基于多维度调控模型的地区水资源优化配置分析研究
2021-01-06贺建文
贺建文
(新疆水利厅 水资源规划研究所,乌鲁木齐 830000)
1 概 述
地区水资源规划管理是谋划未来城市发展的重要基础[1-3]。基于现状年水资源开发利用,结合水资源配置模型,而研究获得的水资源配置优化结果具有一定指导意义[4-6]。已有许多水利工程师利用多种算法,包括神经网络、人工鱼群及遗传迭代算法等,求解水资源模型,并分析配置优化后结果[7-9]。由此可知,水资源模型是优化配置的基础,构建起科学合理的水资源模型,有利于提升优化配置结果与求解过程,目前水资源模型包括多目标模型、最佳效益模型等[10-11]。本文引入多维度调控模型[12],对地区内水资源配置开展计算分析,并以熵变参数作为优化配置评价基准,为地区内规划年水资源优化配置提供重要参考。
2 工程概况及水资源供需现状
2.1 研究区概况
西北某城市海拔在280~480 m,东部地势较高,下辖有A-C共3个主城区。地区内年径流量为2.45×104m3,包括夹河、红河及苏拉河,3条主干河流长度分别为65、92和73 km,流域面积总共超过2 000 km2。夹河所在流域内已建设有防洪堤坝,夏季水位较高,最大水位可达8.8 m,地表径流量最大,可达13.45×104m3,在上下游共建设有引水工程与输水调控闸门,为枯水期提供更多水资源。地区内雨季集中在上半年,最大降雨量达200 mm,地表水分流失量年均为2 800 mm,昼夜温差较大,此为地表水存量波动的较大内因。为提升区域调水能力,引渠调水工程共建设有6个取水站,可供水3×108m3,建设输水渠道长度贯穿城区和周边区县,总长度超过150 km。地表水资源中另有多个蓄水库与引水工程,分布在各个区县内,水库最大库容达1 200×104m3;引水工程投入使用已有7个泵站,主要面向地区生活用水与农业灌溉。目前,地区内共有农业耕地面积超过6 000 km2,工业产值占地区全年总收入的25%,而农业产值占比为70%。
2.2 水资源供需现状
在水资源规划年前一阶段中,当前的规划年地区内地表水资源总量超过4×104m3,地下水资源可供应1.4×108m3;现状年中地表可供水量为2.6×108m3,占地区总供水量的75%,地表水资源供应可达9.2×107m3。现状年总用水量为3.4×108m3,占比最多为工农业用水,超过60%,生活用水与生态补水占比为39%,各用水项目具体用水量见图1。从图1中可看出,生活用水量达2 432.2×104m3,是各用水项目中占比最小的。分析认为此与地区内人口密度较小有关,而农业用水消耗较大,城区涉及多个农田灌溉,总灌溉用水超过1.6×108m3。
图1 各区用水项目具体用水量
根据对地区内水资源供需关系分析可知,当前地区内水资源主要面临以下几个问题:
1)水资源利用效率较低。调查得知,城市年用水量超过3×108m3,但相应的水资源供应经济总量却高达12.2 m3/万元,水资源开发效率较低;另一方面农业用水占比超过45%,而农业产值在经济总量中贡献值仅为0.8%。
2)从水质监测方面得知,多条地面河流水质富营养化严重,水质较差,供水厂对劣质水处理较困难,造成一定程度水资源浪费。
3)再生水资源建设进展及规划落后,生活污水直接排入地面河流中,未进行污水处理后回收。另外,雨季水资源集收设备荒废,循环利用观念较差。
3 水资源供需预测分析
基于现状年水资源开发资料以及研究区基本状况,对规划年2025、2035年开展水资源供需预测分析。
3.1 供水量预测
