基于水动力模型的农田水利沟渠特性分析
河道全过程水动力、水质模型
河道全过程水动力、水质模型
首先，让我们来看看水动力模型。
水动力模型通常用来模拟河
道中水流的速度、流量、水位、流态等动态变化。
这些模型可以基
于雷诺方程、纳维-斯托克斯方程等流体力学原理，结合地形、河道
断面特征、边界条件等参数，来模拟河流中水流的运动。
通过水动
力模型，我们可以预测洪水、河道泥沙输移、水力结构物对水流的
影响等，为水利工程设计和水资源管理提供重要参考。
其次，水质模型则是用来模拟河道中水质的变化过程。
这些模
型可以基于质量守恒方程、溶解氧平衡方程、营养盐循环方程等水
质反应动力学原理，结合污染物输入、河流混合、水生态系统作用
等因素，来模拟河流中水质的时空分布变化。
通过水质模型，我们
可以预测污染物扩散、水生态系统健康状况、水质改善措施效果等，为环境监测和水环境管理提供重要支持。
综合考虑水动力和水质模型，我们可以全面理解河道系统中水
流运动和水质变化的复杂过程。
这些模型的建立需要依靠大量的实
测数据和对河道系统的深入理解，同时也需要不断验证和修正，以
提高模型的可靠性和适用性。
在实际应用中，水动力和水质模型常
常结合使用，为河道管理、水资源保护和环境保护决策提供科学依据。
希望这些信息能够对你有所帮助。
水利工程中的水动力学原理
水利工程中的水动力学原理水动力学是液体运动及其相应的力学研究，它应用广泛，包括水利、海洋、船舶、地质、能源等领域。
在水利工程中，水动力学是实现工程建设的基础和保障。
水力学原理可用于设计和计算各种水道、水利工程和水力机械等。
为了让大家更好地了解水利工程中的水动力学原理，本文将从水泵设计和水电站设计等两个角度，介绍其中的相关知识。
一、水泵设计中的水动力学原理水泵是一种将液体由低压力输送到高压力的机械。
为了达到这个目的，需要有一定的水力动力学知识。
水泵的设计、运行及维护，都离不开水力学的应用。
在水泵设计中，潜流泵、离心泵和自吸泵是最常见的三种。
1.潜流泵潜流泵是一种单段轴向流泵，其工作原理是将液体低压进口经过叶片的作用，由轴向向径向转化，形成液体的流动，最后被压入出口。
潜流泵需要根据Cavitation Number 进行设计，以满足泵的工作效率和泵的寿命。
Cavitation Number是描述流体的压力和流速之间关系的数字。
当水经过叶片时，水流的速度会增加，压力会降低。
如果压力降到汽化点以下，液体就会汽化，会在叶轮表面产生气泡，导致泵的性能下降，噪音增加，甚至可能损坏泵。
因此，在设计潜流泵的时候，需要考虑到水的压力和流速之间的关系，以避免气泡的产生。
2. 离心泵离心泵是一种多级泵，其工作原理是将液体虹吸入泵体，旋转的叶轮使液体由径向向周向转化，最后被压入出口。
离心泵的设计需要根据流体的压力和流速进行计算。
在旋转的叶轮作用下，液体的静压力和动压力都会发生变化。
由于离心泵的叶轮是环形的，因此，在设计离心泵的时候需要考虑到叶片的数量、长度和排布方式。
叶子之间的间隔需要足够大，以确保液体能够在叶片之间自由旋转，从而避免出现涡流。
3.自吸泵自吸泵是一种可以吸取含气液体的泵，如污水、化工介质等。
其工作原理是将泵体内部自然上升的液体带出，然后将气体通过排气孔排放。
自吸泵的设计考虑到的关键问题是其自吸性能。
自吸泵在运行中需要吸入大量的气体，如果吸口的设计不合理，会导致泵的性能下降，甚至无法启动。
干旱区沟灌水流运动和入渗模型研究及数值模拟
干旱区沟灌水流运动和入渗模型研究及数值模拟干旱区沟灌水流运动和入渗模型研究及数值模拟近年来，全球气候变化和人类活动引起了许多地区干旱的发生。
在干旱区，水资源稀缺，因此如何高效利用水资源成为一个迫切的问题。
沟灌是一种利用地表径流和降水来灌溉作物的方式，在干旱区具有重要意义。
然而，更深入地了解干旱区沟灌水流运动和入渗模型，可以提高水资源利用效率，降低水资源浪费，从而更好地适应干旱区的气候条件。
为了研究干旱区沟灌水流运动和入渗模型，我们需要了解该区域的地形特征、土壤质地和气候条件等因素的影响。
首先，干旱区地形起伏大，具有明显的沟壑和山峦，对沟灌水流运动产生重要影响。
其次，土壤质地决定了土壤的渗透性和保水能力，对沟灌水流运动和作物生长起着关键作用。
第三，干旱区气候干燥，降水量少，蒸发蒸腾强烈，需要高效利用每一滴水资源。
在建立干旱区沟灌水流运动和入渗模型时，我们可以考虑以下几个方面。
首先，我们需要基于GIS技术获取干旱区地形数据，以了解沟灌水流运动的地貌特征。
其次，通过采集土壤样本，测试土壤质地和渗透性，并结合数学模型进行分析，估计水分的入渗速率和分布情况。
最后，为了更准确地模拟干旱区的入渗过程，我们需要考虑降水和蒸发蒸腾等气候因素对水文过程的影响。
基于上述研究，我们可以建立干旱区沟灌水流运动和入渗模型，并进行数值模拟以评估其效果。
数值模拟可以帮助我们模拟沟灌水流运动和入渗过程，优化水资源利用方式。
通过模拟分析，我们可以确定合理的灌溉方案，降低水资源浪费，提高灌溉效率。
此外，数值模拟还可以帮助我们评估不同气候条件下的水资源变化情况，从而为干旱区的水资源管理和规划提供决策依据。
干旱区沟灌水流运动和入渗模型的研究具有重要的意义。
通过深入研究干旱区的地形、土壤和气候条件等因素，我们可以更好地理解干旱区水资源的特点和分布规律，为干旱区水资源管理和规划提供科学依据。
此外，研究沟灌水流运动和入渗模型，可以提高水资源利用效率，减少水资源浪费，更好地适应干旱区的气候条件。
流域水动力水质模型
流域水动力水质模型全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：流域水动力水质模型是一种用来模拟流域内水体水流情况以及水质变化的数学模型。
流域是由一条或多条河流以及与之相连的湖泊、沼泽等水域和地表流域组成的一片水域集合。
流域水动力水质模型可以帮助我们更好地了解流域内水资源的分布情况、质量状况以及对自然环境的影响，为环境保护和水资源管理提供科学依据。
