徐家屯，朱大炯，蔡煥杰，王健

（1.西北農林科技大學旱區(qū)農業(yè)水土工程教育部重點實驗室，陜西楊凌712100；2.西北農林科技大學中國旱區(qū)節(jié)水農業(yè)研究院，陜西楊凌712100；3.河南省水利勘測設計研究有限公司，河南鄭州450000）

基于主成分分析和參數(shù)設計的畦灌技術參數(shù)優(yōu)化

徐家屯1，2，朱大炯3，蔡煥杰1，2，王健1，2

（1.西北農林科技大學旱區(qū)農業(yè)水土工程教育部重點實驗室，陜西楊凌712100；2.西北農林科技大學中國旱區(qū)節(jié)水農業(yè)研究院，陜西楊凌712100；3.河南省水利勘測設計研究有限公司，河南鄭州450000）

針對畦灌灌水質量評價指標較多、自然因素存在時空變異性和技術參數(shù)有控制誤差而造成的灌水質量評價不合理、灌水質量不高且波動大的現(xiàn)狀，在田間灌水試驗的基礎上，利用主成分分析計算灌水質量綜合主成分作為評價指標，采用參數(shù)設計的方法對畦灌灌水技術參數(shù)進行了優(yōu)化。結果表明，灌水質量綜合主成分可以代表99.99%的灌水質量變異信息，且服從正態(tài)分布，同時自然參數(shù)的變異和技術參數(shù)的誤差對灌水質量及其穩(wěn)健性產生了較大影響，經模擬和實測結果驗證，涇惠渠灌區(qū)畦灌技術參數(shù)優(yōu)化組合為畦寬3.5～4.5m，畦長120m左右，單寬流量9 L·s－1·m－1左右，改水成數(shù)7成左右，此時具有很好的灌水質量和穩(wěn)健性。

畦灌；灌水質量評價；主成分分析；參數(shù)設計；穩(wěn)健性；靈敏度；技術參數(shù)優(yōu)化

畦灌是目前中國大田作物廣泛采用的主要灌水方式，但由于灌水技術參數(shù)的不合理而導致的灌水質量不高且波動性較大仍是其在應用中面臨的主要問題。對灌水質量進行分析與評價進而優(yōu)化灌水技術參數(shù)，是提高灌水質量及其穩(wěn)健性的有效手段。影響灌水質量的因素較多［1］，各自然因素（入滲參數(shù)、糙率、坡度和田面平整度等）存在著時空變異性且灌水技術參數(shù)（畦田規(guī)格、單寬流量、改水成數(shù)等）又有控制誤差，這些因素都對灌水質量產生了顯著的影響［2－9］。對此，國內外學者從不同方面做了大量的研究［10－17］，但只采用少數(shù)灌水質量指標針對個別因素進行灌水質量分析優(yōu)化的技術方案在實際應用中遭遇了灌水質量波動性大和合格率低的挑戰(zhàn)。李世瑤等［18］采用灌水質量綜合主成分進行灌水質量分析和評價，表明該指標具有較好的代表性和客觀性。而虞曉彬等［19］采用SRFR模型模擬求得了畦灌技術參數(shù)的非劣解集；王維漢等［20］和繳錫云等［21］運用穩(wěn)健設計理論分別進行了灌水質量敏感性分析和穩(wěn)健性分析，這些方法考慮到了參數(shù)波動和變異的影響，但都只以灌水效率和均勻度為質量指標，存在評價不夠全面、系統(tǒng)的問題，也沒有在穩(wěn)健解集的基礎上進一步優(yōu)化，并且其穩(wěn)健解也缺少大田實測資料的驗證。

針對以上情況，本文以田間試驗資料為基礎，考慮自然因素的變異性和技術參數(shù)的控制誤差，以灌水效率、灌水均勻度、儲水效率和深層滲漏率的綜合主成分為灌水質量評價指標，采用參數(shù)設計方法［22］（田口方法）進行穩(wěn)健性和靈敏度分析，并在穩(wěn)健解的基礎上進行優(yōu)化和驗證，以期為當?shù)靥峁┵|量高、可操作性強、抗干擾性好的優(yōu)化灌水技術方案。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

