考慮不同層次利益主體的灌溉水資源優(yōu)化配置

李 茉 姜 瑤,2 郭 萍,2 李 江

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)中國農(nóng)業(yè)水問題研究中心， 北京 100083； 2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)中國-以色列國際農(nóng)業(yè)研究培訓(xùn)中心， 北京 100083)

考慮不同層次利益主體的灌溉水資源優(yōu)化配置

李 茉1姜 瑤1,2郭 萍1,2李 江1

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)中國農(nóng)業(yè)水問題研究中心， 北京 100083； 2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)中國-以色列國際農(nóng)業(yè)研究培訓(xùn)中心， 北京 100083)

針對灌溉水資源優(yōu)化配置中存在的非線性和不確定性等特點，同時考慮灌區(qū)不同層次決策主體利益，分別構(gòu)建考慮上層管理者利益的區(qū)間線性分式規(guī)劃(ILFP)模型以獲得最大的灌溉水生產(chǎn)力和考慮下層農(nóng)民利益的區(qū)間二次規(guī)劃(IQP)模型以獲得最大的產(chǎn)量。在此基礎(chǔ)上，將灌區(qū)上、下層利益主體作為整體，構(gòu)建線性分式二次雙層規(guī)劃(LFQBP)模型，以協(xié)調(diào)灌區(qū)不同層次決策主體利益，促進(jìn)灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展。將所構(gòu)建模型應(yīng)用于盈科灌區(qū)的糧食作物配水中。通過配水結(jié)果的比較來分析各模型的性質(zhì)，結(jié)果表明ILFP模型和LFQBP模型更適用于干旱地區(qū)。所構(gòu)建模型從不同角度反映灌溉配水的實際問題，其優(yōu)化結(jié)果有助于灌區(qū)管理者權(quán)衡各層決策主體間的利益。

灌溉水資源； 優(yōu)化配置； 利益主體； 線性分式二次雙層規(guī)劃； 不確定性

引言

農(nóng)業(yè)是我國用水大戶，農(nóng)業(yè)用水占全國總用水量的63.5%，其中，灌溉總用水量占農(nóng)業(yè)總用水量的90%以上[1]。我國灌溉水資源短缺，用水效率低，在西北旱區(qū)尤為突出。灌溉用水是灌區(qū)水資源消耗的主要途徑和保證糧食安全生產(chǎn)的重要手段[2]，如何科學(xué)地優(yōu)化且合理地配置有限的灌溉水資源對提高灌區(qū)水資源利用效率和保障糧食安全具有十分重要的意義。

灌溉水資源優(yōu)化配置中，存在不同層次的利益主體。以灌區(qū)為單位，處于灌區(qū)上層的決策主體(管理者)，通常傾向于在獲得灌區(qū)最大產(chǎn)量或效益的同時盡可能節(jié)約灌溉水資源量，即獲得最大的灌溉水生產(chǎn)力，以實現(xiàn)灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展。而處于灌區(qū)下層的決策主體(農(nóng)民)，希望獲得最大的產(chǎn)量或效益，以提高自身生活水平。不同層次決策主體側(cè)重的目標(biāo)不同，獲得的配水方案也不同，灌區(qū)水資源管理決策者應(yīng)了解各層次的配水傾向并做調(diào)整，以單一層次目標(biāo)決策出的配水方案來指導(dǎo)整個灌區(qū)的灌溉用水將不能最大限度地滿足灌區(qū)整體的利益需求。

