CN102819669A - 一种区域农业水土资源潜力的测算方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种区域农业水土资源潜力的测算方法，该方法包括：获取待测算区域的农业水资源量、灌溉水利用系数、土壤类型、耕地面积、作物种植结构、气象因子数据和主要作物需水数据；计算待测算区域的当前的水土资源匹配指数，并根据获取到的数据计算当前的区域生产能力；构建待测算区域的多目标水土资源优化配置模型；求解多目标水土资源优化配置模型得到待测算区域的水土资源优化配置结果，并根据水土资源优化配置结果计算最优水土资源匹配指数下的区域生产能力；计算最优水土资源匹配指数下的区域生产能力与当前的区域生产能力的差值，得到待测算区域的农业水土资源潜力，可反映区域内的水土资源匹配情况，为水土资源科学配置提供帮助。

Description

一种区域农业水土资源潜力的测算方法

技术领域

本申请涉及农业水土工程领域，特别是涉及一种区域农业水土资源潜力的测算方法。

背景技术

目前，由于水资源紧缺和耕地大量的农转非，国家加大了节水农业和土地整治项目的投入力度，尤其在我国北方干旱半干旱地区，土地利用潜力受制于当地水资源的潜力，现阶段常常出现一些地方对当地水资源潜力和土地潜力缺乏综合考量，而盲目发展灌溉农田面积，从而加剧当地生态环境恶化的情况。

现有技术中对水资源潜力和土地资源潜力分别进行测算，这样往往顾此失彼，难以满足区域规划、管理、设计等部门的实际需要，不能将水资源潜力和土地利用潜力有机的结合起来，使水土资源潜力相互割裂，而且难以定量表达形成一个完整的农业水土资源潜力的测算体系，现有的测算方法不能对区域内水、土资源进行科学的规划，难以对国家人、财、物等资源进行科学的配置。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种区域农业水土资源潜力的测算方法，将区域内的水、土资源做统一考量，评估当前条件下的水土资源匹配指数，而且还可得到综合考虑经济、社会、生态效益的最优水土资源匹配指数、水土资源优化配置结果以及区域农业水土资源潜力。

为了实现上述目的，本申请提供的技术方案如下：

一种区域农业水土资源潜力的测算方法，该方法包括以下步骤：

获取待测算区域的农业水资源量、灌溉水利用系数、土壤类型、耕地面积、作物种植结构、气象因子数据和主要作物需水数据；

计算所述待测算区域的当前的水土资源匹配指数，并根据获取得到的数据计算所述待测算区域的当前的区域生产能力；

构建所述待测算区域的多目标水土资源优化配置模型；

对所述多目标水土资源优化配置模型进行优化求解后，得到所述待测算区域的水土资源优化配置结果，并计算最优水土资源匹配指数下的区域生产能力；

计算所述最优水土资源匹配指数下的区域生产能力与所述的当前的区域生产能力的差值，得到待测算区域的农业水土资源潜力。

其中：计算所述水土资源匹配指数包括：

用所述待测算区域内的农业水资源量除以预先获取的所述待测算区域的灌溉需水量，得到农业水资源量与灌溉需水量的比值，将所述农业水资源量与灌溉需水量的比值作为水土资源匹配指数；

其中：

所述灌溉需水量的获取过程包括：用预先获取的所述待测算区域内的综合净灌溉定额乘以所述待测算区域内的灌溉面积后再除以灌溉水利用系数；

所述综合净灌溉定额的获取过程包括：先计算所述待测算区域内每种作物的净灌溉定额与这种作物的播种面积的乘积后，再将所有作物的所述乘积求和，之后用这一和值再除以所述待测算区域的灌溉总面积；

所述每种作物的净灌溉定额为单位面积上的作物需水量减去单位面积上作物生育期内有效降雨量、地下水补给量、作物种植时土壤水可利用量后，再加上种植过程中的单位面积的附加用水量。

其中：构建所述多目标水土资源优化配置模型的过程包括：

以不同作物的种植面积和耕地面积为决策变量，构建得到以最优的水土资源匹配指数、经济效益、社会效益和生态效益为目标的函数，将所述函数作为多目标水土资源优化配置模型，其中：

