黄河中游汛期水沙联合分布模型及其应用

２０２３年７月水 利 学 报ＳＨＵＩＬＩ ＸＵＥＢＡＯ第５４卷　第７期文章编号：０５５９－９３５０（２０２３）０７－０７６３－１２收稿日期：２０２２－０９－０９；网络首发日期：２０２３－０５－３０网络首发地址：ｈｔｔｐｓ：??ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ?ｋｃｍｓ２?ｄｅｔａｉｌ?１１．１８８２．ＴＶ．２０２３０５２９．１４２０．００２．ｈｔｍｌ基金项目：国家重点研发计划项目（２０１６ＹＦＣ０４０２４０７）；水利部重大科研项目（ＳＫＳ－２０２２０８６）；中国水利水电科学研究院基本科研业务费专项项目（ＳＥ０１４５Ｂ０２２０２２）作者简介：胡春宏（１９６２－），中国工程院院士，主要从事江河治理领域研究。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｕｃｈ＠ｉｗｈｒ．ｃｏｍ黄河流域水沙变化趋势多模型预测及其集合评估胡春宏１，张晓明１，于坤霞２，徐梦珍３，赵　阳１（１．中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室，北京　１０００４８；２．西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室，陕西西安　７１００４８；３．清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室，北京　１０００８４）摘要：黄河水沙变化情势深刻影响着黄河流域水沙调控工程布局、流域内外水资源配置和跨流域调水工程建设等黄河保护与治理开发重大问题的决策。

但受研究时段、方法及其边界条件等影响，黄河水沙变化预测成果差异大，难形成共识。

本研究基于水沙变化归因和预测结果的不确定性解析，构建了多模型预测成果集合评估技术，预测了黄河流域未来５０ａ水沙量。

结果表明：既有流域水沙变化归因与预测成果差异大，原因在于不同方法因数据输入、变量构成及精度评价方法差异带来的不确定性；提出了基于输入－结构－输出的模型适用性判别准则和评价技术，并基于标准化的数据输入，从数据需求、物理基础、应用效率、输出尺度和预测精度等五个维度，集合评价了现有水沙变化预测模型的适用性；构建了流域水沙变化多模型集合评价－多结果加权融合－ＢＭＡ集合预测的集合评估技术，根据９类模型预测成果，集合预测了黄河流域未来５０ａ年径流量为２４０亿ｍ３，年均输沙量为２．５亿ｔ。

黄河中游多沙粗沙区水沙变化趋势分析及其主控因素贡献率探究发表时间：2019-07-24T12:02:40.653Z 来源：《基层建设》2019年第10期作者：郭丽伟郭成山田国强杨轶文[导读] 摘要：随着季节气候的变化以及人类活动的影响，黄河中游的多沙粗沙区会发生剧烈的水沙变化，而针对黄河中游多沙粗沙区的径流量和输沙量，产生影响的驱动因素进行仔细的研究分析，从而更好的预测黄河中游多沙粗沙区的水沙变化情况，为黄河中游多沙粗沙区水资源的合理分配提供理论支撑。

黄河水利委员会中游水文水资源局山西省晋中市 030600摘要：随着季节气候的变化以及人类活动的影响，黄河中游的多沙粗沙区会发生剧烈的水沙变化，而针对黄河中游多沙粗沙区的径流量和输沙量，产生影响的驱动因素进行仔细的研究分析，从而更好的预测黄河中游多沙粗沙区的水沙变化情况，为黄河中游多沙粗沙区水资源的合理分配提供理论支撑。

关键词：黄河中游；多沙粗沙区；水沙变化；贡献率引言随着季节气候的不断变化以及人类活动的不断加剧，促使黄河流域的径流量和输沙量产生了较大的变化，并且，气候变化会严重影响水文的循环过程，从而使得水资源进行重新分布，提高了洪涝灾害的发生几率。

其中，人类活动对径流量和输沙量的影响，主要体现在下垫面的变化中，即地表径流的形成、径流的下渗现象、水资源的时空分布等。

因此，针对黄河中游径流量和输沙量的研究，不再局限于气候变化方面的影响，还要考虑人类活动变化的影响。

一、研究区域概况本文研究区域为黄河流域中的主要产沙区，即青阳岔水文站、韩家峁水文站、横山水文站、殿市水文站、李家河水文站、绥德水文站、赵石窑水文站、丁家沟水文站、高家川水文站、王道恒塔水文站、神木水文站、温佳川水文站、高石崖水文站、皇甫水文站、申家湾水文站，这些地区具有水少沙多的特点，是黄河流域下游洪水以及泥沙的主要来源区域，并且，这些地区的降水都集中在每年的7月-9月，约占全年降水量的70%左右，而且，在每年的7月-9月范围内，侵蚀产沙量以及输移量高于全年的80%。

