鄱陽(yáng)湖匯流頂托對(duì)長(zhǎng)江漢口水位影響的量化分析*

張明月，鄧鵬鑫，王磊之，邴建平，張冬冬, 程小翠

(1：南京水利科學(xué)研究院,水利部水旱災(zāi)害防御重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210029) (2：長(zhǎng)江水利委員會(huì)水文局，武漢 430010) (3：湖北省水文水資源應(yīng)急監(jiān)測(cè)中心，武漢 430000)

近年來隨著氣候變化及人類活動(dòng)影響加劇，特別是在梯級(jí)水庫(kù)群建設(shè)、航道整治、岸線開發(fā)等人類活動(dòng)干擾下，河道在主槽下切的同時(shí)，也出現(xiàn)了洪水河槽萎縮、河漫灘減少和洪水位抬升現(xiàn)象[1-2]，逐漸改變水位流量關(guān)系的固有機(jī)理，影響泄流能力[3-4]. 同時(shí)下游河道斷面水位變化會(huì)直接改變水面比降，尤其在大洪水時(shí)期，受回水頂托影響，下游水位過高會(huì)溯源壅高上游水位，抬高同流量洪水水位，增加洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)[5-6]. 2020年長(zhǎng)江流域發(fā)生僅次于1954和1998年的流域性大洪水，長(zhǎng)江中游干流洪水位普遍表現(xiàn)出水位高、歷時(shí)長(zhǎng)、超警多、范圍廣、影響大等特征，漢口以下江段水位超警時(shí)間在35 d以上，超警范圍及持續(xù)時(shí)間均超1998年同期水平，其中鄱陽(yáng)湖匯流頂托嚴(yán)重致使洪水宣泄不暢是長(zhǎng)時(shí)間維持高洪水位的主要原因之一[7-8]. 因此準(zhǔn)確辨識(shí)變化環(huán)境下河道水文關(guān)系變化，特別是揭示受下游回水或匯流頂托影響的水位變化關(guān)聯(lián)性機(jī)制，是開展流域防洪減災(zāi)工作的基礎(chǔ).

分析回水或匯流頂托影響需從水位流量關(guān)系入手. 河道水位流量關(guān)系可分單線型和多線型. 單線型關(guān)系多采用實(shí)測(cè)資料或曼寧、謝才、堰流等公式擬定，適用于不受回水頂托影響河段；對(duì)于受回水頂托影響河段，常引入多值型關(guān)系，以下游水位作為控制因子，通過多組水位流量關(guān)系單線族，間接反映水位流量變化機(jī)制[9-10]. 如Yen和Gonzalez-Castro[9]基于恒定流公式，提出了河道水力特性圖(hydraulic performance graphs，HPG)來定量描述上下游水位和流量的多值關(guān)系，在國(guó)外得到廣泛推廣，但建立該特征圖需進(jìn)行不同情景的水面線計(jì)算及獲取地形、糙率等大量基礎(chǔ)資料；孫昭華等[10]進(jìn)一步對(duì)構(gòu)建HPG的基礎(chǔ)模型進(jìn)行改建，在僅考慮流量及下游水位條件下實(shí)現(xiàn)水位變幅模擬，雖簡(jiǎn)化了基礎(chǔ)資料輸入，但改建后的模型精度有待驗(yàn)證，且忽視對(duì)回水頂托影響的量化分析. 由于長(zhǎng)江中游河段比降總體平緩，沙市至九江段水位易受洞庭湖、鄱陽(yáng)湖等通江湖泊匯流頂托影響，故通過對(duì)下游水位頂托進(jìn)行量化分析，可進(jìn)一步準(zhǔn)確厘清長(zhǎng)江高洪水位的成因機(jī)制.

