东洞庭湖水位模拟及水情变化归因.pdf
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1、第 42 卷第 8 期 水 力 发 电 学 报 Vol.42,No.8 2023 年 8 月 Journal of Hydroelectric Engineering Aug.2023 收稿日期:收稿日期:2023-02-20 接受日期:接受日期:2023-04-11 基金项目:基金项目:湖南省水利科技重大项目(XSKJ2021000-03;XSKJ2019081-05)作者简介:作者简介:邹吉湖(1999),男,硕士生.E-mail: 通信作者:通信作者:黄峰(1987),男,副教授.E-mail: 东洞庭湖水位模拟及水情变化归因 邹吉湖1,黄予宁2,黄 峰1,申幸志3,钱 湛3,姜 恒3,
2、韩 帅3(1.河海大学 水文水资源学院,南京 210098;2.河海大学 水利水电学院,南京 210098;3.湖南省水利水电勘测设计规划研究总院有限公司,长沙 410007)摘摘 要:要:东洞庭湖水文情势近年来发生了较大变化,需要评估不同驱动因子对水文情势变化的贡献量。构建长短时记忆神经网络模型模拟东洞庭湖水位变化过程,采用水文改变指标分析东洞庭湖水文情势,并设置情境进行分析,评估长江干流流量变化、四水入湖流量变化和地形条件变化对东洞庭湖水文情势变化的贡献量。结果表明:长江干流流量变化是东洞庭湖丰水期水位下降和枯水脉冲平均历时减少的主要驱动因子。四水入湖流量变化是东洞庭湖水位逆转次数增加的主
3、导因素。地形条件变化显著拉低了东洞庭湖枯水期水位,对东洞庭湖水位主要表现为拉低作用。研究成果可为东洞庭湖水资源管理与利用提供科学依据,为其他河流、湖泊等水系的水情变化归因研究提供参考。关键词:关键词:东洞庭湖;水文情势变化;驱动因子;贡献量;长短时记忆神经网络 中图分类号:中图分类号:TV213.4 文献标志码:文献标志码:A DOI:10.11660/slfdxb.20230805 论文引用格式:论文引用格式:邹吉湖,黄予宁,黄峰,等.东洞庭湖水位模拟及水情变化归因J.水力发电学报,2023,42(8):42-50.ZOU Jihu,HUANG Yuning,HUANG Feng,et al
4、.Simulations of water levels in East Dongting Lake and attribution analysis of its hydrological regime changes J.Journal of Hydroelectric Engineering,2023,42(8):42-50.(in Chinese)Simulations of water levels in East Dongting Lake and attribution analysis of its hydrological regime changes ZOU Jihu1,H
5、UANG Yuning2,HUANG Feng1,SHEN Xingzhi3,QIAN Zhan3,JIANG Heng3,HAN Shuai3(1.College of Hydrology and Water Resources,Hohai University,Nanjing 210098,China;2.College of Water Conservancy and Hydropower Engineering,Hohai University,Nanjing 210098,China;3.Hunan Water Resources and Hydropower Survey,Desi
6、gn,Planning and Research Co.,Ltd.,Changsha 410007,China)Abstract:The hydrological regime in East Dongting Lake has changed greatly in recent years;it needs an evaluation on the contributions of different driving factors to the regime change.This study constructs a long short-term memory neural netwo
