感潮闸控口门引排水量计算研究

毛兴华 ，陈 澄 ，杨晓斌

（1.上海市水文总站，上海 200232；2.上海市浦东新区水文水资源管理事务中心，上海 200129）

0 引言

上海市濒江临海，属于典型的平原感潮河网地区，嘉定、宝山、浦东、奉贤、金山等沿江沿海各区有若干河流通过水闸与长江口、杭州湾等发生水量交换，是上海市出境水的主要通道。掌握各河流的出入水量情况，对研究上海市出境水资源量，实现全市水资源监控全覆盖，深化最严格水资源管理具有重要意义。

在水资源分析评价中，获得河流某一断面的水量通常有以下 2 种方式：1） 通过转子式流速仪、ADCP等监测流速并计算得到水量；2） 假设水位与流量存在较好的相关关系，获取监测水位，通过水位流量关系查询获得实时流量，再计算某一时段的水量。方式1 可靠性相对较高，但需要开展监测，成本较大；方式 2 可以有效降低成本，可对因仪器故障、外部环境干扰等导致缺测的时段进行插补，获得完整的水量数据，但获得稳定的水位流量关系难度较大。

近年来，上海市在闸控河流水资源监测方面开展了大量工作，取得明显成效，在建立水位流量关系方面做了许多尝试，基本结论是感潮闸控河道不满足水位流量的单值关系，反映了感潮河流的复杂性。本研究在梳理上海市入海河流及水量监测现状的基础上，选取代表性测站历年水位、流量、水量资料，分析确定引排水量与上下游水位和水闸工况等影响因素之间的定量关系，为优化低流速、小流量、感潮河流水资源监测，深化入海水量分析评价提供可行的技术思路。

1 入海河流水资源监测及影响因素分析

1.1 监测概况

上海市大陆片区共有 24 条主要的入海河流，分别为黄浦江，嘉定区浏河、蒲华塘，宝山区练祁河、新川沙河、顾泾、马路河，浦东新区外环运河、随塘河、赵家沟、张家浜、川杨河、大治河、赤风港、芦潮引河、人民塘随塘河、芦潮港，奉贤区中港、金汇港、航塘港、南门港、南竹港，以及金山区龙泉港和张泾河。

目前，黄浦江，嘉定区蒲华塘，宝山区练祁河，浦东新区随塘河、张家浜、川杨河、大治河、赤风港和芦潮引河，奉贤区中港、南门港、金汇港和南竹港等13 条河流均开展了水量监测。

水资源监测以 ADCP 在线监测为主，通过监测数据质量控制和定期比测率定获得流量水量成果，在一定程度上保证了成果的准确可靠性。但部分站点误差相对较大，难以得到满足整编要求的监测成果，主要原因在于：1） 受潮汐潮流影响，往复流特征明显，小潮期和涨落潮转换期流速较小，但流态复杂，走航式 ADCP 在极低流速下的测验精度难以保证，导致难以准确测流；2） 大部分河流受水闸启闭的控制，不同工况对流量监测和分析影响较大；3） 大多数河流规模较小，水位落差不明显，人为影响因素较多，对流量率定和水位流量关系的建立造成了较大困扰，目前还没有较成熟的成果。

1.2 影响因素分析

影响感潮水闸过闸流量的主要因素包括闸门上下游水位差、水闸开度、开闸孔数等。感潮河网地区在涨落潮转换阶段，有可能存在涨潮落潮流和落潮涨潮流等情形，对流量的影响更加复杂。

多年来，感潮闸控河流的流量与影响因素的相关关系一直是水资源监测研究的难点，大多数研究都聚焦于断面流量与上下游水位的关系上，以找出两者的定量关系为目标。仲兆林[1]开展了常州沿江感潮河道水文站水位流量关系综合定线分析，通过一潮推流法结合图解法开展综合定线分析，取得了较好效果；顾正华等[2]应用人工神经网络理论建立了感潮水闸流量的非线性计算模型，可计算出一次调水的水闸过水总量；万晓凌等[3]以水力学公式为基础，分析水位差流量关系，为沿江水闸的引水量统计提供了比较精确且简易可行的方法；周全等[4-5]利用实测水闸流量数据，分析了在线监测、水文水动力模型和基于水力学多元回归 3 种方法获取流量水量数据的优缺点；常黎明等[6]探讨了特定流量条件下平板闸门开启高度与上游水位之间的关系，并将计算结果与实际运行测量结果进行对比；高晨晨等[7]以上海市龙泉港出海闸为例，基于回归计算方法分析了淹没式堰流水位流量关系，定线精度可达到一类精度标准，并认为可以在受潮汐影响的出海闸水位流量关系率定中推广。