目前學(xué)界針對(duì)通江湖泊對(duì)長(zhǎng)江的頂托分析方法多集中在統(tǒng)計(jì)指數(shù)的定性分析上，如陳棟等[11]依托水面比降，以頂托消落比表征洞庭湖對(duì)長(zhǎng)江的頂托作用，認(rèn)為當(dāng)長(zhǎng)江流量小于6000 m3/s時(shí)，湖對(duì)江均表現(xiàn)出頂托作用；邴建平等[12]通過定義頂托強(qiáng)度指數(shù)評(píng)價(jià)了鄱陽(yáng)湖出流對(duì)湖口江段的頂托作用，定性上刻畫了江湖水量互補(bǔ)的交換狀態(tài)；胡振鵬等[13]進(jìn)一步依托長(zhǎng)江漢口和鄱陽(yáng)湖星子水文資料，闡明了長(zhǎng)江與鄱陽(yáng)湖的水文關(guān)系，但僅側(cè)重揭示長(zhǎng)江對(duì)鄱陽(yáng)湖出流頂托作用的臨界閾值，未量化評(píng)價(jià)鄱陽(yáng)湖對(duì)長(zhǎng)江中上游水位的頂托影響. 現(xiàn)有眾多研究雖可客觀揭示通江湖泊對(duì)長(zhǎng)江的頂托作用，特別是水動(dòng)力學(xué)模型可較精細(xì)化模擬河湖水流變化過程，為解析河湖頂托作用提供了強(qiáng)有力工具. 但多數(shù)集中在江湖關(guān)系分析上，較少?gòu)捻斖杏绊懙呢暙I(xiàn)度出發(fā)，深入剖析回水或匯流頂托的響應(yīng)機(jī)制，特別是對(duì)長(zhǎng)江與通江湖泊上下游水力關(guān)聯(lián)性機(jī)理的挖掘還不夠深入.

三峽水庫(kù)自2008年正常蓄水運(yùn)行以來已有10余年，河道水力關(guān)系調(diào)整引發(fā)洪枯水位變化備受關(guān)注，特別是鄱陽(yáng)湖流域2016和2020年發(fā)生大洪水，對(duì)湖口以上長(zhǎng)江中游江段中高洪水位的頂托作用十分明顯[14-15]，其伴隨的頂托響應(yīng)機(jī)制研究還不夠透徹. 在此背景下，針對(duì)上述研究瓶頸及長(zhǎng)江中游防洪需要，本文從水文過程仿真及頂托響應(yīng)評(píng)價(jià)入手，提出了一種匯流頂托對(duì)水位影響的量化分析方法. 同時(shí)，立足長(zhǎng)江中游漢口河段，嘗試從多線型水位流量關(guān)系入手，構(gòu)建考慮匯流頂托影響的水文仿真模型，對(duì)匯流頂托響應(yīng)強(qiáng)度進(jìn)行量化，繪制響應(yīng)特性曲線，嘗試定量解析鄱陽(yáng)湖匯流頂托對(duì)長(zhǎng)江水位變化的影響，以期更好地為長(zhǎng)江中下游防洪減災(zāi)工作提供技術(shù)支撐.

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

長(zhǎng)江中游武漢至湖口江段(武-湖)位于長(zhǎng)江中游干流下段，全長(zhǎng)約298 km，下游連接中國(guó)最大的淡水湖泊——鄱陽(yáng)湖，其湖區(qū)面積約4436 km2. 作為長(zhǎng)江中下游典型通江湖泊，長(zhǎng)江與鄱陽(yáng)湖間相互頂托造就了復(fù)雜的水量交換關(guān)系. 當(dāng)長(zhǎng)江水位漲率低于湖區(qū)水位漲率時(shí)，湖對(duì)江的頂托作用明顯加強(qiáng)，易使武-湖江段水位抬高，影響泄流能力；當(dāng)長(zhǎng)江水位漲率高于湖區(qū)水位漲率時(shí)，湖對(duì)江的頂托作用減弱，而江對(duì)湖的頂托作用則增強(qiáng)，一旦江對(duì)湖的頂托過剩，往往發(fā)生長(zhǎng)江水倒灌鄱陽(yáng)湖現(xiàn)象[16-17].

