水库生态调度助力江河生态复苏
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2023年09月20日 14:06:27
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水库调度运行在防洪、发电、灌溉、航运、供水等方面发挥诸多兴利效益的同时,也不可避免地对河流生态系统带来扰动和影响。为了减缓或改善这种影响,可以通过水库生态调度方式,尽可能满足河流的生态需求。       广义的生态调度包括保障下游生态需水、改善河流水质、控制库湾藻华、调整水沙过程、河口压咸、减缓水库水温影响、刺激目标鱼类繁殖、改善库区鱼类孵化条件等。狭义的生态调度主要是指刺激鱼类繁殖的调度。鱼类作为河流食物链的顶级生物,可以有效指示和反映河流生态系统的健康状况,因此国内外很多水库的生态调度主要是以刺激鱼类繁殖为目标。水库生态调度关乎河湖生态环境复苏,意义重大。


水库调度运行在防洪、发电、灌溉、航运、供水等方面发挥诸多兴利效益的同时,也不可避免地对河流生态系统带来扰动和影响。为了减缓或改善这种影响,可以通过水库生态调度方式,尽可能满足河流的生态需求。


     

广义的生态调度包括保障下游生态需水、改善河流水质、控制库湾藻华、调整水沙过程、河口压咸、减缓水库水温影响、刺激目标鱼类繁殖、改善库区鱼类孵化条件等。狭义的生态调度主要是指刺激鱼类繁殖的调度。鱼类作为河流食物链的顶级生物,可以有效指示和反映河流生态系统的健康状况,因此国内外很多水库的生态调度主要是以刺激鱼类繁殖为目标。水库生态调度关乎河湖生态环境复苏,意义重大。


     

中国水科院水电中心团队依托重大水利水电工程,利用适应性管理技术,开展水库生态调度的方案设计、调度实施、生态监测和评估反馈应用,为水利水电工程生态调度管理与持续优化提供了坚实基础。


   

     

     

     

     

     

     




一、生态调度适应性管理总体思路

   



生态调度作为人工干预的保护措施,难以一蹴而就地达到理想效果,需要遵循自然规律,建立科学的适应性管理闭环,通过循环往复的反馈调整,使河流生态达到稳定趋好的状态。生态调度的适应性管理闭环包括方案设计、调度实施、生态监测、评估反馈四个环节,各环节又包括目标制定、多目标优化、可行性演算、生态调度、水文监测、流场监测、生物监测、效果评估、适应性反馈等相关流程,如图1所示。


图1 水库生态调度的适应性管理闭环





二、生态调度效果跟踪观测与相关研究

   



2011年起,三峡水库每年开展促进产漂流性卵鱼类自然繁殖的生态调度试验。中国水科院水电中心团队自2012年起,每年于三峡水库生态调度期,在宜昌江段典型鱼类产卵场开展流场环境与调度效果观测工作,并通过数据挖掘、机理分析、室内试验、野外试验等多种手段,持续开展鱼类繁殖生态水文、水动力、水温和鱼卵运动等方面的理论方法与应用技术研究。


     

图2 三峡水库生态调度期典型产卵场环境因子调查        


图3 鱼卵运动野外试验


三、取得的创新成果      

     

     

     


历经十余年三峡生态调度效果的跟踪观测和持续研究,从适应性管理闭环出发,形成了可服务于水库生态调度效果优化提升的系列创新成果。


1
基于生物响应关系的鱼类生态需求与调度目标量化分析技术

           
建立了鱼类繁殖生态需求分析与关键因子筛选方法,系统提出近10种典型产漂流性卵和粘性卵鱼类的生态需求;从生物响应角度,借鉴医学领域的受试者工作曲线ROC法建立了调度目标量化分析技术。              

建立了鱼类繁殖生态需求分析与关键因子筛选方法,系统提出近10种典型产漂流性卵和粘性卵鱼类的生态需求;从生物响应角度,借鉴医学领域的受试者工作曲线ROC法建立了调度目标量化分析技术。


2
考虑鱼类综合生态需求的梯级水库精细化调度方案编制技术

           
建立了鱼类繁殖生态需求分析与关键因子筛选方法,系统提出近10种典型产漂流性卵和粘性卵鱼类的生态需求;从生物响应角度,借鉴医学领域的受试者工作曲线ROC法建立了调度目标量化分析技术。              

针对鱼类繁殖期水文、水动力和水温综合生态需求,研发了面向鱼类水文过程需求的水库短期水量调度模型、面向鱼类水动力需求的水电站机组调度模型、面向鱼类水温需求的水温调控设施智能调度模型,为制作满足鱼类综合需求的精细化生态调度方案提供了计算工具。


图4 考虑鱼类综合需求的梯级水库精细化调度方案编制技术


3
水库生态调度方案动态决策技术

           
建立了鱼类繁殖生态需求分析与关键因子筛选方法,系统提出近10种典型产漂流性卵和粘性卵鱼类的生态需求;从生物响应角度,借鉴医学领域的受试者工作曲线ROC法建立了调度目标量化分析技术。              

研发了面向实时调度需求的生态调度规则智能提取技术和基于深度学习算法的实时生态调度方案决策模型,决策耗时低于2s,可为生态调度方案实时决策提供重要技术支撑。


图5 水库生态调度实时动态决策


4
水库生态调度效果评价

           
建立了鱼类繁殖生态需求分析与关键因子筛选方法,系统提出近10种典型产漂流性卵和粘性卵鱼类的生态需求;从生物响应角度,借鉴医学领域的受试者工作曲线ROC法建立了调度目标量化分析技术。              

构建了适用于高流速、浅水位、大水面等多场景的鱼类环境要素监测方法;提出了基于鱼卵运动的产卵规模估算改进方法,鱼类产卵量估算误差较传统估算方法降低50%+;构建了不同改善目标的水库生态调度效果评估体系。


图6 生态调度效果评估体系



四、成果应用与展望

       



研究成果获得省部级奖5项,授权发明专利4项,发表高质量期刊论文20余篇,出版专著2部,译著1部。相关技术已应用于长江三峡-葛洲坝梯级、澜沧江上游云南段梯级、松花江丰满-永庆梯级等大型水电工程的生态调度方案制定、生态监测、效果评估与持续优化等领域。


         
随着长江上游高坝大库的建成投运,长江上中游将形成新的流域边界条件,叠加十年禁渔等因素影响,生态调度工作面临新形势和新挑战。如何在新边界、新形势下调整和优化当前生态调度目标与策略,后续将进一步深化相关研究和适应性管理技术研发,为我国水利水电工程生态调度实践提供技术支撑。          


来源:中国水利水电科学研究院、《水科之声》

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