本試驗在陜西省涇惠渠灌區(qū)進行，試驗地點位于咸陽市涇陽縣橋底鎮(zhèn)（34°36′N，108°42′E），灌溉水為涇惠渠渠水。該灌區(qū)位于陜西省關中平原中部，為關中九大灌區(qū)之一的大（Ⅱ）型灌區(qū)（108°34′34″～109°21′35″E，34°25′20″～34°41′40″N），灌區(qū)多年平均降水量538.9 mm，年蒸發(fā)量1 212 mm，總日照時數(shù)2 200 h，多年平均氣溫13.4℃。該灌區(qū)農作物種植方式為冬小麥—夏玉米輪作模式，灌區(qū)以占全省2.4%的耕地，生產了占全省5.8%的糧食，提供了全省10%的商品糧，是陜西省重要的糧食生產基地。土壤類型為灌淤土，田間持水量約為24%（質量含水量）。

1.2 試驗設計

試驗區(qū)面積共2.2 hm2左右，試驗時間為2013年6月至2015年6月。試驗區(qū)設置4個畦長，分別為80、120、160、235 m，畦寬在3～5 m之間，坡度在0.0017～0.0053之間。具體畦田設計見文獻［18］。種植作物類型為冬小麥、夏玉米，冬小麥種植品種為西農979，夏玉米種植品種為武科2號。冬小麥—夏玉米輪作期間根據(jù)當?shù)剞r民習慣灌水。該研究取2013年冬小麥冬灌水作為研究，即灌水日期為2013年1月10日，入畦流量38 L·s－1左右，灌水定額為90 mm。

1.3 測定項目及方法

灌水前分別測量每個畦田的寬度、坡度、土壤入滲參數(shù)；灌水時測量入畦流量、畦田內水流推進、消退過程和畦首水深。

（1）土壤入滲參數(shù)：入滲公式采用Kostiakov公式

式中，I（t）為某時刻土壤累積入滲量（mm）；t為土壤入滲時間（h）；K為入滲系數(shù)（mm·h－1）；α為入滲指數(shù)。

田間現(xiàn)場測量采用雙環(huán)法，該儀器外環(huán)65 cm，內環(huán)31 cm。灌水前在畦田的首、中、尾分別測量記錄累計入滲量和入滲時間，本研究選取其中差異性較小的15塊畦田作為研究對象，共計45組入滲試驗，然后經Excel 2010中冪函數(shù)擬合求各測點的入滲參數(shù)。

（2）流量測定：通過斗渠上無喉道量水槽測量，并使用LS45A型旋杯式流速儀在農渠上每間隔4小時測量一次進行校正。

（3）水流推進、消退過程測量：灌水前沿水流推進方向每隔10m設定位觀測點，灌水時觀測和記錄水流推進和消退到達各觀測點的時間（采用秒表計時）。

（4）畦首水深測量：在畦首觀測點斷面上等間距插3把塑料直尺，水流每推進到一個觀測點時記錄直尺的讀數(shù)，取其均值作為畦首水深，直至畦首積水消退。

（5）坡度測量：每塊畦田的坡度通過水準測量儀測高程計算得到。

（6）粗糙系數(shù)確定：根據(jù)坡度S、單寬流量q和畦首水深h利用曼寧公式（式2）估算

（7）土壤含水量測量：在灌水前和灌水后2～3 d，在畦田中部從畦首到畦尾每隔30～40 m采用人工土鉆取土，深度為2 m，1 m內每10 cm取土樣一個，1 m以下土層每20 cm取土樣一個，采用室內烘干法測量土壤質量含水率。

