10.3.1 灌溉智能决策技术应用
(1)平台构建。决策支持系统是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段,针对半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供决策所需的数据、信息和背景材料,帮助明确决策目标和进行问题识别,建立或修改决策模型,提供各种备选方案,并且对各种方案进行评价和优选,通过人机交互功能进行分析、比较和判断,为正确决策提供必要的支持。
唐徕渠灌溉用水决策支持系统由五部分构成,分别是数据库子系统、模型库子系统、方法库子系统、知识库子系统以及人机会话子系统,见图10.24。
图10.24 唐徕渠灌区灌溉用水智能决策支持系统框架示意图
1)数据库子系统。数据库子系统包括数据库和数据库管理系统(DBMS)两部分。数据库主要存放各种与决策有关的基础信息,如灌区地质、水文、社会经济、水资源、水利工程等方面的数据。数据可以文字、图表、图形、图像等多种形式保存。数据库管理系统负责管理和维护数据库中的各种数据,同时实现数据库与其他子系统的交互。
2)模型库子系统。模型库子系统包括模型库和模型库管理系统(MBMS)。模型库用来存放决策所需的各种模型,如灌溉需水预测模型、水量平衡分析模型、水资源优化配置模型等。模型可以源代码或可执行程序的形式存放在模型库中。模型库管理系统负责对模型库进行维护、修改和连接,并实现模型库与方法库以及人机对话子系统的连接。
3)方法库子系统。方法库子系统由方法库和方法管理系统构成。方法库中存放模型运行时所需要的各种方法,可分为模拟类、优化类、预测类、统计类、评价类方法。方法库管理系统完成对方法库维护以及各种方法的添加、修改、删除等。模型库与方法库之间的联系是单向的,即只能由模型库调用方法库。
4)知识库子系统。知识库子系统由知识库和知识库管理系统构成。知识库用来存放与水资源决策相关的各种知识。通常这些知识包括相关的政策、法规、重要的文献摘编,水资源领域专家的知识、经验。知识库管理系统负责对知识库内容进行维护。
5)人机会话子系统。人机会话子系统是水资源决策支持系统与用户之间的接口。它负责接收和检验用户的请求,协调5个子系统之间的通信,为用户操作决策支持系统提供良好的人机界面。用户通过良好的人机对话,结合自身的知识和能力,不断利用水资源决策支持系统的各种支持功能,经过反复调试运行,最后选择一个最优的决策方案。
(2)平台应用。2014年起,唐徕渠管理处在所辖王家三户渠开展了灌溉用水智能决策支持系统的示范应用,研发形成了支渠闭环智能配水技术。王家三户渠灌溉智能决策流程图如图10.25所示。
图10.25 王家三户渠灌溉智能决策流程图
1)基本数据及信息采集传输。
建立了计算机工作底稿(原始数据)、设计历史与实时资料输入和管理程序模块,包括灌区基本情况、作物资料、工程资料、实时资料(实时信息数据库)等,见图10.26～图10.28。建立了适合唐徕渠灌区管理体制、满足实时决策要求、高效稳定的实时信息采集及通信联络方式。
2)灌溉预报数学模型的调整和嵌入。根据灌区实际情况,建立了田间水量平衡综合模拟模型,据此建立了符合唐徕渠灌区的实时灌溉预报模型与方法。
a.参考作物腾发量计算模型。采用1991年FAO确定的Penman-Monteith公式,即
图10.26 田间气象信息监测
图10.27 田间墒情信息监测
图10.28 田间作物结构分布图
作物需水量受作物品种、生育阶段、气象条件及土壤水分状况等因素的影响。在作物蒸腾蒸发过程中,任何一个阶段的影响因素都能对作物需水量产生影响。国内外大量实验研究表明,可分别单独考虑土壤、作物、大气三方面因素对作物需水量的影响,各个因素的综合作用结果可用连续乘积表示,即
式中：f1(S)、f2(P)、f3(A)分别为土壤、作物、气象因素。式(10.4)在实际应用中常写为
式中：ETci、ET0i、Kci、Ksi分别为第i日实际作物腾发量(mm/d)、参考作物腾发量(mm/d)、作物系数和土壤水分胁迫系数。
b.田间土壤水分动态数值模拟。短期作物腾发量已知后,可根据当时的田间土壤水分状况作出预测日灌水的决策。而田间土壤水分状况又是不断变化的,因此需要进行土壤水分动态的数值模拟,向前递推至预报期。根据同期天气预报和作物生长情况,可采用不同的土壤水分平衡途径,进行土壤含水率逐日变化过程线的预测计算。采用水量平衡法计算。
水量平衡法是将作物根系活动区域以上土层视为一个整体系统,输入项有降水量Pei、灌水量Ii、侧向补给量Vi、地下水补给量Ki；输出项有作物蒸腾蒸发量ETci、地面径流量R0i、侧向流出量Qi和深层渗漏量Gi。在任意时刻,该系统的水量应保持平衡,用公式表示为
式中：Pei为第i日的有效降水量。有效降水量的公式为：
Pe＝αP
式中：α为降水入渗系数,其值与一次降水量、降水强度、降水延续时间、土壤性质、地面覆盖及地形等因素有关。取值如下：
地下水补给量与地下水埋深、土壤质地、作物需水强度等有关,计算模型为
式中：σ为经验系数,对砂土、壤土、黏土可分别取值2.1、2、1.9；H0为地下水埋深。
c.实时灌溉预报。对不同作物、不同土壤类型田块、不同气候条件田块以及不同控制渠系的田块进行水量平衡模拟,预测其所需灌水量,见图10.29和图10.30；同时,根据渠系输水效率、灌区内退水沟沟水回用等因素,综合考虑不同区域水的重复利用,预测各渠道应输水量。
图10.29 田间智能灌溉系统运行图
图10.30 田间智能灌溉示意图
3)人机交互系统的建立。建立计算机系统与用户之间进行各种信息交互式对话、输入输出转换及问题处理等功能模块。此模块采用菜单及工具栏操作、对话框提示、数据表格输入输出、图形输出校验等交互形式,为操作者提供方便自由的使用体验,并把每一步所得结果的最终决策权交给用户。
4)输配水计划的输出。按照智能决策系统的运行结果,以输配水计划的形式输出,即每次灌水的轮灌组合、各级渠道输水持续时间、开闸时间、关闸时间和流量的确定及其控制方法均以表格形式输出。灌溉期结束后,系统自动形成需水计划信息库,包括年需水计划、月需水计划、旬需水计划。不同时间尺度灌区需水要求的表示,成为灌溉管理的基础。同理,系统同时形成配水计划信息库,包括年配水计划、月配水计划,旬配水计划。田间灌溉智能决策结果和支渠闸门控制智能决策结果如图10.31和图10.32所示。
图10.31 田间灌溉智能决策结果
图10.32 支渠闸门控制智能决策结果