水库泥沙淤积问题是制约水库持续发挥其工程效益的关键性问题,针对入库水沙变化特性、影响因素以及泥沙淤积对水库各项功能影响的研究,是制定水库排沙减淤方案的前提及依据。克孜尔水库位处渭干河流域上游,是一座建立在山区多沙河流上的山区性水库,水库运行至今泥沙淤积问题严重。为了探究克孜尔水库泥沙淤积原因及水库泥沙淤积影响,从而有针对性地提出适宜水库淤积现状的排沙减淤方案。本文对水库入库水沙量的演变规律及驱动因子、水沙的模拟预测、水库泥沙淤积影响评价以及泥沙淤积原因、排沙方案等方面进行了研究,得到的结论如下:(1)1959～2015年间,克孜尔水库坝址处年入库水沙量整体呈增加趋势,其中径流量表现出3个阶段性变化,分别为持续减小阶段(1959～1976年)、交替波动阶段(1977～1994年)以及显著增加阶段(1995～2015年);输沙量表现出4个阶段性变化,分别为持续减小阶段(1959～1991年)、缓慢增加阶段(1992～1996年)、显著增加阶段(1997～2003年)以及交替波动阶段(2004～2015年);径流量、输沙量发生由少至多的突变年份分别为1987年、1979年;径流量、输沙量的周期变化尺度具有一致性,均存在3个时间尺度,分别为7、12、28年以及6、11、26年,其中主周期长度分别为28年、26年;入库水沙的增加是导致水库泥沙淤积程度增大的主要原因之一;(2)气候变化及人类活动是导致入库水沙变化的主要驱动因子,其中气候变化对克孜尔水库入库径流量的影响大于人类活动的影响,而人类活动对入库输沙量的影响则大于气候变化的影响;衰减分析法的结果显示降水及人类活动对径流量的影响分别为62.4%和37.6%,对输沙量的影响分别为35.2%和64.8%;累积量斜率变化率比较法的结果显示气候变化及人类活动对径流量的影响分别为377.79%和-277.79%,对输沙量的影响分别为11.33%和88.67%;(3)针对NAR神经网络及BP神经网络的特点,建立了基于BP神经网络修正NAR神经网络预测结果的NAR-BP组合预测模型;组合预测模型对年径流量拟合的平均相对误差为1.28%,对年输沙量拟合的平均相对误差为2.55%,模型对水沙序列的拟合效果较好;克孜尔水库2018～2067年的年均入库径流量达到30.49×10~8m~3,年均入库输沙量达到1486.31×10~4t,与现阶段相比,径流量与输沙量整体呈增加趋势;2038年时年径流量、年输沙量同时达到峰值,分别为38.72×10~8m~3及3095.21×10~4t;在现有排沙措施不变的条件下,2027、2040、2048年时水库初设汛限水位、防洪高水位及初设设计洪水位对应库容将全部被泥沙淤满,水库丧失防洪功能;2052年、2059年时水库将完全失去兴利库容及总库容,水库泥沙淤积发展态势严峻;(4)通过建立基于层次分析法、模糊数学理论以及云模型理论的水库泥沙淤积影响多级模糊综合评价模型,有效避免了水库泥沙淤积影响评价过程中专家个人经验导致的评价结果不准确问题;将模型应用于克孜尔水库泥沙淤积影响评价工作,结果显示克孜尔水库泥沙淤积影响程度的期望为0.7002,表明水库泥沙淤积影响等级介于重度影响与特重度影响之间,熵及超熵分别为0.0306、0.0143,表明评价结果波动性较小;(5)现有异重流运行时间公式中的参数不易获得,因此以入库段洪水的含沙量、单宽流量以及库底坡降为计算参数,建立了均匀异重流流速及运行时间计算关系式,水库采取异重流运行时间计算公式控制泄水排沙闸门之后,异重流平均排沙比由172.34%提高至301.75%,为水库异重流排沙工作提供了科学的计算依据;针对水库支流堤渠结合布置塑造异重流方案,综合分析汛期不同水位下的排沙效果,发现水位控制在1140.0 m以下时支流异重流排沙效果最好,同时支流泥沙淤积体发生溯源冲刷现象,排沙比大于100%;(6)通过对水库入库输沙量、排沙工程布置以及河道泥沙淤积特点分析发现,入库输沙量逐年增加、水库汛期高水位运行、泄洪排沙洞布设不合理、水库调度运行方式受限以及干支流交汇处拦沙底坎对泥沙的阻碍作用等是造成克孜尔水库泥沙淤积严重的原因;综合考虑水库泥沙淤积现状及排沙条件,提出近期水库排沙应以异重流排沙为主,并通过汛期水库联调以及机械清淤逐步实现水库低水位排沙的条件,以缓解水库泥沙淤积问题;水库远期治沙方案包括加大上游水土保持工作力度、水库干流上游新建水库,以形成克孜尔水库排沙良性循环。