平原河网水环境模型进展
平原河网地区水利工程水生态环境效应评估指标构建

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平原河网地区水利工程水生态环境效应评估指标构建
基金项目: 水利部公益性行业专项经费项目 (!$%$$%$!A) 作者简介: 韩龙喜 (%&:@ —) , 男, 江苏扬州人, 教授, 博士, 主要从事环境水利学研究。 *BCD=5: ED?54?FG=H >=?D6 I4C
况的主要动因。水利工程的建设必然影响水生态系 统, 而如何准确评价分析水利工程对水生态环境的 影响, 一直是水利工程、 水生态环境科研领域十分关 注的热点问题。 平原河网地区是我国水资源非常丰富的地区, 密布的河网为社会经济的快速发展提供了宝贵资源
! 指标体系构建原则
水工程对生态系统的效应是多层次、 多因素的, 不同指标对生态环境压力和响应的敏感性存在显著 差异, 在指标体系中的重要性也不尽相同, 必须关注 重要的和主要的指标。选取原则有: 指标体系应建立在科 " # 科学性和综合性原则: 学的基础上, 指标概念必须明确, 具有明确的科学内 涵, 能客观反映生态系统客观特征, 度量不同类型水 工程对水网地区水生态系统的效应, 尽量定量化。 指标体系作为一个整 $# 完备性和代表性原则: 体, 要比较全面地反映被评价区域的发展特征, 既能 反映环境质量状况, 也能反映未来的发展特征。同时 指标设置力求少而精, 选取的指标应具有较高的代表 性, 有效反映不同水工程对生态环境的影响, 能客观 反映水利工程建设和水生态环境质量的关系。 度量水工程水生态环境质量影 % # 独立性原则: 响的指标往往存在信息上的重叠, 所以要尽量选择 ・ ,, ・
平原河网水环境模型进展

平原河网水环境模型进展摘要:介绍了平原河网水环境模型中常用的水动力学模型、水质模型和河网水动力学-水质模型,总结了水环境模型所存在的问题及建议。
关键词:平原河网,模型,水动力学,水质水环境模型的研究是进行水质预测、水环境管理与规划的重要内容。
无论对开发建设的工程项目进行水环境质量的预测评价,还是对连续的或者突发性的排污进行水质影响的描述和评价,以及在进行污染控制的系统分析或制定区域水污染控制系统规划等过程,都涉及到水环境质量在时间和空间上的变化问题。
平原河网地区通常是城市发达、人口众多的地区,同时又是地势较低、湖泊密布、易于发生洪涝灾害的地区。
平原河网水环境的主要特点:河湖相串、河道纵横交错;地势平坦,受潮汐等因素的影响,水流向顺逆不定;污染源分点源和面源排放,而且排放是非恒定的;水体受到不同程度的污染,以富营养化为主;水体可能处于好氧、缺氧、厌氧三种不同状态;水质变量是多组分的,影响因素是多参数的[1]。
由于河网模拟区域范围很大,大多数情况下只能采用数值方法进行模拟。
水环境模型可分为水动力学模型和水质模型,水动力学模拟是水质模拟的基础和前提。
水动力学模型的建立涉及控制方程组的简化、方程组的离散和求解、初始和边界条件的确定、参数率定和模型验证等一系列问题。
下面从水动力学模型、水质模型和河网水动力学-水质模型三个层面,介绍国内外的研究进展。
1.水动力学模型:河网非恒定流水力数学模型大体可以分为节点-河道模型、单元划分模型、混合模型以及人工神经网络模型四类。
节点-河道模型比较常用,其基本思想是:将河网中的每一河道视为单一河道,其控制方程均为一维Saint-Venant方程组;河道连接处称为节点,每个节点处均应满足水流连续性方程和能量守恒方程。
节点-河道模型计算精度较高,但建模过程比较繁琐,且对于模拟湖泊、滩地等非河道水体有局限性[2]。
单元划分模型最早由法国水力学专家Jean于1975年提出,其基本思想是:将水力特性相似、水位变化不大的某一片水体概化为一个单元,取单元几何中心的水位为单元代表水位,给出水位与水面面积关系。
潮汐平原河网水质模拟研究展望

