基于水量水质耦合模拟优化的渠井结合灌区多目标水资源优化配置模型与方法

为探究灌区考虑水质水量耦合模拟优化的水资源优化配置模型与方法,基于FloPy和Pymoo构建了水量水质耦合的多目标模拟优化模型。采用地下水数值模拟模型MODFLOW和溶质输移模型MT3D模拟了灌溉引起的地下水位变化和污染物的扩散过程,考虑灌溉收益、作物水分生产率、地下水位变幅和污染扩散4个目标,分别采用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ对该问题进行求解,并对比分析了两种方法的实际应用效果。采用多准则分析评价方法TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution),推荐了灌溉方案。推荐灌溉方案在平水年和枯水年分别可以最大减少地下水位变幅56%和43%,最大减少污染扩散面积54%和40%。

基于FloPy和NSGA-Ⅲ的地下水模拟优化模型

地下水模拟优化模型是实现地下水资源可持续利用的重要工具,当前采用紧密耦合的方式构建地下水.模拟优化模型的研究较少。为此,采用Python语言开发的Modflow工具FloPy构建了一个地下水多目标管理的数值模拟模型,即基于Python语言的多目标优化框架Pymoo建立一个紧密耦合的多目标地下水模拟优化模型,并采用多目标遗传算法NSGA-Ⅲ进行求解。结果表明,使用FloPy可通过编写代码的方式快速构建、运行和修改地下水数值模拟模型,且便于与优化算法耦合;Pymoo框架下的NSGA-Ⅲ算法可快速求解多目标地下水模拟优化模型。算例表明,采用基于Python语言的FloPy和Pymoo构建的多目标地下水模拟优化模型在数据处理、模型构建、结果分析及绘图方面有突出的优势。

基于模拟优化模型的渠井结合灌区多目标水资源优化配置

为协调渠井结合灌区灌溉经济效益、灌溉用水效率、作物缺水、地下水可持续利用和渠系配水公平度5个目标,确定各作物合理的灌溉用水量与适宜的渠井用水比例。采用基于Python开发的MODFLOW模块FloPy构建地下水数值模拟模型,在此基础上采用优化框架Pymoo中的NSGA-Ⅲ算法构建了紧密耦合的灌区多目标水资源优化配置模拟优化模型,获得了一个假想渠井结合灌区的多目标水资源优化配置方案。结果表明:与57个非劣解集的平均值相比,经济效益最优方案,经济效益高1.10%;地下水可持续利用方案中地下水平均累计降深低4.52%;作物缺水量最小方案中缺水量低14.25%;配水公平度最高方案中公平度高32.84%;用水效率最高的方案中用水效率高19.72%;采用博尔达计数规则优选出的最优方案中,经济效益高0.14%,地下水平均累计降深低4.49%,缺水量低0.15%,用水效率高16.90%,但用水公平度低52.2%。基于模拟优化模型通过调整渠井用水比例和灌溉水量来进行渠井结合灌区多目标水资源优化配置,并采用博尔达计数规则确定最优配置方案,可为灌区地表水地下水可持续安全高效利用,地下水取水总量和地下水水位双控提供强有力的技术支撑。

基于NSGA-Ⅲ和FloPy的灌区水资源多目标模拟优化模型

针对灌区地表水地下水联合利用优化配置问题,将Python版本的MODFLOW模型FolPy和多目标优化框架Pymoo中的多目标遗传算法NSGA-Ⅲ进行紧密耦合,综合考虑经济、环境的协调发展,构建一个灌区水资源多目标模拟优化模型,并设计了一个假想算例进行灌区水资源多目标优化配置,考虑经济、产量和地下水位下降三个目标进行求解,以验证模拟优化模型的有效性和可靠性。研究结果表明,基于FloPy和Pymoo可以构建紧密耦合的水资源模拟优化模型,能够同时处理三个目标函数之间的复杂关系,并获得倾向于不同目标的多个水资源配置方案,便于决策者根据当地实际情况进行决策,为灌区水资源的可持续高效安全利用提供了强有力的技术手段。