¹中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，浙江 杭州

²武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室，湖北 武汉

收稿日期：2023年7月1日；录用日期：2023年8月11日；发布日期：2023年8月31日

摘要

基于MSWEP卫星反演降水数据延长APHRODITE降水数据系列，采用改进的统计法和SCS模型估算湄公河S1水电站坝址PMP/PMF，并与实测流量系列的频率分析结果进行比较验证。求得S1水电站坝址万年一遇校核洪水为91,700 m³/s，PMF估算结果为112,950 m³/s；S1坝址可能最大洪水约为万年一遇校核洪水的1.23倍。这与上游梯级电站的设计成果基本一致，研究结论基本合理。

关键词

卫星数据，PMP/PMF，SCS模型，校核洪水，S1水电站，湄公河

Study of PMP/PMF Estimation at the S1 Hydropower Plant in the Mekong River

Cheng Wang¹, Jinghua Xiong², Shenglian Guo², Yuanting Yang², Junlin Xu¹

¹PowerChina Huadong Engineering Corporation Limited, Hangzhou Zhejiang

²State Key Laboratory of Water Resources Engineering and Management, Wuhan University, Wuhan Hubei

Received: Jul. 1^st, 2023; accepted: Aug. 11^th, 2023; published: Aug. 31^st, 2023

ABSTRACT

Based on MSWEP satellite retrieval precipitation data, the extended APHRODITE precipitation data series are used to estimate the PMP/PMF at the S1 Hydropower Plantdam site in the Mekong River based on the improved statistical method and SCS model, and compared with the flood frequency analysis results. It is shown that the 10,000-year check flood of the S1 dam-site is 91,700 m³/s, and the estimated PMF is 112,950 m³/s. The PMF is about 1.232 times of the 10,000-year check flood, which is consistent with upper cascade reservoir designed values and the conclusion is basically reasonable.

Keywords:Satellite Data, PMP/PMF, SCS Model, Check Flood, S1 Hydropower Plant, Mekong River

Copyright © 2023 by author(s) and Wuhan University.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

1. 概述

湄公河–澜沧江水系是亚洲最重要的跨界河流，发源于中国青海省玉树州的杂多县，在中国境内名为澜沧江，途经青海、西藏、云南；出中国境后称湄公河，流经缅甸、老挝、泰国、柬埔寨、越南，先后接纳南欧江、蒙河、桑河、洞里萨河等主要支流，在越南境内形成三角洲，汇入南海。干流全长4350 km，流域面积79.5万km²，年径流量4750亿m³。湄公河–澜沧江总体流向自北向南，跨越纬度广，流域上下游自然条件、地理形态等均有非常显著的差异。

S1水电站是湄委会规划的泰国清盛以下湄公河干流梯级中的第10级电站¹，上邻东萨宏(Don Sahong)水电站，下接松博(Sambor)水电站，工程开发任务以发电为主。为了不影响老挝，电站正常蓄水位按月变化，从49.0 m到55.0 m；月最高正常蓄水位55.0 m对应的库容7.190亿m³。电站初期拟装机容量1400 MW，相应多年平均发电量58.44亿kW h，年利用小时数为4174 h。

根据中国《防洪标准》(GB50201-2014)及《水电枢纽工程等级划分及设计安全标准》(DL5108-2003)规定，S1水电站工程为一等大I型工程，主要建筑物均按1级建筑物设计，次要建筑物按3级建筑物设计。本工程采用混凝土坝、河床式厂房及两岸均质土坝的设计洪水和校核洪水重现期，分别为1000年一遇和10,000年一遇。枢纽主要由左右岸均质土坝、河床泄洪闸为混凝土重力坝、河床式厂房、通航建筑物、鱼类仿自然旁通道等组成。坝顶全长约7100 m，最大坝高71 m。泄洪闸坝布置于中间河道，泄洪闸长962 m，坝顶高程59.0 m，根据水下地形测量推测泄洪闸最大坝高为37 m (含基础回填混凝土)，其中建筑物最大高度26 m，共设58孔开敞式泄洪闸，孔口尺寸为13 m × 18 m (宽 × 高)，堰顶高程37.0 m，采用平底宽顶堰型式。闸室下游设60 m长的混凝土护坦，护坦厚度3 m，护坦首部与堰顶高程37.00 m相接，以2%的顺坡倾向下游。