潮汐平原河网水质模拟研究展望作者:谢飞李冰王向华来源:《环境与发展》2018年第03期摘要:本文论述了河网地区水动力、水质模拟方法的发展过程及其在生产实践中的应用状况,提出了潮汐河网水质模拟存在的问题,并从理论与应用角度分析了潮汐河网水质模拟的发展趋势。
关键词:潮汐河网;水流;水质;数值模拟中图分类号:X12 文献标识码:A 文章编号:2095-672X(2018)03-0204-02DOI:10.16647/15-1369/X.2018.03.121Abstract: This paper discusses the development process of hydrodynamics and water quality in the river network and its application in production practice. The existing problems in the simulation of water quality in tidal river network are put forward. The water quality of tidal river network is analyzed from the view of theory and application Simulation of the development trend.Key words: Tidal river network; Water flow; Water quality; Numerical simulation人类得以生息繁衍非常重要的一个场所就是河网,这也是我国社会经济及文化都比较发达的区域。
但是,对水质造成的污染也是最为严重的地区。
随着水环境质量的恶化现象越来越严重,对河网地区的环境以及经济的持续性发展都造成了非常大的阻碍。
为了使平原河网的水污染得到有效的治理及改善,就一定要对平原河网水污染的控制理论以及技术深入进行研究,其中研究水质模拟的方法就是非常关键的一部分。
基于SWAT模型的平原河网区水文过程分布式模拟

基于SWAT模型的平原河网区水文过程分布式模拟SWAT模型(Soil and Water Assessment Tool)是一种被广泛应用于水文过程模拟的分布式模型。
它可用于评估不同地区的水文循环、水质和土地利用变化对水资源管理的影响。
在平原河网区,SWAT模型可以用来模拟降雨、蒸发、径流和溶质输移等水文过程,以帮助决策者了解和预测水资源的可持续利用。
本文将重点探讨基于SWAT模型的平原河网区水文过程分布式模拟的方法和应用。
首先,进行SWAT模型的建立是模拟平原河网区水文过程的第一步。
SWAT模型基于GIS技术,以分布式方式对流域进行划分,并将流域划分为许多亚区。
每个亚区包括水文过程的输入和输出点,如降雨、蒸散发和流出等。
模型还需要准备输入数据,如降雨数据、土壤类型、植被覆盖和地形等。
这些数据可以通过气象站、遥感和地形分析等手段来获取。
运行模型时,可以使用不同的模型参数来模拟不同的水文过程,如径流系数、蒸发系数和土壤含水量等。
当SWAT模型建立完成后,下一步是对平原河网区的水文过程进行模拟。
模拟需要考虑不同的情景和条件,如不同的降雨强度、土地利用变化和气候变化等。
通过运行模型,可以得到不同时期和不同条件下的降雨和蒸发量、径流系数和溶质输移等参数。
模型的输出可以用来预测水资源的可持续利用、水质污染和洪水风险等问题。
在应用方面,基于SWAT模型的平原河网区水文过程分布式模拟可以用来辅助水资源管理和决策。
模拟结果可以揭示流域的水文循环特征、水资源利用情况和水质状况等信息。
例如,模拟可以帮助决策者了解不同流域区域的水资源供需情况,评估不同水利工程对水资源利用的影响,制定合理的水资源分配计划。
此外,模拟还可以用于预测洪水风险,指导防洪措施的制定和调整。
需要注意的是,基于SWAT模型的平原河网区水文过程分布式模拟需要精确地获取输入数据,并对模型进行合理的参数调整和验证。
此外,模型的运行需要大量的计算资源和时间。
大型平原河网地区水量水质耦合模拟及联合调度研究

