DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 结论 1) 艾尔库然沟为典型物源集中供给型冰川泥石流，可分为明显清水形成区和物源供给区，清水形成区为冰帽悬冰川融水形成流通区，物源供给区泥石流形成流通区，物源类型为老泥石流堆积体的冰碛物和冰水堆积物，总方量约为12.7 × 10 5 m 3 ，其中动储量为36.8 × 10 4 m 3 ； 2) 上陡下缓的流域地形坡度(10˚~50˚)和大坡度沟道纵比降(363‰~132‰)为泥石流形成创造了优越地形条件和强大的动能，源区厚度较大冰雪覆盖(20~50m)和日照足且多风的天气为冰川泥石流暴发提供了良好水热条件； 3) 艾尔库然沟泥石流的起动模式可分为冲刷起动型和淤塞溃决型两种形式；结合泥石流发育条件和沟道地形等因素，提出顺直排泄 + 梯级降能 + 主河输移的防治模式，主要包括浅槛群和堆石导流堤等防治措施，可确保中巴公路的正常运营和安全畅通。
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user: 摘 要 针对汉江干流水质差、自净能力不足、生态流量难以保证等诸多生态问题，以汉江上游流域内调节性能最好的安康水库为调节手段，将河道基流、自净、冲淤平衡和生物生长的流量进行耦合得到不同生态径流过程作为生态目标。建立发电量最大、生态缺水量最小和兼顾发电和生态的多目标模型，分别采用GA和NSGA-II求解结果表明：1) 生态缺水量最小模型比发电量最大模型发电量减少了1%，生态保证率提高了5%，加入生态目标后，损失较少的发电量即可满足河道生态流量的现状需求；2) 各单目标模型的结果落在了多目标Pareto曲线上，曲线的分段性特征论证了单、多目标结果的准确性和可靠性；3) 以生态发电损益比k评价了各生态径流过程对发电的影响，推荐200%生态径流过程作为未来环境变化下的生态流量过程；4) 制定了生态控制水位限制条件下的生态调度规则，为安康水库生态调度提供技术支撑。 关键词 :多目标优化调度，生态保证率，发电损益比，控制水位 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，流域河道生态问题逐渐成为水资源学、生态学领域的研究热点 [ 1 ] ，但不同流域河道生态问题不尽相同。汉江作为长江的第一大支流和引汉济渭工程的重要水源地，具有战略性地位，保护汉江水生态势在必行 [ 2 ] 。随着人类活动的加剧，汉江河道水质和水量出现明显恶化：河道内各类工业和生活污染物大量增加，水质污染呈逐年加重趋势 [ 3 ] ；径流量呈现减少趋势，且水库的建设运行等人类活动对径流的直接影响程度高达83.8% [ 4 ] ，流速降低，水体自净能力随之降低；河道总体生态水文情势改变较大 [ 5 ] ，整体改变度为39.21%，造成河道内调水调沙及行洪能力下降，以致汉江中游关键物种“四大家鱼”产卵量显著减少 [ 6 ] ，中下游湿地面积减少64.8平方公里 [ 7 ] ，严重影响流域内生态系统功能。 面临日趋严峻的生态问题，应采取更为有效的非工程措施—水库调度，以恢复和改善河道生态。与传统调度方式相比，生态调度将生态环境作为主要目标之一，生成一系列生态径流过程 [ 8 ] 。国外对水库生态调度的系统研究始于20世纪70年代，随之我国生态调度 [ 9 ] [ 10 ] 研究也陆续出现显著成果，郭文献 [ 11 ] 基于河流健康初步研究水库生态调度模式；顾巍巍 [ 12 ] 等人基于解空间差分进化算法研究水电站生态调度，建立考虑下游生态径流的发电优化调度模型，实例证明生态调度是一种重要的非工程措施；高宇 [ 13 ] 建立多目标模型综合考虑水库防洪、供水和生态需求，结果表明必须进行生态调度才能保证河道不断流；冯耀龙 [ 14 ] 建立生态–发电优化调度模型，结果表明在兼顾河道生态需水的基础上，可明显增加水库的总发电量；陆延华 [ 15 ] 以下游生态需水为主要约束，采用系统仿真模拟计算，指导水库调控下泄流量等。现有的生态目标往往不能结合流域内多种生态问题，具有局限性，且现阶段鲜有生态与发电多目标定量转化规律的研究。 基于此，本文选取汉江上游河道为研究对象，以上游调节性能最大的安康水库作为调控手段，开展水库单-多目标优化调度。耦合不同生态过程作为生态目标，建立生态、发电的单多目标模型，运用GA及NSGA-II求解，获得单多目标长系列与典型年结果。研究旨在生态与发电目标的量化，揭示不同生态过程下生态与发电之间的转换规律，制定直观、简明且易操作的生态调度策略。研究成果对于缓解汉江上游河段河道生态问题、指导安康水库现状与未来环境变化形势下的生态调度，具有重要的理论意义和应用价值。格式也严格遵守汉斯论
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user: 2. 生态径流过程的生成 对于汉江安康段河道现有的生态问题，生态目标主要包括以下几部分 [ 16 ] [ 17 ] ：1) 河道内必须保持的基本生态需水量；2) 维持稀释自净能力所需水量；3) 河道冲淤平衡所需水量用水；4) 模拟自然水文情势，为河流重要水生生物生长、繁殖提供有利条件。因此，本研究主要考虑维持河道基本生态需水量，河流自净需水量，河流冲淤平衡需水量，维持水生生物栖息地所需水量耦合生成生态径流过程。 2.1. 河道内基本生态需水量 河道内基本生态需水量指为维持和保护河流最基本的生态功能不受破坏，河道内保证的最小水量，具有优先满足性。采用流量历时曲线法 [ 18 ] 和90%保证率法 [ 19 ] 计算基本生态流量，流量历时曲线法是利用历史流量资料构建各月流量历时曲线，将某个累积频率相应的流量作为生态流流量。90%保证率法是历史资料中90%保证率最枯月平均流量，其计算标准及具体使用过程详见参考文献 [ 19 ] 。计算结果分别是57.3 m 3 /s和68 m 3 /s。因基本生态需水流量本质是对河道极端状态的描述，故河道基本生态流量取最小值57.3 m 3 /s。 2.2. 河流自净需水量 河流自净需水量指的是通过河流水体对排入河道中的污染物净化来保护和改善河流水质，在保证水体满足生态环境功能要求下河道中所需要保持的最小流量。采用基于7Q10 [ 20 ] [ 21 ] 的十年最枯月平均流量法和90%保证率法计算河流自净需水量，基于7Q10的十年最枯月平均流量法计算获得每十年最枯月平均流量如表1所示。由于近年来，河道变化，认为越接近现状年，河流越能更好地反应纳污能力，因此，选用2005~2015年最枯月平均流量62 m 3 /s作为河流自净所需流量。考虑到90%保证率法计算的相应流量为68 m 3 /s，本文河流自净需水量取最小值62 m 3 /s。 2.3. 河流冲淤平衡需水量 对于安康水电站来说，河流冲淤平衡所需水量较小，多年平均输沙量为2540万t，多年最大月平均含沙量为6.15 kg/m 3 ，74.7%集中在7~9月，为提高水资源利用率及输沙效率，采用在汛期7~9月进行输沙。