CN109145396B - 一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法 - Google Patents

一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109145396B
CN109145396B CN201810847757.2A CN201810847757A CN109145396B CN 109145396 B CN109145396 B CN 109145396B CN 201810847757 A CN201810847757 A CN 201810847757A CN 109145396 B CN109145396 B CN 109145396B
Authority
CN
China
Prior art keywords
roughness
water level
vegetation
river
flow
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810847757.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109145396A (zh
Inventor
蔡奕
刘曙光
吴乔枫
蔡万贤
石涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tongji University
Original Assignee
Tongji University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tongji University filed Critical Tongji University
Priority to CN201810847757.2A priority Critical patent/CN109145396B/zh
Publication of CN109145396A publication Critical patent/CN109145396A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109145396B publication Critical patent/CN109145396B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Measuring Volume Flow (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法，包括：步骤S1：根据实测水位‑流量曲线，结合水位‑流量‑糙率图谱得到糙率‑水位曲线；步骤S2：根据河道植被分布情况分为植被区和非植被区，并将糙率‑水位曲线中糙率的最大值和最小值分别作为两个分区糙率的初始值；步骤S3：计算综合糙率，并基于综合糙率拟合得到植被区和非植被区的最佳糙率。与现有技术相比，本发明通过将河道断面划分为不同糙率子区来率定河道综合糙率。

