CN114117952A - 水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置 - Google Patents
水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114117952A CN114117952A CN202111288010.6A CN202111288010A CN114117952A CN 114117952 A CN114117952 A CN 114117952A CN 202111288010 A CN202111288010 A CN 202111288010A CN 114117952 A CN114117952 A CN 114117952A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vegetation
- area
- model
- calculation
- growth
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 230000012010 growth Effects 0.000 title claims abstract description 53
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 title claims abstract description 24
- 230000008030 elimination Effects 0.000 title claims abstract description 14
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 54
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 53
- 230000008021 deposition Effects 0.000 claims abstract description 39
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000011160 research Methods 0.000 claims abstract description 22
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims abstract description 22
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 claims description 18
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 16
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 9
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 6
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 6
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 5
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 claims description 4
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 3
- 239000010419 fine particle Substances 0.000 claims description 3
- 230000004907 flux Effects 0.000 claims description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 3
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 3
- 238000005067 remediation Methods 0.000 claims 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 3
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 235000021049 nutrient content Nutrition 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 230000008635 plant growth Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000009991 scouring Methods 0.000 description 1
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 238000003911 water pollution Methods 0.000 description 1
- 230000003313 weakening effect Effects 0.000 description 1
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
- G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/08—Fluids
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置，能够准确地模拟河道水生植被的发展过程，方法包括：收集研究区域的实测数据作为输入数据；以二维浅水方程组为控制方程，采用有限体积法求解控制方程，概化植被阻力特征，以研究区域实测的速度阈值和植被区域内的基质沉积范围作为判断植被潜在生长区域；以河道适宜植被生长的速度阈值作为判断条件，将水动力模型计算结果与速度阈值比较确定植被发展的潜在区域；采用植被覆盖区域内基质沉积模式的定量描述结果，确定植被演替过程中植被密度增大的影响范围；以速度阈值和主要沉积区域这两个植被生境因子共同确定植被的分布情况，并视为一个计算周期，反复迭代计算直至植被面积趋于稳定。
Description
技术领域
本发明属于微震监测技术领域，具体涉及一种水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置。
背景技术
水生植被对于河流的健康和河道生态修复至关重要，植被的存在会影响河流的水动力条件和泥沙输移条件，从而影响河流的平面形态和生态功能。近年来由于水体污染加剧、河道疏浚以及资源的不合理开发利用，部分天然河道内水生植被退化显著，因此研究水生植被在河道中的演替规律对于恢复水生植被，营造良好的水生生态系统具有极其重要的意义。目前人工栽培是恢复河流湖泊中的水生植物的有效方式，必要的数学模型则是确定人工栽培方案可行性的重要工具，通过数值模拟与分析，可以使水生植被恢复方案更为合理，亦可用于确定某一水域水生植被恢复的主要影响因子以及进行植被恢复的最终效果预测。
目前，大部分研究使用速度阈值判断适合水生植被生长的区域，即对速度小于给定阈值区域，认为营养物质能够在该处聚集，因而适宜植被生长；对速度大于给定阈值区域，认为该处基质由于较高流速而易于流失，植被无法正常生长而逐渐消亡。同时以往研究均假定在植被演替过程中，覆盖区域密度保持不变。在天然情况下，植被化河床在植被内部区域有促进或减弱沉积的作用，在冲刷强的区域，植被根系附近的营养物质含量相对较少，不利于植被斑块的进一步生长；而淤积发生的区域，有机物和植被种子含量相对较多，更有利于植被的生长，这种河床基质丰富度的差异造成的植被在演替过程中的密度差异，目前尚未有相关研究。
发明内容
本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置，能够基于不同生境因子预测水生植被的潜在生长区域，并重点关注植被在演替过程中的密度差异，更为准确地模拟河道水生植被的发展过程。
本发明为了实现上述目的，采用了以下方案：
<方法>
本发明提供一种水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤I：收集研究区域的水文、地形数据作为模型输入数据；
步骤II：以二维浅水方程组为控制方程，采用有限体积法求解控制方程，利用等效曼宁系数法概化植被阻力特征，同时以研究区域实测的速度阈值和植被区域内的基质沉积范围作为判断植被潜在生长区域，实现河道内水生植被消长的动态模拟；
步骤III：以该河道适宜植被生长的速度阈值作为判断条件，将水动力模型计算结果与速度阈值比较确定植被发展的潜在区域；
步骤IV：采用植被覆盖区域内基质沉积模式的定量描述结果，确定植被演替过程中植被密度增大的影响范围；以速度阈值和主要沉积区域这两个植被生境因子共同确定植被的分布情况，并视为一个计算周期，反复迭代计算直至植被面积趋于稳定，得到最终的植被恢复结果。
优选地，本发明提供的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，还可以具有以下特征：在步骤II中，采用等效曼宁系数概化植被区内床面切应力、植被拖曳力以及植被区与无植被区交界处形成的二次流对水流的叠加影响：
nv为植被等效曼宁系数；k为二次流附加阻力系数，经验取值0～0.3；hv为植被高度；g为重力加速度；h为水深；c为植被密度；Cd为拖曳力系数；nb为河床曼宁系数；d为单个植株的直径；αv为形状系数，对于圆柱形植株，av＝1。
优选地，本发明提供的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，在步骤II中，二维浅水方程组为：
S＝Sb+Sf (3)
基于Godunov型的有限体积方法被应用于空间离散化方程；矩形单元中离散后的控制方程：
