梁鹏腾，李继清

(华北电力大学 可再生能源学院，北京 102206)

0 引 言

三峡工程是当今世界上最大的综合性水利枢纽工程，具有防洪、发电、航运、供水和节能减排等巨大的综合效益。但是水库的运行调度改变了上下游的天然水文情势，下泄流量均一化，洪水脉冲涨落过程不明显、次数偏少[1]，严重影响了长江主要经济鱼类“四大家鱼”在每年5-7月产卵期的繁殖活动。据《长江三峡工程生态与环境监测公报》数据表明，三峡库区四大家鱼捕捞量由1998年的2 299 t下降至2013年的352 t，年捕捞量最少的2009年仅有95 t，坝下监利断面监测到的四大家鱼鱼苗径流量也呈严重的下降趋势。尽管洪水脉冲与生物生命周期的相关关系机理还没有完全被人们所掌握,但许多研究资料已显示了这种相关性，如王俊娜等[2]研究发现某些洪水脉冲指标对渔业产量具有正相关的促进作用；三峡水库也曾在2011-2014年先后开展了5次试验性生态调度工作，人工创造出适合四大家鱼产卵繁殖的洪水脉冲过程，有效监测到产卵活动。因此，为探究三峡水库运行后洪水脉冲过程在四大家鱼产卵期的变化情况，本文根据洪水脉冲相关理论提出若干个水文指标并进行显著性检验，基于检验结果建立水库多目标生态调度模型，论述延长洪水脉冲历时的可行性，并对开展此类生态调度对水库发电效益造成的影响进行分析，以供水库调度决策人员参考。

1 相关理论和方法

1.1 洪水脉冲理论

洪水脉冲理论(Flood pulse concept，FPC)是Junk等人[3]基于在亚马逊河和密西西比河的长期观测和数据积累，于1989年提出的河流生态理论，该理论认为每年的洪水淹没是河流～河漫滩区系统生物生存、生产力和交互作用的主要驱动力，河流径流的脉冲式变化是河流洪泛区生物区系最主要的控制因子[4]。洪水脉冲带来的水位涨落会引发不同生物的特定行为，例如鸟类迁徙、鱼类的产卵繁殖和洄游、无脊椎动物的繁殖和迁徙等。特定的河流携带着既成的生物生命节律信息，洪水期间的脉冲过程将这种信息更加丰富和强烈地传达给生物，助其完成生命活动。鱼类是一种依靠水文情势的丰枯变化来完成产卵、孵化和生长的生物。在巴西的Pantanal河，多种鱼类已适应在洪水脉冲高峰期进行产卵[5]；长江鲟则在汛期开始时感受到脉冲信息流的传递，进入支流活动。洪水脉冲理论在生态系统的改善方面也有广泛应用：美国基西米河针对历史洪水脉冲特点，应用河流～洪泛滩区的生态系统管理，经过近20年的实践和摸索，该地区的生态系统得到改善，生物丰富度提升明显[6]；Bruce R等[7]对亚马逊河洪泛区湖泊进行研究，发现洪水脉冲改变了洪泛区湖泊的颗粒态和可溶态氮磷的浓度；Robertson等[8]提出重建更多的天然春季洪水脉冲来维持洪泛区林木产量和湿地价值。本文所涉及的与三峡水库下泄洪水脉冲特点相关的水文指标主要有流量、历时、变化率、发生频率等方面，将在2.2节中提出并进行详细研究。