所述最优的水土资源匹配指数是所述水土资源匹配指数与1的差值的绝对值最小。

其中：对所述多目标水土资源优化配置模型进行优化的过程包括：

将最优的水土资源匹配指数、经济效益、社会效益和生态效益作为待优化目标；

利用多目标优化算法或多目标进化算法对所述待优化目标进行优化。

本测算方法进一步包括：

将得出的水土资源优化配置结果和农业水土资源潜力采用区域空间位置的可视化表达或数据表格形式存储。

由以上技术方案可以看出，本发明将区域内的水、土资源以及经济、社会、生态效益进行了统一的测算，提出了水土资源匹配指数概念，能够综合反映区域内水土资源的匹配情况，并通过构建以水土资源匹配指数为目标的多目标水土资源优化配置模型得到综合考虑经济、社会、生态效益的最优水土资源匹配指数以及水土资源优化配置结果，计算出区域农业水土资源的利用潜力，并将测算结果可视化表达，为区域农业、水利规划和水土资源的科学配置提供帮助和参考。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种区域农业水土资源潜力的测算方法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

本发明充分考虑了区域的水资源量、耕地、作物种植结构、降雨利用、灌溉效率以及经济、社会、生态等综合效益来测算区域水土资源潜力。

图1为本申请实施例提供的一种区域农业水土资源潜力的测算方法的流程示意图。

如图1所示，本发明的区域农业水土资源潜力的测算方法包括如下几个步骤：

S100、获取待测算区域的农业水资源量、灌溉水利用系数、土壤类型、耕地面积、作物种植结构、气象因子数据和主要作物需水数据，其中：

从系统数据库中调用或者向系统中导入这些数据，其中待测算区域的农业水资源量是待测算区域内在不影响其它行业健康发展的条件下能够用于农业的各种水资源的总和，灌溉水利用系数是指在一次灌水期间被农作物利用的水量与水源渠首处总引进水量的比值，不同种类的作物或者不同位置的作物的灌溉水利用系数不同，土壤类型、耕地面积、作物种植结构是待测算区域内的既有数据，气象因子数据是影响待测算区域内作物生长的气象条件，可以由既有的气象数据记录得出，主要作物需水数据也是预先测算得到的。

S200、计算待测算区域的当前的水土资源匹配指数，并根据获取得到的数据计算待测算区域的当前的区域生产能力，其中：

对当前条件下的水土资源匹配指数的计算，是根据待测算区域耕地面积上的农业水资源量与待测算区域内耕地面积上的灌溉需水量的比值计算得到的，其中：

用待测算区域内的农业水资源量除以预先获取的待测算区域的灌溉需水量，得到农业水资源量与灌溉需水量的比值，将农业水资源量与灌溉需水量的比值作为水土资源匹配指数；

其中：灌溉需水量的获取过程包括：用预先获取的待测算区域内的综合净灌溉定额乘以待测算区域内的灌溉面积后再除以灌溉水利用系数；

综合净灌溉定额的获取过程包括：先计算待测算区域内每种作物的净灌溉定额与这种作物的播种面积的乘积后，再将所有作物的这一乘积求和，之后用这一和值再除以待测算区域的灌溉总面积；

每种作物的净灌溉定额为单位面积上的作物需水量减去单位面积上作物生育期内有效降雨量、地下水补给量、作物种植时土壤水可利用量后，再加上种植过程中的的单位面积的附加用水量。

不同空间位置的水土资源匹配指数根据空间位置距水源的渠（管）道距离或灌溉水利用系数的不同来调节。

水土资源匹配指数具体采用下式计算：

$I=\frac{W_n}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left[(E{T}_i-E{R}_i-E{S}_i-E{P}_i+E{F}_i)A{b}_i\right]/\mathrm{\η}}---\left(1\right)$

（1）式中：I为区域水土资源匹配指数，W_n为区域内农业水资源量（m³），ET_i为第i种作物的需水量（mm），ER_i为第i种作物生育期内有效降雨量（mm），ES_i为第i种作物生育期内地下水补给量（mm），EP_i为第i种作物播种（插秧）时土壤水可利用量，EF_i为第i种作物的附加用水量（播前灌、洗碱、育秧等），Ab_i为第i种作物的播种面积（亩），η为灌溉水利用系数。

水土资源匹配指数的大小可以反映当前条件下水资源与土地资源的综合利用程度，水土资源匹配指数等于1时是最理想的状态，即待测算区域内农业水资源量与各种作物的灌溉需水量相等，区域内的水资源都能充分被作物利用，当水土资源匹配指数大于1时，表明待测算区域内的不同作物需要灌溉水量的总和小于农业水资源量，即耕地面积上的水资源除供给不同作物外还有富余，可以适当增加作物的种植数量，当水土资源匹配指数小于1时，表明待测算区域内的不同作物需要灌溉水量的总和大于农业水资源量，即耕地面积上的水资源不能满足当前所有作物的灌溉水需求，可以增加水利设施的建设或者适当减少作物的种植面积。

