CN114663254A - 一种水资源-粮食-能源-生态协同调控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种水资源‑粮食‑能源‑生态协同调控方法,包括水粮能生协同调控模型的构建和针对某地区实际情况进行协同调控方案的优化求解,水粮能生协同调控模型包括水循环模块、水资源调配模块、粮食生产模块、能源模块和层次化需水预测模块五部分;所述协同调控方案的优化求解包括单方案寻优和多情景比选两步。本发明耦合水资源系统、粮食系统、能源系统和生态系统,将四者的互馈关系纳入区域水资源协同调控范畴,通过构建协同发展目标,将水粮能生系统间的互馈关系纳入区域水资源协同调控范畴,基于NSGA‑II和耦合协调度提出协同优化算法进行单方案寻优,构建综合协同指数实现多情景比选,为区域水粮能生系统可持续和协同发展提供理论技术支撑。
Description
技术领域
本发明属于水资源调控技术领域,特别涉及一种水资源-粮食-能源-生态协同 调控方法。
背景技术
水、粮食、能源是人类生存和社会稳定的三大战略性支撑要素,也是当前经 济社会可持续发展的重要物质保障。近年来全球气候波动加剧、城镇化进程加快、 生活水平提高导致各国对水、粮食、能源的需求量快速上涨。预计到2030年, 全球水、能源和粮食的需求量将分别比2012年增加40%、50%和35%,确保充 足的水、粮食和能源供给已经成为世界各国面临的长期压力。
水、粮食和能源既是相对独立又是紧密关联的耦合互馈系统,存在着复杂的 相互关系,一个子系统的发展往往需要消耗其他两个子系统的资源。在过去一段 时间,由于水、粮食、能源之间相互影响的程度较低,三者往往被作为单独系统 由不同部门分别管理,但随着水-粮食-能源系统间相互制约、相互依存的关系加 深,任何一个要素的失衡都会严重阻碍社会经济可持续发展,在人口密集和生态 脆弱的地区问题尤其突出。可以看出,水-粮食-能源之间的复杂关系往往和生态 系统息息相关,而且在人口增长、气候变化、城市化、工业化、生活水平提升等 因素驱动下,水资源日益短缺、粮食供给变化波动、能源需求愈加旺盛、生态功 能受损严重,因此开展水-粮食-能源-生态纽带关系研究,尽快形成可持续的水- 粮食-能源-生态优化管理方案已成为区域可持续发展的当务之急。
针对水-粮食-能源-生态系统失衡带来的问题,国内外对各系统间的纽带关系 和如何实现协同可持续发展,开展了系统性和综合性研究。如通过不同的模型或 方法,对纽带关系的关键过程或整体进行分析,包括LEAP、WEAP、SWAT、 CGE、生命周期评价等;有学者通过建立指标体系,对复杂系统的协调性和安全 性进行评价;也有学者考虑了水粮能生系统外部因素的影响,如Daher等基于 WEF Nexus Tool 2.0,考虑了系统本身和外部环境之间的关系;El Gafy等建立水 -能源-粮食关系系统动态模型,综合考虑人口、人均作物消费量、作物贸易模式、 作物产量和气候变化等驱动因素;此外还有CLEWS模型,集合了LEAP等现有 模拟工具;以及MUSIASEM模型,基于社会代谢理论分析社会可持续发展状况。
上述国内外研究虽然从不同方面对纽带系统进行了研究,但大多数往往只聚 焦水-能源-粮食,忽视了生态和其他三种因素的相互影响效应,且由于水、粮食、 能源、生态之间存在复杂的相关关系和联动机制(如图1所示),以往研究主要 侧重于对于水-能源、水-粮食两两之间的关系进行研究,对纽带关系缺乏定量计 算和整体协同调控,尤其是在系统优化方法和协同建模技术等方面研究不足。
发明内容
针对水-粮食-能源-生态纽带关系紧密耦合的特征,本发明的目的在于提出基 于水-粮食-能源-生态关联视角的多水源协同调控方法,通过四个子系统耦合互动 关系建立水资源系统多目标协同调控模型,为区域水-粮食-能源-生态协同保障提 供理论技术支撑。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
一种水资源-粮食-能源-生态协同调控方法,包括水粮能生协同调控模型的构 建和针对某地区实际情况进行协同调控方案的优化求解;
S1,水粮能生协同调控模型的构建:
利用水资源通用调控与模拟(GWAS)软件系统,构建所述水粮能生协同调 控模型,包括水循环模块、水资源调配模块、粮食生产模块、能源模块和层次化 需水预测模块五部分;
所述水循环模块和水资源调配模块基于GWAS软件系统实现,其中,水循 环模块提供该地区水资源量,并通过生态需水计算评估该地区地下水位、河湖生 态健康状况;水资源调配模块利用水循环模块提供的该地区水资源量,对水资源 进行优化调配,达到缺水率最小、供水公平性最优,并按照分质供水原则,基于 分水比实现不同水源向不同用水户供水过程;
所述粮食生产模块提供该地区农业需水量和粮食安全状况;
所述能源模块计算社会水循环“取供用耗排”全过程的耗能,包括取水耗能、 供水耗能、用水耗能和排水及再生水回用耗能;
所述层次化需水预测模块采用概率密度统计方法和基于物理机制的用水行 为层次区间,对生活和工业采用层次化需水预测;
S2,协同调控方案的优化求解:
包括单方案寻优和多情景比选两步;
(1)单方案寻优
步骤1,以缺水率最低、公平性最优和能源消耗最低为多目标,以粮食自给 率、生态保障要求为目标约束条件,通过NSGA-II驱动所述水粮能生协同调控 模型,得到满足不同目标最优Pareto前沿的水资源优化配置非劣解集;
步骤2,将Pareto前沿中所有解均输入到水粮能生协同调控模型,计算得到 水粮能生四个子系统不同指标结果,不同系统评价指标下表所示;采用Max-min 标准化法对每个系统的指标进行规范化处理,利用熵权法确定各指标权重,并通 过综合评价函数确定各系统的综合评价结果;
水粮能生系统评价指标
步骤3:基于耦合度公式和水粮能生系统的整体综合评价结果,计算水粮能 生系统的耦合协调度T,通过对比Pareto前沿中不同解的耦合协调度值,确定耦 合协调性最高的解为最优的水资源调控方案;
(2)多情景比选
针对水粮能生系统协同发展目标,通过设计协同性、可靠性和公平性3个性 能指标,构建可以总体量化水粮能生系统可持续性新的指标——综合协同指数;
协同性指标T的计算公式为:
式中:T为耦合协调度,C为耦合度,D为水粮能生系统的整体综合评价结 果;
可靠性指标R的计算公式为:
式中:R1、R2、R3、R4分别为水资源、粮食、能源和生态子系统的可靠性, Wuse为用水量,Wr为本地可供水量,Euse为能源使用量,Ep为本地能源生产量, Fpro为本地粮食产量,Fsafe为粮食需求量,Hsupply为生态用水量,Hneed为生态需 水量;
公平性指标E的计算公式为:
综合协同指数的计算公式为:
S1中所述水循环模块的生态需水计算具体包括:
(1)河湖生态需水的计算
Q=Qz+Qs+Qi+QO
式中:Q为生态需水总量;Qz为蒸发需水量;Qs为渗漏需水量;Qi为维持水 体自净能力需水量;QO为河岸绿化景观需水;
(2)健康地下水位的计算
恢复健康地下水位需要的生态补水量计算公式如下所示:
W_dmdgdw=μ×Ag×Δh
式中:W_dmdgdw为恢复健康地下水位需水量,μ为给水度,Ag为地下水超 采区面积,Δh为健康地下水位与现状水位之差;
(3)河道外生态的计算
河道外生态用水包括城市绿化补水,根据定额法进行预测:
W_dmdeco=Pn,urban×Agreen×Ngreen
式中:W_dmdeco为城市绿化需水量,Pn,urban为城市人口,Agreen为人均绿地 面积,Ngreen为单位绿地灌溉定额。
进一步的,S1中所述水资源调配模块中实现不同水源向不同用水户的分配 水量合理,达到缺水率最小、供水公平性最优,具体计算方式为:
并且,水资源调配过程分为取水和供水两个过程,通过包括地表引水、提水, 水库蓄水供水,地下水取水,再生水回用供水的取水过程,为计算单元提供可供 水量边界,不同水源向不同用水户供水过程的具体计算公式为:
W_spli,j,u,t=min(βi,j·W_dmdj,u,t,W_scapi,u,t,W_resoursi,u,t)
式中:W_spli,j,u,t为t时段第u个单元第i种水源向第j种用水户的配置水量; i为第i种水源;j为第j种用水户;u为第u个计算单元;t为第t个时段;βi,j为分水比,范围为0~1,表示第i种水源最大可满足第j种用水户的需水比例; W_dmdj,u,t为t时段第u个单元第j种用水户需水量;W_scapi,u,t为t时段第u个 单元第i种水源供水能力;W_resoursi,u,t为t时段第u个单元第i种水源水资源 量;
在再生水回用供水过程中,污水产生量和再生水可利用量的可利用量计算公 式为:
WS=(W_spldom-WEdom)×Kdrq×Kdrd+(W_splindu-WEindu)×Kirq×Kird
WR=min{WS×Kr,Frew}
式中:WS为污水处理量,Kdrq、Kirq分别为生活和工业污水收集系数,Kdrd、 Kird分别为生活和工业污水处理系数,WR为再生水可利用量,Kr为再生水处理 率,Frew为再生水处理能力;
污水收集处理和再生水回用过程水量平衡计算公式为:
WS=WR+WSr
WR=WRspl+WRr
式中:WSr为排入所在单元河道中的污水;WRspl为再生水供水量;WRr为 排入所在单元河道中的再生水。
进一步的,S1中所述粮食生产模块中农业需水量通过灌溉用水量反映,计 算方式为:
Foodsecurity=Pn×Nf=Foodphy+Foodtrade
pfood=Foodphy/Foodsecurity
式中:Foodsecurity为保障地区安全的粮食需求量,Nf为中国人均粮食需求量, Pn为本地人口数量,Foodphy为本地粮食产量,Foodtrade为粮食贸易量,pfood为粮食自给率;
保障一定粮食产量的灌溉用水计算公式如下:
式中:WUE为灌溉水分生产率,M为灌溉用水量。
进一步的,S1中所述能源模块社会水循环总耗能的计算方式为:
进一步的,S1中所述层次化需水预测模块对生活和工业采用层次化需水预 测具体为:
W_dmddom=W_domrig+W_domflex+W_domlux
W_dmdind=W_indrig+W_indflex+W_indlux
式中,W_dmddom为生活需水,W_dmdind为工业需水,rig、flex、lux分别 表示刚性、弹性和奢侈需水·
进一步的,S2中(1)单方案寻优的步骤2中所述Max-min标准化法具体为:
式中:yij为归一化后的标准值,maxxj为第j个指标的最大值,minxj为第j 个指标的最小值;
综合评价函数:
式中:F1、F2、F3、F4分别代表水资源、粮食、能源、生态各子系统的综 合评价指标;a、b、c、d为各指标的权重;x、y、z、u为标准化后的指标;i、j、 k、l为各系统内选取的指标数量。
进一步的,S2中(1)单方案寻优的步骤3中所述耦合度公式、水粮能生系 统的整体综合评价结果,以及耦合协调度分别为:
耦合度C:
水粮能生系统的整体综合评价结果D:
D=αF1+βF2+γF3+δF4
式中:α、β、γ、δ为各系统对整个系统发展的影响权重,采用等权重法取α= β=γ=δ=1/4;
耦合协调度T:
本发明相比现有技术的有益效果为:
1、本发明通过四个子系统耦合互动关系建立水资源系统多目标协同调控模 型,开展以水资源为核心的水量能生协同,实现区域水资源-粮食-能源-生态系统 达到效率最高、公平可靠、可持续等多目标,保障水资源、经济社会和生态环境 协同发展;
2、本发明利用水资源通用调控与模拟(GWAS)软件系统,通过修改水资 源调配模块,添加粮食生产模块、能源模块和层次化需水预测模块,构建所述水 粮能生协同调控模型,同时提出保障水安全、粮食安全、低碳发展路径和生态健 康的协同发展目标,实现地区水能粮生系统综合模拟与科学调控;
3、传统的水资源优化配置方法往往局限于水资源单一系统,难以保障整个 水粮能生系统协同最优,甚至可能因为不同系统间失衡带来生态破坏等问题;本 发明提出一种基于水-粮-能-生关联视角的多水源协同调控方法,耦合水资源系统、 粮食系统、能源系统和生态系统,将四者的互馈关系纳入区域水资源协同调控范 畴,通过构建协同发展目标,将水粮能生系统间的互馈关系纳入区域水资源协同 调控范畴,基于NSGA-II和耦合协调度提出协同优化算法进行单方案寻优,构 建综合协同指数实现多情景比选,为区域水粮能生系统可持续和协同发展提供理 论技术支撑。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明:
图1为水资源-粮食-能源-生态系统纽带关系示意图;
图2为水-粮-能-生协同调控模型架构图;
图3为社会水循环能源消耗示意图;
图4为京津冀及相关流域水系统概化图;
图5为京津冀经济社会生产生活需水变化情势图;
图6为京津冀各地市不同社会水循环环节能耗结果图;
图7为京津冀各地市灌溉水分生产率结果图;
图8为递进式方案设计流程图;
图9为现状水平年京津冀水粮能生协同调控结果比选图;
图10为现状水平年京津冀缺水率空间分布情况图;
图11为不同情景下京津冀缺水率和CSI指标变化情况结果图;
图12为京津冀不同情景社会水循环能耗结果图;
图13为不同外调水规模下2035年京津冀供需平衡分析结果图。
具体实施方式
实施例
