CN103020741B - 一种城市景观河道整治的经济优化设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种城市景观河道整治的经济优化设计方法，包括如下步骤：步骤一：对现状河道分段，根据各河段断面结构数据,分析河段功能是否满足要求，确定需要整治的河段及其断面整治型式；步骤二：根据断面整治型式确定决策变量，根据规划及标准确定约束条件，并以河道整治收益为目标函数建立河道断面整治经济优化数学模型；步骤三：采用优化算法对数学模型进行模拟计算，获取决策变量的优选值。本发明通过构建耦合了水力、景观、生态等多种治理目标的数学模型，通过计算机模拟计算，得到最优化的决策变量值，从而使治理的收益达到最大，适于城市景观河道整治规划设计。

Description

一种城市景观河道整治的经济优化设计方法

技术领域

本发明涉及城市景观河道整治方法，特别是一种城市景观河道整治的经济优化设计方法。

背景技术

城市河道是城市生态系统的重要组成部分，对城市河道进行综合治理，对于维护城市生态平衡、优化城市景观、改善人居环境具有重要意义。传统的城市河道整治模式主要着眼于行洪排涝的要求，进行河道疏浚和护岸建设，多采用河道的直线化或渠道化以及混凝土化的治理模式，而忽略了河道的生态景观功能。近年来，随着经济社会的发展和居民生活水平的提高，关于生态景观河道的理念与体系开始逐步建立，城市河道治理的目标，也从单一的修复行洪排涝功能目标，逐渐发展成为包括修复行洪排涝功能、改善水体污染、重塑滨水景观环境以及构建生态循环系统等多元目标。目前，生态景观河道治理虽有一定的技术与理念，但是并没有形成系统的通用模式，这就导致了一条河道生态治理的成功方式并不一定适应于另一条河道，此外，河道治理项目多，包括泻洪、排涝、蓄水、引清、景观、生态、航运等等，由于没有一种综合评价分析的体系方法，使得项目目标互相干涉，并且由于设计时未能综合考虑，只关注了河道治理后的生态景观功能，忽略了治理过程中经济成本问题，导致总体治理成本很高。

发明内容

本发明为解决公知技术中存在的技术问题而提供一种通过建立河道断面整治经济优化数学模型达到城市景观河道整治收益最大化的经济优化设计方法。

本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是：一种城市景观河道整治的经济优化设计方法，包括如下步骤：

步骤一：对河道分段进行现状断面结构数据分析，确定需要整治的河段及其断面整治型式；

步骤二：根据断面整治型式确定决策变量，根据规划及标准确定约束条件，并以河道整治收益为目标函数建立河道断面整治经济优化数学模型；

步骤三：采用优化算法对数学模型进行模拟计算，获取决策变量的优选值。

还包括将模拟计算结果与实际经验值相比较，反馈修正数学模型参数的步骤。

步骤一中所述数据分析包括对河道过流能力、景观功能以及生态功能的现状数据分析。

所述优化算法为遗传算法。

步骤二中所述约束条件包括水力指标约束条件、生态指标约束条件和景观指标约束条件。

所述水力指标约束条件包括：断面自身约束条件、扩宽扩深加高约束条件、收缩约束条件、边坡约束条件、堤岸衔接约束条件、底坡衔接约束条件和水位约束条件。

所述生态约束条件和所述景观约束条件转化为流速约束条件、流量约束条件以及水位约束条件。

步骤二中所述目标函数数学表达式为Y(x)＝max{G(x)-C(x)},式中Y(x)为河道整治收益，G(x)为河道治理效益，C(x)为河道治理成本。

所述河道治理效益包括节约土地效益，其数学表达式为：

$B=B_1*\underset{p=1}{\overset{n-1}{\Σ}}\[L_p*(B_p+B_{p+1})/2\],$

式中，B表示节约土地效益，B₁表示水平方向单位面积土地效益，B_p表示断面p河岸收缩距离，L_p表示断面p与下一断面距离,n为整治河道断面数。

所述河道治理成本的数学表达式为：

$C=(C_1+C_2)*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\Σ}}\[L_m*\left(\frac{S_m+S_{m+1}}{2}\right)\]+C_3*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\Σ}}(B_m+B_{m+1})/2+C_4*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\Σ}}\frac{Z_m+Z_{m+1}}{2}+2*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\Σ}}{L}_m*C_5,$

式中，C表示河道治理成本，C₁表示横断面单位体积挖方成本，C₂表示单位体积土运输成本，C₃表示沿水平方向单位长度挪堤、建堤成本，C₄表示沿高程方向单位距离挪堤、建堤成本，C₅表示沿河道纵剖面方向单位距离边坡整治成本，S_m表示断面扩挖面积，B_m表示断面水平方向挪堤建堤距离，Z_m表示沿高程方向挪堤建堤距离，L_m表示断面M与下一断面距离，n为整治河道断面数。

