单敏尔,周银军,郭 超,刘 鑫,孙贵洲,李志晶

(1.长江科学院 河流研究所,武汉 430010; 2.长江航道规划设计研究院,武汉 430040;3.长江航道勘察设计院(武汉)有限公司,武汉 430040)

0 引 言

王甫洲水利枢纽是汉江中下游衔接丹江口水利枢纽的第一个梯级枢纽工程[1],2017年和2019年汉江秋汛期间,大量原本定根生长的伊乐藻被水流冲断,形成断枝并随水流漂浮至王甫洲电站坝前,坝前堆积了大量水草,一方面使发电水头降低,极大地影响发电效率[2],另一方面,打捞水草也需持续性耗费大量人力物力[3]。此外,未被水流冲断的伊乐藻易阻塞航道,影响航运,也会影响汛期行洪[4]。研究表明王甫洲库区出现水草灾害是多重因素叠加所致,库区水体中的各营养盐浓度均能满足伊乐藻生长所需浓度,且库区水质好,透明度较高,对伊乐藻光合作用的进行具有促进作用,有利其生长繁殖。除此之外水草灾害产生的另一个重要原因是库区水流的水动力强度并不足以对伊乐藻的生长繁殖产生扰动[5]。丹江口大坝加高蓄水以来,调度运行方式相较之前发生了极大的变化[6-8],坝下游流速趋缓且加之本身库区水头较低[9-10],水流的水动力愈显不足,同时库区人工采沙等活动使得地形变得散乱无序,人工挖沙产生的散乱洲滩区域内水流以静水为主,水深和流速都较小且过水能力较差,为伊乐藻大量生长创造了良好的静水生境条件。

另一方面,研究表明伊乐藻存在水深和流速的生长阈值,在水深方面,长江水资源保护科学研究所试验结果表明[11]:王甫洲库区河道中的伊乐藻生长分布存在光照限制,其在3 m以上水深因光照不足无法形成成片植物群落。在流速方面,Hussner等[12]的研究表明,伊乐藻在在平均流速为0.14 m/s(0.12～0.17 m/s)的河流中盖度仅为7%。据此可初步认为伊乐藻生长的水深阈值为3 m,流速阈值为0.14 m/s。

根据阈值条件,为构造不利于伊乐藻生长的生境条件,同时因王甫洲水利枢纽无防洪任务,水库洪水调节以不恶化下游防洪为原则,库区水位常年变幅较小,因此对伊乐藻灾害重点区域通过“区段挖深-局部洲滩填高重塑”的地形改造方式进行水动力优化可达到一定的灾害治理效果[5]。目前通过地形改造来进行水草灾害治理的相关研究较少,并且具体改造方案的选定通常难以同时将水动力优化效果、对环境的影响和改造效益考虑在内,初步拟定改造方案1、方案2和方案3,将洲滩改造开挖深度分别定为83.2、82.2、81.2 m,对应王甫洲水库正常蓄水位86.23 m时水深为分别为3、4、5 m,在塑造新的洲滩覆盖范围时,按正常蓄水位将填高的高程确定为≥86.3m,提出水动力提升率概念对地形改造后的水深和流速变化效果进行定量描述,并构建基于熵权-TOPSIS的地形改造方案优选模型来确定各区域的最终改造方案,研究结论可为水库库区洲滩生境改造方案的综合评价选取提供一定参考。

1 研究区域及数据

1.1 研究区域概况

研究区域为丹江口坝下至王甫洲电站汉江干流河段,包括王甫洲库区及丹江口坝下河段,长度约35 km,该河段流经丘陵及河谷盆地,平均比降0.19‰,地形以平原为主[13],占51.6%,山地占25.4%,丘陵占23%。王甫洲水库控制流域面积9.59万km2。水库位于湖北省老河口市汉江干流上,上距丹江口枢纽约30 km,在老河口市市区下游约3 km处,是汉江干流上16级开发中的第10级。王甫洲水库无防洪任务,库水位在正常蓄水位86.23 m附近变动不大,相应库容1.495亿m3。

1.2 灾害重点分布区域和泥沙量数据

根据实地调查,水草灾害主要分布于研究区域的3个较大的洲滩区域附近,依次由王甫洲电站向上至丹江口坝址划分为区域A、区域B和区域C,洲滩改造范围如图1所示。对区域A、区域B和区域C进行底质取样和颗粒分析试验以确定重点区域淤积泥沙粒径组成,每个区域的分析结果按照细颗粒(<0.062 mm)、砂(0.062～2 mm)和石(>2 mm)平均含量的方式列出。通过泥沙粒径组成含量占比、开挖量与填土量计算每一区域各方案最后能够得到的不同粒径组净剩余泥沙质量,结果如表1所示。

图1 王甫洲库区水草灾害重点区域划分和洲滩改造范围Fig.1 Division of key areas suffering from aquatic plant disasters in Wangfuzhou Reservoir area and the scope of beach reconstruction

