曹曉磊

(河北省石家莊水文勘測(cè)研究中心，河北 石家莊 050051)

在所有的生態(tài)環(huán)境危機(jī)中，對(duì)人類生產(chǎn)和生活有重大影響的問題就是水資源問題，水資源作為可持續(xù)利用資源，支撐著所有生命[1]。在人們的生活中對(duì)于水資源的利用應(yīng)做到不影響生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)性，如果忽視生態(tài)系統(tǒng)與水資源之間關(guān)系，將直接導(dǎo)致森林退化、生態(tài)環(huán)境惡化等諸多問題[2-4]。特別是干旱區(qū)域，由于干旱地區(qū)降水稀少，可利用的水資源比較少，研究該地區(qū)的植被生態(tài)需水量有著重要意義[5]。

植被作為生態(tài)系統(tǒng)中的生產(chǎn)者，對(duì)維持生態(tài)平衡有很大作用，對(duì)于干旱地區(qū)的生態(tài)建設(shè)首先需要解決的就是植被需水問題[6]。在20世紀(jì)80年代初期美國研究的生態(tài)和環(huán)境需水分析已初具雛形；90年代后，在許多專家學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)的研究下，針對(duì)不同類型的生態(tài)系統(tǒng)，分析植被和水資源利用之間的相互關(guān)系，推動(dòng)了生態(tài)環(huán)境和植被需水量的研究與發(fā)展。國內(nèi)的研究中，對(duì)于植被生態(tài)需水量的研究還不夠深入，從目前的研究現(xiàn)狀可知，現(xiàn)階段對(duì)于干旱區(qū)植被需水量的預(yù)測(cè)還沒有特別成熟的技術(shù)，使用的較為常見的預(yù)測(cè)算法有基于水量平衡的需水量預(yù)測(cè)算法和基于分?jǐn)?shù)階灰色模型的需水量預(yù)測(cè)算法。以上兩種預(yù)測(cè)算法在實(shí)際應(yīng)用中，并沒有將各個(gè)變量之間的反饋關(guān)系考慮到，導(dǎo)致算法可靠性差，預(yù)測(cè)結(jié)果不能滿足生態(tài)環(huán)境發(fā)展策略，算法經(jīng)濟(jì)效益低、污染負(fù)荷大。因此，研究基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的干旱區(qū)生態(tài)需水量預(yù)測(cè)算法，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型建立能夠表現(xiàn)出水資源配置的模型，預(yù)測(cè)出需水量最優(yōu)解，解決傳統(tǒng)算法中存在的問題。

1 基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的干旱區(qū)植被生態(tài)需水

量預(yù)測(cè)算法設(shè)計(jì)

1.1 建立水資源動(dòng)力學(xué)模型

干旱區(qū)植被生態(tài)需水量的預(yù)測(cè)與該地區(qū)整個(gè)水資源的配置有緊密聯(lián)系，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建立水資源動(dòng)力學(xué)模型，將具有因果關(guān)系的要素通過箭頭的形式連接起來，形成因果反饋回路圖，表示出水資源動(dòng)力學(xué)模型內(nèi)部各部分之間的關(guān)系。水資源因果關(guān)系反饋回路如圖1所示。

圖1 因果關(guān)系反饋回路圖

根據(jù)圖1中顯示的因果關(guān)系，建立水資源供給子模型。水資源供給子模型主要包括地表水、地下水可供水資源量、污水處理量和回歸水量。相關(guān)的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程如下：

W地表=Lookkupfunction1(time)

(1)

W地下=Lookkupfunction2(time)

(2)

Whg=Wws×αhg

(3)

Wws=Wsh+Wgy

(4)

以上方程中Wdb表示地表水量；Wdx表示地下水量；Whg表示回歸水量；Wws表示污水處理量；Wsh和Wgy分別表示生活和工業(yè)上的污水處理量；αhg表示回歸系數(shù)。生態(tài)環(huán)境需水量子模型相關(guān)參數(shù)為園林綠化用水量、湖泊補(bǔ)給量、水面蒸發(fā)量和植物蒸騰量。相關(guān)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程為：

Mhp=Mzf+Mzt

(5)

Mlh=Mld-Whg

(6)

上列方程中Mhp表示湖泊補(bǔ)給量；Mzf表示水面蒸發(fā)量；Mzt表示植物蒸騰量；Mlh表示園林綠化用水量；Mld表示綠地用水量。將水資源供給子模型和生態(tài)環(huán)境需水量子模型結(jié)合在一起，建立水資源動(dòng)力學(xué)模型，利用水資源動(dòng)力學(xué)模型預(yù)測(cè)干旱區(qū)植被生態(tài)需水量。