流域水动力水质模型通常包括两个部分：水动力模型和水质模型。
水动力模型主要用来模拟流域内水体的运动规律，包括水流速度、水流方向、水深等参数。
水动力模型可以帮助我们了解水体在流域内的传输路径和传输速度，从而为水质模型提供输入参数。
水质模型则是用来模拟流域内水体的污染物传输和浓度变化情况。
水质模型可以根据水动力模型提供的流速和流向数据，模拟污染物在水体中的扩散和迁移过程，帮助我们评估水体的水质状况以及控制污染物的传播路径。
流域水动力水质模型的建立需要大量的水文数据和水质监测数据作为输入。
水文数据包括雨量、蒸发、径流等数据，用来描述流域内水文循环的基本过程。
水质监测数据包括各种水质参数的浓度数据，用来评估流域内水体的水质状况。
通过对这些数据的采集和处理，可以建立出精确的流域水动力水质模型，用来模拟流域内水体的水流和水质变化情况。
流域水动力水质模型可以用于多种用途，包括水资源规划、水环境管理、水质监测等方面。
在水资源规划方面，流域水动力水质模型可以帮助我们了解流域内水资源的分布情况和变化趋势，为水资源的合理开发和利用提供科学依据。
在水环境管理方面，流域水动力水质模型可以帮助我们评估流域内水体的水质状况，识别污染物的传播路径和影响范围，为水环境保护和治理提供技术支持。
在水质监测方面，流域水动力水质模型可以实时监测流域内水体的水质情况，及时发现水质异常，为水质监测和警报提供依据。
流域水动力水质模型是一种重要的工具，可以帮助我们更好地了解流域内水体的水流和水质情况，为水资源管理和环境保护提供科学依据。
输水渠系水动力数字孪生模型糙率估计方法
第34卷第6期2023年11月㊀㊀水科学进展ADVANCES IN WATER SCIENCEVol.34,No.6Nov.2023DOI:10.14042/ki.32.1309.2023.06.008输水渠系水动力数字孪生模型糙率估计方法管光华1,刘王嘉仪1,陈晓楠2,史良胜1(1.武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室,湖北武汉㊀430072;2.中国南水北调集团中线有限公司,北京㊀100038)摘要:为提高水动力数字孪生模型校正环节中糙率估计的实时性和精细化,考虑糙率值在渠道纵向上的空间变异性,提出基于水力半径变化和估计精度分段估计糙率的思路;基于渠道分段,提出独立估计法和联合估计法2种不同估计框架㊂基于有限的观测水位,在框架内应用集合卡尔曼滤波算法,在线估计各渠段的糙率值㊂结果表明:相比未分段时,2种估计方法可提高模型精度20%~50%,独立估计法误差累积小,适合复杂渠系;而联合估计法适用于观测量缺失的简单渠道㊂研究成果可服务于水动力数字孪生模型的参数估计和变量更新,为建设数字孪生水网提供参考㊂关键词:糙率;输水渠系;数字孪生;南水北调;集合卡尔曼滤波;分段估计中图分类号:TV133㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1001-6791(2023)06-0901-12收稿日期:2023-06-05;网络出版日期:2023-10-24网络出版地址:https :ʊ /urlid /32.1309.P.20231024.0929.002基金项目:国家自然科学基金资助项目(51979202;51879199)作者简介:管光华(1979 ),男,江苏阜宁人,副教授,博士,主要从事灌排自动化及输水调度管理研究㊂Email:GGH@随着物联网㊁大数据等信息技术的发展,数字孪生技术在水利领域的应用为输水渠系智能管理提供了新思路[1]㊂数字孪生技术可使得水动力模型的状态变量在线更新,从而对渠道系统的实时状态进行高精度的监测和预测[2]㊂基于上述特性,研究指出,实时校正是数字孪生模型中必不可少的环节,尤其是模型参数的估计[3]㊂糙率是一维水动力模型中的重要参数,所以构建和校正水动力数字孪生模型时,输水明渠中糙率实时准确的估计十分重要㊂基于观测手段和智能算法的发展,国内外大量研究将实测数据与智能算法相结合以实时更新糙率值㊂李光炽等[4]用卡尔曼滤波求解糙率,提高仿真水位精度;Lai 等[5]应用集合卡尔曼滤波(EnKF)算法将糙率与水力变量都视作状态量同步进行更新,考虑观测误差的不确定性,进一步提升模型精度㊂类似地,扩展卡尔曼滤波㊁神经网络也被用于糙率的实时估计和校正[6-7]㊂徐兴亚等[8]采用粒子滤波方法同化观测水位,有效校正糙率以提高实时洪水预报的精度;王麟等[9]通过神经网络建立糙率与水力要素的关系,从而有效预测人工明渠的糙率变化㊂这些算法可实现在线校正,且结果准确性较高,能克服传统拟合和反演方法计算效率低㊁数据量需求大的问题㊂然而,大部分研究均假定在2个观测点位之间的渠段内,糙率沿纵向是恒定值㊂这个假定偏离了糙率会因环境而变化的情况,从而导致水力模型的仿真误差[10]㊂针对这个问题,陈一帆等[11]以空间分布平滑性作为糙率反演的条件,可同时提高计算的稳定性和精度;高学平等[12]对河道横断面进行分区,并计算等效糙率;Attari 等[13-14]将渠道随机分为若干段,利用迭代寻优的方法确定各渠段的长度和糙率值,进一步得到糙率的沿程分布㊂但是,上述研究多采用随机或假定分段,并未结合影响糙率的水力因素㊂基于以上问题,本文针对实时的糙率分段估计,提出新的分段思路,同时考虑影响糙率的水力因素和估计结果的数值稳定性;为实现数字孪生校正环节的实时性,高效同化观测数据,提出2种采用EnKF 的糙率估计框架;以不同方式结合未测量断面的水位估计和各渠段的糙率估计,分别命名为独立估计法和联合估计902㊀水科学进展第34卷㊀法;以南水北调中线工程京石段为例,分析2种框架各自的效果和适用性㊂其中,联合估计法参考文献[15],将水位与糙率的估计过程进行嵌套㊂1㊀渠道水动力数字孪生模型如图1所示,渠道系统的水动力数字孪生模型应包含4个阶段[16],分别为数据预处理㊁仿真预热㊁模型校正和仿真预测㊂本文针对模型校正阶段,将水位和糙率都视为系统状态量,提出2种新的分段糙率估计框架,提供准确在线的参数估计方法;在仿真预测阶段,对比水力变量的预测精度,检验糙率分段估计方法的有效性㊂图1㊀渠道系统水动力数字孪生框架Fig.1Diagram