其中，U为守恒量；t表示时间，单位为s；x、y为笛卡尔坐标系；u、v分别为x、y方向的水流流速，单位为m/s；F、G分别表示x、y方向的数值通量；S表示源项，其中Sb、Sf分别表示地形源项、摩阻源项；Sx、Sy分别表示各类源项在x、y方向的分量；h为水深，单位为m；g为重力加速度，取9.8m/s2；采用正方形形网格划分研究区域，i、j分别表示网格单元编号、边界在某一网格单元中的编号；Δt为时间步长，单位为s；FE、FW、GN、GS分别是东、西、北和南界面的通量矢量。
优选地，本发明提供的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，还可以具有以下特征：在步骤I中，根据研究区域的水文、地形数据，以二维浅水方程组与Godunov型有限体积法为框架建立二维浅水水动力模型，采用正方形网格剖分计算区域，给定计算区域基本参数、初始计算条件并给定相应的进出口水文、地形边界条件，输入由初始植被分布情况求得的糙率文件进行计算，得到本计算周期的速度场、水深数据。
优选地，本发明提供的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，还可以具有以下特征：在步骤III中，由实验或者野外调研情况确定适宜该河段植被的速度阈值，与模型计算得到的速度场进行比较，速度低于速度阈值的区域将会有新的植被生长，即此处的糙率调整为植被等效糙率值；而速度高于速度阈值的区域，原有植被将被移除，糙率调整为河床的糙率值。
优选地，本发明提供的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，还可以具有以下特征：速度阈值为上游流速U0的百分比，采用速度阈值LV＝0.6U0。
优选地，本发明提供的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，还可以具有以下特征：在步骤IV中，根据实验得到植被区内细颗粒的净沉积分布情况作为植被覆盖区域内基质沉积模式的定量描述结果：
将水流流过的植被区域划分为水流调整段、过渡段和充分发展段，在植被前缘的水流调整段内，存在由于植被阻挡而产生的垂向分流，导致植被化河床的颗粒沉积相对裸床减小；在水流发展区域，距植被前缘的距离X＞XD，XD是水流调整段的长度，计算公式参见公式(6)；
式中，φ为固体体积分数，
a＝nd；
在距前缘距离Lp处净沉积增加到峰值，沉积峰值的位置与发展区域长度成比例：Lp＝(0.78±0.19)XD；
定义在距离植被前缘0.8Lp～3Lp的范围作为主要沉积区域，将此区域内的植被密度调整为稠密植被对应的密度值，并由公式(1)概化植被斑块区域糙率得到相应的糙率值，最终得到由新的植被分布确定的糙率文件。
优选地，本发明提供的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，还可以具有以下特征：在步骤IV中，反复迭代直到连续三个计算周期的阻塞因子B的变化均小于0.5％，即ΔB/B≤0.005，此时认为河道内水生植被已经演化为较为稳定的景观形态，作为最终的植被恢复结果；
VA为植被区域面积，CA为有效区域面积。
<装置>
进一步，本发明还提供基于以上<方法>的河道水生植被生态修复过程模拟装置，其特征在于，包括：
动态模拟部，以二维浅水方程组为控制方程，采用有限体积法求解控制方程，利用等效曼宁系数法概化植被阻力特征，同时以实测的速度阈值和植被区域内的基质沉积范围作为判断植被潜在生长区域，实现河道内水生植被消长的动态模拟；
潜在区域确定部，以该河道适宜植被生长的速度阈值作为判断条件，将水动力模型计算结果与速度阈值比较确定植被发展的潜在区域；
影响范围确定部，采用植被覆盖区域内基质沉积模式的定量描述结果，确定植被演替过程中植被密度增大的影响范围；
迭代计算部，以速度阈值和主要沉积区域这两个植被生境因子共同确定植被的分布情况，并视为一个计算周期，反复迭代计算直至植被面积趋于稳定，得到最终的植被恢复结果；
输入显示部，让操作员输入收集到的研究区域的水文、地形数据作为模型输入数据，并根据控制指令显示相应的信息；以及
控制部，与动态模拟部、潜在区域确定部、影响范围确定部、迭代计算部、输入显示部均通信相连，控制它们的运行。
优选地，本发明提供的基于植被消长模型的河道水生植被生态修复过程模拟装置，还可以包括：输入显示部根据控制指令能够对动态模拟部、潜在区域确定部、影响范围确定部、迭代计算部得到的水生植被恢复过程、最终的分布情况和相应的参数信息以数据表或图像形式进行静态或动态显示。
优选地，本发明提供的基于植被消长模型的河道水生植被生态修复过程模拟装置，还可以包括：修复效果比较判断部，将计算得到的最终的植被恢复结果与修复目标进行比较，得到采用的恢复方案是否满足修复目标的判断结果。
发明的作用与效果
本发明所公开的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置，基于水生植被生长影响因子特征，同时考虑影响植被消长的水动力和河床基质等因素，对河道内水生植被恢复过程进行了模拟，构建的植被消长模型基于不同生境因子预测水生植被的潜在生长区域，并重点关注植被在演替过程中的密度差异，能够更为准确地模拟预测河道水生植被的演替过程和发展趋势以及由于植被的存在造成基质沉积不均，在此基础上得到最终的水生植被生态修复结果，成功实现了复杂环境条件下水生植被恢复可行性的定量判别。
