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Volume 32 Issue 5
Sep.  2021
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ZHANG Jinliang, LUO Qiushi, CHEN Cuixia, AN Cuihua. Research on joint dynamic control of reservoir groups and river channel in the Middle and Lower Yellow River[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(5): 649-658. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.05.001
Citation: ZHANG Jinliang, LUO Qiushi, CHEN Cuixia, AN Cuihua. Research on joint dynamic control of reservoir groups and river channel in the Middle and Lower Yellow River[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(5): 649-658. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.05.001

Research on joint dynamic control of reservoir groups and river channel in the Middle and Lower Yellow River

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.05.001
Funds:

the National Key R & D Program of China 2016YFC0402503

the National Key R & D Program of China 2016YFC0402408

  • Received Date: 2020-11-27
    Available Online: 2021-07-16
  • Publish Date: 2021-09-30
  • In order to optimize the operation mode of reservoir groups in the Middle and Lower of the Yellow River, and to give full play to the advantages and potential of the water-sediment joint regulation of reservoir groups and river channel, taking the reservoir groups and river channel in the Middle and Lower of the Yellow River as the research objects, the method of joint dynamic regulation of reservoir groups and river channel was studied, and the mutual feedback index, mutual feedback model, regulation principle and application of joint dynamic regulation of reservoir groups and river channel were constructed. In this way, we developed a water-sediment joint regulation simulation model of reservoir groups and river channel, and analyzed regulation effects of the current project in the Middle and Lower of the Yellow River. The results show that under the scenario of 800 million to 300 million tons of incoming sediment of the Yellow River in the future, the water-sediment joint dynamic regulation of reservoir groups and river channel comprehensively takes into account the reduction of siltation in the reservoir and the river course, and can extend the sediment retention period of the reservoir by 4 to 9 years. In a relatively long period of time, the coordination degree of the water-sediment relationship entering the downstream has been improved. The total siltation of the downstream river channel is less, and the minimum bank-full discharge of the river channel has increased by 200—250 m3/s.
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    XIA J Q, ZHANG X L, DENG S S, et al. Modelling of hyperconcentrated floods in the Lower Yellow River using a coupled approach[J]. Advances in Water Science, 2015, 26(5): 686-697. (in Chinese) doi:  10.14042/j.cnki.32.1309.2015.05.010
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    JIA D D, WANG Y J, JIANG E H, et al. Numerical study on the sedimentation pattern of Xiaolangdi Reservoir on the Yellow River[J]. Advances in Water Science, 2020, 31(2): 240-248. (in Chinese) doi:  10.14042/j.cnki.32.1309.2020.02.010
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    ZHANG J L. Sediment design theory and key technology of sediment laden river water control project[M]. Zhengzhou: The Yellow River Water Conservancy Press, 2019: 133-137. (in Chinese)
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    CHEN C X, AN C H, LUO Q S, et al. Study on the effect of the water and sediment regulation in the Yellow River[J]. Journal of Sediment Research, 2019, 44(2): 69-74. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NSYJ201902010.htm
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Research on joint dynamic control of reservoir groups and river channel in the Middle and Lower Yellow River

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.05.001
Funds:

the National Key R & D Program of China 2016YFC0402503

the National Key R & D Program of China 2016YFC0402408

Abstract: In order to optimize the operation mode of reservoir groups in the Middle and Lower of the Yellow River, and to give full play to the advantages and potential of the water-sediment joint regulation of reservoir groups and river channel, taking the reservoir groups and river channel in the Middle and Lower of the Yellow River as the research objects, the method of joint dynamic regulation of reservoir groups and river channel was studied, and the mutual feedback index, mutual feedback model, regulation principle and application of joint dynamic regulation of reservoir groups and river channel were constructed. In this way, we developed a water-sediment joint regulation simulation model of reservoir groups and river channel, and analyzed regulation effects of the current project in the Middle and Lower of the Yellow River. The results show that under the scenario of 800 million to 300 million tons of incoming sediment of the Yellow River in the future, the water-sediment joint dynamic regulation of reservoir groups and river channel comprehensively takes into account the reduction of siltation in the reservoir and the river course, and can extend the sediment retention period of the reservoir by 4 to 9 years. In a relatively long period of time, the coordination degree of the water-sediment relationship entering the downstream has been improved. The total siltation of the downstream river channel is less, and the minimum bank-full discharge of the river channel has increased by 200—250 m3/s.

