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    基于模糊幾何加權(quán)模型的灌區(qū)水資源優(yōu)化配置

    2022-07-19 11:20:34汪恩良胡勝博田雨劉興超
    關(guān)鍵詞:水量灌溉權(quán)重

    汪恩良,胡勝博,田雨,劉興超*

    (1. 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150030; 2. 黑龍江省寒區(qū)水資源與水利工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,黑龍江 哈爾濱 150030)

    水資源短缺是一個(gè)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)和全球可持續(xù)發(fā)展相關(guān)的問題,隨著人口的增長和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,水資源短缺形勢(shì)會(huì)愈來愈嚴(yán)峻[1-2].預(yù)計(jì)2050年全球人口將增長到95億人,屆時(shí)糧食需增產(chǎn)60%、農(nóng)業(yè)用水量需增加19%,才能滿足基本糧食需求[3].農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ),農(nóng)業(yè)水資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全的核心戰(zhàn)略資源.根據(jù)《2019年中國水資源公報(bào)》統(tǒng)計(jì),全國的用水總量為6 021.2億m3,其中農(nóng)業(yè)用水3 682.3億m3,占用水總量的61.16%.

    在水資源緊缺的背景下,灌區(qū)卻受諸多因素影響而造成水資源浪費(fèi),例如灌溉制度不合理、管理不到位及灌水設(shè)施老舊等,將進(jìn)一步加劇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的困境.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[4],因此,合理配置農(nóng)業(yè)水資源、提高農(nóng)業(yè)水資源利用效率,對(duì)保障區(qū)域糧食安全和實(shí)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展具有極其重要的意義[5].

    灌區(qū)水資源優(yōu)化配置被證明是實(shí)現(xiàn)灌區(qū)高效用水的有效方法,即:在整個(gè)灌溉季節(jié),將灌區(qū)可利用的、有限的水資源,在時(shí)、空上進(jìn)行合理的分配,獲得最優(yōu)配水方案[6].

    灌區(qū)水資源優(yōu)化配置需要權(quán)衡多方面利益,涉及經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)環(huán)境等多方面,BURAS[7]在1972 年引入、應(yīng)用了線性規(guī)劃方法與動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法到水資源領(lǐng)域.PERCIA等[8]以最大經(jīng)濟(jì)效益作為目標(biāo)函數(shù),兼顧考慮水質(zhì)要求的情況下,建立了不同用水部門的多水源系統(tǒng)優(yōu)化模型.付強(qiáng)等[9]將實(shí)碼加速遺傳算法與多維動(dòng)態(tài)規(guī)劃法相結(jié)合,建立了遺傳動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型,解決了多維動(dòng)態(tài)規(guī)劃法在求解作物非充分灌溉下,灌溉制度優(yōu)化過程中的反復(fù)試算、易早熟及陷入局部最優(yōu)而難以求得全局最優(yōu)解的問題.宋朝紅等[10]通過對(duì)非充分的灌溉條件進(jìn)行研究,構(gòu)建了水資源非線性規(guī)劃配置模型,用以對(duì)作物的灌溉制度進(jìn)行優(yōu)化,模型以混合遺傳算法中的十進(jìn)制編碼進(jìn)行求解.陳南祥等[11]以作物產(chǎn)量最大、農(nóng)作物缺水量最小為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化配水,并構(gòu)建了灌區(qū)的多水源、多目標(biāo)優(yōu)化模型,以獲得灌區(qū)不同水平年的最優(yōu)化的水資源配置方案.陳紅光等[12]提出基于區(qū)間兩階段魯棒優(yōu)化模型,通過調(diào)整種植結(jié)構(gòu)以促進(jìn)農(nóng)業(yè)水資源的高效利用.

