基于Vine Copula函数的河湖连通水环境多因子联合风险识别研究

作者：杨蕊; 吴时强; 高学平; 张晨^*

来源：水利学报, 2020, 51(05): 606-616.

DOI：10.13243/j.cnki.slxb.20190606

• 河湖连通工程
• 水环境风险
• 多因子联合分布
• Vine Copula
• 风险识别

河湖连通工程是水资源调配和水生态环境保护与修复的重要途经,同时作为一个包含着模糊性、随机性、灰色性以及未确知性信息的复杂系统工程,其不可避免地存在一定的风险。本文基于Vine Copula函数构建了南四湖在南水北调东线一期工程运行前后水环境多因子联合风险模型,通过对总磷(TP)、总氮(TN)、氨氮(NH3-N)和叶绿素a(Chl-a)4种风险因子的敏感性分析,识别出运行后的关键风险因子;结合南四湖Ⅲ类水的供水水质要求,设置了运行后关键风险因子不同风险状态(即Ⅳ类和Ⅴ类)组合下的系列风险情景,识别出运行后潜在水环境多因子联合风险。结果表明:TN、NH3-N、 Chl-a为关键风险因子;当TN和NH3-N达到Ⅴ类水标准限值、Chl-a为35μg·L-1时,工程运行后水环境联合风险变化速率增大,不确定性提高,需及时响应,建议重点关注TN和NH3-N指标。

• 单位
  天津大学; 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 水利工程仿真与安全国家重点实验室; 南京水利科学研究院