2 代表站引排水量计算分析

2.1 基本思路

针对闸控口门的流量和水量，通常做法是直接寻求流量和主要影响因素的相关关系，其中最主要的是流量与上下游水位差之间的关系。但诸多尝试表明，在感潮河网地区，这种相关关系是不稳定且不可靠的，流量与水位差的相关系数较低。比较成功的方法是一潮推流法，即在一个涨潮或落潮周期内，在水闸运行工况稳定（开启孔数和开度高度不变）的情况下，流量与上下游水位有相对较好的关系，但该方法普适性较低，难以推广应用。

从另一个角度讲，水资源分析评价关注的重点实际上是一段时间内河流的水量变化，是流量在时段内的积分。寻求水量与影响因素的相关关系，能够抵消时段内偶然性因素的干扰带来的误差，使相关关系更加稳定、可靠。

因此，可以考虑通过闸控口门水文测站引排水期间所测水量、闸内外水位、水闸开度和开启时间等资料，参照水闸流量理论公式，通过回归计算方法，分析水量与各要素的相关关系，得出水量计算的经验公式。同时通过复相关系数和标准偏差判定回归关系的准确性和可靠性，最终确定经验公式计算的可行性。

2.2 计算方法

根据 SL 247—1999《水文资料整编规范》，平底闸半开（淹没）或全开（自由孔流）状态下流量计算公式如下：

式中：Q为过闸引水流量；M2为淹没式孔流流量系数；B为闸孔总宽或开启净宽；e为闸门开启高度；∆Z为上下游水位差。

可以看出，水闸流量大小与过水断面面积和上下游水位差有关。将式（1）应用到引排水量计算中，需要考虑引排水时间的长短。同时还要注意，对于感潮河流，闸外是广阔的河口或海洋，水位受潮汐的直接影响，并不会因为引水或者排水而变化。对于闸内水位，由于水域范围相对较小且封闭，不受潮汐的影响，引排水会导致水位的升高或降低。因此在计算过闸水量时，用闸内外水位差是不合适的，用引排水期末和期初闸内的水位差作为计算因子更符合实际情况。引排水量计算公式如下：

式中：W为引排水期间的过闸水量；k为水量计算系数；T为引排水时长；S为水闸过水断面面积；∆Z为引排水期末和期初闸内水位差；a，b，c为各参数对应的经验指数。为便于 Excel 回归计算，对式（2）取对数后得到：

式（3）为多元线性关系式，可通过多元回归分析得到k，a，b，c的回归值和复相关系数，并计算回归水量。

本研究以上海市浦东新区 2019 年川杨河的三甲港闸（闸内）站、2020 年大治河的大治河东闸（闸内）站的监测成果为代表，分析相关关系。这 2 处测站都通过 ADCP 监测获得断面流量，再计算出引排期间的引排水量。

2.3 计算过程与结果分析

2.3.1 河流基本情况

2.3.1.1 川杨河

川杨河位于上海市浦东新区南部，全长为 28.7 km，西通黄浦江，东入长江口，是浦东新区大控制骨干河流和重要的通航河流。川杨河河口宽为 54～64 m，河底宽为 20～30 m，河底高程为 -1.6 m，边坡比为1 ： 3，常水位在 2.5～2.8 m 之间。

川杨河西端建有杨思水利枢纽，东端建有三甲港节制闸。后者主要功能为挡潮和引排水，闸孔径为3 孔 10 m，设计水位闸内最高为 3.0 m，最低为 2.0 m，闸外最高为 6.0 m，最低为 -0.5 m。

2.3.1.2 大治河

大治河横贯闵行、浦东两区，西起黄浦江，东入东海，是浦东新区主要的排水河流，也是上海市最大的人工河。大治河全长为 39.54 km，河面宽为 102 m，河底宽为 64 m，河底高程为 -2 m，具有航运、灌溉、纳潮泄洪、排涝调蓄、引清调水等功能。历史最高水位为 3.65 m。

