基于SD模型的南渡江水系连通系统特征及其演变规律分析

李 丽,徐 文,陈成豪,李龙兵,邢李桃,叶长青

(1.海南大学环境与植物保护学院,海南海口570228；2.海南省水文水资源勘测局,海南海口570203)

基于SD模型的南渡江水系连通系统特征及其演变规律分析

李 丽1,徐 文1,陈成豪2,李龙兵2,邢李桃2,叶长青1

(1.海南大学环境与植物保护学院,海南海口570228；2.海南省水文水资源勘测局,海南海口570203)

应用系统动力学(SD)建立南渡江河湖水系连通系统模型,并分析其制约因素、寻求主要驱动因子及系统在驱动因子作用下的演变规律。结果表明,系统6项主要驱动因子中，加大水体流速与流量,增大污染物降解系数有利于提高水体纳污能力；当地表水农业灌溉供水量增加率为5%、10%、15%和20%时,地表水供水百分比达到94.27%、94.83%、95.34%和96.98%。应通过跨流域调水提高水资源调配能力和污水回用率以缓解未来南渡江供水压力；河湖水系连通可提高河湖调蓄能力,抵御洪旱灾害发生。

水系连通系统；SD模型；驱动因子；演变规律

0 引 言

河湖水系连通是适应新形势下江河治理的新策略。水资源短缺、旱涝灾害频发、水环境污染等问题的频出表明：河湖水系连通是江河治理的迫切需求[1]。李宗礼等(2010)指出：河湖水系连通无论是概念内涵还是技术方法均处于探索阶段[2]。李原园等(2011)指出：目前国内外在河湖水系连通方面已积累一定的实践经验,但远未形成完整的理论与技术体系[3]。2010年水利部提出“河湖连通是提高水资源配置能力的重要途径”[4]。靳梦等(2013)构建了一套描述城市水系连通功能的指标体系和评价方法,以定量评价城市化对水系连通功能的影响[5]。李原园等(2014)分析了河湖水系连通演变机制和主要驱动因子[6]。冯顺新等(2015)以“引江济太”为例,对建立的指标体系及评价方法的适用性进行检验[7]。开展河湖水系连通预测及演变规律分析已成为时下研究热点。然而,目前国内对河湖水系连通研究多为概念、特征、功能等理论研究[2-3,8-11],对河湖水系连通定量描述研究甚少,特别在河湖水系连通系统演变规律方面缺少较全面系统的研究。

系统动力学(System Dynamics,简称“SD”)擅长处理具有非线形和时变现象的系统问题,并能进行长期性、动态性、战略性的定量仿真分析[8]。Simonovic等[9]运用系统动力学法建立全球水模型,对世界水资源形势进行了宏观评价,表明系统动力学是模拟复杂系统的有效方法。南渡江是海南岛第一大岛屿性河流,存在洪旱灾害、难于调蓄等问题。本文建立了南渡江河湖水系连通系统动力学仿真模型,通过特征分析找到影响系统的主要驱动因子,并以主要驱动因子为调节变量分析河湖水系连通系统演变特征。将为河湖水系连通存在问题和有效实施提供理论依据。

1 研究区概况及研究方法

1.1 研究区概况

南渡江流域总面积为7 033 km2,干流全长333 km；水源丰富,年平均流量为66.8亿m3,有明显的干湿两季,多暴雨,时有洪潮灾害。当前其水安全主要问题：①区域水资源匮乏的危机日益严重；②水生态环境恶化问题；③洪涝灾害问题。

1.2 研究方法

SD是一种定性与定量相结合的方法,能够全面模拟分析复杂系统结构与功能的内在关系以及模拟不同决策下的长远动态,可较好地运用各种反馈关系,适用客观的长期动态趋势研究[8,11-13]。河湖水系连通是一个影响因子众多的复杂反馈系统,用SD对其进行仿真模拟和定量分析,便于分析主要驱动因子的演变规律。SD流率方程一般形式为

LK=LJ+(IR.JK-OR.JK)×DT

(1)

式中,LK、LJ分别为K、J时刻的流位向量；IR、OR分别为流入速率向量和流出速率向量；DT为过去J时刻到现在K时刻的时段。通过对式(1)变形,可得

(2)

