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    基于多目標(biāo)遺傳算法的灌區(qū)水土資源優(yōu)化配置

    2024-12-31 00:00:00王彥東劉靜孫梟沁陳晨方瓊侯坦李郁
    農(nóng)業(yè)工程 2024年11期
    關(guān)鍵詞:水土資源

    摘 要: 針對我國水土資源緊缺的問題,構(gòu)建灌區(qū)水土資源優(yōu)化配置模型,對于保障灌區(qū)高效綠色發(fā)展和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施具有重要意義?;诙嗄繕?biāo)遺傳算法(NSGA-II),綜合考慮灌區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)要求,建立了以單方水利用效益和生態(tài)綠當(dāng)量最大為目標(biāo)的優(yōu)化模型。以江蘇省來龍灌區(qū)為例,提出社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益最大、生態(tài)效益最大和耕地增加率最大的水土資源優(yōu)化配置方案。①以社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益最大或耕地面積增加率最大為目標(biāo)時(shí),來龍灌區(qū)主要手段是將水域及水利設(shè)施用地轉(zhuǎn)變?yōu)楦丶俺擎?zhèn)村及工礦用地,灌區(qū)水域及水利設(shè)施用地配水比例下降,耕地和城鎮(zhèn)村及工礦用地配水比例上升;單方水利用效益分別提高9.85% 和0.54%,但生態(tài)綠當(dāng)量降低5.52% 和0.98%。②以生態(tài)效益最大為目標(biāo)時(shí),通過土地整理將田埂或設(shè)施農(nóng)用地轉(zhuǎn)變?yōu)閳@林草地和水域及水利設(shè)施用地,灌區(qū)水資源分配占比與現(xiàn)狀相同;單方水利用效益和生態(tài)綠當(dāng)量分別提高0.26% 和0.38%。③3 個(gè)優(yōu)化配置方案的需水量都增加,但未超過來龍灌區(qū)的可供水量。該研究可為灌區(qū)生態(tài)建設(shè)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供有效的決策支撐。

    關(guān)鍵詞:灌區(qū);多目標(biāo)遺傳算法;水土資源;優(yōu)化配置模型

    中圖分類號(hào):S27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-1795(2024)11-0117-07

    DOI:10.19998/j.cnki.2095-1795.202411318

    0 引言

    水資源和土資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與糧食安全的核心戰(zhàn)略資源,更是鄉(xiāng)村振興與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)[1]。水土資源的數(shù)量、質(zhì)量和組合狀態(tài),直接決定著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展。然而,我國水土資源緊缺,根據(jù)水利部數(shù)據(jù)與第3 次全國國土調(diào)查結(jié)果,人均水資源量僅為世界平均水平的35%,人均耕地面積不到世界平均水平的一半。在這種情況下,水土資源的不合理利用帶來了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低、生態(tài)環(huán)境惡化等一系列問題,威脅了區(qū)域糧食安全和生態(tài)健康[2-4]。而灌區(qū)作為水土資源管理的基本單位,對區(qū)域生態(tài)環(huán)境和鄉(xiāng)村振興起著重要支撐作用[5]。開展灌區(qū)水土資源優(yōu)化配置,對于保障灌區(qū)高效綠色發(fā)展和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施具有重要意義。

