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    引黃灌區(qū)隨機(jī)逼近水生態(tài)環(huán)境管理模型及應(yīng)用研究

    2018-11-29 01:25:26徐蘇容
    中國(guó)農(nóng)村水利水電 2018年11期
    關(guān)鍵詞:缺水態(tài)度灌溉

    周 科,徐蘇容

    (1.華北水利水電大學(xué),鄭州 450011;2.河南建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院,鄭州 450007)

    0 引 言

    進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),農(nóng)業(yè)發(fā)展大大增加了全球糧食供應(yīng),同時(shí)對(duì)生態(tài)環(huán)境也造成了一定的損害[1]。尤其是干旱缺水地區(qū),激烈的人類(lèi)活動(dòng)與耕地的過(guò)度開(kāi)發(fā),引起了日益嚴(yán)峻的缺水、水污染、土地質(zhì)量下降、水土流失等一系列的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題[2]。大量實(shí)踐證明,科學(xué)合理的生態(tài)環(huán)境措施可以減少污水排放、實(shí)現(xiàn)水土保持、防止土地沙化等。但是,農(nóng)業(yè)活動(dòng)與生態(tài)環(huán)境保護(hù)之間的需水關(guān)系往往存在矛盾,從而限制了某些生態(tài)功能(尤其是缺水地區(qū))的發(fā)揮。因此,綜合考慮灌溉、生態(tài)環(huán)境策略、生態(tài)工程建設(shè)和生態(tài)效應(yīng),制定合理的水管理規(guī)劃對(duì)于促進(jìn)灌區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境同步改善具有十分重要的意義。

    針對(duì)灌溉系統(tǒng)的復(fù)雜性,以及主客觀條件的不確定性,許多學(xué)者提出了灌區(qū)規(guī)劃的優(yōu)化方法,用來(lái)解決決策過(guò)程中的不確定性問(wèn)題[3], 雖然這些不確定性問(wèn)題可以用隨機(jī)規(guī)劃的方法得到處理[4]。然而,對(duì)于一個(gè)具體的灌溉規(guī)劃,往往缺乏必要的基礎(chǔ)資料(如經(jīng)濟(jì)損失、供水成本等),同時(shí),化肥施用和其他污染物質(zhì)的擴(kuò)散運(yùn)移也具有特殊性和復(fù)雜性,缺乏精準(zhǔn)的資料。所以,往往采用模糊規(guī)劃(FP)法描述有關(guān)資料的模糊性[5]。但是在模糊決策過(guò)程中,往往存在樂(lè)觀與悲觀態(tài)度問(wèn)題,無(wú)法用常規(guī)的FP方法解決[6]。因此需要在篩選資料時(shí),同時(shí)考慮悲觀與樂(lè)觀態(tài)度的混合影響[7].通過(guò)引進(jìn)悲觀與樂(lè)觀協(xié)調(diào)因子并設(shè)置一個(gè)區(qū)間值,能夠?qū)?lè)觀和悲觀態(tài)度的模糊性做出評(píng)價(jià)。但是,悲觀與樂(lè)觀區(qū)間值是作為原始可行區(qū)間的一個(gè)確定性映射,由于事件的混合模糊性(自然的和人工的),并不能反映總體可行趨勢(shì)。為了簡(jiǎn)化可行區(qū)間模擬方法,引入了粗糙集理論(RST),通過(guò)兩個(gè)近似值模型描述模糊性(即上下近似值模型),于是,可以更快地得出更加接近真值的決策結(jié)果[8]。

