三峡水库运用后荆南三口分流演变规律及驱动因子

赵 伟，毛继新，关见朝，王大宇

(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)

1 研究背景

三峡水库运用以来，长江中下游的水文情势发生了显著变化，引起了荆江与洞庭湖江湖关系的调整。荆南三口是连接长江干流与洞庭湖的水沙输移通道，是洞庭湖区水量补给的重要来源，是江湖关系调整的重要纽带，江湖关系的调整事关所处地区的经济、工业及人民生活用水保障，事关长江中下游防洪安全及生态环境[1-3]。探究荆南三口分流变化规律对于研究江湖关系尤为重要，诸多学者对荆南三口分流分沙的变化及其影响因素进行了研究。已有研究表明，自1960年代至三峡水库蓄水运用前三口分流呈递减趋势是众多学者的普遍共识，荆江河道的冲淤变化、荆江裁弯、洞庭湖区的冲淤演变、三口口门附近的河势变化、人类活动等被认为是影响三口分流分沙的主要因素[4-5]。阎云杰等[6]探究了三峡水库蓄水运用前后三口口门水位变化与三口分流能力之间的驱动响应关系，结果表明：松滋口分流能力略有增加；太平口口门处，同流量下口门处平均水位降幅较大，分流比减小；藕池口的分流比变化取决于干支流的比降相对变化幅度。渠庚等[7]认为口门附近水位和高程是影响藕池口分流分沙最直接的因素。魏轩等[8]发现，随着三峡工程调蓄作用的日渐稳定，且上游来水偏少，三口各个口门的冲淤变化不大；荆南三口的分流比基本保持小幅度并大致同步下降的变化趋势。朱玲玲等[9]对三峡水库汛期削峰调度、枯水期补偿调度及汛后蓄水等运行方式下近60年三口分流变化的影响进行了探究，认为流量过程的重新分配是影响三口分流的重要因素，在2003—2014年水库调度使三口分流量年均减少约21亿m3。汪雁佳等[10]从江湖水量交换视角对三口河系水位变化规律进行探究，认为上游来水量减少及人类修建的水利工程是引起三口河系水位变化的主要驱动因素。在探究三口分流变化情况及其影响因素相关研究中，对于三峡水库运行后三口分流变化趋势的认识尚有争议，存在三口分流没有显著性变化[11]和三口分流持续减小[12]两个观点。

在研究方法上，研究者都倾向于采用M-K趋势检验法、回归分析等传统方法，均基于基础资料进行分析。随着科学技术的发展，人工神经网络在各行各业发展迅速，水利行业也不例外，刘媛媛等[13]将神经网络与水动力模型结合用于预测城市内涝风险研究，郭燕等[14]将神经网络用于鄱阳湖水位模拟与预测，王涛等[15]建立了以神经网络理论为基础的冰坝预报模型。李荣等[16]基于水量守恒和槽蓄方程建立了物理意义较为明确的洞庭湖区河网神经网络模型，并对1982年的流量过程进行了模拟，模拟结果与实测结果较为吻合。朱承山等[17]建立了基于神经网络的水资源预测模型，将其运用于欧阳海水库，模型输出的入库径流量过程与实际入库径流过程相吻合。自2015年Google集团推出Tensorflow机器学习系统以来，Tensorflow已经成为实现神经网络内置架构最为流行的机器学习框架之一，其模型为用户提供了更加简洁、训练效率更高的计算方法，且支持CPU和GPU大规模集群计算[18-19]。以Tensorflow架构的大规模深度学习模型应用广泛，其常应用于语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器人控制、信息提取、数据分析和预测等[20]。本文基于Tensorflow搭建了ANN模型，它不同于传统分析方法，不仅具有数学模型可复演不同地形条件下水沙过程演变的特点，而且不需要建立具体的水沙运动数学模型即可映射出上下游断面间水文要素之间的复杂非线性关系，降低了建立数学模型和参数率定的困难，也能在相对较短时间内获得可行且精度较高的结果。

在三峡水库及上游梯级水库相继运行后，来水水沙条件发生了新的变化。本文基于1991—2020年近30年的长系列实测资料探究新的水沙条件下荆南三口分流变化规律，系统分析荆南三口河系演变驱动因子对三口分流量(荆江来流量分入三口河道水量)的影响。首先对宜昌站流量过程进行还原，其后基于Tensorflow搭建的ANN模型定量分析2003—2020年时间段内三峡水库调蓄、地形变化(干支流不对等冲刷及工程影响)对三口分流的影响。该研究可为长江中、下游河湖水系连通及河湖规划、生态环境保护和水资源配置等提供依据，为长江大保护等国家战略提供技术支撑。