7、rk model to simulate the lakes water level variations,and uses the indicators of hydrological alteration(IHA)to evaluate the existing hydrological regime.Four scenarios are examined for the major contributing factors:changes in the flow in the Yangtze mainstream and the lakes four tributaries,and ch
8、anges in its topographic conditions.The results show that the Yangtze flow changes are the main factor driving the drop in flood season water levels in the lake and the shortened average duration of its low water level pulses.The tributary flow changes are the main factor driving the increase in the
9、 number of the lakes water level reversals.The topographic changes have significantly 邹吉湖,等:东洞庭湖水位模拟及水情变化归因 43 lowered its water level,and this effect is significant in the dry season.The results help manage the lakes water resources and evaluate hydrologic regime change factors for other river syst
10、ems.Keywords:East Dongting Lake;hydrologic regime changes;driving factor;contribution;long short-term memory neural network 0 引言引言 洞庭湖是我国第二大淡水湖,具有提供饮用水源、渔业生产、维持长江中游生态平衡等多种社会、经济、生态功能1。东洞庭湖是洞庭湖的主体部分之一,是洞庭湖湖泊群中面积最大的湖泊,在洞庭湖的防洪、用水安全保障、生态保护等方面发挥着重要的作用2-3。有研究表明,在 2003 年之后,长江上游和洞庭湖流域四水(湘江、资水、沅江、澧水)的来水偏少,洞庭湖
11、水位总体呈下降趋势,尤其是退水期的 10 月份,水位下降最为明显4-5。在三峡工程蓄水运行后,松滋、太平、藕池三口入湖水量锐减,使东洞庭湖周边地区的农业灌溉、生活供水等问题更加突出4,6。2003 年之后,洞庭湖旱季水位降低,枯水时段延长,尤其是 2011 年,洞庭湖水面面积大幅减少,出现了近 3 个月的极低水位时期7。近几十年来,受水利工程建设等人类活动和全球气候变化的影响,东洞庭湖的水文情势发生了明显变化,并且对湖泊周边地区的生态安全造成威胁。东洞庭湖水文情势主要受气候因素、三峡水库调度运行、洞庭湖流域四水入流、湖区取用水和采砂等因素的综合影响8。气候变化影响了三口和四水的来水,从而影响东
12、洞庭湖水位。三峡水库蓄水运行拦截了大量的泥沙,使清水下泄冲刷下游河床,由长江进入东洞庭湖的分沙量减少,洞庭湖冲刷、淤积状态发生改变9-10。同时,三峡水库运行使洞庭湖出湖口处的顶托、消落作用发生改变,从而影响到东洞庭湖的水位11。采砂活动会改变湖床形态,改变湖区的地形特征,使湖泊蓄水能力发生变化,从而导致湖泊水位变动12。因此,东洞庭湖水文情势可归纳为主要受四水入湖流量、长江干流流量等水文因子以及地形条件的共同影响。已有的研究提出了许多关于水文情势的研究方法与评价指标,目前运用较广的是 Richter 等13提出的水文改变指标(indicators of hydrological altera
13、tion,IHA)。该指标体系可以用来评估河流、湖泊的水文情势变化程度,是一种便捷、有效的水文情势变化研究手段14-15。关于洞庭湖水文情势变化的归因分析,目前的研究主要集中于分析不同驱动因素对洞庭湖各月份水位的影响,如史璇等16使用多元相关分析方法,研究了三峡工程、降水量、三口和四水来水等因素对洞庭湖各月水位变化的影响。何征等17探究了江湖水量交换变化与洞庭湖季节性水情变化的关系,发现在丰水期,三口分流量减小会降低湖泊水位;在枯水期,长江水位上升对湖泊顶托作用增强,湖泊水位略有抬升。Liang等18构建长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型分析了三峡
