三峡水库汛期排沙效率研究.docx

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1、三峡水库汛期排沙效率研究摘要：水库减淤调度是保障水库综合效益发挥的重要措施。以20222022年三峡库区主要水文站实测水沙数据为基础，统计分析了库区来水来沙规律，将库区按照沿程水文站布置分为3个库段，采用逐步回归的方法探讨了库区不同库段的输沙比与不同影响因素之间的相关情况，并建立了不同库段输沙比公式。结果表明：寸滩至清溪场库段输沙比的主要影响因素为流量沿程变化系数和水沙系数，清溪场至万县库段输沙比的主要影响因素为洪水滞留系数和含沙量，万县至庙河库段输沙比的主要影响因素为洪水滞留系数和流量;基于不同库段排沙比公式提出了提高排沙效率分段调度的新思路，即沙峰输移至清溪场站降低水位，输移至万县站继续加

2、大下泄流量。研究成果可为三峡水库沙峰优化调度提供参考。关键词：输沙比；回归分析;排沙调度；三峡水库中图法分类号：TV14文献标志码：ADOI： 10.16232/j. cnki. 1001-4179. 2022. 05. 0030引言三峡工程自2022年蓄水运用以来，经历了围堰蓄水期、初期运行期和试验性蓄水期3个阶段。随着库水位的逐渐抬升，库区河道水沙输移规律开始逐渐发生变化，水流流速沿程逐渐降低，水流挟沙能力明显减弱，导致泥沙沿程落淤。实测资料表明，2022年以来三峡库区泥沙淤积速度比预测情况明显减缓，但库区累计泥沙淤积量不断增加,逐渐侵占有效库容，年排沙比也从围堰蓄水初期的40%左右逐渐降

3、低至试验性蓄水期的20%左右，有些枯水年份甚至仅达到7虹可见研究水库的排沙效率影响因素及变化趋势，进一步优化水库运行调度方案,进而提高水库的排沙效率，减缓三峡库区泥沙淤积进程，对充分发挥水库的综合效益有着重要意义。排沙比问题一直都是学者们的研究重点。胡浩1、张欧阳2、张红武3分别对影响新疆克孜尔水库、洞庭湖、泾河东庄水库排沙比的因素进行了研究。张帅等4整理了小浪底水库汛期资料，验证分析了已有水库排沙比计算公式；王随继等5利用双累积曲线法对黄河下游河道实测水沙数据分成5个阶段进行了分析;张艳艳等6分析了黄河下游河道洪水资料并建立了排沙比回归模型；傅旭东等7从冲积河流输沙率关系入手，分别用不同的方

4、法对黄河流域排沙比规律进行了研究。关于三峡水库排沙比问题，陈桂亚等8深入研究了三峡水库各年年内水沙过程，指出库区河道特性、入库水沙条件以及坝前水位变化是影响排沙比的主要因素；董占地等9分析指出三峡水库坝前水位和出入库流量是影响排沙比的主要因素，此外入库沙量和泥沙粒径也对排沙比的大小有影响;黄仁勇等10探讨了三峡水库汛期排沙比与不同影响因素之间的关系，并引入洪水滞留系数建立了拟合程度较好的排沙比公式。还有许多学者为提高水库排沙减淤调度提供了有力的技术支持。朱玲玲等11基于河段的泥沙冲淤规律和河床组成分析成果建立了一维数学模型，提出了悬移质泥沙走沙基本条件；张为等12针对梯级水库蓄水后三峡水库洪峰

5、沙峰异步特性变化规律进行分析，并探讨了其主要原因；张地继等13采用实测资料分析和数值模拟的方法，对三峡库区沙峰的输移特性和衰减规律进行了系统研究；董炳江等14-15对三峡水库洪峰与沙峰传播特性进行了研究，并对2022, 2022年和2022年沙峰排沙调度进行了分析总结调度。然而对三峡库区的排沙比问题研究还不够充分,尤其是不同库段输沙比对来水来沙条件的响应以及变化趋势。本文以多个水文站实测逐日水沙数据为基础，分段对三峡水库典型场次洪水过程中输沙比与不同影响因素的相关关系进行分析，分别建立各库段汛期输沙比回归公式,并基于此提出了提高水库排沙效率的调度思路。1三峡水库来水来沙情况及资料选取20222