of the hydrodynamic Digital Twin framework for canal systems1.1㊀数据预处理数据预处理针对实时的观测数据,包括识别并删除异常值㊁插值填充缺失值和去除噪声3个步骤㊂可结合数理统计和水力特征曲线拟合的方法检测异常值㊂当前成熟的去噪方法较多,类似有滤波器㊁时间序列分解等等,可根据实际情况进行选择㊂1.2㊀仿真预热模型的初始状态会影响后续阶段的仿真结果㊂为了降低模型前期的不稳定性,提高初始的仿真精度,需要在水动力数字孪生模型中设置预热阶段㊂在预热阶段,模型与渠道系统同步运行模拟,但不记录仿真结果且不调整模型,提高后续阶段仿真的可靠性㊂1.3㊀模型校正本文将糙率和水位视作状态量,并采用EnKF进行实时更新:水位估计的输入量为观测断面的水位,输出量是未测量断面的水位;糙率估计的输入量为断面间水位差,输出量为该段的糙率㊂EnKF每个时间步长更新一次状态量,时间步长等于传感器采集步长[17]㊂水位和糙率估计对应的关键变量和控制方程如表1所示㊂渠道系统的状态空间方程由一维圣维南(Saint-Venant,SV)方程的离散格式推导而来,由四点Preiss-mann格式求解[18],且忽略侧向入流的影响㊂㊀第6期管光华,等:输水渠系水动力数字孪生模型糙率估计方法903㊀表1㊀水位和糙率估计的输入、输出变量汇总Table 1Summary of input and output variables of water level and roughness estimations估计对象状态量观测量输入量控制方程水位Z j Z U ,Z DQ j SV 连续性方程糙率N j (n 2j )ZQ jSV 动量方程注:Z j 为各断面水位;Z U ㊁Z D 分别为渠首㊁渠尾断面处的观测水位;Q j 为各断面流量;n 为渠段糙率,如n j 为第(j -1)和第j 个断面之间渠段的糙率;N j 为n j 的平方; Z =Z j +1-Z j ,表示相邻两断面的水位差㊂㊀㊀假定相邻水位观测点之间的渠段分为m 段,则包括渠首㊁渠尾断面,共有(m +1)个分段断面㊂每个断面处的水位为状态量,基于离散的SV 连续性方程,则m 个水位状态方程和上游水位边界条件可构成状态空间方程组,如式(1)所示㊂Z k +1=ϕk Z k +U k +1+λ1,k +1yk=H Z k +ξ1,k{(1)式中:ϕk =1C 1C 1C jC jC mC m éëêêêêêêêêùûúúúúúúúú-1ˑ0C 1C 1C jC jC mC m éëêêêêêêêêùûúúúúúúúú;C j =B k ,j +12Δx j2Δtθ;U k +1=1C 1C 1C jC jC mC m éëêêêêêêêêùûúúúúúúúú-1ˑZ k ,1q 1+12Δx 1θ+1-θθQ k ,1-1-θθQ k ,2+Q k +1,1-Q k +1,2q j -12Δx j -1θ+1-θθQ k ,j -1-1-θθQ k ,j +Q k +1,j -1-Q k +1,j q m -12Δx m -1θ+1-θθQ k ,m -1-1-θθQ k ,m +Q k +1,m -1-Q k +1,m éëêêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúúú;H =1111éëêêêêêêêùûúúúúúúú(m +1)ˑ(m +1);B 为水面宽度,m;Z 为各断面水位,m;Q 为各断面流量,m 3/s;j 为断面序号;k 为时间序号;θ为时间加权系数,本文设为0.73; x 为分段区间长度,m; t 为计算时间步长,s;ϕ为状态转移矩阵;U 为输入项矩阵;λ1为水位状态预测中添加的白噪声;y 为观测变量,此处为各断面处水位值,m;H 为观测矩阵,由于状态变量与观测变量一致,则为单位矩阵;ξ1为观测噪声;q 为渠道旁侧单宽入流量,m 2/s,本文忽略故q 取为0㊂基于渠段沿程(m +1)断面的水位值,SV 动量方程可估计分段糙率㊂为便于建立状态空间方程,取糙率值的平方作为状态量㊂方程组包含m 段渠段建立的m 个动量方程,如式(2)所示㊂N k +1=N k +λ2,kf (Zk +1)=Z k +1,j +1-Zk +1k +1,j=φk +1N k +1+βk +1+ξ2,k +1{(2)904㊀水科学进展第34卷㊀式中:N k +1=(n k +1)2,n 为渠段糙率;βk +1,j=-Δx jg Δt e A k +1,j (Q k +1,j-Q k ,j )-αQ 2A()k +1,j +1-αQ 2A()k +1,jgA k +1,j;φ为观测矩阵,φk +1,j =-(|Q |Q )k +1,j (A k +1,j )2(R k +1,j )4/3Δx j ;α为动能系数,本文取α=1;A 为断面的过水面积,m 2;g 为重力加速度,m 2/s;R 为水力半径,m;λ2为糙率状态预测中添加的白噪声;f (Z )为观测变量,此处为相邻两断面的水位差,m;β为观测方程中的输入项;ξ2为观测噪声㊂对于不同断面处的流量输入值,本文仅考虑渠段沿程取水的影响㊂已知上游来流量和沿程各分水口的取水流量,各断面处的流量可由下式计算:Q j +1=Q j -Q out(3)式中:Q out 为各断面的分水流量,m 3/s,如果断面不处于分水口处,则Q out =0㊂观测数据较为充足时,分水流量值为分水口处的流量观测值㊂在分水口处流量计不足的情况下,则根据渠段进㊁出口流量假定取水流量㊂本文将渠段内分水总流量设置为渠段上㊁下游闸门处过闸流量之差,过闸流量为闸门处流量计采集的观测数据㊂当渠段内有多个分水口时,取水流量按分水口设计流量的比例进行分配㊂1.4㊀仿真预测在模型仿真阶段,取所有更新时刻糙率估计值的平均值作为参数输入一维渠道水力模型,对比不同参数下的模型误差㊂采用Preissmann 四点差分隐格式的离散圣维南方程求解非恒定流㊂模型的上游边界条件为流量 水位关系(Q =f (Z )),下游边界条件为动态水位边界(Z (t )),其值均为对应的观测数据㊂该水力模型以各时刻渠池的下游水位为输入值来校正模型仿真,预测上游的各断面水位㊂模型的校正间隔等于观测数据采集的时间间隔,且大于仿真时间步长,运算逻辑如下式所示:(Z u , ,Z j , ,Z m-1)=F (Z d ,q ,n ,Δt p ,ΔT ,Δs )(4)式中:F (㊃)为自校正水力模型的运行逻辑;Z u 和Z d 分别为各渠池的上㊁下游水位,m;Z j 为渠池内各断面的水位,m;Z m -1为渠池内最后一个待估计断面的水位,m;q 为分水口的取水流量,m 3/s;Δt p 为预测段的仿真时间步长,s;ΔT 为自校正时间间隔,s;Δs 为仿真空间步长,m㊂2㊀糙率分段估计方法2.1㊀渠道分段方法糙率的变化体现在过流断面水力半径的变化,与流量和水深的变化相关[19]㊂在人工渠道中,糙率值可能在2种节点发生变化:断面尺寸变化处和取水点㊂另外,分段估计糙率以断面间的水位差作为观测量,过小的水位差会导致数值计算不稳定以及估计值失真;过大的水位差则表示两断面相隔较远,估计的糙率分布偏离实际情况㊂渠道中断面水位差与断面间距相关,所以需要探究合适的分段长度㊂结合以上2点,本文提出同时考虑渠道节点和适宜分段长度划分渠段,整体流程如下㊂首先根据糙率估计值的方差确定适合分段长度㊂在已知上㊁下游观测水位的条件下,用未分段时整个渠段的糙率值推算渠道各断面的初始水位㊂整段糙率值可通过式(2)和EnKF 算法得到㊂由于观测量和输入量是随时间变化的,对应的水位差和糙率值是时变量㊂通过下式计算参数估计时期内糙率值的方差,以此确定分段长度,合适的水位差对应的糙率估计结果方差较小:V =1M n ðk Tk =1(n k -n )2(5)式中:M n 为校正段内糙率估计值的总数;k T 为估计期的计算时刻总数;n k 为第k 步的糙率估计值;n 为估计期内的糙率平均值㊂㊀第6期管光华,等:输水渠系水动力数字孪生模型糙率估计方法905㊀寻优过程中相邻循环之间设置的水位差关系和循环的终止条件如式(6) 式(7)所示:ΔZ r=ΔZ r-1+Δz(6)V r-V r-1ɤμ(7)式中: Z r和 Z r-1分别为在第r次和第(r-1)次循环中设置的水位差,m; z为水位差在下一个循环的增量,设置为2个相邻控制闸门之间水位差的5%,m, Z1= z;V r和V r-1分别为在第r次和第(r-1)次循环中糙率估计值的方差;μ为相邻循环之间方差差值的阈值,本文设置为10-7㊂循环终止时输出第r次循环中的 Z作为参考㊂为适应不同长度规模的渠池,合适的分段长度可在一定范围内选择,对应水位差在 Z r~ Z r+1之间,即分段长度在与之对应的 x r~ x r+1之间㊂采用人工渠道中常用的明渠渐变流公式将水位差转换为区间长度:-ΔZΔx=(α+η)Δv22g()Δx+Q2c2A2R(8)c=1n06R(9)式中:η为节点水头损失系数,此处忽略节点能量损失,故η=0;v为过水断面流速,m/s;c为谢才系数; n0为未分段时整个渠段的糙率估计值㊂该方法确定的分段长度可应用至同一渠道的不同渠段中,并且方法应在正常工况下使用㊂确定合适的分段长度后,可根据以下步骤划分渠道:步骤一:根据适宜的分段长度㊁断面尺寸变化处和分水口处预划分渠段,生成若干分段断面㊂步骤二:将相邻两断面之间的渠段距离设为 x j,适宜的分段长度用 x r表示㊂当 x jɤ0.5 x r时,则根据以下3种情况对断面进行适当的删减,其余情况则不进行进一步处理:(1)若分段区间两侧任一断面位于节制闸处,则删除断面变化和分水口处的断面,保留基于适宜分段长度而设置的断面;(2)若分段区间两侧任一断面因适宜长度而设置,则删除因适宜长度而设的断面,保留断面变化或分水口处的分段断面;(3)若分段区间两侧断面均处于断面变化或分水口处,则删除上游侧断面,保留下游侧断面㊂基于以上分段步骤,渠道可分为长度不等的若干渠段㊂一般地,模型校正期应处于同一工况下,故应用以上分段方案时,在糙率估计的过程中分段结果保持不变㊂当运行工况发生明显变化时,应重新进行模型校正,分段方案不变,由于观测数据和糙率方差可能有明显不同,分段结果也会发生相应变化㊂2.2㊀糙率估计框架受传感器数量的限制,大部分水位传感器仅设置在每个渠段的段首和段尾断面(节制闸附近),渠段中间断面的水位缺少直观测量㊂因此,在估计分段糙率值时,还需要估计未测量㊁处于中间断面的水位值㊂基于此需求,本文提出了2种不同的糙率估计框架,分别为独立估计法和联合估计法,2种方法的具体步骤如图2所示㊂为体现糙率估计值的物理意义,在2种框架中均设置约束糙率变化范围为0.012~0.025[20]㊂2.2.1㊀独立估计法对于水位㊁糙率这2个状态量的初始状态,本文提出初值的计算方式㊂初始糙率值为通过渠段上游端㊁下游端观测水位估计的整段糙率值,此时各段糙率值一致;初始水位则为由初始糙率值根据明渠恒定非均匀流方程推求的各断面水位㊂得到初始状态后,使用式(1) 式(3)和EnKF算法,估计各时刻的断面水位,而后再估计各时刻的分段糙率㊂水位和糙率值的估计是分别完成的,水位估计时仅引入下游断面水位观测值对水位进行更新估计,糙率更新值不参与水位计算㊂2.2.2㊀联合估计法联合估计法获得初始状态的步骤与独立估计方法一致,且同样基于式(1) 式(2)和EnKF更新状态量㊂906㊀水科学进展第34卷㊀图2㊀分段估计糙率框架示意Fig.2Schematic diagram of frameworks for segmented estimation of