基于图神经网络的水富—宜宾航道多站点水位预报模型

受到岷江、横江影响,向家坝下游水富—宜宾段水位变化特性复杂,干支流间水位、流量数据属于多维时空数据。研究选取spectral temporal graph neural network(StemGNN)时空图神经网络用于向家坝下游多站点水位预报,结果表明：该方法适用于研究区域的多站点水位预报,未来1、8 h模型预报性能较优,在向家坝站、宜宾站、李庄站3处的最大预报误差约为0.5 m。StemGNN特点是能够从输入数据中自动提取河网结构信息,体现研究区域的汇流特性。横江流量对于研究区域水位流量影响较小;向家坝水库水位、横江水位、高场水位代表研究区域前期的水位情况,高场流量作为较大的流量输入,对于研究区域水位流量影响较大。研究成果可为近坝段、支流入汇等水位变化特性复杂河段的多站点水位预报提供新思路。     

长江中游熊城段水流特性研究

针对长江中游熊城段碍航水流问题,采用数学模型对该河段水流特性进行研究。结果表明：因河道弯曲狭窄、洲滩不高,且受洞庭湖出流影响,熊城段水流三维特性明显,存在横流、环流、回流等多种水流结构,对船舶航行影响大;在干线来流量2.5万～3.0万m³/s且洞庭湖水位偏高时,易发生船舶事故,应提醒船舶谨慎航行。     

长江城陵矶—武汉河段航道最大稳定航深研究*

为探明城陵矶—武汉河段的航道水深资源，根据每一水道的河相关系参数对研究河段进行区段划分，并采用稳定航深估算法对不同区段的航道最大稳定航深进行计算，进而确定研究河段的航道最大水深。结果表明：研究河段依据水道河相关系参数变化规律，可自上游至下游分为仙峰水道—新堤水道、石头关水道—簰洲水道、水洪口水道—白沙洲水道区段；这3个区段在98%设计通航保证率流量、航宽200 m下的航道最大稳定水深自上而下分别为6.133、11.268和6.433 m，故城陵矶—武汉河段在200 m规划航宽下基于自然禀赋的最大稳定航深为6.1 m。     

基于多功能航标监测数据的流态复原应用研究

应用多功能航标的实测数据建立平面二维水流数学模型，准确复原所在河道流态，分析了模型的可适用性及可调整性，结果表明：1)模型适用性较强，在初始条件、边界条件匹配和不匹配时，模型均可应用多功能航标实测数据实现对河道的流态复原，其中水位误差在10 cm以下，流速误差约0.2 m/s,流场复原与实际情况相符。2)模型具有较好的参数可调整性，不同情况下依据多功能航标数据通过局部参数微调即可完成模型的率定。     

长江下游武汉—安庆河段中洪水期航道尺度潜力研究

现有长江航道尺度研究聚焦于枯水条件下航道最小维护尺度，对中洪水期航道尺度缺乏相应的研究。本文基于三峡175 m蓄水运用以来水位及地形变化特点，提出以三峡175 m试验性蓄水以来至2021年底当月最低水位作为可利用水位，叠加近年来中洪水期最不利地形的核查方法，筛查出重点水道并结合实测尺度，探讨航道尺度提升潜力。结果表明：核查方法对中洪水期航道尺度潜力分析的适应性良好，长江下游武汉—安庆河段在枯水维护的基础上，具备在中洪水期利用自然水位提升航道维护尺度的潜力。