附图说明
图1为本发明涉及的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法的流程图；
图2为本发明实施例涉及的计算区域初始植被斑块分布示意图；
图3为本发明实施例涉及的水流流过淹没植被调整示意图；
图4为本发明实施例中得到的河道内水生植被演替过程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明涉及的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置的具体实施方案进行详细地说明。
<实施例>
如图1所示，本实施所提供的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，包括如下内容：
1、研究河道
对待修复河段展开调查，并选取适宜植被。如图2所示，本发明的计算区域为长100m、宽30m的矩形平底河槽，河床糙率nb取0.02。边长为2m的初始正方形植被斑块随机分布x＝10-90m的区域内，该区域定义为有效区域CA，面积共计2400m3，初始随机位置的植被斑块被限制分布在有效区域内，以使来流在与植被相互作用时能够充分发展，并减小进出口边界的影响。通过对河段历史植被的调查，结合目前水生植被的修复需求(柔性或者刚性，允许的河床阻力等)进行选取，例如河段有航运功能，水生植被就定为淹没植被；同时要保证河道的行洪能力，对河床的阻力有一定的要求，对于柔性和刚性植被来说，提供的阻力是有区别的，再次进行选取。
2、确定所研究植被在模型中的概化方式
本实施例研究对象为淹没刚性植被，植被高度hv＝0.16m，直径d＝0.04m，植被初始密度n＝45株/m2，演化过程中密度增加的区域植被密度n＝225株/m2。自然界中植被一般成簇存在，因此初始植被设定为2m×2m的正方形斑块，研究区初始植被密度为3％，即18个植被斑块随机分布在所研究的河段内。
3、植被阻力的概化
采用等效曼宁系数概化植被区内床面切应力、植被拖曳力以及植被区与无植被区交界处形成的二次流对水流的叠加影响。表达式：
式中，nv为植被等效曼宁系数；k为二次流附加阻力系数，经验取值0～0.3；hv为植被高度；g为重力加速度；h为水深；c为植被密度；Cd为拖曳力系数，Cd＝1；nb为河床曼宁系数；d为单个植株的直径；αv为形状系数，对于圆柱形植株，αv＝1。
4、水动力模型的建立
4.1二维浅水方程组：
S＝Sb+Sf (3)
基于Godunov型的有限体积方法被应用于空间离散化方程。矩形单元中离散后的控制方程：
式中，U为守恒量；t表示时间，单位为s；x、y为笛卡尔坐标系；u、v分别为x、y方向的水流流速，单位为m/s；F、G分别表示x、y方向的数值通量；S表示源项，其中Sb、Sf分别表示地形源项、摩阻源项；Sx、Sy分别表示各类源项在x、y方向的分量；h为水深，单位为m；g为重力加速度，取9.8m/s2；采用正方形形网格划分研究区域，i、j分别表示网格单元编号、边界在某一单元中的编号；Δt为时间步长，单位为s；FE、FW、GN、GS分别是东、西、北和南界面的通量矢量。
4.2以二维浅水方程组与Godunov型有限体积法为框架建立二维浅水水动力模型，采用正方形网格剖分计算区域，给定计算区域基本参数、初始计算条件、模型计算参数、设定模拟时长及相对应的研究区域进出口水文、地形边界条件；根据网格所处位置定义三种类型的网格边界：固壁不过水边界、网格内部过水边界、进出口水文边界；在计算域的边界处定义了边界条件：入口处施加均匀流动，入口流量为2.4m3/s，出口处指定水深0.8m。
4.3根据克朗数稳定条件确定适合的时间步长，保证Godunov型有限体积格式二维水动力模型计算的稳定性，时间步长
(Ccfl表示科朗条件数，一般取0.8；Di表示正方形网格的单元面积，单位为m2；ui表示第i个网格单元的流速值，单位为m/s；Lij表示正方形的单元边长，单位为m)，时间步长随水流条件的改变实时更新。
5、速度阈值的选取
目前的研究基于速度阈值模拟植被生长，速度阈值是与水生植被生理特征有关的量，一般可由实验或者野外调研确定，本实施例将速度阈值被定义为上游流速U0的百分比，采用速度阈值LV＝0.6U0。新植被将出现在速度低于LV的区域，而速度高于阈值LV的区域，原有植被将被移除。该假设是合理的，因为基质区域与速度降低区域密切相关，丰富的基质能够促进新植被生长；速度高于阈值的区域，植被幼苗被冲刷破坏，基质发生流失等情形均会导致植被生长受到抑制。因此，可通过河道流场信息识别植被潜在发展区域或植被潜在消亡区域。
6、主要沉积物范围