黄河小浪底调水调沙问题数学建模
黄河小浪底调水调沙问题是指通过调整黄河水流的水量和输沙量来解决黄河小浪底河道的淤积问题。

数学建模可以帮助我们分析和预测黄河小浪底的水流和沙传输规律，从而提出合理的调水和调沙方案。

以下是数学建模中可能涉及的一些步骤和方法：
1. 数据收集和处理：收集黄河小浪底相关的水文数据、地质资料和历史数据，对数据进行整理和处理，建立合适的数据模型。

2. 建立水流模型：通过流体力学理论和水流实验数据，建立黄河小浪底水流的数学模型，包括水流速度、水动力和水力调控方面的参数。

3. 建立沙传输模型：根据黄河小浪底河道的地质特征和沙传输规律，建立沙传输的数学模型，包括输沙通道的沙动力和沙质输运规律方面的参数。

4. 模型验证和参数拟合：利用已有的观测数据和实验数据验证建立的水流和沙传输模型，并通过参数拟合来优化模型的准确性和适用性。

5. 模拟预测和优化调控：利用建立的数学模型，进行水流和沙传输的模拟预测，通过调整输水和输沙量来优化黄河小浪底的调水和调沙方案，以达到降低淤积和维护航道的目的。

数学建模可以辅助相关专业的研究人员和决策者做出科学的决策，使调水和调沙方案更加合理和有效，减少淤积和保护黄河流域的生态环境。

SCS模型在黄河中游次洪模拟中的分布式应用李丽;王加虎;郝振纯;刘文斌【摘要】针对SCS模型存在的空间描述能力有限等问题,使用概念性源汇(source-to-sink)汇流方法,替换原有的无因次单位线汇流方法,建立基于栅格的分布式SCS 模型,并引入2个参数对SCS模型的径流量计算方法进行修正.选择黄河中游八里胡同水文站控制小流域检验了模型.检验结果表明:建立的分布式SCS模型不仅较好地再现了5场典型洪水的径流过程,还能给出分布式径流深等数据供空间分析参考；改进后的参数确定方法使得SCS模型的CN值既能反映区域间类似下垫面组合之间的差异和土壤初始含水量对产流的影响,又无需利用大量的观测资料重新对其进行率定,可供无资料地区的水文模拟参考.%In order to solve the problem that the SCS model has limited capability of spatial description of water cycles, a grid-based distributed SCS model was established using the conceptual source-to-sink routing algorithm instead of the original dimensionless unit hydrograph routing method. The runoff calculation method using the SCS model was modified by introducing two parameters into the model. A small basin controlled by the Balihutong hydrological station in the middle reaches of the Yellow River was selected for model verification. The results show that the established distributed SCS model can not only reproduce the runoff processes of five typical flood events, but can provide the data such as the distributed runoff depth for spatial analysis. Using the improved method for parameter determination, the CN value in the SCS model can reflect the influences of the differences of underlying surfaces between regions and the initial soil water content on runoff generation,without using a large amount of observed data for re-calibration. This provides references for hydrological simulation in the regions without hydrological data.【期刊名称】《河海大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(040)001【总页数】5页(P104-108)【关键词】SCS模型;分布式;参数确定;黄河中游【作者】李丽;王加虎;郝振纯;刘文斌【作者单位】河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;黑龙江省水文局,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】P333.1流域地表特性的不均一性和气象条件的时空变化都会对水文过程产生影响,并影响到水文模型的模拟结果.近些年来,出现了大量以GIS和遥感等技术手段为基础考虑下垫面的空间分布不均一性对水文过程产生影响的研究.研究内容涉及蒸散发[1]、植被截留[2]、下渗[3]、径流量[4]和汇流过程[5]等多个方面.分布式水文模型中对下垫面分布不均一性的考虑也主要集中在地形、地表覆被/土地利用方式和土壤类型几个方面.其中地形的影响主要体现在初始土壤含水量和流域汇流特性的空间分布上,地表覆被的影响主要在蒸散发和植被截留计算中考虑,而土地利用方式和土壤类型的影响则更多地体现在下渗和产流量的计算中.基于以上各方面的研究,出现了一些以这些物理理论为基础的分布式水文模型,如SHE模型[6]、SWAT模型[7-8]等.但由于资料、技术等因素的制约,这些以物理机制为基础的分布式水文模型的应用也受到了相当程度的限制.因此,在基于物理基础的分布式水文模型尚未发展成熟和现有科学技术水平的制约下,要在水文模型中考虑下垫面时空变化对产汇流特性的影响,还需要走一条介于物理机制和集总式水文模型之间的道路.为考虑地表覆被类型和土壤类型的空间分布对水文过程的影响,笔者选择基于植被和土壤类型确定参数的SCS模型来进行空间分布式的流域水文模拟研究.1 集总式SCS模型简介SCS模型最初是由美国土壤保持局(U.S.Soil Conservation Service)针对小流域洪水设计而开发的[9],是在土壤保持工程和防洪工程的设计中发展起来的径流和洪峰流量估算方法,后来又演变出许多不同的形式.它只有一个参数:曲线数值(curve number,通常称之为CN值),该参数随土壤、地表覆被、土地利用种类及方式而不同,在不同的洪水事件中,CN的取值还受前期土壤含水量的影响.