    雖然上述優(yōu)化方法可以處理主客觀不確定性,但是當(dāng)灌區(qū)僅有不連續(xù)的基礎(chǔ)資料,又要求較高的預(yù)測(cè)精度時(shí),問(wèn)題就暴露出來(lái)。例如,一個(gè)灌溉系統(tǒng)的多個(gè)組成部分都會(huì)對(duì)需水量預(yù)測(cè)有影響,而由于需水量的預(yù)測(cè)精度較差,就會(huì)使優(yōu)化結(jié)果偏離真值。同時(shí),預(yù)測(cè)精度也會(huì)增加決策過(guò)程的復(fù)雜性。因此,可以引入支持向量機(jī)(SVR)的方法來(lái)提高預(yù)測(cè)精度, 處理小樣本資料、非線性問(wèn)題、多維和局部誤差帶來(lái)的問(wèn)題[9]。雖然SVR方法可以用于許多水利規(guī)劃問(wèn)題,但是,在干旱缺水地區(qū),針對(duì)灌區(qū)的不確定性問(wèn)題,如何將SVR方法應(yīng)用于生態(tài)灌溉水環(huán)境規(guī)劃,卻很少有人關(guān)注。因此,本文研究的主要目標(biāo)是考慮樂(lè)觀與悲觀情景下,通過(guò)引入隨機(jī)規(guī)劃(SP)和模糊規(guī)劃(FP)方法,開(kāi)發(fā)隨機(jī)逼近水生態(tài)環(huán)境管理模型(SRAWM),并將其應(yīng)用于黃河下游引黃灌區(qū)水生態(tài)環(huán)境規(guī)劃。本模型反映了決策過(guò)程中包括悲觀和樂(lè)觀在內(nèi)的模糊性,用模擬技術(shù)預(yù)測(cè)灌溉發(fā)展和生態(tài)需水的動(dòng)態(tài)變化。研究成果對(duì)于改進(jìn)灌溉與工程建設(shè)布局、改善水生態(tài)環(huán)境,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)和生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。

    1 隨機(jī)逼近水生態(tài)環(huán)境管理模型構(gòu)建(SRAWM)

    1.1 模型構(gòu)建

    (1)悲觀與樂(lè)觀態(tài)度是指規(guī)劃決策人員對(duì)未來(lái)形勢(shì)發(fā)展的態(tài)度,包括經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、自然(水資源、生態(tài)環(huán)境等)、管理以及技術(shù)層面等。由于決策人員在不同情形下悲觀與樂(lè)觀的程度不同,因此處理樂(lè)觀與悲觀態(tài)度方法多樣,本文通過(guò)引進(jìn)一個(gè)協(xié)調(diào)因子λ(0≤λ≤1)為樂(lè)觀-悲觀參數(shù),確定決策人員的綜合態(tài)度,組成一個(gè)新的規(guī)劃模型。

    (2)兩階段模糊隨機(jī)規(guī)劃,是指對(duì)約束條件與目標(biāo)函數(shù)中的不確定性因素(人為的和自然因素)進(jìn)行處理的一種方法。本文研究的兩階段模糊隨機(jī)規(guī)劃包括用水目標(biāo)規(guī)劃和水資源開(kāi)發(fā)利用規(guī)劃。

    于是,對(duì)于一個(gè)傳統(tǒng)的灌溉規(guī)劃問(wèn)題,決策者的主要任務(wù)是將有限的水資源配置到各類(lèi)農(nóng)作物,實(shí)現(xiàn)灌溉效益最大化(經(jīng)濟(jì)、社會(huì))。對(duì)于這樣一個(gè)問(wèn)題,可選擇水資源可利用量作為隨機(jī)變量(第二階段決策)對(duì)配水目標(biāo)(第一階段決策)進(jìn)行協(xié)調(diào)。形成一個(gè)兩階段隨機(jī)規(guī)劃(TSP)模型如下:

    (1)

    屬于

    (2)

    yhi≤xi≤ximaxyhi≤xi≤ximax

    (3)

    xi≥0,i=1,2,…I

    yih≥0,i=1,2,…,I;h=1,2,…,H

    (4)

    式中:f為灌溉效益,元;i為作物類(lèi)型(i=1,2,…,I);h為隨機(jī)可利用水量概率水平(h=1,2,…,H);ci為單方水i類(lèi)作物灌溉的凈效益,元/m3;ei為灌溉指標(biāo),代表i類(lèi)作物單位面積耗水量,m3/hm2;xi為第i類(lèi)作物計(jì)劃灌溉面積,hm2;Qhi為保證率為phi時(shí)可利用水資源總量,m3;phi為隨機(jī)可利用水量Qhi在h(%)水平下的保證率;di為i類(lèi)作物缺水時(shí)的經(jīng)濟(jì)損失,元/m3;yhi為第i類(lèi)作物的缺水面積,hm2。

    當(dāng)不確定性問(wèn)題以模糊系數(shù)表示為可行性分布時(shí),可以引入模糊集理論。根據(jù)模糊集理論概念,引入可行性與必然性變量估計(jì)如下:

    (5)

    (6)