水土资源匹配指数可以直观的反映哪些地方水少地多，需要退耕还林还草，哪些地方水资源没有充分利用，可以继续发展灌溉面积，水土资源匹配指数为有限的资源的投入地点提供了参考。

此外，还计算当前区域内的生产能力，即一年内待测算区域内所有作物的产量。

S300、构建待测算区域的多目标水土资源优化配置模型，其中：

多目标水土资源优化配置模型是根据待测算区域的水土资源匹配指数构建的，其中：

以区域内耕地和n-1种作物的年种植面积为决策变量。

以经济效益最大，保障区域粮食安全、区域生态环境不恶化、水土资源匹配指数最优为目标函数，这些函数即为多目标水土资源优化配置模型，可由下式表示。

maxP₁+minP₂=max{f₁（x），f₂（x），f₃（x）}+min{f₄（x）}（2）

其中：

①为使待测算区域内种植作物得到的经济效益最大，要考虑各种作物种植得到的经济效益，经济效益目标函数如下式所示：

$f_1=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{n}_j{x}_j---\left(3\right)$

（3）式中：n_j为第j种作物单位面积净产值（元/亩），x_j为第j种作物最优种植面积（亩），f₁为农作物总净产值（元）。

②为保障区域粮食安全，满足待测算区域内人民对于粮食的需求，要制定粮食作物总产量目标，粮食作物的产量可以反映社会效益，具体的计算公式如下：

$f_2=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_j{x}_j---\left(4\right)$

（4）式中：c_j为第j种粮食作物单位面积产量（kg/亩），x_j为第j种粮食作物最优种植面积（亩），f₂为粮食总产量（kg）。

③生态效益目标是在当地的生态环境保持不恶化的前提下各种作物的种植面积最大，计算公式如下：

$f_3=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{e}_j{x}_j---\left(5\right)$

（5）式中，e_j为第j种农作物单位面积对生态的贡献率（元/亩），x_j为第j种作物最优种植面积（亩），f₃为总生态效益（元）。

④水土资源匹配优化程度（反映区域水土资源匹配状况）

f₄=|1-I|    （6）

（6）式中：I为待测算区域的水土资源匹配指数，由作物种植结构和耕地面积等变量来表示，f₄为包含作物种植结构和耕地面积等变量的目标函数，其大小可以反映待测算区域内水土资源匹配指数接近1的程度，f₄越小，水、土资源的匹配程度越高。

S400、对多目标水土资源优化配置模型进行优化求解后，得到待测算区域的水土资源优化配置结果，并计算最优水土资源匹配指数下的区域生产能力，其中，对多目标水土资源优化配置模型进行优化的过程包括：

将最优的水土资源匹配指数、经济效益、社会效益和生态效益作为待优化目标；

利用多目标优化算法或多目标进化算法对所述待优化目标进行优化。

此外，在本发明实施例提供的区域农业水土资源潜力的测算方法中，在多目标水土资源优化配置模型的求解过程中必须满足待测算区域的一些基本客观条件，这些条件是对多目标水土资源优化配置模型中的目标函数的约束，这些约束条件包括：

①耕地总面积约束：待测算区域内的所有作物的总种植面积要符合区域内耕地总面积的承受能力，约束公式如下：

$\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_j\≤\mathrm{ab}---\left(7\right)$

（7）式中：x_j为第j种作物的最优种植面积（亩），a为复种指数，b为总耕地面积（亩）。

②粮食需求约束：待测算区域内的各种粮食作物的种植产量要能满足本区域内的粮食需求，约束公式如下：

$\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_j{x}_j\≥Y_f---\left(8\right)$

（8）式中：c_j为第j种粮食作物单位面积产量（kg/亩），x_j为第j种粮食作物最优种植面积（亩），Y_f为该地区粮食需求总量（kg）。

③种植业总净产值约束，约束公式如下：

$\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{n}_j{x}_j\≥V---\left(9\right)$

（9）式中：n_j为第j种作物单位面积净产值（元/亩），x_j为第j种作物最优种植面积（亩），V为农作物总净产值（元）。

④农业灌溉用水量约束

待测算区域每年所种植作物的农业灌溉用水量不能超过该年度所能提供给种植业灌溉用水总量，具体约束公式如下：

$\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{m}_j{x}_j\≤Q---\left(10\right)$