在使用上述速度阈值判别适宜植被生长区域的基础上，本发明量化了演替过程中植被区内细颗粒的净沉积分布对植被密度的影响。根据已有的研究结果：如图3所示，将水流流过植被区域划分为水流调整段、过渡段和充分发展段，在植被前缘的水流调整段内，存在由于植被阻挡而产生的垂向分流，导致植被化河床的颗粒沉积相对裸床减小；在水流发展区域(即距植被前缘的距离X＞XD时，XD是水流调整段的长度，计算公式参见公式(6))，颗粒净沉积大于裸床情况，且其沉积量与植被密度，水深以及上游来流流速相关。对于高密度的植被，在距前缘距离Lp处净沉积增加到峰值，根据实验结果，沉积峰值的位置与发展区域长度成比例：Lp＝(0.78±0.19)XD。本发明定义在距离植被前缘0.8Lp～3Lp的范围定义为主要沉积区域，即定义此区域为主要沉积物沉积的纵向距离，认为此区域的植被在演替过程中密度增大，即由初始稀疏植被(n＝45株/m2)变为稠密植被(n＝225株/m2)，并认为在此区域内横向净沉积均匀分布。根据调查发现，对于典型的河流植物，达到完全发育的水流的距离一般为1-10m。然而，植被修复中的初始植被通常以马赛克状的短斑块形式存在，单个斑块太短而无法达到完全发育的条件。因此在此发明中，假定斑块沿流向扩展至10m，再考虑植被内部区域的沉积物的沉积对植被斑密度的影响。
式中，φ为固体体积分数，
a＝nd。
7、一个计算周期的具体步骤
在河段内随机分布一定数量的植被斑块，采用公式(1)概化植被斑块区域糙率。根据给定的计算条件得到初始斑块影响下的研究区域速度场、水深等数据后，首先根据速度阈值的判断植被生长区或植被消亡区，得到新的植被分布；然后由公式(6)计算得到主要沉积区域的范围，将此区域内的植被密度调整为稠密植被对应的密度值，并由公式(1)得到相应的糙率值。植被覆盖率由阻塞因子(B)描述，它定义为植被区域面积VA于有效区域面积CA之比，即
在进行一个计算周期后，根据计算结果调整植被分布并重新计算速度场的过程，得到新的植被分布区域，反复迭代直到连续三个计算周期的阻塞因子的变化均小于0.5％，即ΔB/B≤0.005，此时认为河道内水生植被已经演化为较为稳定的景观形态，即为最终的植被恢复结果。如图4所示，为本实施例中，计算得到的河道内水生植被演替过程图示。
进一步，本发明还提供了基于以上方法进行水生植被生态修复过程模拟的装置，该装置包括动态模拟部、潜在区域确定部、影响范围确定部、迭代计算部、输入显示部以及控制部。
动态模拟部以二维浅水方程组为控制方程，采用有限体积法求解控制方程，利用等效曼宁系数法概化植被阻力特征，同时以实测的速度阈值和植被区域内的基质沉积范围作为判断植被潜在生长区域，实现河道内水生植被消长的动态模拟。
潜在区域确定部以该河道适宜植被生长的速度阈值作为判断条件，将水动力模型计算结果与速度阈值比较确定植被发展的潜在区域。
影响范围确定部采用植被覆盖区域内基质沉积模式的定量描述结果，确定植被演替过程中植被密度增大的影响范围。
迭代计算部以速度阈值和主要沉积区域这两个植被生境因子共同确定植被的分布情况，并视为一个计算周期，反复迭代计算直至植被面积趋于稳定，得到最终的植被恢复结果。
修复效果比较判断部将计算得到的最终的植被恢复结果与修复目标进行比较，得到采用的恢复方案是否满足修复目标和满足程度的判断结果。
输入显示部让操作员输入收集到的研究区域的水文、地形数据作为模型输入数据，并根据控制指令显示相应的信息。具体地，输入显示部根据控制指令能够对动态模拟部、潜在区域确定部、影响范围确定部、迭代计算部得到的水生植被恢复过程、最终的分布情况和相应的参数信息以数据表或图像形式进行静态或动态显示。并且，输入显示部还能够根据控制指令对修复效果比较判断部的判断结果进行显示。
控制部与动态模拟部、潜在区域确定部、影响范围确定部、迭代计算部、修复效果比较判断部、输入显示部均通信相连，控制它们的运行。
以上实施例仅仅是对本发明技术方案所做的举例说明。本发明所涉及的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置并不仅仅限定于在以上实施例中所描述的内容，而是以权利要求所限定的范围为准。本发明所属领域技术人员在该实施例的基础上所做的任何修改或补充或等效替换，都在本发明的权利要求所要求保护的范围内。
Claims (10)
1.水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤I：收集研究区域的水文、地形数据作为模型输入数据；
步骤II：以二维浅水方程组为控制方程，采用有限体积法求解控制方程，利用等效曼宁系数法概化植被阻力特征，同时以实测的速度阈值和植被区域内的基质沉积范围作为判断植被潜在生长区域，实现河道内水生植被消长的动态模拟；
步骤III：以该河道适宜植被生长的速度阈值作为判断条件，将水动力模型计算结果与速度阈值比较确定植被发展的潜在区域；
步骤IV：采用植被覆盖区域内基质沉积模式的定量描述结果，确定植被演替过程中植被密度增大的影响范围；以速度阈值和主要沉积区域这两个植被生境因子共同确定植被的分布情况，并视为一个计算周期，反复迭代计算直至植被面积趋于稳定，得到最终的植被恢复结果。
2.根据权利要求1所述的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，其特征在于：
其中，在步骤II中，采用等效曼宁系数概化植被区内床面切应力、植被拖曳力以及植被区与无植被区交界处形成的二次流对水流的叠加影响：