國內(nèi)外近年來基于主體的水資源配置從3方面進(jìn)行考慮：①考慮多目標(biāo)的水資源配置以體現(xiàn)各決策主體之間的互動[3-5]。②通過大系統(tǒng)理論來協(xié)調(diào)不同層次利益主體的決策[6-7]。③基于博弈論的水資源配置分析用水主體行為間相互制約、相互作用的規(guī)律[8-9]。上述各項研究從不同角度進(jìn)行了基于主體的水資源配置研究，其中前2方面以優(yōu)化目標(biāo)的角度描述配置問題，通過優(yōu)化方法來協(xié)調(diào)各決策主體的利益，而第3方面主要討論主從關(guān)系和合作關(guān)系的水資源用戶博弈模型，強(qiáng)調(diào)個體決策最優(yōu)。上述各成果集中于流域尺度和區(qū)域尺度的研究，缺乏灌區(qū)尺度的相關(guān)研究。另外，從優(yōu)化角度出發(fā)基于利益主體的水資源配置模型多為普通線性規(guī)劃，然而灌溉水資源優(yōu)化配置具有變量多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、非線性等特點[10]，普通線性規(guī)劃模型已不能充分刻畫上述各層次目標(biāo)函數(shù)，加之配水過程中存在的不確定性[11-13]，致使灌溉水資源優(yōu)化配置困難。同時，由于不同層次利益主體間存在矛盾與競爭，如何在一個大系統(tǒng)內(nèi)協(xié)調(diào)上、下兩層決策主體的利益，注重不同層次決策主體用水行為的互動，使得配水方案盡可能讓雙方?jīng)Q策者滿意是保證灌區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會穩(wěn)定需要考慮的問題。

本文首先分別構(gòu)建不確定條件下考慮不同層次利益主體的灌溉優(yōu)化配水模型；其次，根據(jù)不同層次利益主體需求，為實現(xiàn)灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展，嘗試構(gòu)建協(xié)調(diào)上、下兩層決策主體利益的灌溉水資源優(yōu)化配置模型，并給出上述各模型的求解方法。將所構(gòu)建的模型應(yīng)用于黑河中游盈科灌區(qū)糧食作物的配水中，通過模型優(yōu)化結(jié)果的比較來展示所構(gòu)建模型的性質(zhì)與適用性，為灌溉水資源優(yōu)化配置提供方法。

1 模型建立

包括3部分：①構(gòu)建不確定性條件下分別考慮灌區(qū)上、下兩層利益主體的灌溉水資源優(yōu)化配置模型，即區(qū)間線性分式規(guī)劃(ILFP)配水模型(上層)和區(qū)間二次規(guī)劃(IQP)配水模型(下層)。②構(gòu)建協(xié)調(diào)上、下兩層利益主體的線性分式二次雙層規(guī)劃(LFQBP)配水模型。③各模型解法。所構(gòu)建的模型均為一般形式，其決策變量為灌區(qū)不同作物的灌溉水量，目標(biāo)函數(shù)隨各層利益主體的不同而不同。

1.1 IQP模型和ILFP模型構(gòu)建

考慮下層農(nóng)民利益，以作物總產(chǎn)量最大為目標(biāo)函數(shù)，其中作物產(chǎn)量又與作物用水量相關(guān)，用作物全生育期的水分生產(chǎn)函數(shù)來表示。典型的全生育期水分生產(chǎn)函數(shù)有線性模型和二次函數(shù)模型，大量研究表明，線性關(guān)系一般只適用于灌溉水源不足、管理水平不高、農(nóng)業(yè)技術(shù)措施未能充分發(fā)揮的中低產(chǎn)地區(qū)，隨著水源條件的改善和管理水平的提高，作物全生育期水分生產(chǎn)函數(shù)呈二次拋物線關(guān)系[14]。采用二次規(guī)劃來描述農(nóng)民層次產(chǎn)量與水量之間的關(guān)系，模型目標(biāo)函數(shù)為

(1)

式中Z1——作物產(chǎn)量j——作物種類序號xj——第j種作物的灌溉水量aj、bj、γj——第j種作物水分生產(chǎn)函數(shù)的二次項、一次項和常數(shù)項系數(shù)

考慮上層管理者利益，以灌溉水分生產(chǎn)力最大為目標(biāo)函數(shù)，即達(dá)到單位用水下的產(chǎn)量最大，該目標(biāo)可表示成線性分式規(guī)劃問題[13]。模型目標(biāo)函數(shù)為

(2)

式中Z2——作物水分生產(chǎn)力cj、α——與產(chǎn)量或產(chǎn)值相關(guān)的參數(shù)dj、β——與水量相關(guān)的參數(shù)

上述兩模型的約束條件可概化為

(3)

xj≥0 (j=1,2,…,J)

(4)

