涇惠渠灌區(qū)水資源論文
１涇惠渠灌區(qū)地下水位合理埋深的確定
地下水的合理埋深是針對地下水的動態(tài)調控提出的，它不是一個確定的深度而是一個變化的范圍。灌區(qū)大量引用地表水灌溉將使區(qū)域地下水位上升，可能導致次生鹽堿化現(xiàn)象的出現(xiàn)，因此，地下水合理埋深的上限應是不引起土壤嚴重積鹽，危害作物生長的地下水最小埋深。地下水合理埋深的下限在一些關于灌區(qū)水量調控的研究中將其確定為生態(tài)水位（保持植物正常生長的最大地下水埋深），在降水稀少、缺乏灌溉的干旱地區(qū)將生態(tài)水位作為地下水合理埋深的下限是必要的［７］。涇惠渠灌區(qū)屬于半濕潤易旱區(qū)，降水較為豐富，灌溉充分，作物生長所依賴的土壤水除了地下水補給外，主要有降水、灌溉入滲及渠道滲漏的補給，地下水對其補給量所占的比例相對于以上幾種補給來源的補給量較小，且考慮到灌區(qū)出現(xiàn)的含水層枯竭、地面沉降及抽水成本等問題，涇惠渠灌區(qū)地下水合理埋深下限的確定應綜合考慮有利于地下水接受補給、動態(tài)恢復和機井的允許提水深度等因素。
�。�.１合理埋深上限的確定
參考羊錦忠、李鳳嶺等人對土壤積鹽與地下水關系的分析成果，根據(jù)防止土壤鹽堿化的重要指標－毛細上升高度和作物根系主要活動層厚度來確定地下水位合理埋深上限［８］，其計算公式如下：Ｈｍｉｎ＝Ｈｐ＋Ｚ（１）式中：Ｈｍｉｎ為地下水合理埋深上限，ｍ；Ｈｐ為土壤毛管水上升高度，ｍ；Ｚ為作物根系主要活動層厚度，ｍ。土壤毛細上升高度對不同的土壤質地是不同的，作物根系主要活動層厚度隨作物種類的不同而不同。灌區(qū)土壤質地與文獻［９］中所研究的地區(qū)的部分土壤質地類似，不同土壤質地的毛細上升高度可參考文獻［９］實驗得到的數(shù)據(jù)；研究區(qū)內作物主要活動層厚度可參考文獻［１０］確定。根據(jù)式（１）可計算灌區(qū)不同分區(qū)地下水合理埋深上限。
�。�.２合理埋深下限的確定
根據(jù)涇惠渠灌區(qū)多年實測資料的分析以及實地考察，將涇渭河河漫灘及一級階地地區(qū)、涇河二級階地地區(qū)、涇河三級階地及渭河二級階地地區(qū)多年平均地下水埋深作為各分區(qū)有利于地下水接受補給、動態(tài)恢復的'最大適宜埋深，即地下水合理埋深下限；黃土臺塬區(qū)地下水埋深較大，部分地區(qū)埋深超過了灌區(qū)一般農用機井的允許提水深度，因此綜合考慮該區(qū)能夠接受地下水接受補給及動態(tài)恢復的適宜深度和機井的允許提水深度，將該地區(qū)地下水合理埋深下限設定為２５ｍ，各分區(qū)地下水位埋深下限結果詳。
２灌區(qū)水資源聯(lián)合調控
�。�.１調控思路水資源聯(lián)合調控的模式
將地下水位的合理埋深上下限作為約束條件，首先根據(jù)各用水部門實際用水定額及工業(yè)經濟、農業(yè)發(fā)展和人口增長規(guī)模預測出各部門的需水量，然后以保證用水需求和充分利用地表水為目的，對地表水、地下水進行初步供需平衡，再次，將初步調控結果中的地表水、地下水利用量以及降水量、蒸發(fā)量、徑流量、氣溫等作為影響因素，利用ＰＳＯ－ＲＢＦ神經網絡預測出各分區(qū)的地下水位，根據(jù)地下水位對多種水源進行平衡調控。若某區(qū)預測結果超過了地下水合理埋深的下限，則利用水均衡法計算出極限埋深條件下的地下水可開采量，進行供需平衡（地表水供水量不變），對于缺水部分考慮以其他水源進行補充；若埋深小于上限，則調整井渠用水比，減少地表水引用量，適當增加地下水開采量。
