【正文】 對于灌溉水資源配置來說，需要著重研究農(nóng)田尺度和灌區(qū)尺度下的水分轉(zhuǎn)化與消耗規(guī)律。因此需要將降水、蒸發(fā)等過程視為隨機(jī)過程，根據(jù)歷史資料分析其隨機(jī)變化特點(diǎn)，進(jìn)而研究隨機(jī)因素影響下的農(nóng)田水分轉(zhuǎn)化與消耗規(guī)律、灌溉水資源優(yōu)化配置模型和方法。按照模型中是否考慮氣象等因素的隨機(jī)性，灌溉制度優(yōu)化模型可以分為確定性模型和隨機(jī)性模型兩大類，其中確定性模型是應(yīng)用最多的模型。在灌區(qū)水量優(yōu)化分配中，一定灌溉水量下的作物非充分灌溉制度優(yōu)化是一個(gè)基礎(chǔ)工作，可以為作物間、子區(qū)間水量的合理分配提供依據(jù)。如果灌區(qū)內(nèi)自然、作物等條件比較接近，也可以不劃分子區(qū)，建立2層分解協(xié)調(diào)模型即可。1) 灌溉水資源優(yōu)化配置模型對于一個(gè)灌區(qū)來說，灌溉水量的時(shí)空優(yōu)化分配是一個(gè)多層次問題，包括灌區(qū)內(nèi)各子區(qū)的水量優(yōu)化分配、子區(qū)內(nèi)作物間的水量優(yōu)化分配、作物生育期內(nèi)的水量優(yōu)化分配（作物優(yōu)化灌溉制度）等層次，因此可以根據(jù)大系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)原理建立灌區(qū)水量的優(yōu)化分配模型（圖312）。對于灌溉水資源優(yōu)化配置問題，已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究工作，取得了一系列的研究成果，但與農(nóng)業(yè)節(jié)水的實(shí)踐還有一定差距。農(nóng)業(yè)節(jié)水可以通過不同的措施來實(shí)現(xiàn)，如工程措施、農(nóng)藝措施、管理措施等。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，在總用水量中生活用水、工業(yè)用水增加較快，近年來對生態(tài)環(huán)境用水也越來越重視，致使農(nóng)田灌溉可用水量逐漸減少。在以上分析中只考慮了灌水總量及底肥、追肥量對產(chǎn)量的影響。模型計(jì)算產(chǎn)量與實(shí)測產(chǎn)量的比較如圖311所示。圖310 底肥和追肥對冬小麥產(chǎn)量的影響Figure 310 base fertilizer and top dressing on winter wheat yield (a) 多元回歸模型 (b) BP網(wǎng)絡(luò)模型圖311 模型計(jì)算產(chǎn)量與實(shí)測產(chǎn)量的比較Figure 311 Model calculation of production and the measured yield3) 冬小麥產(chǎn)量－灌水量－施肥量關(guān)系的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在BP網(wǎng)絡(luò)描述冬小麥產(chǎn)量與灌水量、施肥量間的關(guān)系時(shí)，輸入層單元數(shù)為3，分別表示返青后灌水量、底肥、追肥量；輸出層只有一個(gè)單元，代表產(chǎn)量。根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行最小二乘回歸，得到回歸方程為： (316)根據(jù)上式計(jì)算的產(chǎn)量與實(shí)測產(chǎn)量的對比見圖311。圖39 返青后灌水量對冬小麥產(chǎn)量的影響Figure 39 reviving irrigation on winter wheat yield in與灌水量對產(chǎn)量的影響類似，圖310表明冬小麥產(chǎn)量隨底肥和追肥量的增加也都具有增加的趨勢。2) 灌水與施肥對冬小麥產(chǎn)量的影響圖39表示冬小麥返青后灌水量對產(chǎn)量的影響。表38 冬小麥水肥生產(chǎn)函數(shù)試驗(yàn)灌水處理Table 38 winter wheat fertilizer production function test Irrigation （單位：m3/ha）灌水處理各階段灌水定額灌溉定額返 青 后灌溉定額播前越冬拔節(jié)抽穗灌漿I75075075075075037502250II75075060045025501050III6006004501650450IV450450900450V00表39 冬小麥水肥生產(chǎn)函數(shù)試驗(yàn)組合處理及試驗(yàn)小區(qū)布置Table 39 winter wheat fertilizer production function test binationtreatment and experimental plot layout施肥水平灌水水平備注IIIIIIIVVH、M、L、Φ分別表示高、中、低及不施肥，排列順序?yàn)榈追?、追肥?) 冬小麥水肥耦合試驗(yàn)田間試驗(yàn)采用坑測法，2002年在瀟河灌溉試驗(yàn)站建成試驗(yàn)測坑30個(gè)，測坑面積為20m2(3m）。表37 冬小麥BP模型權(quán)值及閾值Table 37 winter wheat BP model weights and thresholdωijqiTliJl 圖37 BP網(wǎng)絡(luò)計(jì)算產(chǎn)量與實(shí)測產(chǎn)量比較 圖38 階段受旱對產(chǎn)量的影響Figure 37 BP network puting yield Figure 38 stages of the droughthit yieldwith the measured yieldANN模型分析得到的階段水分敏感性規(guī)律與Jensen模型分析得到的結(jié)果略有差異，主要是返青～拔節(jié)和抽穗～灌漿階段的水分敏感性大小順序發(fā)生變化，且ANN模型中灌漿～收獲階段的水分敏感性較Jensen模型同階段水分敏感性小。②在適宜的水分條件下水的增產(chǎn)效果較為顯著，過度干旱或過度濕潤的水分條件下水的增產(chǎn)效果不明顯，也即是說，適宜水分條件下水分增產(chǎn)的邊際效益較高。返青～拔節(jié)、拔節(jié)～抽穗、抽穗～灌漿階段在水分適度虧缺時(shí)對產(chǎn)量影響較??；當(dāng)水分虧缺達(dá)到一定程度（，）時(shí)，此3階段的受旱將對產(chǎn)量造成較大影響。利用以上BP網(wǎng)絡(luò)對不同受旱情況下的小麥產(chǎn)量進(jìn)行模擬，其結(jié)果見圖38。以1990、1991991995年為訓(xùn)練年，1994年為校準(zhǔn)年，1989年為校核年訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值見表37，計(jì)算產(chǎn)量與實(shí)測產(chǎn)量的比較見圖37。網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（權(quán)重和閾值）可以根據(jù)一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本利用BP算法與遺傳算法（GA）相結(jié)合對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到。圖35 三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖Figure 35 Threelayer BP network structure diagram在BP模型用于描述作物水分生產(chǎn)函數(shù)時(shí)，以各生長階段的騰發(fā)量為網(wǎng)絡(luò)的輸入，以作物產(chǎn)量作為輸出（如圖36所示）。如果輸入層、隱含層和輸出層的單元個(gè)數(shù)分別為n、q、m，則該三層網(wǎng)絡(luò)可表示為BP(n, q, m)，利用該網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)n維輸入向量Xn=(x1, …, xn)T到m維輸出向量Ym=(y1, …, ym)T的非線性映射。在本項(xiàng)研究中，利用BP網(wǎng)絡(luò)來描述水分對冬小麥產(chǎn)量的影響，取得了較好的效果。ANN中最常用的是基于BP算法的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。線性方法較非線性方法更為簡單、直觀，而非線性方法較線性方法更為靈活、結(jié)果更準(zhǔn)確。線附近，表明結(jié)果較為合理，可用于產(chǎn)量預(yù)測。在6個(gè)生育階段中，后4個(gè)階段水分敏感指數(shù)較大，其中拔節(jié)～抽穗階段的水分敏感指數(shù)最大，其次是抽穗～灌漿階段，最后是返青～拔節(jié)和灌漿～收獲；播種～越冬和越冬～返青兩個(gè)階段的水分敏感指數(shù)最小，與其它階段水分敏感指數(shù)相比，幾乎可以忽略。已有的研究成果表明，水分敏感指數(shù)具有一定的累加性，可以用logistic曲線來描述敏感指數(shù)累積曲線，即： (312)式中、為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。因此，經(jīng)驗(yàn)法計(jì)算得到的值可以認(rèn)為是FAO法計(jì)算得到的的平均值。在冬小麥生長后期，盡管潛在騰發(fā)量有所降低，但還是較大（在250mm左右）。隨后，作物潛在騰發(fā)量不斷增大（圖33(b)），在拔節(jié)至灌漿期達(dá)到較大的值，這樣也在一個(gè)較大值的范圍內(nèi)波動(dòng)，如果土壤水分不斷消耗而沒有得到及時(shí)的補(bǔ)充，作物很容易受到水分脅迫。(5) 圖33(a)表明決定作物水分脅迫的臨界含水量并不是一個(gè)定值，而是在一個(gè)區(qū)間波動(dòng)。(3) 從表35還可以看出，對于相同的小區(qū)，F(xiàn)AO模型計(jì)算的值要比指數(shù)模型偏低，但是差距不是很大，最大不超過10mm。將表35的結(jié)果與氣候相似地區(qū)的冬小麥需水量資料相比較，其結(jié)果還是比較合理的。而沒有灌水的13小區(qū)則受到較大的深層補(bǔ)給。中等灌水處理(105mm)的6小區(qū)和低灌水處理的23小區(qū)的騰發(fā)量則介于113之間。 (3) 無論是FAO模型還是指數(shù)模型，作物騰發(fā)量都隨灌水量的增加而增加。但總的來說，兩模型都具有較高的模擬精度，且模擬精度相當(dāng)。但FAO模型與指數(shù)模型相比，其優(yōu)點(diǎn)在于沒有、兩個(gè)待定參數(shù)，其尋優(yōu)過程更加簡便，結(jié)果更易于收斂。圖33則給出了冬小麥生育期01m土壤臨界含水量和潛在騰發(fā)量的動(dòng)態(tài)變化曲線。由圖32可以看出，實(shí)測值與模擬值基本一致，表明以上所建立的兩個(gè)水量平衡模型和參數(shù)是適用的。N）冬小麥試驗(yàn)資料對以上參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選，得到的參數(shù)見表34。利用瀟河灌溉試驗(yàn)站（位于山西省晉中市榆次區(qū)，176。根據(jù)土壤特性及實(shí)測的土壤水分動(dòng)態(tài)變化過程，可以確定以上公式中的參數(shù)，即可對冬小麥農(nóng)田水分消耗與轉(zhuǎn)化規(guī)律進(jìn)行分析。在水量平衡模型中采用經(jīng)驗(yàn)方法比較合適，模型中采用文獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)方法計(jì)算： (310)式中、為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)；為根系層田間持水量；為根系層底部水分交換的臨界貯水量，與土壤持水能力、地下水埋深等因素有關(guān)，在地下水位變化不大時(shí)，可近似視為常數(shù)。當(dāng)時(shí)，F(xiàn)AO56認(rèn)為和之間是一種線性變化關(guān)系，即： (38)將(36)、(37)兩式代入(38)式中，整理得(39)式，這就是FAO法計(jì)算作物水分脅迫系數(shù)的最終公式： (39)上式右端第1項(xiàng)表示作物因素和氣象因素對作物水分脅迫的影響，第2項(xiàng)表示土壤供水能力對作物水分脅迫的影響。所以(36)、(37)兩式全面的表達(dá)了土壤供水能力和作物潛在騰發(fā)量兩方面的因素與的關(guān)系。對于冬小麥。從中可以看出，越小，越大，越接近田間持水量，則作物在土壤水分消退過程中越容易遭受水分脅迫；反之亦然。FAO56認(rèn)為的計(jì)算應(yīng)同時(shí)考慮土壤供水能力的大小和作物潛在騰發(fā)量的大小，并據(jù)此提供了一套具有更為明確的物理意義的計(jì)算公式(以下簡稱FAO法)。不僅與土壤因素(、)有關(guān)，也與作物因素(種類、生長階段、長勢、根系分布、耐旱抗旱能力)和氣象因素有關(guān)。通常情況下，被當(dāng)作一個(gè)常數(shù)處理(記作)。通常認(rèn)為的大小由土壤含水量和一個(gè)介于田間持水量和凋萎含水量之間的臨界含水量決定。對于一定的作物，與作物生育階段和生長狀況有關(guān)，為簡化可將其近似視為生育時(shí)間的函數(shù)，采用下式進(jìn)行估算： (34)式中為生育期最大作物系數(shù)，為對應(yīng)的時(shí)間，為形狀參數(shù)。田間騰發(fā)量取決于大氣蒸發(fā)能力（以參考作物騰發(fā)量表示）、作物類型及生長狀況（以作物系數(shù)表示）、土壤供水情況（以土壤水分脅迫系數(shù)表示），采用單作物系數(shù)計(jì)算騰發(fā)量的公式為： (32) (33)式中，為不受水分脅迫時(shí)的農(nóng)田潛在騰發(fā)量。在半干旱、半濕潤地區(qū)徑流量一般比較小，且主要出現(xiàn)在汛期，可以根據(jù)一定的產(chǎn)流機(jī)制來估算。農(nóng)田水量平衡的基本方程為： (31)式中，WW2分別時(shí)段始、末的根系層貯水量，ΔW為其變化量。1) 農(nóng)田水量平衡模型水量平衡模型是一種概念性模型，根據(jù)一定時(shí)段內(nèi)土壤水分的輸入和輸出來確定土壤水分的變化。目前已完成2年的試驗(yàn)觀測工作，對冬小麥水肥耦合試驗(yàn)資料進(jìn)行了系統(tǒng)的整編，同時(shí)收集整理項(xiàng)目區(qū)有關(guān)的試驗(yàn)成果。表32 不同春冬小麥品種產(chǎn)量試驗(yàn)結(jié)果Table 32 spring and winter wheat varieties yield results品種（系）名稱比對照增產(chǎn)（%）比對照WUE提高（%）臨豐536長6878晉麥47西農(nóng)2911石家莊8號節(jié)優(yōu)218冬小麥水肥耦合技術(shù)的小區(qū)試驗(yàn)工作，設(shè)置了不同的水、肥組合處理，在30個(gè)小區(qū)（20m2）的小區(qū)上進(jìn)行試驗(yàn)。表31 不同春玉米品種產(chǎn)量試驗(yàn)結(jié)果Table 31 spring maize varieties yield results玉米品種灌1水產(chǎn)量(kg/畝)水分生產(chǎn)率（kg/m3）晉單35號沈單16號655晉單42號649沈單10號農(nóng)大108農(nóng)大3138對于冬小麥品種篩選，在2003~2005年期間，先后試驗(yàn)示范了長687石家莊8號、晉麥4西峰中旱1中麥32中麥190、西農(nóng)291西農(nóng)104臨豐53臨豐61節(jié)優(yōu)21旱優(yōu)112等18個(gè)小麥抗旱節(jié)水新品種（系），篩選出適合當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)條件的抗旱節(jié)水小麥新品種（系）6個(gè)，推薦選用石家莊8號和臨豐615。玉米生育期內(nèi)降水較多，灌水相應(yīng)較少，主要試驗(yàn)結(jié)果見表31。第三章 項(xiàng)目區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)試驗(yàn)研究針對項(xiàng)目區(qū)的主導(dǎo)作物玉米和冬小麥，通過文獻(xiàn)調(diào)研、小區(qū)試驗(yàn)、產(chǎn)量調(diào)查，對不同品種的產(chǎn)量、水分利用率進(jìn)行分析，篩選適合于本項(xiàng)目區(qū)的冬小麥、玉米抗旱品種。灌區(qū)用水管理不善,在很大程度上與管理體制有關(guān)，因此，要重視運(yùn)用經(jīng)濟(jì)杠桿和政策實(shí)現(xiàn)對水資源的合理分配與有償使用。一般認(rèn)為灌溉節(jié)水的潛力50%在管理方面，只有科學(xué)的管理才能使其它節(jié)水措施得以順利實(shí)施。如管灌和田間改進(jìn)地面灌水技術(shù)結(jié)合，渠灌、管灌與噴灌的結(jié)合，各種節(jié)水灌溉技術(shù)和農(nóng)藝技術(shù)如耕作技術(shù)、覆蓋技術(shù)等結(jié)合，形成節(jié)水的綜合體系和集成技術(shù)。因此，節(jié)水灌溉技術(shù)的應(yīng)用基本是單項(xiàng)性的。4)節(jié)水灌溉技術(shù)應(yīng)向綜合方向發(fā)展。通過項(xiàng)目的實(shí)施，研究各種作物的節(jié)水高產(chǎn)灌溉制度，根據(jù)多年降水資料和試驗(yàn)的田間平均耗水量及土壤干旱指標(biāo)，擬定出不同水文年型的節(jié)水高產(chǎn)灌溉模式。另外，項(xiàng)目區(qū)為井渠結(jié)合區(qū)，田間工程的布局要滿足洪水灌溉和井水灌溉兩者的需要，通過本項(xiàng)目的實(shí)施，認(rèn)真研究解決井渠結(jié)合的田間工程問題。主要原因， m/畝，與國家標(biāo)準(zhǔn)要求還有不小