CN113505339A - 基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法 - Google Patents

基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法 Download PDF

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CN113505339A CN202110889048.2A CN202110889048A CN113505339A CN 113505339 A CN113505339 A CN 113505339A CN 202110889048 A CN202110889048 A CN 202110889048A CN 113505339 A CN113505339 A CN 113505339A
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Abstract

本发明公开了一种基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，该预测方法包括以下步骤：(1)以非淹没植被群落上游端边界中心位置为原点，将河道沿垂直于水流方向即x方向划分为植被区和无植被区；(2)确定植被区和非植被区二维流场流速分布的预测模型：植被区：
Figure DDA0003195107990000011
无植被区：
Figure DDA0003195107990000012
Figure DDA0003195107990000013
(3)确定植被群落侧边边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区沿水流方向的横断面平均流速Ubare。当植被群落边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区的水流流速Ubare确定时，步骤(2)中的预测模型即可用于预测植被区和非植被区二维流场流速分布。该预测方法可同时实现对植被区和无植被区的二维流场预测，为进一步开展植被群落演变研究提供理论依据。

Description

基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法
技术领域
本发明属于水力学及河流动力学领域，具体涉及基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法。
背景技术
植被广泛存在于天然河流、湿地和沼泽中，在改变水流结构和泥沙沉积方面发挥着重要作用。在河道中，有植被区域水流流速较低，在无植被区域水流流速较高，由于流速变化导致的质量和动量交换，使得非淹没植被群落侧边产生了流速剪切层。剪切层的动量交换将影响沉积泥沙再悬浮，并对河道内植被区域的泥沙沉积产生影响。
为了进一步研究植被群落与河床演变之间的交互影响关系，亟需知道有植被河道二维流场分布。然而天然条件下，很难直接得到有部分植被河段水流二维流场。这是由于许多天然河流宽阔，水流流速不稳定，部分植被枝叶遮挡水面，难以放置探测设备，因此很难测量各处水流流速，即使测量到部分流速数据，也难以判断其精确度。
在实验室条件下，虽然可以在恒定且均匀的水流条件下测得详细的植被区域水流二维流场，但需要花费大量的时间、人力和经费去完成测量工作。通常而言，在一条2米宽、23米长的试验水槽中构建一个宽0.8米、长15米的植被群落，采用多普勒流速测量仪(ADV)测量，采样频率为50Hz，每个点的采样时间至少需设定为150秒，在每天测量8小时条件下，详细测量植被群落区域流速并分析植被群落内部及周围水流结构，需花费几周至数月时间。
因此，亟需一种简单、实用的方法可预测有非淹没植被河道水流二维流场，其成果可以应用于河流生态工程，为进一步开展植被群落演变研究提供理论依据。
发明内容
针对目前现有技术难以有效预测有非淹没植被群落河道中水流二维流场的技术现状，现有本发明的目的旨在提供一种基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，该预测方法基于指数函数构建的预测模型，可同时实现对植被群落区域及无植被区域的水流流速二维流场分布预测。
为达到上述目的，本发明提供的基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，包括以下步骤：
(1)以非淹没植被群落上游端边界中心位置为原点，将河道沿垂直于水流方向即x方向划分为植被区和无植被区，植被区：1＞y/b＞-1，植被区中心区域：b-δp＞y＞δp-b，无植被区：B/2≥y≥b和-b≥y≥-B/2，植被群落侧面边缘处：y＝b，b为1/2植被群落宽度，B为1/2河道宽度；δp为植被群落两侧的横向旋涡进入植被内部的穿透距离，δm为混合层宽度；
(2)确定植被区和无植被区二维流场流速分布的预测模型：
植被区：
Figure BDA0003195107970000021
