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水环境数值模型耦合技术及其研究进展

2021-08-25陈奇良王永桂江伟民夏炜孙艳涛

人民长江 2021年6期
关键词:机理耦合水质

陈奇良 王永桂 江伟民 夏炜 孙艳涛

摘要:水环境数值模型耦合技术是拓展单个模型功能,开展复杂条件下水环境评估、预测、预警,支撑环境管理决策的重要工具。国内外学者开展了大量的耦合模型工作,但对耦合模型的理论体系尚缺乏系统的阐述。通过解析水环境耦合的概念,归纳了水环境模型的耦合方式。按照耦合度将水环境模型耦合分为紧密耦合和松散耦合,按照耦合形式将水环境模型耦合分为基于机理过程的耦合和基于空间关系的耦合。对不同水环境模型耦合方式的技术特征、研究进展进行了描述和对比,探讨了当前水环境模型耦合存在的不足和发展趋势。分析表明松散耦合是当前水环境模型耦合的主要方式,实现水环境模型耦合的标准化和规范化将是水环境数值模型耦合的发展趋势。

关 键 词:水环境; 数值模型; 模型耦合; 研究进展; 综述

中图法分类号: V146.5

文献标志码: A

DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.06.002

隨着数值计算技术的不断发展,具有动力学机理的环境数值模型成为近年来水环境领域使用最广泛的方法。其中,水环境数值模型(本文简称水环境模型)是基于水循环机理构建的、应用于水环境领域的数值模型,包括流域水文模型、城市雨水管网模型、水体水动力水质模型、地下水模型等。水环境模型在流域水文模拟、防洪排涝分析以及水资源和水生态环境评估等领域得到了广泛的应用。水环境是一个受气象、陆地和水体中各种要素综合影响的复杂系统,纵观现有模型,仍然缺乏一套能满足水环境陆地和水体综合模拟需求的模型体系[1]。这就需要在实际应用中,根据应用目的,从诸多模型中选择合适的模型,开展模型的耦合。耦合不同领域的模型,支撑水环境领域的业务开展,服务于水系统的科学研究是当前水环境模型应用的重要手段[2]。自数值模型应用以来,模型耦合技术一直备受关注,大量学者开展了模型的耦合工作,提出了诸多不同的方法,但尚未有报道对当前主流的模型耦合技术进行综述。总结水环境模型耦合主要技术方法,探讨模型耦合未来的发展方向,对于水环境模型耦合方式的选择和合理应用有着重要的意义。

1 水环境模型耦合的概念

长期以来,水环境领域都在谈论模型的耦合和集成,但很少有人专门针对环境模型的耦合展开研究。耦合(coupling),可以表达为用于描述两个或两个以上相互联系的对象,既可以是一种现象也可以表达对象之间的联立过程[3-4]。水环境模型耦合,还缺乏明确的定义。本文综合耦合的定义和水环境模型耦合技术,认为水环境模型耦合是指将两个或多个有关联的与水有关的数值模型(或模型算法)连接起来,以实现更复杂水环境模拟的过程。通过耦合,能将各个分离的模型、模型模块或者模拟不同内容的理论算法集成到一个相互关联的、统一和协调的新模型之中,使模型整体的功能或性能得到提升,从而符合实际应用要求。

2 水环境模型耦合的方法

耦合具有多种不同的方式,可以根据耦合的精密程度划分,也可以根据耦合对象划分,不同的耦合方式,适应的范围不同[5]。

2.1 基于耦合度的水环境模型耦合

2.1.1 紧密耦合

水环境模型的紧密耦合,又可以称为嵌入耦合方式,即在求解模型方程组的层次,将一种类型模型变量代入另一种模型变量中,进行耦合求解。这类耦合方式主要是以水动力耦合水质或泥沙模型为主。在紧密耦合模型中,水动力控制方程一般采用非恒定流圣维南方程、Navier-Stokes方程等,通过这些方程解出流速,作为变量代入污染物对流扩散方程或者泥沙输移方程中,进而求解得到水质模型的污染物浓度和泥沙模型的泥沙浓度[6-8]。耦合模型的常用求解方法有欧拉法、四阶龙格库塔法和五阶龙格库塔质量控制法[9]。紧密耦合的求解过程[10]如图1所示。