因此，忽略非汛期较小的输沙水量，通过人工调水调沙手段，利用汛期较大的洪水量和含沙量来完成输沙要求，也必将有利于水资源最大限度开发利用。由式(1)可计算河流冲淤平衡所需水量 [ 22 ] ，得出安康水库输沙流量为131 m 3 /s。 (1) 式中： 为输沙需水流量(m 3 /s)， 为输沙需水量(10 8 m 3 )， 为多年平均输沙量(10 4 t)， 为多年最大月平均含沙量(kg/m 3 )， 为单位换算系数，其值为31.536 × 10 −2 。 2.4. 维持水生生物栖息地所需水量 水生生物栖息地与湿周有直接联系，只要保持一定水生生物栖息地的湿周，就能满足水生生物正常生存的需求。通过建立河道断面湿周与流量之间的关系曲线图，确定该曲线的拐点，该拐点对应的流量值就是维持水 生生物栖息地生态需水量 [ 23 ] [ 24 ] 。由实测断面资料，逐段累加不同水位对应的湿周值，查找相应水位对应的流量，绘制湿周流量关系图如图1。 湿周与流量的曲线方程为： (2) 湿周–流量关系曲线曲率k的计算公式为： (3) 为求得曲率最大的一点，需对式(3)求一阶导数，一阶导数值等于0的点即为曲率最大点，其对应的流量值即为河道最小生态流量。即令 ，求解出曲率k的最大点，其对应的流量值为35.5 m 3 /s，以此为安康站河道断面的维持生物栖息地需水流量。 根据以上不同生态功能用水流量，结合各典型年来水特点，确定丰、平、枯水年份生态径流过程，分别为：最优生态径流过程、适宜生态径流过程、最小生态径流过程 [ 25 ] 。最优生态径流过程是指在汛期考虑河道冲淤平衡需水量，在供水期考虑河道内基本生态需水和河流自净需水所形成的生态径流过程；适宜生态流量过程是指在汛期考虑冲淤平衡需水，在供水期满足河道基本生态需水和维持水生生物栖息地需水所形成的生态径流过程；最小生态流量过程是指在汛期和供水期都仅考虑维持水生生物栖息、河道基本生态需水所形成的生态径流过程。上述生态径流过程是安康水库兼顾生态时的基本生态目标，调度期内生态目标耦合时取同一时期各生态计算结果的上包线，如表2。
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user: 3. 模型构建及求解 3.1. 单目标模型 建立了发电量最大(模型一)和生态缺水量最小(模型二)的单目标模型，运用遗传算法求解。模型一和模型二 Table 1 Average flow of driest month for each decad 时段(年) 55~65 65~75 75~85 85~95 95~05 05~15 流量(m 3 /s) 86.0 11.3 83.0 61.0 60.0 62.0 表1. 每十年最枯月平均流量 图1. 湿周–流量关系曲线 Table 2 Ecological runoff processes for each typical yea 典型年 汛期(m 3 /s) 非汛期(m 3 /s) 丰水年(最优生态径流) 131 62 平水年(适宜生态径流) 131 57.3 枯水年(最小生态径流) 57.3 57.3 表2. 各典型年的生态径流过程 分别用于模拟安康水库实际调度和制定满足现状生态需求的调度方案。 3.1.1. 发电量最大模型 目标函数为发电量最大： (4) 约束条件： (5) 3.1.2. 生态缺水量最小模型 目标函数为生态缺水量最小： (6) 约束条件： (7) 式中： 为调度期内水电站总发电量，亿kW·h； 为生态缺水量，亿m 3 ； 分别表示调度时期内的时段编号以及总时段数； 表示电站第 时段的平均出力； 分别表示第 时段的始、末库容； 分别表示第 时段的入库和出库流量； 分别表示出库流量的上下限， 由生态要求等确定，其中 为基本生态径流过程， 要根据下游防洪等要求确定； 为各水电站的生态缺水量； 分别表示第 时段允许水位的上下限， 一般取死水位， 为正常高水位； 分别表示第 时段允许出力的上下限制， 为电站的装机容量。 3.2. 兼顾生态、发电的多目标模型 兼顾生态和发电的多目标调度模型(模型三)，以生态缺水量最小和发电量最大为目标，选择死水位为调度期起调水位，综合考虑各种约束条件，协调缺水量和发电量两个目标，以此确定出库流量过程，得到多目标均衡方案。 发电量最大： (8) 生态缺水量最小： (9) 式中涉及变量与单目标变量含义相同，约束条件与式(2)相同。 3.3. 模型求解技术 单目标模型运用遗传算法(GA) [ 26 ] [ 27 ] 求解，其中种群规模为300，遗传操作选择均匀交叉算子、均匀变异算子、均匀排序选择算子，各算子参数分别为0.8、0.05、0.5；终止条件为最大迭代次数500代。多目标模型运用NSGA-II [ 28 ] 求解，各参数保持初始设置，适应度计算后均需非支配排序，得到Pareto曲线，曲线上各点皆可作为模型的均衡解。
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user: 5. 结论与建议 1) 单–多目标解集在Pareto曲线上空间分布的分段性特征表明：现状情景下以基本生态过程的生态目标对安康水电站的发电目标影响不大，即生态与发电矛盾不突出，可通过水库的调度解决生态问题。 2) 定义了生态发电损益比k，给出了不同生态过程下的发电量与生态需水量变化过程，揭示了发电与生态目标之间的转换规律，推荐了环境变化下发电与生态最大损益比的生态径流过程。 3) 设置95%来水频率的极端枯水系列，得到了不同生态过程下的生态控制水位，为直观、有效地指导安康水库生态调度提供了技术支撑。 4) 本文以安康单一水库调度作为恢复汉江河道生态健康的调节手段，具有一定的局限性，下一步将考虑安康上游石泉、喜河和下游旬阳、蜀河等水库群的补偿作用和反调节能力，探讨汉江干流梯级水库群联合调度下的河道生态健康问题。
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user: 摘 要 为了验证设计报告中设计值的合理性及初拟运行方式的可行性，提高水资源利用效率，本文以引汉济渭工程调水区黄金峡水库和三河口水库及其泵站群为研究对象，建立了兼顾调水量最大与梯级发电量最大的多目标优化调度模型，采用NSGA-II求解模型。同时，为了凸显优化模型的优越性，建立求解了常规调度模型作为对照模型。通过模型分析计算，论证了设计值的合理性，揭示了初拟调度运行方式的可行性。结果表明：多目标联合优化调度提高了径流利用程度和利用效率，显著增加了调水量和发电量。研究成果获得调水区水库群不同典型年的多目标均衡解，为引汉济渭调水区水库群及其泵站的运行提供了技术支撑，为实现水库群多目标运行调度提供理论依据。 关键词 :水库群，多目标调度，等流量，NSGA-II，典型年 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 跨流域调水是缓解水资源供需矛盾，改变水资源时空分配不均的有效措施。目前国内外已有很多调水规划，如美国加利福尼亚调水工程 [ 1 ] ，澳大利亚雪山调水工程 [ 2 ] 及中国南水北调工程 [ 3 ] 。