CN110570031A - 一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法收集目标河段的基础资料并采集野外实地观测的分流比数据，构建目标河段内的平面二维水流数学模型，采用平面二维水流数学模型模拟干流流量、糙率、分汊角度、支汊宽度、水位差对分流比的影响并对各参数进行单因素回归得到分流比与各参数的数学关系，对分流比与各参数的数学关系进行多元回归并结合岭回归得到多参数平原河网分流比综合预测方程，再结合干流流量、糙率、分汊角度、支汊宽度、水位差的实际数据计算预测方程以确定分流比预测值，能够快递预测分流比。

Description

一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法

技术领域

本发明公开了一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，尤其涉及一种单因素回归结合多元回归及岭回归构建平原河网分流比多参数综合预测方程的方法，属于计算、推算或计数的技术领域。

背景技术

分汊河道是天然河流中一种常见的河型。分汊河道分流特性习惯上用分流比表示，其大小和变化将影响分汊河道各支汊的兴衰,从而改变航道、决定防洪布局等。平原河网地区受城市化影响，逐渐暴露出水系结构破坏、河流连通受阻、河网水系自然调蓄能力明显下降等问题。而分汊河道作为平原河网的咽喉要道，其分流比对平原河网的基本格局和河流主干规模有着直接影响，关系到平原河网地区生态引流、水质水量数学模型构建等一系列问题。

太湖流域河网密布，分汊河道数量众多，其分流比对于调水引流、城市防洪布局影响较大，但是由于闸坝众多，同步监测难度大。分流比综合预测方程可以较快地对缺乏长效监测数据的分汊河道分流比进行预测。通过水文站流量数据计算获得分流比的测量方法比较复杂且很多地区并没有水文站监测点位，鲜有的分流比预测方法存在预测数据不准确的缺陷，通过模型模拟分流比进行预测的方法因建模过程和模型计算需要花费很长时间，因此，结合水环境数学模型对平原河网区域水动力进行模拟以构建准确预测分流比的预测方程是一种解决预测时间长的可行方案。

发明内容

本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足，提供了一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，综合考虑影响分流比的各因素建立的预测方程快速准确地预测平原河网两级分汊河道分流比，解决了预测分流比工作量大耗时长的技术问题。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，包括如下步骤：

S1.基础资料收集；

S2.计算汊河数量

S3.野外实地观测分汊河道分流比；

S4.构建分汊河道二维水流数学模型；

S5.基于二维水流数学模型，选择干流流量、糙率、分汊角度、支汊宽度、水位差五个参数，模拟各参数对分流比的影响，并对各参数进行单因素回归；

S6.在单因素回归的基础上，运用多元回归并结合岭回归，得到多参数平原河网分流比综合预测方程；

S7.基于建立的多参数平原河网分流比综合预测方程，对分汊河道分流比进行预测。

进一步地，步骤S1中的基础资料收集包括水系资料、地理地形资料、常规监测资料、水文资料等。

进一步地，步骤S2中计算汊河数量，对分汊河道的分汊级数进行确定，检验本发明适用条件：根据汊河数量，对分汊级数进行确定，具体做法是，搜集河道平面形态资料，确定汊河数量N，若N大于2或小于2，为多级分汊或单一河道，本方法不适用，当N等于2时，本发明适用。

进一步地，步骤S3中野外实地观测分流比是在选定的分汊河道主流来流处、主流分汊后下游处、支流处布设三处监测点位，实时监测分流比。

进一步地，步骤S4中，建立目标河段内的平面二维水流数学模型的具体方法为：将研究区域河道网格化，建立平面二维水动力模型，并根据河段内最新实测地形及水文资料，对水动力模型进行参数率定，使其能够反映河段内当前的水流运动特点。

进一步地，步骤S4中的二维河网水动力模型计算采用σ坐标下的水动力方程，其动量方程为：

式中，z＝(z*+h)/(ζ+h)，h和ζ分别为底面和自由水面高程，H＝h+ζ为总水深，u和v分别为曲线正交坐标系中x和y方向的速度分量，w为垂向速度分量，m_x、m_y分别为度量、张量的对角元素的平方根，m为雅克比行列式，m＝m_xm_y，g为重力加速度，p为大气压，ρ为水密度，T和S分别为温度和盐度。动量方程中的f为柯氏力参数，A_v为垂向紊动或涡旋黏度，Q_u和Q_v分别为动量源、汇项。

