徐淑琴,徐恩典,馬圣潔
(東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院,哈爾濱 150030)
近年來(lái),我國(guó)針對(duì)大型灌區(qū)普遍存在的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)低、配套程度差、老化損壞嚴(yán)重、用水效率低、管理體制不順以及經(jīng)營(yíng)體制不活等問(wèn)題進(jìn)行系統(tǒng)整改,以促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)繁榮和農(nóng)民收入提高。特別是我國(guó)北方灌區(qū),存在溝渠沖淤、骨干渠道襯砌不足等問(wèn)題,水資源嚴(yán)重浪費(fèi),影響灌區(qū)總體效益發(fā)揮。為保證灌區(qū)正常運(yùn)行,發(fā)揮自然優(yōu)勢(shì),提高糧食產(chǎn)量和質(zhì)量,近年來(lái)對(duì)大型灌區(qū)骨干工程實(shí)施配套和節(jié)水改造政策,單位面積凈效益及單位水量經(jīng)濟(jì)效益問(wèn)題仍亟待解決。
針對(duì)此問(wèn)題國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)展一系列研究,張帆等以甘肅省黑河中游17 個(gè)灌區(qū)間水資源優(yōu)化配置為例,以經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、生態(tài)效益為目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型,分別使用傳統(tǒng)方法與復(fù)合多目標(biāo)方法進(jìn)行求解,所獲優(yōu)化配置方案可將灌溉水利用系數(shù)提高5.42%~7.57%,驗(yàn)證復(fù)合多目標(biāo)方法所獲得的優(yōu)化方案更能體現(xiàn)決策者對(duì)研究區(qū)域種植業(yè)發(fā)展與灌區(qū)水資源配置的多元要求[1],但單目標(biāo)模型在其對(duì)應(yīng)目標(biāo)上表現(xiàn)更優(yōu)。杜麗娟等采用GWAS 模型,通過(guò)劃分水資源配置子單元和設(shè)置調(diào)蓄節(jié)點(diǎn),采用公平性最優(yōu)和供水缺水率最小為目標(biāo)函數(shù),總量控制、供水能力、分質(zhì)供水等為約束條件,將水資源優(yōu)化配置問(wèn)題模擬為生物進(jìn)化問(wèn)題,采用基于精英策略的非支配遺傳改進(jìn)算法求解,建立適用于淠史杭灌區(qū)水資源優(yōu)化配置模型[2],但其研究分析頻率對(duì)象較少,難以真實(shí)反映情況,出現(xiàn)偏差幾率較大。Cheng等考慮目標(biāo)函數(shù)各變量在同一階段獨(dú)立且約束條件變量逐級(jí)遞增的特殊性,提出一種一維動(dòng)態(tài)規(guī)劃遞推優(yōu)化方法,得到初始解離散差分動(dòng)態(tài)規(guī)劃(DDDP)算法,解決多維動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型中每個(gè)階段包含3 個(gè)狀態(tài)變量和3 個(gè)決策變量的問(wèn)題[3]。李茉等針對(duì)灌溉水資源優(yōu)化配置中存在的非線性和不確定性等特點(diǎn),建立區(qū)間線性分式規(guī)劃(ILFP)模型以獲得最大灌溉水生產(chǎn)力和考慮下層農(nóng)民利益的區(qū)間二次規(guī)劃(IQP)模型以獲得最大產(chǎn)量,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建LFQBP 模型,促進(jìn)灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展[4]。