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二型模糊分析法用于水文模拟与水资源配置

发布时间:2020-10-20 14:43
   人口的持续增长以及工业化进程的加快带来了水资源需求的不断上升,水资源供需矛盾突出,导致了一系列生态环境问题。如何将水资源系统特征及其内在联系抽象到数学模型中,定量表征水资源系统中存在的复杂不确定性信息,是实现水资源优化配置的关键问题。因此,本文在辨识水资源系统复杂性的基础上,引入二型模糊集表征系统中存在的双重模糊信息,开发一系列二型模糊方法应用于水资源管理。具体包括:(1)二型模糊抽样模拟方法。该方法整合了SLURP模型与二型模糊抽样方法,能够有效处理模型中存在的模糊隶属度不确定问题。选取开都河流为研究区域,建立分布式流域水文模型,不仅验证了SLURP模型在开都河流域的适应性,而且对参数敏感性进行了定性分析。(2)二型模糊方差分析方法。该方法在二型模糊抽样模拟方法的基础上引入方差分析技术,不仅能够有效模拟开都河流域水文过程,而且能够定量分析多参数不确定性及其交互效应对模拟输出的影响。方法应用到开都河流域水文模拟,量化分析了SLURP模型中浅层土壤截留常数,浅层土壤最大持水量,深层地下水截留常数和降水系数四个参数对径流量峰值和均值的影响,识别了显著性因子,有助于提高模型率定效率。(3)二型模糊概率配点法。通过引入二型模糊随机变量,耦合多项式混沌展开和概率配点法,该方法能够有效处理模型参数获取过程中存在的模糊和随机信息,并在一定程度上提高了计算效率。方法应用到开都河流域降雨融雪混合产流过程模拟中,量化分析了参数不确定性对不同季节径流量的影响,探究了径流量随融雪过程的变化情况。(4)二型模糊区间优化方法。该方法通过在二型模糊集中插入普通模糊集进行降型,能够有效处理灌区水资源配置过程中存在的二型模糊区间信息,避免了过于简化带来的信息丢失。以漳卫南流域灌区为例,建立了基于二型模糊区间优化的地表水地下水联合配置模型,得到了不同地下水用水情景下水资源分配方案。结果有利于控制地下水水位,缓解地下水超采带来的生态环境问题。(5)二型模糊区间随机优化方法。该方法整合了EKM降型算法、机会约束优化方法和模糊可能性优化方法,不仅能够处理约束条件和目标函数中存在的双重模糊问题,而且能够处理约束右手边存在的二型模糊随机变量。综合考虑区域可用水资源量、用户需水量以及可用耕地面积等因素,建立了基于二型模糊区间随机优化的漳卫南流域灌区水资源配置模型,得到了不同允许违约水平下作物灌溉面积和水资源分配方案,权衡了系统风险和经济收益之间的关系。(6)二型模糊随机因子分析方法。该方法在二型模糊优化和随机优化方法的基础上耦合田口实验设计,不仅能够反映系统中可能存在的风险损失,而且能够量化不确定参数及其交互效应对决策方案的影响。方法应用到漳卫南流域灌区水资源管理中,量化分析了输水系数、输水成本和可用水量对系统收益、总灌溉面积、地下水分配量和地表水分配量的影响,有助于农业种植结构的优化调整。本文通过引入二型模糊参数、二型模糊区间数和二型模糊随机变量,拓展了水文水资源管理中不确定性的表征形式,开发了一系列二型模糊方法,建立了开都河流域分布式水文模型,揭示了不确定参数以及参数交互作用对模型输出的影响,对探究流域水文过程具有重要意义;构建了基于二型模糊优化的灌区水资源优化配置模型,揭示了灌区水资源配置与社会经济发展以及生态环境保护之间的互动联系,分析了系统可能存在的缺水风险以及不同地下水使用量可能带来的社会经济效益,平衡了有限水量、粮食生产、地下水开采和生态环境保护之间的矛盾,有助于提高水资源利用效率,建立和完善水资源安全保障体系。
【学位单位】:华北电力大学(北京)
【学位级别】:博士
【学位年份】:2017
【中图分类】:P334;TV213.4
【部分图文】:

变化情况图,参数交互,峰值,变化情况


直接决定产流量。相反地,土壤层截留常数对峰值和均值影响最小(斜率最小)。这可能是由于土壤层截留常数不能直接影响径流量,只能通过蒸散发和渗漏间接影响流量。特别地,深层地下水截留常数对均值影响较大,同时呈现出非线性关系。这主要是由于深层地下水截留常数能够调节基流,在一定程度上补偿河道径流量。1151291431572752953153351 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4PF MF RF RS均值(m3/s)峰值(m3/s)峰值 均值图 3-6 参数主效应图Figure 3-6 Main effect plot on of (a) peak flow and (b) average flow response

变化情况图,参数交互,均值,变化情况


图 3-8 均值随参数交互响应变化情况Figure 3-8 Interaction plots for average flow response3.1.2.3 参数交互效应分析图 3-7 和图 3-8 给出了参数交互效应响应图。由图可知不同参数水平下峰值和均值随另一参数水平变化情况。如果图中曲线相互平行则说明两个参数之间没有交互效应,即当要求拟合效果最好时,一个参数的取值不会影响另一参数取值。反之,图中曲线相交的话则两个参数之间则存在交互效应,即一个参数的取值将影响另一参数取值。由图 3-7 可知,直接相交的直线说明土壤层最大持水量和土壤层截留常数之间存在交互效应。当土壤层最大持水量在低水平(Level 1)时,土壤层截留常数对峰值的影响较小;在高水平时(Level 4)时,土壤层截留常数对峰值的影响较大。造成这种现象可能是因为土壤层最大持水量在一定程度上影响土壤层截留常数,两者之间相互影响,因此,土壤层最大持水量对峰值的影响也会随着土壤层截留常数的变化而变化。由图 3-8 可知,当土壤层截留常数在低水平时,土壤层最大持水量对均值影
【参考文献】

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本文编号:2848810

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