    灌區(qū)水土資源優(yōu)化配置是指在一定的約束條件下,利用科學(xué)技術(shù)和管理手段對灌區(qū)內(nèi)可利用的有限水土資源進(jìn)行合理分配,實(shí)現(xiàn)水土資源的可持續(xù)利用。目前國內(nèi)外研究人員在水土資源優(yōu)化配置方面已經(jīng)開展了大量的研究工作。SMOU I K 等[6] 結(jié)合虧缺灌溉構(gòu)建了基于面積和水資源分配的農(nóng)業(yè)水土資源優(yōu)化配置模型。張展羽等[7] 以灌區(qū)灌溉凈效益最大為目標(biāo),提出多階段人工魚群算法,建立缺水灌區(qū)水土資源優(yōu)化配置模型。張瑜[8] 提出了基于改進(jìn)多目標(biāo)決策模型的大橋水庫灌區(qū)渠系自適應(yīng)規(guī)劃方法,可合理規(guī)劃大橋水庫灌區(qū)渠系配水,提高水資源利用率,降低無效棄水及對生態(tài)環(huán)境的影響。李茉等[9] 根據(jù)灌區(qū)配水特點(diǎn),構(gòu)建協(xié)調(diào)上、下兩層利益主體的線性分式二次雙層規(guī)劃配水模型,通過對典型灌區(qū)進(jìn)行優(yōu)化配水以獲得系統(tǒng)最大收益的同時(shí)減少缺水損失。陳丹等[10] 從農(nóng)業(yè)用水戶的角度,結(jié)合南方平原灌區(qū)實(shí)際,提出3 種遞進(jìn)式的農(nóng)業(yè)用水激勵(lì)模式及相應(yīng)測算公式,并測算分析了典型試點(diǎn)區(qū)內(nèi)用水戶的用水量、預(yù)交水費(fèi)、獎(jiǎng)懲金額、精準(zhǔn)補(bǔ)貼額和實(shí)交水費(fèi)等。前期的研究通常以實(shí)現(xiàn)效益最大化優(yōu)化水土資源[11]。生態(tài)文明建設(shè)和可持續(xù)農(nóng)業(yè)概念的提出促使研究人員提出了多目標(biāo)規(guī)劃,構(gòu)建了多目標(biāo)農(nóng)業(yè)?生態(tài)水土資源優(yōu)化配置模型以保障農(nóng)業(yè)高效綠色發(fā)展[12]。但在一個(gè)系統(tǒng)中聯(lián)合經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)多個(gè)目標(biāo)來優(yōu)化水土資源的研究較少,多目標(biāo)水土資源優(yōu)化配置模型構(gòu)建對生態(tài)效益的表達(dá)及多目標(biāo)智能算法的應(yīng)用在水土資源配置方面應(yīng)用也較少。本研究以江蘇省來龍灌區(qū)為研究對象,兼顧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境3 者之間的協(xié)調(diào)發(fā)展,引入多目標(biāo)遺傳算法構(gòu)建來龍灌區(qū)水土資源優(yōu)化配置模型,提出以社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)效益和耕地增加率為目標(biāo)的水土資源優(yōu)化配置方案,以期為灌區(qū)生態(tài)建設(shè)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供有效的決策支撐。

    1 模型構(gòu)建

    1.1 決策變量

    本研究以來龍灌區(qū)內(nèi)不同土地利用類型面積作為決策變量,土地利用類型包括耕地、園林草地、水域及水利設(shè)施用地、城鎮(zhèn)村及工礦用地和其他土地。

    1.2 目標(biāo)函數(shù)

    近年來,來龍灌區(qū)水土資源矛盾日益緊張,因此本研究綜合考慮了來龍灌區(qū)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)效益。以最大單方水利用效益和最大生態(tài)綠當(dāng)量來表示。

    (1)經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益??紤]水土資源優(yōu)化配置有效性,選取單方水利用效益最大作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益目標(biāo)。

    式中 F1(x)——最大單方水利用效益,元/m3

    xi——各類型用地面積,hm2

    ai——各類型用地單位面積國民生產(chǎn)總值,元/hm2

    di——不同土地利用類型單位面積需水量,m3/hm2

    (2)生態(tài)效益。以灌區(qū)總生態(tài)綠當(dāng)量作為最大流域生態(tài)效益目標(biāo)。

    式中 F2(x)——最大流域生態(tài)效益

    ci——各類型用地單位面積綠當(dāng)量值

    1.3 約束條件

    (1)水資源約束。灌區(qū)不同土地利用類型需水總量不超過可利用量。

    式中 W——流域水資源可供給量,m3

    (2)土地總面積約束。研究區(qū)各用地類型之和不超過土地資源總量。

    式中 T——灌區(qū)總面積,hm2

    (3)耕地約束。根據(jù)“耕地紅線”的要求,嚴(yán)格控制耕地轉(zhuǎn)為非耕地;確保本區(qū)域耕地總量不減少、質(zhì)量不降低。

    x1? CLmin (5)

    式中 x1——規(guī)劃后耕地面積,hm2

    CLmin——灌區(qū)耕地現(xiàn)狀數(shù)量,hm2

    (4)城鎮(zhèn)村及工礦用地約束。為保障灌區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及域內(nèi)人口生活的需要,假定工況用地小幅增長或不增長。

    X5? FLnow (6)

    式中 x5——規(guī)劃后城鎮(zhèn)村及工況用地面積,hm2

    FLnow——灌區(qū)城鎮(zhèn)村及工況用地面積,hm2

    (5)交通用地約束。考慮到灌區(qū)交通需求,假設(shè)交通運(yùn)輸用地不變。

    (6)各類土地面積約束。考慮到土地資源調(diào)整的合理性,將優(yōu)化后的土地面積上限設(shè)置為當(dāng)前值的120%,下限設(shè)置70%。