    式中:ξ為對(duì)于函數(shù)μ的模糊變量;u和r為實(shí)際個(gè)數(shù)??尚行远x為pos{ξ≤r},代表模糊事件發(fā)生的可行性。模糊事件的必然性定義為Nec{ξ≤r}; 其中,pos和Nec僅限于處理風(fēng)險(xiǎn)決策的實(shí)際模糊性。但是由于決策人員在不同情形下悲觀與樂(lè)觀的程度不同,這就需要引進(jìn)一個(gè)悲觀與樂(lè)觀參數(shù),用來(lái)表示決策人員的悲觀與樂(lè)觀態(tài)度。設(shè)估計(jì)值Nec為參考估值,為決策人員的悲觀態(tài)度,同時(shí)引進(jìn)樂(lè)觀和悲觀調(diào)整因子(k),則,組成一個(gè)新的估計(jì)值Me, 表達(dá)式如下:

    Me{ξ≤r}=Nec{ξ≤r}+λ(Pos{ξ≤r}-NEc{ξ≤r})

    (7)

    式中:λ(0≤λ≤1)為樂(lè)觀-悲觀參數(shù),用來(lái)確定決策人員的綜合態(tài)度。式(7)可用來(lái)評(píng)價(jià)一個(gè)模糊變量在一個(gè)區(qū)間內(nèi)基于Pos和Nec凸組合、不同樂(lè)觀與悲觀態(tài)度的取值大小。由此,可以得到一個(gè)基于樂(lè)觀悲觀態(tài)度的隨機(jī)逼近模型(SAOP)如下:

    (8)

    屬于:

    (9)

    i=1,2,…,I;h=1,2,…,H;r=1,2,…,R

    yhi≤xi≤ximax,i=1,2,…,I;h=1,2,…H

    (10)

    xi≥0,1,2,…,I;h=1,2,…,H

    (11)

    式中:δr為決策人員的置信水平,包含決策人態(tài)度是悲觀還是樂(lè)觀的信息。

    Me={ξ≥r}=

    (12)

    (13)

    設(shè)V為一個(gè)有限的非空集,W是一個(gè)與V有關(guān)的等價(jià)關(guān)系;則對(duì)任意兩個(gè)子集X,V;S=(V,W)稱(chēng)之為它的近似空間[10]??捎孟率奖磉_(dá):

    WX={x∈V|[x]w?V}

    (14)

    (15)

    設(shè)P={(x,ξ)|Pos{gr(x,ξ)}≤0}≥δr;

    N={(x,ξ)|Nec{gr(x,ξ)≤0}≥δr}, 得到:

    N?X?P?

    Ne{gr(x,ξ)≤0}≤Me{gr(x,ξ)≤0}≤Poc{gr(x,ξ)≤0}

    (16)

    (17)

    (18)

    (19)

    δr?(1-δr)Qhir≥eir(xi-yhi)

    (20)

    δr?Qhir+(1-δr)Qhir≥eir(xi-yhi)

    (21)

    (22)

    屬于:

    (1-δr)Qhir≥eir(xi-yhi),

    r=1,2,…,p;i=1,2,…,I;h=1,2,…H

    (23)

    yhi≤xi≤xmax,i=1,2,…,I;h=1,2,…,H

    (24)

    xi≥0,i=1,2,…,I

    (25)

    yhi≥0,i=1,2,…,,I;h=1,2,…,H

    (26)

    yih≥0,i=1,2,…,I;h=1,2,…,H

    (27)

    (28)

    屬于:

    Qhir+(1-δr)Qhir≥eir(xi-yhi),

    r=1,2,…,p;i=1,2,…,I;h=1,2,…H

    (29)

    yhi≤xi≤xmax,i=1,2,…,I;h=1,2,…,H

    (30)

    (31)

    (32)

    解公式(17)~公式(21)和公式(22)~公式(27),可以對(duì)約束條件與目標(biāo)函數(shù)中的不確定性因素(包括人為的和自然因素)進(jìn)行處理。

    1.2 模型優(yōu)化解

    所構(gòu)建的模型涉及隨機(jī)約束非線性規(guī)劃問(wèn)題(SNP)的求解方法。本文采用求解隨機(jī)約束非線性規(guī)劃的SNG算法。實(shí)際求解時(shí),SNG算法采用計(jì)算機(jī)非線性規(guī)劃系統(tǒng)軟件中的SNG程序。幾個(gè)不同規(guī)模的(SNP)問(wèn)題的計(jì)算效果如表1所示。

    表1 不同規(guī)模SRAWM隨機(jī)約束規(guī)劃計(jì)算效果統(tǒng)計(jì)Tab.1 Solution of fuzzy stochastic planning