roughness二者的不同在于后续步骤:每个时间步长内,在水位估计时用糙率推求的水面线代替观测水位,由各分段断面的水位推算各分段糙率㊂该时刻的糙率估计值继而影响下一时刻的水位计算㊂水位与糙率估计嵌套循环,该过程中糙率的更新值参与水位计算㊂2.3㊀评价指标本文将独立估计法㊁联合估计法与未分段时EnKF 估计的糙率值用于水位仿真,比较3种糙率值对应的模型仿真精度㊂本文选用均方根误差(E RMS )㊁绝对平均误差(E MA )和相对平均误差(E MAP )衡量预测值与观测值的偏离程度,这3个指标常用来表示误差的离散程度和平均水平,与未分段相比,以E MA 的降幅作为本文方法改善模型精度的幅度[21]㊂另外,使用相关系数(R )衡量估计水位与观测水位的一致性,R 越接近1效果越好[21]㊂各指标计算公式如下:E RMS =1M Z ðM Zi =1(Z i ,o -Z i ,s )2(10)E MA =1M Z ðM Z i =1|Z i ,o -Z i ,s |(11)E MAP=1M Z ðM Zi =1Z i ,o -Z i ,sZ i ,o ˑ100%(12)R =ðM Zi =1(Z i ,o -Z o )(Z i ,s -Z s )ðM Zi =1(Z i ,o -Z o )2ðM Zi =1(Z i ,s -Z s )2(13)式中:M Z 为水位值数据点的总数;Z i ,o 和Z i ,s 分别为第i 个水位观测值和模拟值,m;Z o 和Z s 分别为水位观测值和模拟值的平均值,m㊂㊀第6期管光华,等:输水渠系水动力数字孪生模型糙率估计方法907㊀3㊀南水北调中线工程应用实例3.1㊀案例概况本文选取南水北调中线工程京石段内2个渠池(漠道沟节制闸 唐河节制闸段㊁唐河节制闸 放水河节制闸段)为研究案例,下文称为渠池1和渠池2,渠底坡降均为0.04ɢ㊂渠池1长为8.419km,断面尺寸的沿程变化较少,起点㊁终点底高程分别为66.321㊁65.998m;而渠池2长为25.567km,断面尺寸变化较多,起点㊁终点底高程分别为65.985㊁64.937m㊂2个渠池在长度和复杂程度上相差较大,以说明方法在不同规模渠段中的应用效果㊂案例具有以下特征:过水断面为梯形,渠底坡度平缓,无逆坡段;各渠池的蓄量较大,水位波动不显著;各渠池水面线趋于水平,即呈现下游水位高于上游水位的现象㊂渠池1仅在下游处设有1个分水口,渠池2在中游和下游处共2个分水口㊂由于缺乏水流量的实时记载,渠池2中各分水流量需要按照分水口的设计流量进行分配㊂本文将局部水头损失对水位的影响纳入糙率值中,且选取的案例不含大型渡槽㊁隧道㊁倒虹吸等大型过水建筑物,以降低建筑物带来的误差影响㊂渠道路线和渠池示意见图3,按上游至下游方向的断面相关参数变化见表2㊂图3㊀研究案例渠道示意Fig.3Canal diagram of the study case表2㊀渠段断面尺寸Table 2Geometric parameters of canal sections渠池断面类型底宽/m 边坡/m 渠池1116.5 2.5215.0 3.0渠池2121.5 2.5223.0 2.0321.5 2.5418.5 2.5521.52.5908㊀水科学进展第34卷㊀3.2㊀观测数据分别选取两渠段在2个不同时期内连续10d的水位㊁流量观测数据作为模型的输入值和对比值,传感器的采样间隔为2h㊂将10d的数据进行如下划分:第1天(0~24h)为模型的预热阶段;第2~4天(24~96h)为模型校正阶段,使用2种框架估计糙率值;第5 10天(96~240h)为仿真预测阶段,以估计期内的糙率平均值输入模型,模拟水位并和观测数据进行对比㊂2个时期分别命名为时段A和时段B:时段A的数据采集于2018年4月,平均水深约为4.0m,平均流量约为90m3/s,可视为正常流量规模的输水时期;时段B的数据采集于2019年10月,平均水深约为4.5m,平均流量约为115m3/s,为调水工程的高流量时期㊂以上调度过程中的观测数据均由南水北调中线建管局总调中心提供㊂对比2份数据样本,可说明本文提出的糙率估计方法在不同工况下的适用性㊂3.3㊀仿真设置仿真通过基于Matlab语言设计的输水渠道系统运行仿真与控制软件实现[22],利用四点差分隐格式求解圣维南方程组仿真渠道一维非恒定流的水动力过程㊂参数估计阶段的更新时间步长等于传感器采集间隔,皆为2h;模型仿真阶段的时间步长为20min,下游水位数据输入的时间间隔为2h,总仿真时长根据数据样本设定,为240h㊂2个阶段的空间离散步长皆为100m㊂4㊀结果分析及讨论根据2.1节的渠道分段方法,探究得到案例适合的分段长度在3000~4000m之间,该区间可适应案例工程中的不同渠池㊂渠池1长度较短,故选择3000m为分段参考;渠池2较长,则选择4000m为分段参考㊂综合考虑合适的分段长度和水力半径变化后,渠池1被分为3段,分别为3000㊁3000和2419m;渠池2被分为7段,分别为4000㊁4000㊁4200㊁3000㊁2500㊁4000和3867m㊂本节从流量数据影响㊁糙率估计值和模型仿真精度方面,对比2个框架的效果和适用性㊂4.1㊀流量数据影响对比流量数据作为水位㊁糙率估计的输入项,会显著影响估计结果㊂然而,现实中流量数据可能存在缺失或精度低的问题,所以本节选取有中㊁下游分水口的渠池2在时段A内的数据,分析2种估计方法受观测数据影响的程度㊂由于仅在渠池的上㊁下游断面(节制闸附近)设有水位传感器,故选取观测断面的相邻分段断面进行分析㊂渠池2共8个断面,本节选取上游观测断面的相邻分段断面,用2号断面表示;下游观测断面的相邻分段断面,用7号断面表示㊂从图4可看出,独立估计法得到的水位波动呈现变幅较大且不稳定的现象,水位估计值偏离真实状态;而运用联合估计法时,估计水位的波动更加平缓,变化趋势贴近相邻断面的实测水位㊂联合估计法的相关系数则明显大于独立估计法(R1表示独立估计法的拟合度,R2表示联合估计法的拟合度),且较接近1,说明