大型平原河网地区水量水质耦合模拟及联合调度研究大型平原河网地区水量水质耦合模拟及联合调度研究一、引言大型平原河网地区是我国重要的农业和经济发展区域,也是淡水资源分布相对集中的地带。
随着人口增长和经济发展的不断推进,该地区面临着严重的水资源压力和水环境污染问题。
为了合理利用水资源、保护水环境,进行水量水质耦合模拟并进行联合调度研究是非常重要的。
本文将对大型平原河网地区的水量水质耦合模拟和联合调度研究进行详细探讨,以期为该地区的水资源管理和水环境保护提供参考和支持。
二、大型平原河网地区水量水质耦合模拟1. 模型建立大型平原河网地区拥有复杂的水系和丰富的水域资源,为了准确模拟水量水质的变化、预测未来的水资源状况和水环境质量,需要建立合适的模型。
首先,需要建立水量模拟模型。
该模型应考虑水文过程、气象条件、土壤特性、地下水补给等因素,利用计算流体动力学方法进行模拟,确定流域内水的流动和分布情况。
其次,需要建立水质模拟模型。
该模型应考虑水质污染源的分布、水质污染物的传输过程、生态环境的影响等因素,利用水动力学和水质动力学方法进行模拟,确定水质的空间分布和变化趋势。
最后,将水量模拟模型和水质模拟模型进行耦合,建立水量水质耦合模拟模型。
该模型综合考虑了水量和水质之间的相互作用关系,能够更准确地模拟水资源的变化和水环境的演变。
2. 参数估计和模拟结果在建立水量水质耦合模拟模型后,需要对模型的参数进行估计和校正,以提高模拟结果的准确性。
首先,通过采集流域内的水文数据、水质监测数据和地理信息数据,确定模型中的参数值。
这些数据可以通过现场观测、实验室分析和遥感技术获取。
然后,利用经验公式、统计方法、优化算法等技术手段对参数进行估计和优化。
通过与实测数据进行对比,不断调整参数,使模拟结果与实际情况更加吻合。
最后,利用确定的参数值对水量水质耦合模拟模型进行运行,得到模拟结果。
模拟结果可以包括流域内各水文水质指标的空间分布、时序变化等信息,为下一步的联合调度研究提供参考。
平原河网地区的水系规划研究

平原河网地区的水系规划研究平原河网地区的水系规划研究引言:随着工业化和城市化的发展,水资源及水环境问题越来越引起人们的关注。
在平原河网地区,水系规划研究成为保护和管理水资源的关键。
本文将着重探讨平原河网地区的水系规划研究,包括水资源保护、水环境治理和水文建设等方面。
一、平原河网地区的水资源保护水资源保护是水系规划的首要任务。
平原河网地区水资源丰富,但也受到了多种因素的威胁,如过度开发和污染。
因此,水资源保护迫在眉睫。
(一)科学调查与评估科学调查与评估是实施水资源保护的基础。
首先,对平原河网地区的水资源进行综合调查,包括水文、水质、水量等方面。
其次,根据调查数据,评估水资源的开发利用潜力和承载力,为水资源的合理配置提供科学依据。
(二)建立保护区建立水资源保护区是实现水资源永续利用的关键。
通过划定保护区边界,禁止或限制一些对水资源影响较大的活动,如挖井、农药使用等。
同时,增加水资源保护区的宣传力度,提高公众对水资源保护的认识和意识。
(三)加强保护措施通过加强水资源保护措施,促进水资源的持续利用。
例如,建设水源涵养区,保护水源地的生态环境。
此外,加强水污染治理,减少化学物质和废水排放,保护水质。
二、平原河网地区的水环境治理水环境治理是水系规划的又一重点。
随着工业生产和城市化的迅速发展,水环境污染问题日益突出,水环境治理任务十分紧迫。
(一)强化污水处理加强污水处理是改善水环境质量的关键。
通过建设污水处理厂、改造管网等方式,提高污水处理能力和效率,减少污水对河道的直接排放,改善水质。
(二)推进工业治理工业废水是水环境污染的重要来源之一。
因此,加强对工业废水的管理十分重要。
通过加强对工业园区的监督,推动工业企业进行污水处理设施的建设和运营,减少工业废水的排放。
(三)加强农业指导农业农村是平原地区的重要组成部分,也是水环境污染的重要来源。
因此,加强农业指导,推广节水灌溉和有机农业等可持续农业模式,减少农业对水环境的影响。
一种新的平原河网水质模型——组合单元水质模型

一种新的平原河网水质模型——组合单元水质模型
金忠青;韩龙喜