根據(jù)長(zhǎng)江中游水系及水文(水位)站網(wǎng)分布(圖1)，武-湖江段沿線布設(shè)有漢口、九江水文站及黃石港、碼頭鎮(zhèn)等水位站，鄱陽(yáng)湖出口段還設(shè)有湖口水文站和星子水位站. 在經(jīng)歷上游荊江裁彎、航道整治及三峽、葛洲壩等樞紐建設(shè)運(yùn)行后，2008年以來長(zhǎng)江中游河段受水利工程影響逐漸進(jìn)入相對(duì)穩(wěn)定期. 為綜合反映21世紀(jì)以來，特別是三峽水庫(kù)正常蓄水運(yùn)行后鄱陽(yáng)湖匯流對(duì)武-湖江段水位的頂托影響，擬結(jié)合河段水文資料的實(shí)際情況，確定武-湖江段為主要研究區(qū)，并選取漢口站作為長(zhǎng)江中游干流控制站，星子站作為鄱陽(yáng)湖區(qū)水位代表站，以各站2008-2020年逐日水文資料開展分析研究. 各站水文資料均摘自已經(jīng)出版的水文年鑒或整編資料[18]，能夠滿足本研究精度要求.

圖1 研究河段及沿線水文站點(diǎn)分布Fig.1 Locations of study reaches and hydrological stations

2 量化分析方法

匯流頂托量化分析方法包括水文過程仿真模型和響應(yīng)評(píng)價(jià)指數(shù)兩部分. 結(jié)合長(zhǎng)江中游河道水力特征，研究以明渠恒定漸變流假設(shè)為前提，基于水力學(xué)及河流動(dòng)力學(xué)原理，推導(dǎo)并構(gòu)建考慮匯流頂托的水文過程仿真模型. 在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步定義響應(yīng)評(píng)價(jià)特征指數(shù)及影響貢獻(xiàn)率，量化評(píng)價(jià)水位變化的影響.

2.1 水文過程仿真模型

對(duì)于明顯受回水或匯流頂托影響的河段，國(guó)內(nèi)外規(guī)范中均推薦如下模型關(guān)系式[19-20]：

(1)

式中，Qn、Qref分別為特定水位下待求流量和某一參考基準(zhǔn)流量；ΔZn、ΔZref為與Qn、Qref相應(yīng)的落差，由上下游同時(shí)刻水位得到；c、d為模型參數(shù).

考慮到式(1)需參考基準(zhǔn)流量以及各種輔助曲線計(jì)算，計(jì)算繁瑣，且在不規(guī)則河道上難以通過流量推算水位. 針對(duì)這一缺點(diǎn)，文獻(xiàn)[10]對(duì)式(1)進(jìn)行改進(jìn)，主要結(jié)合長(zhǎng)江中游河道具體特性，引入明渠恒定漸變流方程，以水面比降代替能坡，再耦合河寬和水深的非線性關(guān)系，對(duì)式(1)進(jìn)行簡(jiǎn)化，最終推導(dǎo)得到關(guān)系式(2). 具體推導(dǎo)過程可參考文獻(xiàn)[10]，本次不贅述.

(2)

式中，C為謝才系數(shù)，C=h1/6/n，n為糙率，h為斷面平均水深；A為過流斷面面積；href為參考斷面平均水深；Zu為上游斷面水位，Zd為下游斷面水位.

式(2)是假設(shè)河段水流為明渠恒定漸變流基礎(chǔ)上得到的. 由于長(zhǎng)江中游河段洲灘密布，河道深泓起伏，計(jì)算河段過程并不完全滿足該假設(shè)條件，從而影響模擬精度.

針對(duì)以武-湖河段為代表的河道特征，本次擬對(duì)式(2)進(jìn)行改建. 考慮到河段長(zhǎng)度越短，河道水流特征越貼近明渠恒定漸變流. 基于此條件，將總長(zhǎng)為l的計(jì)算河段，共劃分i段，每段水流條件滿足式(2)關(guān)系，則有：

(3)

式中，k=1, 2, 3…i,i為總分段數(shù).

