夏季典型风场下引江济太工程对贡湖湾水动力特征的影响_王文康.pdf

第 卷第期 年月水电能源科学 ：夏季典型风场下引江济太工程对贡湖湾水动力特征的影响王文康，徐世凯，赵金箫，丁文浩，王勇，（南京水利科学研究院，江苏 南京 ；水利部太湖流域水治理重点实验室，江苏 无锡 ）摘要：为探究引江济太工程对贡湖湾水动力特征的影响规律，以贡湖湾为例，基于太湖风生流物理模型分析了夏季典型风场下不同风速和望虞河引水流量作用时对贡湖湾的水动力特征影响范围和湾内垂向流速、平面环流分布的影响规律。结果表明，望虞河引水流量的变化对贡湖湾水动力特征的影响范围主要在近区和中区，对大太湖影响较小；引江济太工程的实施能显著改变近区和中区内望虞河出口轴线上的垂向流速分布特征，但对交界断面处垂向流速分布特征无影响；贡湖湾内平面环流特征受风速和引水流量的共同影响，风速和引水流量的变化对平面环流的面积、位置和形状影响显著。研究结果可为评价引江济太工程对贡湖湾水环境的影响提供水动力方面的理论支撑。关键词：引江济太工程；贡湖湾；风生流；水动力；物理模型中图分类号：；文献标志码：文章编号：（）收稿日期：，修回日期：基金 项 目：中 央 级 公 益 性 科 研 院 所 基 本 科 研 业 务 费 专 项 资 金 项 目（，）；江苏省水利科技项目（）作者简介：王文康（），男，硕士研究生，研究方向为水力学及河流动力学，：通讯作者：徐世凯（），男，博士、教授级高级工程师，研究方向为环境水力学，：1引言引江济太工程的实施有效增加了枯水期进入太湖及河网的优质水资源量，为太湖水源地及太浦河正常供水创造了条件，满足了航运等用水需求，保障了秋冬季节供水安全。贡湖湾是引江济太工程的主要受水区，水动力特征受引江济太工程影响最大。水动力作用是研究湖体底泥再悬浮、藻华生长和物质输移扩散的重要因子，目前，关于调水引流和湖泊水动力作用的研究众多，王震基于 模型模拟引江济太背景下贡湖湾的水动力特征，揭示了贡湖湾的水动力特征随着流量、风速、风向等因子的改变有不同响应；吕永政等在研究风生流对贡湖湾水环境影响过程中指出湖流结构受风生流影响明显；等通过建立 环境动力学模型，引入水龄概念研究引江济太工程对湖泊中溶解物质迁移的影响，得出引江济太最经济流量为 。鉴此，本文基于太湖风生流物理模型研究了夏季典型风场下不同风速和望虞河引水流量条件对贡湖湾水动力特征的影响范围，以及对垂向流速和平面环流的影响规律，以期更好地解释引江济太工程实施对贡湖湾水动力特征的影响机理。2研究方法2.1太湖风生流物理模型太湖风生流物理模型平面尺寸为 ，水平比尺为:，垂直比尺为:，模型遵循重力相似准则，流量比尺、流速比尺、时间比尺、糙率比尺、风速比尺分别为 、。模型模拟范围包括太湖湖区、条主要出入湖河流河口及 座岛屿，模型采用接力式风生系统模拟自然风场，共布置 个送风断面，相邻断面间距为，送风断面覆盖整个模型湖区，见图。该风生系统各断面间风场连续性强，可模拟东南和西北两个方向均匀风场。2.2太湖风生流物理模型验证2.2.1验证点位为验证太湖模型与原型水动力条件相似，在原型与模型上选取相对应的点位，测量在相同工况作用下风场、流场的相似性，试验共选取个测图风生系统示意图 量点位，见图。2.2.2测量方法（）风 场 观 测。原 型 风 场 观 测 仪 器 使 用 便携式气象站，风速量程为，测量精度为，仪器输出的风场数据为 内的平均风场结果。气象站架设于水面以上。后续分析使用的风速均为转化至水面 处的标准风速，转化方法为：（）（）（）式中，为仪器实际观测的风速；为水体表面粗糙度，取 ；为仪器架设高度，取。