因此,SCS模型又称SCS-CN法,该模型的应用重点集中在CN值的选取上,模型制作者以美国的自然地理状况和水文气象条件为基础,经过大量的数理统计和成因分析得到了一套完整的根据下垫面条件确定CN值的方法,并给出了不同条件下相应的CN参考值.由于SCS方法具有广泛的资料基础,并在应用中考虑了物理特性,在美国和欧洲一些国家得到了较为广泛的应用.SCS模型的产流公式为式中:R——产流深;I——降水;S——最大潜在降水损失,即降水与径流之间可能的最大差值;I a——降水的初期损失,包括地面洼地蓄水、植物截流、下渗和蒸发.初期损失项I a是变化的,表现前期降水对此刻降水初始损失的影响,模型制作者根据美国农业集水区的资料和经验公式近似确定这种近似关系,在不同情形下可能发生改变,如在城市区不透水面和透水面的组合可能减小初期损失,而如果不透水面是一个洼地,可以蓄积一部分径流,就有可能增加初期损失.如果不用该经验关系,就必须根据降雨-径流资料对每一种下垫面条件,建立新的 I a与S或CN的关系.S通过径流曲线数CN与土壤和流域覆被条件建立关系,计算公式为式中NC为径流曲线数CN.NC表示不同条件对产流的影响,确定NC的主要因素是土壤的水文分组、覆被类型和覆盖情况、水文条件以及前期径流条件.确定其值需要覆被类型和覆被情况、土壤以及前期径流条件3组数据,不同的组合对应不同的NC[10-11].SCS模型的产流计算方程不包含时间因素,不能考虑降雨历时或强度的作用,因此由以上方法直接计算的径流量为1场降水的径流总量.当将该产流公式用于估算1次暴雨的逐时径流过程时,需用每个时段末的累积降雨求相应的累积径流量,相邻时段的累积径流量相减,就可得每个时段的径流量[12].SCS方法中,洪峰流量和峰现时间由净雨历时D,按三角形过程线由经验公式近似推求[12].在汇流计算中,模型制作者采用一条统一的无因次单位线来计算径流输出过程,该无因次单位线由洪峰流量和峰现时间推导[10].2 分布式SCS模型的建立SCS模型多用于计算小流域设计洪水,其参数CN虽然随下垫面状况、前期水文条件等的变化而取值不同,但在传统的流域计算中多对不同下垫面的CN值加权平均,计算流域平均的CN值[12],进而进行流域的径流量和流域出口过程线估算.然而,对于分布式水文模拟而言,地表覆被、土壤、前期水文条件等的空间分布不均匀性将直接表现在径流量的空间分布上,如果利用SCS模型进行产流量计算,则可以直接应用GIS和RS所提供的下垫面资料来考虑下垫面的空间分布特性.但是,SCS模型是在美国各种下垫面条件下开发制作的,如果移用到我国,必然存在一个参数的重新率定和经验公式的调整问题.关于SCS模型的移用,国内外已有不少研究.其中有一种方法是放弃CN值,直接确定初损和流域当时的可能滞留量,并代入径流量计算公式中参与计算[13-14],但对于分布式水文模拟和实测资料不足的地区这种方法并不适用,也失去了SCS模型本身的优势.为在分布式水文模拟中应用SCS模型,并使其不失考虑下垫面分类的优势,只有保持CN的作用,对模型参数进行重新确定.移用中参数的确定方法有2类:一是针对各地区的特点和不同的地表覆被、土壤组合重新率定CN值[15-16].如果将其应用于集总式模型,可以将CN作为流域平均参数进行调试和率定;但若将其应用到分布式水文模拟中,则需要寻求各种具有单一下垫面组合的小流域,根据实测径流量反推CN 值,由于下垫面特征的空间变异性,要在天然流域中寻找这样的小流域率定参数并大范围移用并非易事.另外一种就是对径流量计算公式进行修正[17-18],包括对I a和R的修正.对初损的修正方法往往是将I a=0.2S修改为I a=mS,m随着不同地区的自然地理情况和水文条件的差异而变化,可通过参数率定确定其值;对径流量的修正则通过一个相关关系实现,将SCS模型计算的数据与实测数据之间的比值作为参数,采用一次反馈的方法,找出该比值与降雨量的关系,从而对应用SCS方法产生的误差进行修正.参数跨地区移用的根本问题在于下垫面和气候条件的变化,而在SCS模型中能够表现这些因素影响的关键之处在于参数CN和降雨初损I a,CN表现了地表覆被、土壤等下垫面情况的一般产流条件,而初损I a与最大潜在损失的比例m更多地体现了下垫面的产流速度,如适用超渗产流模式的地区的初损比例可能要小于适用蓄满产流的地区.将适用于美国地理状况和气候条件的SCS模型应用到我国,必须对这2个参数进行调整.同时为了能够反映径流量空间变化和最大限度地利用已有条件和研究成果,本文引入2个参数对SCS模型的径流量计算方法进行调整,它们就是初损比例m和CN的系统偏差系数k.那么,径流量的计算公式就变为这2个参数可在模型建立过程中通过率定参数来确定.SCS模型采用无因次单位线进行汇流计算,是针对流域计算而设计的,在以栅格为基本单元的分布式汇流计算中并不一定适用.对于尺度较大的栅格可以将每个基本单元都作为汇流单元求其单位线、计算出流过程,全流域的汇流过程则根据这些基本单元的出流过程和单元间的上下游关系,采用分布式的汇流架构计算;但对于尺度较小的栅格,根据SCS汇流方法计算每个栅格的单位线就不合适了,分布式的汇流需求也使单位线不能发挥作用.但无论栅格尺度大小,栅格间的分布式汇流演算都是必不可少的.因此舍弃SCS模型本身的汇流计算方法,采用分布式的概念性汇流方法[19]:河道和水库相结合的方法,在用河道(即水流路径上的汇流时间)描述洪水的平移过程的同时,用线性水库模拟洪水汇集过程中的坦化现象.3 应用实例选取黄河流域三门峡—小浪底区间上八里胡同水文站所控制的小流域为研究对象(图1),以上述方法建立分布式水文模型.研究区域基本上为土石山区,特点是地势陡峻、土层较薄、植被良好、径流系数较大,利于产流.研究中所用到的资料包括:八里胡同站的次洪摘录资料(共5场洪水);区域内雨量站的降水摘录资料;30″空间分辨率的DEM以及区域内的植被和土壤类型分布图.为避免针对不同的植被和土壤类型重新率定CN值,研究中首先根据区域内的植被和土壤类型确定初始的CN值(图2(a)所示为CN值的空间分布),然后通过CN的系统偏差系数k来对研究区域内的CN值进行整体调整,即避免了利用大量资料重新率定CN值,又能考虑下垫面对径流量空间分布的影响.以19760821次洪水为例,图2(b)所示为利用泰森多边形所求得的区域内降水量的空间分布,图2(c)所示则为利用上述模型计算出的径流深的空间分布.由图2可见,径流深的空间分布不仅体现了降水量的空间分布不均匀性,也在一定程度上表现了下垫面的空间变异性对径流量计算的影响.图1 研究区域位置(深色区域)Fig.1 Location of study area(highlighted by dark color)图2 19760821次洪水的计算结果Fig.2 Calculated results for flood event 19760821此外,由于参数CN与前期土壤含水量紧密相关,原SCS-CN法中根据前期降水将前期土壤湿度划分为干、中、湿3类,3种情形下的CN值存在一定的相关关系.但将该模型移用到研究区域时,由于气候和地理条件的变化,这个判断土壤干湿的标准也必定会发生变化.