Description

一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法
技术领域
本发明涉及一种率定方法，尤其是涉及一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法。
背景技术
糙率是一维河道水动力模拟中的灵敏参数，在数值模拟中一般通过实测资料率定，以降低经验估计导致的模拟误差。但相比于渠道化河流的矩形或梯形断面，天然河流多为复合断面且河床及岸滩的植被多样且分布复杂，致使糙率随水位的变化复杂。
采用单一的糙率将导致模型适用性低，只能在某个水位级下满足一定的精度要求。直接采用上下游的实测水位及流量数据推求糙率曲线仅反映该河段的糙率特性，但无法描述其他无自理河段的糙率，无法表现不同断面糙率的差异性。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法，包括：
步骤S1：根据实测水位-流量曲线，结合水位-流量-糙率图谱得到糙率-水位曲线；
步骤S2：根据河道植被分布情况分为植被区和非植被区，并将糙率-水位曲线中糙率的最大值和最小值分别作为两个分区糙率的初始值；
步骤S3：计算综合糙率，并基于综合糙率拟合得到植被区和非植被区的最佳糙率。
所述步骤S1包括：
步骤S11：采用一维河道水动力模型模拟不同糙率下的水位与流量，并绘制得到水位-流量-糙率图谱得到各糙率下的水位-流量曲线；
步骤S12：绘制实测水位-流量曲线，并提取实测水位-流量曲线与各糙率下的水位-流量曲线的交点；
步骤S13：拟合提取的所有的交点得到糙率-水位曲线。
所述步骤S1中水位-流量-糙率图谱中选取的糙率在0.02～0.18的范围内，以0.01为间隔。
所述植被区和非植被区的分隔界限为河床植被顶部至河床的平均高度。
所述步骤S3中的综合糙率为：
Figure BDA0001746976520000021
其中：n0为综合糙率，H为水位，B为水面宽，b为断面水平方向的位置变量，n(b)为断面位置b处的糙率值；h(H,b)为水深，k1、k2为常数。
所述k1为-1.5，k2为8.5。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1)通过将河道断面划分为不同糙率子区来率定河道综合糙率。
2)相比传统的查表法、水力学方法及糙率公式法，本发明能解决受植被影响下河道糙率随水位变化明显的问题，提高了一维水动力模型的适用性与模拟精度。
3)充分利用河道植被与断面形状信息，可体现不同断面间糙率变化的差异性，降低了无实测水位-流量资料河段糙率率定的不确定性，可在不同断面间移用。
附图说明
图1为本发明方法的主要步骤流程示意图；
图2为本发明得到糙率-水位曲线过程的示意图；
图3为糙率-水位曲线示意图；
图4为糙率分区示意图；
图5为实测资料推求与糙率分区模拟所得糙率-水位曲线对比示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法，如图1所示，包括：
步骤S1：根据实测水位-流量曲线，结合水位-流量-糙率图谱得到糙率-水位曲线，具体包括：
步骤S11：采用一维河道水动力模型模拟不同糙率下的水位与流量，并绘制得到水位-流量-糙率图谱得到各糙率下的水位-流量曲线，具体为在糙率为0.02～0.18范围内，以0.01为间隔，采用一维河道水动力模型模拟不同糙率下的水位与流量过程，用于绘制水位-流量-糙率图谱；
过程具体为使用实测资料构建河道一维水动力模型，其计算求解采用一维非恒定流基本运动方程，即圣维南方程组：
Figure BDA0001746976520000031
式中：x为距离坐标；t为时间坐标；A为过水断面面积；Q为流量；h为水位；q为旁侧入流量；C为谢才系数；R为阻力半径；g为重力加速度。
然后在糙率为0.02～0.18范围内，以0.01为间隔，当然糙率较小时可减小间隔以加密计算，采用该模型模拟不同糙率下的水位与流量过程。选择具有实测水位-流量资料的河道断面，用计算所得数据于绘制水位-流量-糙率图谱。通过实测资料绘制水位-流量曲线，并将其与水位-流量-糙率图谱进行比对，确定曲线的相交情况，如图2所示。
步骤S12：绘制实测水位-流量曲线，并提取实测水位-流量曲线与各糙率下的水位-流量曲线的交点；
步骤S13：拟合提取的所有的交点得到糙率-水位曲线，如附图3所示。
步骤S2：根据河道植被分布情况分为植被区和非植被区，并将糙率-水位曲线中糙率的最大值和最小值分别作为两个分区糙率的初始值，其中，植被区和非植被区的分隔界限为河床植被顶部至河床的平均高度。
具体的，根据河道植被分布情况确定临界水深，从而将河道断面分为两个糙率子区，即糙率较大的底床植被区(糙率为n1)与糙率较小的非植被区(糙率为n2)。临界水深为底床植被区与非植被区划分的界限，可通过分析底床植物冠层区的平均水深估计该临界水深，当然也可依据沉水植物生长高度估算。底床植被区的水流受到沉水植物影响较大，故该区的糙率值通常较大，可将实测资料推求的糙率-水位曲线的最大糙率值设置为n1的初值。非植被区受到植被影响较小，故该区糙率值通常较小，可将实测资料推求的糙率-水位曲线的最小糙率值设置为n2的初值。
实例中，河床指标冠层顶部至河床平均约1.5m高时，可将临界水深设置为1.5m。从而将河道断面分为两个糙率子区，即临界水深以下糙率较大的底床植被区(糙率为n1)，以及临界水深以上糙率较小的非植被区(糙率为n2)，如附图4所示。
底床植被区的水流受到沉水植物影响较大，故该区的糙率值通常较大，可将实测资料推求的糙率-水位曲线的最大糙率值设置为n1的初值。非植被区受到植被影响较小，故该区糙率值通常较小，可将实测资料推求的糙率-水位曲线的最小糙率值设置为n2的初值。根据附图2所得结果，最大糙率nmax为0.18，最小糙率nmin为0.03，两者分别作为n1与n2的初值。
步骤S3：计算综合糙率，并基于综合糙率拟合得到植被区和非植被区的最佳糙率。
其中，综合糙率为：
Figure BDA0001746976520000041
其中：n0为综合糙率，H为水位，B为水面宽，b为断面水平方向的位置变量，n(b)为断面位置b处的糙率值；h(H,b)为水深，k1、k2为常数，优选的，k1为-1.5，k2为8.5。
根据上式可计算综合糙率，从而获得分区糙率下的糙率-水位曲线，通过率定n1与n2将该曲线与实测资料推求的糙率-水位曲线拟合，即可完成分区糙率率定。
实例中，通过率定可得当n1＝0.021且n2＝0.006时，所得曲线与实测资料推求的糙率-水位曲线拟合较好，如图5所示。

Claims (5)

1.一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法，其特征在于，包括：
步骤S1：根据实测水位-流量曲线，结合水位-流量-糙率图谱得到糙率-水位曲线，
步骤S2：根据河道植被分布情况确定临界水深，从而将河道断面分为两个糙率子区，即糙率较大的底床植被区与糙率较小的非植被，并将糙率-水位曲线中糙率的最大值和最小值分别作为两个分区糙率的初始值，
步骤S3：计算综合糙率，并基于综合糙率拟合得到植被区和非植被区的最佳糙率；
所述步骤S3中的综合糙率为：
Figure FDA0002559099980000011
其中：n0为综合糙率，H为水位，B为水面宽，b为断面水平方向的位置变量，n(b)为断面位置b处的糙率值；h(H,b)为水深，k1、k2为常数。
2.根据权利要求1所述的一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
步骤S11：采用一维河道水动力模型模拟不同糙率下的水位与流量，并绘制得到水位-流量-糙率图谱得到各糙率下的水位-流量曲线；
步骤S12：绘制实测水位-流量曲线，并提取实测水位-流量曲线与各糙率下的水位-流量曲线的交点；
步骤S13：拟合提取的所有的交点得到糙率-水位曲线。
3.根据权利要求2所述的一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法，其特征在于，所述步骤S1中水位-流量-糙率图谱中选取的糙率在0.02～0.18的范围内，以0.01为间隔。
4.根据权利要求1所述的一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法，其特征在于，所述植被区和非植被区的分隔界限为河床植被顶部至河床的平均高度。
5.根据权利要求1所述的一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法，其特征在于，所述k1为-1.5，k2为8.5。
CN201810847757.2A 2018-07-27 2018-07-27 一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法 Active CN109145396B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810847757.2A CN109145396B (zh) 2018-07-27 2018-07-27 一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810847757.2A CN109145396B (zh) 2018-07-27 2018-07-27 一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109145396A CN109145396A (zh) 2019-01-04
CN109145396B true CN109145396B (zh) 2020-10-02