京津冀地区是我国水资源-粮食-能源-生态纽带关系表现最显著、联合风险最 突出的地区之一。本实施例针对对京津冀地区的特点以及水资源管理实践需求, 开展水量能生协同调控模拟,提供京津冀地区水资源-粮食-能源-生态协同调控方 法,包括京津冀水-粮-能-生协同调控模型的构建,对系统现状状态识别、对未来 开展多情景递进模拟调控,提出针对京津冀地区实际情况进行协同调控方案的优 化求解,具体步骤为:
S1,京津冀水粮能生协同调控模型的构建:
利用水资源通用调控与模拟(GWAS)软件系统,构建所述水粮能生协同调 控模型,包括水循环模块、水资源调配模块、粮食生产模块、能源模块和层次化 需水预测模块五部分,模型构架如图2所示。
所述水循环模块和水资源调配模块基于GWAS软件系统实现,其中,水循 环模块提供该地区水资源量,并通过生态需水计算评估该地区地下水位、河湖生 态健康状况。水资源调配模块利用水循环模块提供的该地区水资源量,对水资源 进行优化调配,达到缺水率最小、供水公平性最优,并按照分质供水原则,基于 分水比实现不同水源向不同用水户供水过程。通过对自然-社会水循环进行模拟, 统筹调控本地水和外调水,以水安全和生态安全为目标,实现对水资源系统和生 态系统的模拟。
水循环模块中的生态需水计算具体包括:
(1)河湖生态需水的计算
Q=Qz+Qs+Qi+QO
式中:Q为生态需水总量;Qz为蒸发需水量;Qs为渗漏需水量;Qi为维持水 体自净能力需水量;QO为河岸绿化景观需水。
(2)健康地下水位的计算
恢复健康地下水位需要的生态补水量计算公式如下所示:
W_dmdgdw=μ×Ag×Δh
式中:W_dmdgdw为恢复健康地下水位需水量,μ为给水度,Ag为地下水超 采区面积,Δh为健康地下水位与现状水位之差。
(3)河道外生态的计算
河道外生态用水包括城市绿化补水,根据定额法进行预测:
W_dmdeco=Pn,urban×Agreen×Ngreen
式中:W_dmdeco为城市绿化需水量,Pn,urban为城市人口,Agreen为人均绿地 面积,Ngreen为单位绿地灌溉定额。
(4)入海水量
维持一定规模的入海水量,对于维持河口生态系统平衡、考虑河口冲淤以及 防止盐碱入侵等具有重要意义,考虑到入海水量年际变化较大,因此在实际研究 中可以将多年平均入海水量作为保障健康河口生态的最低入海水量约束。
水资源调配模块中实现不同水源向不同用水户的分配水量合理,达到缺水率 最小、供水公平性最优,具体计算方式为:
并且,水资源调配过程分为取水和供水两个过程,通过包括地表引水、提水, 水库蓄水供水,地下水取水,再生水回用供水的取水过程,为计算单元提供可供 水量边界,不同水源向不同用水户供水过程的具体计算公式为:
W_spli,j,u,t=min(βi,j·W_dmdj,u,t,W_scapi,u,t,W_resoursi,u,t)
式中:W_spli,j,u,t为t时段第u个单元第i种水源向第j种用水户的配置水量; i为第i种水源;j为第j种用水户;u为第u个计算单元;t为第t个时段;βi,j为分水比,范围为0~1,表示第i种水源最大可满足第j种用水户的需水比例; W_dmdj,u,t为t时段第u个单元第j种用水户需水量;W_scapi,u,t为t时段第u个 单元第i种水源供水能力;W_resoursi,u,t为t时段第u个单元第i种水源水资源 量。
对于水资源系统,其主要约束条件包括:单元水量平衡、单元引提水不能超 过供水能力、水库运行规则等。
生活、工业行业用耗水过程之后,将经过城市污水系统完成污水集中收集处 理和再生水回用,在再生水回用供水过程中,污水产生量和再生水可利用量的可 利用量计算公式为:
WS=(W_spldom-WEdom)×Kdrq×Kdrd+(W_splindu-WEindu)×Kirq×Kird
WR=min{WS×Kr,Frew}
式中:WS为污水处理量,Kdrq、Kirq分别为生活和工业污水收集系数,Kdrd、 Kird分别为生活和工业污水处理系数,WR为再生水可利用量,Kr为再生水处理 率,Frew为再生水处理能力;
污水收集处理和再生水回用过程水量平衡计算公式为:
WS=WR+WSr
WR=WRspl+WRr
式中:WSr为排入所在单元河道中的污水;WRspl为再生水供水量;WRr为 排入所在单元河道中的再生水。
所述粮食生产模块提供该地区农业需水量和粮食安全状况。
对于粮食本地产量不足的地区,从其他省份进口粮食是保障当地粮食供给安 全的重要途径,由粮食贸易带来的虚拟水在地区粮食安全上起到了重要作用,因 此对于农业需水需要考虑实体水-虚拟水统筹调控。谷物自给程度对于中国粮食 安全状况有决定性的影响,同时考虑京津冀地区居民消费的主粮主要是以大米、 小麦为主的谷物类,因此采用谷物自给率(后面均称粮食自给率)来反应地区粮 食自给水平。农业需水量通过灌溉用水量反映,计算方式为:
Foodsecurity=Pn×Nf=Foodphy+Foodtrade
pfood=Foodphy/Foodsecurity
式中:Foodsecurity为保障地区安全的粮食需求量,Nf为中国人均粮食需求量, Pn为本地人口数量,Foodphy为本地粮食产量,Foodtrade为粮食贸易量,pfood为粮食自给率;
保障一定粮食产量的灌溉用水计算公式如下:
式中:WUE为灌溉水分生产率,M为灌溉用水量。
所述能源模块计算社会水循环“取供用耗排”全过程的耗能,包括取水耗能、 供水耗能、用水耗能和排水及再生水回用耗能,具体环节如图3所示,各环节耗 能计算公式可参考文献(何国华等.我国现状能源与水纽带关系定量识别[J].南水 北调与水利科技(中英文),2020)。
其中,社会水循环总耗能的计算方式为:
对于能源系统,其主要约束条件包括:耗能不能超过当地能源供给能力,配 置水量不超过能源配置能力等。
所述层次化需水预测模块采用概率密度统计方法和基于物理机制的用水行 为层次区间,对生活和工业采用层次化需水预测,具体计算公式为:
W_dmddom=W_domrig+W_domflex+W_domlux
W_dmdind=W_indrig+W_indflex+W_indlux
式中,W_dmddom为生活需水,W_dmdind为工业需水,rig、flex、lux分别 表示刚性、弹性和奢侈需水。
在需水层次化调控时,刚性需水在水源充足条件下全部满足,不参与优化配 置;弹性和奢侈需水参与优化配置,其中弹性需水优先保障,在配置后仍有水源 富裕条件下,再对奢侈需水进行配置。