2 田面參數(shù)確定和參數(shù)設計

2.1 田面參數(shù)確定

田面參數(shù)包括入滲系數(shù)K、入滲指數(shù)α和糙率n。鄭和祥等［23］和李佳寶等［24］分別采用SIRMOD模型和SRFR模型求解田面參數(shù)，取得了很好的效果。本文采用WinSRFR4.1模型根據(jù)灌水資料反推和田間實測相結合的方法進行估算，且以前者為主。選擇16組獨立完整的畦田灌水過程和17組雙環(huán)入滲試驗數(shù)據(jù)，按照上述方法進行估算，結果見表1。

表1 WinSRFR4.1模擬和大田實測田面參數(shù)統(tǒng)計量及均值檢驗Table 1 Simulated by WinSRFR4.1 and field measured parameters，statistics and mean values testing

由表1可以看出，采用SRFR模型利用灌水資料模擬所求田面參數(shù)與實測田面參數(shù)沒有顯著差異（各參數(shù)經SPSS 22.0中獨立樣本T檢驗的顯著性水平均大于0.1），并且模擬糙率與美國農業(yè)部水土保持局推薦的0.1（小的糧食作物）經SPSS 22.0中單樣本T檢驗，顯著性為0.541，即無顯著差別。這表明采用SRFR模擬法反求田面參數(shù)是可行的和可靠的，從而為參數(shù)設計的模擬試驗提供了基礎參數(shù)。

入滲參數(shù)實測值的變異均大于模擬值，這是因為采用SRFR模型反求的入滲參數(shù)在一定程度上代表了整塊畦田的均值，實測法僅估算了一個測點的值，不能體現(xiàn)參數(shù)的空間變異性。糙率實測值的變異反而小于模擬值，這是因為實測法僅以畦首的水深計算了畦首區(qū)域的糙率，沒有考慮畦田其它區(qū)域糙率的變化，再加上單寬流量和畦首水深變化不大使得實測值的變異降低。因此，采用SRFR模型反求田面參數(shù)具有很好的代表性和可靠性。

2.2 參數(shù)設計

參數(shù)設計是廣泛使用的三次設計的第二階段，地面灌溉的灌水質量評價有著較為成熟的基礎理論，因此不進行第一階段的系統(tǒng)設計，也不考慮容差設計，直接進行參數(shù)設計，把各因素分為可控因子和噪聲因子（產生變異和控制誤差），采用內、外兩個正交表來安排模擬實驗。

2.2.1 可控因子水平及內表設計內表為對可控因子及其水平安排試驗的正交表。將單寬流量、畦長和改水成數(shù)作為可控因子，考慮灌區(qū)的實際情況，各設置3個水平：單寬流量q分別為6、12、18 L·s－1·m－1，畦長L分別為80、120、160 m，改水成數(shù)g分別為0.7、0.8、0.9。對于該3因素3水平的情況，采用正交表L9（34）安排內表的模擬試驗方案，試驗方案依次編為A1～A9，見表2。

2.2.2 誤差水平及外表設計外表為考慮各因素的變異或誤差來安排試驗的正交表。各種因素的誤差或變異會對某一技術參數(shù)組合下的灌水質量產生干擾，為了獲得穩(wěn)健的設計方案，針對各因素的時空變異性和技術參數(shù)的控制誤差，對內表（L9（34）正交表）中的每個方案進行外表設計。在外表設計中，單寬流量、改水成數(shù)及畦長這三個因素的控制誤差分別按內表設計值的±5%計。將考慮控制誤差后的3個水平值分別記為q′、L′和g′。入滲系數(shù)K、入滲指數(shù)α、糙率n和坡度S屬于不可控制和難以控制因素，因此作為灌水試驗和質量評價的噪聲因素，依照參數(shù)設計，4個噪聲因素取其均值作為設計水平（水平2），將“均值±×標準差”分別作為參數(shù)的高水平值（水平3）和低水平值（水平1）。對于內表中A1～A9的每個模擬試驗方案，均對應著一個L18（37）正交表，外表方案次編為B1～B18，依據(jù)外表中的方案，采用winSRFR模型進行模擬試驗，計算綜合主成分F和灌水質量損失指標PL，如表3所示。由于篇幅有限，本文僅列出了相應于內表A6方案的外表實驗方案及綜合主成分和質量損失指標計算結果。

