杨国俊,甘琪瑶

(长江水利委员会 网络与信息中心,湖北 武汉 430010)

0 引 言

2022年7月起,长江流域降雨较往年同期偏少近4成,旱情发展迅速,四川、重庆、湖南、湖北、江西、安徽、贵州等多省(市)不同程度受灾,80多万人供水受影响[1]。面对严峻旱情,水利部、中国气象局、应急管理部、农业农村部四部门联合发文,要求相关省市抓好减灾防灾各项工作[2]。按照国家防汛抗旱总指挥部、水利部工作要求,长江水利委员会(以下简称“长江委”)密切跟踪旱情发展,不断强化“四预”措施,及时启动应急响应,加强会商部署,精细调度流域水库群补水供水,确保旱区群众饮水安全、保障秋粮作物灌溉用水[3]。

为科学评估旱情发展,筛选出长江中下游干流典型水厂,研究提出了取水能力分析的一整套流程,特定范围内水厂的实时取水能力分析与展现,其对于应急状态下评估区域旱情严重程度非常重要,能在数据收集少、响应时间短的要求下尽可能准确、客观地反映旱情发展规律。

以往研究表明,水厂所在河流的水位、流量、年月径流与水厂取水能力有强关联性[4]。水厂取水构筑物位置的选择是否恰当直接影响取水水质、水量、安全、投资、施工、运行管理及水资源的综合利用,工程设计应当通过现场调查研究,全面掌握河流的特性,并根据河段的水文、地形、地质、环境卫生等条件全面分析,综合研究确定[5]。因此,水厂的取水能力能间接反映河流的即时水文特性。现有研究大都针对单个特定水厂开展取水论证与分析,缺乏对大范围、多目标水厂的取水能力联动分析,难以反映短时水文变化。

为快速准确完成水厂取水能力分析,采用GIS中较成熟且广泛应用于旅游住宿、卫生健康、食品安全等领域的最邻近分析算法[6-9],结合沿江重要水文站实测数据,使用FME基于关联标识分组计算典型水厂到实测水文站的图上距离,将三维空间的水文站及实时水位、水厂及最低取水水位放样到二维平面,构建长江干流典型水厂取水能力评估模型,直观展示各典型水厂的取水现状,定性反映区域干旱程度。

1 研究区域及站点概况

1.1 研究区域概况

长江干流枝城至南京段,全长1 397 km,流经湖北、湖南、江西、安徽和江苏5省,占长江中下游总长度的74%。该段区间两岸以平原地貌为主,地势较低平,向西起于江汉平原,向东止于长江三角洲平原,平均海拔在50 m以下,是长江经济带重点建设的区间。其中,江汉平原是重要的国家级农业生产基地,洞庭湖平原和鄱阳湖平原渔业资源非常丰富,苏皖沿江平原至长江三角洲平原则是许多大型的工矿企业、重要的沿江工程设施和人口聚居地,沿线农业灌溉用水、工业生产用水、生活用水需求量巨大。

长江枝城至南京是许多重要港口、航运企业所在地,航运业发达。在枯水期,该江段历来是航道维护的重点,水量丰枯影响着区间的航道深度,也直接影响着航道客运、货运流量。

1.2 数据分析

1.2.1 水文站概况

选取研究区域内10个沿江水文测站,从西向东依次是枝城、沙市(二郎矶)、监利(二)、螺山、汉口(武汉关)、黄石港、九江、安庆、大通和南京站,其空间分布如图1所示。10个沿江水文测站到长江口的实测距离,以及每两个相邻水文站的区间长度如表1所示。

图1 长江沿岸10个重要水文站和59个典型水厂分布

表1 长江沿岸10个重要水文站实测距离

10个站中,枝城、沙市(二郎矶)、监利(二)、螺山、汉口(武汉关)、九江、大通、南京站是重要的国家控制站。站点的测验项目都包括水位,大部分还包括了降水量、流量、含沙量、水温、颗粒级配等监测指标。目前,10个测站均有连续的水位观测值,在构建取水能力评估模型时,将采用各站每天上午08∶00的实时水位值用于计算与拟合。

1.2.2 水厂概况

选取长江干流枝城至南京站之间共计59个典型沿江水厂,离散分布于前述10个水文测站构成的九段干流区间内,如图1所示。各测站区间段内选取的水厂数量见表2。

表2 测站区间段水厂数量分布

1.2.3 数据现状及存在的问题

(1) 数据现状:① 10个水文站点均有沿干流到长江口的实测距离、准确坐标值和实时水位监测值;② 59个水厂点有概略坐标值和最低取水水位值;③ 有长江干流线状图形数据。

