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相似文献
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1.
基于区间两阶段模糊可信性约束模型的灌区水资源配置   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对灌区水资源配置系统中的复杂性和不确定性,以湖北省漳河灌区为例,构建区间两阶段模糊可信性约束规划模型,实现灌区各用水户间水资源优化配置。模型以系统经济收益最大为目标函数,引入模糊变量、离散区间和概率分布表征系统中的多重不确定性,设置可信性置信水平解决带有违规概率的模糊风险问题。求解模型得到多种情景下水量、灌溉面积优化配置结果以及系统收益,结果表明,模型可以有效处理配置系统的不确定性问题,反映系统收益与风险之间的权衡,实现灌区水资源高效配置。优化结果有助于灌区管理者协调各用水户的利益冲突,制定合理的决策方案。  相似文献   

2.
【目的】解决灌区水资源短缺、农业用水效率不高的问题,为灌区水资源管理提供科学依据。【方法】基于大系统分解协调原理构建了包含灌区作物种植结构和作物灌溉制度的层次优化模型,并剖析第1层模型中灌水时间对灌溉制度优化的影响,以及第2层模型中生态效益对作物种植结构优化的影响。以宝鸡峡五泉灌区为研究对象,构建了2层协调优化模型,并利用非支配排序遗传算法,实现了灌区水资源的优化配置。【结果】(1)以灌水量和灌水时间为优化对象的优化设计方案,可以提高灌区整体经济效益。第2层模型不考虑生态效益时,灌水量与灌水时间同时优化时的经济效益较只优化灌水量时增加1.87%,而第2层模型考虑生态效益时,对应的增长率为1.32%。(2)在作物种植结构的优化模型层引入生态效益优化目标,虽然经济效益有所降低,但优化后的经济效益依然显著高于现状种植结构下的经济效益,方案1、方案2、方案3和方案4与现状情况下的经济效益相比,增长率分别为15.72%、15.27%、15.99%和15.07%。(3)考虑生态效益后,优化后的生态耦合度值与现状相比也有所提升,提高23.5%。【结论】采用第1层模型优化灌溉水量和灌水时间,且第2层模型考虑经济效益和生态效益的方案,可实现水资源最优配置。  相似文献   

3.
为了解决灌区水资源配置中的信息采集方法落后和多目标模型求解易陷入局部最优等问题,通过伪随机并行搜索和最近邻域选择等策略对Pareto蚁群算法进行改进,然后将Pareto蚁群算法与3S技术耦合,以宁夏银北灌区为仿真对象,利用改进的Pareto蚁群算法计算灌区多目标、多约束的水资源空间优化配置模型,获得最优的井灌水量、渠灌水量、排水量以及最优的经济效益和灌排费用。基于Pareto蚁群算法和3S技术的灌区水资源空间优化配置,能加快算法的收敛速度,获得全局最优解,使优化结果更接近实际,对灌区的水资源宏观调度具有一定的参考价值。  相似文献   

4.
基于多目标模糊规划的灌区多水源优化配置   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
付强  肖圆圆  崔嵩  刘东  李天霄 《农业机械学报》2017,48(7):222-227,221
以黑龙江省和平灌区为例,构建基于多目标模糊规划的灌区多水源优化配置模型,该模型能够在提高农业灌溉用水净效益的同时有效减少农业灌溉水量,促进和平灌区多水源高效配置。采用具有非线性隶属度函数的模糊多目标规划求解模型,得到不同流量不同水源下的最优配水方案。结果表明:不同流量水平下水稻不同生育阶段均存在缺水现象,低流量下需从柳河水库引入外调水才能保证水稻的最小需水量。为保证灌区整体效益,按照引水工程、提水工程、井灌工程的先后顺序进行配水,并得到多目标配水模型在不同情景下的运行稳定情况。该模型可以高效地进行灌区多水源在作物各生育阶段的优化配置。  相似文献   

5.
基于农业可持续发展的锦西灌区灌溉水资源配置研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为探索不确定环境下通过灌溉水资源优化配置方法促进灌区农业的可持续发展,选取黑龙江省锦西灌区为研究区域,以随机规划、多目标规划等方法为基础展开研究。结果表明:优化后不同供水情景下,灌区灌溉总耗水量节约1.3~3.9亿m3,灌溉水资源生产力提高0.85~1.01kg/m3,可促进农业经济效益增长0.18~6.90亿元,且优化后各配水方案中生态配水量控制在0.4亿m3以上,降低农业污染物排放量1.28~3.13万t,灌区农业生产环境显著改善。优化后,不同情景、不同模糊隶属度函数所对应的各灌溉水资源配置方案的经济效益、生态效益、社会效益均存在明显差异,不确定性要素对灌区农业可持续发展影响显著。以农业经济效益、水资源利用均衡性指数、农业水分生产力、农业污染物排放强度、GWP排放量以及农业水资源利用比率为主要指标,对优化后各配水方案的综合可持续性进行分析,确定各供水情景下的最优配水方案,最优方案的可持续性指数均高于0.4。最优配水方案可在稳定灌区粮食产量的基础上,有效提高水资源利用效率,改善灌区生态环境,保障灌区农业的可持续发展。  相似文献   

