创新的级联水库调度机制，以确保饮用水源区域的水环境安全

《Process Safety and Environmental Protection》：Innovative cascade reservoir scheduling to ensure water environmental safety of drinking water source area

水环境安全协同调度模型研究

　　
本研究聚焦于长江流域重点饮用水源保护区的梯级水库调度优化问题，针对当前饮用水源安全面临的复合型污染挑战，创新性地构建了融合多学科技术的综合调度模型体系。研究以重庆河段赫山水库饮用水源保护区为实证对象，通过构建"水动力-水质耦合"数学模型，结合地理信息系统（GIS）空间分析平台和可视化决策系统，首次实现了对水库群调度方案的环境安全影响动态评估。研究过程中特别关注了两种典型污染情景下的水质演变规律：常规污染中总磷（TP）浓度呈现"先升后降再趋稳"的波动特征，事故污染中铜离子（Cu）浓度则表现出"陡升急降缓恢复"的显著差异。

在调度策略设计方面，研究团队突破了传统多目标优化框架的局限，创新性地将水质安全阈值纳入动态约束条件。通过建立包含23项水质指标的评估体系，首次实现了对水库调度方案的环境安全影响量化评估。特别值得关注的是，在常规污染场景下，采用+600立方米/秒生态流量调控方案，使TP超标持续时间缩短42%，背景浓度恢复时间提前28天。这种调度策略在兼顾防洪发电功能的同时，有效控制了污染物迁移转化过程，其创新性体现在建立了污染物扩散场与水库调度响应的时空耦合机制。

研究方法论的突破性进展体现在三个维度：其一，构建了包含气象水文、污染物迁移转化、社会经济等多源数据的集成数据库，数据时空分辨率达到小时级和米级；其二，采用有限体积法离散化的二维水动力-水质耦合模型，成功解决了复杂地形条件下污染物扩散的模拟难题；其三，开发了具有三维可视化功能的决策支持平台，可实时展示调度方案对水质场分布的影响过程。这种"数据-模型-决策"三位一体的技术路线，显著提升了研究成果的实用价值。

在实证分析阶段，研究团队通过历史数据回溯和情景模拟相结合的方式，系统评估了三种调度策略的环境安全效益。常规污染情景下，第三方案（+600立方米/秒）通过优化入库流量分配，使TP峰值浓度降低37%，在12小时内完成污染消解；而第二方案（+200立方米/秒）虽有效但恢复周期长达72小时。值得注意的是，在事故污染情景中，第三方案（+8000立方米/秒）展现出强大的应急响应能力，铜离子超标持续时间从原方案的58小时压缩至19小时，这种量级差异的调控效果源于建立的动态缓冲区机制。

研究还揭示了重要规律：在常规污染中，水库群协同调度可使污染物在主流域形成"浓度梯度隔离带"，有效延长污染物质的迁移距离；而在事故污染中，前置水库的快速泄洪能形成"物理屏障效应"，使污染物质在库区形成可控的"污染孤岛"。这种时空分异规律为制定差异化调度策略提供了理论依据。

成果的社会经济效益体现在三个方面：首先，提出的生态调度方案使赫山水库群在2023年度减少化学药剂投放量达15吨，直接节约环保成本230万元；其次，建立的预警响应机制将水源地水质达标率提升至99.2%，较传统管理模式提高6.8个百分点；最后，开发的可视化平台已接入重庆市水利局管理系统，实现水库调度与水质监测的实时联动，为应急管理提供了技术支撑。

研究在方法论层面实现了重要创新：通过构建水动力-水质耦合模型矩阵，解决了传统研究中水质响应滞后、模拟精度不足的难题；开发的多尺度GIS分析模块，可将微观污染物扩散过程与宏观流域特征进行关联分析；可视化平台创新性地引入"污染热力图"和"调度效果模拟动画"，使复杂的水质演变过程变为直观的可视化呈现，这种技术突破显著提升了科研成果的转化效率。

当前研究仍存在若干改进空间：首先，在模型参数率定方面，建议引入机器学习算法优化参数组合；其次，在情景设置中可考虑叠加气候变化因素，特别是极端降水事件的影响；最后，在技术推广层面，需加强与其他智慧水务系统的接口开发，提升实际应用中的协同效率。这些改进方向为后续研究提供了明确的技术路线。

本研究的理论价值体现在建立了饮用水源保护区的"安全阈值-调度响应"动态匹配模型，首次将水质安全作为梯级水库调度的核心约束条件。实践意义则体现在形成可复制推广的"三库联动"调度机制：即通过库群协同、库库互补、库库联动的调度策略，实现防洪、发电、供水与水质保护的多重目标优化。该成果已应用于三峡集团重庆涪陵分公司的水库调度系统，2024年汛期实测数据显示，TP超标次数同比下降63%，铜离子峰值浓度降低41%，验证了模型的工程适用性。

研究突破传统的水质管理思维，创新性地将"过程控制"与"总量约束"相结合。在常规污染防控中，通过构建水库群间的"浓度缓冲带"，将污染物质在主流域的停留时间延长40%，促进自然降解；在事故应急响应中，采用"脉冲式"生态调度策略，在12小时内完成污染物质的迁移转化，这种刚柔并济的调控机制有效解决了传统研究中"调度僵化"与"响应滞后"的矛盾。

从技术发展角度观察，本研究标志着水库调度技术从"经验驱动"向"数据驱动"的范式转变。通过集成物联网监测、人工智能算法和三维可视化技术，构建了"感知-模拟-决策"闭环系统。其中，基于深度强化学习的调度优化模块，在2023年秋汛期间成功实现调度策略的动态调整，将水库群联合调度效率提升至92.3%，达到国际领先水平。

研究对流域治理具有示范意义。在长江经济带生态保护框架下，提出的"分区差异化调度"策略已被纳入《长江上游饮用水源地保护技术导则》（2025版）。具体实施中，将流域划分为核心保护区、缓冲区和过渡区三个层级，分别对应不同的调度强度和水质控制目标。这种空间分异的管理模式，既保障了水源地水质安全，又兼顾了流域综合效益。

未来研究可沿三个方向深化：其一，构建多污染物耦合迁移模型，解决当前研究对PFASs等新兴污染物响应不足的问题；其二，开发基于数字孪生的智能调度系统，实现"调度-运行-评估"的全链条闭环管理；其三，将研究成果扩展至跨流域调配系统，特别是在南水北调中线工程中探索应用。这些延伸方向将为保障国家水安全战略提供更坚实的技术支撑。