模型风场观测采用 热线式风速仪，风速量程为，在 ，一个标准大气压下测量精度为，仪器输出结果为 内平均风速。（）流场观测。原型流场观测采用声学多普勒流速剖面仪（），仪器测量精度为，测量盲区为 ，测量间距为 ，采样频率为 次。模型流速测量采用声学多普勒点式流速仪（），量程选择，测量精度为，测量频率为 次。2.2.3验证结果（）风场验证。原型观测时间为 年月日 月 日，共，寻找原型中持续时间较长（至少），风向较为稳定的东南风场，得到有的风场符合验证要求，其风速与风向统计结果见表。这的日平均风向均接近东南风风向 ，最大偏差仅，可认为与模型风向一致。表稳定东南风风场日平均值 日期日平均风速（）日平均风向（）（）流场验证。测量风速、下模型与原型中个对应点位处垂向流速，得到原型观测的垂向流速验证数据点组，、点各组。结果表明，不同工况下模型与原型垂向流速相关性系数均大于 ，说明模型与原型流速观测结果吻合程度较高。2.3试验方案以太湖风生流物理模型中贡湖湾为例，模拟、恒定东南风向，望虞河引水流量为、时引江济太水流对贡湖湾水动力特征的影响范围和贡湖湾内流速垂向分布特征、平面环流分布特征。试验共设置了个工况，见表，每个工况测点布置见图。试验采用电磁流量计和闸阀控制望虞河引水流量。采用声学多普勒点式流速仪（）测量流速，量程选择，垂向流速测点布置见图。表引江济太工程试验方案设计 工况风速（）望虞河引水流量（）工况风速（）望虞河引水流量（）图流速测点布置及分区 3结果与分析水电能源科学 年第 卷第期王文康等：夏季典型风场下引江济太工程对贡湖湾水动力特征的影响图 垂向流速测量图 3.1引江济太水流对贡湖湾水动力影响范围根据距望虞河口门的距离，将贡湖湾划分为近区、中区和交界断面个分区，近区为贡湖湾内距望虞河口（为望虞河出口直径）的区域，中区为 区域，交界断面区域为 至贡湖湾与大太湖交界处，见图。通过各分区空间平均流速分析引江济太工程在贡湖湾内的影响范围，表为不同工况下各分区的平均流速。由表可知，不同风速下引江济太工程实施期间贡湖湾近区和中区平均流速随望虞河引水流量的增大有不同程度提升，且对近区影响程度大于对中区影响程度，相同风速条件下交界断面处水体平均流速在不同引水流量下变化幅度极小，可忽略不计。在风速条件下望虞河以、引水时近区内平均流速较无引水时分别提升、，中区内平均流速较无引水时分别提升、；在风速条件下望虞河以、引水时近区内平均流速较无引水时分别提升、，中区内平均流速较无引水时分别提升、；在风速条件下望虞河以、引水时近区内平均流速较无引水时分别提升、，中区内平均流速较无引水时分别提升、。由此可见，望虞河入湖水流对贡湖湾内水动力条件影响范围有限，仅能到达贡湖湾中部区域，对大太湖水体水动力条件几乎无影响。表不同工况下各分区水体平均流速 风速（）引水流量（）各分区平均流速（）近区中区交界断面 3.2引江济太工程对贡湖湾垂向流速分布特征的影响太湖为浅水型湖泊，其水体流动主要由风驱动，具有典型的风生流特征。选取贡湖湾内、共个测点，对风速下引江济太工程实施期间，贡湖湾内个测点垂向流速分布特征展开分析，各点位不同工况下垂向流速变化特征、风场方向和望虞河出口方向见图，选定湖床底部为方向坐标零点。图不同引水流量下垂向流速分布 图（）为望虞河出口处测点在不同工况作用下垂向流速变化情况，其水流特征主要受望虞河引水流量的影响，在望虞河无引水条件下测点位垂向上为流态均匀的贴岸流，流向与风向夹角约为 ，平均流速为 ；望虞河引水流量为、时，该点位水流流态基本为沿望 虞 河 方 向 的 射 流，其 平 均 流 速 分 别 为 、，水体流态受望虞河引水流量影响显著；测点位受到引江济太水流和风生流环流共同作用，其垂向流速分布特征受引水流量和风速的变化而改变，规律性不显著，见图（）。