灌区灌溉用水量分布式优化模型及应用.pdf

根据所提供的文档内容，本文将围绕“灌区灌溉用水量分布式优化模型及应用”这一主题，展开详细知识点的介绍。 文中提到了灌区灌溉用水优化配置理论，这是灌区水资源管理的基础。传统的优化配置多以作物种植比例和灌溉片区作为优化单元，但在面对大型灌区时，由于气候、土壤、作物种植结构及渠系系统的复杂性，这种传统的方法受到了挑战。大型灌区的优化配置需求更为精细和复杂，因此，引入了地理信息系统（GIS）技术，以实现更精确的灌溉用水优化。 GIS技术的引入为田块尺度上的灌溉用水优化配置提供了可能。通过将灌区划分为栅格单元，每个栅格的年灌溉用水量作为决策变量，结合非空间数据，模型可以实现更精细化的水量管理。此外，模型中还涉及到多种约束条件，如可供水量约束、渠系配水能力约束、水资源投入量约束、配水均匀性约束及水量分配方案约束，这些约束条件确保了模型在优化水资源配置的同时，也保证了灌溉的可行性和经济性。 文中所提模型以澳大利亚马兰比季大型灌区为实例进行验证。模型的优化结果显示，该灌区的总灌溉用水量减少了，同时产量增加，水分生产效率提高，灌溉净效益也得到了显著增加。这表明模型不仅在水量分配上更为合理，而且可以提高灌区管理的效率和效果。 模型的构建采用了GIS和MATLAB相结合的方法，利用ArcMap的VBA编写主程序，调用MATLAB编写的优化子程序进行求解。模型的求解过程包括参数计算、优化求解、结果保存、统计分析及结果显示这几个步骤。 在此基础上，文中详细介绍了数学模型的构建过程。目标函数以灌区灌溉用水产生的经济净效益最大为目标，并采用了FAO推荐的Stewart总量模型来表达作物水分生产函数。模型中不仅考虑了作物的实际产量，作物价格，灌溉用水量，还考虑了水价、渠系水利用系数等因素，以确保模型优化配置的实用性和科学性。 文中还提到了模型求解的具体实施步骤。模型求解主要包括了空间参数计算、非空间参数计算、优化求解、结果保存、统计分析及结果显示等几个关键步骤。GIS负责空间参数的计算，Excel用于非空间参数计算，MATLAB则完成了优化求解的过程。最终优化的结果被保存在GIS和Excel的数据库中，以便用户根据需求对结果进行显示和统计分析。 整个优化模型的研究和应用，对于提高灌区管理水平，实现有限水资源的合理高效利用具有重要的意义。这不仅能够帮助管理人员制定科学的用水计划，还能促进水资源的节约和可持续利用。 以上即为从文档中提取出的灌区灌溉用水量分布式优化模型及应用的知识点介绍。总结来说，该模型通过结合GIS和优化方法，实现在不同尺度上对灌区水资源的精细管理，其优化结果不仅能够减少用水量，还能提升作物产量和水资源使用效率，是一种有效的灌溉水资源管理工具。