1.2 計(jì)算生態(tài)需水量相關(guān)參數(shù)

使用CN3型傳感器測(cè)定土壤熱通量和土壤溫度，傳感器探頭分別安置在地表不同埋深距離處，每隔一分鐘采集一組數(shù)據(jù)，自動(dòng)保存干旱地區(qū)的土壤數(shù)據(jù)。傳感器布置如圖2所示。

圖2 土壤參數(shù)測(cè)量裝置布置示意圖

同理測(cè)定土壤水分和土壤蒸發(fā)量。根據(jù)測(cè)定的相關(guān)參數(shù)，確定蒸發(fā)系數(shù)與埋深的關(guān)系為：

mc=0.50exp(-2.11L)

(7)

式中：mc表示蒸發(fā)系數(shù)；L表示埋深距離。

測(cè)定的土壤水分蒸發(fā)量見表1所示。

表1 土壤水分蒸發(fā)量

通過折算系數(shù)可知植被生長狀況比較好的情況下，植被系數(shù)φ與埋深的關(guān)系：

φ=2.52exp(-0.174L)

(8)

對(duì)于比較稀疏的植被，需要根據(jù)蓋度進(jìn)行修正，修正后的植被系數(shù)為：

φc=1+λ[2.52exp(-0.174L)-1]

(9)

公式中λ表示修正系數(shù)，當(dāng)植被系數(shù)等于1時(shí)，修正系數(shù)為0，反之修正系數(shù)等于1。根據(jù)干旱區(qū)不同植被類型的蓋度確定修正系數(shù)。如表2所示。

表2 不同類型植被的修正系數(shù)

通過以上過程確定蒸發(fā)系數(shù)和植被系數(shù)，利用這兩個(gè)系數(shù)預(yù)測(cè)干旱區(qū)植被生態(tài)需水量。

1.3 預(yù)測(cè)干旱區(qū)植被生態(tài)需水量

在給定氣候條件下，以保證干旱區(qū)具備適宜土壤水分，使植被達(dá)到完全生產(chǎn)能力為目的，計(jì)算植被蒸散量：

Mzt=φcmc

(10)

式中：φc表示作物系數(shù)；mc表示參考作物蒸騰量。在非標(biāo)準(zhǔn)情況下，土壤含水量會(huì)影響植被生長狀況，當(dāng)土壤含水量低于閾值，植被受到水分的脅迫。植被受到影響的程度主要由土壤水分限制系數(shù)決定，在這種情況下，植被蒸散量的計(jì)算公式為：

Mzt-a=φtφcmc

(11)

式中：Mzt-a表示非標(biāo)準(zhǔn)條件下的植被蒸散量，mm/d；φt表示土壤水分限制系數(shù)。在干旱地區(qū)，降雨量稀少，土壤水分不能達(dá)到植被最適合的程度，在這種情況下，植被覆蓋率低。面對(duì)非完全覆蓋的天然植被，生態(tài)需水量的預(yù)測(cè)需要在非標(biāo)準(zhǔn)情況下進(jìn)行，假設(shè)不同種類植被的覆蓋面積為Sp，則植被生態(tài)需水量預(yù)測(cè)結(jié)果為：

M0=Spφtφcmc×10-3

(12)

式中：Sp表示植被分布面積，單位為m2。通過以上公式即可預(yù)測(cè)出干旱區(qū)植被生態(tài)需水量，基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的干旱區(qū)植被生態(tài)需水量預(yù)測(cè)算法設(shè)計(jì)完成。

2 干旱區(qū)植被生態(tài)需水量預(yù)測(cè)算法實(shí)驗(yàn)研究

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

在干旱區(qū)植被生態(tài)量預(yù)測(cè)算法實(shí)驗(yàn)中，需要大量的空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，利用GIS軟件對(duì)選擇的實(shí)驗(yàn)區(qū)域進(jìn)行投影變換等操作，轉(zhuǎn)換成需水量預(yù)測(cè)所需要的Grid格式，根據(jù)實(shí)驗(yàn)地區(qū)的實(shí)際情況，建立需水量預(yù)測(cè)算法需要的屬性數(shù)據(jù)庫。轉(zhuǎn)換后的實(shí)驗(yàn)區(qū)域內(nèi)土壤粒徑組成如表1所示。

基于以上數(shù)據(jù)，以經(jīng)濟(jì)效益和污染負(fù)荷作為研究目標(biāo)，設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，主要驗(yàn)證不同預(yù)測(cè)算法的實(shí)際應(yīng)用水平。

