基于农业土地利用多目标协同优化的流域管理决策研究

张水锋，仓一倩，李 盟，顾哲衍

（1.南京警察学院信息技术学院，南京 210023；2.江苏省水文水资源勘测局，南京 210011；3.江苏省水利勘测设计研究院有限公司，江苏 扬州 225002）

自古以来，人类择水而居，流域是人类文明的起源，为人类的生计和发展提供重要的资源。为了生存，人类不得不利用流域中的土地和水资源进行以农业为主的开发利用，尤其在人均耕地占比较低的地区，如何在合理开发流域资源的同时保障经济的可持续发展则更是一个难题。在开发利用过程中，农业快速发展虽然提高了农民收入，但也对流域的土壤、水质和生态完整性产生不利影响，这可能导致农业生产与环境保护的冲突，特别是饮用水保护。

1 流域多目标管理研究现状

1.1 国外流域多目标管理研究

流域综合管理有助于合理开发水资源，保护生态环境，实现可持续发展。目前，国外研究开始关注和尝试建立流域多目标决策系统，并应用到流域综合管理实践。PRATO 等[1]指出，流域尺度的土地利用规划和综合管理是一个多目标决策问题，因为除自然资源外，它还涉及流域内的人类活动，这些活动受到多种相互冲突的目标和约束的驱动，如农业收入增加、土壤和水资源保护、城市发展和饮用水供应。DE STEIGUER 等[2]提出一种基于层次分析法的流域多属性决策方法，通过比较多种竞争性的标准和备选方案来选择最佳流域计划，并为变量提供数值权重，有助于群体决策，使竞争因素之间的比较变得容易。此外，GBUREK[3]认为流域管理决策系统是一种多目标决策技术，根据制定的标准对多个离散的备选方案进行评估，从而生成满足多个目标的管理策略。ALAMDARI 等[4]则基于非劣解排序遗传算法、暴雨管理模型以及供应链管理的设计指导和水质要求，利用广义成本关系和约束条件，对流域水源地分流域进行成本优化，利用雨水控制措施减少径流并提供水质处理，帮助决策者确定满足水质目标的流域综合管理策略。

1.2 国内流域多目标管理研究

在国内，早在1984年，赵富德[5]摘译了美国农业部制定的多目标开发流域规划，主要阐述土地整治、防洪、农业用水管理等水土资源保护与开发的具体措施、费用和效益，论述各利益相关方的意见等规划内容。吴以鳌[6]于1990年强调中国江河流域的多目标开发问题，提出加强技术经济分析论证，正确处理各方面的利益。近30年来，国内流域管理的多目标决策研究以水资源调配优化为主。唐德善[7]提出利用大系统递阶动态规划方法，建立大流域水资源多目标优化分配模型的目标和约束函数，求解流域水资源优化分配问题。刘建林等[8]在确定南水北调东线工程主要水资源量的基础上，尝试建立调度模型的目标、约束函数和边界条件。粟晓玲等[9]以流域生态需水满足度最大化为生态目标，流域总的净效益最大化为经济目标，流域内各计算单元人均净效益变化率的均方差最小化为社会公平目标，建立水资源配置多目标评价函数，评价8 个模拟方案的优劣。张翔宇等[10]采用改进遗传算法来求解河段优化配水问题，有效提高黄河的水资源利用率，但用水单元权重指标的选取以及河段配水权重的计算有待进一步研究。叶真男等[11]以农业面源污染减排为目标，农业经济发展和农产品需求保障等为约束，建立多目标规划模型，采用水质分析模拟程序（WASP）对各方案下的面源污染排放进行水质预测，以优化农业产业结构。