进一步地，步骤S3中构建的平面二维水动力模型，是将实测数据代入EFDC模型率定验证，得到合适的参数使EFDC模型可以模拟分流比的变化情况。

进一步地，步骤S5中选择的干流流量、糙率、分汊角度、支汊宽度比、水位差五个因素是在实地调查并在参考前人文献的基础上选择的影响分流比的主要因素。

进一步地，步骤S5中采取控制变量法对各因素对分流比的影响进行模拟与分析，分别控制其它参数不变，探究单一参数对于分流比的影响关系。

进一步地，步骤S5中对各参数进行单因素回归，将各参数和各参数变化后对应的分流比数据输入SPSS，拟合得到分流比与各参数的相关关系。

进一步地，步骤S6在单因素回归的基础上得到多参数平原河网分流比综合预测方程包括如下步骤：

a.选择分流比ξ作为因变量，主流流量Q、糙率n、分汊角度θ、支汊宽度比B、Δz作为自变量，在单因素回归的基础上对各自变量进行相应变换，以使得分流比ξ对各自变量均为线性关系，这样可以使得分流比ξ可对各自变量进行多元回归；

b.随机选取80％的模拟后的数据进行多元回归。进行多元回归后，变换后的各自变量之间可能具有多重共线性，无法通过检验；

c.选择岭回归，并结合岭迹图，进行岭回归，由此得到岭回归方程；

d.将剩余20％数据代入岭回归方程进行验证，若验证结果良好，最终得到平原河网分流比多参数综合预测方程。

进一步地，步骤S7中对分汊河道分流比进行预测，是将各参数数值代入预测方程中，计算得到分汊河道分流比数值。

进一步的，上述分流比预测方法可用于调水引流工程的水量调节，在规划好主流流量后，采用上述方法水流分汊情况进行提前预测，预测的结果有可能是支汊分流比过大，即，支汊流量过大，需要调整调水量。

进一步的，上述分流预测方法还可用于河道整治工程，采用上述方法预测河道拓宽后对于分流比的影响，分流比变化的预测结果为河道整治工程提供理论依据。

本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：本发明提供了一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，通过将野外实测资料与水环境数值模拟技术结合，构建河道二维水动力模型并进行率定验证得到能够反映河段内当前水流运动特点的平面二维水流数学模型。通过平面二维水流数学模型分别模拟干流流量、糙率、分汊角度、支汊宽度比、水位差五个因素对分流比的影响，得出分流比与各因素的相关关系。在单因素回归的基础上运用岭多元回归结合岭回归，建立平原河网分流比多参数综合预测方程，从而对分流比进行预测。本发明步骤简单、可操作性强、计算快捷、适用范围较广，可为广大平原河网地区水资源整治工程的长效管理与科学决策提供一定的理论依据，旨在为平原河网水质水量数学模型构建、生态引流等提供参考。

附图说明

图1为本发明实施例选定的Y型分汊河道及周边相邻区域的河网水系图。

图2为本发明实施例中对适用区域分汊河道二维水动力方程进行率定验证的结果。

图3为本发明实施例中通过控制变量法确定的分流比与糙率的关系。

图4为本发明实施例中通过控制变量法确定的分流比与分汊角度的关系。

图5为本发明实施例中通过控制变量法确定的分流比与支汊宽度比的关系。

图6为本发明实施例中通过控制变量法确定的分流比与主流流量的关系。

图7为本发明实施例中通过控制变量法确定的分流比与水位差的关系。

图8为本发明实施例中分流比实测值与计算值的比较结果。

图9为本发明提供的一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明。

如图9所示，本发明公开的一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，包括如下步骤：

S1.基础资料收集

基础资料收集包括水系资料、地理地形资料、常规监测资料、水文资料等。其中，水系资料为适用区域分汊河道及周边相邻区域的河网水系图；地理地形资料为适用区域分汊河道的底部高程资料；常规监测资料为区域分汊河道的水位监测资料；野外监测资料为在适用区域进行野外监测后所获得的河道实测水动力数据；水文资料包括适用区域河网中的河道实测断面形状、河道断面面积、河道水深、河道水位等。