大治河建有大治河西闸和东闸 2 座水闸枢纽工程；其中：大治河东闸为 6 孔，宽为 10 m；北侧孔为通航孔；南侧另设鱼游道 1 孔，孔径为 2 m，孔总净宽为 62 m。

2.3.2 计算过程

2019 年，三甲港闸站共测得 300 次引排水流量水量数据，其中排水 13 次，引水 287 次。2020 年，大治河东闸站共测得 169 次数据，均为排水数据。

首先，对数据进行初步的合理性分析，如引水出现内河水位下降，或排水出现内河水位升高，均为不合理样本，应予剔除。根据每一次闸门的开启孔数和高度，计算水闸过水断面面积，并计算引排水期间的水位差和引排水历时，完成数据的初步处理。

其次，对引排水量、闸内水位差、断面面积、引排水历时取对数，并按式（3）进行引排水量与其他 3 个要素的多元线性回归分析，求出k，a，b，c的回归值和复相关系数，再根据式（2）计算水量，并与原实测水量进行比较。

2.3.3 结果分析

2.3.3.1 回归分析

经计算，2019 年三甲港闸引水水量W1与引水历时T、断面面积S和闸内水位差 ∆Z的相关关系如下：

2020 年，大治河东闸排水水量W2与排水历时T、断面面积S和闸内水位差 ∆Z的相关关系如下：

三甲港闸站、大治河东闸站 2 处水闸引排水量与历时、过水断面面积和水位差的相关系数R分别为0.934 和 0.951。实测水量和计算水量的关系分别如图1 和 2 所示。经计算得出，2 个站分别有 81.7% 和87.0% 的计算水量在 20% 误差范围内[8]16-18，说明该方法基本可行。

图1 三甲港闸站回归计算水量与实测水量关系图

图2 大治河东闸站回归计算水量与实测水量关系图

2.3.3.2 误差分析

为判别计算引排水量的准确性，分别对单次监测结果，月、年水量的相对误差和标准偏差等进行分析，结果如表1 所示。可以看出，个别单次引排水量回归计算结果的相对误差较大，如三甲港闸站的单次相对误差最大为 79.0%，大治河东闸站的单次相对误差最大为 62.8%。2 个站单次回归结果的标准偏差分别为15.9% 和 13.1%，满足 SL 247—1999《水文资料整编规范》三类精度水文站的精度要求[8]16-18。

表1 三甲港闸站和大治河东闸站引排水量回归计算误差分析 %

三甲港闸站和大治河东闸站各月引排水量计算结果如表2 所示。从月度引排水量来看，由于正负误差的相互抵消，月度水量的相对误差大幅减小，均在 25% 以内，标准偏差分别为 11.9% 和 7.18%。回归计算得到的年度引排水量的相对误差更小，仅为-1.43% 和 0.95%。说明用本研究的方法计算 1 个时段内（月、年）的引排水量，准确性是能够满足要求的。

表2 三甲港闸站和大治河东闸站各月引排水量计算结果

3 结语

本研究通过寻求实测引排水量与水位、断面面积、引排水历时等要素的相关关系，得出水量计算的经验公式；对于因各种因素导致监测缺失的时段，只要水位、水闸运行记录完整，就可以利用这种方法进行插补计算，得到相对完整、准确的引排水量，准确把握水资源变化。

在水资源分析评价中，一般以月、年水资源变化情况为重点。用本研究提供的方法计算引排水量，尽管某个具体的引排水量计算过程可能存在较大误差，但是汇总到月和年时间尺度，误差相对较小，能够满足水资源分析计算要求。

本方法具有一定的普适性，可用于其他闸控河流水量的计算分析，同时避免了传统水位流量关系不显著、不稳定带来的困扰。本研究以水位差、断面面积、引排水历时 3 个因素为自变量，探究了与水量之间的复相关关系。目前初步分析得到的结论是：3 个因素都比较敏感，去掉任何 1 个因素，复相关系数都会降低。每一个因素在复相关关系中的贡献率和敏感性如何，还需要进一步深入分析。