    由幾種方法對(duì)比可見(jiàn),本文構(gòu)建的隨機(jī)規(guī)劃(SRAWM)模型利用數(shù)論方法求解可獲得滿(mǎn)意的效果。當(dāng)隨機(jī)向量為5維正態(tài)分布時(shí),可采用數(shù)論點(diǎn)法求解。具體步驟可參考有關(guān)文獻(xiàn)[15,16,20]。

    2 典型灌區(qū)應(yīng)用案例

    2.1 概 況

    黃河下游山東省位山引黃灌區(qū)南臨黃河,北靠衛(wèi)運(yùn)河,設(shè)計(jì)灌溉面積33.87 萬(wàn)hm2。灌區(qū)涉及東昌府、臨清、茌平、高唐、陽(yáng)谷、東阿和冠縣 7 個(gè)縣( 市、區(qū)) 100 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),總土地面積5 734 km2。灌區(qū)始建于1958年,1962年停灌,1970年恢復(fù)引水。灌區(qū)渠首設(shè)計(jì)引水流量為 240 m3/s( 東渠160 m3/s、西渠80 m3/s)。位山灌區(qū)是山東省的重要農(nóng)業(yè)發(fā)展區(qū)、黃河下游重要糧棉生產(chǎn)基地。位山引黃灌區(qū)土地利用情況見(jiàn)表2。

    近些年來(lái),隨著人口不斷增加,引黃灌區(qū)水資源供需矛盾和生態(tài)環(huán)境壓力增加,灌區(qū)管理面臨的巨大挑戰(zhàn)如下:一是糧食生產(chǎn)需求增加,耕地質(zhì)量下降,生態(tài)環(huán)境不斷惡化。二是灌溉需水量不斷上升,已經(jīng)超過(guò)了引黃與當(dāng)?shù)刈匀幌到y(tǒng)的水資源承載力,導(dǎo)致嚴(yán)重的缺水現(xiàn)象。三是過(guò)度的農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)引起了嚴(yán)重的水污染,進(jìn)一步減少了水資源可利用量。在如此嚴(yán)峻的水生態(tài)環(huán)境形勢(shì)下,急需開(kāi)發(fā)一個(gè)有效的水生態(tài)環(huán)境管理模式,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和水生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。但是,由于可利用水資源量的時(shí)空變化以及其他資料的模糊特性,制定有效的灌溉管理方案存在種種困難,也加劇了水資源優(yōu)化配置和綜合決策的復(fù)雜性。因此,構(gòu)建基于樂(lè)觀與悲觀條件下,隨機(jī)逼近水生態(tài)環(huán)境管理模型(SRAWM),并結(jié)合灌區(qū)實(shí)際,對(duì)灌區(qū)系統(tǒng)水資源優(yōu)化高效配置,具有十分重要的意義。

    2.2 主要模擬結(jié)果

    2.2.1 基本資料

    2015年位山灌區(qū)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值約為 200 億元,城市人口83.87萬(wàn),農(nóng)村人口470萬(wàn); 2015年降水量為694 mm,屬偏豐年份; 灌區(qū)內(nèi)有徒駭、馬頰兩條河流,年徑流約2 億m3; 2010 年引黃水量為9.16 億m3,地下水開(kāi)采量約11.77 億m3。以2015年為現(xiàn)狀年,按照灌區(qū)行政分區(qū)現(xiàn)狀,將整個(gè)灌區(qū)劃分為7個(gè)分區(qū)。即:東昌府、臨清、茌平、高唐、陽(yáng)谷、東阿和冠縣7個(gè)縣( 市、區(qū)),土地利用分類(lèi)見(jiàn)表2。

    表2 位山灌區(qū)土地利用類(lèi)型與面積 km2

    2.2.2 不同水量組成結(jié)構(gòu)模擬結(jié)果

    針對(duì)各類(lèi)不確定性因素,為獲得準(zhǔn)確的需水量預(yù)測(cè)結(jié)果,引進(jìn)支持向量機(jī)回歸分析技術(shù)(SVR)[21]。SVR是將監(jiān)督學(xué)習(xí)模型與學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的一種方法,對(duì)有關(guān)資料進(jìn)行分析,分類(lèi)和回歸計(jì)算。