ZHANG Jinliang, LUO Qiushi, CHEN Cuixia, AN Cuihua. Research on joint dynamic control of reservoir groups and river channel in the Middle and Lower Yellow River[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(5): 649-658. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.05.001
Citation: ZHANG Jinliang, LUO Qiushi, CHEN Cuixia, AN Cuihua. Research on joint dynamic control of reservoir groups and river channel in the Middle and Lower Yellow River[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(5): 649-658. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.05.001
  • 黄河水少沙多、水沙关系不协调, 导致下游河道泥沙淤积。利用黄河中下游干支流骨干水库组成的洪水泥沙调控子体系协调水沙关系, 是减轻下游河道淤积、保障黄河长治久安、推动黄河流域高质量发展的重要措施[1]。开展黄河中下游水库群-河道水沙联合动态调控研究, 根据水库和下游河道不同的冲淤状态, 动态优化水库运行方式, 充分发挥水库群-河道联合调控水沙的优势和潜力, 对完善黄河水沙调控机制具有重要的意义。

    黄河中下游水库群-河道水沙联合调控研究主要包括水库群水沙时空对接模式、水沙调控指标、水库调度方式等, 需要统筹考虑来水来沙条件变化、库区和河道泥沙冲淤规律及状态、水库综合利用效益等, 是持续提升水沙调控体系运行效果的关键和难点[2-4]。以往围绕黄河中下游水库群-河道水沙联合调控开展了诸多研究, 如在水库群水沙时空对接模式方面, 创建了调水调沙3种基本模式和人工塑造异重流技术[5-8], 开展了古贤、三门峡和小浪底等骨干水沙调控工程联合运用等系列研究[9-11];在水沙调控指标方面[12-13], 从协调下游河道水沙关系、减轻水库和河道泥沙淤积、恢复中水河槽规模等[14-16]角度, 利用多种方法研究确定了水沙调控的流量、历时、水量和水位指标[17];在水库调度方式方面, 主要根据水库的淤积状态划分水库运行阶段, 再确定不同运行阶段的调度方式[18]。以往研究成果应用于黄河中游水库群调度实践, 在黄河防洪减淤方面取得了很好的效果, 小浪底水库1999年投入运用以来, 通过中游水库群拦沙和调水调沙, 截至2020年汛前, 下游河道累计冲刷量为29.2亿t, 最小过洪能力由2002年汛前的1 800 m3/s恢复到5 000 m3/s, 减轻了黄河下游防洪压力。但是当前中下游水库群-河道水沙联合调控研究, 对下游河道冲淤状态变化考虑不足, 当河道冲淤状态变化较大时, 水库仍采用相同的调控方式, 无法充分发挥综合利用效益。当前黄河下游适宜的中水河槽规模已经形成, 同时伴随着河床的粗化及冲刷效率的降低, 下游河道减淤对水库调度的要求应由原来的“冲刷恢复河槽”转向“水库多排沙、下游河道多输沙、维持适宜的中水河槽”, 当河道冲淤状态发生较大变化时, 需要动态优化水库调控方式。此外, 在水沙调控模拟技术方面, 目前应用的黄河流域水库、河道和河口的水沙数学模型, 均是单一模型[19-21], 水库水沙调控未能实时考虑下游河道及河口行洪输沙需求, 无法系统反映水库调控与河道行洪输沙之间的互馈关系, 更无法回答水库群调控作用下水库群-河道水沙联合动态调控效果。

    本文以黄河中游水库群和下游河道为研究对象, 研究水库群-河道水沙联合动态调控方法, 建立水库群-河道水沙联合动态调控互馈指标和互馈模式, 确立调控原则和调控方式, 研发水沙联合动态调控模拟模型, 分析黄河中下游现状工程调控效果, 为完善黄河水沙调控机制提供技术支撑。

  • 黄河干流全长5 464 km, 自河源至内蒙古托克托县河口镇为黄河上游, 河口镇至河南郑州桃花峪为黄河中游, 桃花峪以下至入海口为黄河下游。黄河中下游为黄河洪水泥沙的主要来源区, 本次研究区域为黄河中下游, 研究对象为三门峡、小浪底、陆浑、故县及河口村等黄河现状水沙调控工程和下游河道。黄河下游全长786 km, 由于泥沙淤积, 现状河床普遍高出两岸地面4~6 m, 部分河段达10 m以上, 河道平均宽由上段(桃花峪至高村河段)的7.4 km减少到下段(高村以下河段)的2.7 km, 平均比降由0.2‰降低到0.1‰。

