錢塘江河口咸潮入侵預(yù)警研究.pdf

1、河口是海洋鹽水與河流淡水的交匯混合之地，容易發(fā)生鹽水入侵現(xiàn)象。河口地區(qū)通常人口稠密、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、交通便利，生活飲用水、工農(nóng)業(yè)用水都對(duì)河水的氯化物含量有一定的要求，根據(jù)中國(guó)《生活飲用水水源水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)》(CJ3020-93)，飲用水水源氯化物含量應(yīng)小于250 mg/L。杭州城市供水的80％以上取自錢塘江，如果適逢大潮時(shí)成潮上溯會(huì)造成杭州市河段的南星橋、閘口、白塔嶺和珊瑚沙等水廠的取水口的鹽度濃度超過規(guī)定的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)杭州市區(qū)正常供水和飲用水安全

2、造成嚴(yán)重威脅。
　　本文采用數(shù)據(jù)資料方法對(duì)成潮入侵變化進(jìn)行了潮相變化分析和流量對(duì)成潮入侵的影響的長(zhǎng)時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)分析，得出了成潮入侵的日、月、季節(jié)和年際的變化特點(diǎn)和氯度隨流量增大而遞減的方式;采用氯度的全天超標(biāo)和半天超標(biāo)天數(shù)和流量的年際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)方法分析了流量和地形變化對(duì)成潮入侵造成的影響。提出了采用連續(xù)小波變換分析成潮與影響因素之間的年際和年內(nèi)的尺度變化規(guī)律，及其互相影響，闡明了流量對(duì)成潮在長(zhǎng)時(shí)間尺度上的影響和潮汐作用對(duì)成潮入侵在短

3、時(shí)間尺度上的影響。通過原型觀測(cè)資料分析方法得出了錢塘江河口成潮入侵的基本變化規(guī)律和變量之間定量和定性的相關(guān)關(guān)系，這些是進(jìn)一步對(duì)咸潮入侵研究的基石。
　　針對(duì)咸潮入侵一般采用二維或三維數(shù)值模型的方法進(jìn)行模擬計(jì)算時(shí)計(jì)算量比較大、需要較多的邊界參數(shù)和水文數(shù)據(jù)資料，并且實(shí)際中地形邊界條件是不斷變化的問題。本文采用漲憩模式對(duì)錢塘江成潮入侵時(shí)的沿程鹽度分布和入侵距離進(jìn)行了計(jì)算。在河床刷深前后和潮汐一定不同流量條件下對(duì)成潮入侵進(jìn)行了計(jì)算，模型計(jì)

4、算結(jié)果表明河道的刷深變化對(duì)成潮入侵影響很大，隨著河床的加深，成潮入侵影響會(huì)加劇;而成潮隨著流量的加大鹽度會(huì)迅速減小，當(dāng)流量增大的一定程度時(shí)鹽度的減小不再明顯。這種簡(jiǎn)單的理論模式，可以對(duì)成潮的形成機(jī)理進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕忉?，?duì)未來成潮入侵情況可進(jìn)行快速的模擬，且需要的參數(shù)相對(duì)較少、計(jì)算簡(jiǎn)便可以及時(shí)地評(píng)價(jià)成潮對(duì)取水口的影響情況，從而有利于取水口的取水方案得到提前合理安排。
　　采用小波變換與多個(gè)NARX模型相結(jié)合(Wavelet method

5、 coupled withmulti-nonliner autoregressive model with exogenous inputs, WT-mNARX)的方法針對(duì)閘口、七堡和倉(cāng)前3個(gè)沿江氯度觀測(cè)站點(diǎn)進(jìn)行未來5天的氯度預(yù)測(cè)。此方法根據(jù)影響因子與關(guān)注點(diǎn)處氯度之間的關(guān)系進(jìn)行建模，對(duì)觀測(cè)點(diǎn)的鹽度預(yù)報(bào)具有針對(duì)性。首先采用基于多分辨率分析的極大離散小波變化(Maximal OverlapDiscrete Wavelet Transfor，

6、MODWT)對(duì)水文數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分解和平穩(wěn)化處理。小波分解后的J0層數(shù)據(jù)分別用來建立J0+1個(gè)NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，各模型得到的預(yù)測(cè)結(jié)果加和最終得到觀測(cè)點(diǎn)未來5天的預(yù)測(cè)鹽度時(shí)間序列。不同模型的比較結(jié)果表明WT-mNARX模型的性能最好，預(yù)測(cè)鹽度與實(shí)測(cè)鹽度的相關(guān)關(guān)系R可以達(dá)到0.98，能夠較為準(zhǔn)確地對(duì)未來5天的鹽度作出預(yù)測(cè);泛化能力驗(yàn)證表明該模型的對(duì)觀測(cè)域外的數(shù)據(jù)具有良好的泛化能力。WT-mNARX模型對(duì)非平穩(wěn)、非線性鹽度時(shí)間序列的預(yù)測(cè)結(jié)