引汉济渭工程是为解决陕西关中地区所规划的调水工程，它将汉江丰沛的水资源通过黄金峡、三河口水库群、泵站群调配到水资源短缺的关中地区，以缓解关中地区的水资源短缺问题，促进社会经济可持续发展。针对引汉济渭工程前期规划的研究成果较多。2005年，许晓等对陕西省南水北调工程中线调水规划进行研究 [ 4 ] ；2011年，朱兴华开展引汉济渭工程调水区的联合调度研究，调度结果较好的满足了受水区要求 [ 5 ] ；2011年，畅建霞等对引汉济渭调水工程水资源配置进行研究 [ 6 ] ；2013年，张克强等对引汉济渭调水工程水资源管理问题进行了探讨 [ 7 ] ；2015年杨柳等开展基于引汉济渭工程的跨流域调水与受水区多水源联合供水模拟研究，结果表明引汉济渭工程实施对受水区具有重要意义 [ 8 ] ；2016年，马永胜等基于引汉济渭工程的水库联调系统的开发与应用，确定了引汉济渭各水库的调度运行方式 [ 9 ] 。 前期对引汉济渭工程的诸多研究着重于理论研究和探索层面，主要集中在水资源模拟配置、单目标调度等方面，缺乏在规划设计审批确定的条件下开展水库群、泵站群多目标的联合调度研究。2015年5月，引汉济渭工程初设获批及项目建议书通过水规总院咨询，拉开了工程施工建设的序幕。目前，黄金峡、三河口水库群、泵站群正如火如荼地建设，对于调水区的水库群、泵站群而言，缺少明确有效的优化调度规则和运行方式。鉴于此，本文以引汉济渭调水区黄金峡、三河口水库群、泵站群为研究对象，建立常规和多目标优化模型，分别采用等流量和NSGA-II求解调度模型，以论证优化调度较常规调度的优越性，揭示调水区各调控目标之间的量化规律。研究成果对于提高供水保证率、优化受水区水资源的配置，实现水资源的高效、可持续利用。为引汉济渭黄金峡、三河口水库及其泵站的运行提供了技术支撑，为引汉济渭调水区黄金峡、三河口水库联合调度运行提供了参考依据。
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user: 2. 问题描述 2.1. 工程概况及规划 引汉济渭工程分为调水工程、输配水工程两大部分。调水工程由调水区水库群、泵站群及秦岭隧洞组成，包括位于陕南汉中盆地以东的洋县境内汉江干流的黄金峡水库及其泵站，地处佛坪县与宁陕县交界的子午河中游的三河口水库及其泵站；秦岭输水隧洞以汉江干流黄金峡水利枢纽的泵站抽水池为起点，出口设置在秦岭北麓渭河支流的黑河金盆水库下游黄池沟，其中，黄三段起点接黄金峡泵站出水池，终点位于三河口水利枢纽坝前约300 m处右岸的控制闸，越岭段，起点接输水隧洞控制闸，终点位于渭河支流的黑河金盆水库下游黄池沟。根据引汉济渭工程的《受水区水资源配置》专题报告确定引汉济渭工程受水区内为渭河两岸的城市群工业和城镇、农村生活供水；受水区外为冯家山灌区、石头河灌区、宝鸡峡塬上灌区、宝鸡峡塬下灌区、羊毛湾灌区、金盆水库灌区、交口抽渭灌区。引汉济渭工程示意图如图1所示。 引汉济渭各水库、泵站参数如表1。本阶段研究中将黄金峡水库作为径流式水库。在调水过程中，黄金峡 图1. 引汉济渭工程示意图 Table 1 Characteristics of reservoir and hydropower statio 水库名称 黄金峡 三河口 水库参数 正常蓄水位/(m) 450 643 死水位(m) 440 558 总库容亿(m 3 ) 2.29 7.1 调节库容亿(m 3 ) 0.92 6.49 生态流量 25 m 3 /s 2.7 m 3 /s 泵站特征参数 装机容量(MW) 129.5 27 装机台数(台) 7 3 电站特征参数 装机容量(MW) 135 45 保证出力(MW) 8.6 2 设计流量(m 3 /s) 435.3 72.71 加权平均水头(m) 36.5 82.8 表1. 水库电站特征参数 处为坝前泵站抽水，供水流量不参与发电；三河口水库作为为年调节水库，泵站为自流供水不耗能，并且供水可用于发电。 根据国家发展和改革委员会对引汉济渭工程项建阶段的批复意见(发改农经[ 2011 ]1559号文)：引汉济渭工程规划近期多年平均调水10亿m 3 ，远期在南水北调中线后续水源工程建成后，多年平均调水15亿m 3 。初拟采取“一次立项，分期配水”的建设方案，逐步实现2020年配水5亿m 3 ，2025年配水10亿m 3 ，2030年配水15亿m 3 。 可研阶段针对调水工程调度运行方式水利部水规总院水总设[ 2012 ] 33号文的主要审查意见为：原则同意本阶段初拟的黄金峡水库和三河口水库调度运行方式，即：当黄金峡泵站抽水流量小于受水区需水要求时，由三河口水库通过连接洞补充供水至秦岭隧洞，黄金峡不抽水时，全部需水由三河口水库供水至秦岭隧洞；当黄金峡泵站抽水流量大于受水区需水要求时，多余的水量通过连接洞由三河口泵站抽水入三河口水库存蓄；当黄金峡泵站抽水流量等于受水区需水要求时，泵站抽水直接到秦岭隧洞至黄池沟。 2.2. 现存问题 目前，黄金峡、三河口两座水库均属在建工程，尚缺少明确有效的调度规则。初设及可行性研究报告拟定的调度运行方式是否合理？调水与发电转换之间存在何种联系？黄金峡、三河口水库如何协同调水？相比常规模型，优化模型优化在那些方面？尚存在诸多问题亟待深入研究。本文采用黄金峡水库先供水，三河口水库补水的原则进行调水，验证拟定的调度运行方式是否合理；建立和求解引汉济渭调水区水库群典型年常规调度模型，分析水库群常规调度转化规律，与设计值对比分析，验证设计值是否合理；建立并求解引汉济渭调水区水库群典型年多目标优化调度模，协同调控外调水量与发电量两个之间的此消彼长，相互矛盾的关系，获得调水区水库群不同典型年的多目标均衡解，分析水库群优化调度多目标转化规律；对比分析常规调度与多目标优化调度综合效益，揭示水库群的发电规律。
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user: 3. 水库和泵站联合调度模型 3.1. 等流量调节的常规模型 黄金峡水库为径流式调节水库，三河口水库为年调节水库，等流量调节时以三河口水库为主，黄金峡水库为辅。调节的思路为：黄金峡水库作为径流式调节水库没有调节能力，在满足保证出力的前提下，优先调水到控制闸，可调水量为Q H ，当来水较多，可调水量大于管道最大过流量70 m 3 /s时，可调水量为Q H = 70 m 3 /s，其余水量用于发电，当发电流量大于设计流量435.3 m 3 /s，多余水量成为弃水直接下泄；三河口水作为年调节水库，根据各典型年的来水情况，对三河口水库进行等流量调节，将整个调节期划分为蓄水期和供水期，通过水量平衡原理进行调节计算 [ 10 ] ，利用水库兴利库容生成平稳的下泄过程，得到供水期调节流量为Q P ，蓄水期调节流量为Q f ，当黄金峡水库可调水量不足70 m 3 /s，三河口水库向控制闸补水Q S 。 (1) 式中： 为调度期内水库的总调水；Q H 为黄金峡调水量；Q S 为三河口调水量。 3.2. 多目标优化调度模型 考虑调水和发电的引汉济渭水库多目标调度模型，以黄金峡与三河口水库引汉济渭总调水量最大和并联水库总发电量最大为目标，兼顾供水和发电的复杂水库多目标调度模型采用Pareto最优解的方式计算梯级多目标最优出库过程。 