表2 內表模擬試驗方案設計Table 2 Simulated experimental scheme design of Internal table

表3 對應內表A6的外表試驗設計及計算結果Table 3 The external table experiment design and calculated results correspoding internal table A6

3 灌水質量主成分分析

3.1 灌水質量指標

采用灌水效率Ea、灌水均勻度Ed、儲水效率Es和深層滲漏率Dp的綜合主成分來評價灌水質量。

（1）灌水效率Ea是指灌水后存儲于計劃濕潤層內的水量與實際灌入田間的總水量的比值，即

式中，W1、W2和W3分別為灌入計劃濕潤層的水量、深層滲漏量和徑流損失水量（m3）。

（2）灌水均勻度Ed是指灌入田間水量最少部分田塊的平均入滲深度與整個畦（溝）長的平均入滲深度的比值［20］，即

式中，Zav為整個畦（溝）長的平均入滲深度（m）；Zmin為田間入滲水量最少部分田塊的平均入滲水深（m），通常用入滲最少的1／4畦（溝）長的平均入滲水深來表示。Zav可以表示為：式中，Z為單位面積累積入滲量（m）；L為畦（溝）長（m）。

（3）儲水效率Es是指灌水后存儲在土壤計劃濕潤層內的水量占計劃濕潤層所需水量的百分比，即

式中，W4為灌水量不足區(qū)域所欠缺的水量（m3）；其余符號同式（3）。

（4）深層滲漏率Dp是指田間深層滲漏損失的水量與輸入田間的總水量之比，即

式中符號同式（3）。

針對多個灌水質量指標存在相關性和重疊，為便于綜合、全面同時又簡便、快捷地評價灌水質量，對以上4個指標提取主成分，然后采用綜合主成分進行分析。

3.2 灌水質量主成分分析

采用winSRFR 4.1模型對所有外表的共162個設計方案進行模擬，得到灌水效率、灌水均勻度、儲水效率和深層滲漏率，先對深層滲漏率同趨化處理，記為D′p（D′p＝－Dp），然后采用SPSS 22.0對4個標準化的灌水質量指標進行主成分分析。為了使抽取的主成分更具有代表性和可解釋性，在主成分分析時進行最大四次方值法正交旋轉。主成分分析前先進行適宜性檢驗，經檢驗，4個灌水質量指標在0.05水平上顯著相關，且Bartlett球形檢驗顯著性小于0.01，KMO統(tǒng)計量為0.586，所以適宜對4個灌水質量指標做主成分分析，分析結果見表4。

表4 旋轉主成分的載荷矩陣及貢獻率Table 4 The load matrix of revolved main principle components and contribution rate

由表4可見，第一主成分F1主要解釋灌水效率，代表了Ea和Dp；第二主成分F2和第三主成分F3分別解釋均勻度Ed和儲水效率Es。這與李世瑤等［18］采用田間實測灌水質量指標進行主成分分析的結果一致，表明采用SRFR模擬試驗及對灌水質量指標提取主成分是可靠的和準確的。與文獻［18］相比，本文中第一主成分F1和第二主成分F2的比重有所減少，第三主成分F3的比重增加，主要是由于文獻［18］中灌水定額較大（平均1 459 m3·hm－2），畦田尾部積水較多，造成其深層滲漏量較大，灌水效率和均勻度降低并且波動較大（變異系數(shù)分別為0.207和0.177），儲水效率增加且波動較?。ㄗ儺愊禂?shù)為0.060）。

前三個主成分的累計貢獻率達99.99%，滿足提取主成分的要求。因此，對前三個主成分按各自的貢獻率進行加權線性組合，得到綜合主成分F，用來進行灌水質量分析評價及畦灌技術參數(shù)優(yōu)化。采用上述方法，對外表的162組設計方案進行分析，得到各自的標準化綜合主成分F。由于樣本數(shù)小于5000，因此采用SPSS 22.0中的Shapiro－wilk（w檢驗）方法對F進行正態(tài)性檢驗［25］，顯著性為0.191，認為標準化綜合主成分是正態(tài)分布的，具有較好的客觀代表性。

