巢湖閘下河網洪水演進及閘門調度數值模擬

劉恒恒 齊鵬云 萬能勝 熊竹陽 賴錫軍

摘要：以巢湖2020年汛期超歷史洪水為例，建立了多閘聯合調度的裕溪河-牛屯河河網一維非恒定流模型，用于模擬分析巢湖洪水外排過程及閘門調度對裕溪閘-牛屯河環形河網的影響。以實測資料對該模型進行了驗證，結果表明：① 模型能夠可靠預測巢湖閘下環形河網水動力過程，并能預測閘門啟閉影響下的河網水量動態分配情況。② 銅城閘作為關鍵節點閘門，其開啟分洪可以增泄巢湖洪水，但同時也降低了通過裕溪閘的泄流量，巢湖閘增泄量約占銅城閘泄量的1/3～1/2。③ 過度利用銅城閘分洪會造成裕溪閘泄洪能力發揮不足，從而會增大牛屯河的防洪壓力。2020年洪水期間，得益于

適時適度地開啟銅城閘進行分洪，增泄了4億m3水量，相當于巢湖水位平均下降約0.46 m。因此，在實際操作中應合理運用銅城閘的防洪減災功能。

關 鍵 詞：洪水演進; 一維水動力模型; 閘門調度; 裕溪河-牛屯河; 巢湖; 安徽省

中圖法分類號： TV877

文獻標志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2022.05.007

0 引 言

洪澇災害的形成與河道泄洪能力息息相關[1]。水閘、泵站、堤壩等防洪工程是人類干預天然條件下洪水演進過程的重要工程措施[2-3]。這些防洪水利工程在提高人類抗御流域內洪、澇、潮的能力以及減輕洪水災害影響方面發揮了重要作用[4-6]。長期以來，如何調度水利工程更好地發揮其防洪減災效益，相關領域學者給予了非常多的關注。數值模擬方法是分析研究水利工程調度的重要手段，在洪澇災害的成因機制、區域影響分析與防洪減災等方面發揮了重要作用[7]，數值模擬結果也為全球氣候變化背景下的可持續發展和地方政府防災減災政策的制定等提供了科學依據[8]。河網數值模擬具有豐富的研究基礎，如朱德軍等[9]、周曉嵐等[10]、賴錫軍[11]等探析了基于不同方法的非恒定流河網水動力模型對洪水的模擬效果，黃國如等[12]將數值模型應用在城市內澇上取得了良好的效果。數值模擬方法在模擬河網洪水演進以及城市內澇方面都取得了良好的效果。對閘壩調控在河網地區的應用也有相關的研究，如夏軍等[13]、陳煉鋼等[14-15]、張永勇等[16-17]、左其亭等[18]、陳豪等[19]探討了閘門控制下的區域水量水質變化情況;呂菲菲[20]等研究了多閘壩河網水系的計算。上述研究成果為受閘控平原河網地區的防洪減災分析提供了重要參考。

2020年長江發生了流域性洪水，巢湖流域更是發生了百年一遇的特大洪水。受長江頂托和流域洪水綜合影響，巢湖水位達到了13.43 m，超歷史記錄水位[21-22]。裕溪河作為巢湖洪水外排長江的主要通道，擔負著巢湖洪水外排的主要任務。此外，牛屯河雖然規劃作為巢湖向長江排洪的第二通道，但是，2020年牛屯河整治工程尚未完成，難以滿足大流量分水要求。因此，如何在確保牛屯河堤防安全的前提下分泄巢湖的洪水，成為了2020年巢湖防洪決策的一個焦點。為了在確保堤防安全前提下優化巢湖洪水外排，充分發揮巢湖閘下游河網的排洪能力，本文建立了考慮巢湖閘、裕溪閘、銅城閘、新橋閘和黃雒閘聯動調度的一維河網非恒定流模型，并將其用于模擬分析銅城閘分洪對閘下河道河網水量分配關系的影響，量化關鍵閘站——銅城閘分洪調度對巢湖洪水外排的影響。