河道內(nèi)存在平均情況下的近似“正常流”狀態(tài)，該狀態(tài)下[Zu(k)-Zd(k)]ref為定值，可由單值型水位流量關(guān)系式推求[19]，即：

Qref=a(Zu-Z0)b或Zu=(Qref/a)1/b+Z0

(4)

式中，Z0為特定斷面參數(shù)；a、b為特定參數(shù).

將式(4)代入式(3)，在平均情況下每段內(nèi)的[Zu(k)-Zd(k)]ref為定值，用符號(hào)A表示. 同時(shí)對(duì)右式進(jìn)行近似處理，則可將式(4)轉(zhuǎn)化為：

(5)

式中，c和β為待定參數(shù).

令a×c為α，將式(5)進(jìn)一步變換得到：

Q=α(Zu-Zd)β(Zu-Z0)b

(6)

式中，Q為河段上斷面流量；Zu為河段上斷面水位，Zd為河段下斷面水位或河湖連通的湖口或湖區(qū)水位，表征回水或匯流頂托控制因子；Z0、α、β和b均為模型待定參數(shù)，其中Z0是反映上游斷面特征的特定參數(shù).

式(6)為最終改建推導(dǎo)得到的考慮下游回水或匯流頂托的水文仿真模型，可視為經(jīng)驗(yàn)計(jì)算式，僅需水位作為輸入即可推求流量，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，計(jì)算方便. 由于是基于明渠恒定漸變流方程為前提進(jìn)行推導(dǎo)，模型α、β和b系數(shù)總體上反映了河段地形、糙率等特性，隱含一定物理基礎(chǔ)，此外Z0可直觀視為流量為0時(shí)的斷面平均水位，反映斷面附近河床高程. 本文統(tǒng)一將式(6)記為HMCJ模型(hydrological model considering converge-jacking).

要準(zhǔn)確構(gòu)建HMCJ模型，則可憑借河段長(zhǎng)系列進(jìn)口流量及上下游水位資料，即可共同率定得到Z0、α、β和b4個(gè)待定參數(shù). 在模型參數(shù)確定基礎(chǔ)上，利用式(6)可由河段上下游同期水位直接推求相應(yīng)河段進(jìn)口流量. 同時(shí)，在進(jìn)口流量及下游水位確定情況下，亦可通過試算法，反推上游進(jìn)口斷面水位，從而實(shí)現(xiàn)考慮下游匯流影響的水位過程模擬.

2.2 響應(yīng)評(píng)價(jià)指數(shù)及貢獻(xiàn)率

2.2.1 流量響應(yīng)指數(shù) 對(duì)于受頂托影響河段，根據(jù)HMCJ模型，其水位流量關(guān)系可記為Zu=f(Q,Zd). 顯然當(dāng)Zd為常數(shù)時(shí)，Zu變化僅與流量Q有關(guān)，相應(yīng)水位流量關(guān)系即為穩(wěn)定的單值型關(guān)系. 在此條件下，假設(shè)Zd不變，可定義流量響應(yīng)指數(shù)Jq為：

(7)

式中，Δq表示流量變化值；Δqu表示在下游水位一定時(shí)，流量變化引起的上游水位變化，即流量變化影響.Jq為流量響應(yīng)指數(shù)，無量綱數(shù)，大于0.Jq值越大，表明水位對(duì)流量變化的響應(yīng)越敏感.

2.2.2 頂托響應(yīng)指數(shù) 若在流量不變條件下，因下游水位變化引起上游水位的變化，可認(rèn)為是下游回水或匯流頂托帶來的響應(yīng). 引起的水位變幅越大，頂托響應(yīng)強(qiáng)度就越強(qiáng)，則可定義頂托響應(yīng)指數(shù)Jz，以量化表征頂托強(qiáng)度的變化特征：

(8)

式中，Δd表示下游水位變化值；Δzu表示流量一定時(shí)，下游水位變化引起的上游水位變化，即回水或匯流頂托影響.Jz為頂托響應(yīng)指數(shù)，無量綱數(shù)，大于0.Jz值越大，表明下游回水或匯流頂托響應(yīng)越敏感.