本文将前期土壤湿度对径流量的影响表现在CN的系统偏差修正系数k上.对该参数的率定结果进行分析(如表1所示,表中k值所对应的径流总量相对误差小于±1%),发现该参数与前期降雨量存在一定的相关性,可根据前期降水量对k初步确定3种取值,分别对应于干、中、湿3种情况,其取值范围应该分别在1.15,1.44,1.56附近.以这3种取值分别计算上述洪水的径流量(表2),径流量相对误差仍在许可范围之内(＜20%).表1 对应5场洪水的k值和前期降水Table 1 k values and antecedent precipitations in five flood events洪号 k 前10d降水/mm 前3d降水/mm 19760821 1.17 31.6 13.1 19760831 1.42 138.8 41.0 19770807 1.56 228.3 0 19840805 1.14 57.3 0.6 19850916 1.46 92.4 75.5表2 确定k值时的计算径流量误差Table 2 Relative errors of calculated runoff when determining k values洪号 k 径流量相对误差/%19760821 1.15 -11.219760831 1.44 5.7 19770807 1.56 0.8 19840805 1.15 13.0 19850916 1.44 -4.8以上分析说明,系统偏差修正系数k与原文献中CN值随前期土湿情况的变化存在相似性,即亦可在对历史洪水进行分析的基础上,根据前期降水量或前期土壤含水量估算其值,为洪水预报服务.4 结论分布式水文模拟需要考虑地表覆被、土地利用、土壤、地形等下垫面条件的空间变化,传统的概念性水文模型不易达到这样的要求,而以物理机制为基础的分布式物理模型则需要大量的资料和复杂的计算,在大流域应用时其精度也受到很大的限制.传统的SCS模型虽然是经验性集总式水文模型,但是考虑了土地利用、土壤分类等对水文循环的影响,并且具有成熟的参数体系.这是其他传统水文模型所不具备的巨大优势,因此可将SCS模型的计算方法和参数进行合理调整,用于分布式水文计算.本文以原有确定CN值的方法为基础,通过引入CN值系统偏差修正系数k和降水初期损失占最大潜在损失的比例m这2个系数,来考虑研究区域与模型建立区之间的下垫面特性和气候特性的差异,对径流量计算方法进行了合理的修正,达到参数移用的目的,又不失SCS模型自身的优势.由于资料的限制,本文还没有建立准确的前期土壤湿度的判断标准,不同前期土壤湿度下的k值也缺乏足够的算例和证明等.但是仅有的算例也足以说明本文方法是合理的,具有进一步研究和在分布式水文模拟中应用的价值.参考文献:【相关文献】[1]DUNNSM,MACKAY R.Spatial variation in evapotranspiration and the influence of land use on catchment hydrology[J].Journal of Hydrology,1995,171:49-73.[2]王中根,郑红星,刘昌明,等.黄河典型流域分布式水文模型及应用研究[J].中国科学:E辑技术科学,2004,34(增刊):49-59.(WANG Zhong-gen,ZHENG Hong-xing,LIU Chang-min,etal.Representative distributed hydrological model of Yellow River and a casestudy[J].Sciencein China:Ser E Technological Science,2004,34(Sup):49-59.(in Chinese)) [3]REGAB R,COOPER J D.Variability of unsaturated zone water transport parameters:implication for hydrological 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第34卷第5期2023年9月㊀㊀水科学进展ADVANCES IN WATER SCIENCE Vol.34,No.5Sep.2023DOI:10.14042/ki.32.1309.2023.05.006黄河水沙调控多目标协同模型构建及应用李洁玉1,2,李㊀航1,3,王远见1,2,江恩慧1,2(1.黄河水利委员会黄河水利科学研究院,河南郑州㊀450003;2.水利部黄河下游河道与河口治理重点实验室,河南郑州㊀450003;3.郑州大学水利与土木工程学院,河南郑州㊀450001)摘要:为促进黄河流域行洪输沙-生态环境-社会经济三大子系统多维功能协同发挥,提出黄河水沙调控多目标协同总体架构㊂基于系统整体耦合协调度构建黄河水沙调控多目标协同模型,实现了不同来水来沙与工程组合情景下黄河水沙调控目标函数与约束条件灵活选择及权重系数适应性调整㊂以黄河中游三门峡-小浪底水库群为例,开展丰平枯典型年水沙优化调控㊂结果表明:排沙与发电目标间存在强竞争关系,生态和发电目标间存在弱竞争关系;系统整体耦合协调度最高的方案均能达到各目标优质协调,并倾向于发挥更大发电效益㊂模型应用结果启发管理者在实际调度中适当提升发电量,并在枯水年注意增加生态供水㊂研究成果可为黄河水沙多目标优化调控实践提供科技支撑㊂关键词:水沙调控;多目标协同;联合优化调度;耦合协调;水库群;黄河流域中图分类号:TV14;TV697㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1001-6791(2023)05-0708-11收稿日期:2023-06-07;网络出版日期:2023-09-28网络出版地址:https :ʊ /urlid /32.1309.P.20230927.1517.002基金项目:国家重点研发计划资助项目(2021YFC3200404);国家自然科学基金资助项目(U2243601)作者简介:李洁玉(1993 ),女,山东菏泽人,工程师,博士,主要从事水沙调控方面研究㊂E-mail:hzlijy@ 通信作者:江恩慧,E-mail:jiangenhui@ 水沙多目标优化调控是调节水沙关系㊁维持流域生态环境和促进水资源高效利用的重要手段㊂梯级水库群通常承担流域防洪减淤㊁供水发电㊁生态环境等多重服务功能,其服务对象和调度主体呈典型多元化特征,调度运行属于分层分区控制的多信息㊁多目标㊁多阶段㊁多部门协商决策过程[1]㊂如何实施科学调度以促进流域系统多维功能协同发挥与耦合协调发展是国内外学者关注的热点问题[2]㊂国内外学者在梯级水库群多目标互馈关系[3-5]㊁多目标优化决策方法[6]㊁多目标优化调度模型[7-8]等方面研究均取得一系列进展㊂黄河水沙联合调控在世界泥沙研究中处于领先地位,且随着水沙调控体系的逐步完善与流域可持续发展理念的提出,黄河水沙调控理念正逐步从局部效益最大化转向水沙联合调控下流域系统的水沙-生态-经济可持续运行[9-11]㊂在最初以流域系统局部效益最大化为目标的研究中,学者们多建立水库(群)或水库-河道耦合多目标调度模型㊂白涛等[12]建立了输沙量㊁发电量最大的单目标模型以及多目标模型,开展黄河上游水沙调控研究;谈广鸣等[13]构建了基于水库-河道耦合关系的多目标优化调度模型,耦合了发电效益和水库减淤效益及下游河道河床演变模块;夏军强等[14]考虑水沙输移和河床变形,建立了三门峡水库水沙电耦合模型,研究了水沙条件和调度方式对水库冲淤和发电的影响㊂随着全河水沙调控概念的提出及2018年黄河水沙调控实践中的应用,全河水沙调控的理论研究也逐步完善,王远见等[15]探讨了黄河已建骨干枢纽群全河水沙调控的可行性,提出了常规与非常规调度2种全河调控模式㊂黄河水沙调控在空间尺度上逐步拓展的同时,也越来越关注多目标间协同-竞争关系的研究,Jin 