水库调度优化对下游灌区供水效益的影响分析

我国农业用水占总用水量的比重长期维持在六成以上，灌区供水系统在保障粮食安全中扮演着基础性角色。然而，受降水时空分布不均、灌溉需求波动及调水能力不足等因素影响，灌区经常面临供需矛盾突出的问题。作为水资源调蓄的关键节点，水库调度方式对灌区供水效率、供水稳定性及资源利用率产生直接影响。近年来，随着水资源管理理念从“供给导向”转向“需求调控”，如何在保障下游灌溉需求的基础上，实现水库调度的科学优化，已成为农业水利研究的重要方向。

一、水库调度优化的理论与方法基础

（一）水库调度的基本原理与目标

水库调度是实现水资源时空再分配的重要手段，其基本目的是根据不同的功能需求，在一定时段内合理安排水库的出库水量和水位变化。对于以农业灌溉为主的流域而言，调度的核心目标是保障下游灌区的灌溉用水需求，控制缺水率，提高供水可靠性，同时兼顾防洪安全与生态流量要求 [1]。传统调度模式多采用人工经验和规则线控制方式，缺乏动态反馈能力，容易造成高峰期供水不足或非灌溉期盲目泄水。通过优化调度方法，可以实现库水的科学调配，提高蓄水利用率和供水匹配精度，特别是在应对干旱年景和突发用水冲击方面展现出更高的灵活性和适应性。

（二）水库调度优化模型构建方法

在实际操作中，优化调度需要构建数学模型，将水文过程、灌溉需水、库容变化等因素参数化，进行系统求解。常用的模型类型包括线性规划、非线性规划和多目标优化模型。模型输入通常包括入库流量、历史需水数据、水库有效库容与灌区灌溉周期，输出则为日或旬尺度的出库水量方案。为适应多种调度目标，如同时满足农业灌溉、防洪和生态保护，多目标调度模型在构建时需对不同目标分配权重值，利用目标函数综合平衡各类需求。此外，模型还需设置各种现实约束，如库容上下限、最大下泄能力及干渠流量能力等。模型的建立不仅依赖历史资料的完整性，还要求数据更新及时，以确保预测与调度方案的可靠性和前瞻性。

（三）调度优化算法及其适用性分析

随着模型复杂程度提升，传统解析算法难以满足多变量、多目标情境下的快速求解需求，因此智能优化算法逐渐成为主流方法。其中，遗传算法因其全局搜索能力较强，适用于大规模多变量调度问题，在多个流域得到实际应用；粒子群优化算法则在收敛速度和算法稳定性方面表现突出，常用于短期滚动调度；蚁群算法和模拟退火法适合具有不确定性和非线性特点的时变调度问题。在实际工程中，如某中部灌区曾采用遗传算法进行优化调度，相较传统方式，单位灌溉水量提高了 11.8%，缺水率降低至 7.5% ，并实现了灌区末级渠系水量分配的协调化。不同算法应根据具体调度目标、模型复杂性与计算资源条件进行匹配和选择，以实现调度效率与计算精度的最优平衡。

二、水库调度优化对下游灌区供水效益的作用机制

（一）灌区供水系统的结构与运行特征

灌区供水系统通常由水源工程、干渠系统、支渠与斗农渠构成，整体呈树状分布式结构。系统的运行以作物需水规律为基础，供水调度需与农业生产周期高度吻合 [2]。灌溉季节性强、时段集中、需水突增等特征使得调度必须具备高度的时效性与前瞻性。部分灌区存在渠系老化严重、输水效率低、计量设备不完善等问题，导致末端用户用水保障不足。此外，灌区内的用水管理主体较多，农业用水计划往往滞后于实际需求，调度反馈链条长，造成信息传导失真，这些因素都对水库调度优化提出更高的响应能力和空间精度要求。

