一种生态用水配水策略优化方法技术

本发明专利技术公开了一种生态用水配水策略优化方法，涉及农业和生态用水技术领域，本发明专利技术以划分的不同决策单元为研究对象，将多目标规划、双层规划和模糊

【技术实现步骤摘要】
一种生态用水配水策略优化方法


[0001]本专利技术涉及农业和生态用水
，具体为一种生态用水配水策略优化方法。

技术介绍

[0002]从多角度视角对干旱区有限的水资源进行管理，以保证粮食安全、生态安全和双碳目标的实现，增强农业系统可持续性，对西北干旱农区的发展有着重要意义。
[0003]目前，已有较多研究在水资源优化配置过程中综合考虑了多个子系统，重点研究的是优化方法和多系统纽带关系的耦合，从而获得考虑多因素后的决策方案。例如，Li等通过将多目标优化模型、非线性规划和直觉模糊数纳入一个总体框架，为农业系统中有限的水
‑
能源
‑
粮食资源的可持续管理开发了一个综合模型；Ma等为流域的水
‑
粮食
‑
生态关系系统的规划开发了一种双层机会约束规划方法。Yue等从水
‑
食物
‑
能源
‑
气候变化
‑
土地的新关系视角提出了一种模糊机会约束混合整数多目标非线性规划模型。
[0004]传统的水资源优化配置中的纽带关系研究通常只考虑了水、粮食、土地等子系统的互动及纽带关系，且尚未有研究同时考虑碳系统和营养系统。此外，干旱农区的水资源优化配置过程需要考虑供水优先序，来识别用水用户的重要性以最大程度地发挥有限的水资源的价值。而传统的供水优先序的计算未能结合遥感数据。目前，遥感技术能够快速、准确获得指定区域的相关数据，灌溉优先序和遥感数据的结合能够有效的考虑干旱农区的空间变异性问题。但是，传统的遥感处理方式多是用户查询、下载遥感数据然后利用本地软件处理遥感数据，存在着诸如下载速度太慢，下载数据量太大，处理操作太复杂等问题。