    目前,常見的多目標(biāo)方法有模糊多目標(biāo)規(guī)劃法[13-14]、遺傳算法[15]、粒子群算法[16]、人工魚群算法[17]等,由于具有較強(qiáng)的操作性和靈活性,至今仍被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域.但以往的研究工作往往忽略或者無法有效處理灌區(qū)水資源優(yōu)化配置中,各種因素導(dǎo)致各目標(biāo)賦權(quán)存在不確定性.文中通過構(gòu)建基于模糊幾何加權(quán)法的灌區(qū)水資源優(yōu)化配置模型,并通過灌區(qū)綜合能力評(píng)價(jià)體系,以確定灌區(qū)水資源優(yōu)化配置方案.

    1 模型建立及求解

    1.1 模型建立

    針對(duì)灌區(qū)水資源優(yōu)化配置過程中存在賦權(quán)的不確定性,構(gòu)建基于模糊幾何加權(quán)法的灌區(qū)水資源優(yōu)化配置模型,在滿足供水約束、水量平衡約束、作物需水量約束等條件下,可以通過改變權(quán)重,以平衡經(jīng)濟(jì)效益與用水量之間的關(guān)系,合理高效地配置有限的水資源.具體如下.

    1) 經(jīng)濟(jì)凈效益目標(biāo)函數(shù)為

    (1)

    灌溉用水量函數(shù)為

    (2)

    式中:M為作物的市場(chǎng)單價(jià),元/kg;WUEA為多年平均毛灌溉水分生產(chǎn)率,kg/m3;Xt為t生育期間的配水量,m3;N為灌溉水價(jià),元/m3.

    2) 將目標(biāo)函數(shù)統(tǒng)一表示成極小化問題.

    目標(biāo)函數(shù)一為

    (3)

    目標(biāo)函數(shù)二為

    (4)

    3) 約束條件.

    供水約束為

    Xt≤Qt+qt-1,

    (5)

    非負(fù)約束為

    Xt≥0,

    (6)

    水量平衡約束為

    qt-1=Qt-1+qt-2-Xt-1,

    (7)

    用水量標(biāo)準(zhǔn)約束為

    (8)

    式中:Qt為t生育期間的最大可供水量,m3;qt為t生育期間的余水量,m3;Wmin,Wmax分別為灌溉需水量的下、上限值,m3.

    1.2 模型求解

    多目標(biāo)規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)形式[18]為

    (9)

    式中:f(x)=(f1(x),f2(x),…,fm(x))為m(m≥2)維目標(biāo)函數(shù);s.t.x∈X為約束條件.

    利用模糊方法求解多目標(biāo)規(guī)劃問題時(shí),通過在相同約束條件下確定每個(gè)目標(biāo)的隸屬函數(shù)μ(fi(x)),i=1,2,…,m;然后定義λ為最大滿意度[19],使之滿足

    (10)

    即等價(jià)于以下的單目標(biāo)規(guī)劃問題:

    (11)

    (12)

    首先要確定μ(fi(x))(i=1,2,…,m),求解單目標(biāo)非線性規(guī)劃問題.

    (13)

    設(shè)單目標(biāo)規(guī)劃問題的最優(yōu)解為fi,min,假設(shè)fi,min>0,并且設(shè)彈性滿意區(qū)間為(-∞,fi,min+βifi,min),則fi(x)的隸屬函數(shù)可取為

    (14)

    式中:βi為第i個(gè)目標(biāo)的彈性程度.

    引入變量λ,將目標(biāo)函數(shù)通過隸屬函數(shù)轉(zhuǎn)化成約束條件,與原有函數(shù)的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)成一個(gè)單目標(biāo)函數(shù):

    (15)

    根據(jù)上述原理,將所構(gòu)建的多目標(biāo)模型轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)模型.

    目標(biāo)函數(shù)為

    (16)

    約束條件為

    -f1(x)+λ1β1f1,min≥-f1,min+β1f1,min,

    (17)

    f2(x)+λ2β2f2,min≤f2,min+β2f2,min,

    (18)

    0≤λt≤1,t=1,2,…,T,

    (19)

    Xt≤Qt+qt-1,

    (20)

    Xt≥0,

    (21)

    qt-1=Qt-1+qt-2-Xt-1,

    (22)

    (23)

    式中:f1,min,f2,min為目標(biāo)函數(shù)一、二的最小值.

