羅煜寧，張珂，吳南，王宇昊，王一帆，王國芳

（1.河海大學水災害防御全國重點實驗室，江蘇 南京 210024；2.河海大學長江保護與綠色發(fā)展研究院，江蘇 南京 210024；3.河海大學水文水資源學院，江蘇 南京 210024；4.中國氣象局水文氣象重點開放實驗室，江蘇 南京 210024；5.水利部水利大數據重點實驗室，江蘇 南京 210024；6.水利部水循環(huán)與水動力系統(tǒng)重點實驗室，江蘇 南京 210024；7.云南電網有限責任公司電力科學研究院，云南 昆明 650217）

0 前言

隨著氣候變化和人類活動的影響[1]，流域的水資源供給和調配面臨著的挑戰(zhàn)日趨增加。流域上中游多分布有一些水利工程，極端天氣事件的增加和人類取用水的影響增加了水庫來水量的不確定性，給水電站的運行和調度帶來了巨大的不確定性。分析流域氣候要素及水庫來水變化特性，有助于提升水電站的安全管理與經濟運行效益。

金沙江流域是中國西南地區(qū)最重要的水資源補給區(qū)之一，對于云南省的水資源供給和能源開發(fā)具有重要意義[2]。由于該地區(qū)的地形復雜性和氣候多變性，金沙江流域的來水預測研究一直以來都是一個關鍵而復雜的研究問題。為更好地掌握金沙江流域的來水情況并提高水電利用效率，有必要進行深入地研究和分析。本文結合歷史氣象數據和水文觀測資料，選取金沙江流域中梨園水電站為研究對象，分析梨園水電站徑流變化規(guī)律，選取適當的徑流預報模型并率定敏感性參數，探討各種徑流成分在不同季節(jié)和氣候條件下的變化過程。

本研究旨在探索云南金沙江流域的來水規(guī)律[3]，包括降水、融雪和地下徑流等各種徑流過程。通過分析梨園水電站降雨和徑流系列的趨勢性變化以及汛期水庫的出、入庫流量過程，對流域來水情況及水利工程調度展開研究[4]，構建徑流預報模型，以準確預測水庫來水量，為水電站的調度和管理提供科學依據[5]。本研究的結果將有助于加深對梨園流域水文過程的理解，并為云南電網的合理調度提供數據支撐。

1 流域產流分析

1.1 流域及工程概況

梨園流域屬金沙江流域， 位于90.5°E～100.4°E 和26.6°N～35.9°N 之間，控制流域面積21.4 萬 km2。流域內地勢總體由西北向東南傾斜，海拔落差超過6000 m。梨園流域具有典型的高原氣候和季風氣候特征，氣候垂直差異明顯。年平均降水量572 mm，汛期平均降水量420.6 mm，石鼓以上多年平均年徑流量424 億 m3，石鼓站多年平均流量1343 m3/s。梨園流域所屬的金沙江流域蘊藏豐富的水能資源，共規(guī)劃超40 座梯級水電站，包括金沙江上游8座，中游干流河段8 座，下游干流4 座，支流雅礱江21 座，總裝機容量超過9000 萬 kW。

梨園水電站位于云南省麗江市玉龍縣與迪慶州香格里拉縣交界的金沙江干流上，為金沙江中游河段“一庫八級”水電開發(fā)方案中的第三個梯級。梨園水電站第二臺機組于2015 年3 月25 日開始進行尾水充水并進入機組調試。2015 年7 月10 日，云南金沙江梨園水電站第二臺機組完成三天試運行，成功并網發(fā)電。

