竖缝式鱼道中伊比利亚须鲃休息行为的评估：一种二维欧拉?拉格朗日智能体方法

《Advances in Water Resources》：Evaluation of the Iberian barbel resting behavior in Vertical Slot Fishways: A Two-Dimensional Eulerian Lagrangian Agent Based approach

　　

鱼道设计需要仔细评估水力学和生物学需求。本研究提出了一种基于欧拉-拉格朗日智能体模型（Eulerian-Lagrangian Agent Based Model, ELAM）的鱼类通过竖缝式鱼道（Vertical Slot Fishway, VSF）的迁移模型，该模型依赖于二维流场模拟。该模型以名为t-ELAM-acPy_2D的Python工具箱形式提供，集成了二维流场与基于智能体的鱼类运动和行为的描述。t-ELAM-acPy_2D通过多种行为状态（包括休息反应，这是鲤科鱼类运动的关键要素）来表征鱼类的上游运动。该模型还使用实时动态流场进行能量消耗分析。该模型以伊比利亚须鲃（*Luciobarbus bocagei*）为目标鱼种，在不同鱼道配置下进行了校准和验证。该模型成功再现了鱼类栖息地空间分布、上升时间，并在一定程度上再现了通过效率。结果表明，该工具箱能够有效支持不同鱼道配置的设计、优化和评估。

**论文解读：基于二维欧拉?拉格朗日智能体方法的竖缝式鱼道中伊比利亚须鲃休息行为评估**

**研究背景与问题**

人类开发活动严重影响了河流的连通性，全球仅37%的大型河流保持原始状态，欧洲河流中仅约三分之一处于良好状态。欧洲至少存在120万座障碍物，其中伊比利亚半岛超过18.7万座，这些障碍物阻碍了鱼类洄游，破坏了河流生态系统的正常交互。欧盟在《自然恢复计划》中提出到2030年恢复25,000公里河流，鱼道（Fishway）是恢复河流连通性最常见的结构性措施，但迄今仍被视为缓解措施而非解决方案。竖缝式鱼道（Vertical Slot Fishway, VSF）是应用最广的鱼道类型之一，其通过效率中位数约为0.71，但离理想效率（>0.90）仍有差距。目前，鱼道效率评估缺乏能准确预测空间分布、上升时间或通过效率的单一工具，欧拉?拉格朗日智能体模型（Eulerian-Lagrangian Agent Based Model, ELAM）成为探索鱼道通过效率和鱼类洄游路径的合适方法。然而，现有ELAM模型大多忽略了疲劳、休息等关键生物学指标。本研究旨在将伊比利亚须鲃（*Luciobarbus bocagei*）的休息行为（Resting Behavior, BR）纳入动态ELAM（t-ELAM-acPy_2D）中，以预测复杂几何形状VSF的上升时间和通过效率，并评估能量消耗和通过比例。

**主要关键技术方法**

研究人员采用三个不同VSF构型（VSF1、VSF2、VSF3）的实验数据。VSF1为全尺寸模型（设计11，位于葡萄牙国家土木工程实验室），用于校准和验证标准ELAM；VSF2（塞古拉河流域）和VSF3（杜罗河流域）用于验证休息行为。关键技术包括：（1）二维浅水方程（TELEMAC-2D）求解水动力学，采用k?ε湍流模型，空间离散网格单元数分别为28,274、22,494和22,959；（2）基于智能体的IBM（Individual Based Model）包含上游迁移、避壁行为和休息行为，其中休息行为依据广义线性模型（GLM）逻辑回归拟合鱼类的空间偏好（基于Fuentes-Pérez等（2018）的实验数据）；（3）能量消耗评估基于拖曳功率公式，通过比例基于生存函数（Sanz-Ronda等（2015））；（4）通过TELEMAC-2D的应用程序接口TelAPy实现动态耦合，时间步长设为0.25秒。校准目标是最小化频率使用（Frequency of Use, FU）的平均绝对误差。

**研究结果**

**3.1 校准结果**：上游迁移行为的最优系数通过最小化FU的绝对误差获得。最终系数取各场景平均值，2D和3D模拟的系数差异显著，其中湍流动能（k）是路径选择最显著的变量，而速度应变率（|S_ij|）在2D最终实现中未采用。休息行为的触发区域在2D模拟中位于槽区（池长10%以内），在场景U和D中不确定性较低（0.15–0.25），在场景B中较高（0.60–0.70）。

**3.2 空间分布**：与实验观测对比，模型在VSF1中准确再现了鱼类对角落（尤其是下游左角）的偏好，FU分别为0.36（实验）和0.40（模拟）。在VSF2和VSF3中，休息行为触发的空间分布更为分散。

**3.3 上升时间**：VSF1实验上升时间中位数为15.3 min/m，模型为14.6 min/m；VSF2实验为6.9 min/m，模型为6.5 min/m；VSF3实验为5.54 min/m，模型为8.30 min/m。模型较好地再现了中位值，但模拟分布变异性低于实验数据。

**3.4 通过比例与能量消耗**：加入休息行为后，VSF1中间池的通过比例略有增加（如池3从0.947增至0.956），但出口池有所下降。能量消耗方面，VSF1中休息行为使能量消耗中位数从1.65 cal/s降至0.58 cal/s；而VSF2和VSF3中能量消耗反而增加（分别从3.44增至7.72 cal/s，从3.01增至3.85 cal/s），表明其他变量可能干扰能量恢复。

**讨论与结论**

讨论部分指出，t-ELAM-acPy_2D成功实现了鱼类游泳?迁移模型与水动力学模拟的实时耦合。二维模拟虽能很好再现水位和流速大小，但湍流变量（如k）被高估，导致智能体认知响应存在偏差。校准显示，k是路径选择的最重要变量，而|S_ij|在二维模拟中权重很小。模型在三个VSF上成功再现了上升时间中位数，但模拟分布变异性较低。能量消耗在VSF1中降低，而在VSF2和VSF3中升高，暗示休息行为对能量恢复的影响可能依赖于具体几何和水动力学条件。模型局限性包括：假设二维水动力学适用于缓坡，不适用于淹没式底孔鱼道；不同鱼种对休息行为的依赖程度不同（如鲤科鱼类更依赖休息，鲑科鱼类游泳能力更强）。数据可用性是主要约束，未来需更详细的湍流变量数据集。结论部分翻译如下：研究人员提出了一种可与TELEMAC?2D动态耦合的欧拉?拉格朗日智能体模型（ELAM），命名为t-ELAM-acPy_2D。该模型基于此前提出的竖缝式鱼道模型，但新加入了与智能体疲劳相关的探索性行为。模型以伊比利亚须鲃（*Luciobarbus bocagei*）为对象，利用鱼类栖息地偏好实验数据进行了校准，并通过对比伊比利亚半岛两个复杂结构的上升时间分布和通过效率进行了验证。总体而言，t-ELAM-acPy_2D能够再现不同条件下鱼类的上游迁移行为，上升时间被成功再现，空间分布也得到了较好表征。因此，该工具箱可作为鱼道结构生态?水力学设计和优化的有力工具，使工程师和研究人员能够评估能量消耗、通过比例、疲劳时间等实验无法测量的指标，从而在建造前对VSF几何构型进行虚拟测试，提高通过效率并满足生物学需求。该开源工具t-ELAM-acPy_2D是一个经过验证的基于物理的模型，为水力学工程与生物学之间提供了必要桥梁，未来应探索三维方法、复杂几何和不同鱼种的应用。