(2) 存在的问题:水厂缺乏实测距离数据,其坐标值也只有概略坐标。在拟合水厂实测距离的过程中,在长江干流线上截取的两个站点之间的线段距离称作图上距离。需要计算9段测站区间、每个水厂点到上游最近水文站的图上距离。然而,不管是水文站还是水厂点,都不在干流线上,两点间的干流线段并不能直接截取。

2 研究方法

2.1 取水能力分析流程

取水能力分析需要构建二维分析模型,在正确表达水文测站与水厂相对位置关系的前提下,通过离散的各水文测站实时水位监测值插值拟合生成水位曲线,将水厂的最低取水水位与实时水位曲线比对分析各时刻是否能取到水。具体的流程如图2所示。

图2 取水能力分析流程

(1) 将水文站实测坐标、水厂概略坐标分别空间化为测站点、水厂点数据。

(2) 用测站点、水厂点分别对长江线做最邻近分析,求得测站点与水厂点的线上点。

(3) 将测站线上点、水厂线上点与长江线数据做分组标识,再基于分组标识做分组空间切分,计算区间长度,得到测站区间的图上距离与水厂到上游最近水文测站的图上距离。

(4) 测站区间的实测距离为已知量,再结合上一步求得的测站区间图上距离、水厂到上游最近水文测站图上距离,用比值法求得水厂到上游最近水文测站的拟合实测距离:

(1)

式中:Ls实为水厂到上游最近水文测站的拟合实测距离,km;Lc实为水文测站区间的实测距离,km;Lc图为水文测站区间的图上距离,km;Ls图为水厂到上游最近水文测站的图上距离。

(5) 根据上一步求得的拟合实测距离,将水文测站、水厂的相对位置关系放样到二维统计图中。

(6) 使用最小二乘法,将离散的水文站水位值,拟合为连续的水位曲线。根据水位曲线与图上各水厂的最低取水水位关系,分析研判旱情发展。

2.2 最邻近分析放样线上点

由于空间化后的测站点和水厂点均不在长江线数据上,要计算水文测站区间和水厂到上游最近水文测站的图上距离,无法直接截取对应线段,需要分别对两类点数据与长江线做最邻近分析,求得线上点的坐标,再将坐标点空间化为线上点后截取对应的区间线段计算长度。

最邻近分析是GIS中常用的分析方法,是一种基于地理位置关系的空间计算。在地理信息处理软件中使用最邻近分析工具,在工具参数输入界面指定输入要素与最近要素等参数后,运行最邻近分析工具,即可将线上点的X坐标值、Y坐标值与最邻近角度写入到输入要素的特定新增属性字段中。最邻近分析的原理及操作如图3所示。

图3 最邻近分析原理及操作

完成最邻近分析处理后,根据新生成的要素图层中Near_X、Near_Y字段写空间点数据即可生成对应的线上点。分别对水文测站点、水厂点图层进行上述操作,生成的线上点如图4所示。

图4 测站及水厂最邻近线上点

2.3 基于关联标识的河流区间线长度计算方法

用测站线上点截取干流线数据可得到9段区间线段,计算线段的长度得到各测站区间的图上距离。对相邻两个水文站到长江口的实测距离做差值运算,可得到各测站区间的实测距离。计算结果如表3所示。

表3 测站区间实测距离与图上距离

每个水厂到上游最近水文测站的图上距离计算较复杂,需要用到分组关联标识,在数据可视化编程处理软件中,使用拓扑打断转换器,根据关联标识分组打断后计算目标线段长度。其算法过程如下。

(1) 为59个水厂线上点挂接各点上游最近水文测站编码。

(2) 为59个水厂线上点赋值唯一编码,使用计数器从0开始,每次自增1,赋值给_count字段。

(3) 克隆测站线上点,并挂接对应的_count值。例如:根据水厂线上点的上游最近水文测站编码字段,有3个水厂点对应的上游最近水文站是枝城站,则将测站线上点中的枝城站复制3份,每一份的_count字段分别赋值3个对应水厂线上点的_count值,如图5所示。

图5 克隆测站线上点

(4) 将长江干流线数据克隆59份,新增_count字段,并分别赋值水厂线上点的_count值。

(5) 将经过上述4步计算处理的长江干流线、测站线上点与水厂线上点做拓扑点线打断,使用_count作为分组字段,有相同_count值的要素为一组,同组内要素点线打断,组间要素不做处理。分组点线打断如图6所示。

