寒区河流观测模拟与健康动态诊断关键技术及应用
获奖名称: 寒区河流观测模拟与健康动态诊断关键技术及应用
获奖等级: 二等奖
获奖类别: 长江科学技术奖
授奖单位: 长江技术经济学会
完成单位: 黑龙江省水利科学研究院；长江水利委员 ；中国科学院西北生态环境资源研究院；西藏自治区水文水资源勘测局；黑龙江大学；黑龙江省河湖长制保障中心
获奖年度: 2023
获奖人员: 李铁男、王俊、王立权、阳辉、洪晓峰、何晓波、张柠、杨涵、袁喆、邱朋朋、郭微微、刘岩、董鹤、王龙飞、李吉元
成果简介:本项目涵盖水利、生态环境等科学技术领域。受特殊自然条件影响，寒区水循环机理复杂且不同于非寒区，传统水文要素观测方法及设备难以适用，同时，河流健康评价理论及相应诊断支撑技术较为缺乏。因此，开展寒区河流观测模拟，并基于此构建健康动态诊断技术尤为重要。本成果在十余项国家和省部级项目支持下，经过十余年攻关，在寒区水循环多过程观测与机理解析、水热耦合模拟与水文模拟、河流健康评估与动态诊断等重点环节取得了创新性突破：（1）构建寒区水循环多过程无人值守观测体系，揭示寒区关键水循环演变规律与过程机理。针对寒区恶劣的气候条件及多相态水并存的特征，研制了具有自主知识产权的蒸渗仪填补了国际空白，雨雪量计精度达到了国际先进水平；提出了多相态降水修正方法，显著提高观测效率。围绕冰川-积雪-冻土-生态-水文等寒区关键水循环过程，融合新型观测设备与物联网技术，构建了涵盖数据采集-传输-清洗-订正等多环节的无人值守观测体系，实现90余项气象水文指标全天候数据采集频次达分钟级，数据采集总量近50Gb/年。定量解析了降水-土壤饱和度、土壤温湿度-空气温湿度等多因素关联作用关系，辨识了能量变化过程下寒区不同相态水转换规律，揭示了冻土冻融过程机理。（2）研制了基于数据-机理联合驱动的寒区中小河流水文预报模型。基于室内试验与原位观测，确定不同冻结阶段临界阈值，建立了分段-分区-分层土壤水热要素与环境变量之间的映射关系，有效规避了“一方程一方案统全区”的不足。基于融雪过程对气象地理要素的响应机理及驱动因子空间异质特征，研制了多因子耦合驱动下的分布式度日模型，模拟精度达到0.86。融合数值模拟和机器学习优势，创建了基于数据-机理联合驱动的寒区中小河流水文预报模型平台，实现了分区域数据源的自动判别与数据融合、关键过程最适模拟模块的自动遴选与集成、最优模型参数化方案的自动率定与生成。（3）提出了面向寒区河流的多维弹性健康评价体系，研发了河湖健康动态诊断技术及预警平台。协同集合多种生态流量阈值核算方法，提出了面向多时段多需求的寒区河流生态流量阈值核算方法。基于压力-状态-响应关系，提出了多维弹性健康评价指标体系框架，考虑寒区河流过程的“常态与均值”、“节律与极值”，丰富了河流健康评价指标和标准，增强了评价体系问题诊断识别能力与适应性。围绕水质-水量两大关键要素，基于观测模拟研制了涵盖信息发布-动态监测-诊断预警等功能的软硬件一体化解决方案，提升了寒区河流健康诊断信息化水平。研究成果包括主编团体标准共计2项、2项技术被认定为水利部成熟适用推广技术，授权国家专利13项，登记软件著作权21项，出版专著6部，发表学术论文153篇（其中SCI论文40篇，EI论文20篇）。在寒区气象水文要素观测、水资源调查评价、河流健康评价及管控、生态流量保障、水资源高效利用、等工作中发挥了重要作用，为寒区河流水环境保护与水资源高效利用提供了重要技术保障。
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