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3 考虑非汛期水沙条件影响的平滩流量滞后响应模型
吴保生等 [30] 基于变率公式建立了河床演变滞后响应模型,对于其单步解析模式,逐时段平滩流量
公式可表示为:
- β t - β t
Q = (1 - e )Q + Q e (4)
b0
bei
bi
式中:Q 为第 i年的平滩流量值;t为时间。平滩流量平衡值 Q 和调整速率参数 β 是滞后响应模型的
bi
bei
两个关键参数,Q 为河道受扰动后,平滩流量在单一计算时段内调整的目标值;调整速率参数 β则
bei
表示平滩流量调整的快慢,β 越大表示调整速率越快。平衡值 Q 和调整速率参数 β 往往需要根据具体
bei
研究对象的特点给出具体的计算方法。
为考虑非汛期来水来沙条件对平滩流量的影响,先后拟合了 10种不同的平滩流量平衡值 Q 计算
be
公式,与式(2)相比,拟合公式增加了部分物理量,具体形式见表 2。表中,K 为待定系数,K 为待
1 2
为汛期来沙系数,Q 为汛
定常数项,a、b、c为待定指数。下标 f表示汛期,下标 n表示非汛期。ξ f
f
为非汛期来沙系数。
sn n
期流量,W 为非汛期的输沙量,S 为非汛期含沙量,ξ n
表 2 10种平滩流量平衡值 Q 的拟合公式及决定系数 R 2
be
决定系数 R 2
序号 修正方法 公式
花园口 高村 孙口 艾山 泺口 利津
=
a b
+
① 增加 K 2 项,K 2 取常数 Q be K 1 ξ f Q f K 2 0.852 0.805 0.757 0.891 0.877 0.913
c a b
+
=
② 引入非汛期输沙量 Q be K 1 W sn ξ f Q f K 2 0.855 0.805 0.770 0.892 0.885 0.914
c a b
=
+
③ 引入非汛期含沙量 Q be K 1 S n ξ f Q f K 2 0.857 0.806 0.758 0.891 0.885 0.915
c a b
=
+
④ 引入非汛期来沙系数 Q be K 1 ξ n ξ f Q f K 2 0.858 0.809 0.792 0.891 0.878 0.915
c ξ
a b
+
=
⑤ 引入非汛期来沙系数 Q be K 1 e n ξ f Q f K 2 0.867 0.808 0.780 0.893 0.879 0.914
b
+
a ξ
=
⑥ 增加 K 2 项,K 2 取常数 Q be K 1 e f Q f K 2 0.876 0.802 0.763 0.889 0.887 0.924
b
=
+
c a ξ
⑦ 引入非汛期输沙量 Q be K 1 W sn e f Q f K 2 0.880 0.802 0.775 0.889 0.896 0.925
b
c a ξ
+
=
⑧ 引入非汛期含沙量 Q be K 1 S n e f Q f K 2 0.880 0.806 0.763 0.889 0.902 0.926
b
c a ξ
=
+
⑨ 引入非汛期来沙系数 Q be K 1 ξ n e f Q f K 2 0.880 0.821 0.801 0.891 0.899 0.927
a ξ + c ξ
b
=
+
⑩ 引入非汛期来沙系数 Q be K 1 e f n Q f K 2 0.614 0.824 0.798 0.893 0.892 0.927
依次应用表 2中的 10种 Q 计算公式与式(4)进行联立,对黄河下游各个站点的平滩流量进行模
be
拟。拟合时,K 和 K 以及参数 a、b、c均是通过将平衡值计算公式代入到平滩流量计算式(4)中,基
1 2
、汛
于编写的程序( 1stopt平台)进行迭代拟合,其中各个年份的汛期来沙系数 ξ f 、非汛期来沙系数 ξ n
期流量 Q、平滩流量 Q 为已知值,通过程序试算不同的参数值,以使 1954—2020年间平滩流量的
f b,n - 1
整体误差最小,此时的各参数值即为采纳的最优参数值。
2
对 10种模拟结果进行比较后发现,序号⑨中对应的式(5)的模拟效果最好,决定系数 R更高(见
表 2):
c a b
Q + K
be 1 2
Q = Kξ n eξ f f (5)
式中:K 为与汛期非汛期来水来沙有关的系数;K 为与平滩流量同量纲的一个基准值。二者均反映
1
2
c a b
Q 相当于一个反映综合水沙作用的因子。
了来水来沙的综合作用,ξ n eξ f f
基于式(5)拟合的黄河下游各个站点平滩流量的计算参数率定值见表 3。
表 3中,K 大于 0,反映了平滩流量平衡值与水沙因子的正相关性,a为非正数反映了与汛期来
1
沙的负相关性,b大于 0反映了与汛期来水的正相关性。K 为常数项,是拟合过程中的待定参数,其
2
正负与拟合方程本身有关,并无明确的物理意义。
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