    通過Lingo軟件求解該單目標(biāo)函數(shù),通過修改各個(gè)目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重,得到不同條件下的最優(yōu)灌溉供水方案.

    由于人為修改灌水量與經(jīng)濟(jì)權(quán)重的大小缺乏科學(xué)性和客觀性,因此建立灌區(qū)綜合能力評(píng)價(jià)體系.從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境出發(fā),既要考慮灌區(qū)系統(tǒng)自身的層次結(jié)構(gòu),又要考慮評(píng)價(jià)目標(biāo)本身屬性的特征以及各個(gè)特征之間的聯(lián)系[20],確定評(píng)價(jià)指標(biāo).

    文中選取熵權(quán)法.該方法把指標(biāo)特征值進(jìn)行計(jì)算,以確定指標(biāo)的權(quán)重,避免了權(quán)重選取的主觀性的影響,消除了人為干擾因素,使評(píng)價(jià)結(jié)果更加真實(shí).步驟如下.

    (24)

    式中:xij為第i個(gè)方案下第j項(xiàng)指標(biāo).有n個(gè)待評(píng)價(jià)方案,m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使其指標(biāo)能夠計(jì)算與比較.

    對(duì)于正向指標(biāo),其公式為

    (25)

    對(duì)于逆向指標(biāo),其公式為

    (26)

    標(biāo)準(zhǔn)化后的規(guī)范矩陣為

    (27)

    計(jì)算指標(biāo)信息熵ej:

    (28)

    k=1/lnn,k>0,

    (29)

    (30)

    計(jì)算指標(biāo)權(quán)重:

    (31)

    計(jì)算方案的綜合得分:

    (32)

    根據(jù)對(duì)比方案綜合得分,確定灌水量目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的權(quán)重,得到最優(yōu)配水方案.

    2 實(shí)例研究

    2.1 研究區(qū)概況

    綽爾屯灌區(qū)位于黑龍江省杜爾伯特蒙古族自治縣,嫩江干流左側(cè).年平均降水量為420 mm,年平均蒸發(fā)量為1 739.8 mm,屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候.土壤以草甸土和草甸黑鈣土為主,有機(jī)質(zhì)含量高,適宜發(fā)展水稻生產(chǎn),灌區(qū)內(nèi)主要作物為水稻,在水稻種植期間灌區(qū)可供灌溉用水總量為6 256.00萬m3,其中水稻泡田期、返青期和黃熟期的騰發(fā)量都較小,且期間水資源充足,配水量為1 904.95萬m3.因此,主要考慮水稻分蘗期、拔節(jié)期、抽穗期、乳熟期的水資源優(yōu)化配置.

    該灌區(qū)提引嫩江水灌溉,設(shè)計(jì)灌溉水田面積為4 533 hm2,灌溉水資源總量豐富,但在時(shí)間上,可供灌溉水資源分布不均.由于工程管理不到位且缺乏合理的灌溉制度,采用大水漫灌的灌溉制度,受建設(shè)時(shí)期資金及技術(shù)條件限制,建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)較低,渠系水利用率低,灌溉用水量大,種植成本高,時(shí)常發(fā)生農(nóng)戶用水糾紛,水資源浪費(fèi)嚴(yán)重,灌溉面積難以擴(kuò)大.為了適應(yīng)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)及節(jié)水的要求,根據(jù)灌溉用水量需求和經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求,優(yōu)化灌區(qū)水資源配置.綽爾屯灌區(qū)地理位置示意如圖1所示,圖中h為高程.