式中mij——決策變量前系數(shù)ni——約束右端項

具體到灌溉水資源優(yōu)化配置，約束條件應(yīng)包括不同水源的供水量約束、不同作物的需水量約束、水轉(zhuǎn)換約束、政策性約束等。

考慮到灌溉水資源優(yōu)化配置過程中存在的諸多不確定性，例如由氣候變化和人類活動引起的水文要素呈現(xiàn)的隨機(jī)性；社會經(jīng)濟(jì)管理及相關(guān)政策中涉及到的灰色性和模糊性等，本文將不確定性技術(shù)引入上述兩模型中。隨機(jī)規(guī)劃、模糊規(guī)劃和區(qū)間規(guī)劃是3種常見的不確定性規(guī)劃方法。其中隨機(jī)規(guī)劃和模糊規(guī)劃的求解分別建立在參數(shù)的概率分布和隸屬度函數(shù)分布的基礎(chǔ)上，獲得這些分布需要大量的數(shù)據(jù)。相比之下，區(qū)間規(guī)劃只需知道模型系統(tǒng)中不確定性參數(shù)的波動區(qū)間(參數(shù)的上、下限值)而無需知道具體的隨機(jī)分布或模糊隸屬度函數(shù)，所需數(shù)據(jù)量大大減少。對于農(nóng)業(yè)灌溉水量配置而言，一些參數(shù)需要實驗數(shù)據(jù)做支撐，例如作物水分生產(chǎn)函數(shù)，該類數(shù)據(jù)通常系列較短，擬合其隨機(jī)分布或隸屬度函數(shù)較困難，還有一些參數(shù)本身隨時間序列變化不大，沒有明顯的隨機(jī)特征，例如作物種植面積。因此，區(qū)間規(guī)劃可以用來反映農(nóng)業(yè)灌溉水資源配置中的不確定性。另外，由HUANG等[15]開發(fā)的兩步交互式算法也已極大地簡化了區(qū)間規(guī)劃的計算過程。綜上，由較易獲取的不確定性參數(shù)、簡潔的表達(dá)形式和便捷的求解方法，本文將區(qū)間規(guī)劃引入農(nóng)業(yè)灌溉優(yōu)化配水模型中以增加模型的實用性，分別形成以考慮下層農(nóng)民利益的IQP配水模型和考慮上層管理者利益的ILFP配水模型：

IQP模型

(5)

ILFP模型

(6)

約束條件

(7)

(8)

一般令x±=[x-,x+]表示區(qū)間數(shù)，其中，x-、x+分別表示區(qū)間數(shù)x±的下限值和上限值。

1.2 LFQBP模型構(gòu)建

為緩解系統(tǒng)內(nèi)不同層次利益主體間的矛盾，需要將系統(tǒng)內(nèi)各層次目標(biāo)作為一個分層次的整體，優(yōu)化出一組能夠盡量滿足上、下兩層利益的配水方案,即LFQBP配水模型。LFQBP模型的上層目標(biāo)函數(shù)為灌區(qū)水分生產(chǎn)力最大(管理者利益)，下層目標(biāo)函數(shù)為作物產(chǎn)量最大(農(nóng)戶利益)。LFQBP模型的特點是在一個決策系統(tǒng)內(nèi)，以管理者利益為主要利益，同時協(xié)調(diào)下層農(nóng)民利益，達(dá)到各層利益之間的妥協(xié)。LFQBP模型可表述成上層目標(biāo)(式(2))和下層目標(biāo)(式(1))。LFQBP模型的約束條件同式(3)和式(4)。

1.3 模型求解

圖1 模型構(gòu)建及解法Fig.1 Model building and solution

2 實例研究

2.1 研究區(qū)域概況

盈科灌區(qū)位于黑河流域中游張掖市(100°17′～100°34′E、38°50′～38°58′N)，屬內(nèi)陸干旱氣候。年均降水量為125 mm，年均蒸發(fā)量為1 200 mm，蒸發(fā)量遠(yuǎn)大于降水量，水資源短缺嚴(yán)重。灌區(qū)主要農(nóng)作物包括玉米(大田玉米和制種玉米)、小麥、瓜菜等，其中小麥和玉米的種植面積占所有作物種植面積的83%，經(jīng)濟(jì)作物面積占15%[19]。根據(jù)研究區(qū)域?qū)嶋H情況，考慮盈科灌區(qū)不同層次決策主體的利益，對灌區(qū)糧食作物進(jìn)行不同月份的地表水和地下水聯(lián)合配置決策。