S2.野外实地观测分汊河道分流比

选定的分汊河道主流来流处、主流分汊后下游处、支流处布设三处监测点位，实时监测分流比；其中，选定的分汊河道为Y型分汊河道，作为单汊型分汊河道的基础形式和典型代表，是分汊河道中最为普遍的一种分汊形式，如图1所示。

监测分流比的方法是在主流来流处、主流分汊后下游处、支流处选择三处桥梁，运用手持式ADV监测流速，ADCP测得断面面积，从而计算得到流量数据。

S3.构建分汊河道二维水动力模型

利用水环境数值模拟技术，结合收集的常规监测资料、地理地形资料、水文资料与野外监测数据，构建适用区域分汊河道二维水动力方程，并对模型进行率定验证，模型率定验证结果见图2。

S4.基于模型，选择干流流量、糙率、分汊角度、支汊宽度、水位差五个参数，模拟各参数对分流比的影响，并对各参数进行单因素回归；

影响分流比的影响因素有干流流量Q、糙率n、分汊角度θ、支汊过水宽度与主汊过水宽度之比B和主汊水位与支汊水位之差Δz。采取控制变量法，分别控制其他参数不变，探究单一参数对于分流比ξ的影响关系。各参数工况设置如下：

1.分流比与糙率的关系如图3所示：

将分流比与糙率数据输入SPSS，进行单因素回归：

ξ＝0.019ln(n)+0.31(R²＝0.991，P<0.001)。

2.分流比与分汊角度的关系如图4所示：

将分流比与分汊角度数据输入SPSS，进行单因素回归：

ξ＝-0.09057|sin(4θ)|+0.2986(R²＝0.7871)。

3.分流比与支汊宽度比的关系如图5所示：

将分流比与支汊宽度比数据输入SPSS，进行单因素回归：

ξ＝0.372B-0.017(R²＝0.998，P<0.001)。

4.分流比与主流流量的关系如图6所示：

将分流比与主流流量数据输入SPSS，进行单因素回归：

ξ＝0.452Q^-0.252(R²＝0.916，P<0.001)。

5.分流比与水位差的关系如图7所示：

将分流比与水位差数据输入SPSS，进行单因素回归：

ξ＝0.718Δz+0.14(R²＝0.997，P<0.001)。

S5.在单因素回归的基础上，运用多元回归并结合岭回归，得到多参数平原河网分流比综合预测方程；

多参数平原河网分流比综合预测方程构建过程包括以下步骤：

a.选择ξ作为因变量，Q、n、θ、B、Δz作为自变量，在上文单因素回归的基础上，对各自变量进行如下变换，得到：

x1＝Q^-0.252，x2＝ln(n)，x3＝|sin(4θ)|，x4＝B,x5＝Δz。以使得ξ对x1,x2,x3,x4，x5均为线性关系，这样可以使ξ对x1,x2,x3,x4,x5作多元回归。；

b.随机选取80％的模拟后的数据进行多元回归。进行多元回归后，变换后的x1，x2，x3，x4，x5之间可能具有多重共线性，这样造成糙率n的P值为0.501，无法通过检验；

c.其余自变量均为P值极小、R²较大的情况下，选择岭回归，并结合岭迹图，取岭参数k＝0.6，进行岭回归，由此得到岭回归方程如式(1)；

d.将剩余20％数据代入式(1)进行验证，得到计算值与模拟值的比较结果，如图8所示。图中计算值与模拟值接近，反映出式(1)回归效果良好。该方程既克服了多重共线性，同时拟合效果良好，可用来预测平原河网两级分汊河道分流比。

S6.基于建立的多参数平原河网分流比综合预测方程，对分汊河道分流比进行预测。

各参数数值代入预测方程中，计算得到分汊河道分流比数值。如Q＝8/m3·s-1,n＝0.05,θ＝70°，B＝0.63，Δz＝0.1m时，代入方程计算得到分流比为0.284。采用本发明预测的分流比与实测值的比较如图8所示，可见，采用本发明的预测方法可以在保证一定精度的前提下实现快速预测。