2.2.3 綜合影響貢獻(xiàn)率 上文提出的水文仿真模型僅考慮進(jìn)口流量及下游回水或匯流頂托影響，忽略了其他影響因子，如區(qū)間入?yún)R、沿江排澇、模型誤差等，故其模擬水位與實(shí)際水位存在偏差. 假設(shè)模型精度足夠高，則模型誤差將足夠小，其模擬水位與實(shí)際水位偏差記為Δs，可近似表征其他因素干擾影響，可由下式計(jì)算：

Δs=Zu-Zus=Zu-f(Q,Zd)

(9)

式中，Zus為HMCJ模型模擬值. 則可定義綜合影響貢獻(xiàn)率：

(10)

式中，ρq為流量影響貢獻(xiàn)率；ρz為頂托影響貢獻(xiàn)率；ρs為其他影響貢獻(xiàn)率；Δ表示綜合影響值.

一般要推求某時(shí)刻水位的綜合影響貢獻(xiàn)率，首先需確定比較基準(zhǔn)，再推求相對(duì)于基準(zhǔn)的各影響因子變化帶來的水位響應(yīng)值，從而可運(yùn)用式(10)推求各因子的影響貢獻(xiàn)率.

3 實(shí)例應(yīng)用分析

3.1 漢口水文過程仿真模擬

為盡量突出鄱陽(yáng)湖頂托對(duì)長(zhǎng)江武漢江段水位變化的影響，經(jīng)綜合比選分析，選取星子水位表征鄱陽(yáng)湖來水入?yún)R的頂托控制因子. 針對(duì)漢口站同期實(shí)測(cè)流量，在日時(shí)間尺度上構(gòu)建HMCJ模型. 模型以漢口流量為目標(biāo)輸出，以漢口、星子水位為模型輸入，設(shè)定2008-2017年為率定期，2018-2020年為檢驗(yàn)期，采用SCE-UA算法自動(dòng)優(yōu)選模型參數(shù). SCE-UA算法綜合了確定性搜索、隨機(jī)搜索和生物競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)化等方法的優(yōu)點(diǎn)，是一種全局優(yōu)化算法[21]. 模型參數(shù)優(yōu)選的目標(biāo)函數(shù)f是徑流總量相對(duì)誤差RE(relative error)的絕對(duì)值與確定性系數(shù)DC(deterministic coefficient)之差最小[22-23]，計(jì)算式如下：

minf=|RE|-DC

(11)

其中：

(12)

或：

(13)

HMCJ模型參數(shù)優(yōu)化結(jié)果及精度指標(biāo)如表1所示，其中DC1、DC2分別表示率定期、檢驗(yàn)期的確定性系數(shù)，RE1、RE2分別表示模型率定期、檢驗(yàn)期的徑流總量或平均水位相對(duì)誤差. 由表1可知，無論檢驗(yàn)期還是率定期，確定性系數(shù)DC均達(dá)到0.98，|RE|控制在3%之內(nèi)，說明模型模擬精度較高.

表1 模型參數(shù)優(yōu)化結(jié)果及水文過程模擬精度指標(biāo)

圖2給出漢口站2008-2020年逐日流量模擬過程. 由該圖可知，模型模擬日徑流過程與實(shí)測(cè)過程具有很好的一致性，模型在枯水年、豐水年都能夠較好地再現(xiàn)日徑流變化過程，模擬效果良好.

圖2 漢口站2008-2020年日徑流模擬過程比較Fig.2 Comparison of the simulation process of daily runoff at Hankou Station from 2008 to 2020

在模型參數(shù)確定基礎(chǔ)上，以漢口站流量及下游星子水位作為模型輸入，通過逐時(shí)段試算反推漢口水位，模擬計(jì)算結(jié)果見圖3，相應(yīng)的精度指標(biāo)如表1所示. 從水位精度評(píng)價(jià)指標(biāo)及過程看，檢驗(yàn)期確定性系數(shù)DC達(dá)到0.99，|RE|控制在1%之內(nèi)，高洪水位模擬值與實(shí)測(cè)更加貼近，說明模型對(duì)水位的模擬精度更高.