2.2 作物配水優(yōu)化模型

(1)目標(biāo)函數(shù)

從灌區(qū)農(nóng)民利益出發(fā)，以糧食作物總產(chǎn)量最高為目標(biāo)函數(shù)

(9)

式中Y——糧食作物總產(chǎn)量，102kgi——作物種類，i=1代表大田玉米，i=2代表制種玉米，i=3代表小麥

t——作物生育期內(nèi)各月份，t=1～6，分別代表4—9月份

Ai——第i種作物的種植面積，102hm2

Sit、Git——第i種作物第t月份的地表水、地下水配水量，cm

ai、bi、γi——第i種作物水分生產(chǎn)函數(shù)的二次項、一次項、常數(shù)項系數(shù)

從灌區(qū)管理者利益出發(fā)，以作物整體水分生產(chǎn)力最大為目標(biāo)函數(shù)

(10)

式中WP——作物水分生產(chǎn)力，kg/m3Pi——第i種作物的單方水產(chǎn)量，kg/m3

綜合灌區(qū)管理者和農(nóng)民之間的利益關(guān)系，構(gòu)建協(xié)調(diào)管理者和農(nóng)民利益的LFQBP模型，其中上層規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)為式(10)，下層規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)為式(9)。

(2)約束條件

地表水可供水量約束

(11)

式中Wt——第t月份的地表水可供水量,104m3

β1、β2——渠系水利用系數(shù)、田間灌溉水利用系數(shù)

地表水、地下水轉(zhuǎn)換約束

(12)

式中θ1、θ2、θ3——渠系滲漏損失系數(shù)、田間水入滲系數(shù)、降水入滲補(bǔ)給系數(shù)

Δht——第t月份的地下水位差，cm

μ——地下含水層給水度

Rt——第t月份的有效降水量，cm

需水量約束

Sit+Git+Rt≥Iit(i=1,2,3;t=1,2,…，6)

(13)

式中Iit——第i種作物第t月份的灌溉需水量，cm

非負(fù)約束

Sit≥0Git≥0 (i=1,2,3;t=1,2,…，6)

(14)

2.3 模型參數(shù)確定

圖2 參數(shù)獲得與處理Fig.2 Parameter acquisition and processing

圖3 地表水、地下水轉(zhuǎn)換關(guān)系及對應(yīng)系數(shù)確定Fig.3 Surface water and groundwater transformation and their corresponding coefficients determination

作物水分生產(chǎn)函數(shù)、需水量、降水量、可供水量數(shù)據(jù)的獲得與處理見圖2。根據(jù)實際情況，春小麥的生育階段為4月1日—7月20日，玉米的生育階段為4月20日—9月22日。不同作物單方水產(chǎn)量區(qū)間值由擬合的區(qū)間作物水分生產(chǎn)函數(shù)與對應(yīng)的需水量區(qū)間值(減去降水量)相除獲得。地表水量與地下水量之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系及相關(guān)系數(shù)見圖3。圖3中各系數(shù)的獲得參照項國圣[25]的研究成果，實線表示模型參數(shù)，虛線表示模型變量。其余參數(shù)包括作物種植面積、地下水位等數(shù)據(jù)均來自調(diào)研統(tǒng)計資料。其中各月份地下水位差計算采用盈科灌區(qū)包括盈科干渠、南關(guān)、下秦等12個觀測井從1985—2010年地下水位觀測數(shù)據(jù)的平均值計算。模型基礎(chǔ)參數(shù)區(qū)間值見表1～3，地表供水量、有效降水量、需水量均值見圖4。