2 研究区域概况及研究方法

2.1 研究区域及数据来源自湖北省枝城市至湖南省岳阳市城陵矶的长江干流河段被称为荆江河段。荆江贯穿于江汉平原与洞庭湖平原之间，错综复杂的洞庭湖河网水系位于其南岸。长江干流来水沿程通过荆南三口河道与洞庭湖相连，洞庭湖承接湘、资、沅、澧四水来水，经洞庭湖调蓄后由城陵矶汇入长江，形成了错综复杂的江湖关系(图1)。荆南三口河道包括松滋河、虎渡河和藕池河，主要由新江口和沙道观(松滋口)、弥陀寺(太平口)、康家岗和管家铺(藕池口)5个水文站来控制，荆江干流通过枝城站来控制。在三峡水库及上游梯级水库群建成后新的水沙条件下，荆南三口分流量发生变化，其深刻影响了长江与洞庭湖的水文情势。

图1 三口水系位置示意

本文收集了1991—2020年新江口、沙道观、弥陀寺、康家岗、管家铺和宜昌站的日平均水位、流量、含沙量资料；1991—2020年寸滩站、武隆站逐日流量资料，枝城站的逐日流量、水位资料；1992—2020年枝城站的逐日含沙量资料；1991—2000年清江长阳站、2001—2020年高坝洲站的逐日流量资料，以上逐日资料均来自于相关年份的水文年鉴。荆南三口五站的多年平均年径流量及多年平均输沙量来自《中国泥沙公报》。

2.2 研究方法采用M-K检验法、年径流量-年输沙量双累积曲线法分析枝城站及荆南三口的年径流量、年输沙量的变化趋势及突变点，具体计算原理见文献[21-22]。

在定量分析三峡水库运行后地形变化及水库调蓄对三口分流的影响时，本文采用了基于Tensorflow搭建的ANN模型。在Tensorflow中，数据都以张量的形式存在，即可以表示为任意维度的数组，它的计算过程是通过数据流图来实现[18，23]。Tensorflow首先对神经网络的结构进行定义，然后将数据放入到结构中计算，计算的流程见图2。图中的节点表示数学操作，线条表示相互联系的多维数组。输入变量X与权重进行矩阵相乘，加上偏移量即可得到输出值，进而与实际Y值作差运算，计算每次训练的损耗，每次训练结束后都会将结果向前反馈以调节权重ω，直到不断迭代得到最小损耗的权重和偏移量。

图2 Tensorflow计算示意

2.2.1 数据集的构建及归一化处理 构建ANN模型首先对数据集进行选择和处理，数据集选择遵循范围广和具有代表性的原则。研究三峡水库调蓄对荆南三口分流影响时采用的数据集为2003—2020年枝城站及三口流量系列。探究三峡水库建库后地形变化对荆南三口分流量的影响时，模型构建选择的数据集为1999—2000年地形条件下的枝城站及荆南三口的流量过程，枝城站在2003—2020年内日均最大流量为56 900 m3/s，三峡建库前2001—2002年枝城日均最大流量不超过50 000 m3/s，1998年、1999年的日均最大流量均大于56 900 m3/s，但1998年汛期呈现高水位持续时间长、流量大的特点，建库后并未出现类似情形，综合考虑，选择1999—2000年流量系列作为训练集。针对选择的两个数据集，本模型均是各自随机选择数据集的70%用于模型训练，30%用于模型验证。

文中选择的两个数据集中流量和含沙量资料均不能近似为高斯分布，采用下面公式进行归一化：

(1)

式中：Xnorm为归一化后的数据；Xmax、Xmin分别为样本的最大值、最小值。

2.2.2 模型的构建 本文构建的ANN模型包括输入层、隐层、输出层三层，以枝城站作为上断面，即枝城站的流量Q、含沙量S为模型输入层，将荆南三口概化为下断面，荆南三口的流量(即为三口5个水文站流量之和)Q、含沙量S为输出层。隐层主要是用来将输入数据映射到输出空间，对于隐层节点数的确定目前尚无成熟的理论方法，常采用已有的经验公式来确定隐含层节点数，本模型采用了Hecht-Nielsen &Illingworth[24]公式：h=4N，N为输入层节点数，因此，隐含层节点数设置为8。本模型输入层与输出层之间的关系为：

(2)

