基于NSGA-II与联合调度模型耦合的干旱情景下混合水库群优化调度规则研究

为解决气候变化下流域干旱频发导致的水资源供需失衡问题，研究人员通过集成NSGA-II框架与联合调度模型(JOOM/JONM)，创新性提出混合水库群优化调度规则推导方法。研究以元河流域为案例，成功量化了山口岩(5,055×104m3)和江口(26,801×104m3)水库的联合调度触发库容(JOTWS)，使上游水库在枯季可释放30-50%可用库容支援下游，较传统调度图模型(CDDM)提升供水可靠性11.09-60.38%，为提升区域水资源韧性提供新范式。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，干旱已成为威胁水资源安全的首要挑战。以亚热带季风区为代表的元河流域，降水时空分布不均导致枯水期频繁出现供水危机。尽管水库作为关键调控设施能缓解旱情，但传统单一水库调度规则难以应对复杂水库群的协同需求。尤其对于中小流域而言，上游水库如何通过精准补水支援下游用户这一科学问题长期缺乏量化解决方案，制约着流域整体抗旱能力的提升。

针对这一难题，中国水利水电科学研究院等机构的研究团队在《Journal of Hydrology》发表创新成果。研究团队创造性地将非支配排序遗传算法(NSGA-II)与联合调度网络模型(JONM)耦合，构建了"识别-优化-验证"的全链条方法体系。关键技术包括：(1)通过对比联合优化调度模型(JOOM)与传统调度图模型(CDDM)的差异，识别水库间水力联系网络；(2)采用NSGA-II框架优化各水库的联合调度触发库容(JOTWS)；(3)基于元河流域21座水库的实测水文数据(2003-2020年)进行案例验证。

研究结果

主要联合调度网络识别
通过对比JOOM与CDDM的调度差异，发现江口水库(21号)在联合优化中获得的补水量最大(>3.0?m³/s)，山口岩水库(1号)则承担主要补水责任，两者构成核心调度对。这种"上游放水-下游蓄水"的协同模式可提升下游用户供水保证率12.5%。

联合调度规则优化
NSGA-II优化确定山口岩和江口水库的JOTWS分别为5,055×10⁴m³和26,801×10⁴m³。当库容低于该阈值时，上游山口岩需释放30-50%可用库容，通过河道演进补充下游江口水库的供水缺口。

模型性能验证
JONM较CDDM显著提升供水可靠性：年总供水量改善率达11.09-60.38%，其中依赖江口水库的用户受益最明显。在特枯年份(如2011年)，该系统可减少下游农业缺水损失达2,300×10⁴m³。

讨论与结论
该研究突破了传统水库群调度规则缺乏动态响应机制的局限，首次实现了"阈值触发-协同补水"的定量化决策。通过JOTWS参数的标准化，使得中小流域在有限信息化条件下仍可实施精准调度。案例表明，优化后的调度规则使元河流域整体供水韧性提升42%，为类似流域提供了可复制的技术框架。未来研究可进一步耦合气候预测模型，增强规则的前瞻适应性。

这项工作的科学价值在于：建立了"算法驱动-网络建模"的混合水库群调度范式，解决了干旱情景下上下游水库协同补水的量化难题；实践意义上，为资源受限地区提供了低计算复杂度、高操作性的调度方案，对落实联合国可持续发展目标(SDG6)具有重要支撑作用。