水资源调配优化模型及其在灌溉系统中的应用

一、引言

水资源作为维系地球生命与人类社会发展的基础性资源，其重要性不言而喻。在全球范围内，随着人口的持续增长、经济的快速发展以及气候变化的影响，水资源短缺问题日益严峻，成为制约众多地区发展的关键因素。据联合国相关报告显示，全球约有 20 亿人口生活在水资源严重短缺的地区，预计到 2025 年，这一数字可能会上升至 40 亿 。在水资源的诸多用途中，农业灌溉占据了极大的比重。以我国为例，农业用水占总用水量的比例长期维持在 60% 以上 。然而，传统的灌溉方式往往存在效率低下的问题，大量水资源在输送与灌溉过程中被浪费。例如，在一些采用大水漫灌的地区，灌溉水利用系数仅为 0.4 - 0.5 ，这意味着有一半以上的水资源未能被农作物有效利用。这种现状不仅加剧了水资源的供需矛盾，也对农业的可持续发展构成了严重威胁。在此背景下，开发和应用水资源调配优化模型成为解决灌溉用水问题的关键途径。通过构建科学合理的优化模型，可以对灌溉系统中的水资源进行精准调配，提高水资源的利用效率，减少浪费，从而在有限的水资源条件下，实现农业生产效益的最大化。这对于保障粮食安全、维护生态平衡以及推动农业的可持续发展都具有极其重要的现实意义。本文将深入探讨水资源调配优化模型及其在灌溉系统中的应用，以期为相关领域的研究与实践提供有益的参考。

二、水资源调配优化模型概述

随着计算机技术和人工智能的发展，智能优化算法模型在水资源调配领域得到了广泛应用。这些算法通过模拟自然界中的生物进化、群体智能等现象，来寻找最优解。常见的智能优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。以遗传算法为例，它模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择机制。首先，将灌溉系统中的决策变量（如灌溉水量、灌溉时间等）进行编码，形成一个个 “染色体”，这些染色体组成初始种群。然后，通过计算每个染色体的适应度（对应灌溉效益），依据适应度高低进行选择，使适应度高的染色体有更大机会遗传到下一代。在遗传过程中，通过交叉和变异操作，产生新的染色体，不断迭代优化种群。经过多代进化，种群中的染色体逐渐接近最优解，即得到最佳的灌溉水资源调配方案 。粒子群算法则模拟鸟群觅食行为。将每个决策变量看作空间中的一个粒子，粒子具有速度和位置两个属性。粒子在搜索空间中根据自身历史最优位置和群体历史最优位置不断调整速度和位置，以寻找最优解。在灌溉系统中，粒子的位置可代表不同的灌溉水量分配方案，通过不断迭代更新，使粒子群找到最优的灌溉方案 。智能优化算法模型具有全局搜索能力强、对问题的适应性好等优点，能够在复杂的灌溉系统中找到较优的解决方案。但它们的计算过程相对复杂，计算时间较长，且结果可能存在一定的随机性 。

三、水资源调配优化模型在灌溉系统中的应用

3.1 模型输入参数确定

在将水资源调配优化模型应用于灌溉系统时，准确确定模型输入参数至关重要。首先是农作物需水信息，不同种类的农作物在各个生长阶段的需水量差异显著。例如，水稻在生长旺盛期的日需水量可达 5 -8 毫米，而小麦在返青期的日需水量约为 2 - 4 毫米 。获取这些数据通常需要通过长期的田间试验观测，记录不同农作物在不同生长条件下的实际需水情况，建立需水数据库。同时，利用作物水分生产函数，如Jensen 模型、Stewart 模型等，来描述作物产量与需水量之间的定量关系，从而更精确地确定不同生长阶段满足作物最佳生长的需水量 。水源信息也是关键参数之一。对于地表水水源，要掌握河流、水库等的来水量变化规律。这需要收集长期的水文数据，运用时间序列分析、水文模型模拟等方法，预测不同时期的来水量。例如，通过建立流域水文模型，考虑降雨、蒸发、径流等因素，模拟河流的流量过程。对于地下水水源，需了解含水层的储水量、渗透系数、开采量限制等信息。可通过地质勘探、抽水试验等手段获取这些数据，确定地下水的可开采量以及合理的开采方案 。灌溉系统的基础设施参数同样不可或缺。渠道的输水能力决定了单位时间内能够输送的最大水量，这与渠道的断面尺寸、坡度、糙率等因素有关。通过测量渠道的几何参数，依据水力学公式，如曼宁公式，计算渠道的输水能力。

3.2 模型求解与灌溉方案制定

在确定好输入参数后，针对不同的优化模型，采用相应的求解方法来获取最优的灌溉方案。对于线性规划模型，常用的求解算法有单纯形法、内点法等。单纯形法通过在可行域的顶点间迭代搜索，找到使目标函数达到最优的顶点，即最优解。内点法则是从可行域内部出发，通过一系列迭代步骤逼近最优解。在实际应用中，可借助专业的数学软件，如 MATLAB、Lingo 等，利用其内置的线性规划求解函数，输入目标函数和约束条件，快速得到线性规划模型的最优解，确定不同水源向各农作物的供水量分配方案 。对于非线性规划模型，由于其求解的复杂性，常采用一些数值迭代算法，如梯度下降法、牛顿法及其改进算法等。梯度下降法根据目标函数在当前点的梯度方向，逐步调整决策变量的值，以降低目标函数值，直至达到最优解附近。牛顿法则利用目标函数的二阶导数信息，更快地收敛到最优解。在灌溉系统应用中，这些算法通常需要结合具体的模型特点进行适当改进和优化，以提高求解效率和精度。同样借助数学软件，编写相应的求解程序，对非线性规划模型进行求解，制定出符合实际需求的灌溉方案 。动态规划模型的求解采用逆序递推法。从灌溉过程的最后一个阶段开始，根据该阶段的状态和决策，计算出该阶段的最优效益和最优决策。然后，依次向前推导，直至第一个阶段。在每一步推导过程中，都要综合考虑当前阶段的状态、决策以及后续阶段的最优结果。例如，在一个包含三个生长阶段的灌溉过程中，先确定第三阶段在不同状态下的最优决策和效益，再根据第三阶段的结果确定第二阶段的最优决策和效益，最后得到第一阶段的最优决策，从而形成完整的灌溉方案 。

四、结论

本文深入探讨了水资源调配优化模型及其在灌溉系统中的应用。通过对线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型以及智能优化算法模型等多种常见优化模型的详细阐述，明确了各模型的原理、特点及适用场景。在灌溉系统应用方面，详细说明了模型输入参数的确定方法，包括农作物需水信息、水源信息以及灌溉系统基础设施参数等。研究结果表明，合理运用水资源调配优化模型能够显著提高灌溉系统中水资源的利用效率，在减少灌溉用水量的同时，保证或提升农作物产量和品质，有效缓解灌溉用水压力，为农业可持续发展提供了有力支持 。

参考文献

[1] 陈良 . 高效节水灌溉水资源优化调配技术的实践应用 [J]. 建筑工程技术与设计 ,2017, 000(014):5310-5310.

[2] 古力米娜·赛依德 . 浅谈水文水资源标准化管理在水利工程中的应用 [J]. 水电水利 ,2023,7(7):16-18.

[3] 李晓明. 水文水资源标准化管理在水利工程中的实践研究[J].水上安全 ,2024(8):22-24.