3.2.1. 目标函数 引汉济渭工程的首要目标是在满足保证率等约束条件下使系统调水量最大，在满足调水的情况下增加发电量。由于黄金峡处为坝前泵站抽水，供水流量不参与发电，所以当黄金峡处调水量增大，将导致发电流量减少，发电量减少，调水量和发电量为两个相互矛盾的目标。因此，本文确定总调水量最大和总发电量最大两个目标函数。 (2) (3) 式中：W为调度期内水库的总调水；Q g (m，t)为调度期内第m水库第t时段的调水流量；E为调度期内水库的总发电量；N(m，t)为调度期内第m水库第t时段的出力；T表示调度时期的总时段数；t表示调度时期内段编号；Δt表示调度时长。 3.2.2. 约束条件 ① 水量平衡约束 (4) 式中：V(m，t)为水库第i时段库容；Q i (m，t)为第t时段的入库流量；Q o (m，t)为水库自流下泄流量；q t 为第t时段调水流量。 ② 下泄流量约束 (5) 式中：Q 0min 为水库下泄流量下限值；Q 0max 为水库下泄流量上限值。 ③ 蓄水位约束 (6) 式中：Z min 为水库库水位下限值；Z max 为水库库水位上限值。 ④ 电站出力约束 (7) 式中：N min 为电站出力下限值；N max 为电站出力上限值。 ⑤ 泵站出力约束 式中：0为泵站出力下限值；N b max 为泵站出力上限值。 ⑥ 供水管道过流能力约束 (8) 式中：Q min 为供水管道过流量下限值；Q max 为供水管道过流量上限值。
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user: 4. 模型的求解 4.1. 典型年的选取 黄金峡、三河口水库分别位于汉江的干支流。根据资料情况选取1954年7月~2009年6月共计55年的径流资料作为数据基础。首先，对已有的多年径流量资料排频计算。利用皮尔逊-III型曲线进行配线，得到各水库入库径流系列的分布参数及特征流量，结果见表2。 黄金峡水库和三河口水库分别位于汉江的干支流，典型年的选取以干流的黄金峡水库为主。根据表2数据P = 5%，50%，95%所对应的径流量值作为丰、平、枯水年的设计值，从实测系列中选取与设计值相等或接近的年份作为丰平枯代表年。选出的代表年分别为丰水年1983年、平水年1985年、枯水年1999年。 4.2. 等流量调节 表3为丰水年三河口水库的入库径流量，根据表3数据进行等流量调节计算。 1) 根据表3来水情况进行试算，确定7月、9~10月、6月为蓄水期，得到调节流量Q f = 62.7m 3 /s。 2) 试算得到其他月份为供水期，调节流量Q p = 45.5 m 3 /s。 根据上述步骤确定三河口水库平水年7月、9~10月、6月为蓄水期，调节流量Q f = =30.5m 3 /s，1~5月为供水期，调节流量Q p = 27.9 m 3 /s；枯水年三河口水库6~7月、9~11月为蓄水期，调节流量Q f = 13.7m 3 /s，其他月份为供水期，Q p = 29 m 3 /s。 4.3. 快速非支配遗传算法(NSGA-II) 水库优化调度是具有强约束、非线性、多阶段特征的组合优化问题，其核心问题就是建立合理的优化调度模型并选择合适的求解模型的方法 [ 11 ] 。目前，水库的优化调度传统方法主要有：线性规划 [ 12 ] 、非线性规划 [ 13 ] 、动态规划 [ 14 ] 、网络流规划 [ 15 ] 等。这些方法不同程度的存在收敛结果不稳定，“维数灾”，等问题。然而，另一些已经广泛应用在水库调度上随机搜素算法，例如：遗传算法 [ 16 ] ，粒子群算法 [ 17 ] ，蚁群算法 [ 18 ] ，差分进化算法 [ 19 ] 布谷鸟搜索算法 [ 20 ] 等具有原理简单，易于实现，全局寻优能力强等优点。其中，遗传算法(NSGA)是模拟自然界生物进化与机制的求解问题的一类自组织、自适应的人工智能技术，是在人工进化中完全模拟自然遗传机制进行优化传递。NSGA-II主要是对NSGA的改进，NSGA-II提出的精英保留策略，快速非支配排序策略和拥挤度策略很大程度上改善了传统多目标遗传算法收敛速度及全局搜索性能，NSGA-II进行水库优化调度计算可从多个初始点开始寻优，能以较快速度找到全局最优解。引汉济渭水库群跨流域多目标调度属于多库联合调度，且发电量最大及调水量最大之间呈现出相互矛盾、此消彼长的关系。NSGA-II计算简单且寻优效率高，尤其适应于两个相互矛盾目标。因此，本文采用NSGA-II进行水库群联合调度模型求解，具体流程可参照贠汝安的《基于NSGA-II的水库多目标优化》 [ 21 ] 。根据文献中的流程求解引汉济渭水库群多目标调度模型，各参数设定为：决策变量个数V=12，目标函数个数M = 2，迭代次数maxgen = 100，群体数量N = 100，交叉概率P c = 0.9，变异概率为P m = 0.1。 Table 2 Characteristics of runoff and frequency of Huangjinxia and Sanhekou reservoir 水库 多年平均径流量(亿m 3 ) Cv Cs Cs/Cv 不同特征频率的年径流量 5% 50% 95% 黄金峡 66.54 0.51 1.28 2.51 207.6 57.0 17.1 三河口 8.64 0.43 0.92 2.14 27.4 6.9 1.6 表2. 黄金峡和三河口水库特征径流量及特征频率 Table 3 Inflow of the Sanhekou reservoir in wet yea 月份 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 来水/(m 3 /s) 126 19 229 38 11 8 6 5 4 17 60 15 表3. 丰水年三河口来水过程
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user: 6. 结论与展望 本文以黄金峡、三河口水库群为研究对象，针对其实际运行中存在的问题，开展了常规调度和优化调度的研究，取得了以下成果： 1) 采用常规调度方法对水资源量进行调度，计算结果与设计值相比，与设计值相接近且略高于设计值，表明设计值是可以实现的，论证了设计值的合理性。 2) 根据常规调度和优化调度结果可知，在初拟的黄金峡先调水三河口补充调水的调度运行下，可以实现工程规划的调水目标，证实了初拟调度运行方式是可行的。 3) 优化模型通过对有限的水资源量进行优化计算，提高了径流利用程度和利用效率，各目标较常规调度均有提升和优化，同时根据Pareto曲线的变化论证了调水与发电之间是互相矛盾，此消彼长的关系。 4) 优化模型和常规模型对比分析发现：随着来水减少，优化效果越来越明显，当水资源量愈有限时，多目标之间的敏感性越强，多目标优化调度的重要性就愈加突出。因此，相比常规模型，当水资源量很少时，优化模型能够很大程度提高调水量和发电量。