等[16]基于协同学理论,建立了考虑多目标协同程度最大化的梯级水库多目标协同调控优化模型㊂在 十三五 国家重点研发计划项目 黄河干支流骨干枢纽群泥沙动态调控技术 支持下,项目组以实现河流系统行洪输沙-生态环境-社会经济多维功能协同为目标,构建了黄河骨干枢纽三大子系统目标函数并讨论了其权重配比[17],提出了黄河干支流水库群多维协同的泥沙动态调控序贯决策理论[18],形成了黄河流域泥沙动态调控模式与技术,整体提升了水沙调㊀第5期李洁玉,等:黄河水沙调控多目标协同模型构建及应用709㊀控领域的理论与技术水平[19]㊂目前,黄河水沙调控仍缺乏流域尺度行之有效的协同调控方法,水库群之间及多目标之间的协同调控难以实现㊂特别是在黄河流域生态保护和高质量发展的重大国家战略背景下,水沙调控多维功能协同方法㊁多目标协同调控技术的研究成果难以满足多重主体利益协调发挥和复杂系统可持续运行的现实需求㊂本文构建黄河水沙调控多目标协同总体架构,通过不同水沙条件下目标函数与约束条件的灵活选择及权重系数的适应性调整,实现行洪输沙-生态环境-社会经济子系统内部可持续与系统整体耦合协调发展,以期突破传统黄河泥沙研究和水沙调控的理论与技术瓶颈,推动黄河流域系统治理㊂1㊀研究方法1.1㊀黄河水沙调控多目标协同总体架构黄河水沙调控多目标协同,是以流域系统科学理论和方法为引领,以流域系统行洪输沙-生态环境-社会经济三大子系统服务功能协同发挥为目标,优化流域水沙资源时空配置,支撑流域生态保护和高质量发展㊂基于黄河流域三大子系统耦合协调发展程度最高的测度,构建黄河水沙调控多目标协同总体架构,表示为H={F,D,L}(1)式中:H为黄河水沙调控多目标协同模型;F为目标函数;D为耦合协调度;L为约束条件㊂黄河水沙调控多目标协同总体思路架构如图1所示:图1㊀黄河水沙调控多目标协同总体架构Fig.1Framework of multi-objective coordination of water and sediment regulation in the Yellow River1.2㊀子系统内部效益目标函数按照流域系统科学观点,综合考虑行洪输沙-生态环境-社会经济3个子系统的目标函数,耦合形成黄河水沙调控多目标协同模型目标函数,厘清各子系统内部的一级和二级约束条件,构建黄河水沙调控多目标协同模型,实现黄河流域水沙资源优化配置与协调发展㊂(1)行洪输沙效益目标(F1)㊂河道基本功能即行洪和输沙,因此,行洪输沙目标包括防洪风险(F11)最小㊁河道减淤量(F12)最大和水库排沙量(F13)最大3个分目标,即710㊀水科学进展第34卷㊀F 1={min F 11,max F 12,max F 13}min F 11=ω1ðN i =1V max i -V 1i V D i +ω2ðL l =1ðT t =1Q l ,t -Q B l Q B l max F 12=ðL l =1ðT t =1S out l ,t -S in l ,t ()max F 13=ðN i =1ðT t =1S Rout i ,t -S Rin i ,t ()ìîíïïïïïïïï(2)式中:min F 11为防洪风险最小;N 为水库总数;L 为河段总数;T 为调度时段总数;ω1和ω2分别为洪水过程中水库和河道防洪安全所占的权重;V max i ㊁V 1i 和V D i 分别为第i 水库最高水位㊁初始水位和设计洪水位对应的库容,亿m 3;Q l ,t 为第l 河段(此处用防洪控制断面表示)第t 时刻的流量;Q B l 为第l 河段的设防流量,保滩调度时是平滩流量,保堤调度时是堤防标准;max F 12为河道减淤量最大;S out l ,t 和S in l ,t 分别为第l 河段第t 时刻的出口沙量和入口沙量,亿m 3,S out l ,t 根据经验公式计算;max F 13为水库排沙量最大;S Rout i ,t 和S Rin i ,t 分别为第i 水库第t 时刻的出库沙量和入库沙量,亿m 3,S Rout i ,t 根据经验公式计算㊂(2)生态环境效益目标(F 2)㊂生态环境维持应从生态系统需水及环境需水两方面衡量,因此,生态环境目标包括生态缺水率(F 21)最小㊁生态影响程度(F 22)最小和水质维持缺水率(F 23)最小3个分目标,即F 2={min F 21,min F 22,min F 23}min F 21=ðT t =1ðN i =1D E i ,t -Q E i ,t D E i ,t ㊀㊀㊀Q E i ,t <D E i ,t 0Q E i ,t ȡD E i ,t {min F 22=1Z ðZ z =1N o,z -N e,z N e,z ˑ100%min F 23=ðT t =1ðN i =1D q i ,t -Q q i ,t D q i ,t ()2ìîíïïïïïïïïïïï(3)式中:min F 21为生态缺水率最小;D E i ,t 为第i 水库下游河段第t 时段适宜生态流量,m 3/s;Q E i ,t 为第i 水库第t 时段生态供水流量,m 3/s;min F 22为生态影响程度最小;Z 为水库调度对生态影响的评价指标个数;N o,z 为实际数值在指定范围内的时段数;N e,z 为预期数值在指定范围内的时段数,具体的计算方式见文献[20];min F 23为水质维持缺水率最小;Q q i ,t 为第i 水库第t 时段下泄流量中除去引水等能用于净化水质的流量,m 3/s;D q i ,t 为第i 水库下游河段第t 时段遭污染所需的净化水质的流量,m 3/s,采用一维水质模型计算[21]㊂(3)社会经济效益目标(F 3)㊂黄河水库的主要社会经济功能是供水和发电,因此,社会经济目标包括缺水率(F 31)最小㊁供水净效益(F 32)最大和发电效益(F 33)最大3个分目标,即F 3={min F 31,max F 32,max F 33}min F 31=ðT t =1ðJ j =1D j ,t -W j ,t D j ,t ()2max F 32=ðT t =1ðJ j =1c j ˑW j ,t max F 33=ðT t =1ðN i =1φΚQ i ,t ΔH i ,t Δt ìîíïïïïïïïï(4)式中:min F 31为缺水率最小;J 为用水部门总数,包括工业用水㊁农业用水㊁生活用水3类;D j ,t 为第j 用水部门第t 