圖3 漢口站2008-2020年日均水位模擬過程比較Fig.3 Comparison of the simulation process of daily water level at Hankou Station from 2008 to 2020

3.2 水位變化的關(guān)聯(lián)性響應(yīng)

根據(jù)已構(gòu)建的水文仿真模型，分別以星子水位(Zd)或漢口流量(Q)作為控制因子，模擬不同流量或水位級(jí)下的漢口水位(Zu)變化，并繪制等值線圖，得到僅考慮鄱陽(yáng)湖頂托的漢口多值型水位流量關(guān)系響應(yīng)特征曲線(圖4)，其中星子水位代表鄱陽(yáng)湖區(qū)水位變化.

如圖4所示，在鄱陽(yáng)湖星子水位一定情況下，漢口水位流量呈單值線型的正相關(guān)關(guān)系，總體表現(xiàn)出水位隨流量的增大而增大；而流量響應(yīng)指數(shù)Jq變幅在0.0001～0.0008之間，隨流量的增加而減少. 如以Zd=13 m線為例，流量由14000 m3/s增加至32000 m3/s時(shí)，Jq則由0.00033降低至0.00021，表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系. 若在此基礎(chǔ)上Zd值抬高至17 m，溯源壅高帶來的匯流頂托強(qiáng)度增強(qiáng)，從而會(huì)相對(duì)削落流量對(duì)水位變化的敏感性，故Jq由0.00021降低至0.00019. 同理，在河道流量相同條件下，漢口水位與鄱陽(yáng)湖星子水位亦呈單調(diào)正比關(guān)系，即星子水位越高，匯流頂托強(qiáng)度亦越大，從而壅高上游水位，使得頂托響應(yīng)指數(shù)Jz亦相應(yīng)增加，整體變幅在0.25～0.55之間. 以Q=40000 m3/s線為例，當(dāng)Zd由14 m增加至19 m時(shí)，Jz則由0.24增加至0.36. 若在此基礎(chǔ)上流量增加至60000 m3/s，流量影響增強(qiáng)將相對(duì)削落匯流頂托影響，故Jz由0.36降低至0.31，頂托強(qiáng)度有所降低.

顯然，通過圖4所示的考慮鄱陽(yáng)湖頂托的漢口水位流量關(guān)系及其響應(yīng)特征曲線，能夠直觀呈現(xiàn)鄱陽(yáng)湖與長(zhǎng)江漢口水位變化的關(guān)聯(lián)性機(jī)制，并量化揭示鄱陽(yáng)湖匯流頂托對(duì)長(zhǎng)江水位的影響.

圖4 漢口水位流量關(guān)系響應(yīng)特征曲線Fig.4 Response characteristic curve of stage-discharge relationship at Hankou

3.3 典型年匯流頂托影響分析

受江湖關(guān)系影響，鄱陽(yáng)湖匯流長(zhǎng)期對(duì)湖口以上江段有一定的頂托作用，特別是當(dāng)遭遇長(zhǎng)江中游洪水后，鄱陽(yáng)湖匯流頂托影響將更加明顯，如2016、2020年汛期長(zhǎng)江流域均發(fā)生流域性大洪水，恰逢鄱陽(yáng)湖與長(zhǎng)江洪水發(fā)生遭遇，導(dǎo)致其匯流頂托是湖口以上江段長(zhǎng)時(shí)間維持高洪水位的主因之一[14-15]. 因此，本次以2016、2020年洪水為典型，運(yùn)用已構(gòu)建的水文仿真模型及影響貢獻(xiàn)率計(jì)算式，嘗試開展鄱陽(yáng)湖匯流頂托影響定量分析.