1 研究區概況

1.1 水系及閘門概況

巢湖洪水外排長江的主要通道為裕溪河。裕溪河進口、出口分別受巢湖閘和裕溪閘的控制。牛屯河分洪道自裕溪河的蟹子口起，經銅城閘至牛屯河口，承擔著分流巢湖洪水的任務。牛屯河上游段蟹子口至銅城閘利用了裕溪河的汊河后河，并通過后河在三汊河與裕溪河再次串通。西河是裕溪河的主要支流，通過黃雒閘來控制其與裕溪河相連通。控制巢湖洪水經由裕溪河、牛屯河下泄的主要閘門有巢湖閘、裕溪閘、銅城閘和新橋閘。

巢湖閘位于巢湖市城區的西南，閘上為巢湖，閘下為裕溪河，巢湖閘樞紐工程是巢湖流域具有防洪、灌溉、供水和航運等綜合利用功能的工程。裕溪閘水利樞紐工程位于長江左岸，裕溪河是安徽省省會合肥市及巢湖周邊地區通往長江的唯一水上通道，連接合肥～巢湖～蕪湖，通江達海。銅城閘是巢湖流域防洪工程中的重要組成部分。銅城閘位于含山縣銅閘鎮后河、三汊河、牛屯河交匯處，為巢湖流域牛屯河分洪道進水閘。汛期當長江水位低于巢湖洪水位時，銅城閘開閘泄洪，銅城閘還具有防洪、蓄水功能，是巢湖流域重要的水利工程。新橋閘樞紐位于馬鞍山市鄭蒲港新區白橋鎮境內，系巢湖流域牛屯河分洪道入江口控制建筑物。

總體來說，巢湖經由裕溪河、牛屯河外排洪水的通道為典型的河網水系，河流相互連通，形成環狀的河網結構。河網水流互為頂托，相互作用，水流流態不穩，銅城閘等閘門的開啟以及裕溪河和牛屯河河口處長江水位的波動變化等，都會改變環形河網內部水量的分配格局，從而影響到巢湖洪水總體外排的能力。

1.2 數 據

模型所用模擬數據主要來源于斷面實測數據以及水文部門發布的數據。本次水文測驗儀器采用聲學多普勒剖面儀系統（ADCP）。該儀器在測定流量時，可同步獲取河道斷面流速、水位水深、斷面寬度與斷面形態等表征河道過流能力的主要指標參數。根據裕溪河-牛屯河河道特點，選取裕溪河、后河和三汊河順直河段，測定了16個水文測驗斷面，斷面位置如圖1所示。驗證流量及水位數據選取合肥水旱情信息網以及馬鞍山水文信息網發布的數據。

2 模型基本原理

2.1 河道控制方程

河網非恒定流模擬的控制方程采用一維圣維南方程組，其表達式如下：

BZt+Qx=q（1）

Qt+xαQ2A+gAZx+gAQQK2=0（2）

式中：B為河道寬度，m;Q為流量，m3/s;K為流量模數;m3/s;A為主槽過水斷面面積，m2;Z為水位，m;a為動量校正系數;q為單位河長旁側入流，m3/s;g為重力加速度，m/s2;x為沿水流方向的距離，m;t為時間，s。647D1A98-8E9A-48E5-AA3B-BE2BCD2E46DB

2.2 河網數值求解

單一河道的一維圣維南方程組采用Preissmann 4點加權隱格式離散，格式如下：

fM=fkj+1+fkj2（3）

fxM=θfk+1j+1-fk+1jΔx+（1-θ）fkj+1-fkjΔx（4）

ftM=fk+1j+1+fk+1j-fkj+1-fkj2Δt（5）

式中：下腳標j表示斷面編號，上腳標k表示第k時段，f表示變量Q、Z、B、A等，ft、fx分別表示變量對時間和距離的偏導數，Δt為時間步長，Δx為距離步長，θ為時間加權系數。