式中，nv为植被等效曼宁系数；k为二次流附加阻力系数；hv为植被高度；g为重力加速度；h为水深；c为植被密度；Cd为拖曳力系数；nb为河床曼宁系数；d为单个植株的直径；αv为形状系数。
3.根据权利要求1所述的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，其特征在于：
其中，在步骤II中，二维浅水方程组为：
S＝Sb+Sf (3)
矩形单元中离散后的控制方程：
式中，U为守恒量；t表示时间；x、y为笛卡尔坐标系；u、v分别为x、y方向的水流流速；F、G分别表示x、y方向的数值通量；S表示源项，其中Sb、Sf分别表示地形源项、摩阻源项；Sx、Sy分别表示各类源项在x、y方向的分量；h为水深；g为重力加速度；采用正方形形网格划分研究区域，i、j分别表示网格单元编号、边界在某一网格单元中的编号；Δt为时间步长；FE、FW、GN、GS分别是东、西、北和南界面的通量矢量。
4.根据权利要求1所述的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，其特征在于：
其中，在步骤I中，根据研究区域的水文、地形数据，以二维浅水方程组与Godunov型有限体积法为框架建立二维浅水水动力模型，采用正方形网格剖分计算区域，给定计算区域基本参数、初始计算条件并给定相应的进出口水文、地形边界条件，输入由初始植被分布情况求得的糙率文件进行计算，得到本计算周期的速度场、水深数据。
5.根据权利要求1所述的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，其特征在于：
其中，在步骤III中，由实验或者野外调研情况确定适宜该河段植被的速度阈值，与模型计算得到的速度场进行比较，速度低于速度阈值的区域将会有新的植被生长，即此处的糙率调整为植被等效糙率值；而速度高于速度阈值的区域，原有植被将被移除，糙率调整为河床的糙率值。
6.根据权利要求1所述的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，其特征在于：
其中，在步骤IV中，根据实验得到植被区内细颗粒的净沉积分布情况作为植被覆盖区域内基质沉积模式的定量描述结果：
将水流流过的植被区域划分为水流调整段、过渡段和充分发展段，在植被前缘的水流调整段内，存在由于植被阻挡而产生的垂向分流，导致植被化河床的颗粒沉积相对裸床减小；在水流发展区域，距植被前缘的距离X＞XD，XD是水流调整段的长度，计算公式见公式(6)；
式中，φ为固体体积分数，
在距前缘距离Lp处净沉积增加到峰值，沉积峰值的位置与发展区域长度成比例：Lp＝(0.78±0.19)XD；
定义在距离植被前缘0.8Lp～3Lp的范围作为主要沉积区域，将此区域内的植被密度调整为稠密植被对应的密度值，并由公式(1)概化植被斑块区域糙率得到相应的糙率值，最终得到由新的植被分布确定的糙率文件。
7.根据权利要求1所述的水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法，其特征在于：
其中，在步骤IV中，反复迭代直到连续三个计算周期的阻塞因子B的变化均小于0.5％，即ΔB/B≤0.005，此时认为河道内水生植被已经演化为较为稳定的景观形态，作为最终的植被恢复结果；
VA为植被区域面积，CA为有效区域面积。
8.基于植被消长模型的河道水生植被生态修复过程模拟装置，其特征在于，包括：
动态模拟部，以二维浅水方程组为控制方程，采用有限体积法求解控制方程，利用等效曼宁系数法概化植被阻力特征，同时以实测的速度阈值和植被区域内的基质沉积范围作为判断植被潜在生长区域，实现河道内水生植被消长的动态模拟；
潜在区域确定部，以该河道适宜植被生长的速度阈值作为判断条件，将水动力模型计算结果与速度阈值比较确定植被发展的潜在区域；
影响范围确定部，采用植被覆盖区域内基质沉积模式的定量描述结果，确定植被演替过程中植被密度增大的影响范围；
迭代计算部，以速度阈值和主要沉积区域这两个植被生境因子共同确定植被的分布情况，并视为一个计算周期，反复迭代计算直至植被面积趋于稳定，得到最终的植被恢复结果；
输入显示部，让操作员输入收集到的研究区域的水文、地形数据作为模型输入数据，并根据控制指令显示相应的信息；以及
控制部，与所述动态模拟部、所述潜在区域确定部、所述影响范围确定部、所述迭代计算部、所述输入显示部均通信相连，控制它们的运行。
9.根据权利要求8所述的基于植被消长模型的河道水生植被生态修复过程模拟装置，其特征在于：
其中，所述输入显示部根据控制指令能够对所述动态模拟部、所述潜在区域确定部、所述影响范围确定部、所述迭代计算部得到的水生植被恢复过程、最终的分布情况和相应的参数信息以数据表或图像形式进行静态或动态显示。
10.根据权利要求9所述的基于植被消长模型的河道水生植被生态修复过程模拟装置，其特征在于，还包括：