两岸均质土坝坝顶高程59.8 m，上游防浪墙顶高程61 m，最大坝高17 m。左岸均质土坝坝长2401 m，右岸均质土坝坝长2032 m。土坝坝顶宽8 m，上游坝坡1:2.75，下游坝坡1:2.0，坝体采用竖式排水接褥垫式水平排水形式。均质土坝上游坝坡采用干砌石护坡防护，下游坝坡坡面植草防护。

按照国际工程要求，需要开展S1水电站PMP/PMF估算研究 [1] 。

2. 基本资料

S1水电站工程位于亚洲热带季风区，5月至9月底受来自海上的西南季风影响，潮湿多雨，5月至10月为雨季；11月至次年3月中旬受来自大陆的东北季风影响，干燥少雨，11月至次年4月为旱季。工程所在区域冬季(11月至次年3月)并不十分寒冷，夏季相对较炎热。各月的平均温度变幅不超过5℃，最高温度与最低温度差不大。全年最热的月份一般为3月和4月，气温最低月份为1月。S1气象站年均相对湿度59%~81%，多年平均降雨量1903.7 mm。

2.1. 流量资料

S1水电站设计洪水分析的依据站是上丁水文站和巴色水文站。上丁水文站位于柬埔寨上丁省上丁市，为湄公河干流控制站点，位于S1水电站坝址下游约10 km的湄公河桑河汇合口下游，控制流域面积635,000 km²。上丁站自1910年设立起，每日观测水位，并不定时巡测流量，有1910~2021年逐日水位流量资料。巴色水文站位于老挝占巴塞省巴色市，为湄公河干流控制站点，位于S1水电站坝址上游约170 km，控制流域面积为545,000 km²。巴色站设立于1923年，有1923~2021年逐日水位流量资料。本次收集到上丁水文站1910~2021年、巴色水文站1923~2021年逐日流量资料。图1为本工程邻近水文站点分布示意图。

图1. 本工程邻近水文站点分布示意图

2.2. 多源卫星降水资料分析处理

1) APHRODITE降水数据集

以亚洲降水–高分辨率观测数据集成对比评估的水资源降水产品(Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation, APHRODITE)作为PMP估算的参考降水数据。该数据集由日本综合地球环境研究所和日本气象厅研究所提供，其基于亚洲各国提供的实测降水数据及该项目自设雨量站资料，以0.25˚的空间分辨率生成1951~2015年内的逐日栅格化降水产品，精度和适用性已经在亚洲多个国家得到了评估，在澜沧江–湄公河流域已被证明可直接作为资料稀缺地区站点降水数据的替代产品。该产品收集了5000~12,000个站点的降水、温度资料，可利用数据约为全球电信系统网络的2.3~4.5倍，该产品大大改善了东南亚、喜马拉雅山和中东山区的区域划分和降水变化。该产品在评估水资源、确定亚洲季风降水变化、卫星降水估算和验证高分辨率模型模拟以及改进降水预报等研究做出贡献。本研究选择了面向亚洲季风、中东和欧亚大陆北部的APHRO_V1101数据集 [2] 。

2) MSWEP V2卫星集成降水数据集

2013年，普林斯顿大学发布了Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation Version 2 (MSWEP_V2)降水数据集，该数据源是全球第一个0.1˚空间分辨率的3 h尺度降水数据源，具有精度高、认可广泛的优势。普林斯顿大学水中心融合多个站点数据源(包括WorldClim，GHCND，GSOD，GPCC和其他数据源)、卫星数据源(包括CMORPH，GridSat，GSMaP和TMPA 3B42RT)和再分析数据源(ERA-Interim和JRA-55)，首先对降水数据进行频率和量级校正，再通过全球13,762个径流站的实测数据基于水通量过程对陆地降水进行偏差校正，是目前国际上时空精度最高的降水数据源之一，在对地观测、水资源调查评价、气候系统演化分析、气象灾害预报预警等领域得到广泛应用，并被国内外学者通过地面观测信息验证了该数据源的可靠性。本项目提取了MSWEP_V2数据集1979~2021年澜沧江–湄公河流域的逐日降水数据。

