农业灌溉需求下乡镇中型水库水资源调度优化

引言

水是生命之源，更是农业生产的命脉。乡镇中型水库作为农村重要的水利基础设施，承担着周边乡镇农业灌溉、生活用水等多项任务，对保障农业生产稳定和农村经济发展具有不可替代的作用。当前，乡镇中型水库水资源调度大多采用传统经验式调度方法，缺乏科学的规划和动态调整机制，导致水资源利用效率低下，难以满足农业灌溉的精准需求。在干旱季节，常常出现灌溉水源不足的情况，影响农作物生长；而在丰水期，又可能因调度不当造成水资源浪费。因此，开展农业灌溉需求下乡镇中型水库水资源调度优化研究，具有重要的现实意义。

1 乡镇中型水库水资源调度现状与问题

1.1 水资源供需矛盾突出

乡镇中型水库的集水面积有限，来水量受季节和气候影响较大。在农业灌溉高峰期，如夏季，农作物需水量大，而此时水库来水量往往不足，导致供需矛盾尖锐。同时，随着乡镇人口的增长和工业的发展，生活用水和工业用水需求也在不断增加，进一步挤占了农业灌溉用水份额，使得水资源供需矛盾更加突出。

1.2 调度技术和方法落后

目前，多数乡镇中型水库的水资源调度仍依赖传统的经验判断，缺乏先进的监测、预测和调度技术支持。水库管理人员往往根据历史经验和直观感受进行调度决策，缺乏科学的数据支撑和系统的分析。这种调度方式难以应对复杂多变的水资源状况和农业灌溉需求，容易导致调度不合理，水资源利用效率低下[1]。

1.3 城市供水与农业灌溉缺乏协调

城市供水与农业灌溉的用水分配缺乏系统性协调机制，枯水期矛盾尤为突出。城市供水部门常以保障居民生活为由优先调用水库资源，导致农业灌溉用水被压缩，如某乡镇在水稻扬花期因城市紧急调水，造成千亩农田灌溉延迟。而丰水期农业漫灌式用水又被视为浪费，双方缺乏常态化沟通。现有协调多为临时协商，未形成按作物生长期与城市用水高峰制定的优先级标准，也无农业让水后的补偿机制，导致调度随意性大，既影响农业生产稳定，也不利于水资源高效利用。

2 基于农业灌溉需求的水资源调度优化模型构建

2.1 模型目标函数

以农业灌溉用水效益最大化为主要目标，同时考虑水资源利用效率和生态环境影响。目标函数表达式为：

其中，Z 为总效益；n 为农作物种类；m 为灌溉时段； a_ij 为第 i 种农作物在第 j 时段的单位灌溉水量效益； ΔX_ij 为第 i 种农作物在第 j 时段的灌溉水量； b_ij 为第 i 种农作物在第 j 时段的单位缺水损失； 为第 i种农作物在第j 时段的缺水量。

2.2 约束条件

① 水库来水量约束：在每个调度时段，水库的供水量不能超过该时段的来水量与水库蓄水量之和。

② 灌溉用水量约束：根据不同农作物的生长需求和灌溉制度，确定各时段的最大和最小灌溉用水量。

③ 水库蓄水量约束：水库的蓄水量不能超过其最大库容，也不能低于死库容。

④ 生态环境约束：为保证水库及周边生态环境的稳定，需预留一定的生态用水量。

2.3 求解算法

采用遗传算法对模型进行求解。遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异的优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。具体步骤如下：

(1) 初始化种群：随机生成一定数量的可行解作为初始种群。

(2) 适应度函数计算：根据目标函数计算每个个体的适应度值。

(3) 选择操作：按照适应度值的大小选择优秀个体进行繁殖。

(4) 交叉操作：对选中的个体进行交叉操作，生成新的个体。

(5) 变异操作：对新生成的个体进行变异操作，增加种群的多样性。

(6) 重复步骤 2-5，直到达到预设的迭代次数或找到最优解。

3 实例应用与分析

3.1 研究区域概况

选取某乡镇中型水库作为研究对象，该水库集水面积为 50km² ，总库容为 1000 万 m³ ，主要承担周边 5 个乡镇的农业灌溉任务，灌溉面积约 2 万亩，主要种植水稻、玉米、小麦等农作物。

3.2 数据收集与处理

收集该水库近 10 年的来水量、降雨量、蒸发量等水文数据，以及周边农作物的种植结构、灌溉制度、单位面积用水量等农业数据。对收集到的数据进行整理和分析，去除异常值，填补缺失值，为模型的构建和求解提供可靠的数据支持。

3.3 模型应用结果

将整理好的水文与农业数据输入构建的水资源调度优化模型后，通过遗传算法迭代计算 100 次，得到了分月、分作物类型的精细化调度方案。结果显示，在水稻扬花期（6 - 7 月）这一灌溉关键期，模型将水库供水量精准提升至 180 万 m³ / 月，较传统调度增加 22% ，完全满足水稻需水临界期的水分需求，避免了以往因供水不足导致的减产风险。在玉米拔节期（5 月）和小麦灌浆期（4 月），模型根据作物耐旱特性动态调整供水量，分别控制在 90 万 m³ 和 75 万 m³ ，较传统调度减少15%-20% 的无效耗水。

从全年调度效果来看，优化方案实现农业灌溉总用水量 380 万m³ ，较传统方案减少 52 万 m³ ，水资源利用效率提升 12.3% 。在效益方面，通过精准匹配作物需水节奏，水稻、玉米、小麦的单位面积产量分别提高 8% 、 6% 、 5% ，综合农业灌溉用水效益达 420 万元，较传统调度增加 58 万元，提升幅度达 16.1% 。尤其在遭遇中等干旱的 2023 年，优化模型通过前期蓄水调控，使灌溉保证率维持在 92% ，较传统调度的 78% 显著提高，有效保障了农作物稳产。在针对城市供水与农业灌溉的协调，制定《城乡用水优先级目录》，明确水稻灌浆期、小麦拔节期等农业关键期的用水优先于城市非生活用水，城市供水高峰时通过农业节水技术（如喷灌替代漫灌）调剂水量，且推行 “用水置换补偿”政策。

3.4 结果分析

从模型应用结果可以看出，基于农业灌溉需求的水资源调度优化模型能够有效解决乡镇中型水库水资源调度中存在的问题。通过科学合理的调度，不仅提高了农业灌溉用水效益，还实现了水资源的高效利用和生态环境的保护。同时，该模型具有较强的适应性和可操作性，能够根据不同的水资源状况和农业灌溉需求进行动态调整，为乡镇中型水库水资源调度提供了科学的决策依据。

4 结语

本文针对农业灌溉需求下乡镇中型水库水资源调度优化问题进行了研究，构建了基于农业灌溉需求的水资源调度优化模型，并通过实例应用验证了模型的有效性。研究结果表明，该模型能够提高水资源利用效率，增加农业灌溉用水效益，缓解水资源供需矛盾。未来的研究方向可以从以下几个方面展开：一是加强对生态环境因素的研究，将生态用水需求更全面地纳入调度优化模型中；二是探索更加先进的求解算法，提高模型的求解效率和准确性；三是结合物联网、大数据等新兴技术，构建智能化的水资源调度管理系统，实现水资源的实时监测、动态预测和智能调度。

参考文献

[1] 宋有东. 水库调度与水资源优化配置技术[J]. 中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 ,2024(3):0013-0016.