表1 每一区域各方案工程量及不同粒径组净剩余泥沙质量Table 1 Engineering quantity and net residual sediment content of different particle sizes in each scheme for each area

1.3 水动力提升效果数据

为定量分析对比各改造方案实施前后研究区域各重点区域水动力变化情况,本文建立了平面二维水动力模型对改造前后3个区域每一方案的水动力变化进行分析。采用MIKE21FM水动力模块进行模拟,其建模过程参见文献[14]—文献[15],其中高程和边界线数据为2021年丹江口—王甫洲区间实测高程和边界线数据,水文数据包括水位和流量数据,来自黄家港水文站和王甫洲电厂2019—2021年逐日实测数据,具有较高的可信度和准确性。将2020年2月、3月和7月的黄家港站日平均流量565、745、1 526 m3/s作为枯水、中水和洪水的代表流量对改造前后流场的水动力变化进行分析。代表流量的主要选择依据是2020年为平水年,库区未出现较为极端的水情,且该年份所选取月份的日均流量与黄家港站枯水、中水和洪水时期的来流量多年日均值接近,故选择作为代表流量。

在分析改造前后整体流场时,将二维水流模型运行结果文件转换为矢量图形格式文件,在3个重点区域附近选取特定范围进行水流模型模拟结果的水动力分析。在进行分析时,主要将改造后每一矢量网格进行过滤筛选,筛选依据是在改造后被筛选网格的水深或流速是否达到或超过伊乐藻生存的水动力阈值,若超过,则为有效治理网格,网格面积记为有效面积,反之则不记。算出有效网格面积的增量,并与改造前的有效网格面积相除,提出水动力提升率概念,采用水动力提升率T这一指标对改造前后流场的水动力变化效果进行分析,即

(1)

周期(一个枯水、中水和洪水周期)流量下各区域每一改造方案下的水动力提升率计算结果如表2所示。

表2 各区域在每一改造方案周期流量下的水动力提升率Table 2 Hydrodynamic improvement rate of each scheme for each area under periodic flow rate

周期流量下方案1在区域B和区域C的水动力提升率均为负值,在区域A为正值但绝对值远小于其他2个方案。方案2和方案3在每一区域的水动力提升率均为正值且在绝对值上每一区域均为方案3大于方案2。3个区域中方案2和方案3的水动力提升率最小差值为4.17%,最大差值为6.52%。虽然方案3在各区域的水动力提升率均为最大,但考虑到方案2和方案3在对环境扰动和改造效益等方面存在较大差异,因此并不能单一地认为方案3为最优方案,还需进一步建立改造方案优选模型,考虑多方面指标,综合评价选取每一区域的最优改造方案。

2 研究方法

2.1 熵权法

熵的概念最初来源于热力学,后被引入信息论用于信息处理,其本质是反映信息的无序程度。熵越大,那么系统的无序度就越高,熵越小,系统的无序度就越低,同时认为某一指标传输和携带的数据信息越多,那么在决策中起到的作用越大,故可用熵来评价已有信息的无序度及其效用,即采用所选取的评价指标所构成的判断矩阵对每一指标的权重进行确定[16-19]。其可较大程度消除主观因素对权重计算的影响,使计算结果尽量保持客观性,从而使评价结果更加接近实际,其计算步骤如下所示。

(2)

由于各评价指标在量纲、赋值标准等方面会有差异,故首先需要将各指标转化为统一的尺度,即对初始评价矩阵R′进行标准化处理得到标准评价矩阵,每一具体指标转化过程如下。

若该指标为正指标(该指标越大则对方案越好的指标),其转化过程为

x=1,2,…,i;y=1,2,…,j。

(3)

若该指标为负指标(该指标越小则对方案越好的指标),其转化过程为

(4)

(5)

式中hy为第y个评价指标的熵。其中:

(6)

(7)

式中fxy为指标的特征比重。最后依据熵权公式依次计算y个指标的熵权βy,即

(8)

2.2 TOPSIS模型

TOPSIS模型的基本思路是定义某一决策问题的正理想解和负理想解,然后计算每一方案的距离,最佳方案即要求与正理想解的距离最近,而与负理想解的距离最远[20-22]。正理想解通常是指每一指标至少都达到现有可行方案中的最优值时的解,负理想解是指该解中每一指标都不优于现有可行方案中的最劣解,其中现有可行方案与正负理想解之间的距离一般通过加权欧氏距离进行计算得到,而加权欧式距离这一数据也是判断方案优劣的重要依据[23-25]。该模型几何意义直观,同时几乎不受人为因素干扰,能够较为全面合理地对现有可行方案按照优劣进行排序,其模型构建主要包括如下步骤:

为了达到不同维度和类型的指标能够进行量化比较,需要对每一具体指标进行归一化处理,初始矩阵参照式(2)中的R′,矩阵中每一元素的归一化公式为

(9)