1.2 Mann-Whitney U两个独立样本检验

以三峡水库为研究对象，对其运行前后下泄洪水过程的各水文指标做显著性检验，以判断是否产生显著性变化。水文指标序列样本所属的总体分布类型往往是未知的，因此，若想判断这种情况下两个独立样本是否来自相同分布的总体，Mann-Whitney U非参数检验是处理此类问题的有效方法。Mann-Whitney U检验又称秩和检验，是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验，它不依赖于总体的分布形式，不考虑被研究对象为何种分布及分布类型是否已知[9]，以中位数为测度，检验独立非成对样本总体之间是否存在显著差异，具体检验步骤如下：①从总体A、B中分别独立抽取样本nA和nB，将(nA+nB)个观察值从小到大编序；②分别计算两个样本的秩和TA和TB；③建立假设。H0：两总体A和B相对次数分布相同；H1：两总体相对次数分布不相同；④计算检验统计量，如式(1)，式(2)。⑤设定显著性水平，查U表得到临界值U临；⑥取统计量中较小值与临界值进行比较，做出判断：U≤U临，拒绝H0，U>U临，接受H0。

(2)

2 实例研究

2.1 水库概况

三峡水库是长江中上游干流的大型水库，大坝为千年一遇设计，万年一遇校核，正常蓄水位175 m，汛期防洪限制水位145 m，枯水期最低消落水位155 m，防洪库容221.5 亿m3，保证出力500 万kW，装机容量2 250 万kW。为满足防洪需要，水库一般在每年5月下旬开始降低库水位，在6月10日左右将水位降至145 m并维持低水位运行直至九月底开始蓄水。长江中游主要控制水文站宜昌站位于三峡-葛洲坝梯级水库下游，葛洲坝属于径流式调节电站，对下游径流特性影响极为有限，因此本文仅探讨改善三峡水库的调度过程对四大家鱼产卵的促进作用。

2.2 三峡水库水文指标样本检验

以宜昌站作为研究站点，获取该站点1877-2013年的日流量资料，并将这137年划分为两个阶段，即三峡运行前的1877-2003年和运行后的2004-2013年。本文重点研究水库运行前后洪水过程在四大家鱼产卵期的5-7月的变化情况，因此以每年的这三个月为研究时段，提出具体水文指标如下：①5、6、7月的日平均流量；②每次洪水平均涨水历时、平均落水历时；③日涨水率、日落水率范围分别在0～2 000、2 000～4 000和4 000～6 000 m3/(s·d)的涨、落水天数； ④最大累积涨水流量；⑤最长连续涨水历时；⑥次均累积涨水流量。对上述指标进行统计，生成每年的样本数据，并使用SPSS统计分析软件对水库运行前后两个阶段的独立样本进行Mann-Whitney U非参数检验。结果见表1，平均涨水历时、平均落水历时两项指标的渐近显著性(双尾)取值均小于0.05，说明这两项指标的样本值在三峡水库运行前后不服从同一分布，已发生显著性变化，统计值相比于运行前有所减小。其他指标的显著性取值均大于0.05，并未发生显著性变化。上述检验结果说明三峡水库的运行调度虽然在洪水脉冲的峰、量等方面并未对河流水文情势造成太大影响，但洪水脉冲涨落历时由于受水库防洪要求、调峰需求等而有下降，造成四大家鱼对洪水变化的感知不够充分，阻碍了其产卵、繁殖和其他生命活动。

2.3 水库优化调度建模

本文基于表1的检验结果，建立兼顾生态的三峡水库优化调度模型，由于洪水过程无非涨水和落水两种情况，平均涨水历时的增加势必也会带来平均落水历时的增加，因此目标函数中只将涨水历时代入计算，将发电量最大和平均涨水历时最大耦合作为目标函数。计算时间范围从2004-2013年，其中每年5-7月为日调度，其他月份为月调度。

表1 水文指标检验结果表Tab.1 The results of hydrological index test

(1)目标函数：

(3)

其中：

(4)

式中：T为时段数；Em为时段m的发电量；K为出力系数；qm为时段i平均发电流量；Hm为时段i平均发电水头；Δt为时段长；Ei等同理；w1、w2分别为目标函数中总发电量和平均涨水天数的权重；常数4 000用于消除两个目标间的数量级差别，由试算得知；CY为该年5-7月的涨水次数；avg()为平均数函数；Durj表示第Y年第j场涨水的历时。当面临时段为5-7月份时，ξ1=0，ξ2=1，其他月份ξ1=1，ξ2=0。