所述水粮能生协同调控模型不同模块的基本功能如下:(1)水循环模块:通 过降雨产汇流计算,模拟每个时段的单元产水量、水库/湖泊等水利工程来水量 等产流过程,并完成对应时段上游河道汇入、河道内取水排水、人工渠道调入调 出等汇流过程;(2)水资源调配模块:根据不同水源的来水特征和不同用水户用 水特征,实现多水源向多用户水资源配置。生活、工业污水全部收集处理,并根 据再生水厂处理能力,一部分污水提标转化为再生水回用,剩余部分排入河道; (3)层次化需水模块:根据不同行业需水机理和特点,将生活、一般工业和能 源工业需水分为刚性、弹性和奢侈需水三个层次,为水资源优化配置实现层次化 调控提供数据基础。(4)粮食生产模块:基于地区粮食安全要求和粮食自给率保障水平,确定粮食贸易量和本地粮食产量,并通过种植结构、灌溉效率、灌溉面 积等确定农业需水量;(5)能源消耗模块:根据不同水源向不同用水户配置情况, 计算社会水循环对应的取水、供水、用水、制水、排水等全过程的能源消耗量。
本实施例基于GWAS模型,对京津冀地区开展水粮能生协同调控模拟。计 算单元是进行水资源供需平衡、上下游汇流、河湖生态需水、粮食生产和能源消 耗的基本单元,为保证模型能够反映自然社会二元水循环特征,满足模拟精度, 以水资源分区为基底,叠加行政分区,形成包含有自然-社会二元属性的计算单 元。根据研究区177个县级行政单元与18个水资源三级区,划分生成285计算 单元。每个计算单元内部均可实现水粮能生系统综合模拟,不同单元间根据自然 水系汇流关系实现上游取退水和下游用排水之间的动态响应,此外还设置有29 座大型水库和90个打包的中小型概化水库等供水节点,南水北调中线、引黄入 冀补淀等跨流域调水工程以及引滦入津、引青济秦等流域内调水工程,实现不同 单元间人工取用水的流动,这些共同组成了以水为纽带的粮食、能源、生态系统 紧密耦合的京津冀复杂水资源系统。采用概化的“点”、“线”、“面”元素表达, 通过对不同水利工程和单元水力联系和地理联系抽象和概化,绘制了京津冀区域 水资源系统网络图,如图4所示。
京津冀水粮能生协同调控模型的基础资料包括:
(1)本地可供水量
京津冀本地可供水源主要包括地表水、地下水和非常规水。根据《海河流域 第三次水资源调查成果》,2001-2016年流域多年平均地表水资源量为121.8亿 m3,其中京津冀地区多年平均地表水资源量为75.1亿m3,入境水量为22.0亿 m3。维持采补平衡下地下水可利用量为114亿m3。非常规水利用包括雨水利用、 海水淡化以及再生水回用,未来随着用水量变化和再生水回用率提高,非常规水 利用量将会进一步增加。
(2)外调水量
现状年南水北调中线一期工程和引黄工程已经通水运行,根据2002年国务 院批复的《南水北调工程总体规划》,京津冀南水北调中线一期达效后可调水49.5 亿m3,中线工程二期向京津冀可增加调水15亿m3。引黄入冀补淀工程调水量6.2亿m3。根据《南水北调东线二期工程规划报告》,按照东线二期工程通水向 京津冀调水25.4亿m3进行情景设置。
(3)经济社会发展与需水变化
由于京津冀地区水资源短缺,需水量受到水资源供给的胁迫和制约,现状年 实际用水量反应了地区最小的用水需求,本实施例采用2018现状年实际用水 250.1亿m3作为现状水平年的需水。结合生活、工业和农业层次化需求调控结果, 对京津冀规划水平年经济社会需水总量进行研判,各类方案需水量变化情势详见 图5。在该需水设计情景下,发生的缺水均为破坏性缺水,无法满足的需水必然 会对区域经济社会发展、粮食安全保障和生态环境健康带来影响,甚至产生破坏 性作用。
(4)生态保障需求
现状京津冀水资源开发利用着重考虑生产、生活用水,河湖生态需水常常被 忽略或被挤占。根据上述生态需水计算方法,京津冀最小生态需水为42.7亿m3, 适宜生态为54.3亿m3。本实施例采用多年平均入海水量作为保障健康河口生态 的最小水量,2001~2018年多年平均入海水量33.7亿m3,约占同期平均地表水 资源量的37%。京津冀地下水长期处于超采状态,为达到健康地下水位,需要累 积回补浅层地下水约715亿m3。
(5)能源消耗
社会水循环能源消耗主要包括地表水输送、地下水提水、制水、输配水、生 活和工业用水、污水处理等过程,基于京津冀地区统计年鉴,计算得到不同地市 不同社会水循环环节耗能如图6所示。
(6)粮食生产
现状年京津冀灌溉面积共5377.4千公顷,其中耕地实灌面积为4438.4千公 顷,地区主要粮食作物为冬小麦和夏玉米,由于气候、土壤、地形等因素差异的 影响,不同地区的灌溉水分生产率也不同,如图7所示。
S2,协同调控方案的优化求解:
考虑未来经济社会发展存在多种不同组合情景,对于京津冀水资源-粮食-能 源-生态系统,在每一种确定情景下,均有不同的水资源调控方案对应不同的水 粮能生发展结果,因此首先要在确定情景下,寻找水粮能生协同发展下的最优水 资源调控方案,即单方案寻优;
单方案寻优之后,对于未来多种不同组合情景,均是最优水资源调控方案下 水粮能生协同结果。但由于不同情景设置不同,因此不同情景在水粮能生系统协 同发展中存在优劣差别,此时通过对多情景进行比选,选出未来最优的发展情景, 即多情景比选。
(1)单方案寻优
步骤1,以缺水率最低、公平性最优和能源消耗最低为多目标,以粮食自给 率、生态保障要求为目标约束条件,通过NSGA-II驱动所述水粮能生协同调控 模型,得到满足不同目标最优Pareto前沿的水资源优化配置非劣解集。
步骤2,将Pareto前沿中所有解均输入到水粮能生协同调控模型,计算得到 水粮能生四个子系统不同指标结果,不同系统评价指标下表所示;采用Max-min 标准化法对每个系统的指标进行规范化处理,利用熵权法确定各指标权重,并通 过综合评价函数确定各系统的综合评价结果。
水粮能生系统评价指标
所述Max-min标准化法具体为:
式中:yij为归一化后的标准值,maxxj为第j个指标的最大值,minxj为第j 个指标的最小值。
所述综合评价函数:
式中:F1、F2、F3、F4分别代表水资源、粮食、能源、生态各子系统的综 合评价指标;a、b、c、d为各指标的权重;x、y、z、u为标准化后的指标;i、j、 k、l为各系统内选取的指标数量。
步骤3:基于耦合度公式和水粮能生系统的整体综合评价结果,计算水粮能 生系统的耦合协调度T,通过对比Pareto前沿中不同解的耦合协调度值,确定耦 合协调性最高的解为最优的水资源调控方案。
耦合度C:
水粮能生系统的整体综合评价结果D:
D=αF1+βF2+γF3+δF4
式中:α、β、γ、δ为各系统对整个系统发展的影响权重,采用等权重法取α= β=γ=δ=1/4。
耦合协调度T:
(2)多情景比选
针对水粮能生系统协同发展目标,通过设计协同性、可靠性和公平性3个性 能指标,构建可以总体量化水粮能生系统可持续性新的指标——综合协同指数。
协同性指标T的计算公式为:
式中:T为耦合协调度,C为耦合度,D为水粮能生系统的整体综合评价结 果。
可靠性指标R的计算公式为:
式中:R1、R2、R3、R4分别为水资源、粮食、能源和生态子系统的可靠性, Wuse为用水量,Wr为本地可供水量,Euse为能源使用量,Ep为本地能源生产量, Fpro为本地粮食产量,Fsafe为粮食需求量,Hsupply为生态用水量,Hneed为生态需 水量。
公平性指标E的计算公式为:
综合协同指数的计算公式为:
在不同经济社会发展情况下,可以组合出上千种不同的未来情景方案集,为 了得到适应京津冀发展的情景组合,本实施例以“先探究合理的用水需求,再分 析可能的供水保障”为导向,提出递进式方案设置,以现状水资源调控为基准, 围绕需水变化、生态保障和供水能力三大方面,具体明确为8个关键问题,层层 递进来进行情景研判。
需求方面包含生活、工业、农业和人工生态四种需水因素,考虑未来用水需 求变化最可能的主导因素,引入经济发展速度、粮食自给程度和节水实施程度3 个关键问题。在现状水资源调控需求和供给基准下,考虑未来可能出现的经济社 会发展情景,进行水资源合理调控并选定合理的经济增速方案;以此逐步递进, 选定未来合理的粮食自给率和节水措施情景。生态保障方面主要考虑未来不同生 态健康恢复目标,引入河湖生态修复和地下水位恢复2个关键问题。在需求情景 确定的基础上,逐步递进选定未来合理的河湖生态修复目标和地下水位恢复目标。 供给方面由于地表水和地下水开发利用受到生态保障约束,因此引入非常规水利 用、南水北调东中线二期工程、引滦水量分配调整3个关键问题。在生态保障情 景确定的基础上对情景进行逐步递进。
以上8个关键问题通过层层递进,可以实现对未来京津冀水资源安全保障情 景研判,并通过递进式决策方案寻优,得到水粮能生系统协同发展的最优方案。 递进式方案设计流程和最终确定的递进式方案(加粗部分)如图8所示。
京津冀水粮能生协同调控结果:
基于京津冀水粮能生协同调控模型,开展京津冀一体化优化,针对水资源调 配、生态保障、粮食安全和能源消耗不同目标,对京津冀水粮能生系统进行现状 缺水识别和未来递进式调控模拟。本实施例以2018年作为现状水平年,以2035 年为未来水平年。在需求侧,根据以供定需设置需水方案;在供给侧,地表水采 用多年平均结果,非常规水根据现状再生水供水能力设置;地下水采用维持采补 平衡地下水可利用量方案;外调水设置南水北调中线未通水和南水北调中线工程 全部达效两种方案。基于现状水资源调控结果,围绕需水变化、生态保障和供水 能力三大方面,采用递进式方法进行未来情景研判。
1、现状缺水识别
在现状供需水条件下,以满足区域最小生态需水和入海水量为约束条件,以 区域总缺水量最小、供水公平性最优以及社会水循环能耗最低为优化目标,通过 NSGA-II算法优化京津冀各地区不同水源向不同用水户的分水比系数,得到100 组满足Pareto最优的水资源优化配置方案,如图9所示。由于这100组水资源优 化配置方案,均是满足缺水率、公平性和能耗目标的非劣解,因此将所有水资源 配置方案输入京津冀水粮能生协同调控模型,基于模型运行的结果,根据耦合协 调度计算公式,对不同配置方案对应水粮能生耦合系统的协调性进行评价,图9 中各个方案点的大小表示耦合协调度T,越大表示对应的耦合协调度越高。选取 耦合协调度最大的水资源优化配置方案,作为该现状情景下符合水粮能生耦合系 统协调发展的最优水资源优化配置方案。基于该水资源配置方案对京津冀水粮能 生耦合系统进行现状状态识别分析,该方案下京津冀缺水率为12.4%,均衡率为 82.8%,社会水循环能耗为1376.6亿KWh。
结果表明,2018年实际年份供需平衡是以地下水超采、地表水超量利用来 维持的,如果京津冀地区保证河流最小生态和健康入海水量要求,那么现状供水 能力无法满足实际的用水需求,将会出现30.9亿m3的破坏性缺水。南水北调中 线一期工程对于缓解京津冀地区缺水具有重大作用,对比南水北调中线一期工程 没有通水情景,破坏性缺水将会高达82.2亿m3,区域可持续发展将会受到严重 制约。南水北调中线工程有无通水情景下京津冀缺水空间分布对比如图10所示。
2、递进式调控模拟综合评价
(1)不同情景方案综合评价
根据递进式情景设置的水资源调控结果,可以得到不同情景的缺水率和CSI 指标。如图11所示。从缺水率来看,随着京津冀经济发展,用水将达到峰值, 对应缺水率高至19.9%。虽然采用强化节水等措施可以通过减少用水需求降低缺 水率,但河湖生态和地下水恢复等生态保障目标下,缺水率将进一步加剧至 18.6%,而南水北调中东线二期通水后能极大的缓解水资源短缺压力,缺水率将 降到4.1%,基本解决区域水资源安全保障问题。CSI反应了地区水粮能生耦合 系统的可持续性,CSI越小,表明该地区系统越脆弱,越容易遭到缺水、生态破 坏等不利事件影响;CSI越大,表明该地区系统抗风险能力较强,且发生缺水、 生态破坏的可能性越小,即使系统遭到破坏也能较快的恢复过来。从CSI来看, 随着经济社会发展和节水措施等需求侧调控,整个水粮能生耦合系统可持续性呈 现增加趋势;在考虑河湖生态补水和地下水恢复后,由于水资源无法同时满足生 态和农业用水要求,此时整个水粮能生系统可持续性趋于波动,且存在一定程度 降低;但随着外调水增加和引滦水供天津和唐山比例调整,既缓解了生态和农业 竞争性用水矛盾,又增强了整个耦合系统供水均衡性,因此整个系统可持续性呈 现增加趋势。说明通过需水变化、生态保障和供水能力三个方面递进式调控,能 够实现京津冀地区水粮能生耦合系统的协同发展。
(2)不同情景方案能源消耗
2035水平年递进式情景下取水、供水、用水和非常规水处理全过程社会水 循环耗能如图12所示。可以看出,京津冀地区2035水平年社会水循环耗能在 1593~1625KWh之间,其中用水耗能占社会水循环总耗能90%以上,而生活用水 耗能占总用水耗能80%以上,说明用水过程是整个社会水循环耗能的核心。随着 情景层层递进,总耗能与各过程耗能也呈现相应的变化,比如虽然未来通过采取 节水措施减少了生活和工业用水量,但由于节水一般伴随着耗能增加,因此在节 水措施情景中总能耗并未有显著降低。水资源、粮食和生态系统与能源系统的耦 合关系也极其密切,京津冀地区由于粮食自给率要求,未来仍需要大量提水灌溉 来保障粮食生产,而随着河湖生态修复和地下水位回升,地下水取水能耗将下降 26.7%,在中东线后续工程新增外调水后,通过水源置换,地下水取水能耗将进 一步下降27.3%,相比初始情景,整体地下水取水能耗下降了47.8%;而随着海 水淡化、再生水处理规模扩大,对应的非常规水处理能耗则显著增加,在中东线 二期情景中非常规水利用的能耗已占整个取供排水能耗的40%左右。
京津冀水粮能生系统综合保障分析:
1、递进式调控推荐方案