表2 地表可供水量與有效降水量Tab.2 Surface water supply and effective rainfall

表3 作物蒸散發(fā)量Tab.3 Crop evapotranspiration mm

圖4 供、需水量均值Fig.4 Average water supply and demand amounts

3 結(jié)果與分析

按照前述模型解法，考慮灌區(qū)不同層次利益主體及配水過程中存在的不確定性，分別求解IQP和IFLP模型，得到盈科灌區(qū)不同作物不同月份的地表水和地下水配水方案。圖5、圖6分別為IQP模型和IFLP模型3種糧食作物在生育階段內(nèi)各月份的總配水量情況。2個模型的結(jié)果均用區(qū)間數(shù)表示，說明優(yōu)化配水結(jié)果對模型輸入的不確定性是敏感的。IQP模型和IFLP模型關(guān)于3種糧食作物在不同月份內(nèi)的配水規(guī)律是一致的。對于IQP模型的單位面積總配水量由大到小為：大田玉米([75.64 cm, 89.15 cm])、制種玉米([70.82 cm, 75.33 cm])、小麥([53.37 cm, 55.31 cm])；同樣，對于IFLP模型的單位面積總配水量由大到小為：大田玉米([75.64 cm, 85.15 cm])、制種玉米([58.13 cm, 63.17 cm])、小麥([44.92 cm, 48.31 cm])。大田玉米單位面積總配水量最多，是因為大田玉米的單方水產(chǎn)量是3種作物中最高的，這由作物水分生產(chǎn)函數(shù)決定。即在給予同樣水量的前提下，大田玉米獲得的產(chǎn)量最高，其次是制種玉米，最后是小麥。對于每種作物不同月份內(nèi)的配水量，無論是IQP模型還是IFLP模型，配水量都呈現(xiàn)先增加后遞減的趨勢。大田玉米的配水集中在7—9月份，制種玉米的配水集中在6—8月份，小麥的配水集中在5—7月份，配水規(guī)律與需水規(guī)律一致。IQP模型各月份配水量均值占總配水量比例為：6.56%(4月份)、15.67%(5月份)、21.18%(6月份)、26.60%(7月份)、17.04%(8月份)、12.95%(9月份)；IFLP模型各月份配水量均值占總配水量比例為：6.09%(4月份)、15.62%(5月份)、21.30%(6月份)、27.79%(7月份)、17.72%(8月份)、11.49%(9月份)?；趨^(qū)間數(shù)的決策方案能夠給決策者提供更多的配水方案參考，激進(jìn)的決策者傾向于選取配水量上限值，以便獲得較高的產(chǎn)量或水分生產(chǎn)力，同時，由于可供水量是有限的，在規(guī)劃年不易確定來水量是否能夠達(dá)到上限值，因此該種決策存在一定的缺水風(fēng)險。反之，保守的決策者傾向于選取配水量下限值，以便盡可能保證所有作物用水需求，但同時，獲得的產(chǎn)量或水分生產(chǎn)力相對較低。

圖5 IQP模型配水結(jié)果Fig.5 Solution of IQP model

圖6 ILFP模型配水結(jié)果Fig.6 Solution of ILFP model

根據(jù)圖5和圖6所示的各作物單位面積優(yōu)化配水量，同時考慮各作物的灌溉面積，可知IQP模型的總配水量比IFLP模型多[768.94萬m3, 790.29萬m3]，這是由于2個模型考慮的利益主體不同。IQP模型考慮的是農(nóng)民的利益，希望獲得最大的產(chǎn)量，即在有限的可供水量和不超過每種作物最大產(chǎn)量對應(yīng)的灌水量的前提下，分配給作物的水量越多對提高產(chǎn)量越有利；而IFLP模型考慮的是決策者的利益，即獲得最大的作物水分生產(chǎn)力。IFLP模型的水分生產(chǎn)力(總產(chǎn)量與總用水量之比)為[1.54 kg/m3, 1.56 kg/m3]，IQP模型的水分生產(chǎn)力為[1.37 kg/m3, 1.39 kg/m3]，IFLP模型的水分生產(chǎn)力比IQP模型高0.17 kg/m3，從結(jié)果中可以看出，在保證每種作物需水量要求的情況下，IFLP模型趨向于分配給作物較少的水量來獲得較高的水分生產(chǎn)力。