水位与观测值变化更一致㊂水位估计的准确性和稳定性会直接影响糙率估计结果㊂由此可看出,独立估计法受数据影响明显更大,联合估计法能够在一定程度内隔离流量数据的不利影响㊂4.2㊀糙率估计结果对比针对渠池2的各段糙率值进行分析,从时间分布㊁空间分布的角度对比2种估计框架的糙率估计结果㊂中㊁下游2个分水口分别处于渠池2的第4段和第7段㊂4.2.1㊀时间分布表3展示了在估计期内各渠段糙率估计值的方差,方差越大则表示各时刻的估计值相差较大,反之则表示估计值越稳定㊂一般来说,短期内糙率值变化幅度较小,所以较稳定的结果可信度较高㊂由表3可知,在时段A,独立估计法的糙率方差基本小于联合估计法;在时段B中,二者估计的糙率方差相差不大,仅在㊀第6期管光华,等:输水渠系水动力数字孪生模型糙率估计方法909㊀图4㊀估计断面与观测断面水位变化趋势对比Fig.4Comparison of water level change trends in estimated and observed sections4号渠段相差较大,且独立估计法的方差明显小于联合估计法㊂2个时期内都出现4号渠段糙率方差较大的情况,其中时段A 中2种方法估计得到的方差几乎一致,原因可能是4号渠段内的分水口进行取水,渠段的上㊁下游断面流量作为输入项,其非恒定变化对估计结果影响较大㊂从糙率时间分布的方差来看,独立估计法的估计值总体上方差更小,在稳定性上更具优势㊂4.2.2㊀空间分布渠池2内各渠段的糙率估计值见表3㊂可见在时段A 内,各渠段糙率值分布范围为0.012~0.020;而在时段B 内,同一渠池内各段糙率值的分布范围更小,平均值更大,分布范围为0.015~0.020㊂随着时间的推移和环境㊁流态的变化,例如藻类生长或泥沙淤积,同一区域可能会出现糙率增大的情况[23]㊂并且参考相关文献[20],糙率估计值在大型调水工程中糙率的合理分布范围内㊂从空间分布的范围来看,2个方法在同一时期内的估计结果分布较为接近,仅在个别含有分水口的渠段中有所差别,说明2个方法皆较为合理,可使用在实际渠道中㊂表3㊀糙率值估计结果对比Table 3Model error of simulated water levels渠段号糙率值方差/10-7糙率值时段A时段B时段A时段B独立估计联合估计独立估计联合估计独立估计联合估计独立估计联合估计10.1340.7290.2670.2160.01870.01860.01990.019420.1690.4430.2330.1560.01430.01380.01720.016530.1660.4110.2180.1530.01420.01380.01650.01664 2.012 1.9970.861 2.5620.01850.01820.01520.019550.2690.3220.3170.1740.01510.01350.01840.015860.1920.4160.2700.2140.01260.01330.01550.017070.6460.9481.0400.7980.01410.01660.01850.01844.3㊀模型精度对比表4展示了模型仿真的上游水位误差㊂在2个时期的2个渠池中,本文提出2种方法的E MA 为2~4cm,E MAP 大多在1%以内㊂相较于无分段时EnKF 的估计值,误差的降幅大约为1~3cm,说明估计方法较为明显地降低了参数不准确带来的模型误差㊂另外,联合估计法的E RMS 普遍高于独立估计法,可知独立估计法误差分布区间更小,预测更稳定㊂表4对比了2种方法分别改善模型精度的幅度,总体达到20%~50%㊂在不同910㊀水科学进展第34卷㊀场景下,方法的性能表现并未出现明显的优劣倾向,可见本文提出的方法适用于南水北调中线工程中不同长度规模㊁不同流量规模的渠池㊂在大部分工况下,独立估计法的改善幅度高于联合估计法,在渠池1㊁时段B和渠池2㊁时段A这2组高出10%左右,所以独立估计法的仿真精度略高㊂原因可能是联合估计法中,水位估计与糙率估计嵌套,二者的误差相互影响和累计导致最终估计值对应的模型精度降低㊂表4㊀模型仿真水位误差Table4Model error of simulated water levels时段渠池E RMS/cm E MA/cm E MAP/%E MA改善幅度/%无分段独立估计联合估计无分段独立估计联合估计无分段独立估计联合估计独立估计联合估计时段A 渠池1 3.12 2.53 2.34 3.03 2.42 2.220.720.570.5320.1326.73渠池2 4.77 3.15 3.67 4.68 3.06 3.57 1.340.87 1.0234.6223.72时段B 渠池1 5.71 3.59 4.05 4.80 3.22 3.57 1.030.690.7732.9225.63渠池2 5.57 2.82 2.85 5.46 2.69 2.71 1.350.670.6750.7350.374.4㊀敏感性分析选取渠池1在时段A的数据样本,保持下游观测水位不变,人为修改上游观测量,改变水位差并计算各分段糙率值的变化幅度㊂表5反映出2种估计方法在同一种水位变幅下,糙率值变化无明显差异㊂当水位变幅绝对值为0.02m时,各段糙率值变化约为0.0004~0.0006;当水位变幅绝对值为0.05m时,糙率值变化约为0.0012~0.0015㊂水位值与实际观测值偏离越大,糙率变化值越大,这符合水力规律㊂各段糙率值变化幅度较为一致,且范围较小,说明本文提出的2种估计方法对水位输入值敏感性不高,表现较为稳定㊂表5㊀糙率值随水位输入值的变化Table5Change of the n value with the input value of the water