郭振天, 黃 峰, 郭利丹, 吳 瑤, 3

(1.河海大學 水文水資源學院, 南京 210098； 2.河海大學 商學院，南京 211100; 3.江西省鄱陽湖水利樞紐建設辦公室，南昌 330046)

1 研究背景

鄱陽湖位于江西省北部，長江中下游南岸，是我國最大的淡水湖，也是全球重要的水鳥越冬棲息地[1]。鄱陽湖承納贛江、撫河、信江、饒河、修水五河來水，并通過湖口與長江連通，在供水、防洪、航運以及生物多樣性保護等方面發(fā)揮著十分重要的作用。其水位不僅受五河來水影響，還會受到長江干流水情影響，江湖關系復雜，呈現(xiàn)出“高水是湖、低水似河，洪水一片、枯水一線”的獨特景觀[2]。在目前氣候變化和人類活動加劇的背景下，鄱陽湖的水文情勢發(fā)生了一定程度的改變，這不僅破壞了候鳥棲息地，對生態(tài)安全造成威脅，也一定程度上制約了江西省社會經(jīng)濟的發(fā)展。

鄱陽湖水文情勢主要受氣候變化、三峽水庫運行、五河入流以及湖區(qū)取用水、采砂等人類活動的綜合影響[3]。氣候變化主要影響了五河入流和長江來水，從而影響鄱陽湖水位。三峽水庫運行影響長江水情并進一步改變了江湖關系[4]。三峽水庫蓄水、攔截泥沙、清水下泄，沖刷下游河床，導致河床下切、干流水位下降，對鄱陽湖的頂托作用減弱[5-6]。鄱陽湖與長江干流間的水力坡度加大，加快湖水出流，導致湖區(qū)水位下降[7]。采砂等人類活動同樣改變了長江以及鄱陽湖的地形特征，從而影響鄱陽湖水情[8]。因此，歸結起來，鄱陽湖水文情勢主要受長江干流流量、鄱陽湖子流域五河入流以及地形這三方面的影響。已有研究成果表明，采砂等人類活動、長江干流上游水庫群汛末蓄水、河床沖淤變化是鄱陽湖秋季枯水的長期影響因素[9]。天然徑流變化、三峽水庫汛末蓄水、地形變化對鄱陽湖10月份水位變化的貢獻率分別為40.87%、34.01%和25.11%，長江及鄱陽湖子流域徑流減少是造成鄱陽湖水位降低的主要原因[10]。鄱陽湖湖口入江水道河床下切導致湖口水位降低、湖區(qū)水面坡降增大，地形是鄱陽湖枯水期水位變化的主要驅(qū)動因子[11]。

現(xiàn)有成果對鄱陽湖年平均水位、枯水期水位等水情變化做了大量的定量歸因分析，為科學剖析鄱陽湖水情演變奠定了基礎。湖泊水文情勢涵蓋月均水位、年極端水位、脈沖水位等特征，需進一步深入研究不同驅(qū)動因子對鄱陽湖水情演變的影響。當前，鄱陽湖水文情勢的變化已經(jīng)威脅到了候鳥棲息地以及社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。在長江經(jīng)濟帶建設的大背景下，明晰各驅(qū)動因子對鄱陽湖水文情勢變化的貢獻率，對于制定科學合理的湖泊水資源管理和調(diào)控措施意義重大。因此，將采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型模擬鄱陽湖水位過程，利用水文變異指標法(Indicators of Hydrologic Alteration，IHA)中的指標體系表征水文情勢，根據(jù)長江干流、鄱陽湖湖區(qū)以及五河實測的逐日水位、流量資料，以湖區(qū)水位突變點為界，分別模擬突變前、突變后的水位過程；通過情境對比分析，量化長江干流流量、五河入流以及地形對鄱陽湖水情演變的貢獻率，為制定鄱陽湖治理和調(diào)控措施提供科學依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)及方法

2.1 基本數(shù)據(jù)