4 灌水質量評價及灌水技術參數(shù)優(yōu)化

4.1 灌水質量評價

在采用參數(shù)設計進行灌水質量分析前，需要確定質量損失指標，然后依據(jù)該指標進行穩(wěn)健性和敏感度分析。

（1）損失指標：灌水效率、灌水均勻度、儲水效率和深層滲漏率分別取理想值為100%、100%、100%和0%，得到該組合的標準化綜合主成分為Fop＝1.542。從而得到灌水質量損失指標為PL＝Fop－F。

（2）靈敏度指標：采用每張外表中各個方案的灌水質量損失的平均值L作為相應內表方案靈敏度，計算結果見表5，該值越小越好。

（3）穩(wěn)健性指標：采用信噪比η來表示噪聲因素對灌水質量產生的干擾，損失指標具有望小特性，因此，每張外表方案組的信噪比為：該值越小越好。按照式（6）分別計算各個外表方案組的η值，計算結果見表5。

由表5可見，各方案的平均質量損失都大于1，而信噪比都大于0，說明控制誤差和噪聲因素的變異對灌水質量產生了很大干擾，這與一些學者［2－9］的研究結論相一致。但同時也表明，在進行畦田技術參數(shù)優(yōu)化時，只以各參數(shù)的均值進行優(yōu)化設計而不考慮參數(shù)的變異或誤差是不妥的。

分別以單寬流量、畦長、改水成數(shù)各水平的平均信噪比和靈敏度為縱坐標，得到灌水質量穩(wěn)健性和質量損失值隨3個控制因素各水平的變化圖，如圖1所示。

表5 內表各方案模擬結果Table 5 The simulated results for each scheme of internal table

圖1 可控因素各水平對信噪比和靈敏度的影響Fig.1 Effects of controllable factors on each level signal-to-noise ratio and sensitivity

從表5及圖1可以看出，自然參數(shù)的變異和技術參數(shù)的控制誤差對灌水質量的穩(wěn)健性的波動性影響較大，灌水質量不是很理想，需要進一步優(yōu)化提高。信噪比和靈敏度均隨單寬流量和改水成數(shù)的減小而減小，而在試驗設計范圍內畦長對信噪比和靈敏度的影響不顯著，這說明在試驗區(qū)內調整單寬流量和改水成數(shù)是提高灌水質量水平和穩(wěn)健型的關鍵環(huán)節(jié)。

4.2 灌水技術參數(shù)優(yōu)化

分別以信噪比和平均質量損失為因變量，單寬流量、畦長和改水成數(shù)為自變量對內表各方案的模擬結果進行穩(wěn)健性分析和靈敏度分析（不考慮各因素的交互作用），以得到穩(wěn)健因素和調節(jié)因素，為畦灌的穩(wěn)健性優(yōu)化和提高灌水質量提供依據(jù)。穩(wěn)健性和靈敏度分析的結果見表6。

由表6可見，線性方差分析模型只在0.1水平上顯著，主要是因為模型中沒有單獨考慮噪聲因素的作用以及沒有考慮田面平整度、土壤質地和灌前土壤含水量等因素的作用。單寬流量和改水成數(shù)在兩項分析中都顯著，且改水成數(shù)的顯著性更大些，而畦長在兩項分析中都不顯著，因此，q和g既是穩(wěn)健因素又是調節(jié)因素。這一方面是因為自然參數(shù)的變異和技術參數(shù)的控制誤差以及其它未考慮的因素對灌水質量產生了較大的影響，都計入了誤差項了；另一方面是因為在較大的單寬流量和坡度下，灌水質量在設計的畦長水平區(qū)間內變化不大，這與劉群昌等［26］在研究田間波涌灌溉技術時畦長在100～150 m變化對灌水質量影響不大的結論類似。