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user: 摘 要 用水效率是水资源利用的核心，科学评价用水效率对提高区域可持续水资源管理具有重要的指导意义。本文应用数据包络分析(DEA)理论，基于用水的期望输出(直接经济价值)和非期望输出(污水排放污染环境)双重视角选择评价指标，构建了具有非期望输出的超效率DEA模型，对用水效率进行更为合理的评价。利用该模型，对1998~2012年全国各省逐年的用水效率进行计算，结果显示，北京、天津等13个省份用水效率水平较高；广东、广西等5个省份用水效率水平较低。分析表明，多数省份用水效率值及其相对高低受污水排放的影响，减少排放可提高效率。此外，通过投影分析，确定当前与效率最优状态下各指标之间的差距，为各指标的合理调整提供依据。本文研究结果通过文献调研得以印证，可对用水效率的评价和提高提供合理指导。 关键词 :数据包络分析，非期望输出超效率DEA模型，用水效率，投影分析，可持续水资源管理 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 水资源是国家经济社会可持续发展的基础性和战略性自然资源，具有不可替代的作用。随着人口增长和经济发展，水资源的需求量不断增加 [ 1 ] ，如何综合评价一个地区的用水效率并据此合理配置水资源，成为水资源利用的核心问题。当前，水资源利用效率较为主流的评价方法为指标体系评价方法和数据包络分析CCR模型法。其中，指标体系评价方法依据指标间前后、左右关系理清体系的结构，采用较为系统、全面的体系，能够定量反映和衡量水资源利用有效性状况，并综合评价区域水资源利用效率 [ 2 ] ，但合理确定指标的权重难度较高，且不同地区之间难以进行比较 [ 3 ] 。关于赋权方法，国内常用的层次分析法、德尔菲法等主观性较强，研究结果不够客观 [ 2 ] 。数据包络分析方法(简称DEA)，是美国运筹学家A. Charnes和W.W. Cooper等学者在“相对效率评价”概念基础上发展起来的一种新的系统分析方法 [ 4 ] 。该方法使用数学规划，评价具有多个输入和输出的“部门”或“单位”(称为决策单元，decisionmakingunit，DMU)间的相对有效性(称为DEA有效)，常用模型包括CCR模型(Charnes，Cooper和Rhodes提出的应用于前沿面估算的非参数数学规划的数据包络分析方法)、BCC模型(Banker，Charnes和Cooper提出的可变规模收益模式下数据包络分析技术)以及CCW模型(Charnes，Cooper和Wei提出的计算无穷多个决策单元效率的模型)等 [ 5 ] 。通过选取合理的指标，利用数据包络分析计算区域用水效率，无需主观赋权和无量纲化处理，能够客观、全面地评价区域综合用水效率，并进行区域之间用水效率高低的比较 [ 6 ] 。数据包络分析方法简单易用，适用于对多个区域的用水效率进行评价和比较。JW Norton等应用数据包络分析方法，计算并分析不同产权模式、不同供水模式下的用水效率，表明公共设施供水最为有效，且地下水用水效率优于地表水 [ 7 ] ；伍晓涛等基于数据包络分析方法，利用CCR模型，对太湖流域2000年~2010年用水效率进行评价，结果表明太湖流域用水效率呈徘徊上升趋势，且废水排放较大会导致用水效率值偏低 [ 8 ] ；吉亚辉等应用CCR模型，评价了兰州市2000年~2008年的用水效率，结果表明，投入冗余、尤其是农业用水投入过多直接影响水资源有效利用 [ 9 ] ；王莹利用投入导向型的超效率DEA模型，对2012年全国各省水资源利用效率进行计算和分析，结果表明，我国水资源利用整体效率不高，东部、中部、西部效率差异很大，东部水资源平均利用效率远高于中部和西部地区 [ 10 ] ；董占峰等应用数据包络分析方法，对2010年全国各省用水效率进行评价，通过效率分解和投影分析，表明我国农业方面节水潜力最大 [ 11 ] ；赵良仕测算水足迹作为各省真实用水量，构建在固定规模报酬下考虑非期望产出的SBM模型，结果表明，总体上东部沿海省市的水资源利用效率高于中西部不发达地区内陆地区 [ 12 ] 。 现有研究大多利用CCR模型进行效率计算，以区域水资源消耗和用水产生的经济价值作为计算指标。由于当前研究所选取的指标体系中常常缺少生态环境相关指标，且所用的数据包络分析计算模型较少将生态环境问题考虑在内，使评价结果常常忽视环境影响。在实际用水过程中，污水排放会造成环境污染问题，影响水质并带来不可忽视的经济损失；除此之外，水污染会造成严重的缺水问题 [ 13 ] 。鉴于实际用水过程中的污水排放带来的负面经济效应和水量损失，势必对用水效率产生一定的负面影响，但当前多数研究未将其考虑在内；而考虑到环境问题而建立的模型过于复杂 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 。除此之外，利用CCR模型进行分析，当有多个省份用水效率值为1.0即达到DEA有效时，无法比较和评价这些效率最优省份的用水效率水平。 鉴于数据包络分析方法优势与当前模型存在的不足，本文从用水的期望输出(直接经济价值)和非期望输出(污水排放污染环境)两方面选择评价指标，构建了具有非期望输出的超效率DEA模型，并利用该模型计算了1998~2012年全国各省逐年的用水效率，还利用投影分析计算确定了当前与效率最优条件下各指标之间的差距。 本文从指标选取和模型构造两个方面，确保在对各省水资源利用效率进行评价时，能够将环境问题对用水效率的影响考虑在内，并且应用超效率的思想，对各省用水效率的相对高低进行准确评价。通过本文研究，为提高可持续水资源管理水平提供科学依据。
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user: 2.数据包络分析方法与模型 2.1. CCR模型及超效率CCR模型 2.1.1. CCR模型 假设有n个具有可比性的决策单元(DMU)，每个决策单元有m种资源的消耗(投入)，从而获得s种成效(产出)。 和 分别表示第j个决策单元的第i项投入和产出，均由历史资料或统计资料得到。对于权系数 和 ，可将第j个决策单元的效率评价指数定义为 ，总可以适当选取系数v和u，使得 。 考察 的效率评价问题，设目标函数为其效率评价指数 ，约束条件为所有决策单元的效率评价指数 ，令 ，最终，该规划问题转化为CCR模型： (1) 该模型存在如下定义：若模型最优值为1，则称 为弱DEA有效；若线性规划存在最优解，满足 ，并且最优值均为1，则称 为DEA有效。 2.1.2. 超效率CCR模型 超效率DEA模型与CCR模型的区别在于，在超效率模型的生产可能集中，不包括所评价的决策单元本身，因此，该模型计算得到的效率值可能大于1。在CCR模型计算结果中存在多个DEA有效单元时，仍可通过超效率模型的计算结果进行评价，得到其效率值的相对高低 [ 17 ] 。 超效率DEA模型如下： (2) 2.2. 具有非期望输出的超效率DEA模型 用水过程中，会产生环境污染问题，在有些地区已经达到不可忽视的程度，对水资源高效利用造成不利影响。