    圖1 綽爾屯灌區(qū)地理位置示意

    2.2 數(shù)據(jù)來源

    根據(jù)《黑龍江省杜爾伯特綽爾屯灌區(qū)節(jié)水配套改造項(xiàng)目》[21]及灌區(qū)內(nèi)多年降水量和徑流統(tǒng)計(jì)資料[22],灌溉設(shè)計(jì)保證率為75%,選取1984年為典型年,得到灌區(qū)可供灌溉用水總量為6 256.00萬m3、水稻生育期可供灌溉用水量Qsu、單位水量用水成本C及水稻市場(chǎng)單價(jià)PU;通過黑龍江省地方標(biāo)準(zhǔn)《用水定額》[23],得到水稻單位面積最大灌溉用水量和最小灌溉用水量.單位面積最大和最小灌溉用水量分別與水稻種植面積相乘,得到水稻灌溉需水量的上、下限值Qnu和Qnl.基礎(chǔ)數(shù)據(jù)見表1.

    表1 水稻不同生育期可供灌溉用水量與標(biāo)準(zhǔn)定額

    2.3 結(jié)果分析

    將可供灌溉用水量、水稻用水量標(biāo)準(zhǔn)定額及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等輸入模糊幾何加權(quán)灌區(qū)水資源優(yōu)化模型.由于βi表示第i個(gè)目標(biāo)的彈性程度,隨機(jī)對(duì)β1和β2取值,并根據(jù)最大滿意度λi隨權(quán)重變化情況,對(duì)β1和β2組合取值進(jìn)行修改,利用Lingo軟件對(duì)上述優(yōu)化模型進(jìn)行求解,得到不同β1和β2組合下不同權(quán)重在不同生育期的最優(yōu)配水量D.以β1=β2=0.2為例,結(jié)果見表2,表中WI,WE分別為灌水量權(quán)重、經(jīng)濟(jì)權(quán)重.

    表2 β1=0.2和β2=0.2組合下不同權(quán)重在不同生育期的最優(yōu)配水量

    由表2可得,灌水量權(quán)重0和經(jīng)濟(jì)權(quán)重1.0到灌水量權(quán)重0.9和經(jīng)濟(jì)權(quán)重0.1,隨著灌水量權(quán)重增加、經(jīng)濟(jì)權(quán)重減小,最優(yōu)配水量的取值向目標(biāo)函數(shù)二f2(X)的最優(yōu)解靠近,說明灌水量權(quán)重和經(jīng)濟(jì)權(quán)重的大小確實(shí)代表了對(duì)不同目標(biāo)的不同重要程度.但是灌水量權(quán)重0.9和經(jīng)濟(jì)權(quán)重0.1到灌水量權(quán)重1.0和經(jīng)濟(jì)權(quán)重0,最優(yōu)配水量的取值即為目標(biāo)函數(shù)二f2(X)的最優(yōu)解,最優(yōu)配水量并不隨權(quán)重變化而變化,說明β1和β2組合選取得并不合適.通過將β1和β2進(jìn)行組合,以分析不同權(quán)重下最優(yōu)配水量的變化、得出最優(yōu)配水量隨權(quán)重變化的情況,如圖2所示.

    圖2 不同β1和β2組合下最優(yōu)灌水量隨權(quán)重變化

    從圖2中可以看出隨著β1和β2變大,最優(yōu)配水量的變化區(qū)間也逐漸增大.當(dāng)最優(yōu)配水量隨各目標(biāo)權(quán)重變化呈線性變化時(shí),即為圖中的標(biāo)準(zhǔn)配水量,此時(shí)的β1和β2即能滿足通過改變各個(gè)目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重,得到不同條件下的最優(yōu)灌溉供水方案.

    根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)β1=0.17和β2=0.21時(shí),最優(yōu)配水量的變化最接近標(biāo)準(zhǔn)配水量,并且通過普通的模糊多目標(biāo)規(guī)劃模型求解該多目標(biāo)函數(shù)所得最優(yōu)解,與模糊幾何加權(quán)灌區(qū)水資源優(yōu)化模型所得最優(yōu)解相比,如圖3所示,圖中E為經(jīng)濟(jì)效益.