3) 插补延长APHRODITE降水数据系列

基于对多套现有卫星降水数据集产品的对比评估，发现MSWEP降水数据在不同时间和空间尺度上的精度较高，考虑到APHRODITE降水资料的时间序列只更新到2015年，为此采用MSWEP产品将APHRODITE资料系列延长至2021年底，首先，使用同期(1983~2015)的APHRODITE数据对MSWEP数据进行偏差校正，然后将校正因子运用到2016~2021年底时段内，实现对APHRODITE数据的延长，以估算湄公河流域PMP。使用的偏差校正方法为基于月尺度的等率校正方法，该法假设卫星反演降水(或再分析气温数据)和地面观测系列的月偏差在不同时期具有一致性，首先基于地面观测信息计算各月份的校正因子，再将该因子应用于同一月份的长系列模拟数据集。该方法易于操作且效果较好，近年来广泛应用于卫星反演降水产品校正领域。本文对气象站点的每一个月份，分别基于观测资料和模拟系列计算该月份的偏差比率(降水)，获得相应的校正因子后，校正卫星降水系列：

$\begin{array}{c}{P}_{G,m}^{cor}=P_{G,m}^{raw}\times \left(\underset{i=1}{\overset{N}{{\displaystyle \sum }}}{P}_{obs,m}^i/P_{G,m}^i\right)\end{array}$ (1)

式中： $P_{G,m}^{cor}$ 和 $P_{G,m}^{raw}$ 分别是对应月份的校正后数据和原始数据，N为第m月站点的总观测日数；i为日降水系列时序。

3. 洪水频率分析计算

3.1. 降雨径流特性

湄公河流域的径流同降雨一样，随季节变化，每年有汛期和枯水期。湄公河下游地区5月到10月为雨季，汛期的开始则要比雨季晚一到两个月，通常是始于6月。尽管雨季通常在10月就停止了，但是在大多数区域，汛期要持续到11月。湄公河流域内水文年被分成了两个季节，从6月到11月的汛期和从12月到次年5月的旱季。

湄公河年径流集中在汛期，6月~11月的径流量约占年径流的86%左右，其中，7月~10月径流量占全年的73%，8月、9月的月平均流量最大，分别占年总径流量的22%~23%。在旱季，最小流量发生在2月~4月，这三个月的径流量约占全年的5%。3月、4月的平均流量最小，这两个月份的径流量均只占全年总量的2%。相对于年内分配显著差异，湄公河径流量在年际间的变化相对不明显。巴色水文站年径流的变差系数为0.16，1923~2021年系列中最大年和最小年径流量的比值仅为2倍。

3.2. 暴雨洪水特性

湄公河流域洪水主要由暴雨形成。造成暴雨的天气系统，以西南季风、风暴、热带低压、热带气旋和冷气压为主。有时多种气象因素结合在一起，通常就会导致强降雨，日降水量可达到150~300 mm。暴雨在面上分布不均，降雨强度上、中、下游逐渐递减，相差较大。流域全年均有暴雨发生，但主要出现在7月~10月，11月仍有较大暴雨出现，但次数较少，暴雨呈多中心分布。上下游出现洪水的日期不完全对应，湄公河流域洪水和暴雨在年内分布是相应的，洪水多出现于8、9月份，其发生频率在85%以上，10月份还会出现年最大洪水和较大洪水。湄公河流域汛期降水多为连续过程，较大洪水主要由连续暴雨形成，其暴雨过程多为两次以上的天气过程，暴雨呈多中心分布，形成的洪水过程线形状一般为矮胖型，且以复式峰型为主，单峰所占比重不大。

3.3. 设计洪水成果

1) Gumbel分布和参数估计方法

广义极值(General Extreme Value, GEV)分布函数 [3] 的数学表达式如下 ：

$F\left(x\right)=\exp \left\{-{\left\{1+k\left(\frac{x-\xi }{\alpha }\right)\right\}}^{-1/k}\right\}$ (2)

式中：k、 $\xi$ 和 $\alpha$ 分别为形状、位置和尺度参数。当K = 0的时为Gumbel分布，其数学表达式如下：

$F\left(x\right)=\exp \left[-exp\left(-\frac{x-\xi }{\alpha }\right)\right]$ (3)