  • 水库群-河道水沙联合动态调控首先需建立动态调控互馈指标, 反馈水库群和河道的冲淤状态, 然后根据冲淤状态选择适宜的调度方式(或调控指标)。黄河下游河道冲淤状态指标一般包括冲淤量指标:总冲淤量、冲淤量空间分布(分河段、滩槽)、时间分布(年、汛期、非汛期);河道形态指标:平面形态(弯曲系数)、纵剖面形态(河道比降)、横断面形态(断面过水面积、过水宽度、水深);行洪能力指标:全断面过流能力、最小平滩流量。

    冲淤量指标直接反应河道的冲淤状态。表 1给出了黄河下游河道冲淤量统计表, 可以看出: 从冲淤量来看, 黄河下游河道善冲善淤, 年均冲淤量大, 除水库拦沙期和极端有利水沙条件下河道冲刷外, 其他时段河道以淤积为主;从分河段冲淤来看, 河段冲淤差异大, 淤积时淤积主要发生在花园口—艾山河段, 冲刷时冲刷主要发生在高村以上河段, 高村至艾山河段泥沙易淤不易冲, 也是黄河下游输沙能力最小的卡口河段;从滩槽冲淤分布来看, 不同时段滩槽冲淤差异大, 且滩槽冲淤差异对平滩流量影响明显, 主槽淤积比大即主槽淤积量占全断面总淤积量的比例大时平滩流量减小, 主槽冲刷或淤积相对少时平滩流量增加。综合考虑, 选择总冲淤量、高村至艾山河段冲淤量和主槽冲淤量作为河道冲淤状态表征备选指标。

    时段 年均冲淤量/亿t 占全下游淤积量比例/% 主槽淤积比/% 平滩流量/(m3·s-1)
    铁谢—花园口 花园口—高村 高村—艾山 艾山—利津 平均值 最大值
    1950-07/1960-06 3.61 17.2 38.0 32.4 12.4 22.7 5 440 6 000
    1960-07/1960-08 1.53 12.4 18.3 46.4 22.9
    1960-09/1964-10 -5.78 32.9 40.0 21.6 5.5 69.6 (冲刷) 7 030↑ 7 500↑
    1964-11/1973-10 4.39 21.6 46.0 16.9 15.5 67.0 4 630↓ 6 500↓
    1973-11/1980-10 1.81 -12.2(冲刷) 48.1 38.7 25.4 1.1 4 560 5 510
    1980-11/1985-10 -0.970 37.1 85.6 -46.4(淤积) 23.7 145.6(冲刷) 5 730↑ 6 800↑
    1985-11/1997-10 2.40 19.5 52.5 15.4 12.6 69.0 3 500↓ 5 000↓
    1997-11/1999-10 0.890 6.7 13.5 40.4 39.4 100.0 2 350↓ 2 400↓
    1999-10/2017-04 -1.66 29.1 44.1 13.9 12.9 100.0(冲刷) 3 390↑ 4 200↑
    注: ↑表示该时段内随着河道冲刷, 平滩流量逐渐增加;↓表示该时段内随着河道淤积, 平滩流量逐渐减小。

    Table 1.  Statistics of erosion and deposition of the lower reaches of the Yellow River

    河道形态指标主要反映泥沙冲淤对河道形态调整的影响。河道微观尺度的冲淤变形受河道整治工程、水沙条件、局部河床边界等多因素影响, 异常复杂, 目前的水库群调控技术尚难以实现对河道形态指标的精准有效控制。因此, 河道形态指标不作为水库群调度需要考虑的因素。