level水位变化值/m独立估计法联合估计法第1段第2段第3段第1段第2段第3段0.020.000600.000540.000500.000460.000400.00051-0.02-0.00059-0.00056-0.00057-0.00061-0.00051-0.000570.050.001480.001360.001280.001500.001240.00136-0.05-0.00149-0.00140-0.00139-0.00153-0.00130-0.001435㊀结㊀㊀论针对水动力模型的实时校正问题,本文提出了2种分段估计糙率的方法:独立估计法和联合估计法㊂以南水北调中线的长距离输水系统为例,进行糙率分段估计的研究㊂主要结论如下:(1)本文提出的2个分段估计糙率方法可有效㊁实时地估计渠池中间未测量断面的水位和各渠段的糙率值,使得模型同步贴合系统的实际状态㊂处于合理范围内的糙率估计值体现该方法适用于类似南水北调中线的长距离输水系统㊂(2)相较于单一的经验值,使用EnKF的分段估计方法可有效提高一维水力模型的精度,改善幅度在20%~50%之间㊂且对于不同长度㊁不同流量的渠道,精度都有明显的提升效果,说明方法对南水北调中线等大型调水工程具有一定适用性㊂(3)本文对比所提2种估计方法,二者优势各有不同㊂独立估计法计算过程更稳定,误差累积程度更小,适用于复杂多渠池系统并行估计的情况,适合大型输水渠系;联合估计法受流量数据影响较小,水位估。
河道水动力模型
河道水动力模型水动力模型是一种模拟水流运动的工具，是通过模拟水的流动进行数量分析的一种模型。
水动力模型主要应用于河流、水库、湖泊及海洋等水体环境中，是水利工程、环境管理、灾害评估及水文预报等领域中的重要手段。
本文将就河道水动力模型进行详细阐述。
河道水动力模型主要分为1D、2D和3D三种类型。
1D模型是一种河道模型，仅模拟河道中流速和水位的一维变化，即只考虑河道中沿流向的变化，并不考虑沿横向和垂向的变化。
1D模型简单易懂，计算速度快，适用于狭长的河道。
3D模型是一种三维模型，模拟了河道中流速、水位和水深的三维变化，可以模拟两条河道之间的交叉流动，适用于较为复杂的河道系统。
河道水动力模型中的参数包括了水力要素、河道形态要素和边界条件等三个方面，具体内容如下：（1）水力要素：包括流量、水位和流速等要素。
流量是指在河道上某一位置跨过截面的单位时间内水的体积，单位为m3/s。
水位是指水面高度与参考面之间的距离，单位为m。
（2）河道形态要素：包括河道宽度、水深和横断面形状等要素。
河道宽度是指河道在水平方向上的跨度，单位为m，宽度越大，流量增加，水动力特性越复杂。
水深是指从水面到河床的垂直距离，单位为m，水深越深，流速越慢。
横断面形状指的是从河床到水面的横截面形状，通常采用河道弧度半径和倾角两个参数来描述。
（3）边界条件：包括入流量和出流量等边界条件。
入流量是指进入模型计算区域的流量，通常需要根据实际调查数据给定。
出流量是指从模型计算区域流出的流量，通常需要通过模型计算结果进行预测。
河道水动力模型主要应用于以下方面：（1）水库调节、水文预报和洪涝预警；（2）水生态环境保护以及水资源管理；（3）河道港口和水道工程的优化设计；（4）水电站、泵站以及风力发电场的优化设计。
四、总结河道水动力模型是一种有效的工具，可以帮助我们更好地了解河道中水的流动规律，分析水文过程和洪涝预测，还可以优化水文环境设计以及工程设计，对相关领域发展起到了积极的作用。
农田生态排水沟渠研究进展
其不合理的管理 措 施,生 境 条 件 日 渐 恶 化,功 能 严 重
12 06
收稿日期:2019-
的研究进展进行论述,为其进一步研究提供参考。
t
[ 1]
。 传统排水沟 渠 由 于 长 期 暴 露 在 环 境 中,加 上 对
本研究结合近年来的参考文献,对农田生态排水沟渠
基金项目:国家自然科学基金( 51979168) ;上海市自然科学基金( 19ZR1443900) 。
生植物组成,在沟底和沟壁均留有圆孔或方孔状水泥
保证作物的产量。 然而,这些物质在农业领域应用期
板,可以稳定结构 和 增 加 过 水 面 积,有 利 于 植 物 的 种
间或之后,可能无意中通过喷雾漂移或径流进入邻近
植 [ 29] 。 近年来,国内学者对生态排水沟渠沟底、沟 壁
的地表水 [ 11] 。 杀虫剂通过减少大型水生脊椎动物 的
have dual functions of drainage and ecological wetland. Vegetated drainage ditches are recommended as agricultural best
management practices to control irrigation and rainwater to intercept runoff pollutants such as pesticides, suspended sediments,
2. 1. 3 其他径流污染物拦截效果
在,造成藻类迅速繁殖、水质恶化,进而导致水体富营
有关研究表明,与 无 植 被 的 沟 渠 相 比,生 态 排 水
养化。 因此,如何去除水体中的氮磷元素成为防治沟
基于圩区产流与调蓄的大型平原河网水文水动力耦合模型研究
基于圩区产流与调蓄的大型平原河网水文水动力耦合模型研究罗志洁;刘海生;杜世鹏
【期刊名称】《水电能源科学》
【年(卷),期】2024(42)1
【摘要】构建可靠的水文水动力模型是减轻平原河网洪涝灾害的必要手段。
以太湖流域杭嘉湖区为例,采用MIKE11和ArcGIS,通过河网概化、集水区划分、圩区内外独立的产汇流计算和调蓄分析等环节构建了杭嘉湖平原河网水文水动力耦合模型,选用“菲特”和“烟花”台风实测洪水数据验证了模型可行性。
结果显示,模拟水位与实测水位绝对值相差0.01~0.09 m,水量结果误差为5.4%,表明模型准确可靠。
本模型可为该地区防洪调度、工程规模论证等相关工作提供技术支撑,也可为相似地区水文水动力耦合模型的构建提供理论指导。
【总页数】4页(P14-17)
【作者】罗志洁;刘海生;杜世鹏
【作者单位】浙江同济科技职业学院;杭州市萧山区农业农村局