Gumbel分布在东南亚国家得到广泛的应用，通常采用矩法初估参数、并适线法推求设计洪水 [4] 。

2) 设计洪水估算

本工程上游巴色水文站流域面积545,000 km²，有1923~2021年共99年实测逐日平均流量系列，下游上丁水文站流域面积635,000 km²，有1910年~2021年共112年实测逐日平均流量系列，两站均无历年最大洪峰流量统计资料。根据Fuller 1914年研究的经验公式：

$Q_{峰}=Q_{日}\ast \left(1+2.66\ast A^{-0.33}\right)$ (4)

式中： $Q_{瞬}$ 为洪峰流量m³/s； $Q_{日}$ 为日平均流量m³/s；A为流域面积km²。

经计算得巴色、上丁水文站最大洪峰流量与最大1日洪量关系均为 $Q_{峰}=Q_{日}\ast 1.05$ 。由巴色、上丁水文站实测资料，统计历年最大1日平均流量，并按照1.05倍折算作为最大洪峰流量系列。

表1列出上丁和巴色水文站洪水频率分析计算结果，S1水电站坝址位于巴色水文站和上丁水文站区间，采用两水文站设计洪水成果按面积内插计算求得。

表1. 各站点洪水频率分析计算成果

4. 可能最大暴雨(PMP)估算

世界气象组织(WMO)推荐的PMP估算方法分为两类 [1] ，一类是统计估算，另一类是水文气象途径。水文气象途径包括当地暴雨放大法、暴雨移置法、概化估算法等。由于湄公河雨量站网稀缺，实测降雨资料系列较短，因此本文采用统计法估算PMP [5] 。

湄公河流域PMP统计法估算结果

1) 统计估算法简介

1961年Hershfield提出统计法，其凭借概念清楚和计算简便的特点，广泛应用于估算流域PMP，计算公式如下：

$K_m=\frac{X_m-{\bar{X}}_{n-1}}{{\sigma }_{n-1}}$ (5)

$\text{PMP}={\bar{X}}_n+K_m{\sigma }_n$ (6)

式中： $X_m$ 是降水序列最大值； ${\bar{X}}_n$ 和 ${\bar{X}}_{n-1}$ 分别为剔除 $X_m$ 之前和之后降水序列的均值； ${\sigma }_n$ 和 ${\sigma }_{n-1}$ 则为剔除 $X_m$ 之前和之后的标准差。

式(5)仅从降水资料系列的统计特性推求放大比，并未涉及设计频率。林炳章改进了传统的统计法 [6] [7] ，首先需要判断各降水序列长度是否大于最小序列要求 $N_m$ ，其计算公式如下：

$N_m=T_m^2+2$ (7)

$T_m=\frac{X_m-{\bar{X}}_n}{{\sigma }_n}$ (8)

按照公式(5)计算各栅格或流域放大因子 $K_m$ ，同时对 ${\bar{X}}_n$ 进行抽样误差校正：

${X^{\prime }}_n=\left(1+\frac{3C_{vn}}{\sqrt{n}}\right)X_n$ (9)

式中：n为卫星降水序列长度， $C_{vn}$ 为其变差系数。按照公式(6)分别基于延长的APHRODITE降水数据计算栅格尺度和流域尺度的PMP。

2) 湄公河流域PMP估算结果

利用经过校正延长的APHRODITE降水数据(1951~2021，系列长度71年)，采用改进的统计法估算湄公河流域1d、3d、7d、15d和30d的PMP。湄公河流域内共有0.25˚分辨率的网格829个，其中共有708个位于流域边界内部，121个与流域边界相交；坡诺水电站-S1水电站坝址区间，共有15个0.25˚分辨率的网格，其中有6个位于流域边界内部，9个与流域边界相交。经计算，APHRODITE的降水序列长度略低于公式(8)的计算要求，为86年，可能影响PMP估算结果的代表性。进一步使用式(5)估算PMP放大因子，基于APHRODITE数据计算的湄公河流域放大因子分别为3.38 (1 d)、2.48 (3 d)、2.96 (7 d)、3.24 (15 d)和2.10 (30 d)。表2列出了湄公河流域APHRODITE降水1 d、3 d、7 d、15 d和30 d尺度PMP估计结果，分别为49、89、159、261和383 mm，而最大网格点估值则分别为340、628、724、1109和1594 mm。