    河道行洪能力指标主要包括全断面过流能力和最小平滩流量, 反映泥沙淤积影响, 是水库群调度需要考虑的因素, 可以作为下游河道冲淤状态判别备选指标。

    对总冲淤量(或年均冲淤量)、全断面过流能力2个备选指标, 考虑全断面过流能力和河道泥沙总冲淤量密切相关, 河道淤积一般都会导致河道过流能力减小, 冲刷则会导致河道过流能力增大, 为避免重复选择, 在两者中选用总冲淤量作为表征指标。对主槽冲淤量和最小平滩流量2个指标, 黄河下游河道主槽冲淤量和最小平滩流量的年际变化相关性较好。鉴于最小平滩流量是评价河道行洪输沙能力的主要指标, 也是水库群调度的重要参考指标, 采用最小平滩流量作为主槽冲淤状态表征指标。根据上述分析, 最终采用的河道冲淤状态判别指标包括总冲淤量(或年均冲淤量)、高村至艾山河段冲淤量及最小平滩流量。

    水库冲淤状态表征指标可采用水库淤积量表示。三门峡水库已基本冲淤平衡, 可采用计算期内的淤积量作为冲淤状态反馈指标;小浪底水库可采用水库运用以来的累计淤积量作为冲淤状态反馈指标。陆浑、故县、河口村等支流水库泥沙淤积问题不严重, 可以不反馈冲淤状态指标。

  • 根据下游河道治理目标和冲淤状态不同, 将下游河道划分为冲刷状态、平衡状态和淤积状态, 分析不同冲淤状态下水沙调控需求, 确定调度原则。当黄河下游最小平滩流量Qbi>4 300 m3/s且河道继续冲刷, 说明河道处于冲刷状态, 为充分发挥中水河槽行洪输沙能力, 水沙调控应该追求水库多排沙、下游河道多输沙, 水库应采用较低的排沙水位, 利用水库群-河道联合进行泥沙的多年调节;当3 700 m3/s≤Qbi≤4 300 m3/s, 说明河道处于平衡状态, 水沙调控应兼顾水库河道减淤、维持河道中水河槽规模, 水库采用适宜的排沙水位, 水库排沙结束后, 尽可能延长出库大流量过程, 维持河道中水河槽规模;当Qbi < 3 700 m3/s, 或淤积总量大, 或高村至艾山河段淤积量大, 说明河道处于淤积状态, 水沙调控应以实现河道减淤、恢复中水河槽规模为目标, 水库多拦沙, 塑造利于下游河道冲刷的大流量过程, 冲刷恢复中水河槽规模。

    Figure 1.  Overview of the study area

  • 根据淤积状态不同, 小浪底水库现状运行可划分为拦沙初期、拦沙后期和正常运行期, 其中拦沙后期又分为3个阶段。不同阶段水库都有相应的运行方式, 例如当前小浪底水库已累计淤积泥沙32.8亿m3, 水库运行处于拦沙后期第一阶段, 根据本阶段运行方式水库汛期按照防洪、拦沙和调水调沙运行, 非汛期按照防断流、灌溉、供水、发电要求进行调节, 随着水库淤积逐步抬高汛限水位运行。为了实现联合动态调控, 需要进一步根据水库河道冲淤状态的不同, 按照相应的水沙调控原则, 制定3种调控方式。考虑实际调度过程中, 每年汛初、汛末都会对水库河道的冲淤情况进行统测, 并以此作为各类调度预案编制的依据, 为此水库群-河道水沙联合动态调控互馈模式应首先在考虑水库运行阶段互馈的基础上, 每年判断一次河道冲淤状态, 并选择下一年的运行方式。另外, 考虑精准控制、即时联动的需要, 还需要逐日反馈河道冲淤状态, 并根据河道冲淤状态及时调整水库群调度指令。水库群水沙调控与河道冲淤互馈模式见图 2

    Figure 2.  Reservoir group regulation and river channel erosion and deposition mutual feed

    水库群调控方式的主要差别是在汛期7月11日至9月10日期间的运行。以小浪底水库拦沙后期第一阶段为例。现状水库运行方式如下: 7月11日至9月10日, 当水库蓄水加河道来水WKT>13亿m3时, 水库泄放花园口站流量(QHYK)3 700 m3/s以上至少5 d的大流量过程;当WKT>6亿m3且潼关和三门峡平均流量大于2 600 m3/s时, 水库相机凑泄QHYK3 700 m3/s以上至少5 d大流量过程; 当WKT < 6亿m3且预报入库流量Qin≥2 600 m3/s、含沙量Sin≥200 kg/m3时, 水库启动高含沙调度, 即提前2 d预泄或蓄水至3亿m3后按进出库平衡运用。