�。�.２調控方案
設置針對灌區(qū)水資源利用特點、涵養(yǎng)水源及灌區(qū)節(jié)水工程的實施狀況，本文設置了兩種水資源聯(lián)合調控方案，基本方案和節(jié)水方案。基本方案是在滿足各行各業(yè)需水條件下對灌區(qū)水資源進行調控，該方案比較切合實際；節(jié)水方案是考慮灌區(qū)節(jié)水工程的實施狀況、節(jié)水意識的普及狀況及產業(yè)結構的調整，最大限度地減少各行業(yè)的用水定額，特別是通過調整灌區(qū)農作物種植比例來減少農業(yè)灌溉這一灌區(qū)最大耗水部門的用水量，從而使得灌區(qū)缺水量達到最小，該方案需調整灌區(qū)的發(fā)展模式及提高人們的節(jié)水意識，實施周期較長。
２.３供需水量預測
�。ǎ保┬杷款A測。需水量預測是保證水資源可持續(xù)利用的前提。涇惠渠灌區(qū)需水量預測包括農業(yè)、工業(yè)、生活及生態(tài)需水量預測。由于定額法考慮全面周到，因此運用定額法對各部門的需水量進行預測。
�。ǎ玻┕┧款A測�？晒┧渴撬Y源供需平衡分析的要素，根據(jù)調控思路，對灌區(qū)地表水可供水量及其他水源（主要指污水回用及雨水集蓄）可供水量進行預測。對灌區(qū)蓄水工程、引水工程進行調節(jié)分析計算，可算出不同水平年地表水可供水量；污水及雨水回用水可廣泛應用于地下水回灌，工業(yè)用水，農業(yè)灌溉、城市非飲用水，景觀環(huán)境用水等，對緩解灌區(qū)水資源短缺有著重要的意義，因此可作為供水水源之一，參照《西安市雨水利用規(guī)劃》、《西安市水中長期供求規(guī)劃》可估算出不同水平年各研究單元污水及雨水回用量。
２.４地下水埋深預測
本文采用粒子群算法（ＰＳＯ）對ＲＢＦ神經網絡參數(shù)進行優(yōu)化［１１，１２］，并運用優(yōu)化過的ＲＢＦ神經網絡方法對涇惠渠灌區(qū)地下水埋深進行預測。通過對涇惠渠灌區(qū)１９８１－２０１０年觀測井資料分析，選用降雨量、蒸發(fā)量、徑流量、渠灌引水量、氣溫、地下水開采量６個指標為神經網絡的輸入變量，地下水埋深為輸出變量。運用實測數(shù)據(jù)檢驗，檢驗結果表明經ＰＳＯ－ＲＢＦ神經網絡模型預測出的埋深數(shù)據(jù)可達到較高的精度要求，實測值、預測值擬合曲線Ｆｉｇ.３ＦｉｔｔｉｎｇｃｕｒｖｅｏｆｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｂｕｒｉｅｄｄｅｐｔｈＰＳＯ－ＲＢＦ網絡模型具體構建步驟如下：①將ＲＢＦ的中心、寬度以及網絡權值編碼成實數(shù)向量來表示種群中的個體。②初始化粒子群。③計算每個粒子的適應度，將粒子的當前位置作為初始ｐｉ，從種群中找出適應度最小的粒子作為初始ｐｇ；將當前適應度與的適應度進行比較，如果當前適應度更好，則更新ｐｉ；對于每個粒子，將其ｐｉ適應度與ｐｇ適應度進行比較，如果ｐｉ的適應度更好，則更新ｐｇ；④對每個粒子的速度和位置進行更新，產生下一代的粒子群。⑤如果當前的迭代次數(shù)達到預先設定的最大次數(shù)，則停止迭代，在最后一代找到全局最優(yōu)解的近似值，否則，返回步驟③。