式中rxy为经归一化处理后的具体指标。之后构建经加权和归一化的规范决策矩阵B(式(10)),其权重来源于式(8)所计算熵权。

式中:βy为由式(8)所计算得指标熵权;wnm为经加权和归一化的规范决策矩阵B中指标的具体取值。根据式(10)的加权决策矩阵对正理想解Z+和负理想解Z-进行计算。

正理想解Z+的计算公式为

(11)

负理想解Z-的计算公式为

再采用欧氏距离计算现有可行方案与正负理想解之间的距离。

与正理想解之间的距离可由式(13)算得,即

x=1,2,…,i;y=1,2,…,j。

(13)

与负理想解之间的距离可由式(14)算得,即

x=1,2,…,i;y=1,2,…,j。

(14)

最后计算现有方案与正理想解的相对贴近度即各方案的综合评价指数,相对贴近度位于0～1之间,贴近度越趋近于1,说明现有可行方案与正理想解的距离越近同时也越接近于最优解,可依据相对贴近度(综合评价指数)大小对方案优劣进行排序,其中相对贴近度Px的计算公式为

(15)

3 模型构建与结果分析

3.1 模型指标选取

在1.3节中已经对方案1、方案2和方案3周期流量下在各区域的水动力提升率进行了分析,但仅仅考虑水动力提升率这一指标过于片面,难以确定各区域的最终方案,故通过熵权-TOPSIS的地形改造方案优选评价模型对各方案进行得分高低排序,以期全面综合评价各地形改造方案优劣,为每一区域选定最合适的改造方案。

依据指标所携带和传输的信息要尽可能多的原则,选取的主要指标有水动力提升率、对环境的影响和改造效益等指标,指标的类型、所包含信息和指标初始数据来源如表3所示,每一区域3个方案的指标初始数据如表4所示。

表3 模型指标选取Table 3 Selection of model indicators

表4 各方案在不同区域指标初始数据Table 4 Initial data of indicators in each scheme for each area

3.2 模型计算结果及分析

将以上数据分为区域A、区域B和区域C分别进行分析。首先通过熵权法对每一区域各方案指标的熵权进行计算,计算结果如表5所示。

表5 各区域指标熵权Table 5 Entropy weight of indicators in different regions

同一指标在不同区域的权重较为接近,说明不同区域之间的初始数据都较为稳定,未出现偏差较大的数据,需进一步采用评价模型进行方案的优选。

表6 各区域正理想解和负理想解Table 6 Positive ideal solution and negative ideal solution for each area

表7 各区域现有可行方案与正负理想解的距离及评价结果Table 7 Distances and evaluation results between the existing feasible solutions and the positive and negative ideal solutions for each area

根据所建立的基于熵权-TOPSIS的地形改造方案评价模型对不同区域各方案综合评价指数进行计算并据此排名, 结果显示若综合考虑水动力提升率、 对环境的影响和改造效益等指标因素, 在区域A、 区域B和区域C中方案1均是综合评价指数最低的, 而方案3在3个区域的综合评价指数均为最高, 据此在3个区域均选择方案3作为最终改造方案。

根据每个方案自身不同的特点和综合评价指数计算结果可知,方案1虽然对环境的影响较小,但其水动力提升率指标并未表现出预期的提升效果,改造效益指标也不及其他2个方案,故其在每个区域的综合评价指数均为最低;方案2在各区域的水动力提升率虽与方案3接近,其相比方案3对环境的影响也更小,但在改造效益指标方面没有方案3显著,故其综合评价指数在各区域都略低于方案3;方案3虽对环境的影响在各区域都是最大的,但水动力提升率指标和改造效益指标在所有区域中都是最高的。故在综合考虑水动力提升率、对环境的影响和改造效益时,其综合评价指数均高于其他2个方案,综合考虑在3个区域均采用方案3作为最终地形改造方案。

4 结 论

为通过实施局部地形改造而塑造不利于伊乐藻生长的水文环境,对伊乐藻灾害产生一定治理效果,并实现对改造方案实施前后水动力变化的量化分析,综合评价各地形改造方案在每一区域的水动力提升效果、对环境的影响和改造效益,选取各区域最优改造方案。本文提出了水动力提升率概念,并建立了基于熵权-TOPSIS的地形改造方案优选模型对各区域的每一方案进行评价优选,取得的主要结论如下:

(1)在周期流量下,方案1对区域B和区域C产生了水动力强度减弱的效果,方案2和方案3对区域B的水动力提升率分别为16.02%和20.19%,对区域C的水动力提升率分别为45.47%和51.99%。在区域A,3个方案均有提升效果,方案1提升率为5.16%,方案2和方案3的提升率均在60%左右。

(2)熵权法得到3个区域各指标的熵权均为改造效益>平均改造深度>水动力提升率,TOPSIS模型计算结果表明每一区域的综合评价指数均为方案3>方案2>方案1,故在综合考虑各改造方案的水动力提升率、对环境的影响和改造效益时,3个区域均选择方案3作为最优改造方案。