式中：ωi为第i个神经元的连接权重；xi为输入的神经元；θ为阈值，初始值取0.1；n为输入神经元个数。

在神经网络中，输出层都是输入层的线性组合，为了加入非线性元素，常引入激活函数。ANN常见的激活函数有Sigmoid、tanh、ReLu等[25]，本模型在计算过程中采用了相对于Sigmoid和tanh有更快收敛速度且不会出现梯度消失问题的ReLu函数。

ANN模型的拟合精度通过损失函数来体现，拟合精度为1与损失函数值的差值，本模型在构建时采用的损失函数为均方误差(MSE)，函数表达式为：

(3)

式中：yi为三口分流量计算值；y为实际值；m为样本个数。

3 荆南三口实测分流分沙变化

从1950年代以来，荆江河段先后经历了下荆江裁弯、葛洲坝修建、三峡水库蓄水和长江上游梯级电站的修建与运行等，这些人类活动均会导致来水来沙量发生变化。以下主要分析1991—2020年段枝城站及荆南三口水沙变化情况。

年径流量-年输沙量双累积曲线可以反映河道中水沙变化趋势，图3为1992—2020年枝城站和1991—2020年荆南三口的年径流量-年输沙量双累积曲线，两条曲线均呈现上凸形态，枝城站平均含沙量由建库前0.86 kg/m3减小到建库后的0.09 kg/m3，减小幅度达到89.5%，荆南三口平均含沙量由约1.0 kg/m3减小到建库后的0.19 kg/m3。自三峡水库运行后，出库含沙量大幅降低，坝下游水沙处于严重不平衡状态，引起坝下游河道普遍冲刷，这在一定程度上对缓解三口河道的淤积起到积极作用。荆南三口双累积曲线变化趋势与枝城站双累积曲线变化趋势一致，突变点均在2003年，因此文中将2003年作为分界点，探究建库前(1991—2002年)、建库后(2003—2020年)荆南三口分流演变情况。

图3 枝城站、荆南三口年径流量-年输沙量双累积曲线

枝城站年径流量变化在近30年有增有减，建库前1991—2002年的多年平均径流量为4338亿m3，建库后2003—2020年多年平均径流量为4282亿m3，年径流量总体变化趋势平稳，未发生明显突变。荆南三口1956—2020年多年平均径流量为810.4亿m3，为枝城站年均径流量的18.59%。荆南三口分流量自1956年以来一直沿时程呈现减小趋势，其中，1991—2002年三口多年平均分流量为622.3亿m3，2003—2020年多年平均分流量为498亿m3，与1991—2002年相比，建库后三口分流量减幅约为20%，三口分流量明显减小。如图4(a)所示。

图4 1991—2020年枝城及荆南三口年径流量、年输沙量变化

三峡水库修建和运行后，三峡水库拦截大量泥沙，导致三峡坝下游输沙量锐减。枝城站1992—2002年多年平均输沙量约为3.7亿t，2003—2020年枝城输沙量大幅减少，多年平均输沙量仅为0.38亿t，仅为1992—2002年的约1/10。荆南三口在1991—2002年多年平均输沙量为6241.9万t，三峡建库后的2003—2020年减为943.3万t，减幅高达85%。如图4(b)所示。

自三峡水库蓄水运用以来，荆南三口分流能力较蓄水前明显降低，这与卢金友等[26]的认识相一致。而究竟是哪些驱动因子导致这一演变结果，各驱动因子对荆南三口分流演变影响的量级各自为多少，以下运用实测水沙资料分析以及搭建的ANN模型对其进行探究。

4 三口水系分流分沙演变驱动因子探究

4.1 三峡水库调蓄的影响基于1991—2020年实测水沙资料，对三峡水库建库前(1991—2002年)和三峡水库运行后(2003—2020年)枝城站不同流量级出现频率进行了统计。从统计结果来看(图5)，2003年后0～5000 m3/s流量级出现频率显著降低，尤其三峡水库进入试验性蓄水期后，该流量级仅出现1次；>5000～10 000 m3/s流量级出现频率明显高于其它流量级，三峡水库蓄水运用后，该流量级出现频率显著提高，由建库前29.0%提高到43.3%。与建库前相比，三峡水库运用后大流量出现频率显著降低，大于40 000 m3/s流量级出现频率由3.6%降到了1.6%。三峡水库的调蓄作用改变了坝下游荆江河段水文节律，荆南三口分流量必然发生响应性调整。