以2035水平年为未来京津冀水粮能生系统综合保障的典型年,由上述递进 式调控模拟综合评价可知,随着递进式调控,京津冀水系统可持续性指标逐渐增 加,并最终达到最优状态。以该最终方案作为水资源系统健康理想方案,并与现 状水平年对比,如表1所示。可以看出,未来2035水平年在递进式调控下,在 需求方面,未来京津冀地区在维持现状粮食自给率和采用强化节水措施下,需水 总量呈现小幅增加,其中生活工业用水结构占比进一步扩大;在供给方面,南水 北调后续通水显著增加了可供水量,虽然非常规水充分挖潜无法有效的解决地区 缺水问题,通过引滦水调整,能够降低地区缺水的不均衡性,实现南水北调东中 线工程效益北延。在该情景下,经济社会用水得到满足,可以保障京津冀河流维 持适宜生态流量,为保障不发生缺水,只能实现每年回补地下水3.7亿m3,无 法达到健康地下水位50年恢复目标(年回补需要达到14亿m3)。
表1 2035年推荐情景与现状水平年对比表
2、南水北调中东线后续工程适宜规模分析
基于递进式调控模拟可以发现,虽然经济社会发展的需水均可以得到保障, 但受限于水资源禀赋较差问题,京津冀地区水粮能生协同发展的最大制约因素为 粮食生产和生态恢复之间的竞争性用水。虽然2035年推荐情景下粮食自给率维 持现状水平,同时河道生态得到改善,但这是建立在未来南水北调中线和东线后 续工程调水规模达到40.4亿m3的情景之下。对于京津冀地区,未来在节水、再 生水回用等需水侧、供水侧潜力基本全部挖潜条件下,河流生态恢复和粮食供给 安全将难以同时保障,现状水平年京津冀以牺牲生态的方式保障了经济社会发展 和粮食安全,而未来如果要实现生态恢复,在外调水不进一步增调情景下,只能 大量压减农业用水量,通过降低粮食自给率方式大幅缓解缺水问题,这对于国家 粮食安全和地区农民生计均会带来不同程度的影响。
因此在现有南水北调中东线供水规模基础上,按照规划增加外调水规模,是 实现京津冀地区水粮能生协同发展的可靠且实际的措施。考虑未来调水规模的不 确定性,本实施例设置了不同外调水规模对京津冀水粮能生系统安全保障的影响, 研判适宜调水规模,情景组合如表2所示,每种情景均以递进式决策推荐情景为 基础。
表2 2035水平年京津冀外调水情景设置
各情景水资源供需平衡结果如图13所示,情景0为基准方案,缺水率高达 11.3%,说明在没有中东线后续工程情景下,若要维持京津冀经济社会正常发展 的用水需求,2035水平年需要超采地下水29.3亿m3;情景I和情景II通过新增 外调水,一定程度缓解了破坏性缺水问题,但无法实现京津冀水系统健康,仍需 要超采地下水才能维持经济社会正常发展;情景III新增外调水30亿m3,此时 京津冀水系统健康得到基本保障。情景IV和情景V下,京津冀水系统健康能够 得到一定程度的修复,其中在情景V时,可以保障京津冀河湖生态适宜需水和 地下水采补平衡目标。
通过分析不同新增外调水规模下京津冀水系统健康保障状况,可以发现南水 北调中东线后续工程对缓解当地破坏性缺水、保障水系统健康具有十分重要的作 用。结合供需平衡分析结果,当南水北调中东线后续工程增调水量达到28.9亿 m3时,可以实现河湖最小生态需水和地下水采补平衡目标;当南水北调中东线 后续工程增调水量达到36.2亿m3时,可以实现河湖适宜生态需水和地下水采补 平衡目标;当南水北调中东线后续工程增调水量达到50亿m3时,可以实现适宜 生态需水和地下水50年恢复健康水位的目标。因此为保障京津冀经济社会正常 发展和水系统健康,南水北调中东线后续工程最小规模应为28.9亿m3,保障适 宜生态目标规模应为36.2亿m3,保障理想生态目标(地下水50年恢复)规模 应为50亿m3。
同时,上世纪五十年代以来,海河流域水资源量呈持续衰减状态,在此背景 下,考虑未来水资源可能出现的变化并分析其对区域水资源安全的影响,对于保 障京津冀可持续发展有重要意义。根据《海河流域水治理战略研究》报告,未来 海河流域地表水资源量可能进一步衰减16亿m3,考虑水资源衰减下,海河流域 将进一步加强山丘区径流性水资源保护,推广低耗水作物和种植模型等管控措施, 未来由水资源衰减带来的流域供水新增缺口约为10亿m3。因此在未来水资源衰 减情景下,为保障京津冀经济社会正常发展和水系统健康,南水北调中东线后续 工程最小规模应为38.9亿m3,适宜规模应为46.2亿m3,理想规模应为60亿 m3。
最终得到的结论是:
(1)本发明针对京津冀水粮能生耦合系统特点,基于GWAS模型构建了以 自然社会水循环为核心的水粮能生协同调控模型,在水粮能生关联视角下,现状 京津冀供用水平衡是以地下水超采、地表水超量利用来维持的,而持续恶化的生 态系统,将进一步增加社会水循环耗能,破坏自然水循环过程,整个耦合系统处 于严重失衡的不稳定状态。在保障耦合系统平衡,实现现状条件下供水安全、粮 食安全、低碳发展和生态健康,京津冀地区仍存在30.9亿m3破坏性缺水。
(2)本发明基于水粮能生关联视角,对京津冀水粮能生耦合系统在递进式 情景模拟的结果进行了研判,解决了传统水资源优化配置无法协同多系统的问题。 一方面通过需水变化、生态保障和供水能力三个方面递进式调控,不仅保证了供 水安全,同时兼顾了粮食自给率、河流生态和地下水位健康,实现了整个水粮能 生耦合系统协同发展;另一方面,研究发现节水措施在节约生产生活用水的同时 增大了耗能,进而对社会水循环耗能变化呈现相互抵消的作用,而地下水位回升 和外调水水源置换,不仅恢复了生态健康和提供了新水源,也整体降低了47.8% 的地下水取水耗能。
(3)本发明提出了保障2035水平年京津冀水粮能生耦合系统协同发展的推 荐情景,该情景在维持现状粮食自给水平和采用强化节水措施下总需水量为 258.8亿m3,在外调水按二期规模和非常规水挖潜等供水条件下,京津冀地区可 以满足河湖生态适宜需水与地下水适量回补。在考虑未来气候变化可能带来潜在 的水资源衰减等因素的影响,本发明从京津冀受水区需求角度出发,提出保障京 津冀水粮能生耦合系统协同发展的南水北调中东线后续工程最小规模应为38.9 亿m3,适宜规模应为46.2亿m3,理想规模应为60亿m3。
最后应说明的是,以上仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较 佳布置方案对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对 本发明的技术方案(比如各种公式的运用、步骤的先后顺序等)进行修改或者等 同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种水资源-粮食-能源-生态协同调控方法,其特征在于,包括水粮能生协同调控模型的构建和针对某地区实际情况进行协同调控方案的优化求解;