（二）优化调度对供水效率的提升路径

在实践中，优化调度主要通过三条路径提升供水效率：其一是基于预测模型提前掌握作物关键生育期需水峰值，动态调整出库计划，实现时段供需精准匹配；其二是结合干渠系统输水能力，优化流量控制节点，减少输水过程中的不必要损耗和末端水量积压，从而提升渠道利用率；其三是引入作物优先级调度机制，对水稻、小麦等水敏感作物优先供水，合理调整灌溉轮次与用水时机，实现水资源在时间和空间上的最优分布。在引黄灌区的实际应用中，通过采用动态优先权调度模型，将灌溉高峰期供水满足率由 85% 提高至95% 以上，有效缓解了粮食作物集中灌溉阶段的水源短缺问题。

（三）调度优化对供水经济效益的影响

调度优化对经济效益的提升体现在用水成本控制与农业产出保障两方面。首先，通过减少调度误差与非计划性放水，显著降低了供水单位成本，包括泵站电费、人工值守、水损补偿等运行费用。其次，优化调度保证了作物在需水关键期水源的及时供应，减少了因水分胁迫导致的减产风险，提高了单位面积农作物产值。如某灌区调度改革后，小麦灌溉期平均单产提高 9.6% ，亩均收益增加百元以上。此外，调度优化带来的运行稳定性也有助于降低农户参与农业保险的保费，提高其抵御旱情风险的能力，从宏观上提升了整个灌区的农业经济稳定性。

三、水库调度优化面临的现实问题与策略建议

（一）当前水库调度在实际应用中的主要问题

在实际调度过程中，许多灌区仍存在依赖传统经验调度、缺乏系统支持工具的现象，调度过程缺乏对作物需水规律的动态识别和响应能力，导致高峰期供水滞后、非灌溉期浪费严重。水库与灌区之间的信息交流机制不健全，存在下游未能及时接收到调度变更信息的问题，影响了灌溉计划的有效实施[3]。此外，部分灌区调度系统尚未实现与气象、遥感、水质等多源数据的集成，难以开展全过程智能化管理。管理体制分割严重、权责不清的问题也在一些区域存在，流域水资源由不同单位管辖，调度执行缺乏协调与约束机制，严重制约了优化调度的有效落地。

（二）促进水库调度优化落地的对策建议

针对上述问题，应从政策、技术与管理三个维度推进优化调度的落地。一是加强顶层设计，推动制定基于动态调度机制的法规体系，明确不同级别管理主体的职责边界与协同机制；二是加快数字化平台建设，推动遥感数据、土壤墒情监测与作物生长模型的融合，提升调度系统的智能感知与预测能力；三是建立“水库—灌区—农户”一体化联动机制，依托灌溉 APP、信息广播与数据回传装置，实现用水计划的透明传递与实时反馈；四是推动基层水管单位的能力建设，通过开展专项培训、引入专家技术团队与构建标准模型库，提升其调度模型运维与参数校核能力。通过以上措施，可逐步构建起科学高效、协调联动、动态可调的现代灌区调度体系。

总结：

水库调度优化在保障下游灌区供水效益方面具有重要作用。通过科学构建调度模型、引入智能算法和强化系统协调，可显著提升灌区供水的可靠性、时效性与经济性。当前实践中仍存在制度设计滞后、技术支撑不足与执行机制不畅等多重障碍，需从政策引导、技术创新、数据集成与管理协同等多维度加以突破，为农业节水增效和水资源的高效、可持续利用提供坚实保障和长效机制支撑。

参考文献：

[1] 林锋 . 珠江流域水库群联合防洪优化调度研究 [J]. 内蒙古水利 ,2024,(11):40-42.

[2] 李继清 , 黄可 , 陈思雨 , 等 . 基于 GAMS 的水库群调度及风险补偿研究 [J]. 水资源保护 ,2024,40(06):10-19+47.

[3] 许月萍 , 陆豪楠 , 于欣廷 , 等 . 基于深度学习集合预报的水库闸门防洪优化调度 [J]. 水科学进展 ,2024,35(06):900-913.