图5 枝城站不同流量级出现频率统计

4.1.1 不同调度周期内三口分流变化 为分析三峡水库不同调度期内三口分流变化情况，将每年分为枯水期(1月1日至5月19日、11月1日至12月31日)、汛前消落期(5月20日至6月10日)、汛期(6月11日至9月10日)和汛末蓄水期(9月11日至10月31日)四个时段。自三峡水库及上游梯级水库蓄水以来，枝城站作为三口口门荆江河段上游控制站，年径流量并无明显趋势性变化，但流量年内分配过程有一定的变化，主要体现在汛期和枯水期。汛期水库调蓄对于洪峰具有削减调平作用，该时期枝城径流量占比由三峡水库蓄水运用前的约50%减小到了44.6%(图6)，三口分流量整体呈下降趋势，由建库前453.4亿m3下降到343.5亿m3(表1)；经过水库调蓄，枯水期枝城径流量占比由建库前1991—2002年26%提高到了蓄水后的32.1%，三口分流比略有增大，其中松滋口受人类采砂活动和干流来流的影响，分流比自2012年左右开始有较为明显的增大，而太平口及藕池口在枯水期分流比略有减小或无明显变化；汛末蓄水期和汛前消落期三口分流比无明显变化趋势。

表1 荆南三口平均分流量年内分布

图6 枝城流量及年内分配过程变化

总体来看，三峡水库及上游梯级水库的运行对汛期洪峰的调平作用明显，三口分流量在汛期下降幅度最大，汛期削峰调度对松滋口、太平口分流影响不大，对藕池口分流影响较为明显，但近年来分流比已逐步趋于稳定。水库调蓄使得枯水期中水流量持续时间延长，在一定程度上对松滋口分流量有积极影响，而对太平口及藕池口影响微弱。汛末蓄水期三口分流量的下降是由于汛后水库蓄水来流减少导致。

4.1.2 坝下游宜昌、枝城站流量还原 为了分析三峡水库调蓄对三口分流的影响，基于1991—2002年水文系列对三峡运用后宜昌站的流量过程进行还原，分析寸滩和武隆两个水文站实测的日流量之和与宜昌站流量的相关性，建立还原方程并对建库后2003—2020年宜昌站的长系列资料进行流量还原，从而得到没有三峡水库调节时宜昌站的流量过程。考虑到寸滩站、武隆站与宜昌站之间的距离，洪峰传播时间不可忽略，经过计算和综合考虑，传播时间以2 d为宜，宜昌站流量与寸滩、武隆两站流量之和之间的相关性较好，相关系数R2=0.974。其还原方程为：

Q宜昌=1.48×Q0.97

(4)

式中：Q宜昌为宜昌站流量计算值；Q为寸滩、武隆两站实测流量之和。

根据建立的还原方程计算可得1991—2020年宜昌站的流量计算值，从典型年份流量过程和长系列还原结果来看，坝址处流量还原结果较好。从图7来看，三峡建库前，1992年还原前后流量过程变化较为一致，三峡建库后，削峰补枯，2020年枯水期还原后流量过程线低于实测流量过程线，汛期还原流量过程线高于实测流量过程线，这是合理的。图8为1991—2020年宜昌站实测径流量与还原值比较结果，1991—2002年宜昌站多年平均径流量实测值为4286亿m3，利用还原方程计算的多年平均径流量为4287.5亿m3，两者相差约1.5亿m3。

图7 典型年还原前后宜昌站流量过程线对比

图8 1991—2020年宜昌站实测径流量与还原值比较

利用式(4)计算得到2003—2020年宜昌站还原径流量后加上支流清江年径流量即可得到同期枝城站的还原径流量。

采用构建的ANN模型对实测的2003—2020年枝城流量与三口分流量进行拟合，拟合精度达到0.91，模型拟合计算得到的三口平均分流量为498亿m3，实际三口分流量为497.2亿m3，计算结果与实际结果仅相差0.8亿m3(图9)，模型精确度较高。将还原后的2003—2020年枝城流量输入基于以上序列构建的ANN模型，可计算得到无三峡水库调蓄时每年的三口分流量，计算结果见表2。计算得到的2003—2020年时间段内每年还原三口分流量与实际三口分流量差值平均值为28.6亿m3/a，即说明三峡水库调蓄作用对三口分流量的影响约为28.6亿m3/a。

表2 三口分流量还原计算结果 (单位：亿m3)

图9 2003—2020年三口分流量实测值与还原值比较

方春明等[27]基于2003—2010年流量数据研究得到三口分流量在平、丰水年受三峡水库径流调节影响减小约43亿m3；之前也有研究[28]显示，自三峡试验性蓄水至2013年期间，三峡水库的调蓄作用对三口分流的影响约为35亿m3。由此来看，随着上游梯级水库建设和三峡水库不断调度优化，三峡水库的调蓄对三口分流能力的影响作用略有减弱。