表2. 湄公河流域APHRODITE降水数据的PMP估计结果

图2绘出了湄公河流域APHRODITE降水产品在1 d、3 d、7 d、15 d和30 d尺度下PMP的空间分布，APHRODITE结果显示湄公河流域PMP高值主要分布在流域东部及东南沿海山区，且降水中心区域1 d~3 d的PMP在500~600 mm之间，流域其它地区则为200~300 mm范围内变化。

图2. 湄公河流域APHRODITE降水数据多尺度PMP空间分布

3) 景洪–坡诺区间PMP估算结果

采用同样的方法计算景洪–坡诺坝址区间各历时PMP，参考坡诺水电站设计洪水过程，分配景洪–坡诺坝址区间30 d PMP的分布过程，发现30 d的PMP过程存在一定高估，使用面积折算方法推求相应的产流过程(景洪–坡诺369,120 km²)。如表3所示，最大1 d下的洪量较其它尺度明显偏大，造成30 d总洪量高估，达1502.6亿m³，大于现有工程设计洪量的1011.7 km³。这种高估的原因是湄公河流域面积很大，可能最大暴雨过程不可能同时覆盖全流域，因此可以使用流域面积折算系数，使得30 d的PMF总洪量与坡诺水电站设计成果接近，尽管调整后的洪峰流量仍然偏大，但30 d总洪量与设计值接近，为1277.2亿m³ (扣损前)。

表3. 景洪–坡诺坝址区间流域PMP估计结果

5. 可能最大洪水(PMF)估算

本流域暴雨法设计洪水采用SCS单位线推求。考虑景洪-S1区间流域面积为379,800 km²，而坡诺-S1坝址区间流域面积仅为10,680 km²，景洪-S1坝址区间与景洪–坡诺坝址区间流域面积仅相差2.8%。本次先采用SCS单位线法得到景洪–坡诺坝址区间PMF洪水过程线，再按面积比放大推算景洪-S1坝址区间PMF洪水过程线，通过叠加景洪水电站坝址PMF洪水过程计算得到S1水电站坝址PMF。

5.1. 产流计算

SCS模型是美国农业水土保持局(Soil Conservation Service，简称SCS)于1954年代研制的流域水文模型，广泛应用于各个国家的流域工程规划、水土保持及防洪、城市水文及无资料流域的水文问题研究 [8] 。

SCS方法除用于总径流，还可以用于估算一次暴雨的逐时径流过程。逐时径流过程的推求是用每个时段末的累积降雨推求相应的累积R，相邻时段的累积径流相减，就得每个时段的径流。

5.2. 汇流计算

参考文献中所介绍的概化无量纲单位线进行汇流推算 [9] 。通过确定单位线洪峰流量及峰现时间确定景洪–坡诺区间流域单位线，进而推算设计洪水过程线。

结合前述PMP过程线，求得景洪–坡诺坝址区间PMF洪峰流量为64,269 m³/s，按面积比计算景洪-S1坝址区间PMF洪峰流量为75,150 m³/s，经叠加景洪坝址PMF过程，计算得S1水电站坝址PMF洪峰流量为112,950 m³/s，详见表4。

对比坡诺电站、景洪水电站PMF洪水过程线如图3所示。本次S1电站坝址PMF洪水过程线相对坡诺电站高，峰现时间与坡诺电站基本一致，比景洪电站滞后，本次成果相对比较合理。

表4. 景洪、坡诺、S1电站坝址PMF估值比较表

图3. 澜沧江–湄公河主要梯级电站PMF过程线对比图

5.3. 设计成果合理性分析

1) 基础资料

本次基础水文资料均通过湄公河管理委员会官方网站购买得到，各站历年资料已经湄公河委员会水文部门审查、汇编，整编资料精度较好，水文站点的实测资料系列较长，能满足本次分析S1水电站坝址PMF需要。

2) 降水数据

APHRODITE降水数据集是由日本综合地球环境研究所和日本气象厅研究所提供的亚洲区域降水数据集，其基于亚洲各国提供的实测降水数据及该项目自设雨量站资料生成的空间分辨率0.25˚的网格化降水产品，提供了1951~2015年的逐日高精度降水资料，其适用性已经在亚洲多个国家得到评估。考虑本次工程设计流域较大，已有实测站点资料偏少，采用该降水数据集更能考虑流域范围内的降水时空分布情况，因此将该降水数据应用于湄公河流域是合适的。将APHRODITE降水数据集与多种卫星产品进行比较，发现MSWEP产品与APHRODITE降水之间一致性最强，相关系数CC达0.93，使用相对精度最高的MSWEP产品将APHRODITE延长至2021年底，并进行校正，该方法是合适的 [10] 。