S1,水粮能生协同调控模型的构建:
利用水资源通用调控与模拟(GWAS)软件系统,构建所述水粮能生协同调控模型,包括水循环模块、水资源调配模块、粮食生产模块、能源模块和层次化需水预测模块五部分;
所述水循环模块和水资源调配模块基于GWAS软件系统实现,其中,水循环模块提供该地区水资源量,并通过生态需水计算评估该地区地下水位、河湖生态健康状况;水资源调配模块利用水循环模块提供的该地区水资源量,对水资源进行优化调配,达到缺水率最小、供水公平性最优,并按照分质供水原则,基于分水比实现不同水源向不同用水户供水过程;
所述粮食生产模块提供该地区农业需水量和粮食安全状况;
所述能源模块计算社会水循环“取供用耗排”全过程的耗能,包括取水耗能、供水耗能、用水耗能和排水及再生水回用耗能;
所述层次化需水预测模块采用概率密度统计方法和基于物理机制的用水行为层次区间,对生活和工业采用层次化需水预测;
S2,协同调控方案的优化求解:
包括单方案寻优和多情景比选两步;
(1)单方案寻优
步骤1,以缺水率最低、公平性最优和能源消耗最低为多目标,以粮食自给率、生态保障要求为目标约束条件,通过NSGA-II驱动所述水粮能生协同调控模型,得到满足不同目标最优Pareto前沿的水资源优化配置非劣解集;
步骤2,将Pareto前沿中所有解均输入到水粮能生协同调控模型,计算得到水粮能生四个子系统不同指标结果,不同系统评价指标下表所示;采用Max-min标准化法对每个系统的指标进行规范化处理,利用熵权法确定各指标权重,并通过综合评价函数确定各系统的综合评价结果;
水粮能生系统评价指标
步骤3:基于耦合度公式和水粮能生系统的整体综合评价结果,计算水粮能生系统的耦合协调度T,通过对比Pareto前沿中不同解的耦合协调度值,确定耦合协调性最高的解为最优的水资源调控方案;
(2)多情景比选
针对水粮能生系统协同发展目标,通过设计协同性、可靠性和公平性3个性能指标,构建可以总体量化水粮能生系统可持续性新的指标——综合协同指数;
协同性指标T的计算公式为:
式中:T为耦合协调度,C为耦合度,D为水粮能生系统的整体综合评价结果;
可靠性指标R的计算公式为:
式中:R1、R2、R3、R4分别为水资源、粮食、能源和生态子系统的可靠性,Wuse为用水量,Wr为本地可供水量,Euse为能源使用量,Ep为本地能源生产量,Fpro为本地粮食产量,Fsafe为粮食需求量,Hsupply为生态用水量,Hneed为生态需水量;
公平性指标E的计算公式为:
综合协同指数的计算公式为:
2.根据权利要求1所述的水资源-粮食-能源-生态协同调控方法,其特征在于,S1中所述水循环模块的生态需水计算具体包括:
(1)河湖生态需水的计算
Q=Qz+Qs+Qi+QO
式中:Q为生态需水总量;Qz为蒸发需水量;Qs为渗漏需水量;Qi为维持水体自净能力需水量;QO为河岸绿化景观需水;
(2)健康地下水位的计算
恢复健康地下水位需要的生态补水量计算公式如下所示:
W_dmdgdw=μ×Ag×Δh
式中:W_dmdgdw为恢复健康地下水位需水量,μ为给水度,Ag为地下水超采区面积,Δh为健康地下水位与现状水位之差;
(3)河道外生态的计算
河道外生态用水包括城市绿化补水,根据定额法进行预测:
W_dmdeco=Pn,urban×Agreen×Ngreen
式中:W_dmdeco为城市绿化需水量,Pn,urban为城市人口,Agreen为人均绿地面积,Ngreen为单位绿地灌溉定额。
3.根据权利要求1所述的水资源-粮食-能源-生态协同调控方法,其特征在于,S1中所述水资源调配模块中实现不同水源向不同用水户的分配水量合理,达到缺水率最小、供水公平性最优,具体计算方式为:
并且,水资源调配过程分为取水和供水两个过程,通过包括地表引水、提水,水库蓄水供水,地下水取水,再生水回用供水的取水过程,为计算单元提供可供水量边界,不同水源向不同用水户供水过程的具体计算公式为:
W_spli,j,u,t=min(βi,j·W_dmdj,u,t,W_scapi,u,t,W_resoursi,u,t)
式中:W_splt,j,u,t为t时段第u个单元第i种水源向第j种用水户的配置水量;i为第i种水源;j为第j种用水户;u为第u个计算单元;t为第t个时段;βi,j为分水比,范围为0~1,表示第i种水源最大可满足第j种用水户的需水比例;W_dmdj,u,t为t时段第u个单元第j种用水户需水量;W_scapi,u,t为t时段第u个单元第i种水源供水能力;W_resoursi,u,t为t时段第u个单元第i种水源水资源量;
在再生水回用供水过程中,污水产生量和再生水可利用量的可利用量计算公式为:
WS=(W_spldom-WEdom)×Kdrq×Kdrd+(W_splindu-WEindu)×Kirq×Kird
WR=min{WS×Kr,Frew}
式中:WS为污水处理量,Kdrq、Kirq分别为生活和工业污水收集系数,Kdrd、Kird分别为生活和工业污水处理系数,WR为再生水可利用量,Kr为再生水处理率,Frew为再生水处理能力;
污水收集处理和再生水回用过程水量平衡计算公式为:
WS=WR+WSr
WR=WRspl+WRr
式中:WSr为排入所在单元河道中的污水;WRspl为再生水供水量;WRr为排入所在单元河道中的再生水。
6.根据权利要求1所述的水资源-粮食-能源-生态协同调控方法,其特征在于,S1中所述层次化需水预测模块对生活和工业采用层次化需水预测具体为:
W_dmddom=W_domrig+W_domflex+W_domlux
W_dmdind=W_indrig+W_indflex+W_indlux
式中,W_dmddom为生活需水,W_dmdind为工业需水,rig、fex、lux分别表示刚性、弹性和奢侈需水。
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---|---|
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116070956A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-05-05 | 四川师范大学 | 一种国土空间规划效益评价方法 |
CN116151592A (zh) * | 2023-04-17 | 2023-05-23 | 南昌工程学院 | 生态流量的确定和保障方法及系统 |
CN116911628A (zh) * | 2023-06-26 | 2023-10-20 | 福州水务集团有限公司 | 一种水务系统综合与协同效应耦合机制的评估方法及系统 |