式中,DL为K、J时刻流位向量差值。

2 河湖水系连通系统模型构建

2.1 系统结构分析

河湖水系连通系统由水系连通性、自然功能和社会功能子系统复合而成[13],构成多重循环反馈关系。图1给出了河湖水系连通系统的基本结构,揭示了系统内部的制约关系。

图1 河湖水系连通子系统结构

2.2 模型的构建

根据研究区现状以及发展趋势,本模型设定模拟时间为2000年～2030年,其中2000年～2010年作为模型历史验证年份,基准年为2000年,时间间隔为1 a。以SD软件Vensim-PLE为平台建立河湖水系连通SD模型,模型流如图2所示。主要变量方程为：①水系连通度=区域河流数目/3×(节点数-2×水中亚图数)；②河频率=区域河流数目/区域面积，条·km-2；③地表水农业灌溉供水百分比=地表水农业灌溉供水量/供水总量， %；④水库的调节能力指数=水库的总库容/年平均径流量；⑤水体纳污能力=水质目标质量浓度×河段设计流量×EXP(污染物综合降解系数×区域内河流的长度/2×平均流速)-废水浓度×河段设计流量×EXP(-(污染物综合降解系数×区域内河流的长度)/2×平均流速)，t/a。

图2 河湖水系连通SD流

表1 灵敏度分析结果

2.3 模型的有效性验证

(1)灵敏度分析。灵敏度分析是通过调节模型中的参数,来分析参数变化对模型变量输出结果产生的影响[14],即

(3)

式中,t为时间；SQ为状态变量Q对参数X的灵敏度；Qt和Xt分别为Q和X在t时刻的值；ΔQt和ΔXt分别为Q和X在t时刻的增加量。对于n个状态变量(Q1,Q2,…,Qn),任一参数X在时刻t的灵敏度平均值为

(4)

式中,n为状态变量个数；SQi为Qi的灵敏度；S为参数X对n个状态变量的平均灵敏度。因河湖水系连通系统中涉及较多参数和变量,只选取系统内较为关键的5个参数和5个变量根据其2000年～2010年数据进行分析。每次变化其中一个参数(增加10%),分析其对5个变量的影响(见表1)。只有污水回用率参数对系统的灵敏度超过10%,其余参数对系统灵敏度均低于5%,表明系统对参数的灵敏度较低,稳定性较强[14](见表1)。综合检验结果,该模型可用于南渡江实际系统模拟。

(2)历史检验。选取部分对建模影响有较大权重的变量进行历史检验。验证起始时间是2000年,到2010年止,检验时间为10年。检验结果见表2。大部分的仿真值与历史值之间的误差在绝对值10%之内,误差最小为绝对值0,误差最大为绝对值8.89%(见表2),模型的仿真值与历史值基本满足一致性,模型构建基本合理,可用来预测未来的发展趋势。

3 河湖水系连通系统特征及其演变规律

3.1 河湖水系连通系统特征分析

徐宗学(2011)、李原园(2014)指出：水资源调配能力、水体纳污能力、径流调控与洪水蓄泄能力、供水保证率、水质达标率和防洪能力是河湖水系连通发展的重要制约因素[1,6]。笔者通过分析制约因素,确定影响河湖水系连通SD模型主要驱动因子,并进行参数调节,分析不同驱动因子变化对系统趋势影响的程度,从而明确影响水系连通系统特征的主要驱动因子。本模型主要制约因素有水系连通度、水体纳污能力、地表水供水百分比和水库调节能力,四大制约因素的主要驱动因子如图3。其中,水质目标质量浓度和用水总量限制标准均按照海南省最严格水资源管理制度实行,本文不再分析这两个驱动因子。

表2 模型仿真结果误差统计

图3 河湖水系连通系统影响机制关系

为寻求对四个制约因素影响较大的因子,分别将各影响因子较常规参数值提高10%和降低10%,分析影响因子变化对制约因素的影响。表3至表6分别给出水系连通度主要驱动因子为河频率,影响幅度最高达10.01%；水体纳污能力主要驱动因子有年平均径流保证率和污染物降解系数,影响幅度高达2.39%；地表水供水百分比主要驱动因子为地表水农业灌溉供水量增加率和污水回用率,影响幅度达1.96%；水库调节能力指数主要驱动因子为年平均径流保证率和缺水率,影响幅度最高为1.95%。