    圖3 β1=0.17和β2=0.21組合下模糊幾何加權(quán)法與模糊多目標(biāo)法的最優(yōu)配水量對(duì)比

    在滿足約束條件下,2種方法都能夠得到灌區(qū)水資源多目標(biāo)規(guī)劃問題的非劣解,但模糊幾何加權(quán)灌區(qū)水資源優(yōu)化模型所得的最優(yōu)配水量隨權(quán)重改變而變化.當(dāng)灌水量權(quán)重為0、經(jīng)濟(jì)效益權(quán)重為1.0時(shí),能夠創(chuàng)造8 490萬元的經(jīng)濟(jì)效益;當(dāng)灌水量權(quán)重為1.0、經(jīng)濟(jì)效益權(quán)重為0,水稻分蘗期、拔節(jié)期、抽穗期、乳熟期的用水總量為2 450萬m3.通過對(duì)權(quán)重的修正,能夠得出該條件下的最優(yōu)配水方案,充分考慮了各個(gè)目標(biāo)的不同重要程度.而且通過分蘗期、拔節(jié)期、抽穗期、乳熟期的最優(yōu)配水量對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)模糊幾何加權(quán)法在灌水量權(quán)重為0、經(jīng)濟(jì)效益權(quán)重為1.0,到灌水量權(quán)重為0.1、經(jīng)濟(jì)效益權(quán)重為0.9時(shí),先保證了拔節(jié)期和乳熟期的灌水量,減少了分蘗期和抽穗期的灌水量;在灌水量權(quán)重為0.1、經(jīng)濟(jì)效益權(quán)重為0.9,到灌水量權(quán)重為0.2、經(jīng)濟(jì)效益權(quán)重為0.8時(shí),保證抽穗期的灌水量,減少了拔節(jié)期、抽穗期和乳熟期的灌水量.通過這種模式循環(huán)往復(fù),以保證灌水量和經(jīng)濟(jì)效益隨權(quán)重變化而變化,相較于普通的模糊多目標(biāo)規(guī)劃模型只減少抽穗期和乳熟期的灌水量這種單一的模式,更符合實(shí)際情況;模糊幾何加權(quán)模型可以根據(jù)整體規(guī)劃,結(jié)合投資成本和種植條件等因素,有傾向性地制訂農(nóng)業(yè)種植計(jì)劃.

    從灌區(qū)經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、環(huán)境效益出發(fā),選取水稻產(chǎn)值Vr(水稻產(chǎn)量×價(jià)格)、可增加灌溉面積A(余水總量/每公頃配水量)、配水量變化率τ[(配水量-標(biāo)準(zhǔn)定額)/標(biāo)準(zhǔn)定額]、人均水稻產(chǎn)量Ypa(水稻產(chǎn)量/人口)、化肥用量F(單位面積化肥用量×種植面積)為評(píng)價(jià)指標(biāo),通過公式(24)—(32)確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重.表3為評(píng)價(jià)體系數(shù)據(jù).

    表3 綽爾屯灌區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綜合能力評(píng)價(jià)體系

    綽爾屯灌區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綜合能力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果:化肥用量、人均水稻產(chǎn)量、水稻產(chǎn)值、可增加灌溉面積、配水量變化率的權(quán)重分別為0.217 2,0.201 1,0.201 1,0.227 7,0.152 9.

    根據(jù)熵權(quán)法對(duì)指標(biāo)賦權(quán),得出不同方案的優(yōu)化結(jié)果Sj,見表4.