无植被区：
Figure BDA0003195107970000022
式中，Ud(1)为沿水流方向不同位置处植被区的横向分布流速，Ud(2)为沿水流方向不同位置处无植被区的横向分布流速，Uveg为植被区沿水流方向的横断面平均流速，Uy＝b是植被群落侧面边缘处的水流速度，Ubare是无植被区沿水流方向的横断面平均流速，Ld(veg)和Ld(bare)分别是植被区和无植被区的指数衰减长度，其中，
Figure BDA0003195107970000023
Figure BDA0003195107970000024
所述植被区沿水流方向的横断面平均流速Uveg可根据有非淹没植被群落河道流速纵向分布预测模型确定；
(3)确定植被群落侧边边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区沿水流方向的横断面平均流速Ubare：
植被群落侧面边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区沿水流方向的横断面平均流速Ubare根据以下两个边界条件确定：
预测流速在植被群落侧面边缘处满足水流连续性方程：
Figure BDA0003195107970000025
植被区和无植被区的预测流速满足水流连续性方程：
Figure BDA0003195107970000026
式中，Ud(1)和Ud(2)分别根据步骤(2)中预测模型所获得的植被区和无植被区的横向分布流速，U0为河道上游x＜-Lu的平均流速，Lu为植被群落上游的水流偏转距离；
当植被群落边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区沿水流方向的横断面平均流速Ubare确定时，步骤(2)中的预测模型即可用于预测植被区和无植被区二维流场流速分布。
上述基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，在植被区，Ld(veg)与穿透距离δp相关，δp＝max[0.5(Cda)-1,1.8d]，
Figure BDA0003195107970000027
在无植被区，Ld(bare)与混合层宽度δm相关，混合层指相邻两层水流流速不同时，流速交换产生漩涡的区域。当水流速度由初始流速开始变化，且流速变化ΔUd(＝Ubare-Iy＝b)达到初始流速的90％时，定义此时水流流经的距离为δm，
Figure BDA0003195107970000031
上述基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，上游流速U0(为固定值)在经过植被区域河段时，分成了植被区沿水流方向的横断面平均流速Uveg和无植被区沿水流方向的横断面平均流速Ubare。为了确定植被区和无植被区二维流场流速分布，在步骤(2)中需要确定植被区沿水流方向的横断面平均流速Uveg，在步骤(3)中需要确定河道上游x＜-Lu的平均流速U0和Ubare。植被区沿水流方向的横断面平均流速Uveg可以根据现有技术中的预测模型进行确定，本发明中采用Liu et al.(2020)建立的Uveg预测模型确定(具体请参见Liu C,Shan YQ,Sun W,Yan CH,Yang KJ.(An open channel with an emergentvegetation patch:Predicting the longitudinal profiles of velocities based onexponential decay.Journal of Hydrology,582,124429.)，如下：
植被区：
Figure BDA0003195107970000032
其中，Uveg是植被区沿水流方向的横断面平均流速，Uveg(f)是植被群落内部充分发展区域x＞LI的平均流速，Uveg(0)是在植被区域上游边界处x＝0的流速，LI为植被群落内部的水流偏转距离，Ld(1)为植被内部区域的指数衰减长度，Ld(1)/LI＝0.30±0.01。
上述Uveg预测模型中所涉及到植被群落内部的水流偏转距离LI可以根据前人的经验公式计算：
Figure BDA0003195107970000033
式中，Cd为植被拖曳力系数，a为单位水体植被的阻水面积，b为1/2植被群落宽度。
上述Uveg预测模型中所涉及植被群落内部充分发展区域x＞LI的平均流速Uveg(f)可以依据以下公式确定：
Figure BDA0003195107970000034
式中，g是重力加速度；h为水深；S为水面坡度；Cf是床面摩擦系数。
上述Uvege预测模型中所涉及植被区域上游边界处的流速Uveg(0)依据以下公式确定：
Figure BDA0003195107970000041
式中，U0为河道上游x＜-Lu的平均流速。
上述Uveg预测模型中所涉及河道上游x＜-Lu的平均流速U0可直接测量获得，也可依据以下公式确定，其中Lu为植被群落上游的水流偏转距离，植被群落上游水流偏转距离Lu的取值范围通常为30～50cm。