地区供水量分为地表水资源与地下水资源,而地表水资源可供水量分为地面主要河流与引水工程。经水资源传输渗漏及部分损耗后,夹河、红河及苏拉河3条主要河流在规划年2025年总共可供水量为6 220×104m3,而在规划年2035年供水量为6 110×104m3;除流域内地面河流可供水量外,另有从其他地区河流输入水量达960×104m3,占比总供水量的2.4%;引水工程中总供水量为3×108m3,其中引水工程主要面向地区内城市工业用水。图2为基于当前水资源现状,研究预测所获得的规划年2025、2035年地表水资源供应量具体明细。从图2中可看出,规划年2025、2035年地表水总供应量分别为3.76×108和3.75×108m3。而在两个水平规划年中,引水工程与地区调入水量均保持一致,分别为3×108和960×104m3,规划年中水资源供应量起决定性改变的即为地表主要河流流量。
图2 规划年2025及2035年地表水资源供应量
针对地下水资源可供水量,分别开展3个城区分析,获得图3所示地下水资源利用量。从图3可看出,规划年2025年3个城区中地下水资源供应总量最多为B区,达967×104m3,占比超过50%;同样的在规划年2035年亦是B区占比最多,达52.1%。从地下水资源总体供应能力来看,规划年2025和2035年分别可达1 935×104和2 000×104m3。
图3 各区地下水资源供应量
3.2 需水量预测
基于水资源供需现状,分别就各具体需水项目开展研究分析,获得图4所示需水量结果。从图4中可看出,规划年2025年生活需水量达2 260×104m3,占年度总需水量的4.6%;前文已知该地区为工农业发展根本的城市,因而工农业需水量超过3.3×108m3,生态需水量总共占全年比例为27.1%,其实质上需水总量远高于生活需水量。分析认为,此与该地区为幅员辽阔,但人口稀少,因而生活用水量低于工农业需水量,规划年2025年总需水量为4.78×108m3。同理,计算出规划年2035年地区总需水量为5.65×108m3,相比规划年2025年增长18.2%。其中工农业总需水量占比达65.5%,生活需水量为4 100×104m3,相比规划年2025年增长81.4%。分析认为,在规划年2035年由于经济技术发展及人口上涨,生活需水量及工业需水量均有较大幅度增多。
图4 需水项目需水量
3.3 供需关系分析
从对比计算获得的规划年2025和2035水资源供需量可知,2025年缺水量达0.83×108m3,缺水率达21%。经分析具体缺水项目可知,农业用水与生态用水缺口较大,占总缺水量的80%,其中农业缺水达0.65×108m3。而在规划年2035年中同样具有显著缺水,且缺水率相比规划年2025年还上涨至24%。分析认为,规划年在2035年不仅由于可供水量大幅减少,而且生活用水与农业用水的上涨,均一定程度影响了规划年水资源配置。综合分析可知,按照现状年水资源预测规划年所得结果,均会出现水资源供需矛盾,局部用水项目出现缺水,且总缺水率较大,为此需对地区水资源配置开展优化研究分析。
4 水资源优化配置分析
4.1 水资源优化配置模型
为准确管理优化地区内水资源配置,引入多维度调控水资源模型,地区内水资源维度分为安全、生态、经济3个维度指标。其中,安全目标主要评估水资源配置后地区内用水安全,包括引水、蓄水工程运营安全及流量安全,可采用下式表述:
Zmin(m,t)≤Z(m,t)≤Zmax(m,t)
QRcmin(m,t)≤QRc(m,t)≤QRcmax(m,t)
(1)
式中:Z(m,t)、QRc(m,t)分别为水库的水位与流量。
生态目标表征水资源优化配置后生态价值,有利于地区内水生态系统稳定,以下式表述生态平衡状态:
Qrmin≤Qc≤Qrmax
(2)
式中:Qrmin、Qc、Qrmax分别为生态需水量的各项最小值、平均值、最大值。
水资源经济价值指优化配置结果可提升水资源利用率,减少水资源供需矛盾,科学合理用水,解决用水项目之间优先关系,采用下式表述:
(3)
式中:ω、i为缺水量与序号;θ(t)为缺水系数。
基于上述3个不同维度目标,给出每个维度下水资源配置管理的限制条件,分别有:
1)水库蓄水流量条件:
Vmin(m,t)≤V(m,t)≤Vmax(m,t)
(4)
式中:Vmin(m,t)、Vmax(m,t)分别为最小库容、最大库容。
2)水库安全运营条件:
Zmin(m,t)≤Z(m,t)≤Zmax(m,t)
(5)
式中:Z(m,t)为水库安全水位。
3)输水渠道传输条件:
QRcmin(m,t)≤QRc(m,t)≤QRcmax(m,t)
(6)
式中:QRc(m,t)为输水渠道安全运营流量值。
4)地下水限制条件
0≤Q≤Qmax
(7)
式中:Q、Qmax分别为地下水开发量与最大开发量。
水资源调控的目的是使三者维度在水资源供需系统中达到有机平衡,而表征供需系统中水资源供需关系的为序列度,本文供需系统的维度序列分量可表述为:
(8)
式中:ui(eij)为序列度;Uij、Tij分别为维度临界调控值。
表征维度序列状态的参数为序列稳定度,其实质上为上式的有序度与权重系数的乘积,如下式所示:
(9)
式中:λj为权重系数;其他参数与前式一致。
另一方面,为评价水资源供需关系中稳定状态,引入水资源系统熵变参数值,求解熵变参数的表达式为:
(10)
式中:ui(ei)为不同维度的序列度。
当熵变参数值愈小,则系统中各序列势必会达到平衡状态,因而熵变参数值是衡量水资源供需结果的重要指标,其与序列度有以下判别关系:
ΔSY=SY(n+1)-SY(n)
(11)
式中:SY(n+1)、SY(n)分别为第(n+1)、n次迭代后的熵变参数。
本文将以多维度调控模型开展地区水资源优化配置研究分析,并以熵变参数值作为评价配置结果优良性的指标。
4.2 优化配置结果分析
基于多维度调控模型计算获得地区内水资源优化配置结果,见图5。从规划年2025年水资源优化配置结果中可看出,相比原水资源规划方案,优化后总缺水量降低89.2%,总缺水率降低至3.5%,总供水量相比原规划方案亦提升57.9%,达6×108m3。从具体用水项目来看,生态供水、生活供水均满足平衡要求,而农业用水与工业用水均远远超过原水资源配置方案,极大提升了规划年水资源配置安全性。而规划年2035年总缺水量相比原规划方案降低75.3%,仅为2 500×104m3,缺水率下降至安全区间,总供水量相比原方案增长64.6%,达6.45×108m3,工业、农业用水缺水量分别下降62.5%和58.8%,而生态供水与生活供水均满足平衡状态,分别为1.95×108和4 200×104m3。
图5 地区内水资源优化配置结果
图6为模型优化配置过程中熵变参数值变化曲线。不论是2025年亦或是2035年,熵变参数均为递减,最终迭代优化后熵变参数均趋于零。当迭代次数为12次时,规划年2025、2035年熵变参数分别为0.25和0.27,基本相近,相比未迭代之初,熵变参数下降约47.9%。分析认为,从熵变参数变化态势来看,模型调控后水资源优化配置结果较为合理,并具有较强可行性。
图6 模型优化配置过程中熵变参数值变化曲线
5 结 论
基于地区概况与现状年水资源利用资料,引入多维度调控模型,并对规划年开展水资源优化配置计算研究,主要结论如下:
1)预测分析了规划年2025、2035年地表水总供应量分别为3.76×108和3.75×108m3,而两规划年总需水量分别为4.78×108和5.65×108m3,规划年2025年缺水率达21%,其中农业缺水量达0.65×108m3,水资源供需失衡严重。
2)引入多维度调控模型对规划年水资源开展优化配置研究,模型具有较强的适用性,熵变参数值均递减,优化配置结果较为合理,并具有较强可行性。
3)获得了规划年水资源优化配置结果,两规划年总缺水量分别下降89.2%和75.3%,而总供水量分别提升57.9%和64.6%,总供水量分别提升至6×108和6.45×108m3,多项用水项目达到供需平衡,缺水率降低至3%左右。