分析前首先確定比較基準(zhǔn). 本文認(rèn)為年均條件下的河段水位流量關(guān)系近似達(dá)到平衡，以此作為基準(zhǔn)可反映河段水流條件的日常態(tài)勢(shì). 圖5和圖6分別給出漢口、星子站2016年和2020年6-8月期間水位、流量變化過程及其年均過程(2008-2020年). 由圖可知，以漢口為代表的長(zhǎng)江水位自6月中上旬快速起漲以來，整個(gè)7月長(zhǎng)時(shí)間維持超警水位，較年均水位漲幅在0～4.30 m之間，其中2020年水位直至8月中旬才降至警戒水位以下；與此同時(shí)，長(zhǎng)江下游遭遇鄱陽(yáng)湖大洪水，星子水位在6月下旬至8月下旬期間均超年均水位，漲幅在0～4.33 m之間，從而對(duì)長(zhǎng)江中上游水位產(chǎn)生明顯頂托效應(yīng). 經(jīng)典型年洪水過程綜合比較判斷，統(tǒng)一選取6月28日-8月18日作為本次實(shí)例分析時(shí)段，且該段時(shí)期內(nèi)鄱陽(yáng)湖湖口發(fā)生倒灌天數(shù)不超過5 d，說明該時(shí)段內(nèi)絕大部分時(shí)間以湖對(duì)江的頂托作用為主，且作用強(qiáng)烈，分析結(jié)果具有一定的參考價(jià)值.

圖5 2016年6-8月漢口、星子水位和流量的變化過程Fig.5 The water level and discharge process of Hankou and Xingzi Stations from June to August of 2016

圖6 2020年6-8月漢口、星子水位和流量的變化過程Fig.6 The water level and discharge process of Hankou and Xingzi Stations from June to August of 2020

其次運(yùn)用已構(gòu)建的水文仿真模型及影響貢獻(xiàn)率計(jì)算式，逐時(shí)段計(jì)算各因子影響貢獻(xiàn)率. 圖7和圖8分別給出了2016和2020年洪水分析時(shí)段內(nèi)鄱陽(yáng)湖頂托影響貢獻(xiàn)率變化曲線及其箱形圖，表2給出了漢口江段特征水文條件下鄱陽(yáng)湖頂托影響定量評(píng)估結(jié)果.

6月28日-8月18日洪水期間，2016年鄱陽(yáng)湖匯流頂托對(duì)漢口水位變化影響的平均貢獻(xiàn)率為34.5%，長(zhǎng)江來水影響平均貢獻(xiàn)率為48.8%，其他因素平均貢獻(xiàn)率為16.7%. 當(dāng)漢口達(dá)最大日均流量時(shí)，水位變化主要受長(zhǎng)江來水及鄱陽(yáng)湖匯流頂托影響，貢獻(xiàn)率分別為60.0%和33.4%；當(dāng)漢口現(xiàn)最高日均水位時(shí)，水位變化還受區(qū)間匯流、沿江排澇等其他因素影響，其中鄱陽(yáng)湖匯流頂托貢獻(xiàn)率為31.4%，長(zhǎng)江來水貢獻(xiàn)率為58.9%，其他因素貢獻(xiàn)率為9.7%. 2020年鄱陽(yáng)湖匯流頂托影響與2016年基本相當(dāng)，但長(zhǎng)江來水平均影響貢獻(xiàn)率有所增加，為58.1%，其他因素平均貢獻(xiàn)率則有所降低，為5.8%. 當(dāng)漢口現(xiàn)最高日均水位時(shí)，水位變化主要受長(zhǎng)江來水及鄱陽(yáng)湖匯流頂托影響，貢獻(xiàn)率分別為51.1%和43.7%，其他因素貢獻(xiàn)率僅為5.2%(表2).

表2 特征水位流量下鄱陽(yáng)湖匯流頂托評(píng)估結(jié)果

值得注意的是，當(dāng)鄱陽(yáng)湖來水較小、武-湖區(qū)間來水較大時(shí)，鄱陽(yáng)湖頂托影響將不及區(qū)間匯流或沿江排澇影響. 如2016年6月28日-7月3日期間武-湖區(qū)間洪水量較大，舉水流域的柳自港站7月1日19:00出現(xiàn)洪峰5500 m3/s，巴水流域馬家潭站7月2日1:00出現(xiàn)最大洪峰7460 m3/s，使得該時(shí)期內(nèi)區(qū)間匯流等其他因素影響貢獻(xiàn)率最高可達(dá)34.4%，大于相應(yīng)鄱陽(yáng)湖頂托影響(23.4%).