2.2 經(jīng)濟(jì)效益實(shí)驗(yàn)及分析

實(shí)驗(yàn)中使用天氣發(fā)生器模擬實(shí)際的天氣，輸入的數(shù)據(jù)以實(shí)際干旱地區(qū)的每月氣象數(shù)據(jù)為主。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下所示。

表4中顯示的經(jīng)濟(jì)成本是在預(yù)測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行水資源規(guī)劃所需要的成本，表中算法1為基于水量平衡的預(yù)測(cè)算法，算法2表示基于分?jǐn)?shù)階灰色模型的預(yù)測(cè)算法，算法3為基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的預(yù)測(cè)算法。從表中結(jié)果可以看出，當(dāng)月降雨量大于月蒸發(fā)量時(shí)，需要消耗的成本為負(fù)數(shù)，三組結(jié)果對(duì)比來看，在月降雨量小于蒸發(fā)量時(shí)，所需要的經(jīng)濟(jì)成本最少，在月降雨量大于蒸發(fā)量時(shí)，帶來的經(jīng)濟(jì)效益最高。綜上所述，設(shè)計(jì)的基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的干旱區(qū)植被生態(tài)需水量預(yù)測(cè)算法經(jīng)濟(jì)效益更高。

表4 不同預(yù)測(cè)算法經(jīng)濟(jì)效益實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.3 污染負(fù)荷實(shí)驗(yàn)及分析

干旱地區(qū)的污染來源主要包括點(diǎn)源污染和非點(diǎn)源污染，點(diǎn)源污染主要是排放出的污染氣體，這種污染已經(jīng)得到了控制；非點(diǎn)源污染主要包括農(nóng)業(yè)施肥、農(nóng)藥的使用等造成的污染。因此，在污染負(fù)荷實(shí)驗(yàn)中，主要是使用不同的預(yù)測(cè)算法，基于表3中數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果獲得實(shí)驗(yàn)區(qū)域的污染負(fù)荷情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。

表3 實(shí)驗(yàn)區(qū)域的土壤粒徑組成

圖3 不同預(yù)測(cè)算法的污染負(fù)荷實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖中顯示的深色為比較嚴(yán)重的干旱地區(qū)，淺色地區(qū)表示半干旱地區(qū)，標(biāo)記A表示污染負(fù)荷高，標(biāo)記B表示污染負(fù)荷低。對(duì)比觀察圖中結(jié)果，從中可以看出，圖a中結(jié)果污染情況相對(duì)集中，在干旱區(qū)污染負(fù)荷較高，在其它區(qū)域污染負(fù)荷低；圖b中結(jié)果顯示，污染情況比較分散，干旱區(qū)污染負(fù)荷高、半干旱區(qū)污染負(fù)荷較低，整體污染范圍比較廣；圖c中顯示，污染范圍較小，只在小區(qū)域內(nèi)存在，從整體上看，污染負(fù)荷比較低，污染程度在可控范圍內(nèi)。結(jié)合經(jīng)濟(jì)效益實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，設(shè)計(jì)的基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的干旱區(qū)植被生態(tài)需水量預(yù)測(cè)算法經(jīng)濟(jì)效益高、污染負(fù)荷少，符合生態(tài)環(huán)境發(fā)展的策略，該算法優(yōu)于傳統(tǒng)的植被需水量預(yù)測(cè)算法。

3 結(jié)語

在干旱地區(qū)，植被通常不能將土壤表面完全覆蓋，在干旱季節(jié)更為嚴(yán)重。本文結(jié)合干旱區(qū)土壤和水文觀測(cè)資料，設(shè)計(jì)基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的干旱區(qū)植被生態(tài)需水量預(yù)測(cè)算法。利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建立水資源動(dòng)力模型，挖掘出更深層次的因果關(guān)系，為后續(xù)植被生態(tài)需水量的預(yù)測(cè)提供強(qiáng)有力的支撐。通過設(shè)計(jì)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的預(yù)測(cè)算法解決了傳統(tǒng)算法中存在的問題。但是由于時(shí)間、數(shù)據(jù)等條件的限制，在確定參數(shù)過程中，沒有對(duì)參數(shù)的精度進(jìn)行處理，這可能對(duì)最后的植被生態(tài)需水量的預(yù)測(cè)產(chǎn)生一些影響，希望在后續(xù)的研究中，能夠?qū)@一方面重點(diǎn)展開，為干旱區(qū)植被生態(tài)需水量的預(yù)測(cè)提供更好的預(yù)測(cè)結(jié)果，滿足更高的精度需求。