李栗瑩

(清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院，北京 100084)

引言

作為農(nóng)業(yè)發(fā)展大國，我國十分重視農(nóng)業(yè)灌溉的方式，近年來進行了許多大型試驗研究。常用的農(nóng)業(yè)灌溉方式有地面灌溉、噴灌和微分子灌溉。但是這些灌溉方法都存在弊端，地面灌溉技術(shù)向農(nóng)業(yè)產(chǎn)物噴射的水量過大，不但耗費水資源，還會造成個別農(nóng)作物因為水分過多過早死亡[1]；微分子灌溉技術(shù)雖然節(jié)約水資源，但是農(nóng)作物接收到水的利用效果不高[2]；普通灌溉技術(shù)只是普通的灌溉方式，不能有效地促進農(nóng)作物的生長。隨著以人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)為核心的計算機技術(shù)的發(fā)展，研究水文現(xiàn)象形成過程、水文規(guī)律的水文模型在水文研究領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，應(yīng)用領(lǐng)域主要涵蓋水文系統(tǒng)建造、水資源管理、水資源開發(fā)利用和保護及人類活動對水環(huán)境的影響分析等研究項目[3]，提高了水資源利用的成本效率。因此，本研究基于分布式的水文模型，分布式水文模型的構(gòu)建是以不同類型水流域的分布特征和非線性特征為基礎(chǔ)，考慮農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的生長特點和土地環(huán)境影響因素，模擬水文循環(huán)的循環(huán)過程，構(gòu)建一個高效的農(nóng)業(yè)灌溉水文模型[4]。

本文針對分布式水文模型在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用進行研究，在確定農(nóng)田的特征后，構(gòu)建了分布式水文水質(zhì)綜合模型，并深入探究了構(gòu)建的分布式水文模型應(yīng)用效果。

1 分布式水文模型的構(gòu)建

分布式水文模型是將各個水流域看作1個單元格，考慮每一個水流域的環(huán)境分布特點，不同流域模擬適當?shù)乃难h(huán)過程，通過水流域中的水文運動過程的對比結(jié)果，分別研究不同水流域的水文模型對農(nóng)作物的灌溉影響情況?；镜乃幕顒訛樗饔虻恼舭l(fā)、匯流、土壤特征、冰雪融化、水域底層的土壤分子運動。本文研究分布式水文模型的研究方法是以地理信息系統(tǒng)為研究基礎(chǔ)，利用數(shù)學(xué)的方程組聯(lián)立理論，進行分布式水文模型的構(gòu)建。

本研究基于分布式的水文模型是通過水文模型的一些參數(shù)反映水流域土地、環(huán)境的特性和農(nóng)作物的影響。分布式的水文模型不僅適用于水平關(guān)系的農(nóng)業(yè)水流域，還適用于垂直關(guān)系的農(nóng)業(yè)水流域。對于水平關(guān)系的農(nóng)業(yè)水流域，分布式的水文模型根據(jù)水流域特點將流域劃分為若干個相同的單元格，每1個單元格內(nèi)存在一些特殊符號，分別代表農(nóng)業(yè)水流域的水土飽和程度、土壤層類型、環(huán)境條件特征等。分布式水文模型根據(jù)融雪過程、冠層截流、蒸發(fā)散發(fā)、地表漫流、河道匯流、不飽和與飽和土壤水分運動的過程進行水文循環(huán)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。由于自然條件的不斷變化，分布式水文農(nóng)作流域的地下、土壤、植被和水文流域的氣象特征各不相同，采用數(shù)學(xué)離散算法將農(nóng)作流域隨機分成多個單元。其中每1個單元格的水文循環(huán)能力都不一樣，先運用物理的微分方程表示水文循環(huán)的各個狀態(tài)，根據(jù)每個單元格之間的分布特點，按照不同的計算公式進行計算，得到農(nóng)作物流域的水文循環(huán)輸出數(shù)據(jù)。

本文研究的分布式水文模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)特點可以反映農(nóng)作物流域圖例對水的吸收效果、周圍植被的分布效果。其局部改變對分布式水文模型的水文循環(huán)特點不發(fā)生影響。因為本文研究的基于分布式水文模型是通過將外界的影響力降到最低，保證農(nóng)作物最高的生長效果。農(nóng)作物流域的水文循環(huán)具有非線性特點和水文過程之間的相互作用，水文現(xiàn)象總是在不同的時間和空間上表現(xiàn)出高度的變異性。這是因為水文循環(huán)的基礎(chǔ)是室內(nèi)的模型現(xiàn)象，采用的是下墊面的狀態(tài)數(shù)據(jù)對比，根據(jù)相同變量，一個不同變量，得出相應(yīng)的流域特點。

分布式水文模型由分布式輸入模塊、單元水文模擬模塊、河網(wǎng)匯流模塊組成。這些模塊相互影響、相互利用，共同完成農(nóng)作物灌溉。分布式輸入模塊負責(zé)將外界對農(nóng)作物流域的影響進行處理，如降水、降溫、植被的增強砍伐等行為。分布式輸入模塊為水文模型提供輸入信息，作為單元水文模擬模塊和河網(wǎng)匯流模塊的連接模塊。單元水模擬模塊是分布式水文模塊的核心，其工作是對農(nóng)作水流域的坡面進行計算，采用圣維南方程組的方法進行計算。河網(wǎng)匯流模塊采用動力波和類似馬斯京根方法對單元水文循環(huán)的內(nèi)部單元格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進行比重處理。單元水文模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)由冠層截留模型、地表水模型、土壤水模型和地下水模型等組成。