(2)约束条件：

水位约束：

Zi,min≤Zi≤Zi,max

(5)

发电流量约束：

qmin≤qi≤qmax

(6)

下泄流量约束：

Qi,min≤Qi≤Qi,max

(7)

生态约束：

Qst≤Qi

(8)

出力约束：

Nbz≤Ni≤Nyx

(9)

水量平衡约束：

Vi=Vi-1+(Qi,rk-qi-qi,qi)Δt

(10)

日水位最大变幅约束：

-ZBF≤Zi-Zi-1≤ZBF

(11)

式中：Zi,min，Zi，Zi,max分别为水库在时段i允许最低水位，当前水位和允许最高水位；qmin，qi，qmax分别为水轮机最小发电流量、当前时段发电流量、最大发电流量；Qi,min，Qi，Qi,max分别为时段i允许最小下泄流量、当前下泄流量、允许最大下泄流量；Qst为河流生态需水量，采用逐月90%保证率下的流量；Nbz，Ni，Nyx分别为水电站保证出力、当前时段出力、水电站预想出力；qi,qi为弃水流量；ZBF为单日库水位最大变幅。

(3)洪水脉冲历时控制方法：统计宜昌站1877-2003年不同涨落历时的历史洪水次数和1877-2013年历史洪水中不同日涨、落水率的天数，分别见表2、表3。分别将涨水历时、落水历时、涨水率、落水率的频率累加，形成4个频率区间。在模型中使程序生成一个介于0～1的随机小数，根据此随机数的大小落在涨水历时的某个频率区间内，则决定当前一次的涨水历时；在此阶段的涨水过程中，再每日生成一个随机数，根据随机数大小落在涨水率的某个区间内，确定当日的涨水率。当前一次涨水完成后，即进入落水阶段，同理生成每次的落水历时和每日的落水率。一次落水完成后又回到涨水阶段，如此循环，直至完成5-7月的日调度。需要说明的是，洪水脉冲历时约束虽然以随机方法确定洪水涨落历时及涨落水率，但由于受模型中其他约束条件的共同限制作用(如水位约束、单日库水位最大变幅约束)，且程序计算过程中的解均要符合所有约束条件，否则弃之重新生成状态变量(时段末水位值)，因此模型实际上考虑了上游来水条件、水库防洪、下游生态等要求，不会出现下泄流量不合理的跳跃，对下游防护对象造成威胁。

表2 不同涨、落水历时的历史洪水次数统计表Tab.2 Counts of different rise and fall duration of historical floods

表3 历史洪水日涨、落水率天数统计表Tab.3 The statistics of the numbers of days of rise andfall rate of historical floods

以上模型采用狼群算法进行求解，狼群算法是一种新型的群体智能优化算法，它模仿野生狼群捕食行为及其猎物分配方式，将寻优过程分成3个步骤：①狼群在捕猎过程中，首先派出少数精壮的狼在各自活动范围内进行游猎搜索；②发现猎物的狼通过嚎叫召唤同伴向之奔袭、包围猎物；③通过优胜劣汰原则分配食物。狼群算法具有较强的鲁棒性，能够有效求解水库优化调度问题。为验证其寻优能力，本文以狼群算法求解三峡水库优化调度问题，引用2004-2013年三峡月平均入库流量数据，以月为调度时段计算10年最大发电量，并以动态规划法优化结果作为比较，设置水位离散点数为500，两种算法各运行10次，由表4的计算结果可知，狼群算法的优化结果要稍优于传统的动态规划法，证明了该智能算法的全局寻优能力。