    (7)非負(fù)約束。各個(gè)變量都應(yīng)該是正值,以保證其有效性。

    2 多目標(biāo)遺傳算法(NSGA-II)

    遺傳算法是模擬生物界的遺傳和進(jìn)化過程而建立起來的一種并行隨機(jī)優(yōu)化算法,其對目標(biāo)函數(shù)、設(shè)計(jì)變量及可行域沒有特殊要求,適用于傳統(tǒng)搜索方法解決不了的復(fù)雜和非線性問題[13-15]。多目標(biāo)遺傳算法(NSGA-II)是基于遺傳算法提出的,遺傳算法通常用于單目標(biāo)優(yōu)化問題,而NSGA-II 算法所做的是把排序的依據(jù)改變,即“如何評價(jià)一個(gè)解的優(yōu)劣”,因此多目標(biāo)優(yōu)化解不再是一個(gè)值,而是在多維空間中的一個(gè)pareto 前沿:一個(gè)最優(yōu)解的集合[16-18]。

    本研究采用非支配排序和擁擠度排序評價(jià)解集合的優(yōu)劣[19]。非支配排序算法思想是以支配關(guān)系作為一個(gè)指標(biāo)來衡量這個(gè)解的優(yōu)劣程度,因此利用個(gè)體間的支配關(guān)系,將現(xiàn)有種群進(jìn)行分層。最靠近pareto 前沿的解等級(jí)最高,為第1 層,然后依次判斷每個(gè)個(gè)體處在第幾層中,給每個(gè)個(gè)體的等級(jí)賦值。擁擠度距離排序的算法思想是保留解分布的稀疏程度,即盡可能讓解分散。根據(jù)這兩個(gè)評價(jià)指標(biāo),采用二元錦標(biāo)賽選擇策略對已有種群的排序選擇[20-22]。①給定種群中的兩個(gè)個(gè)體,首先比較其等級(jí),等級(jí)越小,說明其越靠近pareto 前沿,故選擇等級(jí)值小的。②若兩個(gè)個(gè)體的等級(jí)值相同,比較其所處位置的擁擠度,擁擠度越小,表明個(gè)體所處的位置更為稀疏,更能表現(xiàn)出種群的多樣性,故選擇擁擠度更小的個(gè)體。

    采用二元錦標(biāo)賽方法獲勝的個(gè)體作為父本1;同樣操作得到父本2。為避免遺傳算法的早熟現(xiàn)象,增加判斷確保父本1 和父本2 不相同。接著對得到的兩個(gè)父本進(jìn)行交叉,產(chǎn)生兩個(gè)子代,本研究選擇的交叉算子是“模擬二進(jìn)制交叉(SBX)”。對于得到的兩個(gè)子代,其中一個(gè)進(jìn)行變異操作,另一個(gè)維持不變,本研究選擇的變異算子是“多項(xiàng)式變異”。

    式中 Zj+1——子代個(gè)體

    Zj——親代個(gè)體

    Δj——變異量

    μi——滿足(0,1)均勻分布的隨機(jī)數(shù)

    η——變異分布參數(shù)

    在傳統(tǒng)的遺傳算法中,在某一次迭代中,只有該次迭代的父代參與選擇交叉變異,從而產(chǎn)生子代,作為下一次迭代的父代。在NSGA-II 中,為了保證最優(yōu)解的不丟失,提高算法的收斂程度,提出了“精英選擇策略”,即將父代Pt 和子代Qt 種群,合并為一個(gè)種群Rt,對其整體進(jìn)行非支配排序和擁擠度距離計(jì)算,根據(jù)上述方法進(jìn)行排序和選擇作為下一代的父代Pt+1。父代再通過一般的方法進(jìn)行選擇交叉排序產(chǎn)生子代Qt+1。本研究采用Python 軟件編譯NSGA-II 算法,其算法的主要流程如圖1 所示。