修复效果比较判断部，将计算得到的最终的植被恢复结果与修复目标进行比较，得到采用的恢复方案是否满足修复目标的判断结果。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111288010.6A CN114117952B (zh) | 2021-11-02 | 2021-11-02 | 水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111288010.6A CN114117952B (zh) | 2021-11-02 | 2021-11-02 | 水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114117952A true CN114117952A (zh) | 2022-03-01 |
| CN114117952B CN114117952B (zh) | 2024-07-02 |
Family
ID=80380294
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111288010.6A Active CN114117952B (zh) | 2021-11-02 | 2021-11-02 | 水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114117952B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115222115A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-10-21 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 一种含植物河道的综合糙率计算方法及系统 |
| CN116306033A (zh) * | 2023-05-18 | 2023-06-23 | 长江水资源保护科学研究所 | 通过流量波动冲刷控制沉水植物过度生长的水力调控方法 |
| CN118014147A (zh) * | 2024-02-22 | 2024-05-10 | 中国水利水电科学研究院 | 一种水库调度影响下遥感湿地植被长势预测方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2020102630A4 (en) * | 2019-11-01 | 2021-01-21 | North China Electric Power University | Method for acquiring roughness of river channels under gradually-varied flow conditions |
| CN112307420A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-02 | 大连海洋大学 | 一种河口湿地植被生境修复方法 |
| CN113379262A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-09-10 | 武汉大学 | 河道内水草影响电站发电的风险预警方法及系统 |
-
2021
- 2021-11-02 CN CN202111288010.6A patent/CN114117952B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2020102630A4 (en) * | 2019-11-01 | 2021-01-21 | North China Electric Power University | Method for acquiring roughness of river channels under gradually-varied flow conditions |
| CN112307420A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-02 | 大连海洋大学 | 一种河口湿地植被生境修复方法 |
| CN113379262A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-09-10 | 武汉大学 | 河道内水草影响电站发电的风险预警方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 槐文信;朱政涛;杨中华;王慧琳;: "基于水动力的植被消长模型及河道植被演替模拟", 人民长江, no. 01, 28 January 2020 (2020-01-28) * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115222115A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-10-21 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 一种含植物河道的综合糙率计算方法及系统 |