2 我国流域农业面源污染现状

第三次全国农业普查汇总数据显示，我国耕地面积共有134 921 000 hm2。2019年末，我国人口总量达到14 亿，即我国用不到世界9%的耕地养活世界近20%的人口。与此同时，我国流域的面源污染问题也不容忽视。截至2019年12月，第二次全国污染源普查工作已基本完成。《第二次全国污染源普查公报》数据显示，种植业总氮流失量为71.95 万t，总磷流失量为7.62 万t，分别占全国排放总量的23.66%和24.16%。而农业源主要水污染物总氮和总磷的排放量各为141.49 万t 和21.20 万t，种植业流失量分别占排放总量的50.85%和30.94%。从历史数据看，我国化肥施用量从1952年的7.8 万t 增长到2018年的5 653 万t（最高为2015年的6 022.6 万t），根据2018年耕地面积测算，平均每公顷施肥量约为419 kg，已远超每公顷120 kg 的世界平均水平[12]。因此，尽管我国农业发展成就斐然，但种植高产品种过程中大量施用化肥农药导致的环境污染也招致一些批评，农业面源污染已成为我国重要的污染源之一。

3 我国流域农业面源污染多目标优化管理

3.1 基于农业土地利用的多目标协同优化

在各种有效的流域综合管理方法中，基于农业土地利用的综合规划起着重要作用。它不仅对诸如沉积物产量、高地土壤侵蚀和河流中氮磷养分负荷等环境过程产生巨大影响，还影响流域的社会经济发展。CHEN 等[13]提出利用灰色模糊多目标规划方法，结合水质模型和水质标准，在成本效益分析框架下建立灰色和模糊信息相结合的多目标函数，对具有多种不确定性和风险的河流系统进行负荷分配决策，与其他多目标优化方法不同的是，该方法在多种不确定条件下同时考虑农业土地利用的成本效益与污染物负荷之间的决策权衡关系。CAI 等[14]将输出系数模型、区间参数规划和模糊参数规划相结合，在双层多目标规划框架下，建立基于出口系数的非精确模糊双层多目标规划模型，实现最优农业土地利用模式和最佳管理实践（BMPs）的有效配置。郭仝[15]则以北京2022年冬季奥运会所在的妫水河流域土地类型结构为研究对象，建立目标和约束函数，采用基于差分变异的多目标遗传算法进行农业土地利用方案优化，形成一组满足多目标要求的非占优土地配置方案，并通过层次分析法实现优选。

3.2 农业流域水文模拟多目标优化管理

随着已开发且可免费获取的流域空间分布式水文模型的发展，大多数研究关注模拟不同时期农业土地利用结构的变化对流域中径流、泥沙输移和养分物质负荷的影响[16-17]。AnnAGNPS 模型中，流域所有的分室直接排入河网，泥沙、养分物质从各个分室出发，沉积在河道系统中或输移出流域，其负荷可在源头被识别。而SWAT 模型的水文响应单元仅仅是图像下的分支流域，其空间定位无法识别，无法计算输移径流、泥沙和养分物质。InVEST 模型则相对简单，数据需求低且主要用于模拟大尺度流域[17]。随着近年来全球人工智能研究的兴起，计算机性能、系统科学、大数据与数学优化技术也得以快速发展，这为流域综合管理中备选方案的高效优化开辟了新途径。在具有不同管理方案选择的区域，这些技术可提高决策过程的质量。目前，部分研究尝试将水文模型与优化算法相结合。GENG 等[18]将多目标排序遗传算法与SWAT 模型相结合，基于BMPs 数据库进行优化分析，找到最具成本效益的BMPs 组合，从而在流域范围内减少农业非点源对水资源的主要危害。

4 结论

流域活动的复杂性与流域生态系统的整体性决定参与流域涉水事务主体的多元性，各主体有不同的利益诉求，而利益的多元化则容易引发利益冲突。因此，在现代流域管理中，急需探索一种可同时考虑环境、经济与社会方面不同需求的创新型流域管理技术，该技术需要具备同时处理多个问题和目标的能力，并能够辅助管理者在复杂环境下进行科学高效的决策。虽然以往研究人员已经从多方面入手，采用不同方法研究流域多目标管理决策问题，但这些研究主要集中于流域管理过程中某一类确定的对象或问题，鲜见从流域“陆-水-经济”关系综合管理角度的研究，因此，未来可关注对流域整体运行过程的多模型耦合综合模拟的多目标管理研究，为我国农业流域管理中长期存在的水土资源保护与土地生产利用之间目标相互冲突且无法有效兼顾的问题提供多目标管理决策依据。