圖7 LFQBP模型配水結(jié)果Fig.7 Solution of LFQBP model

LFQBP模型的優(yōu)點是能夠平衡上層和下層決策主體的利益，優(yōu)化出一組能夠最大限度同時滿足上、下層決策者利益的配水方案。圖7為LFQBP模型優(yōu)化出的3種糧食作物不同月份的地表水和地下水的配水方案。從圖中可以看出，LFQBP模型的配水規(guī)律與IFLP模型和IQP模型的配水規(guī)律類似，即各月份的配水集中在6—8月份；大田玉米被分配的單位面積水量最多，其次是制種玉米，最后是小麥；3種作物地表水配水量均大于地下水配水量。表4給出了不同模型對3種作物優(yōu)化得到的全生育期累計配水量均值。從表中可以看出，3種模型中大田玉米的總配水量相同，原因與上述相同，即由于大田玉米單方水產(chǎn)量最高，水量優(yōu)先分配給大田玉米。由于制種玉米在3種糧食作物中占有最大的灌溉面積，因此制種玉米的總配水量最多。3種模型各月份的單位面積配水量存在差異，見圖5～7。對于制種玉米和小麥，IQP模型總配水量最多，IFLP模型總配水量最少，LFQBP模型的總配水量在IQP模型和IFLP模型之間，3種模型對各作物配水量趨勢與總配水量趨勢基本一致。表5對IQP模型、ILFP模型和LFQBP模型的總配水量、產(chǎn)量和水分生產(chǎn)力的均值進(jìn)行比較。從表中可以看出，若單純注重灌區(qū)上層管理者的利益，則總配水量為5 501萬m3，水分生產(chǎn)力為1.55 kg/m3，雖然該結(jié)果比單純注重農(nóng)民利益的配水結(jié)果節(jié)水800萬m3，且水分生產(chǎn)力增加0.17 kg/m3，但糧食產(chǎn)量降低15 900 kg，直接造成農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)損失，從而可能影響農(nóng)民種植積極性。而LFQBP模型的優(yōu)點即能夠在一個系統(tǒng)內(nèi)尋找灌區(qū)上層管理者利益和灌區(qū)下層農(nóng)民利益之間的平衡點，LFQBP模型以灌區(qū)上層管理利益為主要利益，但同時又能盡量滿足灌區(qū)下層農(nóng)民的利益。LFQBP模型的計算結(jié)果顯示，總配水量為6 034萬m3，比單純考慮灌區(qū)上層管理者利益(ILFP模型)的結(jié)果多配水533萬m3，比單純考慮灌區(qū)下層農(nóng)民利益(IQP模型)的結(jié)果節(jié)水267萬m3，就總配水量而言，若以ILFP模型配水量結(jié)果為起點，IQP模型配水量結(jié)果為終點，整個配水量長度設(shè)為1，則LFQBP模型的結(jié)果在距離起點0.67處尋優(yōu)到了配水量的平衡點，即可以理解成LFQBP模型的配水量結(jié)果中，67%傾向于上層管理者利益，33%傾向于下層農(nóng)民利益。同理，就產(chǎn)量而言，LFQBP模型的結(jié)果中76%傾向于上層管理利益，24%傾向于下層農(nóng)民利益；就水分生產(chǎn)力而言，LFQBP模型的結(jié)果中65%傾向于上層管理者利益，35%傾向于下層農(nóng)民利益。綜上，IQP模型的配水量最多，產(chǎn)量最大，但水分生產(chǎn)力最低；ILFP模型的配水量最少，產(chǎn)量最低，但水分生產(chǎn)力最高；LFQBP模型中這3個指標(biāo)值均在IQP模型和ILFP模型之間，平衡了灌區(qū)上、下兩層的利益，在有限的可供水量下，LFQBP模型能夠保證灌區(qū)作物產(chǎn)量和水分生產(chǎn)力均達(dá)到較高水平，有利于灌區(qū)的社會經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定，促進(jìn)灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展。

表4 不同模型不同作物全生育期累計配水量均值Tab.4 Total average water allocation amount of different crops and models 萬m3

表5 IQP模型、ILFP模型、LFQBP模型比較Tab.5 Comparison of IQP model, ILFP model and LFQBP model

4 結(jié)論

(1)針對灌區(qū)配水不同層次利益主體，同時考慮配水過程中涉及到的不確定性，分別構(gòu)建以下層農(nóng)民期望的產(chǎn)量最大為目標(biāo)的區(qū)間二次規(guī)劃(IQP)模型和以上層管理者期望的灌溉水生產(chǎn)力最大為目標(biāo)的區(qū)間線性分式規(guī)劃(ILFP)模型。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了線性分式二次雙層規(guī)劃(LFQBP)配水模型，該模型將灌區(qū)不同層次決策作為一個整體，能夠有效協(xié)調(diào)上、下兩層利益間矛盾，通過調(diào)節(jié)上、下層配水方案達(dá)到灌區(qū)產(chǎn)量和水分生產(chǎn)力均較高的水平，可促進(jìn)灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展。