表3 不同影响因子水系连通度变化

表4 不同影响因子下水体纳污能力变化

表5 不同影响因子下地表水供水百分比变化

表6 不同影响因子下水库调节能力变化

3.2 河湖水系连通系统演变规律分析

模型设定在其他各相关因子保持常规发展值不变的基础上,将6个主要驱动因子均朝向有利方向发展,即河频率、污染物降解系数、污水回用率、地表水农业灌溉供水量增加率、年平均径流保证率较常规值均提高5%、10%、15%和 20%,缺水率降低5%、10%、15%和20%。此外,另设综合调控(各驱动因子均做相同变化幅度)作为对比。得到不同幅度驱动因子下水系连通度、水体纳污能力、地表水供水百分比和水库调节能力的变化规律。

河频率对水系连通度影响最大,其余五大驱动因子的改变对水系连通度的影响并不明显。在变化幅度从5%到20%的过程中,综合调控影响下的水系连通度略有提高。应保护好天然河流水系,避免出现河流消失。

水体纳污能力随六大驱动因子改变均有明显下降趋势,趋势大致相同。污染物降解系数对水体纳污能力影响最大,其次是年平均径流保证率,其余四个驱动因子和常规一致。2010年,当污染物降解系数为5%、10%、15%和20%时,水体纳污能力为25 341、25 464、25 758 t/a和26 085 t/a；当年平均径流保证率为5%、10%、15%和20%时,水体纳污能力为25 180、25 242、25 304 t/a和25 366 t/a。可见,污染物降解系数和年平均径流量保证率随着变化幅度的提高,水体纳污能力则增大。污染物降解系数的大小反映污染物的自身运动变化,也体现水环境对污染物的影响程度。这与张秀菊提出的随降解系数和流量增加,纳污能力相对增加一致[14]。近年南渡江由于废污水排放量增大但治污力度不足,河流水生环境有所恶化[15]。应通过水系连通加大流速与流量,提高污染物降解能力和降解系数从而改善南渡江水体纳污能力。

地表水农业灌溉供水量增加率和污水回用率对地表水供水百分比影响较大,其他驱动因子与常规值一致。2010年,南渡江地表水供水百分比增长较快,可能面临缺水问题。当地表水农业灌溉供水量增加率为5%、10%、15%和20%时,地表水供水百分比达到94.27%、 94.83%、95.34%和96.98%。农业是海南省国民经济的重要支柱产业,在政府大力扶持下发展迅速,用水需求不断增加。随污水回用率变化幅度从5%到20%,地表水供水百分比为93.62%、93.54%、93.46%和93.38%,可缓解供水压力。与朱杰提出的污水回用是解决城市缺水的有效途径一致[16]。当前南渡江流域城镇用水挤占农村用水,部分地区仍存在供需不足。亟需利用河湖水系连通工程提高水资源调配能力,并采取节水措施、提高水资源利用率和污水回用率,可缓解未来供水压力。

水库调节能力随驱动因子改变均有明显上升趋势。年平均径流保证率和缺水率对水库调节能力影响较大,其次是地表水农业灌溉供水量增加率。综合调控基础上,水库调节能力有所提高。对比表明,2000年～2015年随年平均径流保证率的增大和缺水率的降低,水库调节能力指数略有增大；2020年～2030年水库调节能力指数上升较明显,红岭水库等工程的建成有序连通万泉河和南渡江,提高了年平均径流保证率,有效调蓄雨洪资源。南渡江多年来存在洪旱灾害、难于调蓄等问题。应通过河湖水系连通,增加河湖调蓄能力,减轻洪旱灾害威胁[3]。

4 结 论

(1)南渡江河湖水系连通系统主要制约因素为水系连通度、水体纳污能力、地表水供水百分比和水库调节能力。河湖水系连通系统主要驱动因子为河频率、污染物降解系数、年平均径流保证率、地表水农业灌溉供水量增加率、污水回用率和年平均径流保证率和缺水率。

(2)污染物降解系数和年平均径流保证率驱动因子的提高对增加水体纳污能力较明显。可通过水系连通工程加大流速与流量,提高污染物降解能力和降解系数来改善南渡江水体纳污能力。

(3)地表水农业灌溉供水量和污水回用率驱动因子的提高对地表水供水百分比影响较明显。2010年,当地表水农业灌溉供水量增加率为5%、10%、15%和20%时,地表水供水百分比达到94.27%、94.83%、95.34%和96.98%。应通过跨流域调水提高水资源调配能力和污水回用率,以缓解未来南渡江供水压力。

(4)年平均径流保证率和缺水率对水库调节能力影响较明显。2000年～2015年随着年平均径流保证率的增大和缺水率的降低,水库调节能力指数略有增大；2020年～2030年水库调节能力指数上升较明显,红岭水库等工程的建成有序连通万泉河和南渡江,提高年平均径流保证率,有效调蓄雨洪资源。实现河湖水系连通,增加河湖调蓄能力,才能减轻洪旱灾害的威胁。

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(责任编辑 陈 萍)

2016年水电水利规划设计总院科技成果喜获丰收

岁尾年末，随着各级各类科技奖励评审结果的陆续揭晓，我院科技成果喜获丰收，再创佳绩。在2016年度水力发电科学技术奖评奖结果公示结束，水电水利规划设计总院推荐申报的科技项目喜获大奖。其中，《300 m级高面板堆石坝安全性研究及工程应用》荣获一等奖；《高拱坝库盘变形及对大坝工作性态影响研究》《水电发展“十三五”规划文本及相关研究报告》获得二等奖。我院参与完成的《地质灾害移民工程综合技术与应用研究》获得三等奖。

在之前揭晓的2015年度国家能源软科学研究优秀成果奖中，我院组织申报的《全国“十三五”风电规划和消纳能力研究》、《太阳能热发电场址普查报告》分别获得二等奖、三等奖。

在2016年11月份公布的2016年电力行业优秀工程咨询成果获奖名单中，《金沙江乌东德水电站可行性研究阶段移民安置规划技术咨询审查报告》、《非水可再生能源合理开发规模与布局研究报告》获得一等奖，《云南澜沧江黄登水电站大坝建基面设计优化方案咨询》获得三等奖。

近年来，我院致力于加强对科技成果申报的组织、管理与服务工作，积极鼓励、倡导申报各级各类奖项，这些丰硕成果的取得，与我院长期以来坚持科技创新、聚焦行业热点、注重基础研究的努力密不可分。

我院将一如既往的加强对科技研发的支持与投入，进一步增强科技创新能力、提升行业地位、扩大行业影响力。

(朱士江)

Characteristics and Variation Law Analysis of Interconnected River System Network in Nandu River Based on System Dynamics

LI Li1, XU Wen1, CHEN Chenghao2, LI Longbing2, XING Liyao2, YE Changqing1

(1. College of Environment and Plant Protection, Hainan University, Haikou 570228, Hainan, China;2. Hydrology and Water Resources Survey Bureau of Hainan Province, Haikou 570203, Hainan, China)

The interconnected river system network (IRSN) model is established for Nandu River, and the influencing factors, main driving factors and system variation law under the effect of these factors are analyzed by using System Dynamics (SD) method. The results show that there are six main driving factors in this system, in which, the increases of river water velocity and flow and pollutant degradation coefficient have an important role in improving the pollution bearing capacity of water body, and the percentage of surface water supply will reach 94.27%, 94.83%, 95.34% and 96.98% respectively when the increasing rate of surface water agricultural irrigation supply is 5%, 10%, 15% and 20% respectively. So the inter-basin water transfer and the increasing of wastewater reuse rate should be developed to relieve water supply pressure of Nandu River in future. The interconnection of river system can increase the storage capacity of rivers and resist against floods and droughts．

interconnected river system network; SD model; driving factor; variation law

2016- 09- 27

水利部公益性行业科研专项经费项目(201401048)；海南省自然科学基金(414192,20164157)；国家自然科学基金(51569009,51509127)；海南省科协青年科技英才学术创新计划项目(HAST201629)；海南大学科研启动基金项目( kyqd1417)；海南省哲学社会科学规划课题(HNSK(QN)13- 04)

李丽(1991—),女,安徽芜湖人,硕士研究生,研究方向为水文水资源；叶长青(通讯作者)．

TV82(266)

A

0559- 9342(2017)03- 0023- 07