| CN116306033A (zh) * | 2023-05-18 | 2023-06-23 | 长江水资源保护科学研究所 | 通过流量波动冲刷控制沉水植物过度生长的水力调控方法 |
| CN116306033B (zh) * | 2023-05-18 | 2023-08-15 | 长江水资源保护科学研究所 | 通过流量波动冲刷控制沉水植物过度生长的水力调控方法 |
| CN118014147A (zh) * | 2024-02-22 | 2024-05-10 | 中国水利水电科学研究院 | 一种水库调度影响下遥感湿地植被长势预测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114117952B (zh) | 2024-07-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114117952B (zh) | 水动力与基质相耦合的植被消长模型构建方法及装置 | |
| CN112307420B (zh) | 一种河口湿地植被生境修复方法 | |
| Vandenbruwaene et al. | Formation and evolution of a tidal channel network within a constructed tidal marsh | |
| CN108629055B (zh) | 一种基于饱和输沙原理的沙质内河航道回淤量预报方法 | |
| CN109558973A (zh) | 一种水质与水生态一体化预警系统、控制设备和存储介质 | |
| CN210194532U (zh) | 用于推移质输沙率研究的植被群落河道模型 | |
| CN110580327A (zh) | 一种河流生态流量计算方法 | |
| CN109271672A (zh) | 一种河-湖-泵站相互影响作用下的河道水面线计算方法 | |
| Ibrakhimov | Spatial and temporal dynamics of groundwater table and salinity in Khorezm (Aral Sea Basin), Uzbekistan | |
| CN110569565A (zh) | 一种湖泊最低生态水位计算方法 | |
| CN109271661A (zh) | 开阔水域疏浚吹填泥沙成型的数值模拟方法 | |
| CN104156570A (zh) | 一种土壤侵蚀类面源污染物入河量的计算方法及装置 | |
| Unes et al. | Estimation of dam reservoir volume fluctuations using artificial neural network and support vector regression | |
| Xu et al. | Upslope sediment-laden flow impacts on ephemeral gully erosion: Evidences from field monitoring and laboratory simulation | |
| Sharma | Mathematical modelling and braid indicators | |
| Yi et al. | The bedform morphology of Chinese sturgeon spawning sites in the Yangtze River | |
| Eekhout | Morphological processes in lowland streams: implications for stream restoration | |
| de Lima | Overland flow under rainfall: some aspects related to modelling and conditioning factors | |
| Doe III et al. | Introduction to soil erosion and landscape evolution modeling | |
| CN111539596A (zh) | 一种流域灰色基础设施的调蓄能力评价方法 | |
| D'Alpaos et al. | Mathematical Modeling of Tidal Flow Over Saltmarshes and Tidal Flats With Applications to the Venice Lagoon | |
| CN109710959A (zh) | 一种水资源引清调度水体置换效果数值模拟方法 | |
| CN117807752B (zh) | 一种沙坝潟湖型潮汐汊道中长期演变预测方法 | |
| CN117852850B (zh) | 基于虚拟河道替代闸孔泄流计算的蓄滞洪区洪水调度方法及系统 | |
| CN115796599B (zh) | 基于微小流域综合特征的山洪沟风险度分析方法及系统 |
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 |