Figure BDA0003195107970000042
式中，g是重力加速度；h为水深；S为水面坡度；Cf是床面摩擦系数。
本发明的发明思路是：本发明适用于河道水流流速大于0cm/s的非淹没植被群落河道工况，因此水流变化可认为是二维的，即仅在水流方向和横向(垂直于水流的方向)。本发明中以x，y分别表示水流方向和横向。将有非淹没植被群落河道沿垂直水流方向(y方向)划分为两个区域：植被区：1＞y/b＞-1和无植被区：B/2≥y≥b和-b≥y≥-B/2，y＝b为植被群落侧面边缘处即植被区和无植被区的交界面。
河道中的非淹没植被群落使得水流从植被区横向偏转至无植被河道区域，产生内部水流调节区(LI＞x＞0)，在该区域上，水流速度呈指数下降。Rominger and Nepf(Rominger JT,Nepf H.Flow adjustment and interior flow associated with arectangular porous obstruction.Journal of Fluid Mechanics,2011,680,636–659.)研究中提出内部流量调整区长度LI与植被密度Cda和植被群落宽度b有关，可通过以下公式估算LI：
Figure BDA0003195107970000043
式中，Cd是植被拖曳力系数(通常选取为1)，a是单位水体植被的阻水面积(a＝nd，其中，n为植被密度，d为单株植被直径)，b是1/2植被群落宽度。
在内部水流调节区之外(x≥LI)，植被群落内部中形成了一个水流充分发展区，在此区域流速趋于恒定。在x＞LI区域，当剪切层足够强时，Kelvin-Helmholtz(KH)涡将会沿植被群落边缘形成，当KH涡将系数
Figure BDA0003195107970000044
KH漩涡发生，其中Ubare和Uveg分别为无植被区和植被区沿水流方向的横断面平均流速，可由垂向平均流速确定。当KH旋涡形成时，旋涡穿过侧边进入植被群落。White and Nepf(2008)提出了以下公式来估算穿透距离δp：
δp＝max[0.5(Cda)-1,1.8d] (2)
式中，d为单株植被直径。
植被区中心区域(b-δp＞y＞δp-b)的植被区沿水流方向的横断面平均流速Uveg流速恒定不受KH旋涡影响。
Liu et al.(Liu C,Shan YQ,Sun W,Yan CH,Yang KJ.(An open channel withan emergent vegetation patch:Predicting the longitudinal profiles ofvelocities based on exponential decay.Journal of Hydrology,2020,582,124429.)建立了植被区沿水流方向的横断面平均流速Uveg的预测模型：
在植被区域内部(x≥0)，
Figure BDA0003195107970000051
式中，Uveg(f)是水流充分发展区(x＞LI)中的横断面平均速度；U0为河道上游x＜-Lu的平均流速，Lu为植被群落上游的水流偏转距离；Uveg(0)是植被群落上游端边界x＝0处的流速；Ld(1)是Uveg(f)在植被群落内部的指数衰减长度，
Figure BDA0003195107970000052
上式(3)中，水流充分发展区(x＞LI)中的横断面平均速度Uveg(f)可通过以下公式进行预测：
Figure BDA0003195107970000053
式中，g是重力加速度；h为水深；S为水面坡度；Cf是床面摩擦系数。
上式(3)中，植被群落上游端边界x＝0处的流速Uveg(0)可通过以下公式预测，并与河道上游x＜-Lu的平均流速U0进行无量纲化处理，这种方法适用于植被参数Cdab＝0-9范围的有非淹没植被的河道。
Figure BDA0003195107970000054
在无植被区，无植被区沿水流方向的横断面平均流速Ubare在无植被区的指数衰减长度Ld(bare)与混合层宽度δm相关，δm定义为水流速度变化ΔUd(＝Ubare-Uy＝b)达到90％时水流流经的距离，
Figure BDA0003195107970000055
在植被区，植被区沿水流方向的横断面平均流速Uveg在植被群落内部的指数衰减长度Ld(veg)与穿透距离δp相关，δp＝max[0.5(Cda)-1,1.8d]，
Figure BDA0003195107970000056
因此，在植被区沿水流方向的横断面平均流速Uveg的预测模型的基础上，基于“河道中的非淹没植被群落使得水流从植被区横向偏转至无植被河道区域，产生内部水流调节区(LI＞x＞0)，在此区域内，水流速度呈指数下降”的理论基础，根据Uveg在植被群落内部的指数衰减长度Ld(veg)和Ubare在无植被区的指数衰减长度Ld(bare)建立以下模型：
植被区：
Figure BDA0003195107970000061
无植被区：
Figure BDA0003195107970000062