    联合动态调控互馈调度方式如下: 下游河道处于冲刷状态, 为充分发挥下游河道输沙能力, 减轻水库淤积, 当Qin≥2 600 m3/s、Sin≥60 kg/m3时, 水库即启动高含沙调度, 另外连续2 d Qin>2 600 m3/s时水库启动降水冲刷指令;下游河道处于平衡状态, 为了在兼顾水库河道减淤的基础上, 尽可能发挥下游河道输沙能力, 当Qin≥2 600 m3/s、Sin≥60 kg/m3时启动高含沙调度;下游河道处于淤积状态, 水库尽可能拦蓄洪水, 多拦沙少排沙, 尽快冲刷恢复河槽。不同冲淤状态下小浪底水库运行方式见表 2

    运行方式 蓄满造峰 凑泄造峰 高含沙调度 降水冲刷
    现状 启动条件 WKT≥13亿m3 (QTG+QSMX)/2≥2 600 m3/s
    WKT≥6亿m3
    Qin≥2 600 m3/s
    Sin≥200 kg/m3
    (QTG+QSMX)/2≥2 600 m3/s
    WS, XLD≥42亿m3
    调度指令 QHYK≥3 700 m3/s
    T≥5 d
    QHYK≥3 700 m3/s
    T≥5 d
    提前2 d预泄或蓄水至
    3亿m3, Qout=Qin
    提前2 d QHYK=4 000 m3/s,
    直至Qin<2 600 m3/s
    互馈方式一
    (下游冲刷状态)
    启动条件 WKT≥13亿m3 (QTG+QSMX)/2≥2 600 m3/s
    WKT≥5亿m3
    Qin≥2 600 m3/s
    Sin≥60 kg/m3
    (QTG+QSMX)/2≥2 600 m3/s
    调度指令 QHYK≥3 700 m3/s
    T≥5 d
    QHYK≥3 700 m3/s
    T≥5 d
    提前2 d预泄或蓄水至
    2亿m3, Qout=Qin
    提前2 d QHYK=4 000 m3/s,
    直至Qin<2 600 m3/s
    互馈方式二
    (下游平衡状态)
    启动条件 WKT≥13亿m3 (QTG+QSMX)/2≥2 600 m3/s
    WKT≥6亿m3
    Qin≥2 600 m3/s
    Sin≥60 kg/m3
    (QTG+QSMX)/2≥2 600 m3/s
    WS, XLD≥42亿m3
    调度指令 QHYK≥3 700 m3/s
    T≥5 d
    QHYK≥3 700 m3/s
    T≥5 d
    提前2 d预泄或蓄水至
    2亿m3, Qout=Qin
    提前2 d QHYK=4 000 m3/s,
    直至Qin<2 600 m3/s
    互馈方式三
    (下游淤积状态)
    启动条件 WKT≥13亿m3 (QTG+QSMX)/2≥2 600 m3/s
    WKT≥5亿m3
    Qin≥2 600 m3/s
    Sin≥60 kg/m3
    (QTG+QSMX)/2≥2 600 m3/s
    WS, XLD≥42亿m3
    调度指令 QHYK≥3 700 m3/s
    T≥5 d
    QHYK≥3 700 m3/s
    T≥5 d
    Qout=300 m3/s 提前2 d QHYK=4 000 m3/s,
    直至Qin<2 600 m3/s
    注: WKT为水库可调水量(水库蓄水量加河道来水量), 亿m3QTGQSMXQHYK为潼关、三门峡、花园口水文站流量, m3/s;QinQout为水库入库、出库流量, m3/s;Sin为水库入库含沙量, kg/m3;△WS,XLD为小浪底水库累计淤积量, 亿m3T为时间, d。

    Table 2.  Operation mode of Xiaolangdi Reservoir under different erosion and siltation states (July 11 to September 10)

  • 水库群-河道水沙联合动态调控模拟模型主要包括水库群调度模块和泥沙冲淤计算模块。

    (1) 水库群调度模块的主要功能是根据来水来沙条件以及水库和下游河道泥沙冲淤状态不同, 生成水库群调度指令, 为泥沙冲淤模块提供水沙计算边界条件。从精准控制、即时联动的需要考虑, 水库群水沙调控和河道冲淤互馈应逐日反馈水库、河道冲淤状态, 并根据冲淤状态调整水库群调控方式。考虑实际调度过程中无法获取河道的逐日冲淤情况, 应每年判断一次河道冲淤状态, 并选择下一年的运行方式。水库群-河道水沙联合动态调控模拟模型运行流程见图 3,其中Zdam为坝前水位,Sout为水库出库含沙量。