    3 實(shí)例分析

    3.1 來龍灌區(qū)水土資源利用現(xiàn)狀

    3.1.1 灌區(qū)基本情況

    來龍灌區(qū)位于江蘇省宿遷市宿豫區(qū),地處淮河流域沂沭泗水系下游,位于東經(jīng) 118°17′45~118°35′44 和北緯 33°48′00 ~34°07′32 。來龍灌區(qū)地勢西北高、東南低,地面高程12.0~28.0 m。2023 年灌區(qū)水資源和土地利用類型及面積數(shù)據(jù)由來龍灌區(qū)提供,其余數(shù)據(jù)來自于《江蘇省2023 年統(tǒng)計(jì)年鑒》與《江蘇省“十四五”大型灌區(qū)續(xù)建配套與現(xiàn)代化改造規(guī)劃》。

    3.1.2 灌區(qū)現(xiàn)狀供水量與用水量

    根據(jù)取水許可,來龍灌區(qū)可從中運(yùn)河和駱馬湖取水2.72 億和0.511 億m3,灌區(qū)可用水量3.23 億m3。2023年來龍灌區(qū)總用水量2.39 億m3,其中農(nóng)田灌溉1.93億m3、園林草地灌溉0.036 2 億m3、水域補(bǔ)水0.024 0億m3,城鎮(zhèn)村及工礦用地用水0.377 億m3。

    3.1.3 灌區(qū)土地資源利用現(xiàn)狀

    來龍灌區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀如表1 所示。灌區(qū)土地總面積74 019 hm2,耕地面積39 326 hm2;園、林、草地面積7 032 hm2;水域及水利設(shè)施用地9 836 hm2;城鎮(zhèn)村及工礦用地12 798 hm2; 交通運(yùn)輸用地面積4 127 hm2。

    3.2 來龍灌區(qū)水土資源優(yōu)化配置

    3.2.1 目標(biāo)函數(shù)計(jì)算

    (1)單位面積GDP。根據(jù)2023 年來龍灌區(qū)各產(chǎn)業(yè)總值與各土地利用面積得到來龍灌區(qū)不同用地類型單位面積GDP,如表2 所示。

    (2)單位面積需水量。根據(jù)來龍灌區(qū)2023 年實(shí)際用水量與各土地利用面積得到來龍灌區(qū)不同用地類型單位面積需水量,如表3 所示。

    (3)生態(tài)綠當(dāng)量計(jì)算。為評價(jià)灌區(qū)不同土地利用類型的生態(tài)綠當(dāng)量,采用專家打分的方式對灌區(qū)各土地利用類型的生態(tài)服務(wù)功能進(jìn)行打分,結(jié)果如表4 所示[23-24]。計(jì)算得到耕地、園林草地和水域及水利設(shè)施用地的生態(tài)功能總分值分別為129.0、154.4 和140.2,交通運(yùn)輸用地、城鎮(zhèn)村及工礦用地及其他土地生態(tài)服務(wù)功能分值為0。將耕地分值設(shè)為1,對其他類型分值做歸一化處理,可得到灌區(qū)不同土地利用類型的單位面積生態(tài)綠當(dāng)量,如表5 所示。

    3.2.2 配置結(jié)果分析

    依據(jù)構(gòu)建的NSGA-II 算法,對來龍灌區(qū)水土資源開展優(yōu)化配置。來龍灌區(qū)水土資源Pareto 解集分布如圖2 所示。NSGA-II 算法得到水土資源優(yōu)化配置方案共有9 個(gè),來龍灌區(qū)可根據(jù)未來發(fā)展需求選擇最優(yōu)方案。本研究為分析水土資源優(yōu)化后灌區(qū)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)效益的變化,選擇了最大單方水利用效益最大(方案1)、生態(tài)綠當(dāng)量最大(方案2)和耕地增加率最大(方案3)3 個(gè)方案與來龍灌區(qū)現(xiàn)狀水土資源配置方案進(jìn)行對比。

    3 個(gè)方案與現(xiàn)狀水土資源配置對比如圖3 所示。當(dāng)單方水利用效益最大時(shí),園林草地和水域及水利設(shè)施用地面積降低27.70% 和8.76%,耕地和城鎮(zhèn)村及工礦用地面積增加0.80% 和18.13%。當(dāng)生態(tài)綠當(dāng)量最大時(shí),園林草地和水域及水利設(shè)施用地面積分別增加6.61%和2.65%,耕地和城鎮(zhèn)村及工礦用地的面積變化很小。當(dāng)耕地面積增加最大時(shí),耕地面積增加2.82%,同時(shí)園林草地和城鎮(zhèn)及工礦用地面積增加14.40% 和12.86%,但水域及水利設(shè)施用地面積減少24.89%。由此可知,當(dāng)來龍灌區(qū)以社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益最大或耕地面積增加率最大為目標(biāo),主要手段是將園林草地和水域及水利設(shè)施用地轉(zhuǎn)變?yōu)楦丶俺擎?zhèn)村及工礦用地;而以生態(tài)效益最大為目標(biāo)時(shí),主要手段是保證耕地和城鎮(zhèn)村及工礦用地面積不變的條件下,通過土地整理將田埂或設(shè)施農(nóng)用地轉(zhuǎn)變?yōu)閳@林草地和水域及水利設(shè)施用地。