上述式(6)、式(7)即为本发明中提供的植被区和无植被区二维流场流速分布的预测模型。再使用以下两个边界条件确定上述式(6)、式(7)中的植被群落侧面边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区沿水流方向的横断面平均流速Udere：
预测流速在植被群落侧面边缘处满足水流连续性方程：
Figure BDA0003195107970000063
植被区和无植被区的预测流速满足水流连续性方程：
Figure BDA0003195107970000064
式中，Ud(1)和Ud(2)分别为通过式(6)、式(7)所示预测模型所获得的植被区和无植被区的横向分布流速。
当植被群落边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区的水流流速Ubere确定时，式(6)、式(7)所示预测模型即可用于预测植被区和无植被区二维流场流速分布。
与现有技术相比，本发明提供的技术方案具有以下有益效果：
(1)本发明提供的基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，将河道沿垂直于水流的方向划分为植被区和无植被区，通过构建的植被区二维流场流速分布预测模型和无植被区二维流场流速分布预测模型，可同时实现对植被区和无植被区的二维流场预测，为进一步开展植被群落演变研究提供理论依据。
(2)本发明提供的基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，构建的植被区横断面平均流速纵向分布模型为指数函数，满足流体动力的规律，通过该预测模型得到的河道二维流场更接近于真实流速，预测精度高。
(3)本发明提供的基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，不需开展流速测量，仅需要根据河道和植被群落的基本参数(包括河道宽度、植被群落宽度、植被群落密度、植被拖曳力系数、河道床面阻力系数等)，便可对植被区和无植被区横断面二维流场预测，这样不仅能够降低研究成本，而且适用于工作人员不便于到达的河道区域，具有十分广泛的通用性。
附图说明
图1是河道中心位置有非淹没植被河道两种情况下水流发展示意图，其中，b在图中表示1/2植被群落宽度，B在图中表示1/2河道宽度。
图2是河道一侧位置有非淹没植被河道水流发展示意图，其中，b在图中表示植被群落宽度；B图中表示河道宽度。
图3是实施例中模拟有非淹没植被河道两种情况的工况照片，其中图(a)为B1工况照片；图(b)为C1工况照片，水流从图片底部向顶部方向流动。
图4是实施例中不同纵向(x方向)位置的流速测量值(以不同符号表示)与流速预测值(以实线表示)对比图，其中，图(a)表示B1工况数据，φ＝0.015；图(b)表示B2工况数据，φ＝0.023；图(c)表示B3工况数据，φ＝0.045，虚线表示植被群落边缘，植被长度在图中未按实际比例表示。
图5是实施例中不同纵向(x方向)位置的流速测量值(以不同符号表示)与流速预测值(以实线表示)对比图，其中，图(a)表示C1工况数据，φ＝0.025；图(b)表示C2工况数据，φ＝0.038，虚线表示植被群落边缘。
具体实施方式
以将结合附图对本发明各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明。
以下通过本实施例对通过水槽试验得到河道部分区域长有非淹没植被群河道二维流场及模型预测得到有非淹没植被群河道二维流场的过程及结果进行详细说明。
①试验目的
通过水槽试验测量有非淹没植被群落河道中植物区和无植被区二维流场流速分布，并选择部分工况测量详细的二维流速分布，将获取的植被区与无植被区的二维流场流速分布与运用预测模型得到的二维流场流速分布相比较，以验证本发明所提供的基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法的准确性。
②试验设备
主要设备如表1所示。
表1有非淹没植被群落的水槽试验装置
Figure BDA0003195107970000071
Figure BDA0003195107970000081
③试验工况
本实施例对两种有非淹没植被的河道进行试验从而验证本发明提供的预测方法的有效性。一种情况是河道中心区域具有非淹没植被，如图1所示；另一种情况是河道一侧具有非淹没植被，如图2所示。为此，设计了两个工况系列的实验，并在两个不同的水槽(水槽一和水槽二)中进行试验。两个水槽的入口处均有一个水流垂直器，以便在水槽中产生垂向的均匀流。通过调节尾门来调整水深，并使用水位计沿水槽进行测量。