6、022年，三峡水库入库沙量23. 36亿3出库（黄陵庙站）沙量5.62亿3不考虑区间来沙，水库淤积泥沙17.74亿t。从年际淤积变化情况来看，水库泥沙累计淤积强度呈现先增大、后减小的变化特点。特别是2022, 2022年溪洛渡、向家坝水库蓄水运用后，上游来沙大幅度削减，水库淤积速度大幅下降，20222022年年均淤积泥沙约0. 48亿t,仅为20222022年年均淤积量（1. 39亿t）的34. 7%o实测地形资料表明：三峡水库在2022年6月至2022年10月的围堰蓄水期，库区累计淤积泥沙4. 78亿m3,平均每年淤积泥沙L 59亿m3；在2022年10月至2022年10月的初期蓄水期，库区

7、累计淤积泥沙3. 20亿m3,平均每年淤积量为1. 60亿m3；从2022年10月至2022年12月的试验性蓄水期，库区累计淤积泥沙8. 64亿m3,平均每年淤积量084亿m3。随着汛期坝前平均水位的抬升，水库的排沙比有所减小。在围堰发电期（汛期坝前平均水位为135m）、初期运行期（汛期坝前平均水位145m）. 2022年汛后进入试验性蓄水期后，水库年平均排沙比分别为31.9%, 20.4%和 18. 3%。本文收集三峡库区寸滩站、清溪场站、万县站、庙河站、黄陵庙站20222022年的水位、流量、含沙量、粒径级配等数据进行研究,各水文站水沙资料均为日均数据。选择长江干流寸滩站作为三峡水库入库控

8、制站，坝下游黄陵庙站为三峡水库出库控制站。共选取了 25场典型洪水过程，选取标准为洪峰流量大于300003s,从入库寸滩站到出库黄陵庙站，逐站均有较为明显的沙峰过程，且沙峰必须要在各站依次出现，所选取的场次洪水过程均可完整地表现出洪峰与沙峰在库区的输移过程。2场次洪水排沙比影响因素研究水库的排沙比与来水来沙条件、库区的河道边界条件以及水库的调度运用方式等密切相关。本文对三峡水库实测汛期典型场次洪水排沙比与不同影响因素的关系进行了统计分析，包括反映来水来沙情况的入库流量Q、入库含沙量S,以及反映水库调度运用情况的平均坝前水位 Zo DEE15B9D-D559-4832-BDA5-284562D4

9、59EE此外进一步考虑其他影响因素对场次洪水输沙排沙的影响，以及多因素的组合影响，进而全面反映库区排沙规律。影响因素包括：峰型系数Q/Qmax,即峰前平均流量与洪峰流量的比值；流量沿程变化系数Qout/Qin,即河段出口流量与进口流量之比，可以反映水流沿程衰减情况;水沙系数Q/S,反映水沙搭配情况;含沙量比粒径S/D50；坝前水位变化幅度AZ；滞洪库容V,既反映出库底河床形态，又可反映出坝前调度水位情况，可由水位库容曲线差值求得；洪水滞留系数V/Q,反映出入库洪水在库区滞留时间的长短，本文选择洪水滞留系数的形式为 VX2 (Qin+Qout)o整个库区从入库寸滩站到坝前庙河站总长度约620km

10、,鉴于库区各河段水沙条件、地形条件不尽相同，变动回水区接近于自然河道，而坝前库段水位较高流速较低，受水库调度情况影响较大，因此不同影响因素对排沙比的作用强度和方式都有所差异。为了进一步分析库区各库段输沙排沙的具体情况，将对整个库区分段进行研究，具体分为寸滩站-清溪场站、清溪场站-万县站、万县站-黄陵庙站3个库段。分别对各库段输沙比与各单一影响因素进行回归分析,得到线性回归决定系数统计见表1。可见在沿程各个库段，排沙情况均与峰型系数和坝前水位变化幅度的相关性较差；相对于滞洪库容而言，输沙比与洪水滞留系数和平均坝前水位的相关性较好，且在清溪场站-万县站和万县站-黄陵庙站影响最为显著，在寸滩站-清溪