譚倩等針對(duì)農(nóng)業(yè)水資源多目標(biāo)規(guī)劃中存在的權(quán)重不確定性難題,建立基于魯棒優(yōu)化方法的農(nóng)業(yè)水資源多目標(biāo)優(yōu)化配置模型方法(MRPWU),達(dá)到節(jié)省灌溉用水,提高生態(tài)效益的目的[5]。綜上表明,在已完成配套和節(jié)水改造的大型灌區(qū)內(nèi)建立合理的優(yōu)化灌溉制度方案是提升灌區(qū)整體經(jīng)濟(jì)效益的有效方法。本文針對(duì)此問(wèn)題建立動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型研究灌區(qū)單位面積及單位水量?jī)粜б?,以獲取最大經(jīng)濟(jì)效益。
泰來(lái)灌區(qū)位于泰來(lái)農(nóng)場(chǎng)境內(nèi),灌區(qū)北以大排干末端為界,南至農(nóng)場(chǎng)場(chǎng)界,西部以第四作業(yè)區(qū)田間道為界,東部以嫩江堤防為界。灌區(qū)南北長(zhǎng)10.5 km,東西寬8.0 km,水田總控制面積3.75×107m2,設(shè)計(jì)灌溉面積3.33×107m2。灌區(qū)范圍內(nèi)地面比降為1∶300~1∶3 000,地面高程海拔136~133 m。多年平均氣溫4.2 ℃,最冷1月份平均氣溫-17.6 ℃;極端最低氣溫-35.2 ℃。最熱7月份,平均氣溫23.4 ℃,極端最高氣溫41.6 ℃。無(wú)霜期約130 d,多年平均降水量369 mm,6~8月份降水量占年降水量73.6%,多年平均蒸發(fā)量1 798.2 mm,年平均≥10 ℃有效積溫2 500~2 700 ℃,年平均日照2 917.8 h,最大凍土深度1.95 m,本區(qū)屬高溫少雨地區(qū),一般春季降雨少、風(fēng)大,最高可達(dá)8~12級(jí)。
1.2.1 地表水資源概況
泰來(lái)農(nóng)場(chǎng)位于嫩江右岸低平原區(qū),灌區(qū)屬嫩江流域。本區(qū)多年平均降雨量369 mm,6~8月份降水量占年降水量73.6%,多年平均徑流深118.2 mm。
本區(qū)處于松嫩平原最為干旱的平原地區(qū),當(dāng)?shù)氐乇韽搅鳂O少,且年際變化較大,枯水年難以利用。季節(jié)性河流一棵樹(shù)溝(大排干)在場(chǎng)區(qū)中部穿過(guò),為主要排水溝,承泄區(qū)為嫩江。流經(jīng)本地區(qū)的嫩江干流是灌區(qū)主要水源地,泰來(lái)灌區(qū)提水泵站位于嫩江江橋水文站下游49 km處,區(qū)間無(wú)較大支流匯入。
1.2.2 地下水資源概況
泰來(lái)灌區(qū)地處大興安嶺東南余坡和松嫩平原西部邊緣過(guò)渡地帶,地層巖性均為第四系松散堆積物。
根據(jù)《黑龍江省泰來(lái)縣地下水資源調(diào)查評(píng)價(jià)報(bào)告》[6]和《黑龍江省齊齊哈爾地區(qū)環(huán)境水文地質(zhì)調(diào)查研究報(bào)告》[7]得知,該區(qū)為地下水可廣泛開(kāi)采的富水區(qū)。表層孔隙潛水埋深為15~28 m,含水層厚度為15~90 m,含水層巖性為砂礫卵石、粉砂、細(xì)砂,單井出水量50~100 m3·h-1,單井影響半徑為200~300 m。潛水化學(xué)類(lèi)型以重碳酸鈣、重碳酸鈉為主,鐵離子含量為5 mg·L-1,錳離子含量也較高,地下水礦化度0.16 g·L-1,pH 7.1~7.6,一般超過(guò)飲用水標(biāo)準(zhǔn),但水質(zhì)符合農(nóng)業(yè)灌溉用水要求。
承壓水層厚1.4~5.0 m,埋深36~48 m,日涌水量543 m3,水量豐富,水質(zhì)優(yōu),pH 7.1~7.6,礦化度小于1.0 g·L-1,可用于生活飲用水。
該區(qū)域地下水補(bǔ)給模數(shù)為91 500 m3·a-1·km-2,開(kāi)采模數(shù)為58 564 m3·a-1·km-2。