在水槽一中，组建了长方形的模型植被群落并放置在水槽中心位置，这里的长方形模型植被群落不代表自然界中某一种具体植被群落，仅仅设计为实施概化模型。因此，植被的形状并不是本发明的关注重点。在水槽一所组建的工况B1-B3中，试验段长15m，植被群落长度L＝3-5m，L的选择依据是大于制备群落内部的水流偏转距离LI，以出现水流充分发展区域(对应Uveg(f))。Lu和LI由各工况的纵向流速分布决定，将植被群落上游水流流速开始变化的位置到植被群落前端的距离定义为Lu，将在植被群落内部流速降低为常数的位置到植被群落前端的距离定义为LI。工况B1-B3的LI值汇总于表2中，Lu＝b(植被半宽度)。工况B1-B3中，植被群落的1/2植被群落b＝30-40cm，1/2河道宽度B＝100cm，植被群落与河道的宽度比b/B＝0.3-0.4；水深h＝17.8±0.2，河道平均流速为U0＝18.0±0.5cm/s，雷诺数Re(＝U0R/m)≈27000，水流弗劳德数
Figure BDA0003195107970000082
其中R为水力半径。
在水槽二中，组建了长方形的模型植被群落并放置在水槽侧边。在水槽二所组建的工况C1-C2中，试验段长7m，植被群落长度L＝4.5m，L的选择依据是大于制备群落内部的水流偏转距离LI，以出现水流充分发展区域(对应Uveg(f))。Lu和LI由各工况的纵向流速分布决定。工况C1-C2的LI取值汇总于表1中。工况C1-C2中，植被群落的植被群落b＝33cm，河道宽度B＝100cm，植被群落与河道的宽度比b/B＝0.33；水深h＝20.0±0.2，河道平均流速为U0＝19.1±0.2cm/s，雷诺数Re(＝U0R/v)≈23000-27000，其中R为水力半径，水流弗劳德数
Figure BDA0003195107970000091
表明水流是紊流和缓流。
在水槽一和水槽二中都使用刚性圆柱来模拟植被，具体为圆柱木棍。在水槽一中，模型非淹没植被的圆柱长30cm，大于水深17.8cm；在水槽二中，模型非淹没植被的圆柱长30cm，大于水深20.0m。圆柱体并不代表植物的特定种类，但可以代表芦苇和香蒲等新兴植被，它们有坚硬的茎。在自然界中，植被通常以有限宽度和长度的群落形式出现。野外研究表明，植被群落的长度和宽度一般在0.5到5米之间。在本实施例中，研究水流足够浅时的非淹没植被群落内部及周围区域形成的近似二维水流。设置圆柱直径d＝0.8cm是根据观测的河滩上幼嫩植物及河中植物根茎直径范围(d＝0.2到1.2cm，Lightbody and Nepf 2006；Sand-Jensen 1998；Manners et al，2015)而确定，固体体积分数φ(＝π/4 vd2)在试验中范围为φ＝0.015-0.045，这与前人学者在野外观察到植被参数一致(常见的香菖蒲φ＝0.001-0.04，Grace et al.，1986；Coon et al.2000)，其中v是河床单位面积上的单株植被密度。具体而言，在B1、B2和B3工况中分别对应φ＝0.015，0.023和0.045，在C1和C2工况中分别对应φ＝0.025和0.038。
圆柱木棍固定在水槽底部的带孔PVC板上，PVC板厚度为1cm。PVC板分别覆盖了上述两个水槽中的整个床面，产生的床层摩擦系数Cf＝0.006±0.001。在各个工况中，植被模型长度均大于内部水流调节距离(即L＞LI)，因此每组工况中都有水流调节区和水流充分发展区。水流调节区的距离LI由实测速度估算。在水流充分发展区，Kelvin-Helmholtz涡将沿着非淹没植被群落的侧边发生。Caroppietal.(2020)研究中表明，使得KH涡发生的条件为：
Figure BDA0003195107970000092
在本实施例中，KH涡将系数λ(＝0.7to 0.9)大于阈值(λ≥0.4)，表明在B1-B3和C1-C2五个工况中均会出现KH涡。KH涡的穿透距离δp由测得的速度横向分布或公式(2)估计。
如图1-2所示，坐标x，y和z分别是纵向、横向和垂直方向。x＝0是模型植被群落的上游边缘，z＝0是河床表面。坐标y在两种情况下的定义不同。具体而言，对于2m宽的水槽(B1-B3工况)，y＝0是水槽和模型植被的中心线，如图1所示。对于1m宽的水槽(C1-C2情况)，y＝0为水槽侧壁，如图2所示。
为了在两个水槽中同时收集流速数据，使用Nortek Vectrino声学多普勒剖面仪收集流速。将俯视探头固定河道1/2水深处(z＝h/2)。选择z＝h/2处测量流速，这是因为非淹没植被内部和周围区域z＝h/2处的速度与水深平均流速Ud相差不到6％，为了高效地测量河道区域的流速，因此本实施例以1/2水深处的测量流速作为水深平均流速。在每个测点，以50Hz的频率记录150s的速度，使用多普勒剖面仪自带的数据处理软件处理三个方向上的瞬时流速数据，分别得到三个方向上(x、y和z)时间平均速度(u、v和w)。
在y方向的不同位置测量流速的纵向分布。在模型植被群落内，为了消除空间流动的不均匀性，在每个位置都考虑了一个特征区域，即在y＝0和dy/4两个位置处测量流速，其中dy/4是两个相邻圆柱木棍之间的横向间距。为了减小流动不均匀性引起的测量误差，探头放置在同一方向上，并与相邻圆柱木棍处于相同的相对位置。在植被群落内，定义在一个特征区域的两个位置的平均速度为水深平均流速Ud；在植被群落外，定义1/2水深速度为水深平均流速Ud。对于工况B1-B3，测量位置为y＝0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9m；对于工况C1和C2，y＝0.05、0.15、0.25、0.3、0.35、0.4、0.45、0.5、0.55、0.6、0.7、0.8、0.9m。