【期刊名称】《水科学进展》
【年(卷),期】1998(9)1
【摘要】根据平原河网的水力、水质特性,论述了用单元划分法求解单元水质特性的可行性,首次提出并建立了平原河网组合单元水质模型,并将该模型应用于江苏某河网的水质计算,取得了满意的成果。
【总页数】6页(P35-40)
【关键词】平原河网;河网;水质模型;水质计算
【作者】金忠青;韩龙喜
【作者单位】河海大学
【正文语种】中文
【中图分类】P343.1;TV131.65
【相关文献】
1.水动力水质模型在温黄平原河网入河污染负荷削减中的应用 [J], 杜文娟;陈黎明;陈炼钢;金秋;周芬;田传冲
2.基于杭嘉湖平原河网模型的嘉善水厂断面水质达标分析 [J], 朱铭铭;逄勇;谢蓉蓉;王健健;徐凌云
3.感潮平原河网水流水质计算模型应用研究 [J], 苏飞;王士武;徐海波;陈雪
4.河网概化密度对平原感潮河网水量水质模型的影响研究 [J], 吴挺峰;周锷;崔广柏;
王海兵
5.东南沿海平原河网区域水质水量模型研究 [J], 林希晨;倪红珍;王琳;陈根发因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
平原河网地区景观格局变化与多尺度环境响应研究以上海地区为例

平原河网地区景观格局变化与多尺度环境响应研究以上海地区为例一、本文概述本文旨在探讨平原河网地区景观格局变化及其多尺度环境响应,以上海地区作为具体的研究案例。
上海,作为中国的经济、金融、贸易和航运中心,其快速的城市化进程对自然环境和生态系统产生了显著影响。
特别是其独特的平原河网地理环境,使得该地区的景观格局变化及其环境响应研究具有重要的理论和实践意义。
本文将首先回顾平原河网地区景观格局变化的相关理论和研究方法,包括景观生态学的基本理论、遥感与GIS技术在景观格局研究中的应用等。
然后,通过收集和分析上海地区的历史和现状数据,揭示其景观格局的时空变化特征,包括土地利用/覆盖变化、河网水系变化等。
在此基础上,本文将进一步探讨景观格局变化对多尺度环境的影响,包括生态系统服务功能的改变、水文循环的影响、气候变化的响应等。
通过构建数学模型和实证分析,揭示景观格局变化与环境因素之间的内在联系和相互作用机制。
本文将对上海地区景观格局变化的环境影响进行评估,并提出相应的政策建议和管理措施,以期为平原河网地区的可持续发展和生态保护提供科学依据和决策支持。
总体而言,本文旨在通过系统深入的研究,揭示平原河网地区景观格局变化及其多尺度环境响应的规律和机理,为相关领域的学术研究和实际应用提供有益的参考和借鉴。
二、研究区域与数据来源本研究以中国的经济中心——上海地区为具体研究对象,深入探讨平原河网地区的景观格局变化及其多尺度环境响应。
上海位于中国东部的长江三角洲地区,是一个典型的河网密布的平原城市。
其独特的地理位置和发达的经济活动,使得该地区的景观格局及其环境响应具有显著的研究价值。
在数据收集方面,本研究采用了多源、多时相、多尺度的数据。
主要包括高分辨率遥感影像、地理信息系统数据、气象观测数据、水文数据以及社会经济统计数据等。
其中,遥感影像用于提取和研究区域内的土地利用/覆盖信息,反映景观格局的动态变化;地理信息系统数据提供了地形、地貌等基础地理信息;气象和水文数据用于分析气候和水文条件对景观格局变化的影响;社会经济统计数据则用于揭示人类活动对景观格局变化的驱动作用。
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平原河网水环境模型进展
摘要:介绍了平原河网水环境模型中常用的水动力学模型、水质模型和河网水动力学-水质模型,总结了水环境模型所存在的问题及建议。
关键词:平原河网,模型,水动力学,水质
水环境模型的研究是进行水质预测、水环境管理与规划的重要内容。
无论对开发建设的工程项目进行水环境质量的预测评价,还是对连续的或者突发性的排污进行水质影响的描述和评价,以及在进行污染控制的系统分析或制定区域水污染控制系统规划等过程,都涉及到水环境质量在时间和空间上的变化问题。