1.2 徑流組成分析

梨園流域因其復雜的氣候和地形條件造成了該流域的產流模式空間變化大，融雪產流、蓄滿產流和超滲產流都有可能在該流域發(fā)生[6]。流域內各水文要素對氣候變化的響應非常敏感，并通過徑流過程將響應傳遞到中下游，從而對整個流域的水量產生影響。融雪產流方面，梨園流域上游為高原山區(qū)，上游融雪徑流量決定著流域中下游水量及其動態(tài)變化；降雨產流方面，梨園流域降雨空間分布不均，下墊面空間異質性大，為半濕潤半干旱地區(qū)，徑流組成包含壤中流與地下徑流。從徑流形成的類別來看，融雪、融冰補給對流域內的河道徑流有著顯著的貢獻[7]，但降雨仍是其主要來源。因此，研究流域下墊面特征及土壤含水量和降水等動態(tài)因子對產流模式的控制機制，可以揭示產流模式時空動態(tài)變化規(guī)律，提高徑流模擬水平。

2 降雨、流量過程分析

2.1 趨勢性分析方法

對降雨、徑流等時間序列自然事件進行趨勢性分析，Mann-Kendall 趨勢檢驗（M-K 檢驗）屬于無參數方法，其不要求樣本遵從一定的分布，也不受少數異常值的干擾，能較為清晰地顯現流量的變化趨勢和突變點的存在性。對于流量序列變量X={x1,x2,x3,…,xn}，M-K 法定義了統(tǒng)計量S：

其中Sgn()為符號函數，規(guī)則如下：

S為正態(tài)分布， 其均值為0， 方差Var(S)=n(n-1)(2n+5)/18，當時n＞10，正態(tài)分布統(tǒng)計量計算如下：

當Z ＞0，則表明流量在該時間序列里呈增加趨勢，否則為降低趨勢，且絕對值越大，趨勢越明顯。

按時間序列X={x1,x2,x3,…,xn}構造一個秩序列：

在時間序列為隨機的假設下，定義統(tǒng)計量：

其中服從標準正態(tài)分布。當UFk＞0 時，該變量呈增長趨勢；當UFk＜0 時，該變量呈減小趨勢，給定顯著性水平α，結合正態(tài)分布表求得Ua/2，若∣UFk∣＞Ua/2，則該水文時間序列存在顯著的變化趨勢，反之變化趨勢不顯著。

2.2 降雨及徑流過程分析

圖1 反映了梨園流域的年際降水情況。在2014-2022 年內，UFk值有正有負，且未超過置信區(qū)間，表明降雨序列總體無顯著變化趨勢，符合降水的隨機性規(guī)律。需要指出的是，同樣由于序列長度較短，無法對降雨序列進行突變分析，適當增加序列長度可進行突變行檢驗，有利于分析梨園水電站的入庫來水情況。

圖1 梨園流域年降水量M-K統(tǒng)計曲線

圖2 反映了梨園水電站年平均入庫流量的變化趨勢。在2015-2022 年內，UFk＞0，表明流量序列總體呈增加趨勢。其中，在2019 年前出現UFk＞1.96，即流量序列曲線超出α=0.05的置信區(qū)間，在2019 年前為顯著性增長。然而，流域的徑流量不僅取決于降雨的多寡，存在周期性與隨機性，還與人類的取用水及水利工程調蓄等密切相關。梨園水電站自建庫至今僅有8年時間，序列時間較短，M-K 趨勢性分析結果僅作為參考。

圖2 梨園水電站年平均入庫流量M-K統(tǒng)計曲線圖

2.3 汛期出、入庫流量變化分析

汛期降雨產流是梨園流域的主要徑流補給。根據梨園水電站歷史實測入庫、出庫流量資料，得到汛期6～9 月日平均流量變化情況。圖3 顯示，汛期梨園入庫流量在6 月漲水，在7 月中上旬達到較高流量，而后趨于相對穩(wěn)定的高水狀態(tài)。豐水年梨園入庫洪峰流量可達5500m3/s 以上，枯水年流量會跌落至1000m3/s 附近，計算得汛期梨園入庫日平均流量為2684.8m3/s。

