自然の川は、河床侵食と土砂堆積のバランスを保つために蛇行する水路として形成されることがよくあります。川の両側にある氾濫原は、水源に近く、1 年のほとんどの期間浸水しないため、植生にとって理想的な生息地です。
洪水が発生すると、植生のある氾濫原が浸水し、主水路が流れを下流に運ぶのに役立ちます。しかし、水没した氾濫原の植生の存在は、氾濫原の抵抗の増加につながり、植生のない氾濫原の水路と比較して、氾濫原の輸送能力と水路の輸送能力を低下させます。したがって、平坦な複合水路と植生した複合水路の水位と流量の関係は、氾濫原の植生によって引き起こされる余分な抗力により異なります。
以前の研究では、蛇行する複合チャネルのステージ放電関係を推定するさまざまな方法が提案されています。例えば、分割パネル法と従来のマニングの式を組み合わせて、流量予測の精度を向上させてきました (Greenhill and Sellin, 1993)。無次元解析を使用して輸送能力の予測式が提案され、これを使用して、さまざまな河床勾配、曲がり角、および水深を持つ水路の流量を正確に推定することができました (Shiono et al., 1999)。しかし、柔軟な植生が水没した蛇行水路での水位と水位の関係を予測するための有効なモデルはまだ存在せず、それがこの研究の動機となっています。
この研究の目的は、密集した、水没した、柔軟な植生を持つ蛇行する複合水路における水位と流量の関係を推定するための解析モデルを提案することです。曲線座標の支配方程式は、運動量方程式と流れの連続方程式から導き出されます。キャノピー内の平均速度と深度平均速度の関係は、Nepf and Ghisalberti (2008) の方法に基づいて提案されています。横方向のせん断応力は、支配方程式で無視されるほど十分に小さいことが実証されました。最後に、シンプルな構造の解析ソリューションが提案されました。
2 回の水路実験と 1 回のフィールド調査からのデータを使用して、提案されたモデルの予測能力を検証しました。まず、提案されたモデルは、MartínVide らの測定値を使用して検証されました。 （2008）。水路床は砂利で覆われていました。これらの河床条件は、自然河川の典型的な河床被覆層に相当するものであった。第二に、このモデルは、塩野らの実験データを使用してさらに検証されました。 （2009）。水路床は細かい砂で構成され、流れの状態に基づいて修正されました。これは、中国の揚子江下流の河床状態に似ています。提案されたモデルは、2% の平均相対誤差でサブエリアの排出量と総排出量を正確に予測することが示されました。
フィールドでは、氾濫原の植生の高さが異なります。したがって、イギリスのブラックウォーター川 (Sun et al. 2010) からのフィールド データを使用してモデルをさらに検証しました。予測された流量は、洪水の記録とよく一致しています。
要約すると、私たちのモデルは、高流量条件の氾濫原に密集し、水没し、柔軟な植生を持つ曲がりくねった複合水路で、サブエリアの流量と総流量の両方を正確に予測することができます。このモデルは、自然河川の水位流出を気にする水理技術者や河川管理者にとって強力なツールとなる可能性があります。
これらの調査結果は、最近ジャーナル Advances in Water Resources に掲載された、水没した柔軟な植生を伴う蛇行複合水路における段階排出推定の分析モデルというタイトルの記事で説明されています。 .この作業は、成都情報技術大学の Yuqi Shan と、四川大学の Xingnian Liu、Kejun Yang、および Chao Liu によって実施されました。
参考文献:
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