本研究使用的基本資料如下：1988—2016年鄱陽湖五河七口逐日流量，包括贛江的外洲站、撫河的李家渡站、信江的梅港站、饒河的虎山和渡峰坑站、修水的虬津站和萬家埠站；長江干流以漢口站作為代表站，所需數(shù)據(jù)為1988—2016年逐日流量；鄱陽湖湖區(qū)水位以星子站作為控制站[12]，所需數(shù)據(jù)為1987—2016年逐日水位。其中水位數(shù)據(jù)采用吳淞基面。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于誤差反向傳播算法訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡[13]。李云良等[14]將其應用于模擬鄱陽湖水位，論證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡模擬大型通江湖泊水位的可靠性，并提出可以用這一模型定量評估五河和長江來水對湖泊枯水位的貢獻分量。星子站水位在2003年發(fā)生了顯著變異[15]。考慮到模型輸入與輸出都是逐日數(shù)據(jù)，為保證突變前后2個系列中含有相同的數(shù)據(jù)個數(shù)，將數(shù)據(jù)以2003年為界劃分為1988—2000年突變前系列和2004—2016年突變后系列，以這2個系列構建2個結構一致的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。突變前后水位模型可分別反映突變前以及突變后鄱陽湖水位對長江干流流量以及五河入流的響應關系，在控制漢口流量和五河入流一致、模型結構也一致的情況下，模擬結果的差異就是地形變化導致的，由此就可以計算出地形的貢獻量。模型為9-21-1結構：輸入層為漢口站逐日流量、五河七口水文站逐日流量以及星子站前一日水位，共9個神經(jīng)元；經(jīng)過訓練調(diào)試，隱含層為21個神經(jīng)元時的模擬精度較高；輸出層為星子站水位，僅1個神經(jīng)元。突變前模型的訓練期和測試期分別為1988—1997年、1998—2000年，突變后模型的訓練期和測試期分別為2004—2013年、2014—2016年。

采用納什效率系數(shù)Ens、確定性系數(shù)R2、均方根誤差(RMSE)評價模型的模擬精度。納什效率系數(shù)和確定性系數(shù)越接近1，說明模擬精度越高；均方根誤差越接近0 m，說明模擬精度越高[16]。

圖1為星子站水位實測值和模擬值的對比情況。由圖1可以看出實測與模擬的水位過程線高度吻合，Ens和R2均達到了0.99，RMSE在0.07～0.10 m之間，說明該BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型模擬精度較高，對鄱陽湖水位具有較好的模擬效果。

圖1 星子站水位實測值與模擬值對比Fig.1 Comparison of water level at Xingzi station between observation and simulation

2.3 情境分析設置

水文因子與地形因子對鄱陽湖水情的影響可用式(1)表示，其中水文因子包括長江干流流量和五河入流。

ΔH=ΔHc+ΔHw+ΔHd。

(1)

式中：ΔH為鄱陽湖水情總變化量；ΔHc為長江干流流量的貢獻量；ΔHw為五河入流的貢獻量；ΔHd為地形的貢獻量。各驅(qū)動因子的貢獻率由式(2)計算。

(2)

式中Pc、Pw、Pd分別為長江、五河和地形的貢獻率。

設置如表1中的4種情境，可得到S1—S4四個水位系列。將漢口流量、五河入流的突變前系列以及星子站前一日水位輸入突變前模型中，可模擬得到S1水位系列。由S1水位系列計算得到的水文指標可以反映水文和地形因子均未改變時鄱陽湖的水文情勢?？紤]到鄱陽湖水位波動的特性，在計算IHA指標時，將4月份至翌年3月份作為水文年。同理，由S2、S3、S4水位系列計算得到的水文指標可分別反映僅長江干流流量變化后鄱陽湖的水文情勢、水文因子發(fā)生變化后鄱陽湖的水文情勢以及水文和地形因子均改變時鄱陽湖的水文情勢。對比4種情境下水文指標的差異就可以分別得到水文因子和地形因子的貢獻量。

表1 情境分析設置情況Table 1 Settings of scenarios

在情境分析時，逐日模擬星子站水位。如在情境1中，模擬第1天水位時輸入：1988年1月1日漢口流量、1988年1月1日五河入流、1987年12月31日星子站水位。在接下來的水位模擬中，輸入實測漢口流量、實測五河流量和模擬得到的星子站前一日水位。