圖3 梨園流域汛期入庫流量變化

圖4 是梨園流域汛期出庫流量變化情況，計算得汛期梨園出庫日平均流量為2676.2m3/s。歷史最大出庫流量5965m3/s，歷史最小出庫流量490m3/s。為進一步探究梨園水電站在汛期對洪水的調蓄作用，現對比年入庫流量與出庫流量，如圖5 所示。

圖4 梨園流域汛期出庫流量變化

圖5 梨園水電站汛期調度圖

梨園水電站年平均入庫與出庫流量在汛期變化一致，計算得相關系數為0.995，水庫在汛期總體呈“來多少水，放多少水”的調度方式。結合梨園水電站的逐日水位資料，分析得梨園水電站在汛期出于興利與防洪的需要，水庫水位不超汛限水位，當來水量較大時，會加大出庫流量，保證電站安全度汛。

在實際的電站調度過程中，不僅需要了解歷史的水文氣象信息，更需要對水電站未來來水做出預測，構建適用于金沙江流域的徑流模型，對于地區(qū)電網發(fā)電能力預測、電力電量平衡、運行方式安排等有重要意義。

3 徑流模型構建

3.1 融雪模型

本文運用SNOW-17 融雪模型來定量計算融雪徑流量。SNOW-17 是一種描述積雪積累和消融過程的積雪水文模型，能夠反映積雪深度的細微變化。該模型以氣溫數據作為決定積雪-空氣界面能量交換過程的唯一指標，輸入變量僅為降水數據，對輸入數據要求較少，對積雪累積和消融過程描述較為詳細。SNOW-17 模型過程及相關參數如圖6 所示。

圖6 SNOW-17模型過程及相關參數

3.2 降雨徑流模型

本文在模擬降雨徑流時，運用分布式水文模型（柵格新安江模型）下墊面的空間變異性進行精細化刻畫。柵格新安江模型以流域內每個DEM 柵格作為計算單元，并假設在柵格單元內的降水和地貌特征、土壤類型以及植被覆蓋等下墊面條件空間分布均勻，模型只考慮各個要素在不同柵格之間的變異性。網格新安江模型先計算出每個柵格單元的植被冠層截留量、河道降水量和蒸散發(fā)量，然后再計算出柵格單元的產流量并采用自由水蓄水庫結構對其進行水源劃分，即劃分為地表徑流、壤中流以及地下徑流三種水源，最后再根據柵格間的匯流演算次序，依次將各種水源演算至流域出口。在耦合SNOW-17 融雪模型后構成降雨-融雪徑流模型進行不同徑流成分的模擬，模型總體結構框圖如圖7 所示。

圖7 柵格新安江模型及融雪過程模型結構框圖

3.3 模型參數率定

對于流域水文模型來說，初始參數的取用需要通過率定的方法判斷，這是保證計算結果合理的必要前提。參數率定也稱參數估計，是提高中間參數估算準確性的一種有效方法。模型的參數可由以下幾種方法得到：①直接測驗、通過實驗和關系函數推求，這種參數具有明確的物理解釋；②可通過實測水文、氣象系列資料反向推算，這種方法可看作是經驗法；③確定參數大致范圍而后運用水文氣象資料推求，這種參數具有一定物理解釋，又有經驗根據。對于②、③兩類參數，一般通過優(yōu)化算法得到。在實際的率定過程中，首先需確定輸入項參數，它可以是實測值，也可以是已經框定好初值范圍的、具有確定物理意義的數；其次需利用數學物理模型進行計算得到相應結果；接著，把計算結果與實測值做對比分析，由計算誤差對輸入項進行調整；最后篩選出與目標函數最相符的一組參數值，使得模擬的水文過程逼近流域的真實情況。

