疏勒河灌区水资源分配与种植结构调整研究

虎海燕

(甘肃省疏勒河流域水资源管理局，甘肃 玉门 735211)

1 概况

1.1 水资源现状

甘肃省疏勒河流域水资源管理局(以下简称省疏管局)辖昌马、双塔、花海三个灌区管理处和一个水库电站管理处，疏勒河流域干流全长670km，流域面积17万km2[1]。流域内土地资源丰富，现有灌溉面积134.42万亩，多年平均来水量10.31亿m3，地表水不重复部分0.73亿m3，流域内水资源总量为11.55亿m3。工农业生产总供水量10.27亿m3，其中：河道引水8.35亿m3，占81%，提取地下水1.92亿m3，占19%。2012年流域总耗水量14.37亿m3，其中农田灌溉耗水量12.07亿m3，林牧渔畜耗水量1.24亿m3，工业耗水量0.33亿m3，城镇生活耗水量0.09亿m3，农村生活耗水量0.06亿m3，生态环境耗水量0.58亿m3[2]。根据流域供需水实际情况，说明疏勒河流域农田灌溉用水明显偏高，流域工业及生活用水比例明显偏低，水资源严重缺乏。

1.2 种植结构情况

疏勒河流域2006—2016年调查数据显示，主要种植作物为经济作物，其次为粮食作物，最后为林草地。其中：粮食作物主要种植在昌马灌区，占总量的82.49%；经济作物主要种植在昌马灌区和双塔灌区，占总量的47.87%和43.44%；林草地在昌马灌区、双塔灌区、花海灌区种植占比均值分别为61.82%、30.22%和8.30%。在粮食作物中，三大灌区均以小麦和玉米为主要作物；在经济作物中，双塔灌区以瓜菜和棉花为主导作物，两者之和超过90%，其中棉花的占比均超过70%，昌马和花海灌区经济作物以大麦、瓜菜、孜然、棉花和其它为主，其它类中主要包含食葵、洋葱、茴香、枸杞、花卉、药材等品种。

按照水资源总量分配情况和作物种植结构，疏勒河流域农业用水占总用水量的约90%左右，灌区内种植作物多以高耗水作物为主，并且水分利用效率、综合效益均比较低，严重制约了灌区农业生产发展和水分效益提升。因此，为了改变畸形的用水结构和流域生态恶化局面，亟需开展基于水资源分配的作物种植结构模型优化研究，调整流域内现状种植结构，实现经济、社会、生态环境的协调可持续发展，将一定的水资源合理地分配到各种作物之间，使灌区获得最大效益是灌溉管理者目前研究的主要课题之一。

2 构建种植结构模型

2.1 建立目标函数

本次研究所建立的种植结构模型，基于水资源优化配置，以保证灌区粮食产量、生态平衡及经济效益最大化为目标，综合考虑了经济效益、社会效益和生态效益[3- 6]，目标函数为：

(1)

约束条件：

式中，N—选入目标函数中的种植作物种类；Aj—第j种粮食作物和经济作物的种植面积，亩；pj—第j种粮食作物和经济作物产品的单价，元/kg；yj—第j种粮食作物和经济作物灌溉条件下产量，kg/亩；Yjsp—根据社会人口、经济条件和人民生活水平而设定的灌区粮食产量阈值，kg。A3—林草地的种植面积，亩；A3sp—保障生态系统平衡而设定的林草地种植面积阈值，亩。

2.2 确定模型参数

2.2.1 决策变量

根据种植结构优化模型目标函数，模型的决策变量为粮食作物、经济作物和林草地的种植面积，模型函数中还包括粮食作物产量阈值、林草地种植面积阈值、疏勒河流域种植总面积阈值等参数[7- 8]，见表1。

表1 疏勒河流域种植结构优化决策变量(一)

当优化模型以粮食作物和经济作物的子类种植面积作为优化目的时，决策变量由选定的作物种类决定，疏勒河流域现状粮食作物主要以小麦和玉米为主，被调查的经济作物包括油料、啤酒大麦、籽瓜、啤酒花、甜菜、瓜菜、果园、棉花、孜然和其他，根据前面对疏勒河主要作物的综合筛选，经济作物主要以棉花、蜜瓜、洋葱等为主。见表2。

2.2.2 阈值等参数确定

根据疏勒河流域2006—2016年粮食作物产量、草地种植面积和总种植面积调查数据资料，分别对并进行甄别筛选，修正数据之后绘制绘制了疏勒河流域2006—2016各参数数据图，如图1—3所示。

表2 疏勒河流域种植结构优化决策变量(二)