對單一河道采用追趕法求解。對于河網的數值求解，進一步利用單一河道離散方程建立河網節點水位方程，先求出河網節點水位，然后再逐個河道追趕計算。詳細的求解過程參見文獻[23]。

2.3 過閘流量模擬

基于堰閘過流公式離散來模擬過閘流量。過流公式分為自由出流、淹沒出流2種流態[24]。

當自由出流時：

Q=μ1A2g（H0-ξe）（6）

當淹沒出流時：

Q=μ2A2g（H0-H2）（7）

式中：Q為出流的流量，m3/s;μ為流量系數;A為過流寬度與閘門開度的總面積，m2;e為閘門開度，m;ξ為垂直收縮系數;H0與H2分別為上下游控制斷面的水深，m。對于自由出流，垂直收縮系數ξ與閘門形式及其相對開度有關。對于平板閘門，開度在0.10～0.65范圍內時，流量系數μ1大致取值范圍為0.59～0.68。對于淹沒出流，流量系數μ2的取值為

μ2=0.76-0.15（H2H0-0.45） （8）

依據不同閘門過流狀態下的流量公式，基于水量平衡原理，建立水量方程如下：

Qn+1j=Qn+1j+1（9）

得出：

ΔQj=ΔQj+1+Qnj+1-Qnj（10）

經過線性化處理后的流量計算公式轉化為代數方程組，采用追趕法來求解過閘流量[25]。

3 模型構建

3.1 模擬范圍

本次研究中河網水動力模擬范圍包括裕溪河及其支流清溪河的入河段、漕河、黃陳河、后河、三汊河以及牛屯河。研究過程中，首先將巢湖閘、裕溪閘、銅城閘、新橋閘和黃雒閘5個主要控制閘概化為5個重要節點。模型上游邊界為巢湖閘，下游邊界為裕溪閘和新橋閘。西河則考慮了黃雒閘的控制情況。清溪河取湯河的入河口處以下河段，漕河取漕河橋以下河段，黃陳河取長豐橋的入河河段。模擬范圍如圖2所示。

3.2 水系概化及邊界條件

本模型將裕溪河、牛屯河河網水系概化成17條河段、共21個節點。對各閘的閘上閘下節點單獨編號。河道大約1 000 m為一個斷面，17條河段共分成152個斷面。對于水動力計算邊界條件，模型的上游邊界為巢湖閘，因為巢湖閘閘上水位是變化的，隨著變化的水位巢湖閘的下泄流量也在相應變化。給出的考慮巢湖水位變化下的模型方法如下：模型上邊界采用計算開始時間的巢湖水位，在計算開始時，已知巢湖現時刻水位及當前水位下的容積，假設巢湖閘控制下，在較小的一段時間內外排的流量是恒定的，經歷t時間的泄流之后，可以推算出巢湖外排的水量，以及外排洪水后巢湖下一時刻的容積，計算公式如下：

Vt+1=Vt-qt·Δt（11）

式中：Vt+1為t+1時刻的巢湖水容積，Vt為t時刻的巢湖水容積，qt為t至t+1時刻的平均流量，t為泄流歷時。計算得到巢湖下一時刻的容積，依據水位容積曲線推算巢湖下一時刻水位，并基于推得的水位來更新迭代巢湖水位，以此來更新模型的上邊界條件，再依據更新的上邊界條件來計算巢湖下一時刻的外排流量，如此循環地更新邊界條件。巢湖水位容積曲線如下：

H（t）=f（V（t）） （12）

式中：H為巢湖水位，m;V為H水位下巢湖的容積，億m3;f為水位容積曲線函數。

同時，邊界條件有裕溪閘和新橋閘閘下水位邊界條件，黃雒閘閘上水位條件，以及清溪河、漕河以及黃陳河的水位或流量邊界條件。本次計算因缺乏清溪河、漕河以及黃陳河的流量邊界條件，則根據測驗成果，以恒定的水量輸入代入模型計算。對功橋河則依據實測的水量設置相應的側向匯流。閘門邊界由于缺乏實際的開度數據，因此本文在對模型進行率定時，是根據閘門運行規程來設定其控制規則，模型根據所設定的控制規則調度閘門運行，并將各閘門的邊界條件設定為各閘的整點水位過程。