模型參數主要受流域氣候因素與下墊面因素的影響，氣候條件主要包括溫度（最高、最低和平均氣溫）、相對濕度、日照時數、土壤熱通量密度、風速、飽和水汽壓、實際水汽壓有關，下墊面因素主要有高程、土壤類型、腐殖質土層厚度、水系、河道斷面信息、植被覆蓋、土壤含水量、積雪深度等，除此之外人類活動的干擾對模型運行也影響重大，如水庫建庫位置、有效庫容、泄流方式、發(fā)電量、調度規(guī)則、農業(yè)用水等。

結合梨園流域的自然地理特性，對模型參數進行敏感性分析。敏感性性分析是定量研究自變量變化導致因變量變化程度的一種分析技術，若某自變量的敏感度越大，則該變量變化對因變量的影響越大；反之，則小。表1 為梨園流域降雨-融雪徑流模型中敏感性參數的物理含義及經驗取值范圍。

表1 模型敏感性參數物理意義及經驗取值范圍

3.4 徑流模擬分析

本節(jié)以自由水蓄水容量（SM）、融雪放大因子（SCF）兩個敏感參數為例，揭示參數變化對徑流模擬的影響，并辨識不同季節(jié)流域徑流的主要組成。

自由水蓄水容量是模型中劃分徑流成分的重要參數，為了使模型計算出的洪水過程能更好地符合實測過程。模型按線性水庫的“溢出”、“測孔流”和“底孔流”將蓄滿產流模式求得的流域徑流量分為地面、壤中和地下徑流。圖8為自由水蓄水容量（模型中以比例的形式賦值）對徑流模擬的影響。SM 的大小直接影響著降雨產流量的大小，當SM 越大時，土壤的“自由水蓄水庫”就越大，能夠蓄存的水量就越多，相應的產流量就??；反之，減小SM，產流量就大。圖8 結果顯示，在汛期，即5-10 月，SM 對于產流量大小的影響較為敏感，而在枯季，變化SM 對產流結果影響較小。

圖8 自由水蓄水容量（SM）參數調整對比

調整融雪放大因子（SCF），并保持其它參數不變，得融雪放大因子對融雪徑流模擬的影響。融雪放大因子是模型融雪模塊中的重要參數，取值大小直接影響著積雪在溫度“閾值”控制條件下能夠轉為的融雪徑流量。云南金沙江流域上游深處青藏高原腹地，山巔常見積雪，每年3-5 月青藏高原氣溫發(fā)生顯著上升，部分積雪轉為融雪徑流。由圖9 結果可以看出，融雪放大因子主要影響3-5 月融雪徑流量，對于主汛期6-8 月，云南的徑流主要依靠降雨補給，融雪放大因子對其作用不明顯，對于后汛期9-10，徑流主要依靠洪水退水，對于非汛期11-2 月，氣候寒冷，積雪未達到融化溫度閾值，SCF 對其均無作用。

圖9 融雪放大因子（SCF）參數調整對比

4 結論

通過對梨園流域年降雨、徑流的趨勢性分析，得到以下結論：①在2014～2022 年間降雨序列無顯著變化，但流量序列總體呈增加趨勢。受資料限制，時間序列長度較短，為增加結論的可靠性，后續(xù)可延長序列長度。②梨園水電站汛期年平均入庫和出庫系列表現出顯著的一致性變化規(guī)律，反映了梨園水電站在汛期“來多少水，放多少水”的調度模式。此外，運用分布式新安江耦合融雪模型對梨園水電站入庫徑流進行模擬，選取敏感性參數分析它們對徑流模擬的影響。③融雪放大因子反映了每年3-5月融雪徑流和地下徑流是梨園流域的主要來水補給項，自由水蓄水容量反映了6-10 月降雨徑流是梨園流域主要來水補給項。

分析梨園流域徑流組成，進行降雨、徑流等水文趨勢性檢驗，可以加深對梨園流域水文特性的理解；在了解梨園流域調度模式的基礎上，構建適用于云南典型流域的分布式水文模型并率定敏感性參數能夠提高水電站來水預測的準確性，并為進一步優(yōu)化調度方案提供可靠的數據支持。