本发明具有的优点和积极效果是：本发明针对传统的河道整治存在的治理目标单一、治理模式不经济等问题，将河道先进行分段分析筛选，确定需要治理的河段，并按照规划及已有经验，确定河道断面整治型式，构建耦合了水力、景观、生态等多种治理目标的数学模型，通过计算机模拟计算，得到最优化的决策变量值，从而使治理的收益达到最大。本发明与传统的治理模式相比较，河道整治设计方法因势利导，采用构建数学模型，不但满足城市河道防洪排涝，而且满足对河道生态化、景观化、人文化的要求，使治理规划决策全面、高效和科学，治理成本上更节约，治理取得的收益最大化。

附图说明

图1为本发明的流程框图；

图2为一种需要整治的河道断面示意图；

图3为一种河道断面整治型式示意图；

图4为挖填方面积与断面特征长度变量示意图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下：

请参阅图1～图4，一种城市景观河道整治的经济优化设计方法，包括如下步骤：

一种城市景观河道整治的经济优化设计方法，包括如下步骤：

步骤一：对河道分段进行现状断面结构数据分析，确定需要整治的河段及其断面整治型式，所述数据分析可包括对河道过流能力、景观功能以及生态功能的现状数据分析。为了建立河道治理的优化模型，首先得确定治理河段，这需要对河道现状水力条件、景观状况以及生态性状等进行评价，通过现状数据采集分析，以及河道数值模拟模型，按照过流能力指标、景观指标及生态指标等来评价河段，将不满足任一项指标的河段确定为待整治河段，对需要整治的河段，分析其断面结构数据，按照规划及现有经验制定符合水力、生态、景观要求的多种断面整治型式；请参考图2和图3，其中，图2为一种需要整治的河道断面示意图，图3为一种常规的河道断面整治型式示意图。

步骤二：根据断面整治型式确定决策变量，根据规划及标准确定约束条件，并以河道整治收益为目标函数建立河道断面整治经济优化数学模型，根据常见的河道断面整治型式，可构建包括决策变量、约束条件及目标函数的通用数学模型，其数学表达式为：

其中，上述式中x为断面变量，x_m为特征宽度集，z_m为特征高程集，n_i为坡降集；Y(x)为河道整治收益，G(x)为河道治理效益，C(x)为河道治理成本；H(x)为水力指标函数，H_r为水力约束集；E(x)为生态指标函数，E_r为生态约束集；L(x)为景观指标函数，L_r为景观约束集。

当断面型式确定后，根据断面整治型式确定优化模型的决策变量。对于断面m，原河道断面特征点坐标为其整治后决策变量为断面m与下一断面距离为L_m。

上述约束条件可包括水力指标约束条件、生态指标约束条件和景观指标约束条件。

建模时，约束条件要考虑泻洪、排涝、蓄水、引清、景观、生态、航运等规划及标准要求，满足包括水力指标、生态指标和景观指标等规划及标准。

所述水力指标约束条件可包括：断面自身约束条件、扩宽扩深加高约束条件、收缩约束条件、边坡约束条件、堤岸衔接约束条件、底坡衔接约束条件和水位约束条件，其中：

(1)断面自身约束条件数学表达式为：

其中，为断面m特征点n的宽度坐标，为断面m特征点n的高程坐标，对于断面m，原河道断面特征点坐标为其整治后决策变量为断面m与下一断面距离为L_m。

(2)扩宽扩深加高约束条件数学表达式为：

$\left\{\begin{array}{c}0\≤x_m^n-x_m^{n^{\′}}\≤x_b\\ 0\≤z_m^{{\min }^{\′}}-z_m^{\min }\≤z_d,|z_m^o-z_m^{o^{\′}}|\≤z_h\end{array}\right.$

其中，x_b分别表示河道能扩宽的允许距离，z_d表示河底能挖深的最大距离，z_h表示河岸能加高或者降低的最大高度。

(3)收缩约束条件数学表达式为：

$\left\{\begin{array}{c}0\≤x_m^{1^{\′}}-x_m^1\≤x_{s1}\\ 0\≤x_m^{o^{\′}}-x_m^o\≤x_{s2}\end{array}\right.$

其中，x_s1及x_s2分别表示左右岸能收缩的最大距离。

(4)边坡约束条件数学表达式为：

m_min≤m_s≤m_max

其中，m_s表示整治后河道两侧边坡，其具体计算根据断面具体形式进行计算。m_min为边坡允许最小值，m_max为边坡允许最大值。

(5)堤岸衔接约束条件数学表达式为：

$\left|\frac{x_m^1-x_{m-1}^1}{L_{m-1}}\right|\≤l_{max},\left|\frac{x_m^o-x_{m-1}^o}{L_{m-1}}\right|\≤l_{max}$