    本文選擇2001-2010作為訓(xùn)練系列,選擇2011-2015年作為檢驗(yàn)系列。獲得了從2015年到2020年的來(lái)水、排水與耗水情況,模擬預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值模擬結(jié)果誤差在10%以?xún)?nèi)。模型模擬優(yōu)化結(jié)果見(jiàn)表3。

    表3 位山灌區(qū) 2015 年不同水量組成模擬結(jié)果 萬(wàn)m3

    由表3 可見(jiàn),位山灌區(qū)來(lái)水主要由降水、引黃水量組成。2015年,灌區(qū)總耗水約 36.8 億m3,農(nóng)田耗水占76%;地下蓄水量增加 0.64 億m3,地下水埋深略有上升。進(jìn)一步分析不同土地利用的水分消耗即騰發(fā)量情況,見(jiàn)表4。

    表4 位山灌區(qū)2015年區(qū)域耗水量模擬結(jié)果 mm

    農(nóng)田騰發(fā)量約650 mm,模型采用參照騰發(fā)量與作物系數(shù)[22]、土壤水系數(shù)的乘積作為實(shí)際騰發(fā)量,5-7 月的土壤水系數(shù)為0.90~1.0,表明整個(gè)灌區(qū)的供水相對(duì)充分,水資源的利用效率不高。

    2.3 不同策略條件下模擬結(jié)果分析

    2.3.1 不同策略條件下,水資源開(kāi)發(fā)利用

    (1)不同策略情景設(shè)定。目標(biāo)函數(shù)的求解采取上下逼近的辦法,通過(guò)求解SRAWM模型,可以獲得灌區(qū)內(nèi)農(nóng)作物與生態(tài)作物在不同情景下的缺水面積。不同情景設(shè)定見(jiàn)表5。

    表5 不同策略情景設(shè)計(jì)Tab.5 Scenario assumption

    (2)灌區(qū)地下水開(kāi)采量。對(duì)應(yīng)不同情景的地下水開(kāi)采量,灌區(qū)平均地下水埋深年內(nèi)變幅模擬結(jié)果見(jiàn)表6。

    表6 不同情景條件下地下水開(kāi)采量模擬結(jié)果Tab.6 Underground water utilization in different conditions

    隨著地下水開(kāi)采量的增加,地下水水位呈下降趨勢(shì)。一般枯水年份,地下水開(kāi)采量12.0億m3,保持地下水埋深在合理范圍內(nèi)。

    (3)引黃水量。對(duì)應(yīng)不同的引黃水量,灌區(qū)平均地下水埋深年內(nèi)變幅模擬結(jié)果見(jiàn)表 7。

    表7 不同引黃水量的模擬結(jié)果Tab.7 Simulation results for different Yellow River water diversion volume

    隨著引黃水量的增加,地下水位變幅減小,一般 枯水年份,當(dāng)引黃水量在9.0 億m3時(shí),地下水變幅在1.95 m,可以控制在合理范圍內(nèi)(變幅不超過(guò)2.0 m),基本可以保證灌區(qū)生態(tài)平衡。

    2.3.2 不同策略條件下用水效益分析

    綜合考慮灌區(qū)不同情景條件下引黃水量、當(dāng)?shù)亟邓?、地下水可利用量、其他過(guò)境水可利用量,水利工程配套建設(shè)情況、灌區(qū)水資源管理策略,以及灌區(qū)種植作物布局,應(yīng)用本文構(gòu)建的SRAWM模型,計(jì)算不同策略用水效益。結(jié)果見(jiàn)表8。

    2.3.3 模擬計(jì)算結(jié)果分析

    (1)對(duì)比水資源總量配置,灌溉用水是灌區(qū)用水大戶(hù),面臨著嚴(yán)重缺水。

    (2)灌區(qū)農(nóng)村生活用水占的比例很小,所以很少發(fā)生缺水情況。

    (3)生態(tài)耗水僅占5.62%,對(duì)灌區(qū)污染物自然凈化,生態(tài)平衡等產(chǎn)生積極的作用。

    (4)水資源配置隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平而變化,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,缺水程度就越大,反之,缺水就小。例如,情景1條件下,當(dāng)水資源可利用量低的時(shí)候,東昌分區(qū)生活用水的LAV和UAV在α=0.6時(shí),分別為0.26和0.32億m3,則實(shí)際水資源分配為1.79和5.32 億m3(LAV和UAV),但是,當(dāng)α=0.9時(shí),分別為1.62和4.74 億m3。

    表8 不同策略用水效益模擬結(jié)果Tab.8 Simulation results of water use efficiency in different deferent Scenario 2