3.3 模型率定驗證

驗證河網水動力模型的計算時段取2020年7月21日至8月20日。本文借助搜集整理的閘站和水文站數據，以及現場水文測驗獲得的流速流量數據，對河道水動力模型的糙率參數進行率定和驗證。

依據上述模型的初始條件，經過對比驗證，確定取裕溪河干流綜合糙率參數為0.022、支流糙率參數為0.023。經過模型綜合率定驗證，得到了銅城閘、裕溪閘和新橋閘出流流量計算值，并將該值與水文部門發布的數據進行了對比，如圖3所示。由圖3可以看出：閘門流量計算值與水文部門發布的數據總體過程基本一致，說明研究設定的規則可用于對閘門的開關調節進行準確模擬，計算得到的結果能夠反映各個閘門的啟閉過程。從模擬精度來看：銅城閘流量模擬的相對誤差為0.6%，納什效率系數（NSE）為0.83;裕溪閘流量模擬的相對誤差為3.9%，NSE為0.79;新橋閘流量模擬的相對誤差為19.1%，NSE為0.90。總體來看，3個閘門的流量模擬結果達到了常規水動力分析的精度要求。

三汊河作為裕溪河與后河水量交匯的通道，其模擬結果與實測流量的對比如表1所列。由表1可以看出：數值模型計算結果與實測值總體接近，能夠反映銅城閘開啟大小對裕溪河和后河水量分配的影響，以及對三汊河順流與逆流轉換的過程。647D1A98-8E9A-48E5-AA3B-BE2BCD2E46DB

本次研究運用數值模型對閘門2020年7月21日至8月20日的水位過程進行了模擬，并將模擬結果與對應時間段的水文部門的實測數據進行了對比，如圖4所示。由圖4可以看出，模擬的各閘門水位波動變化狀況與實際過程基本一致。從模擬精度指標來看：巢湖閘下水位的NSE模擬結果達到了0.98，裕溪閘上水位的NSE模擬結果達到了0.99，銅城閘水位的NSE模擬結果達到了0.99，銅城閘下水位的NSE模擬結果達到了0.98，三汊河水位的NSE模擬結果達到了0.97，黃雒閘下水位的NSE模擬結果達到了0.99。從各數據對比情況來看：建立的模型可以準確分析計算裕溪河-牛屯河河網非恒定流過程，并可以對特殊工況下的三汊河從裕溪河倒流至牛屯河的過程進行模擬，而且模型的模擬效果較好，可信度較高。

4 閘門調度對巢湖泄洪的影響

為了客觀評估此次銅城閘分泄巢湖洪水的影響，運用模型模擬分析了銅城閘實際運行調度、根據水情適時開啟銅城閘分洪以及不啟用銅城閘分洪等3個情景條件下巢湖洪水的泄流過程。從圖5可以看出：銅城閘開啟分洪后有效地增大了巢湖閘的下泄能力，加快了洪水的外排。實際調度運行條件下，由于銅城閘門的開啟，使得巢湖閘分洪能力增強，平均下泄流量較不開閘分洪增加了200 m3/s以上。