因此，有必要将环境问题视为非期望输出，构造具有非期望输出的超效率DEA模型，从而更加准确地进行用水效率分析。 DEA模型的本意是使产出和输入的比值达到最大。非期望输出影响所选取指标的两个方面，包括：1) 非期望输出会带来经济损失；2) 非期望输出会影响可用水量，即减少可用的资源量。因此，考虑将以下分式最大化： (3) 式中：Y为期望输出，Z为非期望输出，X为投入，根据DEA模型的初始定义，总可以找到适当的 ， ， ， ，使得 。 构造具有非期望输出的超效率DEA模型如下： (4) 式中： 分别为输入、期望输出、非期望输出矩阵的第 列，代表第 个生产单元的输入、期望输出和非期望输出。 ， ， ， 均为系数，e为对应于系数向量维度的单位向量。 对(5)式进行CC变换，得到对偶DEA模型如下： (5) 2.3. 决策单元在(弱)有效面上的投影 如果第 个决策单元DMU- 不为(弱)DEA有效，可以用投影的方法对决策单元的投入和产出进行调整，使其成为(弱)DEA有效 [ 18 ] 。 对于本文构造的“考虑非期望输出的超效率DEA模型”而言，定义下式 (6) 为DMU- 在有效面上的投影。
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user: 3. 指标选取和数据来源 本文研究区域为全国各省、直辖市、自治区(不含港澳台)，应用本文提出的具有非期望输出的DEA模型，评价其用水效率。 模型所选取的用水指标包括投入数据、产出数据和非期望输出数据。其中，投入数据包括降水量(亿m 3 )、水资源总量(亿m 3 )、农业用水(亿m 3 )、工业用水(亿m 3 )、生活用水(亿m 3 )和环境用水(亿m 3 )；期望输出数据包括一产产值(亿元)、二产产值(亿元)、三产产值(亿元)和人均GDP(元)；非期望输出数据包括废水排放总量(万吨)、COD排放量(万吨)和氨氮排放量(万吨)三个污染指标。 本研究所用的数据资料均来源于我国各年度水资源公报与统计年鉴。由于2004~2012年水资源公报与统计年鉴中未包括西藏自治区环境用水量，因此，未对这些年份西藏用水效率进行计算，后续分析中均不含西藏自治区。
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user: 5. 结论 本文研究了全国各省水资源利用效率的计算和评价问题，利用DEA理论和思想，结合水资源利用收益与污染并存的特点，构造具有非期望输出的超效率DEA模型，用于各个省份用水效率的计算和评价。 在应用本文构造的模型进行计算时，各省用水效率受污水排放的影响，与应用超效率CCR模型计算结果不同。分析表明，本文构造的模型在一定程度上更加准确，能够反映水资源利用的特点。在进行用水效率评价时，除以本模型计算结果为依据，还应该结合当地实际用水特征进行全面地分析和评价。 “投影”计算的结果，为用水低效省份的合理调整提供依据。通过对年初水资源利用规划的水量和排污指标进行调整和重新分配，可实现某省全年用水效率达到DEA有效。 由于当前水资源利用效率问题研究方式和结果差异较大，本文仅与现有的超效率CCR模型计算结果进行对比，显示出该模型的优越性。但对本文构造的“考虑非期望输出的超效率模型”，尚未有更好的方法将其计算结果与现实情况进行对比和验证。未来，可以将DEA模型的计算结果与现实效率情况进行比较，进行更为严谨的实证分析，并对模型进行调整和优化。
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user: 摘 要 卫星遥感降水由于高时空分辨率优势为现代水文模拟预报提供了有力的数据支持。结合地面观测数据，在中纬度淮河息县流域定量评估TRMM卫星降水(3B42RT和3B42V7)的精度，并采用栅格新安江模型进行卫星数据的径流模拟适用性分析。结果表明：3B42RT与3B42V7存在系统偏差，分别高估流域降水量25.25%与14.88%，ABIAS分别达到70.57%和67.61%，但二者与地面站点数据相关性较好，CC值达到了0.75以上；月尺度上精度有明显提高，ABIAS大幅度下降，CC值有较大提高，3B42V7的CC值为0.97。径流模拟方面，对卫星数据设计两种不同模拟情景，情景I利用雨量站点观测数据率定模型参数，情景II利用卫星降水数据重新率定模型参数，3B42RT在情景II下模拟结果较情景I下精度有所提高，但仍不及3B42V7模拟结果；3B42V7在情景I、II下都有较好的径流模拟表现，NSCE达到0.62以上，BIAS在±10.48%之间，CC达到0.79以上，表明TRMM卫星降水具有较好的径流模拟适用性。本研究可为TRMM和GPM卫星降水数据的水文应用提供参考借鉴。 关键词 :TRMM卫星降水，精度评估，径流模拟，新安江模型 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 卫星遥感降水在21世纪有着广阔的应用前景，其高时间分辨率和更大的空间覆盖范围对比传统地面观测有着极大的优势，能在一定程度上弥补其它来源降水数据的缺陷，为水文气象实际应用及相关研究提供有力的数据支持 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。相比较众多的卫星降水产品，美国和日本联合执行的热带降雨观测计划产品(Tropical Rainfall Measurement mission， TRMM)取得了突破性成功，产生自TRMM以来“最好”的卫星降水产品，开创了全球降水监测的新时代 [ 4 ] 。TRMM 卫星于1997年11月28日发射升空，2015年4月由于燃料耗尽停止运行，卫星运行以来积累了海量覆盖陆地和海洋的高时空分辨率降水数据。作为TRMM卫星后续计划的GPM (Global Precipitation Measurement)卫星已于2014年2月发射，GPM不但将延续TRMM的星基降水传统，还将更大程度提高其时空分辨率、观测精度和准确性，进一步提升卫星降水在水文气象等领域的应用能力 [ 5 ] 。目前由于GPM卫星降水的时间序列较短(2014年2月至今)，TRMM卫星降水仍具有不可替代的研究意义和应用价值。此前，国内很多学者已经研究了TRMM卫星降水数据在不同流域内的精度与误差特征，如杨秀芹 [ 6 ] 、胡庆芳 [ 7 ] 、李剑锋 [ 8 ] 、费明哲 [ 9 ] 分别研究了TRMM卫星降水在淮河流域、赣江流域、老哈河流域和鄱阳湖流域的精度与误差特征，发现TRMM卫星降水在我国不同流域具有一定的精度。关于TRMM卫星降水的水文模拟预报效用，我国学者也在国内部分流域进行了实例研究，如杨传国 [ 10 ] 、Yong [ 11 ] 、江善虎 [ 12 ] 、唐国强 [ 13 ] 、王佳伶 [ 14 ] 分别利用TRMM卫星降水在淮河流域、老哈河流域、洣水流域、赣江流域和湘江流域进行了径流模拟，发现TRMM卫星降水具有一定的水文模拟效用，但在不同流域的模拟精度存在一定差异。 本文以淮河息县水文站以上集水流域为研究区，基于地面雨量站点观测数据评估不同时间尺度最新一代TRMM卫星降水(3B42V7和3B42RT)的精度；并采用栅格新安江模型进行径流过程模拟，探讨TRMM卫星降水在现代水文模拟预报中的应用能力。