表6 穩(wěn)健性和靈敏度分析結果Table 6 Analysis results of robustness and sensitivity

因此，單寬流量和改水成數(shù)是灌水質量優(yōu)化設計的重要調節(jié)因子，可在相對優(yōu)異的A6方案基礎上對技術參數(shù)q和g進行優(yōu)化調整。由表5及圖1看出，單寬流量和改水成數(shù)的低水平（1水平）都具有更好的穩(wěn)健性和靈敏度，考慮田間農戶的實際灌水耕作習慣、減少畦埂占地及推廣的適用性，取優(yōu)化方案的三個參數(shù)分別是單寬流量9 L·s－1·m－1，畦長120 m，七成改水。這與劉洪祿等［27］在田間試驗基礎上研究冬小麥灌水技術參數(shù)時取粘壤土的合理畦長為120～150m相一致，這也與楊玫等［28］推薦的七成或八成改水相吻合。在不造成沖刷或輕微沖刷的情況下，選擇較大的單寬流量有利于水流推進過程中克服入滲參數(shù)和糙率的變異對灌水質量造成的不利影響，可加強水流對土塊的消散破碎作用和對土壤顆粒的運移作用以提高田面平整度從而改善灌水質量。較大單寬流量可以提高水流推進速度便于低灌水定額的田間實現(xiàn)。

4.3 優(yōu)化方案的驗證

首先采用模擬驗證，同樣考慮控制誤差和噪聲因素，且采用同樣的因素水平設置方法，用L18（37）正交表安排試驗。然后從這次田間灌水試驗中選出技術參數(shù)和優(yōu)化方案技術參數(shù)接近的4個獨立完整的灌水紀錄，計算實測的灌水質量，模擬結果和實測結果見圖2。

圖2 優(yōu)化方案的模擬結果和實測結果比較Fig.2 Comparison of simulated results and measured results of optimal schemes

由圖2可見，田間實測的灌水效率、灌水均勻度和儲水效率低于模擬值而深層滲漏率高于模擬值，這主要是因為模擬時沒有考慮田面平整度和灌前土壤含水率等因素的作用，而實測法沒有考慮灌水過程及灌水后取土測量前水面、地面的蒸發(fā)及作物的耗水。灌水均勻度比灌水效率和儲水效率低，波動性大，說明自然參數(shù)的變異和技術參數(shù)的控制誤差對灌水均勻度的影響更大，因此，后續(xù)的研究工作應該從如何提高灌水均勻度這一關鍵指標入手。

可以看出，優(yōu)化方案在數(shù)值試驗和田間試驗中均取得了較好的灌水效果，達到了令人滿意的程度；可得模擬結果的平均質量損失為1.050，信噪比為1.052，該方案優(yōu)于A6方案。因此，該優(yōu)化方案技術參數(shù)組合是可靠的和穩(wěn)健的，可以在灌區(qū)進行推廣。

5 結論與討論

針對灌水質量評價指標的重疊性和相關性給灌水質量評價帶來的不便，建立了具有代表性和可信度的綜合主成分評價指標。針對灌水量的波動性和抗干擾能力低，進行了參數(shù)設計及灌水技術參數(shù)優(yōu)化。得出以下主要結論：

（1）采用SRFR模型依據(jù)灌水資料可以快速、簡捷地反推入滲系數(shù)、入滲指數(shù)和糙率，結果與實測一致，具有可靠性和代表性。

（2）采用主成分分析對灌水效率、灌水均勻度、儲水效率和深層滲漏率4個灌水質量指標提取主成分進行綜合，可以在不損失或較少損失原有指標變異信息的情況下，將4個灌水質量指標轉換為一個服從正態(tài)分布的灌水質量綜合主成分評價變量，具有較好的代表性與可靠性，可用于灌水質量的評價分析和灌水技術參數(shù)的優(yōu)化。