在x方向的不同位置测量流速的横向分布。具体而言，对于工况B1，在x＝50、100、150、200、250、300、400和420cm处测量Ud的横断面流速分布；对于B2和B3工况中测量位置为x＝50、100、150、200和300cm；对于工况C1和C2，x＝50、100、150、200、250、300、350、400和450cm。在B1-B3工况中，模型植被放置在水槽中心，因此流速沿水槽和植被中心线对称，并通过测量得到证实，因此在每个x处，仅在植被群落及河道的左侧(6≥y≥0)测量流速的横向分布。
④模型预测
通过预测模型得到植被群落河道中植被区和无植被区的二维流场流速分布：
(1)以非淹没植被群落上游端边界中心位置为原点，将河道沿垂直于水流方向即x方向划分为植被区和无植被区，植被区：1＞y/b＞-1，植被区中心区域：b-δp＞y＞δp-b，无植被区：B/2≥y≥b和-b≥y≥-B/2，植被群落侧面边缘处：y＝b，b为1/2植被群落宽度，B为1/2河道宽度，δp为植被群落两侧的横向旋涡进入植被内部的穿透距离；
(2)确定植被区和无植被区二维流场流速分布的预测模型：
植被区：
Figure BDA0003195107970000101
无植被区：
Figure BDA0003195107970000102
式中，Ud(1)为沿水流方向不同位置处植被区的横向分布流速，Ud(2)为沿水流方向不同位置处无植被区的横向分布流速，Uveg为植被区沿水流方向的横断面平均流速，Uy＝b是植被群落侧面边缘处的水流速度，Ubare是无植被区沿水流方向的横断面平均流速，Ld(veg)和Ld(bare)分别是植被区和无植被区的指数衰减长度，其中，
Figure BDA0003195107970000111
Figure BDA0003195107970000112
植被区沿水流方向的横断面平均流速Uveg根据有非淹没植被群落河道流速纵向分布预测模型确定；
(3)确定植被群落侧边边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区沿水流方向的横断面平均流速Ubare
植被群落侧面边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区沿水流方向的横断面平均流速Ubare根据以下两个边界条件确定：
预测流速在植被群落侧面边缘处满足水流连续性方程：
Figure BDA0003195107970000113
植被区和无植被区的预测流速满足水流连续性方程：
Figure BDA0003195107970000114
上式中，Ud(1)和Ud(2)分别为植被区和无植被区中预测模型所获得的横向分布流速，U0为河道上游x＜-Lu的平均流速，Lu为植被群落上游的水流偏转距离。
当植被群落边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区的水流流速Ubare确定时，步骤(2)中的预测模型即可用于预测植被区和无植被区二维流场流速分布。
对于步骤(2)中的植被区沿水流方向的横断面平均流速Uveg，五个工况中，Uveg依据以下现有Uveg预测模型确定：
Figure BDA0003195107970000115
Uveg(f)是植被群落内部充分发展区域x＞LI的平均流速，Uveg(0)是在植被区域上游边界处x＝0的流速，LI为植被群落内部的水流偏转距离，Ld(1)为植被内部区域的指数衰减长度，Ld(1)/LI＝0.30±0.01，
Figure BDA0003195107970000116
Cd为植被拖曳力系数，a为单位水体植被的阻水面积，b为1/2植被群落宽度(对于C1-C2工况，b为植被群落宽度)。
五个工况中，上述Uveg预测模型所涉及到的植被群落内部充分发展区域的平均流速Uveg(f)通过以下公式确定：
Figure BDA0003195107970000121
式中，g是重力加速度；h为水深；S为水面坡度；Cf是床面摩擦系数。
五个工况中，上述Uveg预测模型所涉及到的植被区域上游边界处的流速Uveg(0)依据以下公式确定：
Figure BDA0003195107970000122
式中，U0为河道上游的平均流速，Cd为植被拖曳力系数，a为单位水体植被的阻水面积，b为1/2植被群落宽度。
五个工况中，上述Uveg预测模型所涉及到的河道上游的平均流速U0可以依据现有公式确定，也可以测量获得，在本实施例中，U0采用实际测量获得数据，各工况中的U0汇总于表2中。
将通过上述步骤计算得到的Uveg代入步骤(2)中的预测模型中，而Uy＝b和Ubare在步骤(3)确定出来，则河道中水流的二维流场流速分布即可计算出来。工况B1-B3植被区和无植被区的二维流场流速分布曲线如图4所示，工况C1-C2植被区和无植被区的二维流场流速分布曲线如图5所示.