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user: 2. 研究区域与数据 2.1. 研究区域 选择淮河上游息县水文站以上集水流域作为研究区，流域范围为东经113˚15'~114˚46'，北纬31˚31'~32˚43'，流域面积为10，190 km 2 (图1)。流域地处我国中纬度湿润气候与半干旱气候过渡带，多年平均降水量为800~1400 mm，多年平均径流深为371 mm，多年平均水面蒸发量为800~1000 mm。流域内土地利用方式以旱地、林地和水田为主。 2.2. 研究数据 收集息县流域22个雨量站和1个流量站(息县站)2000年3月~2013年12月的逐日降水和流量观测数据。采用临近三站点反距离加权(Inverse Distance Weighted， IDW)将点雨量插值到流域面分布。流域潜在蒸散发采用世界粮农组织(Food and Agriculture Organization， FAO)1998年修订的Penman-Monteith模型 [ 15 ] 计算，模型所需要的日平均气温、日最高气温、日最低气温、日照时数等气象观测资料来源于流域内信阳气象站。流域地形资料采用美国地质调查局(United States Geological Survey， USGS)的全球30″数字高程模型数据(Digital Elevation Model， DEM)。应用ArcGIS提取构建分布式水文模型所需的基本空间信息，包括流域边界、栅格水流流向、各栅格至流域出口断面的河长等。 采用的卫星降水数据为TRMM多卫星降水分析产品最新一代降水产品TRMM 3B42RT和TRMM 3B42V7，它是TRMM 3B42V6数据的升级版本 [ 16 ] 。TRMM 3B42RT为准实时卫星降水数据，在降水发生后的6~9 h可获取；TRMM 3B42V7为经过地面站点月尺度偏差校正的研究型数据，在降水发生后一个月的第10~15 d可获取。数据可由美国NASA(National Aeronautics and Space Administration)的Goddard数据分发中心免费下载。数据空间分辨率均为0.25˚，时间步长为3 h，将卫星数据在日、月尺度上进行累积，分别得到日降水和月降水。 图1. 息县流域位置及站点分布图
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user: 3. 模型与方法 3.1. 水文模型 采用栅格新安江模型进行流域径流过程模拟，模型基于蓄满产流计算每个栅格单元的总产流量；采用具有底孔和侧孔的溢流型水库将总径流划分为地表径流、壤中流和地下径流；采用线性水库进行各种径流成分的坡地汇流演算；采用马斯京根分段连续演算进行河道汇流演算 [ 12 ] [ 17 ] 。模型共有16个参数，根据流域观测径流资料进行率定，率定的目标准则是使根据参数值计算的出口断面流量与实测流量拟合最优，研究采用单纯多边形进化算法(SCE-UA)对模型参数进行优选 [ 18 ] 。 3.2. 模拟情景 选用2000年3月-2006年12月为模型率定期，2007年1月-2013年12月为模型验证期。为了探讨卫星降水在无/缺资料流域的径流模拟效用，论文采用两种情境(I，II)分别进行在有地面降水站点资料和无地面降水站点资料或地面降雨站点资料不足情况的径流模拟 [ 13 ] 。情景I利用地面雨量站点观测降水来率定模型参数，然后固定率定好的模型参数来进行TRMM卫星降水的水文过程模拟效用评估。情景II选用3B42RT和3B42V7卫星降水分别重新率定模型参数，然后使用卫星降水率定的模型参数进行水文过程模拟，评价TRMM卫星降水数据模拟径流的精度。 3.3. 评估指标 采用偏差(BIAS)、绝对偏差(Absolute Bias， ABIAS)和相关系数(Correlation Coefficient， CC)反映TRMM 卫星数据的精度，其中BIAS反映卫星数据对基准数据的偏差情况，ABIAS反映卫星数据对基准数据的绝对偏差情况，CC反映卫星数据与基准数据的相关性 [ 12 ] 。采用探测率(Probability of detection， PD)、击中率(Frequency of hit， FH)和Heidke技巧评分指数(Heidke's skill score， SH)反映TRMM 卫星数据判断降雨事件是否发生的准确性。PD越高，卫星数据对日降水事件的漏报程度越小；FH越高，空报程度越小；SH则综合表达了卫星数据对降水事件是否发生的估计能力 [ 7 ] 。采用Nash-Sutcliffe效率系数(NSCE)、BIAS、CC和均方根误差(Root mean square error， RMSE)来评价模型模拟径流的精度，其中NSCE系数表征模拟径流和观测径流的吻合程度，RMSE表征模拟径流和观测径流的误差大小 [ 12 ] 。
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user: 4. 结果分析 4.1. TRMM卫星降水的精度评估 表1为TRMM降水数据的精度统计指标，图2展示了日尺度上地面站点数据与卫星数据的散点相关情况。如表1所示，在日尺度上，3B42RT的BIAS值达到了25.25%，3B42V7的BIAS值为14.88%，说明在系统偏差方面，TRMM卫星降水数据都具有一定的误差，同时高估了息县流域降水量，其中准实时卫星降水数据3B42RT的误差尤为明显。在绝对偏差意义上，3B42RT的ABIAS值为70.57%，3B42V7的ABIAS值为67.6%，两者都具有较大的绝对偏差。相关性方面，3B42RT的CC值为0.76，3B42V7的CC值为0.78，二者都表现出与地面站点数据较好的相关性。在降雨事件探测率上，3B42V7与3B42RT有相同的FH值0.81，而3B42V7的PD和SH分别为0.62与0.48，略高于3B42RT的0.55和0.38；总体上二者对于降雨发生事件都能有较好的反映。 在月尺度方面，卫星数据在绝对值偏差和相关性方面都有明显的改善。绝对偏差方面，3B42RT与3B42V7的ABIAS值分别降低了28.23%与43.43%；相关性方面，3B42RT与3B42V7的CC值分别达到了0.90与0.97，图3直观的表示了月尺度上卫星降水与地面站点数据的高度相关性。总体来说，TRMM卫星数据在月尺度上有着较高的准确性，经过偏差校正的研究型数据3B42V7明显优于准实时数据3B42RT。