图1 疏勒河粮食作物产量/万kg

图2 疏勒河林草地种植面积/万亩

图3 疏勒河种植面积/万亩

根据图1—3中数据趋势可知近年来粮食作物产量、林草地面积和种植总面积呈现出一定的趋势，并有一定相关性。为保障灌区粮食产量和生态平衡，实现灌区粮食安全和社会稳定，在种植结构调整中应设定相应阈值，从图中数据资料信息可知，可将粮食作物阈值设定为最小值Yjsp=8000万kg和多年均值9737万kg，林草地种植面积阈值A3sp阈值设定为多年均值，即A3sp=13.00万亩，疏勒河流域种植面积图中数据趋势可知近年来总体平稳，即A=130万亩。

3 模型优化设计与分析

3.1 优化模型

在确定了优化模型的目标函数、约束条件和相关参数之后，可知决定优化模型最终结果的是亩均产量和市场价格，本次优化通过对作物产量和市场价格的历史数据进行分析，并结合上节约束条件和相关参数进行模型优化设计，如图4—7所示。

图4 疏勒河粮食作物亩均产量/kg

图5 疏勒河粮食作物平均价格/(元/kg)

图6 疏勒河经济作物亩均产量/kg

图7 疏勒河经济作物平均价格/(元/kg)

根据上述图标分析，以亩均产量和平均价格作为变化因子，设定模型优化方案。根据粮食、经济作物产量曲线可知，产量变幅整体呈现较小且增长趋势，因此选定2012年为现状年，在现状年的基础上认为产量仍然呈增长趋势，近期2015年产量增加以5%计算，远期2020年产量增加以10%计算。根据粮食、经济作物平均价格的曲线趋势和现状分析可知，平均价格的波动较大，且整体呈现出周期趋势，因此以2009—2013年五年内的最大和最小值代表现状可能会出现的市场价格极值，未来的平均价格范围为现状极值的110%，并对粮食作物和经济作物的价格极值进行组合，共生成四种未来可能的市场平均价格，见表3—4。

表3 产量预测方案

表4 平均价格预测方案

3.2 模型优化分析

根据产量和平均价格的未来预测变化，并以Yjsp=8000万kg和9737万kg，A3sp=13.00万亩，A=130万亩，共可设计16组优化方案，对优化模型和拟定预测方案利用规划求解算法进行求解，得到种植面积和总产值，并对方案优化结果进行分析总结，给出产量和价格变化情况下的疏勒河流域种植结构优化方案。

根据粮食产量阈值选择的不同可以分为两个情景：

情景一：Yjsp=8000万kg，A3sp=13.00万亩，A=130万亩；

情景二：Yjsp=9737万kg，A3sp=13.00万亩，A=130万亩。

在上述两情景下，得出的各方案优化后产值结果见表5—6。

表5 情景一下各优化模型方案产值单位：亿元

表6 情景二下各优化模型方案产值单位：亿元

根据上节产量及价格预测方案可以得到亩均产值预测方案，见表7，由表中数据可知，在不同方案设计下粮食作物的亩均产值均小于经济作物的亩均产值，因此在以总产值最大为目标的优化方案设计和计算过程中，计算结果由亩均产值作为约束条件来决定。

表7 亩均产值预测方案 单位：元/亩

根据对优化计算结果的分析总结可知，优化结果根据粮食亩均产量和粮食产量阈值组合可以分为4类(此时A3sp=13.00万亩，A=130万亩)，见表8。

表8 亩均产量与产量阈值组合方案

根据对上述4种方案的总结，最终得到的种植结构优化结果，见表9。

表9 2015年种植结构优化结果表单位：万亩

从表9的计算结果可知，粮食作物的种植面积约占13%～16%，经济作物的种植面积占总面积的74%～77%，林草地的种植面积在约束条件的边界达到，占总种植面积的10%。粮食作物、经济作物和林草地的种植面积由粮食作物的亩均产量和粮食产量的阈值确定。由于经济作物的亩均产值高于粮食作物的亩均产值，因此经济作物仍然是疏勒河流域的主导作物，通过培育新品种，改善种植方式等提高粮食作物和经济作物的亩均产量，对于保障疏勒河粮食安全、提高流域农业总产值及保障生态安全具有重要意义。

4 结论与讨论

本文基于水资源合理分配，开展了农业种植结构优化方案研究，以粮食亩均产量和粮食、经济作物单价作为变量进行模型优化计算，结果显示产值总量由市场价格和亩均产量共同决定，但市场价格作用更为明显，并且优化结果与粮食作物亩均产量、粮食作物产量和林草地种植面积阈值有关，且最优解均为满足约束条件边界处，且计算分析，粮食作物种植面积应占13%～16%，经济作物的种植面积占总面积的74%～77%，林草地的种植面积占总种植面积的10%，这个种植比例既能保证水资源合理分配，又能实现产量总值最大化。目前，灌区作物种植面积和种类在很大程度上受主客观因素的影响，在一定程度上还不能按照优化模型来生产，所有还需要进一步调查，形成更加易于推广的模型研究。