⑤试验结果分析
为了定量比较预测流速和测量流速，均方根误差(RMSE)定义为：
Figure BDA0003195107970000123
式中，N是预测和测量的测点数量，Xp和Xm分别是预测和测量的流速。
首先，基于B1-B3工况的数据，将预测流速与在水槽中心位置中收集的测量流速进行比较，如图4所示。由图中可知，预测流速与测量流速吻合较好。
其次，利用C1和C2两种工况下的测量数据对模型进行了验证，如图5所示，其中模型植被位于水槽的一侧。由图中可知，预测流速与不同纵向位置的测量流速相匹配。
预测流速、实测流速、均方误差与速度的比值RMSE/U0汇总于表2中。
表2各实验工况计算参数汇总表
Figure BDA0003195107970000131
表2中，U0是河道上游的平均流速；L是植被群落长度；b是B1-B3工况中的植被群落半宽或C1-C2工况中的植被群落宽度；B是B1-B3工况中河道半宽度或C1-C2工况中的河道宽度；n是植被群落内的圆柱体密度；a(＝nd)是单个植被群落体的阻水面积，其中d是单株植被直径；LI是植被内部水流调节距离，定义为植被前缘与植被内部速度达到最小值或恒定值的点之间的距离，该距离由实测速度估算得出；δp是穿透距离，根据测量值估算；δm是混合层距离，根据测量值估算。RMSE根据公式估算，它的计算值基于测量流速和预测流速。
由表2可知，在所有案例中，均方误差RMSE范围在0.4和3.1之间，均方误差与速度的比值RMSE/U0在4％-16％之间。结果表明，本发明模型能较好地预测有部分植被河道的二维流场。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)以非淹没植被群落上游端边界中心位置为原点，将河道沿垂直于水流方向即x方向划分为植被区和无植被区，植被区：1>y/b>-1，植被区中心区域：b-δp>y>δp-b，无植被区：B/2≥y≥b和-b≥y≥-B/2，植被群落侧面边缘处：y＝b，b为1/2植被群落宽度，B为1/2河道宽度，δp为植被群落两侧的横向旋涡进入植被内部的穿透距离，δm为混合层宽度；
(2)确定植被区和无植被区二维流场流速分布的预测模型：
植被区：
Figure FDA0003195107960000011
无植被区：
Figure FDA0003195107960000012
式中，Ud(1)为沿水流方向不同位置处植被区的横向分布流速，Ud(2)为沿水流方向不同位置处无植被区的横向分布流速，Uveg为植被区沿水流方向的横断面平均流速，Uy＝b是植被群落侧面边缘处的水流速度，Ubare是无植被区沿水流方向的横断面平均流速，Ld(veg)和Ld(bare)分别是植被区和无植被区的指数衰减长度，其中，
Figure FDA0003195107960000013
Figure FDA0003195107960000014
所述植被区沿水流方向的横断面平均流速Uveg根据有非淹没植被群落河道流速纵向分布预测模型确定；
(3)确定植被群落侧边边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区沿水流方向的横断面平均流速Ubare
植被群落侧面边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区沿水流方向的横断面平均流速Ubare根据以下两个边界条件确定：
预测流速在植被群落侧面边缘处满足水流连续性方程：
Figure FDA0003195107960000015
植被区和无植被区的预测流速满足水流连续性方程：
Figure FDA0003195107960000016
上式中，Ud(1)和Ud(2)分别根据步骤(2)中预测模型所获得的植被区和无植被区的横向分布流速，U0为河道上游x＜-Lu的平均流速，Lu为植被群落上游的水流偏转距离；
当植被群落边缘处的水流速度Uy＝b和无植被区沿水流方向的横断面平均流速Ubare确定时，步骤(2)中的预测模型即可用于预测植被区和无植被区二维流场流速分布。
2.根据权利要求1所述的基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，其特征在于：所述步骤(2)中，根据以下预测模型确定植被区沿水流方向的不同横断面的平均流速：
植被区：
Figure FDA0003195107960000021
其中，Uveg是植被区沿水流方向的横断面平均流速，Uveg(f)是植被群落内部充分发展区域x＞LI的平均流速，Uveg(0)是在植被区域上游边界处x＝0的流速，LI为植被群落内部的水流偏转距离，Ld(1)为植被内部区域的指数衰减长度，Ld(1)/LI＝0.30±0.01。
3.根据权利要求2所述的基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，其特征在于：依据以下公式确定植被群落内部的水流偏转距离LI：
Figure FDA0003195107960000022
式中，Cd为植被拖曳力系数，a为单位水体植被的阻水面积，b为1/2植被群落宽度。
4.根据权利要求2所述的基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，其特征在于：依据以下公式确定植被群落内部充分发展区域x＞LI的平均流速Uveg(f)：
Figure FDA0003195107960000023
式中，g是重力加速度；h为水深；S为水面坡度；Cf是床面摩擦系数。
5.根据权利要求2所述的基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，其特征在于：依据以下公式确定植被区域上游边界处的流速Uveg(0)：
Figure FDA0003195107960000024
式中，U0为河道上游x＜-Lu的平均流速，Lu为植被群落上游的水流偏转距离，Cd为植被拖曳力系数，a为单位水体植被的阻水面积，b为1/2植被群落宽度。