本區(qū)地下水資源為當(dāng)?shù)鼐用裼盟秃堤飮姽嗵峁┏渥闼础?/p>
2.1.1 一棵樹(shù)溝(大排干)水資源分析
一棵樹(shù)溝匯水面積1.85×108m2,河道蛇曲發(fā)育,河長(zhǎng)61 km,場(chǎng)區(qū)內(nèi)長(zhǎng)度為22.2 km,平均寬度30 m。河道雖常年有水,但流量較小,年平均流量0.09 m3·s-1,設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)下不能作為灌溉水源,主要作用是區(qū)內(nèi)排水。
2.1.2 嫩江水資源分析
嫩江為松花江北源,發(fā)源于大興安嶺伊勒呼里山中段南側(cè)。嫩江干流由北向南流經(jīng)嫩江、莫力達(dá)瓦、訥河、富裕、甘南、齊齊哈爾、龍江、泰來(lái)、杜爾伯特、大安、肇源等市、縣、旗,在吉林省扶余縣三岔河從左岸匯入松花江。嫩江干流全長(zhǎng)為1 370 km,流域總面積為2.97×1011m2,泰來(lái)灌區(qū)渠首引水口處匯水面積為1.77×1011m2。
嫩江在泰來(lái)農(nóng)場(chǎng)東部經(jīng)過(guò),流經(jīng)農(nóng)場(chǎng)段長(zhǎng)12.5 km,河道自然比降0.35‰,河寬250~300 m,行洪最小寬度5.5 km,堤防長(zhǎng)度10 km,防洪標(biāo)準(zhǔn)為20年一遇。嫩江流域徑流主要集中在6~9月,約占全年徑流量70%,春季4~5月份枯水期徑流量約占全年15%,封凍期徑流占全年10%。
根據(jù)《泰來(lái)農(nóng)場(chǎng)水利工程初步設(shè)計(jì)》,嫩江中下游泰來(lái)農(nóng)場(chǎng)段多年平均年徑流量為2.10×1010m3,設(shè)計(jì)保證率情況下年徑流量4.82×109m3??菟髁?5.8 m3·s-1。
2004年全國(guó)第二次水資源規(guī)劃提出嫩江流域多年平均地表水資源量為2.94×1010m3,其中江橋以上為2.47×1010m3,比原規(guī)劃增加6.66×109m3,江橋以上增加3.69×109m3,江橋以下增加2.97×109m3。
2.1.3 地表水資源開(kāi)發(fā)利用現(xiàn)狀
嫩江流域地表水資源開(kāi)發(fā)利用包括黑龍江省、吉林省、內(nèi)蒙古自治區(qū)用水。根據(jù)尼爾基水庫(kù)初設(shè)統(tǒng)計(jì),嫩江流域干流現(xiàn)狀地表水總用水量約2.25×109m3。其中城市居民生活及工業(yè)用水量6.4×108m3,農(nóng)牧業(yè)灌溉用水量1.23×109m3,濕地生態(tài)用水量3.75×108m3;嫩江流域七大支流現(xiàn)狀總用水量約1.72×109m3,其中居民生活及工業(yè)用水量3×107m3;農(nóng)牧業(yè)灌溉用水量1.58×109m3,濕地生態(tài)用水量1.12×108m3。干支流總用水量約3.97×109m3,占嫩江流域地表水資源量17.5%。江橋以上現(xiàn)狀總用水量約2.41×109m3,占天然徑流11.5%。
綜上所述,本區(qū)水資源量豐富,為當(dāng)?shù)厮锓N植提供充足資源,灌區(qū)水源有保證。
2.1.4 灌區(qū)現(xiàn)狀水量供需分析
2.1.4.1 灌區(qū)水田現(xiàn)狀水量供需分析
灌區(qū)水源地嫩江水量充足,根據(jù)渠首泵站設(shè)計(jì)成果,現(xiàn)有嫩江渠首灌溉站設(shè)計(jì)流量4.86 m3·s-1。
灌區(qū)水田實(shí)灌面積3.33×107m2,現(xiàn)狀灌溉水利用系數(shù)為0.65,保證率P=50%情況下水稻凈灌溉定額8 220 m3·hm-1,灌溉毛定額12 645 m3·hm-1,年需水總量為4.215×107m3。如按灌水率1.158×105m3·s-1·hm-1,灌區(qū)最大需水流量5.94 m3·s-1,泵站設(shè)計(jì)流量4.86 m3·s-1,供水流量無(wú)法滿足3.33×107m2水田同時(shí)引水灌溉要求。但因2號(hào)水庫(kù)蓄水容積存蓄泵站引水,按照水泵每年供水時(shí)間122 d、每日工作時(shí)間20 h 計(jì),泵站年供水能力4.268×107m3,滿足灌區(qū)現(xiàn)狀水田灌溉用水要求。