技术实现思路

[0005]针对上述问题，本专利技术提供一种考虑多系统纽带关系(水
‑
粮食
‑
碳
‑
耕地
‑
生态
‑
营养纽带关系)的生态用水配水策略优化方法，用于优化调配干旱农业区的农业和生态水资源，并结合GEE平台创新了供水优先序方法和提出了生态满意度指标，同时考虑了双重不确定性条件下存在约束违规问题的情况。
[0006]本专利技术提供了一种生态用水配水策略优化方法，包括以下步骤：
[0007]根据灌区管理布局和渠系结构划分决策单元，分别提取不同决策单元的降雨量、潜在蒸散发量PET和耕地面积的遥感数据；
[0008]计算不同决策单元的湿度Wet、绿度NDVI、干度NDSI和温度LST指标，对四个指标归一化处理后再通过主成分变换得到不同决策单元的遥感生态指数RSEI；
[0009]将不同年份不同决策单元的EI作为不同评价指标，采用TOPSIS法确定不同决策单元的配水优先次序，其中EI＝1
‑
RSEI；
[0010]构建双层多目标模糊
‑
区间可信度约束规划模型，将不同决策单元的配水优先次序与模型结合，并耦合多目标规划、双层规划和模糊
‑
区间可信度约束规划，其中模型上层目标包括系统总效益、生态满意度和营养水生产力，模型下层目标包括经济效益和粮食产量；
[0011]将不同决策单元的遥感数据输入双层多目标模糊
‑
区间可信度约束规划模型，确定用水资源配置方法。
[0012]进一步的，所述分别提取不同决策单元的降雨量、潜在蒸散发量PET和耕地面积的遥感数据，具体包括：
[0013]基于GoogleEarth Engine云计算平台，分别采用PERSIANN
‑
CDR数据集、The MOD16A2 Version 6Evapotranspiration/Latent Heat Flux数据集和The MCD12Q1 V6数据集，将划分后的决策单元结果上传至Google Earth Engine云计算平台，并分别提取不同决策单元的降雨量、潜在蒸散发量PET和耕地面积遥感数据；
[0014]根据FAO
‑
56单作物系数法ET
max
＝k
c
·
ET0＝k
c
·
(0.9075
·
PET
‑
20.411)计算作物蒸散发量；其中，ET
max
为作物充分灌溉时的最大蒸散发量/mm，ET0为参考作物蒸散发量/mm，k
c
为作物系数，PET为潜在蒸散发量/mm。
[0015]进一步的，所述得到不同决策单元的遥感生态指数RSEI，具体包括：
[0016]基于Google Earth Engine云计算平台，采用Landsat 8Level2,Collection 2,Tier 1数据集和The MOD11A2 V6数据集分别计算湿度Wet、绿度NDVI、干度NDSI和温度LST四个指标，经过归一化处理后再通过主成分变换得到遥感生态指数RSEI；
[0017]其中，遥感生态指数RSEI的计算公式为：
[0018][0019]式中，NDVI为归一化植被指数；Wet为湿度指数；LST为地表温度；NDSI为干度指标，由裸土指数SI和建筑指数IBI合成，NDSI＝(SI+IBI)/2。
[0020]进一步的，所述决策单元的优先性权重计算，具体包括以下步骤：
[0021]选取不同决策单元不同年份的EI进行标准化处理并构建评价矩阵，对于越大越好指标的处理方法采用对于越小越好指标的处理方法采用处理后的标准化矩阵为式中，V
ij
指第i个决策单元的第j个年份的评价指标初始值；R为标准化后的评价矩阵；i代表决策单元；j代表遥感生态指数的年份；
[0022]设Y
+
为第j个指标在i决策单元内的最大值，计为正理想解；Y
‑
为第j个指标在i决策单元内的最小值，计为负理想解；利用和计算正负理想解；
[0023]利用欧几里得距离计算公式和计算第j
个指标与的距离和为第j个指标与的距离
[0024]根据归一化后的贴近度大小判断决策单元优先性权重的高低；其中，T
i
为贴近度，其取值范围在0到1之间，越接近1代表优先性权重越大，反之则越小。
[0025]进一步的，所述系统总效益由经济效益和生态效益组成，其中经济效益为总收入与总成本之差，生态效益的计算则引入了单方水生态效益，考虑对农田防护林网和经济林的生态配水效益，所述系统总效益的计算公式为：
[0026][0027]其中，F
11
为系统总收益/元，i为决策单元编号，共有I＝11个决策单元，k为作物种类编号，共有K＝4种作物，分别是小麦、玉米、籽瓜和向日葵，J
k
为作物生育期编号，SW
ikj
为决策单元i中作物k的第j生育期的地表水灌溉水量/mm，GW
ikj
为决策单元本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生态用水配水策略优化方法，其特征在于，包括以下步骤：根据灌区管理布局和渠系结构划分配水的决策单元，分别提取不同决策单元的降雨量、潜在蒸散发量和耕地面积的遥感数据；根据降雨量、潜在蒸散发量和耕地面积的遥感数据，计算不同决策单元的湿度、绿度、干度和温度指标，对四个指标归一化处理后再通过主成分变换得到不同决策单元的遥感生态指数RSEI；根据遥感生态指数计算不同年份不同决策单元的评价指标EI，其中EI＝1
‑
RSEI；采用TOPSIS法计算不同决策单元的配水优先性权重，根据配水优先性权重确定决策单元的配水优先次序；构建双层多目标模糊
‑