    3 灌溉系統(tǒng)效益和風(fēng)險(xiǎn)敏感度分析

    通過(guò)求解模型,可以得出如下結(jié)論。

    (1)灌溉系統(tǒng)效益隨著生態(tài)效應(yīng)和不同情景而變化,灌溉系統(tǒng)效益隨生態(tài)效應(yīng)而增加。

    (2)將悲觀與樂(lè)觀態(tài)度相結(jié)合,采取折中的辦法可以獲得中等的效益,因此決策人員采取權(quán)衡樂(lè)觀與悲觀的辦法可以加強(qiáng)決策過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)控制,

    (3)可利用水量較低的置信水平(d-level)可能會(huì)提高風(fēng)險(xiǎn)水平,從而降低系統(tǒng)效益。

    以上分析可知,將悲觀與樂(lè)觀態(tài)度與不同置信水平相結(jié)合,可以獲得綜合性的效果,而區(qū)間解的方法可以提供決策人員最優(yōu)決策的上下邊界。在模糊不確定性情況下,基于更多的信息資料,當(dāng)置信水平較高時(shí),決策者可以在一個(gè)灌溉系統(tǒng)內(nèi)選擇樂(lè)觀的態(tài)度,獲得較高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

    4 結(jié) 語(yǔ)

    本文針對(duì)灌溉系統(tǒng)的不確定性問(wèn)題,基于樂(lè)觀與悲觀態(tài)度的選擇,構(gòu)建了隨機(jī)逼近模型(SRAWM),選擇典型灌區(qū),研究了水管理與生態(tài)環(huán)境策略方案規(guī)劃。

    (1)本文開(kāi)發(fā)的SRAWM模型可以處理目標(biāo)函數(shù)與約束條件中模糊集的主客觀不確定性問(wèn)題。

    (2)將決策人員的風(fēng)險(xiǎn)行為表達(dá)為樂(lè)觀與悲觀態(tài)度,并設(shè)置了衡量值Me來(lái)處理,該值可以支持決策者面臨風(fēng)險(xiǎn)與保守選擇,做出可靠的決策方案。

    (3)將模糊問(wèn)題轉(zhuǎn)化為上下逼近真值,便于決策人員選擇正確的方案。

    (4)將SVR技術(shù)隱含到SRAWM模型中,考慮了各類(lèi)影響因素,提高需水預(yù)測(cè)的精度,從而為模擬與優(yōu)化提供了一個(gè)鏈接,充分反映動(dòng)態(tài)變化、交互協(xié)調(diào)以及灌溉系統(tǒng)的不確定性特征。

    (5)位山灌區(qū)農(nóng)業(yè)用水仍然存在著缺水現(xiàn)象。缺水原因,除了干旱之外,主要是不科學(xué)的灌溉計(jì)劃、落后的灌溉模式、需水量的不斷增加以及水污染帶來(lái)的水資源可利用量減少。

    (6)研究結(jié)果表明,生態(tài)功能不僅給灌溉系統(tǒng)帶來(lái)間接效益,而且也使灌區(qū)獲得長(zhǎng)期回報(bào)。例如,灌區(qū)自?xún)裟芰Φ奶岣呖梢詫⑽廴舅w轉(zhuǎn)化為無(wú)害的水體,從而減少污水處理成本,增加經(jīng)濟(jì)效益。

    (7)決策人員的悲觀與樂(lè)觀態(tài)度對(duì)灌溉規(guī)劃有直接的影響。樂(lè)觀與悲觀態(tài)度的協(xié)調(diào)處理有助于制定折中的決策方案,通過(guò)引入合理的置信水平和樂(lè)觀與悲觀調(diào)整因子,可以調(diào)整灌區(qū)缺水面積。

    (8)位山灌區(qū)的灌溉規(guī)劃與農(nóng)業(yè)施肥帶來(lái)的污染不可輕視,水資源短缺與污水排放量增加對(duì)灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)嚴(yán)重影響。因此,應(yīng)當(dāng)調(diào)整灌區(qū)農(nóng)業(yè)與生態(tài)保護(hù)之間的用水結(jié)構(gòu),通過(guò)改變用水模式,減少缺水程度,改善生態(tài)環(huán)境和灌區(qū)系統(tǒng)效益,實(shí)現(xiàn)飲水安全、糧食安全和水生態(tài)環(huán)境保護(hù)。

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