2.1.4.2 區(qū)內(nèi)其他各業(yè)現(xiàn)狀水量供需分析
根據(jù)對(duì)泰來(lái)縣水資源開(kāi)發(fā)利用狀況的分析及建議得知[8],該區(qū)域地下水補(bǔ)給模數(shù)為9.15×104m3·a-1·km-2,開(kāi)采模數(shù)為5.8 564×104m3·a-1·km-2。區(qū)域1.02×108m2內(nèi)年可開(kāi)采量5.92×106m3。
區(qū)內(nèi)其他用水包括生活用水、旱田噴滴灌用水和生態(tài)用水等,均取自地下水。生活用水主要為人畜用水,項(xiàng)目區(qū)內(nèi)現(xiàn)狀總?cè)丝?.28 萬(wàn)人,牲畜1 245 頭,根據(jù)《黑龍江省地方標(biāo)準(zhǔn)〈用水定額〉(DB23/T727-2003)》[9],農(nóng)村生活人均用水定額0.080 m3·d-1,牲畜每頭平均用水定額0.1 m3·d-1。每年人畜共消耗水量1.3×105m3。目前旱田灌溉面積6.67×106m2,按用水毛定額1 050 m3·hm-1計(jì),年用水7×105m3?,F(xiàn)狀生態(tài)用水量為場(chǎng)區(qū)綠化地用水,體量較小,忽略不計(jì)。上述各業(yè)年用水總量為8.3×105m3。區(qū)內(nèi)年可開(kāi)采量遠(yuǎn)大于生活用水和旱田灌溉用水。
綜上,灌區(qū)水利工程現(xiàn)狀供水能力4.351×107m3,各業(yè)需水量4.298×107m3,水量富余5.3×105m3。
此動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型實(shí)質(zhì)是在保證灌水量前提下,在單位面積上獲得最大經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)優(yōu)化灌溉制度,實(shí)現(xiàn)灌區(qū)合理灌水。在穩(wěn)步提升經(jīng)濟(jì)效益前提下,提高灌區(qū)水資源利用效率。以泰來(lái)灌區(qū)水稻灌溉制度為研究對(duì)象,以單位面積實(shí)際產(chǎn)量Ya與最高產(chǎn)量Ym比值最大為優(yōu)化目標(biāo)[10]。
3.2.1 目標(biāo)函數(shù)
目標(biāo)函數(shù)采用在供水不足條件下,水量和農(nóng)作物實(shí)際產(chǎn)量連乘模型,目標(biāo)函數(shù)為單位面積實(shí)際產(chǎn)量Ya與最高產(chǎn)量Ym的比值最大[11],即
式中,ETa為實(shí)際蒸發(fā)量(mm);ETm為最大蒸發(fā)蒸騰量(mm);n為模型階段總數(shù);λi為缺水敏感指數(shù),;YD為泰來(lái)灌區(qū)水稻多年平均最高產(chǎn)量,YD=7 800 kg·hm-2;T1為泰來(lái)水稻市場(chǎng)平均價(jià)格,T1=3.0 CNY·kg-1;Q為灌水總量(mm);T2為水價(jià),其中泰來(lái)灌區(qū)現(xiàn)狀水價(jià)為0.1 CNY·m-3;T3為其他農(nóng)業(yè)費(fèi)用,包括種子、化肥、農(nóng)藥、人工、電費(fèi)、物資等,平均8 000 CNY·hm-2。
3.2.2 階段變量
根據(jù)作物生育過(guò)程,將作物全生育期劃分為插秧返青期、分蘗期、拔節(jié)期、抽穗期、乳熟期。
3.2.3 狀態(tài)變量
狀態(tài)變量為各階段初可用于分配的灌溉水量qi及初始田面蓄水深度hi。
3.2.4 系統(tǒng)方程
水量分配方程:
式中,qi、qi+1為第i及第i+1階段初系統(tǒng)可用于分配水量(mm);mi為第i階段灌水量(mm)。
田間水量平衡方程:
式中,hi、hi+1為第i及第i+1 階段初田面水層深度(mm);Ci為第i階段排水量(m3);其余符號(hào)意義同前。
3.2.5 約束條件
3.2.5.1 決策約束
式中,Q為全生育期單位面積上可供分配水量(mm);(ETm)i、(ETmin)i為第i階段最大及最小蒸發(fā)蒸騰量(mm)。
3.2.5.2 田面水層hi約束
3.2.6 初始條件
3.2.6.1 初始田面水深
3.2.6.2 第一階段可用于分配水量
第一階段可用于分配水量為水稻全生育期可用于分配水量,即q1=Q1。
遺傳算法作為一種有效全局搜索方法,其應(yīng)用領(lǐng)域已滲透到多個(gè)學(xué)科中,如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度、自動(dòng)控制、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理、人工生命、遺傳編程、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等[12-13]。傳統(tǒng)GA(見(jiàn)圖1)主要通過(guò)初始化種群,選擇、交叉和變異算子尋求最優(yōu)解以解決目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題[14],但由于其進(jìn)化鏈條單一,有其自身缺點(diǎn),如易產(chǎn)生早熟收斂、收斂速度慢、局部尋優(yōu)能力較差等,且二進(jìn)制編碼遺傳算法進(jìn)行數(shù)值優(yōu)化時(shí),存在精度低缺點(diǎn)[15-16]。
圖1 傳統(tǒng)GA流程Fig.1 Flow of traditional GA
ASGA(見(jiàn)圖2)是在傳統(tǒng)GA 中添加鏡像算子(Mirror)、元組(Cell)操作和對(duì)比種群淘汰庫(kù):
圖2 ASGA流程Fig.2 ASGA flow
①鏡像算子(Mirror)是一種對(duì)二進(jìn)制編碼染色體改變較強(qiáng)的算法,轉(zhuǎn)碼變化如下:
式中,X為十進(jìn)制編碼;L為二進(jìn)制編碼長(zhǎng)度;x為二進(jìn)制編碼;i為左起二進(jìn)制位數(shù),以L=20,隨機(jī)生成512組二進(jìn)制編碼種群進(jìn)行鏡像算子變化效果試驗(yàn),結(jié)果如下:
由概率密度圖(見(jiàn)圖3)可知,染色體鏡像前與鏡像后各區(qū)域十進(jìn)制數(shù)值取值概率分布相差較大,且二者呈現(xiàn)出反向極值現(xiàn)象,即在鏡像算子優(yōu)化前較多出現(xiàn)的十進(jìn)制數(shù)值在鏡像算子優(yōu)化后出現(xiàn)次數(shù)驟減,因此可看出鏡像算子是將種群內(nèi)個(gè)體值向其相反性質(zhì)方向改變,可使劣質(zhì)個(gè)體在一定程度上向優(yōu)質(zhì)種群改變,以提升種群個(gè)體的最優(yōu)概率。
圖3 鏡像前后概率密度Fig.3 Probability density before and after mirroring
②元組操作是將二進(jìn)制數(shù)據(jù)切塊,種群分為n節(jié)(n為變量數(shù)),形成n個(gè)相對(duì)獨(dú)立染色體模塊并鏈接,形成染色體鏈(Chromosome-link),然后元組化地進(jìn)行變異、交叉、鏡像等操作,可節(jié)省代碼量,條理清晰,提高程序運(yùn)行速度,且各變量間變化維持相對(duì)獨(dú)立性,在種群中可生成多種混合變量,以避免早熟問(wèn)題[11]。
初始化種群染色體長(zhǎng)度如下:
式中,Lgro為種群染色體總長(zhǎng)度;Li為第i染色體模塊長(zhǎng)度,n為求解變量數(shù)。