6.
黑龙江省是我国的重要商品粮基地之一,但单位面积水资源占有量较少,水资源时空分布不均.针对灌区普遍存在的水资源分配问题,以查哈阳灌区为研究对象,应用大系统多目标方法建立了水资源优化配置模型,并应用MATLAB语言编制程序进行模型求解,研究探讨黑龙江省灌区水资源优化配置问题.解决了多水源多用户的水源分配问题,可以使决策者选出最佳均衡方案合理调配利用灌区水资源,从而使有限的水资源和水利工程发挥更大效益,对加强灌区水资源的现代化管理意义重大.研究成果可为同类灌区水资源优化配置提供参考依据.  相似文献   

7.
针对西北干旱区灌区生态环境脆弱、水资源短缺、复杂不确定性等问题,以石羊河流域红崖山灌区为例,耦合2型模糊集、模糊可信度约束规划和多目标规划等理论方法,构建了基于2型模糊集的多目标农业-生态水土资源优化配置模型。模型以灌溉水损失最小、生态植被灌溉水满意度最大、生态植被灌溉水费用最小和主要粮食作物经济效益最大为目标,对红崖山灌区10个决策单元的地表水、地下水和粮食作物种植面积进行优化配置。求解模型得到不同可信度水平和不确定性程度下的水土资源优化配置方案。结果表明:耦合2型模糊集的模型能够提供丰富的配置方案,水量对可信度水平的敏感性高于不确定性程度,作物种植结构对可信度水平不敏感。以不确定性程度参数为0.5、可信度水平为0.7时为例,生态植被均通过地表水灌溉,作物通过地表水、地下水联合灌溉,玉米的产量和经济效益均大于小麦。相比前人研究,本研究考虑生态植被灌溉需求,优化结果更加真实合理。本研究可为决策者提供较为符合灌区实际的配置方案,为西北干旱区灌区现代化建设提供科学指导。  相似文献   

8.
随着灌区水资源用途的多元化,各用水户用水量的不断增加,进行适宜的灌区水资源配置具有很强的现实意义。本次研究考虑灌区农业、工业、生活以及城市生态环境的用水,以灌区内各用水户缺水率最小为目标,建立了灌区水资源配置模型并采用权重法进行求解,制定了不同降水年的灌区水资源配置方案。通过年尺度与用水高峰月份的配置结果表明:灌区的缺水情况受降水影响大;在等权重的分配方案中,水量缺口集中于农业;灌区工程性缺水问题与资源性缺水问题并存。提高用水效率、推行节水灌溉是解决灌区用水竞争激烈的有效途径。  相似文献   

9.
基于评价的水资源优化模型适用性比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了比较不同目标的水资源优化配置模型在黑河中游的适用性,在充分考虑地表径流随机性的基础上,分别构建以灌区农业水生产力最大、农业灌溉损失最小、净经济效益最大为目标函数的灌区水资源优化配置模型,并引入多指标综合评价法以及熵权法对3个优化模型的配置结果进行综合效应评价.评价结果显示,基于黑河中游水资源利用现状,以灌区农业水生产力最大为目标函数的模型,更适合现阶段黑河中游灌区水资源配置要求.使用灌溉水生产力最大为目标函数的优化模型对有限水资源进行优化后的配水方案整体用水比现状水平年减少了334×108 m3,灌溉水生产力增加了0453 kg/m3,用水成本比实际减少了421×107元.评价结果验证了水资源优化配置模型方案评价的可行性.  相似文献   

10.
黑龙江省是我国的重要商品粮基地之一,但单位面积水资源占有量较少,水资源时空分布不均。针对灌区普遍存在的水资源分配问题,以查哈阳灌区为研究对象,应用大系统多目标方法建立了水资源优化配置模型,并应用MATLAB语言编制程序进行模型求解,研究探讨黑龙江省灌区水资源优化配置问题。解决了多水源多用户的水源分配问题,可以使决策者选出最佳均衡方案合理调配利用灌区水资源,从而使有限的水资源和水利工程发挥更大效益,对加强灌区水资源的现代化管理意义重大。研究成果可为同类灌区水资源优化配置提供参考依据。  相似文献   

11.
基于模糊定权的模糊可信性约束二次规划模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了最大化黑河中游作物产生的经济效益和社会效益,采用模糊定权的方法将多目标效益转化为作物的综合效益权重,并将该权重应用于作物的水分生产函数中,对甘州区、临泽县和高台县的作物(小麦和玉米)进行水量优化配置.该模型为模糊可信性约束二次规划模型,模糊可信性约束中采用三角模糊数,可信性置信水平分别取0.5,0.6,0.7,0.8,0.9和1.0.以2011年的水量优化为例,优化后较优化前作物的配水量减少了3 701.25万m3,产量增加了1 291.28万kg,经济效益和社会效益分别提升了0.28亿元和0.18万人.另外,规划年2020年作物水量配置较现状年(2011年)的小麦和玉米的配水量分别减少了4.98%~5.24%和11.01%~12.07%,缺水情况得到改善.不同条件下的配水结果能够给决策者提供不同的方案.  相似文献   