(2)給出IQP模型、ILFP模型和LFQBP模型的表達(dá)形式及求解方法，其中IQP模型和ILFP模型求解的核心為將不確定性模型轉(zhuǎn)換成確定性的子模型進(jìn)行求解，而LFQBP模型求解的核心為將雙層規(guī)劃模型轉(zhuǎn)變成單層規(guī)劃模型進(jìn)行求解。將所構(gòu)建的3個模型應(yīng)用于黑河中游盈科灌區(qū)糧食作物的配水中，IQP模型、ILFP模型和LFQBP模型的平均總配水量分別為6 301萬m3、5 501萬m3、6 034萬m3，LFQBP較IQP模型產(chǎn)量雖然減少0.44%，水分生產(chǎn)力卻提高4%，LFQBP模型較ILFP模型水分生產(chǎn)力降低7.64%，產(chǎn)量僅提高1.42%?？梢钥闯觯?種糧食作物在配水量達(dá)到一定程度后，產(chǎn)量變化微小，從灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展角度來講，ILFP模型和LFQBP模型更適用于干旱半干旱地區(qū)。

(3)IQP模型和ILFP模型考慮到了配水過程中存在的水文及管理不確定性，但I(xiàn)QP模型和ILFP模型僅能優(yōu)化單一層次利益主體的目標(biāo)。LFQBP模型雖然能夠綜合不同層次之間的利益關(guān)系，由于模型解法限制，沒有將配水過程中存在的不確定性反映在模型中，這將是對LFQBP模型改進(jìn)的一個重要方向。

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Irrigation Water Optimal Allocation Considering Stakeholders of Different Levels

LI Mo1JIANG Yao1,2GUO Ping1,2LI Jiang1
(1.CenterforAgriculturalWaterResearchinChina,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China2.Chinese-IsraeliInternationalCenterforResearchandTraininginAgriculture,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China)

Considering the complexities of nonlinearity, uncertainties and different interested parties in irrigation water allocation optimization, two models of different decision levels were established: one (upper level) was interval linear fractional programming (ILFP) model with the objective of maximizing irrigation water productivity, and the other one (lower level) was interval quadratic programming (IQP) model with the objective of maximizing irrigation outputs. On this basis, a linear fractional-quadratic bi-level programming (LFQBP) model was developed by integrating the decisions of the upper and the lower levels as a whole, in order to coordinate the benefits of different decision levels. LFQBP model was advantageous to make grain outputs and irrigation productivity reach a relatively high level and thus promoting the sustainable development of irrigation districts. All the three models were solved by using specific method, among which the key to the solution of IQP model and ILFP model was to transform the uncertain models into deterministic ones, and the key to the solution of LFQBP model was to transform the two-level model into single-level model. Then the developed models were applied to irrigation water allocation for grain crops in Yingke Irrigation District. Comparison among ILFP model, IQP model and LFQBP model demonstrated the characters of each model, and the optimization results showed that total water allocation amounts of the IQP model, ILFP model and LFQBP model were 63.01 million m3, 55.01 million m3and 60.34 million m3, respectively. Compared with IQP model, the crop output of LFQBP model was decreased by 0.44% while the irrigation productivity was increased by 4%, and compared with ILFP model, the crop output of LFQBP model was increased by 1.42% while the irrigation productivity was decreased by 7.64%. ILFP model and ILQBP model were more applicable in arid regions. The developed models reflected actual problems of irrigation allocation from different aspects, and the corresponding results were conducive to balance the benefits of decision-makers at different levels of an irrigation district.

irrigation water resources; optimal allocation; stakeholders; linear fractional-quadratic bi-level programming; uncertainty

2016-09-05

2016-09-28

國家自然科學(xué)基金重大研究計劃集成項目(91425302)和水利部公益性行業(yè)科研專項(201501017)

李茉(1988—)，女，博士生，主要從事農(nóng)業(yè)水土資源管理研究，E-mail: limo@cau.edu.cn

郭萍(1963—)，女，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事水資源規(guī)劃與管理、模型與優(yōu)化和決策支持系統(tǒng)研究，E-mail: guop@cau.edu.cn

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.05.025

S274

A

1000-1298(2017)05-0199-09