    從3 個(gè)方案水資源分配占比來看,方案2 與現(xiàn)狀的水資源分配相同。方案1 和方案3 整體需水量分別提高3.40% 和2.50%,其中方案1 以城鎮(zhèn)村及工礦用地用水量增加為主,方案3 以耕地用水量增加為主。同時(shí)由于水域及水利設(shè)施用地面積的降低,方案1 和方案3 水域及水利設(shè)施用地水資源分配占比僅有1.61%和1.34%,而方案1 和方案3 城鎮(zhèn)村及工礦用地水資源分配占比達(dá)到18.50% 和15.84%。因此,來龍灌區(qū)以生態(tài)效益最大為目標(biāo),灌區(qū)水資源分配占比與現(xiàn)狀相同;而以社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益最大或以耕地面積增加率最大為目標(biāo),灌區(qū)水域及水利設(shè)施用地配水比例下降,更多的水資源被分配用于耕地和城鎮(zhèn)村及工礦用地。

    3 種方案和現(xiàn)狀配置的經(jīng)濟(jì)效益GDP、單方水利用效益、生態(tài)綠當(dāng)量和需水量如表6 所示。方案1、方案2 和方案3 的經(jīng)濟(jì)效益分別達(dá)到96.43 億、88.95 億和90.07 億元, 較2021 年現(xiàn)狀87.89 億元分別提高8.54 億、1.06 億和2.18 億元。同時(shí)3 個(gè)方案的單方水利用效益也分別提高9.85%、0.26% 和0.54%。但方案1 和方案3 的生態(tài)綠當(dāng)量較現(xiàn)狀降低5.52% 和0.98%,而方案2 的生態(tài)綠當(dāng)量提高221。此外,3 個(gè)方案的需水量有一定幅度的增加。方案1 和方案3 的需水量分別達(dá)到2.47 億和2.45 億m3, 較現(xiàn)狀增加3.34% 和2.51%,而方案2 的需水量提高0.84%。來龍灌區(qū)的年可供水量3.23 億m3,因此,盡管3 個(gè)方案的需水量增加,但未超過來龍灌區(qū)的水資源可利用量。

    4 結(jié)束語

    以江蘇省來龍灌區(qū)為例,基于NSGA-II 算法構(gòu)建了以單方水利用效益最大和生態(tài)綠當(dāng)量最大為目標(biāo)的灌區(qū)水土資源優(yōu)化配置模型,得到了以社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益最大、生態(tài)效益最大和耕地增加率最大的最優(yōu)水土資源配置方案。

    (1)以社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益最大或耕地面積增加率最大為目標(biāo),來龍灌區(qū)優(yōu)化水土資源配置的主要手段是將水域及水利設(shè)施用地轉(zhuǎn)變?yōu)楦丶俺擎?zhèn)村及工礦用地;同時(shí)灌區(qū)水域及水利設(shè)施用地配水比例下降,更多的水資源被分配于耕地和城鎮(zhèn)村及工礦用地。

    (2)以生態(tài)效益最大為目標(biāo),來龍灌區(qū)水土資源優(yōu)化配置主要手段是保證耕地和城鎮(zhèn)村及工礦用地面積不變的條件下,通過土地整理將田埂或設(shè)施農(nóng)用地轉(zhuǎn)變?yōu)閳@林草地和水域及水利設(shè)施用地;同時(shí)灌區(qū)水資源分配占比與現(xiàn)狀相同。

    (3)以社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益最大或耕地面積增加率最大為目標(biāo),來龍灌區(qū)單方水利用效益分別提高9.85% 和0.54%,但生態(tài)綠當(dāng)量降低5.52% 和0.98%。以生態(tài)效益最大為目標(biāo),來龍灌區(qū)單方水利用效益和生態(tài)綠當(dāng)量分別提高0.26% 和0.38%。同時(shí),3 個(gè)優(yōu)化配置方案的需水量都增加,但未超過來龍灌區(qū)的可供水量。

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