⑥將ｐｇ對應的粒子作為ＲＢＦ神經網絡的參數(shù)，利用ＲＢＦ算法進行訓練，直至滿足條件，結束訓練。⑦利用灌區(qū)實驗站１９５９－２００８年的年均降水量、徑流量、氣溫及蒸發(fā)量資料，１９８１－２００８年的年均地下水開采量、渠灌引水量資料，建立時間序列模型，據(jù)此預測出灌區(qū)２００９－２０２０年的年均降水量、徑流量、蒸發(fā)量、氣溫、渠灌引水量、地下水可開采量。⑧將各影響因素變量值代入訓練好的ＰＯＳ－ＲＢＦ模型，對地下水埋深進行預測。
２.５調控結果按所設置的調控方案及調控思路
對涇惠渠灌區(qū)各水文地質分區(qū)水資源供需平衡分析，得到水資源調控結果（涇河二級階地地區(qū)所占面積最大，需水量最大，且考慮到篇幅限制，這里僅給出該地區(qū)調控結果）從上述可以看出：２０１５年７５％保證率條件下，涇河二級階地地區(qū)未實行水資源供需調控時，總需水將達到３６７１５萬ｍ３，為滿足需水要求，地表水供水量為１９０００萬ｍ３，同時需開采地下水１７７１５萬ｍ３，在該情形下運用ＰＳＯ－ＲＢＦ神經網絡對地下水位埋深預測，得出埋深為１３.１ｍ，超出了埋深下限１２.５ｍ，表明需進行供需調控。從需水調控角度出發(fā)，通過增加節(jié)灌面積，調整產業(yè)結構等措施，可將需水量控制在３４３９９萬ｍ３，節(jié)水量可達２３１６萬ｍ３；從供水調控角度出發(fā)，以地下水極限埋深１２.５ｍ為約束條件，利用水均衡法計算出該地區(qū)地下水最大開采量應為１３５３４萬ｍ３；在地表水供水量保持不變的情況下，因限定了地下水開采量，導致出現(xiàn)缺水現(xiàn)象，缺水率為５.４％，通過增加雨水集蓄和污水回用工程可降低缺水率。同理，２０２０年７５％保證率條件下，涇河二級階地地區(qū)基本方案的需水量為３８３３４萬ｍ３，初始水資源調控情形下，地下水埋深將達到１３.３ｍ，較２０１５年增加０.２ｍ，超出了埋深下限１２.５ｍ。經調控后，水資源需求量可下降為３６８２１萬ｍ３，地表水供水量為１８５００萬ｍ３，地下水極限開采量為１３５３４萬ｍ３，雨水集蓄和污水回用量為３０００萬ｍ３，將出現(xiàn)少量缺水，其缺水率為４.９％。綜合說明，通過本次調控可緩解涇惠渠灌區(qū)水環(huán)境問題，將地下水位埋深控制在易于恢復且不發(fā)生鹽堿化的合適范圍內，同時將生活、工業(yè)污水經處理后作為供水水源，可彌補供水量不足，但在２０２０年仍出現(xiàn)少量缺水，建議新建、改建水利工程，適當增加地表水供水量。
３結論
�。ǎ保┛紤]到涇惠渠灌區(qū)屬于北方灌區(qū)以及灌區(qū)各水文地質分區(qū)富水性的差異，以水文地質分區(qū)為研究單元，對７５％、５０％保證率下的水資源進行調控，結果可靠。
�。ǎ玻校樱希遥拢粕窠浘W絡，很大程度上克服了ＲＢＦ神經網絡不恰當選取網絡結構及參數(shù)所帶來的網絡收斂慢的問題。對涇惠渠灌區(qū)地下水埋深模擬預測結果表明，ＰＳＯ－ＲＢＦ算法具有較高的預測精度。
�。ǎ常┌凑账O定不同水文地質單元、植被類型條件下的水位埋深上下限值進行水資源調控，可維持灌區(qū)水資源可持續(xù)利用，緩解鹽漬化、地下水超采等問題。此外，對地下水埋深遠大于所設定的地下水埋深下限的局部地區(qū)，需進行地下水回灌補給，調蓄地下水庫容。
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