14、水库运行对洞庭湖各月水位变化的贡献,结果表明洞庭湖水位在每年 911 月三峡水库蓄水期间下降明显,在枯水期则因三峡水库放水而温和上升。张睿芝等19利用改进的 LSTM 模型分析三峡水库蓄水对洞庭湖水位的影响,发现不同湖区水位受到的影响具有明显空间异质性,城陵矶站受影响最为显著,其次为东洞庭湖和西洞庭湖,南洞庭湖受影响最小。现有的洞庭湖水文情势变化归因研究中,将不同驱动因子对洞庭湖区各水文指标变化贡献进行量化的研究较少,且较少地考虑到地形条件变化对洞庭湖区水文情势变化产生的影响。因此,需要进一步探讨水文因子和地形条件对洞庭湖水文情势变化的贡献量,厘清洞庭湖水文情势变化的发生机制。本研究采用 IH
15、A 指标表征东洞庭湖的水文情势,依据长江干流、四水实测逐日流量资料和东洞庭湖实测逐日水位资料,构建 LSTM 神经网络模型模拟东洞庭湖水位的变化过程,设置情境进行分析,量化长江干流流量变化、四水入湖流量变化和地形条件变化对东洞庭湖水文情势变化的贡献,为东洞庭湖水资源利用和调控提供理论参考。1 研究区域及数据研究区域及数据 洞庭湖位于长江中游荆江河段的南岸,分别承接长江的三口分流和湖南的四水等支流入湖,经湖区调蓄后由出湖口城陵矶处注入长江20。洞庭湖主要由东洞庭湖、南洞庭湖、西洞庭湖三部分组成,其中东洞庭湖位于洞庭湖区的东部,在出湖口处直44 水力发电学报 接与长江干流连通。东洞庭湖水位随季节变
16、化较明显,每年 46 月为涨水期,79 月为丰水期,1011 月为退水期,12 月次年 3 月为枯水期21。使用的研究数据如下:19882019 年四水入流逐日平均流量,包括湘江湘潭站、资水桃江站、沅江桃源站、澧水石门站;19882019 年长江干流逐日平均流量,以宜昌站为代表站;19882019年东洞庭湖逐日水位,以鹿角站为控制站。各水文站点分布如图 1 所示,水位数据采用冻结基面。图图 1 洞庭湖流域观测站点分布洞庭湖流域观测站点分布 Fig.1 Distribution of gauge stations in the Dongting Lake basin 2 研究方法研究方法 2.1
17、 启发式分割算法检测水位突变点启发式分割算法检测水位突变点 启发式分割算法是 Bernaola-Galvn 等22提出的一种用于处理非线性、非平稳序列的均值突变检测方法,该检测方法能够克服传统统计检验方法对于检测序列平稳性和线性的需求。该方法依次统计待检测序列每个点左边和右边部分均值差异的统计显著性,统计显著性越大意味着该点左、右两部分的均值差异越显著,通过判断统计显著性是否达到分割要求来确定均值突变点。本研究中使用该方法检测鹿角站年平均水位序列的均值突变点。2.2 LSTM 神经网络模拟水位神经网络模拟水位 LSTM 神经网络23是一种改进的循环神经网络(recurrent neural n
18、etwork,RNN),能够有效解决RNN在模型训练中的梯度消失、梯度爆炸问题。LSTM 模型能实现具有长期依赖时间序列的精准建模,被广泛应用于文本分析、机器翻译、水文预报等众多领域中24-25。以东洞庭湖鹿角站年平均水位的均值突变点为界,将各站点逐日水文资料划分 为两时段,即突变前时段和突变后时段。利用突变前时段的水文资料构建一个LSTM神经网络模型,即基准模型,并利用突变后时段的水文资料构建一个 LSTM 神经网络模型,即现状模型。两个模型都为 6-100-1 结构,在逐日模拟东洞庭湖水位时,输入层为 6 个神经元,包括长江干流宜昌站当天的流量、四水 4 个水文站当天的流量和东洞庭湖鹿角站
19、前一日水位;隐含层为 100 个神经元,使用基于梯度下降的 Adam 算法实现参数的更新,损失函数选用均方误差(mean square error,MSE);输出层为 1 个神经元,即鹿角站当天的模拟水位。利用突变前时段和突变后时段的水文资料构建模型时,均以研究数据的前 75%为训练期,后 25%为测试期。基准模型和现状模型分别用于模拟水位发生突变之前和水位发生突变之后,东洞庭湖水位对长江干流流量及四水入湖流量的响应过程。两个模型的结构一致,在控制两个模型输入的长江干流流量及四水入湖流量相同时,两个模型输出层模拟水位的差异可以认为主要是由地形条件变化引起的。采用 纳 什 效 率 系 数(Nas