【正文语种】中文
【中图分类】TV121;TV212.53
【相关文献】
1.基于耦合水动力模型的药湖联圩区洪水风险分析
2.基于MIKE 21的圩区河网水动力调控方法研究
3.平原感潮河网地区一维、二维水动力耦合模型研究
4.平原感潮河网水文水动力耦合模型的研究与应用
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于水动力模型的农田水利沟渠特性分析
为了促进农田水利沟渠能够得到畅通的排放，利用水动力模型分析了排放沟渠形态改造前后的流场变化，并通过调查探索整修先后农田水利沟渠内水流速度的快慢，证实了水动力模型在暢通农田水利沟渠中的有效作用。
标签：水动力模型；农田水利沟渠；分析
1 背景简介
在我国某市的风景区中有两个重要的雨污合流排放口，这两个排放口的水流都是依靠沟渠排入某湖的。
据相关数据表明，该沟渠大致有320m长，最宽处可达到45m。
沟渠呈现出蜿蜒曲折的状态，中间有一小岛。
如此的形态布局，经常导致水流通道被堵塞，水流无法正常通行，渠道内部沉积的厚重的淤土泥沙长年没有得到良好的清理，其数量与日剧增。
因此，淤泥成为了雨污水中最主要的沉积物，也是湖水最主要的污染源之一。
合流制雨污水中存在很大比例的小型颗粒物质。
为此，为尽量减少这些固体物质对湖水水体的污染，也为了减少湖底厚重的淤泥淤积，急需动用切实可行的工程措施来对沟渠中的沉淀地进行改造、修整，以期降低颗粒类污染源对湖水的污染。
为了使固体颗粒物能够顺利的在沉淀地内下沉，对该流域内的水体流速具有较高的要求。
只有流速达到了一定要求，就能在较短时间内使颗粒物沉积下来，为彻底清理区域内的淤泥提供便利。
水动力模型是一种用于描述不同水体、水文特性及流场空间布局规律的数理模型。
在探究湖水污染物具体布局的过程中，首先要研究不同类型水体、水文的特殊性质，掌握水体中流场的空间布局特色，为正确把握湖水污染物的具体分布特征打下基础。
所以，在分析农田水利沟渠特性时，我们先要利用水动力数学模型对该区域水体特性与流场分布作一定的研究调查。
3 分析水动力学模型RAm2的建立过程
3.1 导入所需要的数据
在RAm2中，除了可以输入文本型数据外，还能输入图形文件，如CIS、CAD、TIFF、JPEG······具体而言，在实际操作中，可以将DWG等各类格式的具体地形利用CAD等图形文件转变为DXF格式的文件，并将这些文件导入到RAm2中，利用软件对其进行散点化处理，为下一步划分网格打下基础。
3.2 合理划分网格
首先，在操作过程中，可以将所要调整的区域利用map模块进行二维有限元网格的划分。
接着，将划分完毕的网格切换至mesh模块项下，以便有效的纠正、整改初步划分的有限元网格。
在RmA2模型中，其主要边界选用的是四边形网格，而非三角形网格。
因此，在进行边界网格划分时，必须采用自动、手动
的形式，先将三角形网格转变为四边形的形式。
3.3 确定具体的边界范围和选用材料的属性
在实际处理该市湖水管制时，根据具体的地质情况，按最大限度的流量确定溢流口和机排口。
同时，依据以往成功经验，RmA2中Peclet数值一般处于15-40的范围内。
另外，曼宁系数对湖水水流速度的大小与方向有重要的影响作用，是一个用来反映河床具体摩擦情况的参考系数。
在河床比较平坦且杂草并不茂密的地形情况，RmA2模型一般采用粗糙比率为0.015-0.020的范围。
其中，这两个参考数值都无法通过直接测量得到，而是要在进行无数次反复试算的基础上获得的。
在该区域中，经过多次试算，将这两个参数值分别确定为35和0.020。
3.4 水动力模型RmA2的具体施行
在全部完成水动力模型参考数值设定以后，必需严格检查RmA2模型的运行功能，及时处理自动检查网络与边界要求设置不完善等问题。
上述流程是每次施行模拟功能之前都必须要认真完成的工作任务。
一旦水动力模型在实际施行过程中出现了一定程度的失误，则需要依据设备所提示的错误信息，对水动力模型依次进行有关的修正与处理，然后再对RmA2模型进行细致的检查，一直到所有错误全部得到妥善解决方可进行下一个步骤的处置。
如果，在一开始模型就没有出现错误，那么就可以直接运行水动力模型，使RmA2充分发挥其功能。
在上述检查全部完毕以后，则可进行RmA2模型的具体运行了。
同时，要将水动力模型运行够产生的数据结果以*.sol的形式进行文件存储。
一旦顺利完成该存储后，日后就可以通过直接调用该文件，来读取施行的运行结果，以便深入分析探究模型运行的具体情况。
如此一来，既可以研究水动力模型对畅通农田水利沟渠的重要作用，也可以为相关农田水利沟渠特性的分析探究提供借鉴价值，用以更好的促进相关领域的技术发展。
3.5 基于水动力模型的农田水利沟渠特性的结构分析
在进行结构分析之前，首先要将原先农田水利沟渠中间高起的各类土堆搬运至排放口区域的低洼处。
然后，再将溢流口与排放口的农田水利沟渠进行妥善的调整、修理，对水利沟渠做好合理的疏导工作，使其整体形成一个“胃囊”形态的沉淀地形。
与此同时，还应该将若干个排放口所积聚的雨污水进行正确的疏流，尽最大限度的将这些雨污水排至沉淀池区域内。
依旧以某市某湖沟渠改造前后的变化为例，在利用水动力模型对农田水利沟渠进行大规模、全面改造之前，该流域内最大的水流速度为0.022m/s，而在完成改造、整治之后，同一区域地段的最大水流速度立即降低到了0.008m/s，其流速的降低幅度十分明显。
这样的水流速度特别容易使固体颗粒污染物质在短期内迅速沉淀下来，从而避免了因这些固态污染物质随水流流入湖内，而使湖水发生变质等问题，有效的防止了湖水变为污染水的情况，排除了固态污染物质成为该湖最大的污染源的问题。
4 结束语
基于水动力RmA2模型基础上的模拟实验结果表明，利用该模型不仅能够很好的分析农田水利沟渠的特性，同时也为对比改造前后农田水利沟渠情况的变化提供了良好的参考依据，为改造工程提供了有利的支持方案。
裴毅（1960-），男，教授，湖南农业大学工学院。