2 分布式水文模型在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用分析

分布式水文模型在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用效果十分顯著，能夠很好地分析當?shù)刈匀粻顩r，準確地采集到的下墊面數(shù)據(jù)，并將下墊面的數(shù)據(jù)作為模型的基本數(shù)據(jù)。下墊面數(shù)據(jù)是地球表面水流域表面的覆蓋微生物，下墊面雖然是微生物，但也是影響水流域中水質(zhì)平衡和水文正常循環(huán)的決定性因素。常見水流域水文循環(huán)的影響因素為水流域的地質(zhì)、地形環(huán)境、周圍植被和人為因素。其中地質(zhì)因素取決于水流域底層的巖石、土壤、微生物和各種綠色微生物。地質(zhì)因素主要影響水文循環(huán)水資源的蒸發(fā)效率和農(nóng)作物根部的水分滲透情況。地形因素是對水文循環(huán)面對大幅度降雨時，土地對雨水的吸收和雨水的流向等方面，如果地形奇異，則不利于存儲雨水，在面臨大幅度降雨時，就會使流域的農(nóng)作物因水分過多而死亡。人為影響因素是人類對水流域附近進行改造，建設(shè)一些建筑物，這些建筑物會在一定基礎(chǔ)上破壞水流域的水文循環(huán)效果。

根據(jù)采集到的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析氣象條件、人口分布、用水和排水數(shù)據(jù)。根據(jù)原有的地質(zhì)部門對各個流域地形的分析，目前共有近4萬個氣象數(shù)據(jù)，采用加權(quán)平均的數(shù)學(xué)方法對每個單元格進行插值計算。保證研究的科學(xué)性，每1個單元格的氣象數(shù)據(jù)采用周圍8個數(shù)據(jù)的平均數(shù)據(jù)，將研究的離散時間分為1h，所得實驗數(shù)據(jù)為水流域的輸入數(shù)據(jù)。基于分布式水文模型的模擬輸入數(shù)據(jù)的計算方法本文采用泰森多邊形方法，泰森多邊形方法簡單，適用于多種地形特點的農(nóng)業(yè)流域。泰森多邊形方法的計算根據(jù)是相鄰等雨量線間的面積與流域總面積的比值作為權(quán)重比作為水文循環(huán)的輸入數(shù)據(jù)。這種計算方法避開了降雨量不均勻的情況，防止計算數(shù)據(jù)出現(xiàn)誤差。

本文研究的基于分布式水文模型處理的空間插值方法處理降雨量數(shù)據(jù)的同時，保證了水文循環(huán)的高程修正效果。實時調(diào)查每天各個時間段的氣溫數(shù)據(jù)，按照正弦函數(shù)的周期特點，繪畫出數(shù)據(jù)規(guī)律圖。分布式水文模型的蒸發(fā)輸入數(shù)據(jù)實質(zhì)是農(nóng)作水流域的蒸發(fā)率，采用葉赫公式進行計算，葉赫公式避開難以檢測的植被吸水率和降水周期2個數(shù)據(jù)，進行計算，提高了計算結(jié)果的科學(xué)性。蒸發(fā)數(shù)據(jù)的插值計算也采用泰森多邊形分布算法，通過每個單元格的降水和溫度的比值計算每個單元格的實際日蒸發(fā)量，將實際日增發(fā)量的80%作為農(nóng)作物流域的夜晚蒸發(fā)量，經(jīng)過平均值計算，確定最終的水文循環(huán)的蒸發(fā)輸入數(shù)據(jù)值。

目前我國農(nóng)業(yè)灌溉的用水量高達該區(qū)域民眾用水量的80%，所以農(nóng)業(yè)灌溉方法不僅要提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)物的生產(chǎn)狀態(tài)，還要節(jié)約水資源。本文根據(jù)水流域的灌溉面積、土壤滲水率等因素計算相應(yīng)灌溉區(qū)域的用水量。

3 實驗驗證

為驗證分布式水文模型在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用效果，選擇渭河流域2塊生長狀況基本一致的農(nóng)田進行檢測，一種引入分布式水文模型，一種未引入分布式水文模型，同時進行灌溉檢測，進行實驗。實驗時間為20d，記錄20d內(nèi)農(nóng)作物生長狀態(tài)。實驗結(jié)果如圖1所示。

圖1 分布式水文模型在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用效果實驗圖

觀察圖1可知，在0～5d引入分布式水文模型的農(nóng)作物的生長速率比未引入分布式水文模型的農(nóng)作物高，但是農(nóng)作物的生長狀態(tài)沒有太大區(qū)別。當觀察5～10d的時候，引入分布式水文模型的農(nóng)作物生長狀態(tài)已經(jīng)達到較好狀態(tài)，然而未引入分布式水文模型的農(nóng)作物的生長狀態(tài)處于較差與一般的狀態(tài)之間。在10～20d內(nèi)，引入本文研究的分布式水文模型的農(nóng)作物生長狀態(tài)一直持續(xù)較好狀態(tài)，沒有提早死亡現(xiàn)象發(fā)生，但未引入分布式水文模型的農(nóng)作物的生長狀態(tài)已經(jīng)降低。這說明基于分布式水文模型對農(nóng)作物的生長狀態(tài)有促進作用，在農(nóng)作物的生長狀態(tài)達到極限時，對農(nóng)作物的促進作用轉(zhuǎn)化為維持作用。所以本文研究的分布式水文模型比沒有引入分布式水文模型農(nóng)作物的生長效果好。

4 結(jié)束語

本文針對農(nóng)業(yè)灌溉特點進行分析，建立了分布式的水文模型，水文模型既可以節(jié)約水資源，又可以提高農(nóng)作物的水資源利用效果。根據(jù)本文的實驗研究，驗證了基于分布式的水文模型灌溉后的農(nóng)作物生長的好處。相信本文研究的基于水文模型對水域農(nóng)作物的生長、農(nóng)田的健康水循環(huán)有重要意義。