③對(duì)比種群淘汰庫(kù)。在優(yōu)化過(guò)程中對(duì)比種群個(gè)體,淘汰較差個(gè)體,列入黑名單。淘汰庫(kù)隨優(yōu)化過(guò)程不斷更新,且淘汰庫(kù)可用系數(shù)矩陣建立,占用空間小。
參考充分灌溉作物生育時(shí)段劃分方法,結(jié)合灌區(qū)多年耐冷優(yōu)質(zhì)水稻松粳系列品種葉齡模式判斷生育進(jìn)程,并參考2002年、1998年、2017年水稻試驗(yàn)結(jié)果,P=50%情況下水稻生育期時(shí)段參數(shù)見(jiàn)表1,P=75%情況下水稻生育期時(shí)段參數(shù)見(jiàn)表2,P=90%情況下水稻生育期時(shí)段參數(shù)見(jiàn)表3。
表1 泰來(lái)灌區(qū)水稻非充分灌溉下優(yōu)化灌溉制度求解數(shù)據(jù)(P=50%)Table 1 Solution data of optimized irrigation schedule under insufficient rice irrigation in Tailai Irrigation District
表2 泰來(lái)灌區(qū)水稻非充分灌溉下優(yōu)化灌溉制度求解數(shù)據(jù)(P=75%)Table 2 Solution data of optimized irrigation schedule under insufficient rice irrigation in Tailai Irrigation District
表3 泰來(lái)灌區(qū)水稻非充分灌溉下優(yōu)化灌溉制度求解數(shù)據(jù)(P=90%)Table 3 Solution data of optimized irrigation schedule under insufficient rice irrigation in Tailai Irrigation District
對(duì)不同用水保證率(50%、75%、90%)水資源進(jìn)行優(yōu)化配置。水稻單作物優(yōu)化應(yīng)用ASGA優(yōu)化原理,選定父代初始種群規(guī)模為N=400,交叉概率pc=0.80,變異概率pm=0.20,鏡像概率pj=0.70,優(yōu)秀個(gè)體數(shù)目選定為20 個(gè),將原始數(shù)據(jù)輸入,加速運(yùn)行,得出不同供水量下目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值及優(yōu)化結(jié)果見(jiàn)表4~7。保證率P=50%情況下單位面積凈效益隨灌溉定額變化見(jiàn)圖4。
圖4 單位面積(hm2)凈效益隨灌溉定額變化(P=50%)Fig.4 Changes in economic benefits per unit area(hm2)with irrigation volume
表4 泰來(lái)灌區(qū)水稻非充分灌溉制度優(yōu)化成果(P=50%)Table 4 Optimization results of insufficient irrigation system for rice in Tailai Irrigation District
表5 泰來(lái)灌區(qū)水稻非充分灌溉制度優(yōu)化成果(P=75%)Table 5 Optimization results of insufficient irrigation system for rice in Tailai Irrigation District
表6 泰來(lái)灌區(qū)水稻非充分灌溉制度優(yōu)化成果(P=90%)Table 6 Optimization results of insufficient irrigation system for rice in Tailai Irrigation District
表7 基于ASGA的灌區(qū)水資源優(yōu)化配置結(jié)果Table 7 Result of optimal allocation of water resources in irrigation area based on ASGA