    表4 綽爾屯灌區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綜合能力評(píng)價(jià)結(jié)果

    從表4評(píng)價(jià)結(jié)果中可以看出,灌區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綜合能力評(píng)價(jià)處于0.444 9~0.562 2,其中灌水量權(quán)重為0.3和經(jīng)濟(jì)權(quán)重為0.7時(shí),在所有方案中評(píng)價(jià)結(jié)果最優(yōu),而灌水量權(quán)重為1.0和經(jīng)濟(jì)權(quán)重為0時(shí),評(píng)價(jià)結(jié)果最低.

    因此,當(dāng)灌水量權(quán)重為0.3和經(jīng)濟(jì)權(quán)重為0.7時(shí),由圖3可知,模糊幾何加權(quán)法模型的優(yōu)化結(jié)果為分蘗期、拔節(jié)期、抽穗期、乳熟期灌水量分別為1 154.56萬、779.12萬、539.45萬、336.57萬m3,經(jīng)濟(jì)效益為8 245萬元.由于在水稻種植期間灌區(qū)可供灌溉用水總量為6 256.00萬m3,其他時(shí)期配水量為1 904.95萬m3,因此能夠節(jié)約水資源1 541.35萬m3.從余水量觀察,若把節(jié)省下來的水資源用于農(nóng)業(yè)灌溉,可增加灌溉面積1 480 hm2,將產(chǎn)生更多的經(jīng)濟(jì)效益;如果將節(jié)省下來的水資源用于生態(tài)修復(fù)和森林種植,也可促進(jìn)研究區(qū)域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展.在實(shí)際生產(chǎn)過程中,決策者可以根據(jù)實(shí)際情況例如種植成本、整體規(guī)劃、經(jīng)濟(jì)凈效益等因素,通過基于模糊幾何加權(quán)法的灌區(qū)水資源優(yōu)化配置模型并結(jié)合灌區(qū)綜合能力評(píng)價(jià)體系,制定最優(yōu)的灌溉供水方案.

    3 結(jié) 論

    1) 針對(duì)灌區(qū)水資源優(yōu)化配置中存在的權(quán)重不確定性問題,將模糊幾何加權(quán)法和灌區(qū)綜合能力評(píng)價(jià)體系結(jié)合,構(gòu)建了模糊幾何加權(quán)灌區(qū)水資源優(yōu)化模型.以黑龍江省綽爾屯灌區(qū)農(nóng)業(yè)水資源配置為例進(jìn)行了研究.經(jīng)過模型優(yōu)化后,能夠節(jié)約水資源1 541.35萬m3,而且不是單一地減少某一生育期配水量.根據(jù)權(quán)重的變化,各個(gè)生育期配水量變化平穩(wěn),證明了模糊幾何加權(quán)法在灌區(qū)水資源優(yōu)化配置方面的可行性和優(yōu)越性.

    2) 對(duì)比模糊幾何加權(quán)法和普通多目標(biāo)優(yōu)化模型的優(yōu)化結(jié)果,表明模糊幾何加權(quán)法可以在權(quán)重不確定的情況下提供多種優(yōu)化方案,對(duì)灌區(qū)的用水總量和經(jīng)濟(jì)效益兩者之間進(jìn)行了充分的權(quán)衡,為決策者在優(yōu)化灌區(qū)水稻灌溉制度時(shí)提供了理論依據(jù)和決策支持.

    3) 從灌區(qū)經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、環(huán)境效益出發(fā),建立農(nóng)業(yè)水資源綜合能力評(píng)價(jià)體系,通過熵權(quán)法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán),避免權(quán)重確定的主觀性,客觀、全面地對(duì)模糊幾何加權(quán)法的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行評(píng)估.評(píng)價(jià)結(jié)果表明,灌水量權(quán)重為0.3和經(jīng)濟(jì)權(quán)重為0.7最優(yōu),水稻產(chǎn)值為8 245萬元,分蘗期、拔節(jié)期、抽穗期、乳熟期灌水量分別為1 154.56萬、779.12萬、539.45萬、336.57萬m3,可增加灌溉面積為1 480 hm2.

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