紧密耦合模型在每个计算时间步长内,会将条件模型的结果输入到另一个模型中进行方程求解,这种方式能更精细地反映水动力变化过程对水质、泥沙等物理过程的影响。如利用圣维南(Saint-Venant)方程组为基础开发水动力模块,将水动力模块得到的流速嵌入到水质模块污染物扩散方程中,最终联立求解,能精确模拟污染物的扩散和演进情况[11-12]。但由于紧密耦合需要将条件模型结果嵌入到另一模型的方程中求解,这需要修改模型的控制方程或者再增加新的控制方程后与原控制方程联立求解,相当于重新构建一套新的模型。这对模型应用的专业程度要求高,且需要进行模型的二次开发,要求应用者掌握模型的基本原理,或拥有不同模型的源代码。实际模型应用中,这种要求很少能满足,因此紧密耦合模型研究和应用相对较少。

2.1.2 松散耦合

水环境模型松散耦合中,需要将不同模型独立封装,然后通过调用可执行程序或者动态链接库的方式进行衔接。由于这种耦合方式不需要理解源码中的模型求解过程,模型耦合操作相对简单,已成为是当前广泛应用的模型耦合技术,如Dixon等提出了水文模型的松散耦合系统[13],Alcaraz等则研究了地下水模型的松散耦合方式[14]。在松散耦合过程中,模型以黑箱方式运行,用户不需要知道模型内部原理细节,只需要理解模型的输入输出接口,这极大地提高了模型之间耦合的灵活性。通过松散耦合,各种模型既能独立运行,又能相互配合,共同模拟,解决复杂的水环境问题。

开展水环境的松散耦合,前提是能了解当前主流的模式,根据业务应用需求和不同模型特点与适用范围,选择合适的模型。水环境数值模型从理论和方法的提出到现在广泛的应用,已经经过了长期的发展过程,诞生了种类繁多的模型体系。按照水环境模型的应用范围,可以分为陆地水环境模型和水体水动力水质模型两个方面。陆地水环境领域可以按照自然地表和人工地表,分为流域水文模型和城市水文模型,其中流域水文模型中BASIN、SWAT、STORM、HSPF、新安江模型、SAC模型等比较知名[15];城市水文模型中,SWMM、inforworks等应用广泛[16]。水文模型和非点源模型在陆源解析、海绵城市建设、低影响开发等方面做出了重要的贡献。水体水动力水质模型领域可以分为地表水动力水质模型和地下水动力水质模型。其中,地表水动力水质模型有零维、一维、二维和三维等不同的结构。一维模型(诸如WASP、MIKE11、QUAL2E和QUAL2K等),二三维水动力水质模型(如EFDC、ECOM、MIKE21、Delft3d、RCA等)广泛应用于河流、湖泊、河口、海洋的水动力模拟或水质水生态评估预测中[17]。地下水模型主要用于地下三维水流、溶质运移和反映运移模拟,如Modelflow、HST3D等应用广泛。综合国内外主流水环境模型的应用范围、模型功能、开源性,分析其耦合对象,如表1所列[18]。

从表1可以看出,不同的水环境模型功能不同,开源性差别较大,适用的区域各异。在开展水环境模型的松散耦合过程中,需要针对不同的需要选择合适的模型。通过松散耦合,能充分利用不同模型的功能,解决单个模型无法模拟的水环境问题。如王晓青等将SWAT模型与MIKE11模型耦合起来,通过空间上建立流域水文单元与水动力水质模型网格边界的连接,能同时进行流域输沙量、氮、磷负荷量和水体中污染物迁移演进模拟[19];Yang等将新安江模型和SWAT模型耦合起来,利用新安江模型模拟水文径流过程并叠加于SWAT模型的污染物和泥沙模块,进行水文和非点源模拟[20]。一般地,利用不同的模型进行复杂水环境的模拟计算,可以不考虑模型的开源性;而如果需要对模型进行改动,或者将不同模型整合成可供软件系统调用的模型模块,则需要采用开源模型进行耦合。松散耦合虽然应用广泛,操作简便,但由于将水循环模拟的机理过程用不同的模型进行描述,通过输入输出数据进行模型的连接会带来较大的不确定性;另一方面,由于松散耦合的模型对象的开发单位不同、开发语言各异,需要根据模型的接口开展大量的数据转换工作和IO运算,这在一定程度上会降低耦合模型的整体运行效率。

2.2 基于耦合对象的水环境模型耦合

根據耦合的对象,可以将水环境模型耦合划分为基于机理过程的耦合和基于空间关系的耦合两种基本形式。

2.2.1 基于机理过程的模型耦合

基于机理过程耦合,即按照水或物质循环与能量流动的物理化学过程,进行不同类型的模型或算法的耦合。如水循环中,降雨是驱动水文径流的主要因素,径流冲刷则带来非点源污染,而非点源污染又是引起水体污染物浓度变化的主要因子。因此,气象模型、流域水文模型、非点源模型和水体水动力水质模型之间的耦合,均可以看作是过程耦合[21-23]。过程耦合中,向其它模型输入模拟结果的可称为条件模型,接受另一个模型结果输入的模型可称为接纳模型。