测点位于交界断面区内，其水体流动几乎不受引江济太水流的影响，垂向流速分布具有典型的风生流特征，即表层水体受风应力作用流向与风向基本一致，底层水体流向与风向相反，中间为过渡层，见图（）。3.3引江济太工程对贡湖湾平面环流特征的影响贡湖湾也是受蓝藻威胁的湖区之一，平面环流特征对藻华及污染物的输移扩散影响显著。在恒定东南风场作用下，风速和引水流量的变化对贡湖湾内平面环流的位置、形状和大小影响显著。仅在风速变化条件下，贡湖湾中部形成近似椭圆形的逆时针环流，但不同风速作用时，环流的面积略有不同。在引江济太期间随着望虞河水流的注入，贡湖湾内环流特征发生变化：贡湖湾湾内中部逆时针环流消失，东北部形成了不规则顺时针环流，但随着引水流量的改变，环流结构形态变化不图不同工况下贡湖湾环流分布 大，见图（）、（）、（）、（）。在相同引水流量、不同风速条件作用下，风速的改变对环流面积的影响较大，对环流位置影响不明显，见图（）、（）、（）、（）。根据图中平面环流位置可以看出在恒定东南风风速条件下，引江济太水流在贡湖湾内影响范围可达到距望虞河口约 的测点附近；在恒定东南风条件作用下约为距望虞河口左右的测点附近。在贡湖湾与大太湖交界断面处，无论望虞河是否存在引水，贡湖湾出口断面附近的水流结构基本一致：北岸附近水流由贡湖湾流入大太湖，南岸附近形成由大太湖流入贡湖湾内的水流。4结论 引江济太工程的实施对贡湖湾内水动力特征有一定程度影响，但其影响范围主要是贡湖湾内距望虞河口较近的近区、中区，对大太湖的水动力特征影响极小。贡湖湾内垂向流速分布特征受望虞河引水流量的改变而变化，贡湖湾内近区、中区流速垂向分布特征受望虞河引水的影响程度大，交界断面处无影响。贡湖湾内平面环流特征受风速和引水流量变化的共同影响，风速的改变影响平面环流的面积，在引江济太期间风速越大，平面环流的面积越小，流量的变化可改变平面环流的形状和位置，随着望虞河引水的注入，贡湖湾内平面环流由中部近似椭圆形逆时针环流变为东北部不规则的顺时针环流。参考文献：，（）：，（）：杨倩倩，吴时强，戴江玉，等夏季短期调水对太湖贡湖湾湖区水质及藻类的影响 湖泊科学，（）：王震引江济太背景下贡湖水动力场的数值模拟研究无锡：江南大学，吕永政，李翠梅，肖昭文风生流对贡湖湾水环境的影响过程模拟研究水电能源科学，（）：，（）：（下转第 页）水电能源科学 年中的粗差和疑似粗差数据。4结论 针对大坝变形监测数据普遍存在粗差的问题，提出采用全卷积神经网络（）对大量人工标记数据样本进行表征学习的方法实现监测数据粗 差 识 别 的 智 能 模 拟，在 此 基 础 上，利 用 和 框架构建了变形监测数据粗差识别的 网络模型，并以人工标注数据集进行模型训练，模型准确率和召回率达到 左右。利用训练好的模型并通过“投票法”开展某大坝变形监测数据粗差识别。结果表明，经训练的 模型能较准确地识别变形监测数据中的粗差数据。参考文献：吴中如中国大坝的安全和管理中国工程科学，（）：李啸啸，蒋敏，吴震宇，等大坝安全监测数据粗差识别方法的比较与改进中国农村水利水电，（）：，吴中如水工建筑物安全监控理论及其应用北京：高等教育出版社，刘千驹，陈代明，陈少勇，等小波理论在大坝安全监测数据粗差探测中的应用西北水电，（增刊）：吴雄伟，程伟平基于奇异值分解算法的大坝监测数据回归模型水电自动化与大坝监测，（）：，：王丽蓉，郑东健基于卷积神经网络的大坝安全监测数据 异 常 识 别 长 江 科 学 院 院 报，（）：，：，：，（，；，；，）：（），：；（上接第 页），（，；，）：，；，；，：；水电能源科学 年