表4 两种算法计算结果比较Tab.4 Comparision between two algorithms

3 模型结果分析

3.1 发电量优化结果分析

根据目标函数中不同的权重分配得到的2004-2013年三峡电站总发电量和洪水历时优化解如表5所示。可见，对三峡水库下泄洪水的涨落水历时进行约束时，电站的发电效益下降，且洪水历时目标所占权重越大，发电量下降越多。主要原因是在四大家鱼产卵密集的5-7月份，为了让洪水涨落历时延长到水库运行之前的天然状态，水库需提前加大下泄流量并且加大出力，造成发电流量有时会超过三峡机组的最大过流能力，引起水库弃水，发电效益无法达到以发电量最大作为单一目标时的优化调度水平。但总体来看，优化洪水涨落历时对发电量的影响并不大，在四大家鱼产卵期的5-7月完全优化发电效益和完全优化洪水脉冲历时的发电量之差为62.6 亿kWh，减少率约为0.7%。而在对两个目标均有侧重时差值会更小，这一结果说明生态调度无需牺牲太多经济效益即可有效提高洪水脉冲的涨落历时。

表5 不同权重下的多目标优化结果表Tab.5 The optimal results of multi-objects withdifferent weight distributions

3.2 洪水涨落历时优化结果分析

由表5可知，控制涨水历时的权重w2越大，平均涨落历时也越大。绘制不同权重分配下的历时-发电量关系如图1所示，图中数字代表w1，直线分别表示三峡水库下泄洪水、宜昌站径流实际平均涨落历时，可见优化模型有效地重新分配了下泄流量，提升了洪水脉冲的持续时间。洪水涨落历时对四大家鱼的影响，除了文献[2]中的结论外，李翀、彭静等[11]也通过分析1964-2001年的野外监测四大家鱼鱼苗发江量与宜昌站每年月的洪水过程关系，认为每年的5-6月总涨水日数以及平均每次涨水过程日数是决定家鱼苗发江量多寡的一个重要的环境因子。四大家鱼只在涨水期进行产卵活动，涨水历时的延长有助于增加四大家鱼的产卵时间和产卵量。另外，其鱼卵属于“半漂浮性”卵[12,13]，喜好多变的洪水脉冲，一旦沉入水底过久会导致鱼卵死亡，涨水历时的延长使鱼卵更不容易沉底，孵化率提升。研究发现，5-7月总涨水日数达到22 d左右，每次涨水3～5 d，涨水水位上涨达3～5 m，日上涨率达0.3 m，有助于四大家鱼出现大规模的产卵活动。缓慢、延长的落水过程对四大家鱼的繁殖也有重要的作用，它给水体带来充足的营养供鱼类生长，并促进幼鱼在洄游过程中获得性腺成熟。实际上，在水库调度中考虑延长下泄洪水的涨落历时需结合水文预报技术、当前来水条件以及整个四大家鱼产卵期的洪水脉冲次数和历时：如预报入库径流已然是一个历时较长的涨水过程，则下泄流量只需保持或稍微延长该涨水过程即可；如预报入库流量历时和涨水幅度较小，而前期已有一个理想的洪水脉冲过程，则无需在当前再进行生态调度。

图1 不同权重下的涨落历时优化结果示意图Fig.1 The optimal results of flood rise and fall duration with different weights

4 结 语

根据宜昌站径流资料对三峡水库下泄洪水的若干个水文指标进行统计和非参数检验，发现洪水涨落历时较水库运行前显著减小。基于此建立水库多目标生态调度模型，运用狼群算法求解，结果显示不同的目标分配权重对发电量影响不大，但洪水脉冲历时可随其权重的增加有明显增加。本文的调度方法为现阶段的水库生态调度提供了一种新的思路，可用于促进四大家鱼产卵的实践探索。渔业资源的养护与修复是一项系统工程，三峡下游渔业资源下降的原因复杂多样，流域中其他因素的影响也不可忽视，例如：渔民的过度捕捞行为、鱼类产卵场受到破坏、河流连通性降低、水质下降等，需要更多的专家学者关注并采取系统性措施，来拯救濒危的长江渔业。

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