基于机理过程的模型耦合中,由于条件模型和接纳模型模拟的区域对象不一致,如水文模型模拟陆地地表而水动力水质模型则模拟河网或管网,因此需要明确不同区域对象之间的相关性,开展空间匹配。一般地,基于机理过程的模型耦合包括两个核心步骤。

(1) 空间匹配:划分模型的计算单元,根据不同模型之间计算单元的空间关系,查找与接纳模型的入口计算单元相匹配的条件模型出口计算单元,建立条件模型输出单元和接纳模型输入单元之间的一一对应关系。

(2) 模型接口中间件构建:根据接纳模型的初边界输入条件格式要求以及条件模型的输出文件格式,建立格式转换中间件,将条件模型结果转换为接纳模型可直接读取的文件,供接纳模型调用。

基于机理过程的模型耦合,是水环境模型耦合应用的主要方式。如解决城市内涝问题,模拟降雨对城市管网排蓄水的影响,就需要基于暴雨-径流激增-城市积水-管道排水的机理过程,选择流域水文模型、地表二维水动力模型以及城市管网模型,进行模拟工作。Bisht等[24]利用SWMM模型耦合MIKE URBAN模型,进行了极端暴雨城市区域内涝的影响模拟;程龙等[25]则耦合SWMM、Mike Urban、Mike21等模型,进行了小寨区域内涝的年径流控制率和管网排水能力分析。基于机理过程的耦合能解决复杂环境下单项模型无法完成的模拟任务,在流域和城市规划管理、防洪排涝、防灾减灾以及大尺度流域研究中,具有极大的应用价值。

2.2.2 基于空间关系的模型耦合

基于空间关系的耦合,指同类型模型在应用过程中,采用粗单元嵌套细单元,或者一维嵌套二三维的耦合形式。这类耦合方式在水动力水质模型领域应用非常广泛。如李若男等[26]利用一维河网水动力水质模型耦合二维水动力水质模型,研究水库调度的影响;张防修等[27]通过构建主槽一维和滩地二维耦合模型,快速模拟复式河道大尺度漫滩洪水。基于空间关系的耦合主要利用边界搭接实现不同模型计算单元的空间耦合,通过边界搭接相互提供边界条件,一个模型出口即为另一个模型的进口。在搭接边界上,设定耦合模型共有的过渡单元,该单元中,通过补充物理变量实现模型的耦合。通常地,在不同分辨率的计算单元空间搭接过程中,需要设定水文和流量链接条件,确保动量和能量守恒。

(1) 设定水位连接条件,即耦合模型空间搭接边界上,模拟的水位应该是相等的。

(2) 设定流量连接条件,即一维模型断面模拟的流量,是连接处二维模型所有计算网格模拟的流量之和。

基于空间关系的模型耦合,利用一维模型或者粗尺度计算单元,能快速模拟长时间段大范围的水量水质变化过程,从而回答宏观的水环境演变问题。在此基础上,对于局部重要区域或者大型水体,则采用二三维模型进行精细模拟,以回答粗尺度模型无法反映的细节问题。如曹菊萍等[28]通过分析太湖流域平原河网特点,建立了耦合一维河网和二维太湖的太湖流域水量水质数学模型,实现了对流域平原河网地区河湖水量、水质的联合计算,在太湖流域重要河湖河道内年度水量分配中进行了应用。基于空间关系的耦合,能解决粗尺度模型的精度问题和精确模型的效率问题,从而实现按照水环境管理业务的需求,提供模拟结果,拓展了水环境模型的应用范围,提升了其实际应用效果。

3 水环境模型耦合的发展

通过模型耦合,虽然能实现不同模型之间的连接,模拟更加复杂的水环境现象。但在模型耦合的过程中,仍然存在诸多问题有待解决。首先是接口的一致性问题,由于不同的模型由不同的机构研发,模型的输入输出方法和格式各异、模型的开发语言多样,耦合不同机构研发的模型,极易出错。其次,模型耦合应用过程中,使用者的经验和认知成为影响耦合模型精确度的重要因素,常常出现将不适用于某一区域或者领域的模型耦合应用到不恰当的对象中,造成模型模拟效果差的问题。