时段的需水量,m 3;W j ,t 为水库对第j 用水部门第t 时段实际供水量,m 3;max F 32为供水净效益最大;c j 为水库对第j 用水部门单位体积供水量的净效益,元/m 3;max F 33为发电效益最大;φ为水库的入网电价,元/(kW㊃h);K 为水库水电站的出力系数;Q i ,t 为第i 水库第t 时段发电流量,m 3/s;ΔH i ,t 为第i 水库㊀第5期李洁玉,等:黄河水沙调控多目标协同模型构建及应用711㊀第t 时段发电水头,m;Δt 为时段长㊂1.3㊀系统整体耦合协调度根据上述多目标协同模型计算帕累托(Pareto)前沿后,本文引入耦合协调度模型[22],评估行洪输沙-生态环境-社会经济三大子系统之间的耦合协调关系,在Pareto 前沿集中选取耦合协调度最高的调控方案㊂系统整体耦合协调度(D )函数表示为D =CBC =33U 1U 2U 3U 1+U 2+U 3B =α1U 1+α2U 2+α3U 3ìîíïïïï(5)式中:C 为流域系统的耦合度,反映行洪输沙-生态环境-社会经济三大子系统之间的耦合作用;B 为流域系统的协调度,反映三大子系统发展过程中彼此和谐一致的程度;U 1㊁U 2㊁U 3分别为行洪输沙子系统㊁生态环境子系统和社会经济子系统的发展指数;α1㊁α2㊁α3分别为行洪输沙子系统㊁生态环境子系统和社会经济子系统的权重,由于决策者对各子系统的重视程度不同,且不同水沙条件下各子系统对最终优化调度目标的影响不同,子系统的权重配比需根据决策者偏好和水沙条件确定㊂将计算得出的D 值大小划分为10个等级区间,作为衡量黄河流域系统耦合协调度等级的依据,如表1所示㊂表1㊀耦合协调度等级Table 1Coupling coordination degree协调度[0,0.1](0.1,0.2](0.2,0.3](0.3,0.4](0.4,0.5]协调度(0.5,0.6](0.6,0.7](0.7,0.8](0.8,0.9](0.9,1.0]协调等级勉强协调初级协调中级协调良好协调优质协调㊀㊀行洪输沙子系统㊁生态环境子系统和社会经济子系统的发展指数表示为U m =ð3n =1βmn F mn ㊀㊀㊀m =1,2,3(6)式中:U m 表示第m 个子系统的发展指数;F mn 表示第m 个子系统的第n 个指标值;βmn 表示第m 个子系统的第n 个指标的权重㊂不同水沙条件影响各子系统发展水平,对于U m 存在某一阈值θm ,当U m ȡθm 时,该子系统能可持续发展;在极端水文条件下,可能导致U m <θm ,说明该子系统基本功能丧失㊂1.4㊀子系统内部约束条件如图1所示,黄河水沙调控多目标协同模型的约束条件包括行洪输沙㊁生态环境和社会经济3个子系统的一级和二级约束条件㊂其中,一级约束条件是指在极端水沙条件下,为维持三大子系统基本功能必须满足的约束条件;二级约束条件是指在非极端水沙条件下,为使三大子系统发挥更大效益需满足的约束条件㊂行洪输沙子系统中,极端水沙条件下水库群下泄流量过程应小于堤防设防标准,否则将造成溃堤,出库沙量应小于水库排沙能力,为该子系统一级约束;二级约束是一般水沙条件下,水库下泄流量应小于河道行洪能力,塑造协调的水沙过程,使水库和河道处于冲淤平衡状态㊂生态环境子系统中,在枯水情景下,为保障河道内鱼类等生物的产卵繁殖,并维持河道外生态环境,设置最小生态流量和最小生态脉冲次数约束为一级约束;在平水或丰水条件下,为保障河道内外生态环境良性维持和改善,设置适宜生态流量和适宜生态脉冲次数为二级约束㊂社会经济子系统中,在枯水情景下,应满足流域内生活㊁生产㊁灌溉最小引水需求,为一级约束条件;在平水或丰水条件下,应使河段引水量尽量满足流域内生活㊁生产㊁灌溉适宜用水需求,为712㊀水科学进展第34卷㊀二级约束条件㊂此外,模型约束条件包括水量平衡约束㊁上下限水位约束㊁泄流能力约束㊁期末水位约束㊁出力约束等㊂上述黄河水沙调控多目标协同总体架构中目标函数和约束条件时空尺度具有差异,实际调度过程中可根据不同水沙情景下及不同水库组合情况下调度的侧重点,有针对性地选择目标函数及约束条件㊂2㊀应用实例2.1㊀水库概况与数据来源三门峡水利枢纽是新中国成立后黄河干流上修建的第一座大型水利工程,位于黄河中游河段的下部,控制流域面积为68.8万km2,占黄河流域面积的91.5%,控制黄河水量的89%㊁沙量的98%㊂三门峡水库设计最高水位为338.65m,设计总库容为162亿m3,防洪运用水位为333.65m,汛限水位为305.00m(7月1日至10月31日)㊂枢纽电站共安装7台发电机组,总装机容量为45万kW㊂小浪底水利枢纽是黄河干流在三门峡以下唯一具有较大库容的控制性工程㊂控制黄河流域91%的水量和近100%的沙量㊂小浪底水库设计总库容为126.5亿m3,长期有效库容为51.00亿m3,设计正常蓄水位为275.00m,设计洪水位为274.00m,前汛期(7月1日至8月31日)汛限水位为235.00m,后汛期(9月1日至10月31日)汛限水位为248.00m㊂电站总装机容量为180万kW,下游河段最小生态流量为200m3/s㊂三门峡㊁小浪底水库地理位置如图2所示㊂图2㊀三门峡和小浪底水库地理位置Fig.2Location of the Sanmenxia Reservoir and Xiaolangdi Reservoir选择丰水(2018年)㊁平水(2012年)㊁枯水(2010年)3种年型,以年为调度期,月为时段长进行三门峡与小浪底水库水沙调控,所需水沙数据均来源于水文年鉴㊂通过近百年潼关站水沙数据频率分析,丰水㊁平水㊁枯水3种典型年来水频率分别为30%㊁50%㊁75%,来沙频率分别为85%㊁96%㊁95%㊂为降低问题复杂性,行洪输沙子系统汛期满足汛限水位约束,以实现水库排沙效益最大为目标;生态环境子系统以生态缺水率最小为目标;社会经济子系统满足需水约束,以发电量最大为目标㊂水库排沙效益最大目标中,三门峡㊁小浪底出库沙量采用经验公式计算得到[23-24]㊂由于三门峡水库下游即小浪底水库库区,无河道生态流量需求,仅小浪底水库考虑生态目标,以花园口站1950 1959年(三门峡建库前)平均流量为基准,基于Tennant法[25]计算河道适宜生态流量,分别为4 6月967m3/s,7 10月2770m3/s,11 3月825m3/s㊂㊀第5期李洁玉,等:黄河水沙调控多目标协同模型构建及应用713㊀2.2㊀水沙调控多目标优化结果采用NSGA-Ⅱ算法对丰水㊁平水㊁枯水各典型年三门峡-小浪底联合水沙调控进行多目标优化,随机生成500个种群,迭代2000次,Pareto前沿如图3所示,平水年Pareto前沿在3个平面上的投影如图4所示,可见丰水㊁平水㊁枯水各典型年Pareto前沿呈现相似的分布㊂基于Spearman方法,计算各典型年3个目标两两之间的相关系数,如表2所示㊂本文所选的3个目标,排沙量和发电量目标值越大越优,生态缺水率目标值越小越优㊂因此,排沙 生态相关系数为负,说明两者有协同关系;排沙 发电相关系数为负,说明两者有竞争关系;生态 发电相关系数为正,说明两者有竞争关系㊂图3㊀三门峡-小浪底水库联合水沙调控多目标优化结果Fig.3Multi-objective