Family

ID=64798114

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810847757.2A Active CN109145396B (zh) 2018-07-27 2018-07-27 一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109145396B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109840368B (zh) * 2019-01-17 2023-03-24 广东省水利水电科学研究院 一种灌区渠道水位流量关系率定方法
CN111753417B (zh) * 2020-06-18 2022-06-17 清华大学 一种基于不确定性分离的参数敏感性分析方法
CN112270115B (zh) * 2020-11-25 2022-06-14 同济大学 一种基于元胞自动机的复杂地形洪水淹没进程模拟方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3890910A (en) * 1972-04-19 1975-06-24 Bunzl & Biach Ag Method of laying webs of composite material containing plant seed
CN103197047A (zh) * 2013-04-08 2013-07-10 清华大学 生态糙率的实验方法
CN107145678A (zh) * 2017-05-22 2017-09-08 中国水利水电科学研究院 一种河道平面二维水流模型糙率的率定方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3890910A (en) * 1972-04-19 1975-06-24 Bunzl & Biach Ag Method of laying webs of composite material containing plant seed
CN103197047A (zh) * 2013-04-08 2013-07-10 清华大学 生态糙率的实验方法
CN107145678A (zh) * 2017-05-22 2017-09-08 中国水利水电科学研究院 一种河道平面二维水流模型糙率的率定方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
The effect of floodplain grass on the flow characteristics of meandering compound channels;Chao Liu等;《Journal of Hydrology》;20161130;第542卷;第1-17页 *
含淹没植被明渠水位及糙率变化试验研究;姬昌辉 等;《水利水运工程学报》;20130228(第1期);第60-65页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109145396A (zh) 2019-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109145396B (zh) 一种基于植被分布的河道糙率分区率定方法
Farinotti et al. A method to estimate the ice volume and ice-thickness distribution of alpine glaciers
CN112257352A (zh) 一维水动力模型和二维水动力模型的耦合方法及系统
CN105781539A (zh) 一种致密油气储层饱和度测井计算方法
CN109543275A (zh) 一种城区地表径流二维数值模拟方法
CN112464584B (zh) 自由表面流的水位和流量推求方法
CN107401140B (zh) 支流尾闾河段造床流量的确定方法
CN106759063B (zh) 一种感潮河段造床流量的计算方法
CN108104052B (zh) 感潮河段支流口门引排水枢纽整体流态模型试验方法
CN112227292A (zh) 基于一维水动力模型的空腹拱桥壅水智能分析方法
CN104631392A (zh) 一种基于河相关系的航道整治设计方法
CN106121641A (zh) 油藏中贼层的识别方法及装置
CN106446438B (zh) 一种电厂温排水深水排放的近远区耦合数值模拟方法
McDonald et al. Effects of the depth to coral height ratio on drag coefficients for unidirectional flow over coral
CN108664705A (zh) 一种基于OpenFOAM的模拟复杂地形地表粗糙度的方法
CN107808068A (zh) 一种用于致密砂岩气藏高产富集评价的方法
CN110147646B (zh) 一种数值模拟框架下线性挡水构筑物的过流处理方法
CN107587474B (zh) 枢纽下游径流与潮流过渡河段设计最低通航水位生成方法
CN106320255B (zh) 一种漫滩水流滩槽过流量的计算方法
CN113585161A (zh) 一种冲积河流深泓横向迁移预测模型的构建方法
CN108625337B (zh) 一种确定潮流界以下沙质河床河段整治水位的方法
CN109472109B (zh) 一种用于分布式水文模型的复式河道断面概化及计算方法
CN111104746A (zh) 一种基于小波分析的河漫滩高程确定方法
CN108411844A (zh) 一种天然沟道不规则断面的泥石流流速场的分析及装置
CN110847112B (zh) 一种基于水力学模拟的河道泄洪预警方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant