石 磊

(遼寧省阜新水文局， 遼寧 阜新 123000)

遼河平原農(nóng)業(yè)灌區(qū)屬于水資源缺乏的地區(qū)，近些年來，隨著農(nóng)業(yè)灌溉用水矛盾的日益突出，對于區(qū)域農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力的研究勢在必行[1]。區(qū)域農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力分析是灌區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水規(guī)劃措施的重要依據(jù)[2]。近些年來，對于農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力分析研究取得了一定研究成果，王荃[3]結(jié)合廣陵地區(qū)用水水平和規(guī)劃數(shù)據(jù)，對農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力進(jìn)行了分析。紀(jì)曉玲[4]釆用Penman Monteith公式，從計(jì)算農(nóng)作物的需水量出發(fā)，對榆林黃土丘陵溝壑區(qū)的農(nóng)業(yè)灌溉用水進(jìn)行估算，從而對其遠(yuǎn)景規(guī)劃年的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力進(jìn)行分析。王普查[5]結(jié)合SBM-Undesirable模型從農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行研究，從而分析不同省份的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力。王征[6]從水資源供需平衡和水資源承載能力進(jìn)行農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力的分析，該方法可以實(shí)現(xiàn)不同配水方案下的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力。這些方法大都結(jié)合農(nóng)業(yè)灌溉用水現(xiàn)狀，對未來水資源發(fā)展水平下的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力進(jìn)行估算，但未能實(shí)現(xiàn)不同作物需水方式下的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力預(yù)測。當(dāng)前，Elman模型在國內(nèi)一些區(qū)域水資源用水潛力分析中得到應(yīng)用[7- 10]，應(yīng)用效果均表明Elman模型具有強(qiáng)大的數(shù)理統(tǒng)計(jì)性能，可實(shí)現(xiàn)水資源節(jié)水潛力的準(zhǔn)確預(yù)測，但在農(nóng)業(yè)灌區(qū)的節(jié)水潛力分析中還應(yīng)用較少。為此本文結(jié)合Elman模型，以遼河平原灌區(qū)為主要研究區(qū)域，對該區(qū)域的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力進(jìn)行分析，從而為遼河平原灌區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水規(guī)劃提供重要的依據(jù)。

1 Elman模型計(jì)算原理

Elman模型基于非線性映射原理，通過構(gòu)建回歸模型，實(shí)現(xiàn)對變量的動態(tài)遞歸預(yù)測，其不同變量狀態(tài)空間的非線性映射關(guān)系為：

y(k)=g(ω2x(k))

(1)

式中，y—不同變量節(jié)點(diǎn)m的輸出狀態(tài)向量；x—各變量節(jié)點(diǎn)單元的輸入中間向量；ω2—不同中間和輸入變量的權(quán)重；k—中間變量的狀態(tài)值；Elman模型對各輸入的中間變量的狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)換：

x(k)=f(ω1xc(k)+ω2(μ(k-1)))

(2)

式中，μ—中間輸入變量的狀態(tài)值；xc—遞推的回歸中間變量；回歸方程為：

xc(k)=x(k-1)

(3)

Elman模型計(jì)對不同指標(biāo)進(jìn)行概率評價，并對不同變量的概率進(jìn)行排序分析：

(4)

式中，fi—評價單元的指標(biāo)適配值，該指標(biāo)采樣誤差平方和f進(jìn)行分析：

f=1/Ei

(5)

式中，Ei—誤差平方和的函數(shù)，計(jì)算方程為：

(6)

式中，γo—輸出樣本的變量；O—樣本的訓(xùn)練數(shù)目；i—訓(xùn)練指標(biāo)的數(shù)目。

2 模型應(yīng)用

2.1 區(qū)域概況

遼河平原灌區(qū)位于遼寧省的中部，是遼寧地區(qū)主要糧食產(chǎn)區(qū)，區(qū)域水資源時空分布不均勻，水資源量較為貧瘠，水資源總量不及全國水資源總量的1/4，人均水資源量僅為700m3，每公頃耕地水資源量為3500m3。灌區(qū)主要的農(nóng)作物為水稻和玉米，農(nóng)業(yè)用水量占總用水量的65%左右，農(nóng)業(yè)灌溉用水比重較大的為水田灌溉，本文選取遼河平原8個典型灌區(qū)為實(shí)例，各灌區(qū)主要農(nóng)作物的需水量見表1。

表1 不同灌區(qū)主要農(nóng)業(yè)作物需水量分析結(jié)果

2.2 模型回歸方程的的誤差分析

為分析Elman模型回歸方程的精度，對不同算法下Elman模型的精度進(jìn)行誤差分析，結(jié)果見表2。

表2 模型回歸方程的誤差分析結(jié)果

傳統(tǒng)算法是基于樣本建立回歸方程，這種方式需要大量的樣本數(shù)據(jù)作為支撐，而考慮到農(nóng)業(yè)灌溉用水的樣本數(shù)據(jù)系列較短，本文采用一種新的算法進(jìn)行回歸方程的構(gòu)建，該算法對不同變量進(jìn)行概率排序分析，與主成分分析方法的原理一致，在不同變量概率排序分析的基礎(chǔ)上，對不同變量指標(biāo)進(jìn)行適配，以誤差平方和最小為原則建立模型回歸方程，該方法建立回歸方程的樣本容量要求較少，一般的灌區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉用水?dāng)?shù)據(jù)基本可滿足回歸方程的誤差要求。從分析結(jié)果可看出，采用本文算法構(gòu)建的回歸誤差較傳統(tǒng)算法均有所減少，在不同樣本數(shù)據(jù)系列中均方差的均值減少1.18，絕對百分誤差均值減少0.039，均方百分比誤差均值降低0.203，可以看出采用本文算法建立的回歸方程的誤差減少，精度提高。

2.3 各農(nóng)作物的灌溉凈水量分析結(jié)果

采用Elman模型對遼河平原選取的典型灌區(qū)各農(nóng)作物的灌溉凈水量進(jìn)行分析，分析結(jié)果見表3。

表3 不同灌區(qū)主要農(nóng)作物灌溉凈水量分析結(jié)果

從遼河平原各典型灌區(qū)不同農(nóng)作物的灌溉凈水量分析結(jié)果可看出，水稻的灌溉水量均高于玉米的灌溉水量，這主要是因?yàn)樗镜暮乃恳笥谟衩椎暮乃?，尤其是在水稻泡田期，屬于灌溉需水量最大的時期，而玉米屬于旱水作物，需水量較低。從兩種作物的降水利用系數(shù)可看出，水稻作物的降水利用系數(shù)均值在1.12～1.53之間，而玉米的降水利用系數(shù)均值低于1.0。結(jié)合灌溉降水量均值和利用系數(shù)均值可以對各灌區(qū)水稻和玉米的灌溉凈水量進(jìn)行分析，4#灌區(qū)的灌溉凈水量最大，表明其農(nóng)業(yè)用水效率最高。

2.4 不同灌區(qū)節(jié)水效率系數(shù)分析結(jié)果

在灌區(qū)不同作物的灌溉凈水量分析的基礎(chǔ)上，對遼河平原各典型區(qū)2006—2016年現(xiàn)狀年以及2025、2035年遠(yuǎn)景規(guī)劃年對節(jié)水效率系數(shù)進(jìn)行測算，結(jié)果見表4。

表4 各灌區(qū)現(xiàn)狀年和遠(yuǎn)景年節(jié)水效率系數(shù)測算結(jié)果

從分析結(jié)果可看出，遼河平原灌區(qū)現(xiàn)狀年農(nóng)業(yè)節(jié)水效率系數(shù)逐年遞增，年遞增幅度在0.0066～0.013之間，這主要和區(qū)域農(nóng)業(yè)灌溉措施相關(guān)，遼河平原從2005年起，逐步加大對區(qū)域農(nóng)業(yè)灌溉節(jié)水措施的規(guī)劃和建設(shè)力度，使得各灌區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水效率系數(shù)總體呈現(xiàn)增加趨勢，從各灌區(qū)的節(jié)水效率系數(shù)對比結(jié)果可看出，1#灌區(qū)由于節(jié)水措施相對較少，節(jié)水效率系數(shù)低于其他灌區(qū)。從各灌區(qū)遠(yuǎn)景年節(jié)水效率變化可看出，各灌區(qū)節(jié)水效率系數(shù)可維持在0.34～0.59之間，基本滿足農(nóng)業(yè)灌溉用水需求。

2.5 灌溉節(jié)水潛力計(jì)算結(jié)果

在各灌區(qū)節(jié)水潛力系數(shù)分析基礎(chǔ)上，結(jié)合Elman模型對遼河平原灌區(qū)的節(jié)水潛力進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見表5。

從各典型灌區(qū)節(jié)水潛力分析結(jié)果可看出，各灌區(qū)灌溉用水現(xiàn)狀較低，這主要是因?yàn)檫|河平原水資源相對貧乏所致，但通過近些年來各灌區(qū)節(jié)水規(guī)劃措施建設(shè)的加大，各灌區(qū)的節(jié)水潛力明顯增加，在2025年和2035年遠(yuǎn)景年份，遼河平原各灌區(qū)的節(jié)水潛力可達(dá)到0.59億～1.44億m3之間，2#灌區(qū)由于節(jié)水效率系數(shù)較高，灌溉節(jié)水潛力要高于其他灌區(qū)，各灌區(qū)節(jié)水潛力和其節(jié)水效率系數(shù)具有明顯的相關(guān)性。

表5 遼河平原典型農(nóng)業(yè)灌區(qū)遠(yuǎn)景年節(jié)水潛力計(jì)算結(jié)果

3 結(jié)論

(1)在不同變量概率排序分析的基礎(chǔ)上，對不同變量指標(biāo)進(jìn)行適配，以誤差平方和最小為原則建立模型回歸方程，樣本容量要求較少，誤差精度較傳統(tǒng)回歸算法明顯降低，適合于Elman模型節(jié)水潛力預(yù)測；

(2)遼河平原區(qū)現(xiàn)狀年節(jié)水效率系數(shù)逐年遞增，年增幅在0.0066～0.013之間，遠(yuǎn)景年遼河平原各灌區(qū)的節(jié)水潛力可達(dá)到0.59億～1.44億m3之間，灌區(qū)節(jié)水潛力和其節(jié)水效率系數(shù)具有明顯的相關(guān)性。