3) 邻近梯级计算方法比较

由于景洪–坡诺坝址区间集水面积与景洪-S1坝址区间集水面积仅相差约2.8%，本次将景洪–坡诺区间PMF成果按照面积比折算的方式计算景洪-S1坝址区间PMF成果是合适的。参考临近Ban Koum水电站可行性研究报告计算方法，通过计算Chiang Saen-Pakse区间PMF成果，叠加上游景洪水电站PMF成果得到Ban Koum坝址PMF成果；本次采用景洪电站PMF叠加景洪-S1坝址区间PMF成果的方法是合适的。

4) 计算模型方法

本次由PMP计算PMF产汇流过程采用SCS水文模型法，土壤类型数据采用联合国粮食与农业组织(FAO)的世界土壤数据库资料，土地利用采用马里兰大学的1 km分辨率土地覆盖数据，均广泛应用于科研及生产实践中，资料准确性得到广泛认可。

5) 洪水外包线计算

参考王国安等 [11] 世界已知最大洪水外包线经验公式，计算S1坝址可能最大洪水成果。当流域面积A = 300~3,000,000 km²：

$Q_m=1830A^{0.316}$ (9)

S1水电站坝址控制流域面积为555,900 km²，由式(9)计算得到可能最大洪水为119,638 m³/s，由外包线方程计算得可能最大洪水为119,638 m³/s，本次PMF计算成果为112,950 m³/s，两者成果相差仅约5.6%，故本次设计成果基本合理。

6) 国际大坝委员会(ICOLD)推荐公式计算

1984年，Rodier和Roche通过对全世界大约1200个极限洪峰的研究，所得出的表征洪峰流量的K因子计算公式 [12] ：

$Q_m={10}^6{\left(\frac{A}{{10}^8}\right)}^{1-K/10}$ (10)

式中：Q_m为最大洪峰流量(m³/s)；A为流域面积(km²)。在双对数坐标纸上，流域面积大于100 km²的各种面积世界最大洪峰流量的外包线为一直线。

当式(10)中k值取最大值6时，相应的最大洪峰流量为125,313 m³/s。本次PMF计算成果为112,950 m³/s，两者成果相差10.95%，故本次设计成果基本合理。

7) 与上游电站PMP成果对比分析

表5. S1及上游电站PMF与万年一遇校核洪水成果对比

经与频率计算的S1坝址成果进行比较，推荐的S1坝址可能最大洪水成果基本合理，约为10,000年一遇设计洪水成果的1.232倍；上游Ban Koum水电站PMF/10,000年一遇约为1.245倍，两者倍比关系接近(如表5)，说明本次计算成果基本合理可行。

6. 结论和建议

世界气象组织推荐采用PMP/PMF确定水电工程坝址的设计(校核)洪水，并作为水库大坝建设规模及管理策略的重要依据。湄公河流域水文站网稀缺，观测资料系列较短，实测资料不全。本文采用统计估算法推求湄公河流域PMP，采用SCS模型进行产汇流计算PMF，得出的主要结论和建议如下：

1) 卫星遥感降水数据具有估算PMP的潜力和适用价值，可为基于地面资料的传统方法提供有力补充，更为缺资料地区的PMP/PMF估算提供了一条新的途径。

2) S1水电站坝址万年一遇设计洪水为91,700 m³/s，PMF估算结果为112,950 m³/s，比王国安和世界大坝委员会外包线经验公式小10%左右，成果基本合理。S1坝址可能最大洪水成果PMF约为万年一遇设计洪水成果的1.232倍；上游Ban Koum水电站PMF/10,000年一遇约为1.245倍，两者倍比关系接近，验证本次计算成果的合理可靠性。

基金项目

中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司(11SD210003A-01-2022)科研项目。

文章引用

王 成,熊景华,郭生练,杨媛婷,徐郡璘. 湄公河S1水电站PMP/PMF估算研究
Study of PMP/PMF Estimation at the S1 Hydropower Plant in the Mekong River[J]. 水资源研究, 2023, 12(04): 358-367. https://doi.org/10.12677/JWRR.2023.124040

参考文献