控技術，拓展了流域用水預測與管理的理論方法

面向來水、用水、工程調度過程的高不確定性，提出了來水、用水和供水多重嵌套的實時反饋修正技術，實現了年內徑流重分配、水資源配置方案重優化和工程調度動態調節，拓展了傳統流域用水預測及用水管控理論與方法，突破了面向來水及用水高不確定性的管控技術。

3.面向平原和山丘區流域水資源多元調度需求，研發了多閘壩多用戶全過程水資源精細調度序貫決策技術

面向平原和山丘區流域水資源多元調度需求，綜合采用串聯庫群并行調度、來水用水反饋修正和納什均衡等理論方法，創建了流域水資源多尺度耦合—序貫決策調度技術，支撐了淮河流域水量精細調度業務應用平臺。

五、結語

（1）本研究面向來水用水高不確定性、多閘壩低調蓄流域，從技術層面提出了流域水量精細調度成套技術，理論方法與技術創新特色明顯。該成果在沙潁河、渦河、史灌河、沂河、沭河流域省市級水行政主管部門水量分配方案制定、水資源優化聯合調度與管理、取用水管控等水資源管理和水生態安全保障中得到了應用，經濟效益顯著。

（2）本研究系統性強、區域創新特色明顯，項目研究單位先后與國內各省（市、自治區）的科研院所、高等院校等相關部門的科研人員有長期的合作與交流，為相關設計咨詢技術單位開展區域河湖水量調度方案編制、水資源調度配置工程專題論證實踐工作提供了技術支撐，取得了顯著的應用效果。

（3）隨著流域內引江濟淮等工程的修建，項目成果需要對所支撐的業務平臺做進一步的協調、更新，推廣應用的范圍仍然有待擴大，項目成果尚有進一步完善的空間■