綜上分析，在2016和2020年洪水條件下，漢口江段長(zhǎng)歷時(shí)高洪水位形成的主要因素是長(zhǎng)江來水量大及鄱陽(yáng)湖匯流頂托，二者合力貢獻(xiàn)可達(dá)83.3%以上，其中鄱陽(yáng)湖匯流頂托貢獻(xiàn)在35%左右；其余因素(如武-湖區(qū)間洪水、沿江排澇等)亦助推高洪水位形成，其中對(duì)2016年洪水平均貢獻(xiàn)率可達(dá)16.7%，部分時(shí)段貢獻(xiàn)可達(dá)34.4%.

圖7 2016和2020年漢口水位及各因素影響貢獻(xiàn)率變化曲線Fig.7 The change curve of water level in Hankou Station and the contribution rate for each factor in 2016 and 2020

圖8 各因素影響貢獻(xiàn)率箱形圖Fig.8 The box-plots of contribution rate for each factor

4 結(jié)論

為量化評(píng)估鄱陽(yáng)湖匯流頂托對(duì)長(zhǎng)江水位變化的響應(yīng)機(jī)制，本文嘗試從多線型水位流量關(guān)系入手，改進(jìn)提出了一種考慮匯流頂托的水文仿真模型，并定義了頂托響應(yīng)指數(shù)及影響貢獻(xiàn)率，提出了匯流頂托量化分析方法，開展了鄱陽(yáng)湖匯流頂托對(duì)長(zhǎng)江漢口江段水位變化的量化分析. 主要結(jié)論包括：

1)針對(duì)長(zhǎng)江中游河段水力特性，改進(jìn)并提出了一種考慮下游頂托影響的水文仿真模型，并應(yīng)用于漢口江段水文過程模擬. 結(jié)果表明，該模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，計(jì)算方便，通過SCE-UA算法自動(dòng)優(yōu)選參數(shù)后，確定性系數(shù)可達(dá)0.98以上，總量相對(duì)誤差在±3%以內(nèi)，模型模擬精度較高，能夠較好的再現(xiàn)目標(biāo)河段水位、流量變化過程.

2)定義了流量響應(yīng)指數(shù)及頂托響應(yīng)指數(shù)，提出了綜合影響貢獻(xiàn)率計(jì)算式；根據(jù)已構(gòu)建的漢口水文仿真模型，分別以星子水位或漢口流量作為控制因子，研制了漢口多值型水位流量關(guān)系及其響應(yīng)特征曲線，進(jìn)一步揭示了鄱陽(yáng)湖與長(zhǎng)江漢口江段水位變化的關(guān)聯(lián)性機(jī)制.

3)以2016和2020年洪水過程為例，嘗試定量解析鄱陽(yáng)湖匯流頂托對(duì)長(zhǎng)江漢口水位的影響貢獻(xiàn). 經(jīng)分析，漢口江段長(zhǎng)歷時(shí)高洪水位形成的主要因素是長(zhǎng)江來水量大及鄱陽(yáng)湖匯流頂托導(dǎo)致，二者合力貢獻(xiàn)可達(dá)83.3%以上；其余因素(如區(qū)間洪水、沿江排澇等)亦助推高洪水位形成，部分時(shí)段貢獻(xiàn)可達(dá)34.4%.

基于本文提出的匯流頂托量化分析方法，可定量評(píng)估因回水或匯流頂托引起的水位變化，對(duì)于解析河段高洪水位成因機(jī)制提供了有效的技術(shù)支撐. 但研究提出的水文仿真模型是以恒定漸變流假設(shè)為前提的，忽略了區(qū)間入?yún)R項(xiàng)，一定程度上影響模型精度. 今后有必要引入?yún)^(qū)間匯流，以進(jìn)一步提高模型普適性及模擬精度.