CN118195826A (zh) * | 2024-03-05 | 2024-06-14 | 湖北省青润水利勘察设计有限公司 | 基于水-能源-粮食的资源配置方法、装置、设备及介质 |
CN118212088A (zh) * | 2024-03-27 | 2024-06-18 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 农作物种植空间布局多目标优化方法、系统、设备及介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107180313A (zh) * | 2017-06-05 | 2017-09-19 | 中国水利水电科学研究院 | 基于风险对冲规则的大型水库汛末蓄水方案的编制方法 |
CN108681974A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-10-19 | 中国水利水电科学研究院 | 一种面向内陆干旱区的水资源多维均衡配置方法 |
CN109388891A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-02-26 | 中国水利水电科学研究院 | 一种超大尺度虚拟河网提取及汇流方法 |
RU2020107417A (ru) * | 2020-02-18 | 2020-07-02 | Юрий Алексеевич Ищенко | Способ интенсификации ресурсосберегающим дельта-фильтрованием технологий водоподготовки, рекомендуемых межгосударственным стандартом гост 33937-2016 |
CN111539549A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-08-14 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种基于资源生命周期过程的水-能源-粮食纽带关系预测方法 |
US20210071255A1 (en) * | 2019-09-06 | 2021-03-11 | The Broad Institute, Inc. | Methods for identification of genes and genetic variants for complex phenotypes using single cell atlases and uses of the genes and variants thereof |
-
2022
- 2022-03-24 CN CN202210295874.9A patent/CN114663254B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107180313A (zh) * | 2017-06-05 | 2017-09-19 | 中国水利水电科学研究院 | 基于风险对冲规则的大型水库汛末蓄水方案的编制方法 |
CN108681974A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-10-19 | 中国水利水电科学研究院 | 一种面向内陆干旱区的水资源多维均衡配置方法 |
CN109388891A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-02-26 | 中国水利水电科学研究院 | 一种超大尺度虚拟河网提取及汇流方法 |
US20210071255A1 (en) * | 2019-09-06 | 2021-03-11 | The Broad Institute, Inc. | Methods for identification of genes and genetic variants for complex phenotypes using single cell atlases and uses of the genes and variants thereof |
RU2020107417A (ru) * | 2020-02-18 | 2020-07-02 | Юрий Алексеевич Ищенко | Способ интенсификации ресурсосберегающим дельта-фильтрованием технологий водоподготовки, рекомендуемых межгосударственным стандартом гост 33937-2016 |
CN111539549A (zh) * | 2020-03-11 | 2020-08-14 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种基于资源生命周期过程的水-能源-粮食纽带关系预测方法 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116070956A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-05-05 | 四川师范大学 | 一种国土空间规划效益评价方法 |
CN116151592A (zh) * | 2023-04-17 | 2023-05-23 | 南昌工程学院 | 生态流量的确定和保障方法及系统 |
CN116911628A (zh) * | 2023-06-26 | 2023-10-20 | 福州水务集团有限公司 | 一种水务系统综合与协同效应耦合机制的评估方法及系统 |
CN118195826A (zh) * | 2024-03-05 | 2024-06-14 | 湖北省青润水利勘察设计有限公司 | 基于水-能源-粮食的资源配置方法、装置、设备及介质 |
CN118195826B (zh) * | 2024-03-05 | 2024-09-06 | 湖北省青润水利勘察设计有限公司 | 基于水-能源-粮食的资源配置方法、装置、设备及介质 |
CN118212088A (zh) * | 2024-03-27 | 2024-06-18 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 农作物种植空间布局多目标优化方法、系统、设备及介质 |
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