图6 分组点线打断

(6) 在打断线中挑出目标线段区间,计算的长度即为水厂到上游最近水文测站的图上距离。

至此,已有测站区间实测距离、图上距离和水厂到上游最近水文站的图上距离,据前文公式(1)可计算出水厂到上游最近水文站的近似实测距离。

2.4 构建取水能力评估模型

取水能力评估模型的构建分为单个时刻静态模型组建和将多个时刻的静态模型序列化成为准动态模型。

(1) 静态模型生成。以二维平面坐标的方式表示某一具体时刻各取水厂最低取水水位与即时水位的空间关系。其中,坐标横轴表示各水文测站、水厂到长江口的(近似)实测距离以及测站与水厂的相对位置,坐标纵轴表示各测站的时刻水位和水厂的最低取水水位。如图7所示。

图7 静态取水能力模型

图7为2022年9月29日08∶00的水位与取水水位关系图。其中,水厂点的最低取水水位有两个值,最低取水位1为水厂的设计最低取水位,最低取水位2为实时水位低于水厂设计取水位时,采取措施(临时浮船、加泵接力、取水头部改造、取水口清淤冲沙、备用泵房取水等)改善取水状况取到水的最低水位,最低取水位1约比最低取水位2大2～3 m。两个取水水位是按照水厂附近的取水断面,根据特定公式推算得出。当实时水位低于水厂的最低取水位1而大于最低取水位2时,水厂取水受到影响。当实时水位低于最低取水位2时,水厂取水困难。水位曲线则是由10个水文测站的水位值通过曲线拟合函数内插而来,接近于真实水位值。

(2) 序列化准动态模型。由于同一测站水位变化在短的时间段内起伏并不会太大,可取每日08∶00整点时刻各测站水位值,构建每日静态评估模型,再根据日期轴将每日静态模型串联展示序列化成准动态模型,如图8所示。

图8 准动态取水能力模型

图8为2022年8月30日至10月28日期间每天08∶00的水位与取水水位关系图。点击日期轴前的播放按键,可依次展示轴上每个日期的取水情况,每个日期停留3 s,水位曲线的变化随着日期轴展示点的推进,显示为准动态变化,同时变化的还有每日受影响和取水困难的水厂数量。

3 应用结果与分析

根据准动态取水能力评估模型,统计2022年9月、10月受影响和取水困难的水厂个数,研判旱情发展趋势,如表4所示。

从表4可以看出,旱情从9月17日开始发展,最初只有个别水厂取水受到影响。随后,干流水位持续走低,在9月26日至10月2日期间旱情达到高峰,期间每日约12个水厂取水受影响,个别水厂甚至出现取水困难。10月5日以后,随着长江干流上中下游陆续迎来不同程度降雨,多条主要支流出现大雨至暴雨,中下游旱情逐步缓解,各取水厂也逐步恢复正常取水能力。到10月中旬,59个水厂均能正常取水。10月下旬,由于大规模降雨停止、上游来水量减少,中下游旱情再次抬头,到10月底,已经达到9月底至10月初的干旱程度,取水受影响的水厂数量也达十几个。

表4 2022年9～10月每日受影响及取水困难水厂

上述两次旱情高峰期间,取水受影响的水厂主要集中在沙市(二郎矶)-监利、汉口(武汉关)-黄石港-九江区间,其他区间水厂受影响程度较小。

4 结 论

通过对长江中下游典型水厂取水能力分析流程探索,构建了准动态取水能力评估模型,反映水厂取水受旱情的影响程度,可为抗旱决策提供技术支撑。

(1) 根据对2022年9月和10月长江干流中下游旱情发展的分析,可以看出降雨对旱情缓解至关重要,10月初长江流域大范围强降雨有效削弱了旱情峰值。在干旱严重期,对于取水困难水厂,可采用临时浮船、加泵接力等缓解措施;对于取水受影响水厂,可采用取水头部改造、取水口清淤冲沙、备用泵房取水等措施积极应对旱情。

(2) 沙市(二郎矶)-监利、汉口(武汉关)-黄石港-九江区间的水厂在两波旱情高峰期间受影响最大。这几段区间后续建设水厂时,可参考本轮旱情情况,科学合理地设置最低取水水位,避免再次出现集中取水困难的情况。