6.根据权利要求1所述的基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，其特征在于：依据以下公式确定河道上游x＜-Lu的平均断面流速U0：
Figure FDA0003195107960000025
式中，g是重力加速度；h为水深；S为水面坡度；Cf是床面摩擦系数。
7.根据权利要求1所述的基于指数模型的有非淹没植被河道二维流场预测方法，其特征在于：植被群落上游水流偏转距离Lu的取值范围为30～50cm。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114611321A (zh) * 2022-03-24 2022-06-10 四川大学 基于分层混合长度的淹没植被区水流垂线流速预测方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117935061B (zh) * 2024-03-21 2024-05-31 四川省能源地质调查研究所 基于数据分析的地质区域环境综合评价系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150135809A1 (en) * 2012-06-01 2015-05-21 Ebara Corporation Erosion prediction method, erosion prediction system, erosion characteristics database used in this prediction, and method constructing the same
CN110004871A (zh) * 2019-02-21 2019-07-12 四川大学 有植被群落河道的推移质输沙率预测方法
CN110188431A (zh) * 2019-05-20 2019-08-30 四川大学 有非淹没植被群落河道流速纵向分布预测方法
CN110659783A (zh) * 2019-10-09 2020-01-07 四川大学 有植被群落河道横断面平均流速纵向分布预测方法
CN110847110A (zh) * 2019-11-21 2020-02-28 四川大学 植被群落前端及内部水流偏转区纵向流速分布预测方法
CN112053012A (zh) * 2020-10-14 2020-12-08 四川大学 有非淹没植被河道植被区及非植被区流速横向分布预测方法
CN112364544A (zh) * 2020-11-19 2021-02-12 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所 再入气动环境致结构热力响应有限元求解优化方法
CN112784502A (zh) * 2020-12-18 2021-05-11 清华大学 一种水文水力学动态双向耦合的洪水预测方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150135809A1 (en) * 2012-06-01 2015-05-21 Ebara Corporation Erosion prediction method, erosion prediction system, erosion characteristics database used in this prediction, and method constructing the same
CN110004871A (zh) * 2019-02-21 2019-07-12 四川大学 有植被群落河道的推移质输沙率预测方法
CN110188431A (zh) * 2019-05-20 2019-08-30 四川大学 有非淹没植被群落河道流速纵向分布预测方法
CN110659783A (zh) * 2019-10-09 2020-01-07 四川大学 有植被群落河道横断面平均流速纵向分布预测方法
CN110847110A (zh) * 2019-11-21 2020-02-28 四川大学 植被群落前端及内部水流偏转区纵向流速分布预测方法
CN112053012A (zh) * 2020-10-14 2020-12-08 四川大学 有非淹没植被河道植被区及非植被区流速横向分布预测方法
CN112364544A (zh) * 2020-11-19 2021-02-12 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所 再入气动环境致结构热力响应有限元求解优化方法
CN112784502A (zh) * 2020-12-18 2021-05-11 清华大学 一种水文水力学动态双向耦合的洪水预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JORGE SOUSA等: "Computational urban flow predictions with Bayesian inference: Validation with field data", vol. 154, pages 13 - 22, XP085658579, DOI: 10.1016/j.buildenv.2019.02.028 *
蒲实 等: "富水区隧道区域水流场动态分析及涌水量预测", vol. 39, no. 3, pages 120 - 122 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114611321A (zh) * 2022-03-24 2022-06-10 四川大学 基于分层混合长度的淹没植被区水流垂线流速预测方法

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