3 結果與討論

各驅(qū)動因子對各水文指標貢獻量和貢獻率如表2所示。長江干流流量對鄱陽湖12月份至翌年2月份以及6月份月平均水位具有一定的抬高作用。三峽水庫在枯水期泄水發(fā)電可在一定程度上抬高長江干流水位。6月份三峽水庫為騰空防洪庫容，提前預泄，水位降到防洪限制水位145 m。預泄同樣提高了長江干流水位。這增強了長江干流對鄱陽湖的頂托作用，使得湖水不易出流，從而抬高鄱陽湖水位。而5—6月份為鄱陽湖水系主汛期，三峽水庫預泄增大了長江洪水與鄱陽湖洪水的遭遇概率，這在一定程度上增加了鄱陽湖5—6月份的防洪壓力[17]。將5—6月份的情況和7—10月份的情況對比，可以發(fā)現(xiàn)，地形變化拉低鄱陽湖7—10月份月均水位為0.403～0.818 m，和5—6月份對鄱陽湖水位的影響差不多，甚至更小；但三峽水庫運行后，這幾個月鄱陽湖水位變化劇烈，尤其10月份水位下降量達到了最大值，為2.253 m。長江干流流量變化的貢獻率為52%～67%，是7—10月份月均水位變化的主要驅(qū)動因子。7—8月份為長江主汛期，在遇到大洪水時，三峽水庫將攔蓄超額洪水，導致鄱陽湖水位下降[18]。9月中旬，為達到正常蓄水位175 m，三峽水庫開始蓄水，蓄水會一直持續(xù)到10月底，有時甚至延續(xù)到11月份。長江干流水量變化是造成鄱陽湖7—10月份水位下降的主要原因。這一結果和劉章君等[19]采用線性回歸模型得到的結論一致。長江干流流量對年最高極值水位的拉低效應明顯，拉低水位1.004～1.457 m，貢獻率為58%～61%，對年最低極值水位則有抬高作用，表明三峽水庫的運行對鄱陽湖7—9月份防洪發(fā)揮了重要作用，并對鄱陽湖枯水期具有一定的生態(tài)補水作用[17,20]。長江干流流量對高脈沖歷時減少作用明顯，對漲水率、落水率和逆轉(zhuǎn)次數(shù)這3個指標影響不大。與長江干流流量一樣，五河入流對年最低極值水位起到抬高作用，而其變化導致年最高極值水位降低。水文因子對年極值水位出現(xiàn)時間作用明顯，是年極值水位出現(xiàn)時間這組指標變化的主要驅(qū)動因子。此外，水文因子對于年最高極值水位以及高脈沖次數(shù)、高脈沖歷時等反映鄱陽湖洪水特征的指標降低或者減少都有著顯著影響。

表2 水文與地形因子對水文指標貢獻量及貢獻率Table 2 Contributions of hydrological and topographic factors to hydrological indicators

從12月份至翌年6月份，地形是鄱陽湖水位下降的主要驅(qū)動因子。尤其在12月份至翌年3月份，地形對鄱陽湖水位下降貢獻量為0.936～1.132 m，貢獻率為92%～185%。地形對年最低極值水位的作用與水文因子相反。地形對年均1日最低水位、年均3日最低水位、年均7日最低水位、年均30日最低水位、年均90日最低水位的拉低效應明顯，拉低水位1.056～1.095 m，貢獻率為119%～147%。從以上分析可以發(fā)現(xiàn)，地形對鄱陽湖枯水期水文情勢變化有著顯著影響。

4 對策與建議

鄱陽湖水文情勢變化對湖區(qū)水生態(tài)、水環(huán)境以及周邊社會經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了不利影響，引起了廣泛關注。針對前文的分析結果，并結合習近平總書記提出的“節(jié)水優(yōu)先、空間均衡、系統(tǒng)治理、兩手發(fā)力”的治水新思路，對鄱陽湖水資源管理和調(diào)控提出一些建議。

(1)優(yōu)化三峽水庫運行調(diào)度。三峽水庫5—6月份預泄水量人為增大了長江洪水與鄱陽湖洪水的遭遇概率，增大了鄱陽湖5—6月份的防洪壓力。針對這一情況，需要結合長江上游來水、鄱陽湖五河來水等合理把握預泄時間以及預泄水量。長江干流流量是鄱陽湖7—10月份水位下降的主要驅(qū)動因子，而三峽水庫運行以來鄱陽湖10月份月平均水位變化劇烈，同樣也需要根據(jù)長江上游來水、五河來水等實際情況將三峽水庫汛末蓄水時間適當提前，減小水庫蓄水對鄱陽湖水位變化的影響，避免出現(xiàn)極端的枯水水情[19]。

(2)加強五河上水利工程建設，調(diào)蓄五河洪水，加強全流域蓄水，植樹造林，涵養(yǎng)水源，在三峽蓄水期間增加五河泄流[17,19]。

(3)規(guī)范采砂，禁止亂采濫挖，減小采砂對鄱陽湖水文情勢的影響[21]。

5 結 論

通過構建BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型模擬鄱陽湖水位過程，利用水文變異指標法中的指標體系表征鄱陽湖水文情勢，并通過情境分析計算長江干流流量、五河入流以及地形對IHA各個水文指標改變量的貢獻率，所得主要研究結論如下：

(1)長江干流流量是鄱陽湖7—10月份月平均水位下降的主要驅(qū)動因子，貢獻率為52%～67%，表明三峽水庫的運行對鄱陽湖7—9月份防洪發(fā)揮了重要作用，但也造成了鄱陽湖10月份月平均水位的劇烈變化。

(2)水文因子是年最高極值水位下降的主要驅(qū)動因子，是年極值水位出現(xiàn)時間變化的主要原因，對于年最高極值水位以及高脈沖次數(shù)、高脈沖歷時等反映鄱陽湖洪水特征的指標降低或者減少都有著顯著影響。

(3)地形對鄱陽湖枯水期水文情勢變化有著顯著影響，對12月份至翌年3月份月平均水位下降的貢獻率為92%～185%，是鄱陽湖枯水期水位下降的主要驅(qū)動因子。