平原河网地区通常是城市发达、人口众多的地区,同时又是地势较低、湖泊密布、易于发生洪涝灾害的地区。
平原河网水环境的主要特点:河湖相串、河道纵横交错;地势平坦,受潮汐等因素的影响,水流向顺逆不定;污染源分点源和面源排放,而且排放是非恒定的;水体受到不同程度的污染,以富营养化为主;水体可能处于好氧、缺氧、厌氧三种不同状态;水质变量是多组分的,影响因素是多参数的[1]。
由于河网模拟区域范围很大,大多数情况下只能采用数值方法进行模拟。
水环境模型可分为水动力学模型和水质模型,水动力学模拟是水质模拟的基础和前提。
水动力学模型的建立涉及控制方程组的简化、方程组的离散和求解、初始和边界条件的确定、参数率定和模型验证等一系列问题。
下面从水动力学模型、水质模型和河网水动
力学-水质模型三个层面,介绍国内外的研究进展。
1.水动力学模型:
河网非恒定流水力数学模型大体可以分为节点-河道模型、单元划分模型、混合模型以及人工神经网络模型四类。
节点-河道模型比较常用,其基本思想是:将河网中的每一河道视为单一河道,其控制方程均为一维saint-venant方程组;河道连接处称为节点,每个节点处均应满足水流连续性方程和能量守恒方程。
节点-河道模型计算精度较高,但建模过程比较繁琐,且对于模拟湖泊、滩地等非河道水体有局限性[2]。
单元划分模型最早由法国水力学专家jean于1975年提出,其基本思想是:将水力特性相似、水位变化不大的某一片水体概化为一个单元,取单元几何中心的水位为单元代表水位,给出水位与水面面积关系。
将计算河网分解为一定数量的单元,再进行分组,然后确定各单元间的连接类型,采用谢才公式模拟单元间流量交换。
对每个单元给出微分形式的质量平衡方程,经有限差分法离散后得到以单元水位为基本未知量的方程组,辅以边界条件,进而求解各单元的代表水位和单元间流量[3]。
混合模型是根据平面河网的特点,将节点-河道模型和单元划分模型取长补短,有机综合构成的数学模型。
建立混合模型的基本思想是:将平原河网的水域区分为骨干河道和成片水域两类,对前者采用节点-河道模型;对后者采用单元划分的方法将其划分为单元,再引入当量河宽的概念,把成片水域的调蓄作用概化为骨干河道的
滩地,纳入节点-河道模型一并计算。
人工神经网络是采用计算机来模拟生物神经网络的结构和功能,由大量神经元构成的并行分布式系统。
人工神经网络与平原河网在结构上有许多相似之处,两者都是由各个内部单元通过并联或串联形成一个相互制约的整体网络结构,通过调整系统内部各个“神经元”之间的相互作用以达到系统输入变量和输出变量之间的最优化或平衡。
因此,人工神经网络理论可用于复杂河网水动力模型的数值模拟。
但天然河网十分复杂,河流湖泊众多,很难直接应用神经网络模拟河网的各种参数,必须根据实际工程问题研究的需要、河道湖泊之间的相互关系以及数值计算的需要,对河网进行概化。
2. 水质模型
任何水质模型都是依据物质质量守恒和能量守恒原理,通过流体力学中的连续方程、运动方程、能量方程推导得出。
目前比较流行的水质模型主要有streeter-phelps模型、qual模型、wasp模型、rwqm模型等。
streeter-phelps模型是最早的水质模型,做了如下假设:do
浓度仅取决于bod反应与复氧过程,并认为有厌氧微生物参与的bod 衰变反应符合一级反应动力学;水中溶解氧的减少是由于含碳有机物在bod反应中的细菌分解引起,与bod降解有相同速率;由于氧亏和湍流而引起复氧,复氧速率与水中氧亏成正比。
此后有各种s-p 模型修正形式,如thomas修正形式增加了一项因其它因素如沉淀、
悬浮、吸附及再悬浮等过程引起的bod速率变化;dobbins-camp修正形式添加了因底泥释放bod和地表径流所引起的bod变化,同时考虑了藻类光合作用和呼吸作用引起的溶解氧变化。
qual模型由美国环保局研究开发,应用最广的是qual2e和qual2k,qual2k是qual2e的发展增强版本。
qual2e只适用于模拟稳态流的点源污染问题,在模拟河水流量以及污染负荷瞬时变化等非稳态情况时,模型将暴露其局限性,并且在模拟暴雨、洪水等造成的非点源污染时,这种局限性将变得更加明显。