4.2 荆江与三口河道不对等冲刷对荆南三口分流的影响三峡水库蓄水后，三口洪道冲刷，河床高程降低，增加了同水位下的过流能力。三口洪道冲刷的同时，荆江也发生了持续冲刷，但荆江的冲刷强度大于三口分流河道的冲刷强度，其除抵消了三口河道冲刷的作用外，同时也引起了三口口门处水位降低[27]，故三口分流量是减小的。

自2003—2018年，松滋河进口段平均冲深0.6 m，口门处荆江河段平均冲刷深度为2.5 m；虎渡河进口段平均冲深1.1 m，口门处荆江河段冲刷深度为4.6 m；藕池河进口段平均冲深0.8 m，口门处荆江河段冲刷深度为4.7 m。从平均冲刷深度来看，干流冲刷与三口河道的冲刷是不对等的，且口门处干流的冲刷深度均大于三口河道进口段的冲刷深度，不对等冲刷是否为三口分流减小的重要驱动因子，该驱动因子影响的量级为多少。对此我们进行了进一步研究。

为量化地形条件变化对荆南三口分流量的影响，本文采用的方法主要是以1999—2000年地形下的枝城流量过程和三口分流量训练模型，基于构建的模型输入2003—2020年枝城流量计算可得到三口分流量，其与2003—2020年实际地形条件下三口分流量之差即是由地形变化引起的。本文采用ANN人工神经网络模型进行学习拟合，训练模型采用的资料为1999—2000年枝城的流量过程及三口分流量，训练的模型计算结果与实际1999—2000年三口分流量的拟合结果较好，均方误差MSE为0.09，利用模型计算得到1999—2000年三口分流量之和为1483.7亿m3，实测三口分流量之和为1485.8亿m3。

基于1999—2000年地形条件训练的ANN模型，输入2003—2020年枝城流量，可计算得到2003—2020年三口分流量，结果如图10所示。计算得到多年平均分流量为573.4亿m3，实际三口多年平均分流量为497.7亿m3，二者相差75.7亿m3，即说明2003—2020年三口与荆江干流不对等冲刷对三口分流量的影响约为75.7亿m3/a。其中，2015—2019年地形变化对三口分流的影响较大，这是由于在2011—2016年松滋口口门处受到人工大量采砂的影响和2015—2019年荆南四河采砂影响，断面发生大幅下切。

图10 三峡建库后地形变化对三口分流量的影响结果

根据本文模型的计算分析和统计结果，2003—2020年三口多年平均分流量与1991—2002年多年平均分流量相比，减少约124.4亿m3，其中三口与荆江干流不对等冲刷(地形变化、工程影响)对三口分流量的影响最大，约为75.7亿m3/a，三峡水库调蓄作用对三口分流量的影响次之，约为28.6亿m3/a，而径流变化及三峡上游梯级水库调蓄等对三口分流量的影响约为20.1亿m3/a。

5 结论

三峡水库建库后，出库含沙量大幅减小，坝下游河道水沙输移处于不平衡状态，荆江冲刷程度加剧，荆南三口分流演变规律发生响应性调整。通过基础资料分析和ANN模型计算，厘清了建库后荆南三口分流持续减小的驱动因子，量化了各驱动因子对三口分流量的影响，主要研究结论及认识如下：(1)在近30年，枝城站年径流量总体变化趋势平稳；与1991—2002年相比，建库后荆南三口分流量减少约124.4亿m3。(2)三峡水库调蓄改变了坝下游年内径流过程，三峡水库的运行对汛期洪峰的调平作用明显，加之汛末水库蓄水，减少下泄量，对三口分流影响约为28.6亿m3/a。(3)三峡水库建库后荆江冲刷加剧，三口洪道由淤积状态转为冲刷，三口洪道的冲刷虽增加了同水位下过流能力，但二者冲刷幅度不同，三口口门处荆江平均冲刷深度远大于三口洪道冲刷深度，其不对等冲刷引起三口分流量减少约为75.7亿m3/a，其中，人工采砂造成的地形变化不可忽略。(4)鉴于未来坝下游河段河床仍会受人类活动、环境变化、水库群联合调蓄的影响，其水沙条件仍处于不断变化中，建议重点关注极端条件下，不对等冲刷及上游梯级水库群联合调度对三口分流的影响及江湖关系的演变。(5)基于三峡水库的调蓄和三口河道与干流不对等冲刷是影响三口分流减小的主要驱动因子的认识，应优化三峡水库及其上游水库群联合调度，实施疏挖等工程措施，增大三口分流量，改善通流条件。