常有：①径流水量连续性约束，包括以历史径流资料作为样本的确定性径流过程连续性约束；把径流过程描述为随机过程，如离散的马尔可夫过程的连续性约束；由蒙特卡罗方法给出人工生成的随机径流过程的连续性约束等。②各决策变量（发电用水量、灌溉用水量、航运用水量、水库蓄水量等）的上下限约束。③水库放水调度控制规划约束等。

对于水库（水电站）优化调度模型的求解通常有下列方法：①判别式法。这个方法常用于从库群电能损失最小，或电力系统煤耗最小出发来求解并联水库或梯级（串联）水库群最优蓄放水次序问题。根据方案比较得出的判别式或从严密的多元函数极值法或变分法导出的判别式，来判定库群统一的最优调度方式。②多元函数求极值法。此法是把水库供水期的总电能看作各月水库水位的函数，用多元函数求极值的方法求解。③变分法。用变分求极值的方法来求解水库水电站最优调度线。④动态规划法。水库调度模型是一个典型的动态多阶段决策过程，使用数学中的动态规划求解，是一个很有效的途径。此法对不连续的非线性目标函数和不等式约束的问题，也可加以处理。对径流的描述也可采用概率形式（如离散的马尔可夫链）来克服传统的时历典型过程的局限性，但缺点是难以克服多水库优化调度的“维数灾”问题。此外，还可用排队论、存贮论等运筹学方法来求解。

水库（水电站）系统是流域或区域水资源系统的子系统，也可把它视为流域系统中的一个结点。它是一个动态系统。表达或控制动态特性的数学方程，构成了水库（水电站）特性的模拟模型，其一般形式为

q=f(v，t)或P=f(z，t)

式中，q为水库根据需求泄放的水量；v为水库蓄水量；t为时间；z为水库蓄水水位；P为水电站发电出力。

该模型中蓄水量或水位是入库水量与出席水量及蒸发渗漏损失量的函数。若入库水量采用实测系列值，则构成确定性实测入流系列水席模拟调度模型；若入库水量采用随机生成系列值，则构成随机性综合生成入流系列水库模拟调度模型。按照系统中水库的数量、连接方式和调节的周期，还可分为：单库模拟调度模型和库群模拟调度模型；梯级串联水库调度模型和并联水库调度模型；日调节、年调节和多年调节调度模型等。按照水库调度模型的主要功能，还可分为发电

调度模型、防洪调度模型、灌溉调度模型、供水调度模型、综合利用调度模型等。当模型中加入一定的目标函数或最优化约束条件，则构成水库（水电站）优化调度模型。当模型中只有一个目标函数，称为单一目标优化调度模型，有两个以上目标函数时，称为多目标优化调度模型。

在水库（水电站）优化调度模型中，根据生态环境利国民经济可持续发展规划设计调度的要求，常把目标函数概化为一元函数、多元函数或泛函数，追求总体最优、综合净效益极大，或水库（水电站）系统总费用最合理，进行求解。为了使求解结果比较实用，常采用的目标函数为：水电站系统总发电量最大（对以发电为土的水库）；水库系统总弃水量最小（对以灌溉和供水为主的水库）；电力系统总平均耗煤量最小（对库群或水火电站群系统）等。

20世纪以后，世界上大量水库（水电站）的兴建，促进了河川径流调节理论的发展。开始时多使用经验统计的方法，利用水库对河川的洪水和枯水进行调节计算，苏联学者于20世纪20年代初提出了水库调节的概念，美国学者于40年代初把优化的概念引入水库调节计算，以后逐步发展形成以水库调度图为核心的水库（水电站）模型。在50年代，系统分析技术和计算机技术的发展，使得以最大经济效益为目标的水库优化调度模型，特别是以水电站和电力系统最优运行为目标的水库（水电站）优化调度计算模型日趋完善，并在实际运用中获得了效益。在80年代～90年代，由于微型计算机的计算速度飞速提高，网络、卫星遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)等技术的发展成熟和普及，使得水库（水电站）管理调度模型应用的规模不断扩大，全流域或全区域的管理调度模型系统应用，取得了巨大的经济效益、社会效益和环境效益。中国自20世纪50年代末开始进行大规模的水利工程建设，并随之开展水库（水电站）模拟调度的研究和实践上作。60年代后，部分大中型水库开始根据模型计算编制年度计划，研究使用动态规划方法编制较完善的调度规程和调度方式。80年代以后，开始研制综合利用水库群优化调度模型，研究应用计算机和网络技术进行水库（水电站）群的优化调度的研究。90年代，针对黄河断流问题进行了黄河全流域水库（水电站）群配水调度，以及1998年长江特大洪水的支流水库群和分蓄洪区防洪抢险的抗洪调度，并向完善的水库（水电站）群优化调度、预警决策、自动化管理信息系统方向发展。

地表水水质模型是描述各种污染物质在地表水体中混合和输运、在时间和空间上的迁移转化规律以及各影响因素相互关系的数学方程，它是地表水环境污染治理规划决策分析的重要工具和有效手段，在地表水质预测、水环境容量研究中起着重要作用。地表水水质模型是一种数学描述，在其对地表水水质进行研究分析的过程中涉及到许多物理、化学和生物过程，因而比较复杂，研究过程中需要根据需求选择因子与研究方法，建立不同的模型。最近几十年来，各种地表水水质模型不断涌现，发展日臻成熟，为地表水水质的研究工作提供了基础。随着人工神经网络技术、3S技术以及虚拟技术等的不断发展以及与地表水水质模型的进一步结合，极大地促进了地表水水质研究技术和水环境管理技术的发展，为水环境规划与管理工作提供了强有力的技术保障和支持。

水库淤积形态的变化，可导致在仍有大量可淤库容的情况下水库防洪、发电、航运等大部分功能或全部功能丧失，提前结束水库使用寿命，严重影响水库综合效益。水库径流过程与淤积形态联合优化调控的研究是水库调度研究发展的必然趋势，也是目前水库优化调度中迫切需要解决的问题。如何既能减小计算量，又能反映径流过程与淤积形态的联合调控特征，并获得最优调度方式，将是水库径流过程与淤积形态的联合优化调控研究中必须解决的核心问 2100433B