quel2k不仅适用于混合的枝状河流系统,而且允许多个排污口、取水口的存在以及支流汇入和流出,尤其对藻类—营养物质—光三者之间的相互作用进行了矫正,并在模拟过程对输入和输出等程序有了进一步改进[4]。
wasp是由美国环保局负责开发的一个综合型水质模拟模型,可模拟河流、水库及湖泊的水质变化,可研究点源和非点源问题。
同时,它既可用作为稳态模型,也可作为动态模型使用。
wasp由两部分组成:水动力模型程序dynhyd、水质模型程序wasp,wasp又由toxi模块和eutro模块组成,dynhyd水动力模块集成于整个程序中。
wasp可模拟一维、二维和三维的水质变化,建立模型方程的最基本准则是物质守恒定律 [5]。
国际水协(iwa)河流水质模型组2000年推出了河流水质1号模型(rwqm1),从活性污泥数学模型(asm)中发展而来,目的是为了建立一个通用、标准的河流水质模拟平台。
rwqm1主要取得了
三个重要成果:首先,模型建立了一种通用的模拟方法,为人们采集数据、选择动力学模型和物理传输模型提供了依据;其次,建立了一个标准、通用并与活性污泥模型(asm)兼容的生化反应模型;第三,为促进模型的实际应用,rwqm1对生化反应模型做了一系列的简化,以推广应用,并且在不同的简化程度上有着成功的应用案例。
3. 河网水动力学-水质模型
河流水质的变化取决于物理的迁移、交换过程以及化学、生物和生物化学转变过程,即一个合适的水环境模型的控制方程应该包括水动力和水质过程。
目前比较常用的方式是一维圣维南方程组结合s-p模型或者其修正形式的方程。
在此基础上,严文武等[6]开发了感潮河网水量、水质统一的hwnqow模型;徐一剑和曾思育等[7]结合确定性模型与不确定性分析的优点,以不确定性分析为框架,结合saint-venant方程组,开发了一维动态环状河网水质模型,有效解决了环状河网水文条件复杂和监测数据稀缺的问题。
4.存在问题及建议
目前平原河网水环境的模拟主要集中在一维,即假定任何排放物会在河流截面瞬时达到均匀混合,实际上,排放物与河流的横向混合往往需要一段很长的距离,该距离与河宽的平方近似成正比。
因此,基于现有水质模型计算出的排放物的平均浓度,往往远低于河流中的最高浓度[8]。
所以,对不同河宽的河段合理选择一维或者二维进行模拟,更符合实际情况。
在河网各类水质模型中应用最多的是有机污染模型,其中大量应用的是比较简单的streeter-phelps模型和thomas模型。
一方面由于模型的过于简化不能够描述更多的生物过程,如底泥释放、藻类生长等,另一方面水质基本上都以bod作为状态变量,因而不能完全符合质量守恒原理。
而模型的复杂化又进一步加大了求解的难度和速度。
同时,模型复杂参系数增加也加大了模型的不确定性,这就是说,不是模型越复杂模拟得越精确。
所以应该结合实际情况,在满足预测要求情况下合理的简化或者应用合理的多状态变量模型。
参考文献:
[1] 李炜主编.环境水力学进展[m],武汉:武汉水利电力大学出版社,1999.
[2] 吴作平,杨国录,甘明辉.河网水流数值模拟方法研究[j],
水科学进展,2003,14(3):350-353.
[3] 韩龙喜,张书农,金忠青.复杂河网非恒定流计算模型—单
元划分法[j],水利学报,1994,(2):52-56.
[4] 陈月,席北斗等.qual2k模型在西苕溪干流梅溪段水质模拟中的应用[j],环境工程学报,2008,2(7):1000-1003.
[5] 于顺东.wasp水质模型应用与do模型评价[d],天津大学,
硕士学位论文,2007.
[6] 严文武,邹长国.水动力模型在平原感潮河网地区的研究与应用[j],浙江水利科技,2007,(4):8-10.
[7] 徐一剑,曾思育,张天柱.基于不确定性分析框架的动态环状河网水质模型-以温州市温瑞塘河为例[j],水科学进展,2005,16(4):574-580.
[8] 詹世平,周集体.河流水质模型及存在问题[j],浙江水利科技,2004,(4):1-3.。