《华北水利水电大学学报(自然科学版)》2026年第3期已正式出刊。校外作者的纸质样刊已统一邮寄,请注意查收;校内作者及需要纸刊的读者,请前往以下地点领取!
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【目的】针对农业圩垸区半淹没耕地与水体的后向散射特征相似导致SAR提取精度不足的问题,本研究融合土地利用先验知识,实现2024年团洲垸溃堤洪水的精准淹没监测与灾情分析。【方法】以2024年团洲垸溃堤事件为例,基于多时相Sentinel-1与高分三号SAR影像及灾前土地利用数据,构建融合土地利用先验知识的SAR影像分区自适应水体提取模型(SDWI-LU),采用差异化阈值优化策略提取水体,并对比多方法水体提取精度验证其有效性;结合时序影像与水文数据,系统分析洪水的时空演化规律及受灾情况。【结果】(1)SDWI-LU分区自适应阈值法有效抑制了半淹没耕地的误判,F1均值达0.982,提取精度显著优于传统单一阈值等方法。(2)溃堤洪水演化呈现“渐进扩张—爆发扩散—滞后消退”三阶段特征,退水阶段淹没面积的消退速率(1.87 km2/d)远低于溃堤后爆发扩散阶段的日激增幅度(40.15 km2/d),亦明显缓于溃堤前水位持续抬升阶段的渐进扩张速率。(3)耕地与建设用地为主要受灾地类,约83%的耕地遭受10 d以上的持续淹没,农业受损严重。【结论】融合土地利用先验知识的分区自适应策略有效突破了复杂地表覆盖下SAR水体提取的精度瓶颈,客观揭示了突发溃堤洪水的时空演化规律。未来研究可进一步探索该方法的自动化运行,并结合轻量级深度学习模型,以提升农业圩垸区洪涝应急监测的智能化水平与决策效能。
【目的】探析兼顾预测精度与可解释性的堤防管涌灾害预测方法,破解传统识别方法精度与效率偏低、常规机器学习模型可解释性缺失的黑箱问题,为堤防管涌风险预警与防灾管控提供理论借鉴。【方法】依托长江阳新堤段管涌实测数据集,基于数据驱动的机器学习算法,构建堤防管涌多层次可解释预测模型。对比3种单一学习模型(反向传播神经网络、多层感知机、支持向量机)与4种集成学习模型(随机森林、梯度提升决策树、极限梯度提升树、CatBoost)的预测效果,筛选最优预测模型;结合极限梯度提升树(XGBoost)与Shapley加性解释开展多层次可解释性分析,识别管涌关键影响因子,揭示各因子对管涌灾害的作用机制。【结果】(1)集成学习模型的预测精度优于单一学习模型的,其中极限梯度提升树测试集的拟合优度(R2)为0.961 7,均方根误差(RMSE)为0.097 0,预测精度最高,且鲁棒性好;(2)弱透水层上覆土层厚度H、孔隙比e和水位高度差Δh为管涌灾害的主要影响因子;(3)依据个体条件期望曲线,管涌灾害的3个主要影响因子触发管涌的临界值分别为7.5 m、0.84、4.2 m。【结论】构建的数据驱动模型可以高精度预测堤防管涌,多层次可解释性分析明确了关键致灾因子及其触发管涌的临界值。该研究成果为堤防管涌灾害超前预警、风险研判提供理论支撑与科学依据。
【目的】挡水坝和闸门是水利枢纽的重要组成部分,现有水工建筑物常面临开裂、施工周期长以及阻碍鱼类洄游等问题。开展新型空间网格潜水门结构创建及受力性能研究,提出由空间钢网格与钢筋混凝土体组合而成,集成传统挡水坝与水闸功能,同时具备生态鱼道的可升降式新型潜水门结构体系。【方法】通过3D3S钢结构设计软件对潜水门进行三维建模,利用Fluent软件优化溢流曲线参数以提升结构的过流能力和溢流面压力分布特性,在有限元软件ANSYS中进行受力性能分析。【结果】(1)潜水门结构在正常使用状态下的最大位移为28.7 mm,最大应力为267 MPa;(2)湿模态自振频率为3.65 Hz,结构抗震性能良好;在升降过程中,结构位移和应力在规范允许的范围内有所增大。【结论】与传统挡水坝和闸门相比,提出的新型空间网格潜水门结构不仅受力性能良好,而且施工周期短、综合成本低,还可兼作生态鱼道,有助于减轻水利工程对河流生态系统的影响,展现出较高的工程应用价值和环境友好性。
【目的】揭示软弱地基条件下空腹混凝土坝的动力响应规律与关键控制参数的影响机理,为同类坝体抗震设计提供借鉴。【方法】基于振动台试验结果,采用PLAXIS有限元软件,构建反映孔压增长特征的数值模型,并验证模型的准确性与可靠性;将坝体等比例放大至12 m坝高,对比分析软弱坝基、坚硬坝基条件下坝体的地震动力响应;以坝体水平位移峰值时的坝基条件为基准,定量研究坝后堆石尺寸、桩横向间距及坝基加固深度的影响情况。【结果】(1)与坚硬坝基条件相比,在软弱坝基条件下,空腹混凝土坝呈现整体滑移变形特征,坝体水平位移响应最显著,坝体最大动位移为31.1 cm,残余水平位移为14.8 cm;(2)在软弱坝基条件下,基于不同的加固措施,坝后堆石对坝体水平位移的抑制效果最明显,坝基加固次之,缩小桩横向间距的抑制效果最不显著;(3)综合防渗墙与桩结构受力响应情况,坝基加固为最优方案,加固深度需穿透土层分界面。【结论】明确了不同坝基条件及关键参数对空腹混凝土坝动力响应的作用机制,为软弱地基空腹混凝土坝的抗震设计、坝基加固提供参考。
