Page 23 - 2022年第53卷第10期

力约束等。
（ ３）特征水位约束。各预警期旱限水位数值应介于死水位与汛限水位之间，即 Ｚ ≤Ｚ ≤Ｚ ≤Ｚ 。
死 ｄｄ ｄｗ 汛限
（ ４）灌溉供水限制比例约束。灌溉期作物各个生长阶段的供水限制比例取值范围见 ３．２．２。
（ ５）其他约束。如闸渠过水能力约束，水量、水位非负约束等。
３．４ 模型求解 上述构建的系统评价及优化模型包括分期分级旱限水位 ５个、年际来水组合下不同生
育期作物限供比例 １２个共计 １７个优化变量，显然是一个高维、非线性的复杂大系统优化问题，本文
采用免疫遗传算法求解。该算法具有全局搜索能力强、收敛迅速的特点，对参数一定范围内的变化有
良好的适应性，限于篇幅详细步骤见文献［２８］。

４ 结果

４．１ 旱限水位及灌溉限制供水策略优化结果 基于文献［１１］的预警期分期、来供水分析和初始旱限
水位成果，基于水库灌区供水系统模拟程序，运用免疫遗传算法优化求解上述系统综合评价模型，获
得梅山水库旱限水位如图 ３所示。

图 ３ 梅山水库分期分级旱限水位及其它主要特征水位

由结果可见，本研究获得的旱限水位相较于偏保守的原旱限水位 ［１１］ 更加积极，各预警时段的限制
水位均有不同程度的降低，为后续抗旱减灾提供有力的水量支撑，其中旱警水位在 ３—４月和 ７—８月
３
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降低了 １．３０ｍ，１０月—次年 ２月降低了 １．４０ｍ，相应可用水量分别增加了 ０．５５亿ｍ 、０．６２亿ｍ ，这
极大增加了水库在灌溉用水关键期的可供水量，提高了灌区作物应对旱灾风险的能力。表 ３为旱警水
位和旱枯水位下不同来水情况条件时不同生长阶段对灌区中稻的优化限制供水比例。

表 ３ 优化的中稻生长期各阶段限制供水比例 （单位：％）
旱警水位 旱枯水位
来水情况
分蘖期 拔节抽穗期 灌浆期 分蘖期 拔节抽穗期 灌浆期
平－ 枯 ３２．０ ８．４ ２０．０ ４４．１ ２３．９ ４０．０
枯－ 丰（平） ４４．８ １０．６ ３０．０ ５６．６ ２５．１ ５０．０
枯－ 枯 ５１．８ １５．６ ４０．０ ６２．１ ３０．８ ５０．０
注：“平－ 枯” 表示当年为平水年、次年为枯水年；“枯－ 丰（平）” 表示当年为枯水年、次年为丰水年或平水年，即单旱年。

由表 ３结果可见，旱警水位下无论单旱还是两年连旱，灌区灌溉限制供水比例越来越严格，如分
蘖期由 ３２％升至 ４４．８％进而达到 ５１．８％，即供水量削减递次增大，反映了系统供水对年内年际的水量
均衡考虑。反之，对于某一来水情势下，作物分蘖期、拔节抽穗期的灌溉限制供水比例却越来越温
和，如枯－ 枯情势下由 ５１．８％降至 １５．６％，即供水量削减越来越小，体现了系统供水对作物生育关键期
的区别对待。旱枯水位下作物生长期各阶段的限制供水比例具有相同的优化结果。

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