由圖4可知,當(dāng)灌區(qū)分配灌溉水量較小時(shí),灌區(qū)水稻凈效益值隨灌水量增加而大幅增加,這是因水稻在極度缺水情況下,每增加單位灌水量即大大提高水稻單位面積凈效益。隨灌水量增加,水稻凈效益曲線坡度不斷變緩,即灌水量對(duì)單位面積經(jīng)濟(jì)效益影響因子逐漸減小,當(dāng)灌溉定額為8 220 m3時(shí),單位面積凈效益達(dá)到最大值。
保證率P=50%情況下單位灌水量?jī)粜б骐S單位灌水量變化見(jiàn)圖5,由此可見(jiàn),隨灌區(qū)灌水量增加,單位灌水量產(chǎn)生單位面積凈效益值增加梯度逐漸減小,當(dāng)灌水量達(dá)8 000 m3時(shí),單位水量所產(chǎn)生凈效益接近峰值,此時(shí)再增加灌水量時(shí),單位水量?jī)粜б嬷党霈F(xiàn)下降趨勢(shì)。
圖5 單位灌水量經(jīng)濟(jì)效益隨單位灌水量變化(P=50%)Fig.5 Economic benefit of unit irrigation volume varies with the unit irrigation volume
a.本文充分考慮灌區(qū)灌溉水量對(duì)作物各生育期的影響,建立基于單位面積經(jīng)濟(jì)效益最大的動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型,運(yùn)用ASGA 優(yōu)化算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)求解,結(jié)果表明,該模型與算法適合該灌區(qū)水資源優(yōu)化配置。對(duì)比張帆等以經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、生態(tài)效益為目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建的多目標(biāo)優(yōu)化模型[1],本模型對(duì)經(jīng)濟(jì)效益單目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果更好,但優(yōu)化目標(biāo)單一,無(wú)法衡量灌區(qū)整體效益。對(duì)比杜麗娟等構(gòu)建的GWAS 模型[2],本模型優(yōu)化效率更高,但也與其存在類(lèi)似情況,因分析頻率對(duì)象較少,無(wú)法真實(shí)反映情況,易出現(xiàn)偏差。
b.泰來(lái)灌區(qū)水資源量豐富,為當(dāng)?shù)厮锓N植提供充足資源,灌區(qū)水源有保證。在不同灌溉設(shè)計(jì)保證率情況下,隨灌水量增加,灌區(qū)單位面積凈效益呈上升趨勢(shì),但提升幅度逐漸減小,說(shuō)明在灌區(qū)灌水量逐漸增加情況下,供水量對(duì)單位面積凈效益的影響因子越來(lái)越小。所以通過(guò)增加灌水量提高灌區(qū)整體經(jīng)濟(jì)效益的方法并不可取,在水資源不足或水價(jià)上漲情況下,采用非充分灌溉制度更為合理。
c.本研究采用ASGA 優(yōu)化算法具有一定創(chuàng)新性,解決傳統(tǒng)算子陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題,且模型計(jì)算速度快、優(yōu)化效率高、方案新穎,有較高實(shí)用價(jià)值。本文也有不足之處,未考慮水價(jià)變化因素,未來(lái)研究可將水價(jià)因素并入優(yōu)化算法中進(jìn)行灌區(qū)整體水資源優(yōu)化配置,且優(yōu)化目標(biāo)單一,加入生態(tài)效益、社會(huì)效益等目標(biāo)組合成多目標(biāo)優(yōu)化算法。
東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)2022年4期