其中，l_max表示河道相邻堤岸扩大或者缩小允许最大值。

(6)底坡衔接约束条件数学表达式为：

$\left|\frac{z_m^{\min }-z_{m-1}^{\min }}{L_{m-1}}\right|\≤s_{max}$

其中，s_max表示河道底坡允许最大值。

(7)水位约束条件数学表达式为：

$h_m+f\≤z_m^1,z_m^o$

其中，f表示河道安全超高。h_m为M断面水位。

所述生态约束条件和所述景观约束条件可转化为流速约束条件、流量约束条件以及水位约束条件。

当断面型式确定后，确定优化模型的决策变量。对于断面m，原河道断面特征点坐标为其整治后决策变量为断面m与下一断面距离为L_m。

步骤二中所述目标函数数学表达式可为Y(x)＝max{G(x)-C(x)}，式中Y(x)为河道整治收益，G(x)为河道治理效益，C(x)为河道治理成本，其中所述河道治理效益包括节约土地效益，其数学表达式可为：

$B=B_1*\underset{p=1}{\overset{n-1}{\Σ}}\[L_p*(B_p+B_{p+1})/2\],$

式中，B表示节约土地效益，B₁表示水平方向单位面积土地效益，B_p表示断面p河岸收缩距离，L_p表示断面p与下一断面距离，n为整治河道断面数。

所述河道治理成本的数学表达式可为：

$C=(C_1+C_2)*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\Σ}}\[L_m*\left(\frac{S_m+S_{m+1}}{2}\right)\]+C_3*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\Σ}}(B_m+B_{m+1})/2+C_4*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\Σ}}\frac{Z_m+Z_{m+1}}{2}+2*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\Σ}}{L}_m*C_5,$

式中，C表示河道治理成本，C₁表示横断面单位体积挖方成本，C₂表示单位体积土运输成本，C₃表示沿水平方向单位长度挪堤、建堤成本，C₄表示沿高程方向单位距离挪堤、建堤成本，C₅表示沿河道纵剖面方向单位距离边坡整治成本，S_m表示断面扩挖面积，B_m表示断面水平方向挪堤建堤距离，Z_m表示沿高程方向挪堤建堤距离，L_m表示断面M与下一断面距离，n为整治河道断面数。

步骤三：采用优化算法对数学模型进行模拟计算，获取决策变量的优选值，所述优化算法可选遗传算法或其他优化算法。

此外，为进一步完善数学模型，还可包括将模拟计算结果与实际经验值相比较，来反馈修正数学模型参数的步骤。

下面选取一种常见的断面整治型式来对本发明的经济优化设计方法作进一步说明：

通过对某河道进行现状分析评价，发现其中的一些河段不满足过流能力要求及生态景观要求。通过对其断面结构数据分析，并参考现有整治经验，确定一种断面整治型式：复式梯形断面整治型式，其型式如图3所示，根据复式梯形断面整治型式，确定其决策变量为x_n＝(b，d，e，f，z，z₁，z₂，m₁，m₂),其中b为河道断面底宽，d为复式梯形断面一级平台宽度，e为复式梯形断面一二级平台垂直距离，f为复式梯形断面二级平台宽度，z为河道断面底高程，z₁为复式梯形断面一级平台高程，z₂为河道断面顶高程，m₁为复式梯形断面上坡段坡度，m₂为复式梯形断面下坡段坡度。为更加简单明了示意此优化设计方法，根据景观生态实际要求，可取m₁，m₂、d、e、f、z₁为常数，根据经验取值：m₁＝3，m₂＝2.5，d＝3m，e＝1.3m，f＝2m，z₁＝2.8m。此时，断面决策变量为x_n＝(b，z，z₂)。

复式梯形断面型式，满足自身断面约束条件和边坡约束条件；而扩深扩宽加高约束条件、收缩约束条件、堤岸衔接约束条件、底坡衔接约束条件由每个断面的b，z，z₂确定；为满足底坡衔接条件，根据经验设定整治后河道坡降；生态约束条件和景观约束条件转化为流速约束条件、流量约束条件以及水位约束条件，决策变量b，z，z₂的范围须满足以上约束条件要求。

目标函数为收益Y＝B-C。B为效益，C为成本。

在本例中，C的数学表达式可简化为:

$C=\underset{j=1}{\overset{9}{\mathrm{\Σ}}}\{L_j*\frac{S_1^j+S_1^{j\mathrm{+1}}}{2}{\mathrm{*C}}_1+L_j*\frac{S_2^j+S_2^{j\mathrm{+1}}}{2}{\mathrm{*C}}_2+L_j*C_3+C_2*L_j*\frac{S_3^j+S_3^{j\mathrm{+1}}}{2}\}$