随着水环境模型在水环境管理中的作用愈发明显,应用不断增加,模型开发和应用者逐渐认识到,有必要建立一套标准化的规则,以准确地指导和规范不同模型的耦合应用。为此,欧盟水框架委员会建立了开放式模型接口(Open Modeling Interface,简称Open-MI)[29]。OpenMI提供了一种实现水文、水力、水质、水生态环境等不同领域模块构成集成系统的连接机制,用以解决复杂系统中各计算模块之间的连接和数据交互问题。通过OpenMI的标准化接口进行模型耦合,可以在不受具体的模块开发背景或技术平台限制的条件下,实现不同类型、不同领域、不同标准模块的相互连接。国外众多模型开发机构,认可了OpenMI规范,大量学者开展了基于OpenMI的模型的耦合工作[30-31];我国在这一方面,还处于对OpenMI的探索和初步应用阶段[32],但对OpenMI的关注不断增加。纵观国内外的模型耦合应用可以看出,OpenMI等规范化接口能方便地对已有的水环境模型进行改造与移植,从而提高系统开发效率,降低系统开发成本,提升水环境模型耦合的可行性和有效性。随着水环境模型耦合需求和不同模型之间的联立应用不断增加,水环境模型耦合的规范化和标准化,将是未来数值模型发展的重要方向之一。

另一方面,随着水生态环境监测网络体系的建设和发展,尤其是自动化水质站点的全面铺开,实时、海量的水生态环境数据将为水环境领域的计算打开新的窗口。非机理性的统计学模型、灰色系统、大数据分析以及神经网络等算法焕发出了新的生机,得到了大量的应用[33-34]。机理模型和非机理模型优势各异,机理模型能反映复杂条件下不同因素对水环境的影响,但存在不确定性大、输入条件复杂等问题;非机理模型则能针对数据之间的相关性和数据本身的特点进行分析,但无法回答复杂条件下的机理过程问题。因此,充分利用机理模型和非机理模型的特点进行二者的耦合,以实现水环境模型的参数优化、效率优化、减少模型结果的残差,在近年来多有开展。如邹锐等[35]构建了EFDC-神经网络(NN)耦合模型,用于抚仙湖流域水质风险分析,取得了较好的模型精度;Shaw 等[36]通过人工神经网络优化水质模型CE-QUAL-W2,并与遗传算法相结合,用于多用途水库的DO模拟,提高了水质模型的模拟效率;Jang等[37]利用蚁群算法(PSO)对SWAT模型进行参数优化,实现了数值模型的高效优化和参数调整。这些研究表明,在水文气象水质监测数据不断发展的背景下,机理模型和非机理模型的耦合应用相比于单一模型,表现出更大的优势。为提升水环境模型的模拟与应用能力,引入大数据分析、人工智能领域的相关技术,将成为水环境模型应用发展的另一重要方向。

4 结 语

模型耦合是应对复杂水环境评价、管理和决策需要,进行水环境数值模拟的主要手段。本文解析了水环境耦合模型的概念,探讨了水环境模型耦合的方式,分析了紧密耦合、松散耦合、基于机理过程的耦合和基于空间关系耦合等耦合技术进展和特点,同时,分析了水环境模型耦合的发展方向。本文的研究表明:松散式耦合具有操作方便、编程简单的特点,是当前主流的模型耦合方式;水环境模型的耦合将向着与大数据分析技术、人工智能技术深度融合,并呈现出规范化和标准化的趋势发展。

随着中国对生态环保、水利等领域数据计算要求的提升,水环境数值模型在我国各领域的应用将不断增加。为提高中国水环境模型领域的自主研发能力,避免资源的浪费,提高模型的复用性,建立中国国家或行业标准的水环境模型指导规范显得尤为迫切;而基于OpenMI构建耦合模型,参与到耦合模型的国际标准和规范制定工作中,也是中国水环境模型领域的一项重要工作。

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(编辑:刘 媛)

Review on water environment numerical models coupling technology

CHEN Qiliang1,WANG Yonggui2,JIANG Weimin1,XIA Wei1,SUN Yantao1

(1.Sixth Design Institute,Shanghai Municipal Engineering Design Institute Group Co.,Ltd.,Hefei 230061,China; 2.Hubei Key Laboratory of Critical Zone Evolution,School of Geography and Information Engineering,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China)

Abstract:

Water environment numerical model coupling technology is an important method for complicated environmental assessment,prediction,early warning and support of environmental management decisions.A lot of researches on coupling models have been done at home and abroad.However,the theoretical frame of coupling model is still lack of systematic elaboration.The concept and category of coupling mode of water environment model is analyzed.With concluding the types of water environment model coupling,it is found that the tight coupling and loose coupling are the two main coupling modes from the perspective of coupling degree.From the view of coupled mode,the coupling based on mechanism processes and spatial correlation are two major coupling types.Comparing the technical characteristics of different coupling types,it is found that the loose coupling is the main way of coupling water environment models.It is considered that the gradually standardization is the main development trend of water environment model coupling in the future.

Key words:

water environment;numerical model;model coupling technology;research advance;Review

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