11、场站库段影响较差;寸滩站-清溪场站库段输沙比与含沙量的相关性较差，庙河站-黄陵庙站库段输沙比与流量的相关性较好。在寸滩站-清溪场站库段，输沙比与流量沿程变化系数和水沙系数的相关性较好;在清溪场站-万县站库段，除洪水滞留系数和平均坝前水位外,输沙比还与清溪场站含沙量的相关性较好;在万县站-黄陵庙站库段，除洪水滞留系数和平均坝前水位外，输沙比还与万县站流量及含沙量的相关性较好。3场次洪水排沙比公式研究3. 1寸滩站-清溪场站库段输沙比由上文对单一影响因素的研究得出：在寸滩站-清溪场站库段Qout/Qin和Q/S对输沙排沙有较强影响，线性回归决定系数均大于03o为进一步考虑各因素之间的非线性作用，以

12、及两不同因素之间相互叠加作用对库区输沙排沙的影响，将影响因素的高阶项以及交叉项引入到多项式回归表达式中。分别用y表示输沙比寸-清，xl表示Q清/Q寸，x2表示Q/S。以上述两个变量为自变量，以输沙比为因变量，构建多项式回归公式如下：Y=alxl+a2x2+a3xlx2+a4xl2+a5x22+ (1)式中：ai (i=0, 1, 2,5)为模型参数；为随机误差。采用逐步回归的方法，从所建立的多元回归模型中筛选出对因变量影响显著的自变量，剔除共线变量和不显著变量，进而用数学表达的方式描述出所筛选出的自变量与因变量之间的关系。逐步回归结果表明:Q清/Q寸和Q/S组合项是寸滩站-清溪场站库段输沙排沙

13、的主要影响因素，模型回归决定系数R2为0. 803o为了进一步探究输沙比与Q清/Q寸和Q/S两个自变量之间更优的量化关系，构建多元非线性回归方程如下：寸-清二Q清Q寸& Q寸S寸B (2)式中：为系数，和B为指数，n寸-清为寸滩站-清溪场站库段输沙比，Q清/Q寸为流量沿程变化系数，Q寸/S寸为水沙系数。代入数据，具体结果为T1 寸-清=47. 998Q 清 Q 寸 0. 934Q 寸 S 寸 0. 067=47. 998Q0. 934 清Q0. 867 寸 S0. 067 寸R2=0.870(3)计算结果与实测值比较结果见图lo3. 2清溪场站-万县站库段输沙比由上文对单一影响因素的研究可知：

14、在清溪场站-万县站库段Sin,Qin, V/Q共3他因素都对输沙排沙有较强影响，线性回归决定系数均大于03。为进一步考虑各因素之间的非线性作用，以及两不同因素之间相互叠加作用对库区输沙排沙的影响，将影响因素的高阶项以及交叉项引入到多项式回归表达式中。分别用y表示输沙比清-万，xl表示S清，x2表示Q清，x3表示V清-万2 (Q清+Q万)。以上述3个变量为自变量，以输沙比为因变量，构建多项式回归公式如下：Y=alxl+a2x2+a3x3+a4xlx2+a5xlx3+a6x2x3a7xl2a8x22+a9x32+ （4）采用逐步回归的方法，从所建立的多元回归模型中筛选出对因变量影响显著的自变量，剔

15、除共线变量和不显著变量，进而用数学表达的方式描述出所筛选出的自变量与因变量之间的关系。式（4）逐步回归结果表明S清和V清-万X2 （Q清+Q万）组合项是清溪场站-万县站库段输沙排沙的主要影响因素，模型回归决定系数R2为0. 724o为了进一步探究输沙比与S清和V清-万2 （Q清+Q万）两个自变量之间更优的量化关系，构建多元非线性回归方程如下:n清-万二v清-万Q清+Q万2&XS清B （5）式中：为系数，和B为指数，清-万为清溪场站-万县站库段输沙比，V清-万X2 （Q清+Q万）为库段洪水滞留系数（V清一万为清溪场-万县库段的库容），S清为清溪场站含沙量。代入数据，具体结果为 清-万二810. 683V 清-万 Q 清+Q 万 2-0. 635XS 清 0. 082=522. 032V 清-万 Q 清+Q 万-0. 635 X S 清 0. 082R20. 820（6）计算结果与实测值比较结果见