分布式水文模型在農業灌溉中的應用研究

李栗瑩

(清華大學環境學院，北京 100084)

引言

作為農業發展大國，我國十分重視農業灌溉的方式，近年來進行了許多大型試驗研究。常用的農業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，地面灌溉技術向農業產物噴射的水量過大，不但耗費水資源，還會造成個別農作物因為水分過多過早死亡[1]；微分子灌溉技術雖然節約水資源，但是農作物接收到水的利用效果不高[2]；普通灌溉技術只是普通的灌溉方式，不能有效地促進農作物的生長。隨著以人工智能技術和大數據技術為核心的計算機技術的發展，研究水文現象形成過程、水文規律的水文模型在水文研究領域得到了廣泛應用，應用領域主要涵蓋水文系統建造、水資源管理、水資源開發利用和保護及人類活動對水環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建是以不同類型水流域的分布特征和非線性特征為基礎，考慮農業產品的生長特點和土地環境影響因素，模擬水文循環的循環過程，構建一個高效的農業灌溉水文模型[4]。

本文針對分布式水文模型在農業灌溉中的應用進行研究，在確定農田的特征后，構建了分布式水文水質綜合模型，并深入探究了構建的分布式水文模型應用效果。

1 分布式水文模型的構建

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境分布特點，不同流域模擬適當的水文循環過程，通過水流域中的水文運動過程的對比結果，分別研究不同水流域的水文模型對農作物的灌溉影響情況。基本的水文活動為水流域的蒸發、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為研究基礎，利用數學的方程組聯立理論，進行分布式水文模型的構建。

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反映水流域土地、環境的特性和農作物的影響。分布式的水文模型不僅適用于水平關系的農業水流域，還適用于垂直關系的農業水流域。對于水平關系的農業水流域，分布式的水文模型根據水流域特點將流域劃分為若干個相同的單元格，每1個單元格內存在一些特殊符號，分別代表農業水流域的水土飽和程度、土壤層類型、環境條件特征等。分布式水文模型根據融雪過程、冠層截流、蒸發散發、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數據的轉換。由于自然條件的不斷變化，分布式水文農作流域的地下、土壤、植被和水文流域的氣象特征各不相同，采用數學離散算法將農作流域隨機分成多個單元。其中每1個單元格的水文循環能力都不一樣，先運用物理的微分方程表示水文循環的各個狀態，根據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，得到農作物流域的水文循環輸出數據。

本文研究的分布式水文模型結構和參數特點可以反映農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特點不發生影響。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，保證農作物最高的生長效果。農作物流域的水文循環具有非線性特點和水文過程之間的相互作用，水文現象總是在不同的時間和空間上表現出高度的變異性。這是因為水文循環的基礎是室內的模型現象，采用的是下墊面的狀態數據對比，根據相同變量，一個不同變量，得出相應的流域特點。

分布式水文模型由分布式輸入模塊、單元水文模擬模塊、河網匯流模塊組成。這些模塊相互影響、相互利用，共同完成農作物灌溉。分布式輸入模塊負責將外界對農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的內部單元格結構的數據進行比重處理。單元水文模型內部結構由冠層截留模型、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業灌溉中的應用分析

分布式水文模型在農業灌溉中的應用效果十分顯著，能夠很好地分析當地自然狀況，準確地采集到的下墊面數據，并將下墊面的數據作為模型的基本數據。下墊面數據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平衡和水文正常循環的決定性因素。常見水流域水文循環的影響因素為水流域的地質、地形環境、周圍植被和人為因素。其中地質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。地質因素主要影響水文循環水資源的蒸發效率和農作物根部的水分滲透情況。地形因素是對水文循環面對大幅度降雨時，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，建設一些建筑物，這些建筑物會在一定基礎上破壞水流域的水文循環效果。

根據采集到的基礎數據分析氣象條件、人口分布、用水和排水數據。根據原有的地質部門對各個流域地形的分析，目前共有近4萬個氣象數據，采用加權平均的數學方法對每個單元格進行插值計算。保證研究的科學性，每1個單元格的氣象數據采用周圍8個數據的平均數據，將研究的離散時間分為1h，所得實驗數據為水流域的輸入數據。基于分布式水文模型的模擬輸入數據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業流域。泰森多邊形方法的計算根據是相鄰等雨量線間的面積與流域總面積的比值作為權重比作為水文循環的輸入數據。這種計算方法避開了降雨量不均勻的情況，防止計算數據出現誤差。

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據的同時，保證了水文循環的高程修正效果。實時調查每天各個時間段的氣溫數據，按照正弦函數的周期特點，繪畫出數據規律圖。分布式水文模型的蒸發輸入數據實質是農作水流域的蒸發率，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個數據，進行計算，提高了計算結果的科學性。蒸發數據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量，將實際日增發量的80%作為農作物流域的夜晚蒸發量，經過平均值計算，確定最終的水文循環的蒸發輸入數據值。

目前我國農業灌溉的用水量高達該區域民眾用水量的80%，所以農業灌溉方法不僅要提高農業產物的生產狀態，還要節約水資源。本文根據水流域的灌溉面積、土壤滲水率等因素計算相應灌溉區域的用水量。

3 實驗驗證

為驗證分布式水文模型在農業灌溉中的應用效果，選擇渭河流域2塊生長狀況基本一致的農田進行檢測，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內農作物生長狀態。實驗結果如圖1所示。

圖1 分布式水文模型在農業灌溉中的應用效果實驗圖

觀察圖1可知，在0～5d引入分布式水文模型的農作物的生長速率比未引入分布式水文模型的農作物高，但是農作物的生長狀態沒有太大區別。當觀察5～10d的時候，引入分布式水文模型的農作物生長狀態已經達到較好狀態，然而未引入分布式水文模型的農作物的生長狀態處于較差與一般的狀態之間。在10～20d內，引入本文研究的分布式水文模型的農作物生長狀態一直持續較好狀態，沒有提早死亡現象發生，但未引入分布式水文模型的農作物的生長狀態已經降低。這說明基于分布式水文模型對農作物的生長狀態有促進作用，在農作物的生長狀態達到極限時，對農作物的促進作用轉化為維持作用。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作物的生長效果好。

4 結束語

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