表2展示了不同分洪情景下7月20日至8月20日巢湖的泄洪量。由表2可以看出：從2020年實際洪水過程分洪方案對比分析來看，銅城閘分洪對巢湖洪水下泄具有較大的影響。銅城閘在平衡裕溪河排泄能力上發揮著重要作用。總體上，銅城閘開啟可以增加巢湖總下泄水量。數據統計顯示，巢湖閘增泄量約占銅城閘泄量的1/3～1/2。銅城閘的開啟，有力地促進了巢湖洪水外排，加快了水位下降速度。據模型測算，7月20日至8月20日間巢湖出湖流量增加了4億m3，相當于巢湖水位平均下降了約0.46 m。銅城閘作為巢湖洪水外排通道的關鍵閘門，它的分洪打通了裕溪河經由牛屯河出流的通道，加大了巢湖閘的下泄量，但是同時也降低了裕溪河的泄洪量。若銅城閘分洪量過大，后河不能滿足銅城閘下泄水量的需求，三汊河就會出現倒流，即會出現裕溪河下端水量反向回流到銅城閘下泄的現象。若銅城閘分洪量過小，則不能加快巢湖閘下泄的流量，無法發揮牛屯河分泄巢湖洪水的作用。因此，銅城閘作為巢湖洪水外排的關鍵節點閘門，它的啟閉以及分洪量的大小影響著裕溪河-牛屯河的水量格局，從而會進一步影響巢湖洪水外排的形勢。

5 結 論

本文基于一維圣維南方程組建立了裕溪河-牛屯河行洪能力的動力關系模型。并將該模型用于模擬分析了巢湖閘下裕溪河-牛屯河環形河網水動力過程。研究結果表明：

（1） 本文建立的模型可以準確地模擬巢湖閘、黃雒閘、裕溪閘、新橋閘和銅城閘控制下的巢湖排洪通道的水動力過程。模型的構建為定量解析巢湖泄流能力提供了科學分析手段。

（2） 銅城閘的開啟，有力地促進了巢湖洪水的外排，加快了水位下降速度。據模型測算，7月20日至8月20日間，巢湖出湖流量增加了4億m3，相當于巢湖水位平均下降了大約0.46 m。

（3） 本文研究可為后期開展巢湖流域防洪聯合調度研究提供借鑒，可為巢湖流域防洪規劃修編提供重要的數據支撐。同時，研究成果也可為應對巢湖未來超標準洪水，即如何最大化發揮4閘的聯動調度效益，提供科學依據。

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（編輯：趙秋云）

Numerical simulation on flood routing and sluice gate dispatching in river network of Chaohu Lake

LIU Hengheng1，2，QI Pengyun3，WAN Nengsheng3，XIONG Zhuyang3，LAI Xijun1

（1.Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences，Nanjing Institute of Geography and Limnology，Chinese Academy of Sciences，Nanjing 210008，China; 2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China; 3.Institute of Lake Ecology and Environment，Anhui Provincial Lake Chaohu Administration，Hefei 230000，China）

Abstract：

Taking Chaohu Lake's 2020 flood season as an example，a one-dimensional unsteady flow model considering the joint-operation of multi sluice gates was established for modeling flood routing and sluice gate dispatching in the Yuxi-Niutun river network of Chaohu Lake.The model was validated with the actual data from Chaohu Lake in 2020.Results showed that：① the model reliably predicted the hydrodynamic process in the circular river network downstream the Chaohu Gate，and the dynamic distribution of water in the river network induced by the sluice gate operation was also caught well.② Tongcheng Gate was a key gate that controls the flood diversion from the mainstream，as its opening can expand flood draining of Chaohu Lake by increasing the flood discharge to the diversion river，but reduce the discharge flow through Yuxi Gate.The increased discharge of Chaohu Gate accounted for about 1/3 to 1/2 of the discharge of Tongcheng Gate.③ Excessive use of the Tongcheng Gate for flood diversion may weaken the flood discharge capacity of the Yuxi Gate and aggravate the flood control pressure of the Niutun River.During the flood season in 2020，due to the timely and appropriate opening of the Tongcheng Gate for flood diversion，400 million cubic meters of water was additionally discharged，which was equivalent to an average drop of about 0.46 m of the water level in Chaohu Lake.Therefore，operation of the Tongcheng Gate for flood prevention and mitigation should be reasonably used in practice.

Key words：

flood routing;one dimensional hydrodynamic model;gate dispatching;Yuxi-Niutun River;Chaohu Lake;Anhui Province647D1A98-8E9A-48E5-AA3B-BE2BCD2E46DB