20、h-Sutcliffe efficiency 邹吉湖,等:东洞庭湖水位模拟及水情变化归因 45 coefficient,NSE)、皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,R)和均方根误差(root mean square error,RMSE)评估模型的模拟精度。NSE越接近于 1,R 越接近于 1,且 RMSE 趋近于 0 时,模型的精度越高。2.3 情境分析设置情境分析设置 为分析长江干流流量变化、四水入湖流量变化以及地形条件变化对东洞庭湖水位变化的贡献,设置如表 1 中的 4 种情境进行分析,可得到 H1 H4四组东洞庭湖逐日模拟水位序列。在 4
21、种情境中,输入层中鹿角站前一日水位的初始值采用实测值,后续输入的鹿角站前一日水位采用前一日的模拟水位。以情境 1 为例,模拟 1988 年 1 月 2 日的东洞庭湖水位时,以1988年1月2日的宜昌站流量、四水入湖流量和 1988 年 1 月 1 日的鹿角站实测水位作为输入;模拟 1988 年 1 月 3 日的东洞庭湖水位时,以 1988 年 1 月 3 日的宜昌站流量、四水入湖流量和 1988 年 1 月 2 日的鹿角站模拟水位作为输入。水位模拟序列H1的IHA指标可反映东洞庭湖在水文和地形条件均未改变时的水文情势,水位模拟序列H2的IHA指标可反映东洞庭湖在长江干流流量改变后的水文情势,水
22、位模拟序列 H3的 IHA指标可反映东洞庭湖在长江干流流量和四水入湖流量都改变后的水文情势,水位模拟序列 H4的IHA 指标可反映东洞庭湖在长江干流流量、四水入湖流量和地形条件均改变后的水文情势。对比各序列 IHA 指标的差异可得长江干流流量变化、四水入湖流量变化和地形条件变化对东洞庭湖水文情势变化的贡献量。需要指出的是,统一分析各情境下的模拟水位数据,以此来计算各驱动因子的贡献量,这可以在一定程度上减小误差带来的影响。计算 IHA 指标时,依据东洞庭湖水位变化特征,以 4 月次年 3月作为水文年。3 结果与讨论结果与讨论 3.1 鹿角站年平均水位序列突变检测结果鹿角站年平均水位序列突变检测结
23、果 采用启发式分割算法分析东洞庭湖鹿角站19882019 年年平均水位序列的均值突变点,检测到鹿角站 2004 年年平均水位的统计显著性为0.98,表明东洞庭湖水位在 2004 年发生了均值突变(见图 2)。表表 1 4 种情境设置情况种情境设置情况 Table 1 Setting of four scenarios 情境 模型 长江干流 四水入流 序列对比序列 结果 1 基准模型 突变前时段流量 突变前时段流量 H1 H2 H1 长江贡献量 2 基准模型 突变后时段流量 突变前时段流量 H2 H3 H2 四水贡献量 3 基准模型 突变后时段流量 突变后时段流量 H3 H4 H3 地形贡献量
24、4 现状模型 突变后时段流量 突变后时段流量 H4 H4 H1 总变化量 图图 2 鹿角站年平均水位序列均值突变检测鹿角站年平均水位序列均值突变检测 Fig.2 Mean mutation detection of the annual mean water level series of Lujiao Station 46 水力发电学报 3.2 模型训练、测试及验证结果模型训练、测试及验证结果 根据均值突变检验结果,以 2004 年为界,将各站点逐日水文资料划分为突变前时段(19882003 年)和突变后时段(20042019 年),以此来构建基准模型和现状模型。基准模型以 19881999
25、 年为训练期,20002003 年为测试期;现状模型以 20042015 年为训练期,20162019 年为测试期。图 3 和图 4 分别为基准模型和现状模型的训练、测试结果。在图 3 和图 4 中,实测水位与模拟水位的吻合情况较好,NSE 和 R 均为 0.99,RMSE 变化范围在 0.11 0.16 m 之间,表明模型模拟精度较高。图 5 是情境 1 和情境 4 的东洞庭湖水位模拟结果,这 2 种情境的 NSE 和 R 均大于等于 0.96,且 RMSE 分别为 0.47 m 和 0.61 m,说明基准模型和现状模型可用于东洞庭湖水文情势变化归因分析研究。图图 3 基准模型的模拟水位与实
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