optimization results of Sanmenxia-Xiaolangdi reservoirs joint water and sediment regulation图4㊀平水年多目标优化结果投影Fig.4Projection of multi-objective optimization results of the normal-flow year表2㊀不同典型年目标间相关系数Table2Correlation coefficient between the objectives典型年排沙 生态排沙 发电生态 发电丰水年(2018年)-0.149-0.9540.424平水年(2012年)-0.212-0.9680.420枯水年(2010年)-0.133-0.9470.4092.3㊀耦合协调度计算根据多目标优化Pareto方案集,基于耦合协调度模型,进行多目标决策㊂首先,对方案集进行量纲一化714㊀水科学进展第34卷㊀处理,各子系统发展指数U m (m =1,2,3)均为该子系统计算目标函数值;其次,计算流域系统的耦合度及协调度,其中,协调度中各子系统权重均取1/3;最后,计算丰水㊁平水㊁枯水各典型年各方案耦合协调度,耦合协调度等级分布如图5所示㊂本文选取耦合协调度最高的方案为水沙调控多目标协同模型的最优方案,丰水㊁平水㊁枯水各典型年最大耦合协调度分别为0.91㊁0.90和0.90,最优方案如图3㊁图4中蓝点标示㊂图5㊀Pareto 方案集耦合协调度等级分布Fig.5Distribution of coupling coordination degrees of Pareto scheme set 2.4㊀最优调度方案丰水㊁平水㊁枯水各典型年实际与优化调度方案目标函数值如表3所示(向上箭头表示比实际效益高,向下箭头表示比实际效益低)㊂表3㊀实际与优化调度方案目标函数值Table 3Actual and optimized scheduling plan objective function values调度方案年型排沙量/亿t 三门峡小浪底合计小浪底生态缺水率发电量/(亿kW㊃h)三门峡小浪底合计实际调度方案最优方案丰水年1.16-0.490.672.0118.5887.74106.32平水年1.27-1.99-0.722.4317.1490.02107.16枯水年1.24-2.42-1.19 5.2414.9651.7766.73丰水年1.94ʏ-1.83ˌ-0.11ˌ2.27ˌ24.81ʏ99.62ʏ124.43ʏ平水年1.06ˌ-2.42ˌ-1.36ˌ 2.62ˌ23.15ʏ91.09ʏ114.24ʏ枯水年0.93ˌ-2.83ˌ-1.90ˌ 4.98ʏ22.00ʏ63.49ʏ85.49ʏ㊀㊀丰水㊁平水㊁枯水各典型年最优方案调度过程如图6所示㊂由图6可见,优化结果三门峡水库排沙集中在7 10月,小浪底水库排沙集中在7 9月,非汛期几乎不排沙,符合实际调度情况,且来水越枯小浪底水库淤积越严重㊂三门峡水库出库流量和入库流量相似,调节能力低,丰水年7 10月均有弃水,平水年8 9月有弃水,枯水年全年无弃水㊂小浪底水库丰水年和平水年7 8月有弃水,枯水年7月有弃水㊂3㊀讨㊀㊀论3.1㊀目标间竞争关系分析由表2㊁图3和图4可见,三门峡-小浪底联合水沙调控排沙 生态相关系数为负且绝对值较小,投影分㊀第5期李洁玉,等:黄河水沙调控多目标协同模型构建及应用715㊀图6㊀最优方案调度过程Fig.6Scheduling process of the optimal schemes布散乱,说明排沙和生态目标之间呈现微弱的协同性;由于水库排沙水量越多,发电水量越少,排沙 发电相关系数为负且绝对值接近1,排沙和发电目标间呈现较强的竞争性;生态 发电相关系数为正但数值较小,投影较为散乱,说明生态和发电目标之间呈现较弱的竞争性㊂3种典型年均呈现出排沙和发电目标强竞争㊁生态和发电目标弱竞争㊁排沙和生态目标微弱协同的关系;3种典型年两两目标之间的相关系数相差较小,说明来水来沙条件对各目标间关系影响较小㊂3.2㊀Pareto方案集耦合协调度分析如图5所示,丰水㊁平水㊁枯水3种典型年Pareto方案集中协调(0.5<Dɤ1.0)的方案数量分别占84%㊁80.2%和76.8%,说明随来水量减少,3个目标间耦合协调概率降低㊂3种典型年初级协调(0.6< Dɤ0.7)㊁中级协调(0.7<Dɤ0.8)及良好协调(0.8<Dɤ0.9)的方案数量相对最多,优质协调(0.9<Dɤ1.0)方案数量少,但3种年型最优方案均能达到优质协调㊂部分方案不协调是由于某1个子系统或某2个子系统的效益较高,而牺牲了其他子系统的效益;其中,枯水年极度失衡等级所占比例明显高于丰水年和平水年,是由于枯水年更多方案牺牲了排沙效益,导致三者之间关系失衡㊂从流域管理者的角度,为协调各部门716㊀水科学进展第34卷㊀间的利益冲突,使流域系统协调发展,应该摒弃耦合协调度低的方案㊂3.3㊀最优方案分析表3结合图4可见,系统整体耦合协调度最高的方案,三大子系统权重系数相同时,倾向于发电量取较大值,生态缺水率取适中值,排沙量取较小值,说明增加社会经济效益有利于提升系统耦合协调度㊂若决策者更注重行洪输沙子系统效益或生态环境效益,需增加该子系统权重系数㊂从整体上看,随来水量减少,排沙量减少(淤积量增大)㊁生态缺水率增大㊁发电量减少,说明来水量越小排沙㊁生态㊁发电效益越低㊂表3实际与最优调度方案对比可知,最优方案和实际调度结果相比,丰水㊁平水㊁枯水3种典型年排沙量分别减少了0.78亿㊁0.64亿和0.71亿t,是由于本文排沙采用经验公式计算,和实际有较大误差;丰水年和平水年生态缺水率较实际更大,说明生态效益更差,枯水年生态效益和实际相比更优;3种典型年发电量比实际发电量分别增加了18.11亿㊁7.08亿和18.76亿kW㊃h㊂丰水年和平水年系统整体耦合协调度最高的方案相较于实际调度倾向于提高发电效益,降低排沙和生态效益;枯水年倾向于提升发电和生态效益,降低排沙效益㊂4㊀结㊀㊀论本文以流域系统行洪输沙-生态环境-社会经济三大子系统服务功能协同发挥为目标,基于耦合协调度概念,提出了黄河水沙调控多目标协同总体架构㊂通过不同水沙情景及工程组合条件下目标函数与约束条件的灵活选择及权重系数的适应性调整,实现了流域系统整体耦合协调与可持续运行㊂以三门峡-小浪底水库群为例,开展了丰水㊁平水㊁枯水3种典型年水沙优化调控㊂结果表明,3种典型年排沙与发电目标间存在强竞争关系,生态与发电间存在弱竞争关系,排沙与生态间存在微弱的协同关系;系统整体耦合协调度最高的方案均能达到优质协调,其中,丰水年和平水年提升发电效益㊁降低排沙和生态效益,枯水年则提升发电和生态效益㊁降低排沙效益㊂模型应用结果启发流域管理者丰水㊁平水㊁枯水年均可适当增加发电流量,提升发电效益;枯水年可适当增加生态供水,以促进流域系统整体耦合协调发展㊂参考文献:[1]CASTELLETTI 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⼀、调⽔调沙试验缘由 黄河是世界上最复杂、最难治理的河流。