    Figure 3.  Operation process of the calculation model for combined regulation of reservoir and river sediment

    (2) 泥沙冲淤模块包括水库泥沙冲淤和河道泥沙冲淤。模型集成了黄河中下游已建、在建和规划建设的水沙调控工程。碛口水库模型模拟范围为碛口库区;古贤水库模型模拟范围为碛口坝下—古贤坝址, 考虑三川河、屈产河、无定河、清涧河、昕水河、延河等支流汇入;三门峡水库模型为黄河干流龙门—三门峡坝前、渭河华县以下, 支流汾河、北洛河按点源考虑;小浪底水库模型为三门峡坝下—小浪底坝前;黄河下游河道模型的模拟范围为铁谢—河口, 支流伊洛河、沁河按点源考虑。水库和河道泥沙冲淤均采用一维水动力学模型, 模型原理及基本控制方程见文献[22]。

    采用有限体积法对前述数学模型的控制方程进行离散, 基于交错网格的SIMPLE算法处理流量与水位的耦合关系, 求解离散方程时在进口给定流量和含沙量过程, 出口给定河口平均潮位, 挟沙力公式采用适用于高含沙水流计算的张红武公式[23]。该模型经过黄河小北干流、三门峡水库、小浪底水库和黄河下游及河口大量实测资料检验[22], 能够准确反映计算区域水沙输移和泥沙冲淤特性。

  • 基于水库群-河道水沙联合动态调控方法, 以现状黄河中下游水库群(主要为干流的三门峡水库和小浪底水库[24])为研究对象, 分析黄河中下游现状工程调控效果, 计算起始河道边界条件为2017年4月。为便于分析水库群-河道水沙联合动态调控(考虑水库群和河道冲淤的互馈, 简称互馈)与现有技术(简称现状)的差别, 分别计算2种方案下黄河中游水库冲淤、水库调节对改善下游河道水沙关系协调度的作用和下游河道冲淤的差异。三门峡水库已达到冲淤平衡, 2种情况下水库冲淤的差别主要体现在小浪底水库。水沙关系协调度计算方法见文献[11], 当水沙关系协调度大于1, 河道呈现淤积状态, 说明水沙关系不协调;当水沙关系协调度为0~1, 河道呈现冲刷状态, 说明水沙关系协调。

  • 黄河具有水少沙多、水沙关系不协调、水沙异源、水沙年际变化大且年内分配不均、不同地区泥沙颗粒组成不同等特点。黄河未来水沙量变化既受自然气候因素的影响, 又与流域水利工程、水土保持生态建设工程和经济社会发展等人类活动密切相关。目前对未来黄河输沙量的认识范围一般为3亿~8亿t, 具体数字尚有分歧。本文采用黄河中游干流龙门站、支流渭河华县站、支流汾河河津站、支流北洛河状头站4站合计来沙8亿t、6亿t、3亿t 3种情景方案, 分析未来黄河中游水库及下游河道冲淤变化趋势。研究采用的水沙系列, 从平均水沙量尽可能接近设计值、系列尽可能连续的角度考虑, 选取1959—2008年共50 a设计水沙系列循环1次组成100 a作为8亿t、6亿t情景方案的水沙代表系列;3亿t情景方案, 与2000—2013年4站实测沙量3.03亿t接近, 采用2000—2013年实测14 a系列连续循环作为水沙代表系列(见表 3)。

    情景方案 径流量/亿m3 输沙量/亿t
    汛期 非汛期 全年 汛期 非汛期 全年
    8亿t情景 140.1 132.9 273.0 7.02 0.910 7.93
    6亿t情景 134.9 127.5 262.4 5.27 0.680 5.95
    3亿t情景 112.4 130.8 243.2 2.60 0.430 3.03

    Table 3.  Runoff and sediment discharge characteristic values of different water and sediment scenarios in the Middle Yellow River

  • 1973年以来三门峡水库已达到冲淤平衡。模型计算得到的不同水沙情景下水库历年冲淤量变化过程见图 4, 可知在现状水库运行方式下, 未来水库仍表现为有冲有淤, 多年基本冲淤平衡。