比较日尺度和月尺度的 Table 1 Statistical measures of TRMM precipitation estimates at daily and monthly time scale 时间尺度 数据吻合 事件频率 BIAS (%) ABIAS (%) CC PD FH SH 日尺度 3B42RT 25.25 70.57 0.76 0.55 0.81 0.38 3B42V7 14.88 67.61 0.78 0.62 0.81 0.48 月尺度 3B42RT 25.25 42.34 0.90 - - - 3B42V7 14.88 24.18 0.97 - - - 表1. TRMM卫星降水数据日尺度和月尺度精度统计指标 图2. TRMM卫星降水与地面观测数据日尺度散点图 图3. TRMM卫星降水与地面观测数据月尺度散点图 BIAS与ABIAS可以发现，TRMM算法中全球地面资料月尺度偏差校正能有效地保证TRMM日降水的BIAS接近于0，但其没有削减日降水的ABIAS数值。 4.2. TRMM卫星降水的水文模拟效用评估 表2给出了不同情景下(I，II)TRMM卫星降水数据在率定期和验证期模拟径流的精度评估指标。分析3B42RT Table 2 Comparison of daily observed and simulated streamflow under different calibration scenario 研究对象 率定期(2000~2006) 验证期(2007~2013) NSCE BIAS (%) CC RMSE (m 3 /s) NSCE BIAS (%) CC RMSE (m 3 /s) 地面站点 0.85 −5.24 0.92 101.23 0.81 0.51 0.90 118.69 3B42RT (I) 0.46 10.73 0.71 188.32 0.41 48.03 0.77 212.44 3B42RT (II) 0.51 −7.34 0.71 180.45 0.58 19.52 0.78 177.85 3B42V7 (I) 0.62 4.29 0.79 158.10 0.65 10.48 0.81 162.63 3B42V7 (II) 0.64 −5.64 0.80 155.00 0.64 -3.29 0.80 166.03 表2. 不同率定情景下日观测与模拟径流的比较 图4. 情景I下基于地面观测降水和TRMM卫星降水的新安江模型径流模拟结果 卫星数据在情景I、II下的径流模拟结果，发现在情景I，验证期的相关系数虽然高于率定期，由0.71提高到了0.77，但是验证期的偏差却明显增大，BIAS值由10.73%增加到了48.03%。这说明，在情景I的情况下，3B42RT卫星降水模拟径流虽然有着较好的相关性和峰值再现时间，但是在验证期其偏差BIAS过于偏大，影响了径流模拟的准确性，这可能受3B42RT降雨误差和模型参数影响造成。在情景II中，模型的参数经过重新率定，不论是率定期还是验证期，3B42RT卫星降水模拟径流的各方面指标(NSCE，BIAS，CC，RMSE)较情景I都有所提高，尤其在验证期NSCE、BIAS和RMSE值得到显著改善，其中NSCE增加到0.58，BIAS下降到19.52%，RMSE下降到177.85 m 3 /s。这说明对于偏差较大的3B42RT卫星数据，经过情景II下模型参数的重新率定，能够一定程度提高模拟径流的精度。分析3B42V7卫星数据在情景I，II下模拟结果发现：相对于3B42RT模拟数据，3B42V7在不同情景下模拟径流的精度有明显提高，NSCE达到0.62以上，BIAS在±10.48%之间，CC提高到0.79以上，RMSE也有明显的减小，说明3B42V7较3B42RT具有更好的水文模拟效用。在不同模拟情景方面，情景I与II下3B42V7模拟径流的精度相差不大，但整体上情景II的模拟结果略优于情景I。图4为情景I下基于地面雨量站点和TRMM卫星降水数据的新安江模型径流模拟结果，自上而下分别是地面雨量站模拟径流，3B42RT数据模拟径流和3B42V7数据模拟径流。可以发现，TRMM卫星降水(特别是3B42V7数据)模拟结果与实际径流量在时间序列上有着很好的吻合，能较好再现峰值的出现时间，具有一定水文模拟应用能力。 总体来说，运用TRMM卫星降水数据替代地面站点观测数据模拟径流具有一定的可行性，其中3B42V7模拟结果有着更高的精确性和更好的适用性。而GPM作为TRMM的后续计划，将提供时空分辨率更高、观测精度更为准确的卫星降水产品，在现代水文模拟预报领域将起到更加重要的作用 [ 5 ] 。
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user: 5. 结论 本文评估了最新的TRMM卫星降水(3B42RT， 3B42V7)在淮河息县流域的精度及水文模拟效用，发现日尺度上TRMM卫星降水与地面站点数据具有较好的相关性，但存在一定的系统偏差，3B42RT与3B42V7分别高估流域降水量25.25%和14.88%，ABIAS分别达到70.57%和67.61%；TRMM卫星降水能较好探测降水事件的发生情况，探测率在0.55以上，探测降水事件发生的可信度达到0.81。月尺度上，TRMM卫星降水精度有较大提高，ABIAS大幅度下降，CC值有较大提高，3B42V7的CC为0.97。径流模拟方面，3B42RT在情景II下模拟结果较好，但仍不及3B42V7模拟结果；3B42V7在情景I，II下都有较好的径流模拟表现，NSCE达到0.62以上，BIAS在 ± 10.48%之间，CC达到0.79以上，表明TRMM卫星降水具有替代地面站点数据模拟径流的可行性，随着更高时空分辨率、更高精度的GPM卫星降水的出现，多卫星降水在现代水文模拟预报领域将具有更广阔的应用前景。
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user: 摘 要 于2011~2013年对钦州港造纸厂排污口及其邻近海域水质进行监测，通过分析该水域水体中pH值、无机氮(DIN)、化学需氧量(COD)、悬浮物(SS)、石油类等指标，研究该水域各水质指标的动态变化及趋势，并采用单因子评价法对其结果进行水质分析和评价。结果表明：2011~2013年钦州港造纸厂排污口水质状况整体良好，其中pH值未出现超标现象；DIN和COD含量在2012年3月份异常增大，可能与造纸厂增产导致所排污水含量增加或是造纸厂出现的废水排管管道断裂使得废水直接排海有关；悬浮物和石油类含量在个别时期出现超标，对该海域环境的影响不大。2011~2013年钦州港造纸厂排污口邻近海域水质优于该海洋功能区水质要求，相应监测项目污染指数大体符合排污口>邻近海域的特点，显现出邻近海域污染物含量受陆源污染物排放，以及钦州湾内湾径流、降雨、城区生活污水及生产废水排放量增加等因素影响较大。2011~2013年排污口邻近海域的主要污染物DIN、COD和石油类含量呈增长趋势，在以后的监测过程中，应该着重做好DIN、COD和石油类的监控与治理，严格控制相关废水的排放，降低主要污染物对钦州湾近岸水质影响与破坏，提高生态安全性。 关键词 :钦州港，造纸厂，排污口，水质状况，评价 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/