式中，L_j为断面距，为断面挖、填方面积，为断面填堤面积，C₁为挖方单价，C₂为填方单价，C₃为单位长度建堤单价。

在本例中，B的数学表达式可简化为:

$B=\underset{j=1}{\overset{9}{\Σ}}\{(b_0^j-b_1^j+b_0^{j+1}-b_1^{j+1})/2*L\left(j\right)*B_1\}$

式中，为原断面堤顶宽度，为收缩断面堤顶宽度，B₁为节约的土地单价(单位平米单价)，本例中未包括社会效益以及生态效益等隐性效益。在上述公式中，根据市场行情，取C₁为4.18，C₂为16.4，C₃为1000，B₁为1000。

目标函数中挖填方面积是一个随着断面特征长度变化的变量，断面特征长度标示如图4。挖填方面积在优化模型中根据优化断面特征长度给予了一定的设置，对于断面j，当b1≥b0时，分为2种情况，

一种情况：如果b3≥b2，则S1＝S5+S7-S4-S6，S2＝0；

另一种情况：如果b3<b2，则S1＝S5-S4，S2＝S6-S7；

当b1<b0时，分为2种情况，

一种情况：如果b3<b2，则S1＝0，S2＝S4+S6-S5-S7.

另一种情况：如果b3≥b2，则S1＝S7-S6，S2＝S4-S5.

本例中采用遗传算法进行优化，优化后收益为3.5×10⁸元，决策变量b，z，z₂的优选值如下表。优化后的断面对卡口断面进行了扩宽，对可收缩断面进行了一定的收缩，节约出了土地。

其优化计算结果如下表：

尽管上面结合附图对本发明的优选实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可以做出很多形式，这些均属于本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种城市景观河道整治的经济优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：对现状河道分段，根据各河段断面结构数据，分析河段功能是否满足要求，确定需要整治的河段及其断面整治型式；

步骤二：根据断面整治型式确定决策变量，根据规划及标准确定约束条件，并以河道整治收益为目标函数建立河道断面整治经济优化数学模型；所述目标函数数学表达式为Y＝max{G-C}，式中Y为河道整治收益，G为河道治理效益，C为河道治理成本；所述河道治理效益包括节约土地效益，其数学表达式为：

$B=B_1*\underset{p=1}{\overset{n-1}{\&Sigma;}}\&lsqb;L_p*(B_p+B_{p+1})/2\&rsqb;$

式中，B表示节约土地效益，B₁表示水平方向单位面积土地效益，B_p表示断面p河岸收缩距离，L_p表示断面p与下一断面距离,n为整治河道断面数；

所述河道治理成本的数学表达式为：

$C=(C_1+C_2)*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\&Sigma;}}\&lsqb;L_m*\left(\frac{S_m+S_{m+1}}{2}\right)\&rsqb;+C_3*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\&Sigma;}}(B_m+B_{m+1})/2+C_4*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\&Sigma;}}\frac{Z_m+Z_{m+1}}{2}+2*\underset{m=1}{\overset{n-1}{\&Sigma;}}{L}_m*C_5$

式中，C表示河道治理成本，C₁表示横断面单位体积挖方成本，C₂表示单位体积土运输成本，C₃表示沿水平方向单位长度挪堤、建堤成本，C₄表示沿高程方向单位距离挪堤、建堤成本，C₅表示沿河道纵剖面方向单位距离边坡整治成本，S_m表示断面扩挖面积，B_m表示断面水平方向挪堤建堤距离，Z_m表示沿高程方向挪堤建堤距离，L_m表示断面m与下一断面距离,n为整治河道断面数；

步骤三：采用优化算法对数学模型进行模拟计算，获取决策变量的优选值。

2.根据权利要求1所述的城市景观河道整治的经济优化设计方法，其特征在于，还包括将模拟计算结果与实际经验值相比较，反馈修正数学模型参数的步骤。

3.根据权利要求1所述的城市景观河道整治的经济优化设计方法，其特征在于，步骤一中所述数据分析包括对河道过流能力、景观功能以及生态功能的现状数据分析。

4.根据权利要求1所述的城市景观河道整治的经济优化设计方法，其特征在于，步骤二中所述约束条件包括水力指标约束条件、生态指标约束条件和景观指标约束条件。

5.根据权利要求4所述的城市景观河道整治的经济优化设计方法，其特征在于，所述水力指标约束条件包括：断面自身约束条件、扩宽扩深加高约束条件、收缩约束条件、边坡约束条件、堤岸衔接约束条件、底坡衔接约束条件和水位约束条件。

6.根据权利要求4所述的城市景观河道整治的经济优化设计方法，其特征在于，所述生态约束条件和所述景观约束条件转化为流速约束条件、流量约束条件以及水位约束条件。