    Figure 4.  Calculation results of sediment erosion and deposition of Sanmenxia Reservoir

  • 黄河来沙8亿t、6亿t、3亿t情景下小浪底水库泥沙冲淤变化见图 5。各来沙情景下, 现状方案小浪底水库拦沙库容75.50亿m3(即98.15亿t)淤满年限分别还有13 a(2030年淤满)、20 a(2037年淤满)、43 a(2060年淤满)。互馈方案下, 小浪底水库兼顾水库及河道减淤, 下游河道处于冲刷状态时小浪底水库多排沙, 库区淤积慢, 剩余拦沙库容淤满年限分别还有17 a(2034年淤满)、26 a(2043年淤满)、52 a(2069年淤满), 比现状方案分别延长4 a、6 a、9 a。

    Figure 5.  Calculation results of sediment erosion and deposition of Xiaolangdi Reservoir

  • (1) 改善黄河下游水沙关系协调度。计算黄河来沙8亿t、6亿t、3亿t情景下, 现状、互馈方案进入黄河下游的小浪底、黑石关、武陟三站(简称小黑武站)的水沙关系协调度, 以分析水库调控对改善黄河下游水沙关系的程度, 见表 4。由表 4可知, 各来沙情景下, 现状方案小浪底水库剩余拦沙期内, 通过水库拦沙和调水调沙, 平均水沙关系协调度(即各年水沙关系协调度的平均值)分别为1.36、1.22、0.61;互馈方案, 水库剩余拦沙期内平均水沙关系协调度为1.28、1.15、0.57, 均比现状方案小。水沙关系协调度越小, 说明水沙关系越趋于协调, 即互馈方案在较长时期内改善了进入下游的水沙关系。水库进入正常运行期后只有调水调沙作用, 现状方案和互馈方案调控方式相同, 相应的平均水沙关系协调度相同。

    情景方案 剩余拦沙期 正常运行期
    现状 互馈 现状 互馈
    8亿t情景 1.36 1.28 2.21 2.21
    6亿t情景 1.22 1.15 1.89 1.89
    3亿t情景 0.61 0.57 1.09 1.09
    注: 为便于对比, 剩余拦沙期为互馈方案计算结果。

    Table 4.  Coordination degree of water-sediment relationship entering Xiaoheiwu Station on the Lower Yellow River

    (2) 下游河道冲淤变化。黄河来沙8亿t、6亿t、3亿t情景下, 下游河道泥沙冲淤和平滩流量变化见图 6。各来沙情景下, 现状方案, 小浪底水库淤满后的50a内下游河道年均淤积2.04亿t、1.37亿t、0.37亿t, 计算期末最小平滩流量将降低至2 440 m3/s、2 800 m3/s、3 640 m3/s;互馈方案, 小浪底水库拦沙期内水库排沙较多, 河道冲刷量小于现状方案,但由于水库调控在较长时期内改善了进入下游的水沙关系, 正常运行期下游河道总淤积量小于现状方案, 计算期末最小平滩流量将降低至2 640 m3/s、3 050 m3/s、3 890 m3/s, 比现状方案大200~250 m3/s。

    Figure 6.  Cumulative erosion and deposition and changes on bank-full discharge in the Lower Yellow River under different scenarioes

  • (1) 黄河中下游水库群-河道水沙联合调控研究, 应实时考虑下游河道边界条件变化对水库调度的要求, 动态优化水库调控方式。采用河道总冲淤量、高村至艾山河段冲淤量、最小平滩流量等作为黄河下游河道冲淤状态反馈指标, 采用累计冲淤量作为水库冲淤状态反馈指标。

    (2) 制定了不同冲淤状态下水库群水沙调控原则, 当黄河下游处于冲刷状态时, 水库应多排沙, 下游河道多输沙;当黄河下游处于平衡状态, 水沙调控应兼顾水库河道减淤、维持河道中水河槽规模, 水库排沙结束后尽可能延长下泄的大流量过程;当黄河下游处于淤积状态时, 水库应多拦沙, 塑造利于下游河道冲刷的大流量过程, 冲刷恢复下游河槽。

    (3) 未来黄河来沙量8亿~3亿t情景下, 水库群-河道水沙联合动态调控方法可延长小浪底水库拦沙年限4~9 a, 增大河槽最小平滩流量200~250 m3/s。

Reference (24)

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