区间可信度约束规划模型，将不同决策单元的配水优先次序与模型结合，并耦合多目标规划、双层规划和模糊
‑
区间可信度约束规划，其中，模型上层目标包括系统总效益、生态满意度和营养水生产力，模型下层目标包括经济效益和粮食产量；模型的约束条件包括供水量约束、作物需水量约束、生态需水量约束、作物产量约束和非负约束；将不同决策单元的遥感数据输入到双层多目标模糊
‑
区间可信度约束规划模型，确定不同决策单元的配水量。2.如权利要求1所述的一种生态用水配水策略优化方法，其特征在于，所述分别提取不同决策单元的降雨量、潜在蒸散发量PET和耕地面积的遥感数据，具体包括：基于GoogleEarthEngine云计算平台，分别采用PERSIANN
‑
CDR数据集、TheMOD16A2Version6Evapotranspiration/LatentHeatFlux数据集和The MCD12Q1V6数据集，将划分后的决策单元结果上传至GoogleEarthEngine云计算平台，并分别提取不同决策单元的降雨量、潜在蒸散发量PET和耕地面积遥感数据；根据FAO
‑
56单作物系数法ET
max
＝k
c
·
ET0＝k
c
·
(0.9075
·
PET
‑
20.411)计算作物蒸散发量；其中，ET
max
为作物充分灌溉时的最大蒸散发量/mm，ET0为参考作物蒸散发量/mm，k
c
为作物系数，PET为潜在蒸散发量/mm。3.如权利要求1所述的一种生态用水配水策略优化方法，其特征在于，所述得到不同决策单元的遥感生态指数RSEI，具体包括：基于Google Earth Engine云计算平台，采用Landsat 8 Level 2,Collection 2,Tier 1数据集和The MOD11A2 V6数据集分别计算湿度Wet、绿度NDVI、干度NDSI和温度LST四个指标，经过归一化处理后再通过主成分变换得到遥感生态指数RSEI；其中，遥感生态指数RSEI的计算公式为：RSEI＝f(Greenness,Wetness,Heat,Dryness)＝f(NDVI,Wet,LST,NDSI)；式中，NDVI为归一化植被指数；Wet为湿度指数；LST为地表温度；NDSI为干度指标，由裸土指数SI和建筑指数IBI合成，NDSI＝(SI+IBI)/2。4.如权利要求1所述的一种生态用水配水策略优化方法，其特征在于，所述决策单元的优先性权重计算，具体包括以下步骤：选取不同决策单元不同年份的EI进行标准化处理并构建评价矩阵，对于越大越好指标
的处理方法采用对于越小越好指标的处理方法采用处理后的标准化矩阵为式中，V
ij
指第i个决策单元的第j个年份的评价指标初始值；R为标准化后的评价矩阵；i代表决策单元；j代表遥感生态指数的年份；设Y
+
为第j个指标在i决策单元内的最大值，计为正理想解；Y
‑
为第j个指标在i决策单元内的最小值，计为负理想解；利用和计算正负理想解；利用欧几里得距离计算公式和计算第j个指标与的距离和为第j个指标与的距离根据归一化后的贴近度大小判断决策单元优先性权重的高低；其中，T
i
为贴近度，其取值范围在0到1之间，越接近1代表优先性权重越大，反之则越小。5.如权利要求1所述的一种生态用水配水策略优化方法，其特征在于，所述系统总效益由经济效益和生态效益组成，其中经济效益为总收入与总成本之差，生态效益的计算则引入了单方水生态效益，考虑对农田防护林网和经济林的生态配水效益，所述系统总效益的计算公式为：其中，F
11
为系统总效益/元，i为决策单元编号，共有I＝11个决策单元，k为作物种类编号，共有K＝4种作物，分别是小麦、玉米、籽瓜和向日葵，J
k
为作物生育期编号，SW
ikj
为决策单元i中作物k的第j生育期的地表水灌溉水量/mm，GW
ikj
为决策单元i中作物k的第j生育期的地下水灌溉水量/mm，P
ikj
为决策单元i中作物k的第j生育期的有效降雨量/mm，ET
max,ikj
为决策单元i中作物k的第j生育期充分灌溉时的最大蒸散发量/mm，Y
max,k
为作物k在充分灌溉时的最大产量/kg/hm2，B
k
为作物k的价格/元/kg，A
ik
为决策单元i中作物k的种植面积/hm2，k
y,k
为作物k的产量响应因子，C1为地表水水价/元/m3，C2为地下水水价/元/m3，η1为地表水灌
溉水利用系数，η2为地下水灌溉水利用系数，A
e,i
为决策单元i中的农田防护林网和经济林的面积/hm2，EW
i
为决策单元i中的生态配水量/m3，EV为单方水生态效益/元/m3。6.如权利要求1所述的一种生态用水配水策略优化方法，其特征在于，所述生态满意度由生态需水满意度、碳汇满意度和决策单元优先性权重组成，其中生态满意度最大代表着灌区总碳汇量、生态需水满意度的总和最大，是考虑空间变异性后的不同决策单元总和的最大值，所述生态满意度的目标函数为：最大值，所述生态满意度的目标函数为：生态需水满意度的计算公式为：碳汇满意度用于衡量碳汇量，碳汇满意度越大，代表农作物碳汇量越大，碳汇满意度的计算公式为：其中，F
12
为生态满意度，i为决策单元编号，共有I＝11个决策单元，k为作物种类编号，共有K＝4种作物，分别是小麦、玉米、籽瓜和向日葵，J
k
为作物生育期编号，A

【专利技术属性】
技术研发人员：张成龙，陈俊旭，郭萍，武惠，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：