（3）采用SRFR模型所求參數(shù)，考慮灌水技術參數(shù)的控制誤差和自然參數(shù)的變異性，針對灌水質量的波動性進行了參數(shù)設計和模擬試驗，結果表明，內表各方案的灌水質量和穩(wěn)健性都不是很理性，各自然參數(shù)的變異和技術參數(shù)的控制誤差對灌水質量產生了較大干擾。通過對內表9個方案模擬結果的穩(wěn)健性和靈敏度分析，發(fā)現(xiàn)單寬流量和改水成數(shù)是重要調節(jié)因子，灌水質量及其穩(wěn)健性隨單寬流量和改水成數(shù)的減小而增大，而試驗設計范圍內畦長對灌水質量的影響不顯著，結合灌區(qū)實際，經模擬和實測資料驗證，得出優(yōu)化技術參數(shù)為畦寬3.5～4.5 m，畦長120 m左右，單寬流量9 L·s－1·m－1左右，改水成數(shù)七成左右，該方案具有較好的灌水質量和穩(wěn)定性。從模擬的結果和灌溉的實際結果來看，優(yōu)化方案所采用的技術參數(shù)具有較好的灌水效果和抗干擾性。因此，該方案具有很好的適應性，有利于提高灌區(qū)的水資源利用率、節(jié)約農戶灌水成本和減少農藥、肥料的淋滲對地下水的污染及提高其利用效率。

本研究中沒有考慮田面平整度（試驗區(qū)Sd在4.02～13.48 cm之間）等因素影響，噪聲因素對灌水質量的穩(wěn)健性產生了影響，但其影響規(guī)律需要進一步研究。本研究優(yōu)化方案的波動性仍較大，也需要在后續(xù)研究中進一步分析和完善。另外，鑒于研究方法和田間試驗條件的限制，優(yōu)化方案需要在灌水試驗中進一步驗證。

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Optimization of technical parameters for border irrigation based on principal component analysis and parameter design

XU Jia-tun1，2，ZHU Da-jiong3，CAI Huan-jie1，2，WANG Jian1，2
（1.Key Laboratory of Agricultural Soil and Water Engineering of Northwest Agriculture and Forest University，Yangling，Shaanxi 712100，China；2.Chinese Arid Area Research Institute of Water-saving Agriculture，Northwest Agriculture and Forestry University，Yangling，Shaanxi 712100，China；3.Henan Water Conservancy Survey and Design Research Co.Ltd.，Zhengzhou，Henan 450000，China）

Pointed at the current situation as unreasonable evaluation of irrigation quality，lower irrigation quality and high fluctuation caused by more evaluation indexes for the irrigation quality，existed the spatial and temporal variation for the natural elements and possessed control error for the technical parameters.Based on the field irrigation experiment，using the principal component analysis calculated the comprehensive principal component of irrigation quality for the evaluation index.Utilized the parameter design method，carried out the optimization for the technical factors of the border irrigation.The results showed that：The comprehensive principle component of of irrigation quality can be represented 99.99% of variation information of irrigation quality and obeied the normal distribution.Meanwhile the variation of natural parameter and technical parameter serror can be produced higher influence for the irrigation quality and its robustness.Through simulation and validation by the measured results，the optimal combination for the technical parameters of border irrigation in Jinghuiqu Irrigatin Distract were border width 3.5 to 4.5m，border length around 120m，the unit width discharge about9 L·s－1·m－1and inflow cutoff ratio approximately 0.7.At this time，it will be a good irrigation quality and robustness.

border irrigation；evaluation of irrigation quality；principal component analysis；parameter design；robustness；sensitivity；optimization of technical parameter

S275.3

A

1000-7601（2016）06-0089-08

10.7606／j.issn.1000-7601.2016.06.14

2015-12-29

國家科技支撐計劃課題（2011BAD29B01）；高等學校學科創(chuàng)新引智計劃（B12007）

徐家屯（1990—），男，山東聊城人，碩士生，主要從事節(jié)水灌溉理論與新技術研究。E-mail：xujt125＠163.com。

蔡煥杰（1962—），男，河北藁城人，教授，博士生導師，主要從事農業(yè)節(jié)水與水資源高效利用研究。E-mail：caihj＠nwsuaf.edu.cn。