以上已以较佳实施例公布了本发明，但其并非用以限制本发明，凡采取等同替换或等效变换的方案所获得的技术方案均落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，其特征在于，收集目标河段的水系资料、地理地形资料、常规监测资料、水文资料，采集野外实地观测的分流比数据，结合目标河段的地理地形资料、常规监测资料、水文资料以及野外实地观测的分流比数据构建目标河段内的平面二维水流数学模型，采用平面二维水流数学模型模拟干流流量、糙率、分汊角度、支汊宽度、水位差对分流比的影响并对各参数进行单因素回归得到分流比与各参数的数学关系，对分流比与各参数的数学关系进行多元回归并结合岭回归得到多参数平原河网分流比综合预测方程，再结合干流流量、糙率、分汊角度、支汊宽度、水位差的实际数据计算预测方程以确定分流比预测值。

2.根据权利要求1所述一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，其特征在于，建立目标河段内的平面二维水流数学模型的方法为：将研究区域网格化目标河道河网水系图后建立平面二维水动力模型，根据目标河段内最新实测地形及水文资料对平面二维水动力模型进行参数率定使其能够反映目标河段内当前的水流运动特点。

3.根据权利要求1所述一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，其特征在于，平面二维水动力模型采用σ坐标下的水动力方程，其动量方程为：

其中，z＝(z*+h)/(ζ+h)，h和ζ分别为底面和自由水面高程，H为总水深，H＝h+ζ，u和v分别为曲线正交坐标系中x和y方向的速度分量，w为垂向速度分量，m_x、m_y分别为度量、张量的对角元素的平方根，m为雅克比行列式，m＝m_xm_y，g为重力加速度，p为大气压，ρ为水密度，T和S分别为温度和盐度，f为柯氏力参数，A_v为垂向紊动或涡旋黏度，Q_u和Q_v分别为动量源、汇项。

4.根据权利要求1所述一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，其特征在于，对于二维河网水动力模型，采用控制变量法模拟干流流量对分流比的影响并对干流流量进行单因素回归得到分流比与干流流量的数学关系，ξ＝0.452Q^-0.252(R²＝0.916,P<0.001)，ξ为分流比，Q为干流流量，R²为决定系数，P即P值。

5.根据权利要求1所述一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，其特征在于，对于目标河段内的平面二维水流数学模型，采用控制变量法模拟糙率对分流比的影响并对糙率进行单因素回归得到分流比与糙率的数学关系，ξ＝0.019ln(n)+0.31(R²＝0.991，P<0.001)，ξ为分流比，n为糙率，R²为决定系数，P即P值。

6.根据权利要求1所述一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，其特征在于，对于目标河段内的平面二维水流数学，采用控制变量法模拟分汊角度对分流比的影响并对分汊角度进行单因素回归得到分流比与分汊角度的数学关系，ξ＝-0.09057|sin(4θ)|+0.2986(R²＝0.7871)，ξ为分流比，θ为分汊角度，R²为决定系数。

7.根据权利要求1所述一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，其特征在于，对于目标河段内的平面二维水流数学模型，采用控制变量法模拟支汊宽度对分流比的影响并对支汊宽度进行单因素回归得到分流比与支汊宽度的数学关系，ξ＝0.372B-0.017(R²＝0.998,P<0.001)，ξ为分流比，B为支汊宽度，R²为决定系数，P即P值。

8.根据权利要求1所述一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，其特征在于，对于目标河段内的平面二维水流数学模型，采用控制变量法模拟水位差对分流比的影响并对水位差进行单因素回归得到分流比与水位差的数学关系，ξ＝0.718Δz+0.14(R²＝0.997，P<0.001)，ξ为分流比，Δz为水位差，R²为决定系数，P即P值。

9.根据权利要求1所述一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，其特征在于，对分流比与各参数的线性关系进行多元回归并结合岭回归得到多参数平原河网分流比综合预测方程，具体方法为：以分流比为因变量，以各参数为自变量，根据分流比与各参数的数学关系对各自变量进行变换以使因变量对各参数均为线性关系，随机选取80％的各参数模拟数据进行多元回归，再对P值极小但决定系数较大的自变量进行岭回归得到岭回归方程，将剩余的各参数模拟数据带入岭回归方程进行验证，通过验证的岭回归方程即为多参数平原河网分流比综合预测方程。

10.根据权利要求9所述一种预测平原河网两级分汊河道分流比的方法，其特征在于，多参数平原河网分流比综合预测方程为：

其中，ξ为分流比，Q为干流流量，n为糙率，θ为分汊角度，B为支汊宽度，Δz为水位差，R²为决定系数。