鉴江流域枯水期来水量分析

张义宇

(广东省水文局茂名水文分局，广东 茂名 525000)

鉴江是茂名、湛江两市的主要供水水源，为贯彻落实最严格水资源管理制度及鉴江流域水资源分配方案，2010年11月1日正式开启鉴江流域水量调度，通过统一调度运行，有效保障流域用水安全。但近年来天气异常，从2018年秋季开始太平洋进入厄尔尼诺现象。2019年10月8日至2020年1月20日鉴江流域中上游地区连续104 d无有效降雨。2020年1月中旬，鉴江、袂花江平均来水量频率在30%～60%之间，接近轻度水文干旱；罗江平均来水量频率73%，轻度水文干旱。因此，开展鉴江流域枯水期来水量分析，确保水资源合理调度十分必要，并且该项工作对今后鉴江流域水资源分析、通航水位分析、水利工程建设和规划都具有重大意义。

1 流域概况

鉴江流域集雨面积6 914 km2，地处北回归线以南，属亚热带季风气候区，受海洋性和大陆性气候共同影响，冬季盛行偏北风，夏季盛行东南风。鉴江流域雨量充沛，多年平均降水量为1 820.0 mm，年降水量大多在1 600.0 mm 以上，但地区间差异大，年内分布不均匀。降水每年多集中在4—10月汛期，约占年降水量的88%， 11月—次年3月的降水量仅占年降水量的12%；降水量受地形影响明显，变化大，多年平均变幅在1 400.0～2 800.0 mm之间，降水量的年际变化也较大，丰水年与枯水年降水量的比值可达2～4倍。

罗江是鉴江最大的一级支流，发源于茂名市信宜旺将，先入广西北流勾髻顶西南，后经高州荷花、石板，化州播扬、宝圩、那务至合江与平定水汇合后，经江湖、林尘、中垌、官桥等地在化州市区汇入鉴江，全长143 km，纵贯化州市境内长110 km。全流域集雨面积2 618 km2，茂名市境内集雨面积1 943 km2，罗江床平均坡降为0.64‰。鉴江流域水系如图1所示。

图1 鉴江流域水系示意

2 站点介绍及资料收集

化州水文站为鉴江流域控制站，控制集雨面积占鉴江流域面积的89.0%；高州水文站为鉴江流域中上游控制站，控制集雨面积占鉴江流域面积的42.0%；合江水文站为罗江中游控制站，控制集雨面积占鉴江流域面积的27.6%。收集各站1999—2018年枯水期流量(见图2～4)可知，11月月平均流量为消退流量，在12月、次年1月及2月显减少趋势。2016年1月出现月平均流量增大，为受冷空气和暖湿气流影响，导致鉴江全流域多站出现了非汛期洪水。

图2 化州水文站1999—2018年枯水期流量

图3 高州水文站1999—2018年枯水期流量

图4 合江水文站1999—2018年枯水期流量

3 分析方法

3.1 退水公式法

枯水期一般降雨稀少，主要由河网蓄水补给或地下水补给，控制断面的流量过程一般呈退水规律，退水公式公式如下：

Q(t)=Qe-t/Kg

(1)

(2)

式中Kg为地下水退水参数；t为退水时间；Q为开始消退流量；Q(t)、Q(Δt)为退水时刻t、Δt的流量。

3.2 回归方程统计法

在中长期水文预报中，预报因子与预报因子之间不是常常呈现线性关系，有时会呈现非线性关系，表1是常用的回归公式。

表1 常用回归公式

4 数据分析

4.1 退水公式法流量计算

通过对历年数据分析，运用退水公式(2)求得各月份Kg。而用于预报的开始消退流量与历年同期开始消退流量之差为绝对值组成的Q变量，运用函数公式“ABS(开始消退流量-历年同期)=Q变量”，Q变量越小说明函数浮动较稳定，最小的Q变量对应的Kg值为预报不同时段Q(t)值的退水公式系数[1]。化州、高州、合江水文站2019年11月开始消退流量为 47.7 m3/s、41.2 m3/s、21.4 m3/s。

化州站最小Q变量为1.60，对应的12月、次年1月、次年2月的Kg为：4.51、7.08、24.00；高州水文站下游电站2010年2月开始运行，鉴江调度方案为2010年11月实施，取2010—2018年最小Q变量0.30，对应的Kg为：-409.50、7.86、23.56；合江水文站最小Q变量为2.70，对应的Kg为：2.14、3.67、2.49。各站退水公式法计算结果见表2。

表2 各站退水公式法计算结果

4.2 回归方程统计法流量计算

本文采用SPSS统计分析软件，对化州水文站、高州水文站、合江水文站历史数据进行线性、对数、逆模型、二次项、幂、复合、S、增长、指数分布曲线关系分析[2]。

化州、高州、合江水文站12月至次年2月拟合结果见表3，各站历年枯水期与拟合流量对比见图5～7。

表3 各站回归方程拟合结果

图5 化州站历年枯水期实测与拟合流量对比示意

图6 高州站历年枯水期实测与拟合流量对比示意

图7 合江站历年枯水期实测与拟合流量对比示意

5 结果分析

表4给出了各站2019—2020年枯水期预报成果对比，从表中可以看出，退水公式法12月、次年1月的预报值与实测月平均流量相差4 m3/s，次年2月化州、高州站和合江站预测值与实测月平均流量分别相差10 m3/s、6 m3/s、4 m3/s；回归方程统计法12月、次年1月的预报值与实测月平均流量相差4 m3/s，次年2月化州站、高州站和合江站预测值与实测月平均流量分别相差14 m3/s、10 m3/s、3 m3/s。因2月春雨及水利调度春耕用水，对2月预测存在一定误差。

表4 2019—2020年枯水期预报综合 m3/s

运用退水公式法对枯水期资料进行分析时，计算的退水与实测退水曲线拟合存在差异，主要因为水库对江河来水补给所造成，而实时起退流量、退水系数Kg在整个退水过程中不够稳定，这都约束了退水曲线；回归方程统计法对枯水期趋势能有比较好的判断，但对突发非汛期降雨造成的来水量预测依然不足。两种方法都能较好预测枯水期来水量[3]。

6 结语

通过对历年枯水期来水量统计分析，运用退水公式、回归方程统计法可以做到提前预报预测，为进一步优化水资源水资源调度提供了有效的技术手段。但天气大环境的变化，令预报预测结果存在一定偏差。枯水期需密切关注枯水期旱情发展，对旱情进行研判，制定抗旱应急预案，细化用水方案，科学合理调度水资源[4]。