12.
河套灌区井渠结合地下水数值模拟及均衡分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
建立了河套灌区三维地下水数值模型,用2006-2013年灌区实测地下水埋深资料对模型进行率定和验证,并在规划的井渠结合区内,设置3种不同井灌区灌溉定额和3种秋浇频率,组合共9种井渠结合节水情景,分别分析了9种节水情景下的地下水动态变化.结果表明:井渠结合后全灌区地下水埋深范围为1.863~2.029 m,较现状条件增加0.084~0.250 m;不同灌域结合区井渠结合后地下水埋深差别很大,解放闸结合区地下水埋深最大,为2.308~2.803 m,永济结合区地下水埋深最小,为2.079~2.455 m;井渠结合后,入渗补给量减少2.01×108 ~3.63×108 m3/a,潜水蒸发量减少1.69×108 ~3.03×108 m3/a.  相似文献   

13.
种植密度对滴灌马铃薯生长、产量的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了了解耕培土滴灌条件下种植密度对马铃薯生长、产量以及水分利用效率的影响.试验共设密度分别为7.28×104 株/hm2(RS25),6.67×104 株/hm2(RS35),5.55×104 株/hm2(CK)3个处理.结果表明:随着种植密度的增加,株高、茎粗、干物质积累量以及商品薯率均有降低的趋势;产量、水分利用效率随种植密度的增加表现出先增大后减少,其中RS35处理产量和水分利用效率均表现最高,分别达到47 325 kg/hm2和12.05 kg/m3;在马铃薯品质方面,种植密度对马铃薯粗蛋白含量的影响不具有统计学意义;淀粉和维生素C随着密度的大幅增加而降低,其中RS25处理的淀粉较CK降低了5.57%,RS25处理的维生素C较CK降低了7.96%,同时RS35与CK处理不具有统计学意义.综上所述,种植密度为6.67×104 株/hm2的RS35处理马铃薯高产优质,且水分利用效率最高,为黑龙江地区滴灌马铃薯较为适宜的种植密度.  相似文献   

14.
为缓解水资源供需紧张,指导区域用水管理,以社会、经济、生态综合发展为目标,供水量与需水量双向约束构建区域水资源优化配置模型.结合该模型特点,引入NSGA-Ⅲ算法对模型进行求解,以寻求Pareto前沿面与最优解集.同时,利用TOPSIS决策理论对众多Pareto可行解进行综合评价,选择权衡解作为最佳折衷方案.将该模型应用于南阳市鸭河口灌区进行验证,对灌区来水频率P=75%时下近期水平年与远期水平年进行水资源优化配置,并进行二次水资源供需平衡分析.结果表明,相对于基本方案,折衷方案在近期水平年余水量增长至11 497.60万m3,可节约水资源3 272.38万m3;远期水平年由缺水4 279.28万m3变为余水3 950.30万m3,可节约水资源8 229.58万m3,节水效果明显,符合鸭河口灌区整体规划与用水需求.  相似文献   

15.
选择我国沿海灌区-滦河下游灌区,构建地下水模拟模型(GBM)和水资源优化配置模型(OPM),通过模型验证、模型耦合与优化控制计算,得出地下水的储蓄动态变量,合理调控地下水,得出土地优化利用和生态作物优化布局方案。结果显示,从2016年到2030年,地下水净储量恢复10万m3/a,地下水储量恢复79.2%。预测到2030年基本恢复地下水下降漏斗。滦河下游灌区生态作物优化布局结果显示,到2030年可获得作物种植效益33.326 1亿元。与传统种植模式对比,生态作物种植总收益提高一倍以上。生态环境与社会经济效益十分显著。研究方法与成果可供制定农业水管理战略参考。  相似文献   

16.
以解放闸灌域为背景对盐荒地水分和盐分的变化展开研究.在田间试验的基础上,通过遥感技术对TM数据解译统计盐荒地面积,利用HYDRUS-1D模型对盐荒地土壤盐分的积聚量与流失量进行了模拟和分析.结果表明,盐分在表层土壤中积聚,解放闸灌域总面积为2 156.47 km2,盐荒地达到了总面积的16.32%.灌域盐荒地1 m深土壤层中,在作物生育期积聚盐量为10.32×106 kg,在秋浇期流失盐量为9.60×106 kg,占积盐量的93.01%;年度积盐量为0.72×106 kg,占积盐量的6.99%.经检验,HYDRUS-1D模型对土壤水分和盐分在垂直方向运移的模拟具有较高精度,反映出盐分积聚和流失规律.盐荒地盐分的积聚与流失对灌区盐分具有重要调节作用,可为灌区水盐运移的研究提供科学依据.  相似文献   

17.
为了探明盐渍土水盐分布和土壤蒸发特性对掺沙的响应特征,以山东省滨州市无棣县"渤海粮仓"科技示范区土壤为研究对象,分析了不同掺沙量(沙-土质量比为0,10%,30%,50%和70%,分别以处理CK,T1,T2,T3和T4表示)对盐渍土水盐运移特征和土壤蒸发的影响.结果表明,0~5000 min,处理T1和T2表层0~1 ...  相似文献   

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