（10）式中：m_j为第j种作物的净灌溉定额（m³/亩），x_j为第j种作物最优种植面积（亩），Q为区域全年可供种植业灌溉的净用水量（m³）。

⑤非负约束：在上述各公式中，待测算区域内的粮食作物的种植面积要不能为负，即：

x_j≥0    （11）

（11）式中：x_j为第j种粮食作物最优种植面积（亩）。

S500、计算最优水土资源匹配指数下的区域生产能力与当前的区域生产能力的差值，得到待测算区域的农业水土资源潜力，其中：

根据获得的水土资源优化配置结果，计算最优水土资源匹配指数下的区域生产能力与现状条件下的区域生产能力的差值，获得区域水土资源潜力。

以上测算方法得出的水土资源优化配置结果和农业水土资源潜力采用区域空间位置的可视化表达或数据表格形式存储，可以更直观的显示出待测算区域的水土资源匹配情况，为水土资源的整体规划提供参考。

由以上技术方案可以看出，本发明将区域内的水、土资源以及经济、社会、生态效益进行了统一的测算，提出了水土资源匹配指数概念，能够综合反映区域内水土资源的匹配情况，并通过构建以水土资源匹配指数为目标的多目标水土资源优化配置模型得到综合考虑经济、社会、生态效益的最优水土资源匹配指数以及水土资源优化配置结果，计算出区域农业水土资源的利用潜力，并将测算结果可视化表达，为区域农业、水利规划和水土资源的科学配置提供帮助和参考。

需要说明的是，本发明实施例提供的测算方法的计算步骤只是为了叙述方便，并不是严格的要求步骤的先后顺序。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

需要说明的是，以上所述仅仅是本申请技术方案的一部分优选具体实施方式，使本领域技术人员能够充分理解或实现本申请，而不是全部的实施例，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，基于以上实施例，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理，不做出创造性劳动前提下，还可以做出多种显而易见的修改和润饰，通过这些修改和润饰所获得的所有其他实施例，都可以应用于本申请技术方案，这些都不影响本申请的实现，都应当属于本申请的保护范围。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合于本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

以上对本申请进行了详细介绍，本文中应用可具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想，同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (5)

1.一种区域农业水土资源潜力的测算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取待测算区域的农业水资源量、灌溉水利用系数、土壤类型、耕地面积、作物种植结构、气象因子数据和主要作物需水数据；

计算所述待测算区域的当前的水土资源匹配指数，并根据获取得到的数据计算所述待测算区域的当前的区域生产能力；

构建所述待测算区域的多目标水土资源优化配置模型；

对所述多目标水土资源优化配置模型进行优化求解后，得到所述待测算区域的水土资源优化配置结果，并计算最优水土资源匹配指数下的区域生产能力；

计算所述最优水土资源匹配指数下的区域生产能力与所述的当前的区域生产能力的差值，得到所述待测算区域的农业水土资源潜力。

2.根据权利要求1所述的测算方法，其特征在于，计算所述水土资源匹配指数包括：

用所述待测算区域内的农业水资源量除以预先获取的所述待测算区域的灌溉需水量，得到农业水资源量与灌溉需水量的比值，将所述农业水资源量与灌溉需水量的比值作为水土资源匹配指数；

其中：

所述灌溉需水量的获取过程包括：用预先获取的所述待测算区域内的综合净灌溉定额乘以所述待测算区域内的灌溉面积后，再除以灌溉水利用系数；

所述综合净灌溉定额的获取过程包括：先计算所述待测算区域内每种作物的净灌溉定额与这种作物的播种面积的乘积后，再将所有作物的所述乘积求和，之后用这一和值再除以所述待测算区域的灌溉总面积；

所述每种作物的净灌溉定额为单位面积上的作物需水量减去单位面积上作物生育期内有效降雨量、地下水补给量、作物种植时土壤水可利用量后，再加上种植过程中的单位面积的附加用水量。

3.根据权利要求1所述的测算方法，其特征在于，构建所述多目标水土资源优化配置模型的过程包括：

以不同作物的种植面积和耕地面积为决策变量，构建得到以最优的水土资源匹配指数、经济效益、社会效益和生态效益为目标的函数，将所述函数作为多目标水土资源优化配置模型，其中：

所述最优的水土资源匹配指数是所述水土资源匹配指数与1的差值的绝对值最小。

4.根据权利要求1所述的测算方法，其特征在于，对所述多目标水土资源优化配置模型进行优化的过程包括：

将最优的水土资源匹配指数、经济效益、社会效益和生态效益作为待优化目标；

利用多目标优化算法或多目标进化算法对所述待优化目标进行优化。

5.根据权利要求1所述的测算方法，其特征在于，进一步包括：

将得出的水土资源优化配置结果和农业水土资源潜力采用区域空间位置的可视化表达或数据表格形式存储。

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