【目的】揭示降雨空间不均匀性与管道淤积的耦合作用对城市内涝的影响机制,为城市排水系统优化设计及内涝风险精准防控提供科学依据。【方法】以郑州市中心城区某片区为研究对象,构建反映实际降雨特征的空间不均匀性降雨模型,利用InfoWorks ICM软件模拟不同暴雨中心位置、不均匀系数及管道淤积程度下的城市内涝响应过程。【结果】(1)不同暴雨中心的内涝程度存在差异,内涝严重程度排序为D(红专路卫生路)>A(金水路未来路)>B(文化路东风路)>C(文化北路连霍高速)。该差异主要受各暴雨中心周边的管网排水能力、下垫面类型以及地形条件的影响。(2)随着降雨不均匀系数增大,降雨强度在暴雨中心更加集中,积水深度与积水面积显著增加,内涝空间分布呈现向中心聚拢的特征。(3)在不利降雨情景下,管道淤积程度对内涝风险存在明显阈值效应。当淤积系数超过0.3时,严重淤积管道(Ⅲ级)占比急剧上升,积水面积大幅增加。【结论】降雨空间不均匀性显著增加了局部区域的涝灾风险,管道淤积达到一定程度后会引发排水系统的连锁失效,二者的耦合作用进一步加剧了城市内涝程度。建议在城市排水系统规划与改造中,重点关注暴雨中心易发区的管网提标与清淤维护,以提升系统整体韧性。
【目的】探讨变化环境下月尺度径流预测精度和效率提升的实现路径,为流域防洪抗旱和水资源高效配置管理提供理论指导。【方法】基于分解-聚合-高频合并模态二次分解-预测的思路,结合改进的自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、变分模态分解(VMD)和长短期记忆神经网络(LSTM),提出高频合并模态二次分解径流预测模型,对黄河流域唐乃亥水文站1960—2019年的月径流序列进行实例研究。【结果】(1)高频合并模态二次分解模型对月径流序列的预测精度较LSTM模型和ICEEMDAN-LSTM模型的更优,且在测试期尤为明显。(2)高频合并模态二次分解模型的RMSE较LSTM模型和ICEEMDAN-LSTM模型的分别降低了43.61%和32.90%,对应的NSE分别提升了18.45%和9.78%。(3)与ICEEMDAN-VMD-LSTM模型相比,高频合并模态二次分解模型对月径流序列的预测效率提高了31.12%。【结论】高频合并模态二次分解径流预测模型的有效性和实用性显著,可为变化环境下黄河流域水资源管理提供实践指导。
【目的】揭示湿润区植被生态与水文过程的相互作用机制,弥补传统概念性水文模型忽略植被动态反馈的不足,为湿润区生态水文过程模拟提供理论依据和实践参考。【方法】基于HYMOD概念性水文模型和BGM植被模型,构建植被-水文过程耦合模型HYMOD-BGM(HBM)。以澳大利亚两个湿润区域为研究对象,选取径流和叶面积指数为目标变量,分别采用单目标与多目标优化算法对模型进行率定与验证,系统分析不同优化方案下模型对径流和叶面积指数的模拟效果。【结果】(1)仅考虑水文单目标时,HBM对径流的模拟效果与HYMOD的相当,但难以重现叶面积指数变化,克林效率系数(KGE)低于0.15。(2)仅考虑植被单目标时,HBM能够较好地模拟叶面积指数动态,但对径流的模拟精度不足(KGE低于0.40),无法满足水文模拟需求。(3)同时考虑水文和植被多目标时,HBM对径流的模拟效果良好(KGE≥0.75),并能够兼顾叶面积指数的变化(KGE≥0.35),体现了多目标优化在植被-水文耦合模拟中的优势。【结论】单目标优化难以同时表征水文与植被过程,而多目标优化可以有效协调两者之间的权衡关系,提升耦合模型的综合模拟能力。未来应进一步引入物理约束与空间异质性表征,量化不确定性影响,以提高模型可靠性并拓展其应用范围。
【目的】构建绿色屋顶概率解析模型,量化其径流削减、灌溉需水等水文性能指标,为海绵城市建设中绿色屋顶的效能评估与优化设计提供理论依据与快速分析工具。【方法】以济南市为研究对象,构建绿色屋顶概率解析模型,通过SWMM连续模拟结果对比验证模型可靠性,系统分析不同生长基质层厚度、土壤类型及储水层设置等工况下的水文性能与特征指标。【结果】(1)当生长基质层厚度从50 mm增至150 mm时,壤土和砂土条件下的径流削减率分别提高24%和12%;(2)在100 mm砂土生长基质层上增设10 mm储水层可显著降低年灌溉需水量;(3)以壤土替代砂土作为生长基质,绿色屋顶径流重现期明显延长;(4)构建的绿色屋顶概率解析模型具有使用便捷、计算高效的特点,能够支持绿色屋顶水文性能的快速评估。【结论】绿色屋顶概率解析模型可有效量化水文性能,生长基质层厚度、土壤类型及储水层是影响径流调控与节水效果的关键因素。该模型可为绿色屋顶规划、设计与管理提供技术支撑,建议在今后海绵城市建设中推广应用,并结合实际工程进行参数与效能优化。