究其原因，主要问题在于黄河⽔少沙多、⽔沙异源、时空分布不均。

特别是进⼊90年代以来，社会经济的快速发展，对黄河⽔资源的需求⽇益增⼤，⽔少沙多的⽭盾更加突出。

在长期的治黄实践中，⼈们认识到，治理黄河必须采取综合措施。

黄河的问题归根结底就是泥沙问题。

黄河泥沙处理的基本思路可概括为“拦、排、放、调、挖”。

“拦”就是靠上中游⽔⼟保持和⼲⽀流⽔库拦减泥沙：“排”就是保证⼀定的输沙⽔量，利⽤现⾏河道排沙⼊海：“放”主要是在下游两岸处理和利⽤泥沙：“调”，即“调⽔调沙”，就是通过⼲流⾻⼲⽔库调节天然⽔沙过程，使不适应的天然⽔沙过程尽可能协调，以减少河道淤积或节省输沙⽔量：“挖”就是挖河淤背，加固黄河⼲堤，以逐步形成“相对地下河”。

在这5项措施中，“拦”是根本，“排”是基础，⽽“调”则是提⾼“排”沙效果的有效措施。

黄河调⽔调沙的基本设想就是：在充分考虑黄河下游河道输沙能⼒的前提下，利⽤⽔库（单库或⽔库群）的调节库容，对⽔沙进⾏有效的控制和调节，适时蓄存或泄放，调整天然⽔沙过程，使不适应的⽔沙过程尽可能协调，以便于输送泥沙，从⽽减轻下游河道淤积，甚⾄达到不淤积或冲刷的效果。

按这⼀设想在黄河⼲流上修建的⼤型⾻⼲⽔库，不仅要调节径流，还要调节泥沙，使⽔沙关系协调，以达到更好的排沙减淤效果。

上世纪60年代曾利⽤三门峡⽔库进⾏了两次⼈造洪峰实践。

1963年12⽉2⽇～15⽇，三门峡⽔库进⾏了第⼀次⼈造洪峰试验，历时约15天，造峰期间花园⼝断⾯平均流量1658m3/s，平均含沙量6.8kg/m3，⽇均流量2920m3/s，流量⼤于2000 m3/s有3天；艾⼭断⾯平均流量1613m3/s，⽇均流量3250m3/s，流量⼤于2000m3/s有4天。

造峰期间三门峡⾄利津河段累计冲刷0.143亿t，冲刷发展⾄艾⼭断⾯附近，艾⼭以下淤积0.023亿t. 1964年3⽉29⽇～4⽉2⽇，三门峡⽔库进⾏了第⼆次⼈造洪峰试验，历时5天，造峰期间断⾯花园⼝平均流量2268m3/s，平均含沙量10kg/m3，⽇均流量3160 m3/s，流量⼤于2000 m3/s有2天；艾⼭断⾯平均流量2246m3/s，⽇均流量3040m3/s，流量⼤于2000m3/s有3天。

黄河中游河龙区间水沙变化研究综述1、引言黄河中游河口镇至龙门区间（简称河龙区间），是黄河泥沙的主要来源区，水土流失严重。

河龙区间流域面积在1000km2以上的较大支流共有21条，面积11.3×104km2，占黄河流域面积的15%，每年输入黄河的泥沙占三门峡以上总输沙量的90%以上。

解放以来，黄河中游开展了大规模的水土保持工作，河龙区间水沙来量自70年代以来开始减少，80年代大幅度减少。

与1950～1969年平均值相比，80年代河龙区间径流量减少了36.15×108m3，输沙量减少了6.2325×108t.但地处多沙粗沙区的主要支流表现则有很大不同。

分析黄河中游水沙变化原因，不仅对黄河治理具有重要意义，而且对多沙粗沙区水土流失的防治和生态环境的改善，指导这一地区的开发建设和人类活动也是极其重要的。

水土流失是全球性的问题，长期以来国内外研究者都致力于防治水土流失效果的研究，已经取得了许多重要成果。

近一、二十年来，黄河中游来水来沙发生了显著变化，这种变化是偶然性的还是趋势性的，引起了有关方面的极大关注。

因此，分析其原因，阐明其规律，预测今后发展趋势，已成为当前黄河治理和工农业生产所急需。

为此，从1988年至1995年，先后有诸多科研单位开展黄河中游河龙区间及多沙粗沙区水沙变化研究，有五大研究成果问世。

分析这些研究成果的长处与不足，对今后的黄河中游水沙变化深化研究具有重要的指导意义。

2、河龙区间水沙变化研究现状1988～1995年，黄河中游河龙区间水土保持措施减水减沙效益研究的五大成果是：（1）由徐乾清、顾文书主持的水利部第一期黄河水沙变化研究基金课题“黄河水沙变化及其影响”研究（简称“水沙基金”）；自1988年开始，1992年结束。

1993年至1995年由黄河水沙变化研究基金会出版《黄河水沙变化研究论文集》共五卷。

[1]（2）由于一鸣主持的黄河流域第一期水保科研基金第四攻关课题“黄河中游多沙粗沙区水利水保措施减水减沙效益及水沙变化趋势研究”（简称“水保基金”）；自1988年开始，1992年底结束。

(完整版)黄河的治理目录•黄河基本情况介绍•黄河治理历程与成就回顾•上游地区水土保持与生态修复措施•中游地区河道整治与水沙调控技术应用•下游地区防洪减灾与水资源安全保障体系建设•跨区域协调机制构建与政策支持体系完善•未来展望与可持续发展路径选择黄河基本情况介绍01黄河位于中国北方地区，流经多个省份和自治区。

黄河流域范围广泛，包括黄土高原、华北平原等重要地理单元。

黄河是中国第二长河，对于中国的经济和社会发展具有重要意义。

黄河地理位置及流域范围黄河水资源总量相对有限，且时空分布不均。

黄河水资源的开发利用程度较高，但利用效率有待提高。

黄河水质状况总体较差，受到污染和生态破坏的威胁。

黄河水资源现状及特点水土流失严重河流断流频发水污染加剧生态系统退化黄河生态环境问题与挑战01020304黄河上游地区水土流失问题突出，导致河道淤积和生态环境恶化。

由于水资源过度开发和不合理利用，黄河断流现象时有发生。

工业废水、农业面源污染等导致黄河水质不断恶化。

黄河生态系统受到破坏，生物多样性减少，生态服务功能下降。

黄河治理历程与成就回顾02古代黄河治理思想与实践古代黄河治理思想强调顺应自然、因势利导，重视堤防建设和水患预防。

古代黄河治理实践历代政府均重视黄河治理，投入大量人力物力进行堤防修筑、河道疏浚等工作，如汉武帝时期的瓠子堵口、明代的潘季驯治河等。

近现代黄河治理策略及效果评估近现代黄河治理策略从单纯的工程治理向综合治理转变，注重水土保持、水资源利用和生态环境保护。

效果评估近现代黄河治理取得了显著成效，如减少了洪水灾害的发生、提高了水资源利用效率、改善了生态环境等。

但仍存在一些问题和挑战，如水土流失严重、水污染加剧等。

当代黄河保护与发展战略部署黄河保护战略坚持生态优先、绿色发展，加强水土保持和生态环境治理，推进水资源节约集约利用，构建黄河生态安全屏障。

黄河发展战略依托黄河流域丰富的自然资源和文化底蕴，推进沿黄城市群建设、产业转型升级和乡村振兴，打造黄河流域高质量发展新引擎。