灌溉用水量预测方法研究现状分析

马 强

水资源是人类不可或缺的资源，水资源紧缺已是一个全球性的问题。我国是一个水资源相对贫乏的国家，是世界上13个贫水国家之一。要实现水资源的可持续利用，除了开源以外，节约用水则是解决当前水资源紧缺的首要途径。农业是用水大户，而灌溉用水量占农业总用水量的比例始达到90%以上。因此，研究灌溉用水量具有十分重要的意义。

1 灌溉用水量预测

灌溉用水量受降水量、蒸发量、气温、相对湿度、灌溉管理理水平、灌区作物种类及种植面积、灌溉制度、水源的情况以及水费政策的调整等因素的影响，因而表现出一定的不确定性，其年际年内变化都比较大。灌溉用水量是灌区经营管理的一个主要经济指标，对灌溉用水量进行预测可以使有限的水资源发挥最大的效益，对于编制灌区用水计划、预算当年经济收入、指导水库蓄水、安排工程项目等灌区管理工作以及指导灌区农业生产具有重要的指导意义。特别是在干旱年份，灌溉用水量的预测可以为灌区内部灌溉用水量的合理分配提供科学依据。另外，由于灌溉用水量预测既不同于天气预报，也不同于径流预报。因此，研究科学有效的灌溉用水量预测方法是十分必要的。

灌溉用水量的预测按时间可分为长期预测、中期预测和短期预测，大体上可分别对应年、月以及旬以下。中长期灌溉用水量预测可为灌区制定中长期调度计划提供合理依据，也可为水资源的合理开发、分配，水污染控制，灌区整体规划和布局提供必要的信息。通过中长期灌溉用水量预测，可以了解远期用水量规模以及用水量发展趋势，以利于合理计划、开发和利用水资源，做到既能保障各个时期的灌溉用水量，又能最大限度地节约用水，对水污染进行有效的防御和控制，为灌区供水系统的优化改扩建提供必要的资料，使灌区的整体布局和未来发展规划更加合理。短期灌溉用水量预测则可指导灌区的实时调度，做到有效利用水资源，使之发挥更大的效益，其预测的可靠性直接影响到整个调度决策的可靠性及实用性。

2 灌溉用水量预测过程

第一，明确预测对象。第二，根据已经明确的预测目标和有关的影响因素，调查与该预测有关的历史资料。第三，对有关资料进行整理，去伪存真，去粗取精，排除有据可查的不实之处和将来不可能重复出现的小概率事件的影响后，把经过整理资料称作预测信息。第四，通过对预测信息数据的处理和主观经验的判断，分析出真实情况中的演变规律。这种演变规律是用数学模型与图所表示的预测目标的历史发展过程、趋势与程度的一种科学概括。第五，必须注意的是，不是所有分析出的演变规律都具有预测意义，采用不同的预测信息或同一预测信息的不同取材可能得到多种演变规律，因此第四步分析出的演变规律不能直接用于预测，必须进行选择。只有经过反复的数据处理和主观经验判断，从各种演变规律中选择出可以代表或说明未来的那种规律，即预测规律，才能用于预测。预测应用就是用预测规律判断未来。

3 灌溉用水量预测技术

第一，定性预测技术。凡属于研究预测目标未来发展性质的分析方法与手段都属定性分析的范畴。在缺乏定量数据时，定性分析可直接用于预测；数据充分时也可用于对定量预测的结果进行评价，定性与定量方法相结合可有效提高预测结果的可信度。定性分析多用经验调查法，如专家调查法、主观概率法及相互影响分析法等。

第二，定量预测技术。定量预测的目的不仅仅是确定因果关系，而是确定影响程度。凡是属于研究预测目标的未来发展程度的分析方法与手段，都归类为定量预测范畴。定量分析多采用单方程回归预测法。

第三，定时预测技术。定时预测是研究目标与时间之间的关系，包括时间序列的发展趋势、季节变化、周期变化和不规则变化，并同有经验的主观判断及假设相结合，寻求预测模型。凡是属于研究预测目标未来发展过程的分析方法与手段，都归类为定时预测范畴。定时分析多采用实际序列预测法，可进一步分为确定型时间序列预测法和随机型时间序列预测法。

第四，定比预测技术。凡是属于研究不同预测目标之间的未来发展比例的分析方法与手段，都归类为定比预测，其特点是不同预测目标之间互为因果。定比预测多采用多方程回归法以及投入产出法。

第五，评价预测技术。预测评价可分为阶段评价和总体评价。对预测目标从各方面进行计算、分析与判断以后，还必须对预测的可信程度进行评价。凡是属于对预测结果进行评价的分析方法与手段，都归类为评价预测范畴。预测评价通常多采用经验调查法。

4 灌溉用水量预测方法及其特点分析

4.1 彭曼法

根据彭曼公式通过对作物蒸发蒸腾量的计算，再加上降雨量和田间渗漏量等因素对灌区用水量进行预测。这是目前灌溉用水量预测中采用的主要方法。这一方法需要大量的气象资料，并充分掌握作物种植结构、灌溉面积以及当地水源等资料，此外还需要与气象预报结合。因此，在资料缺乏的地区，这一方法不太适用。

4.2 自回归滑动平均法

自回归滑动平均法是对自回归模型和移动平均模型的综合，它将预测对象随时间变化形成的序列先加工成一个白噪声序列进行处理，可对任何一个需水过程进行模拟，对时预测、日预测和年预测均有效，且预测速度快，能得到较高的预测精度。但该方法只能给出下一周期灌溉需水量的预测值，无法给出合理的误差估计，具有预测周期短、所用数据单一的缺点，更适用于优化控制的短期预测。此外，该方法存在着明显的滞后性。

4.3 回归分析法

回归预测技术是一种应用广泛的基本预测技术。根据因果分析的思想，寻找预测对象与影响因素之间的因果关系，建立回归模型进行预测，而且在系统发生较大变化时，也可以根据相应变化因素修正预测值，同时对预测值的误差也有一个大体的把握，因此适用于长期预测。而对于短期预测，由于需水量数据的影响因素复杂且影响因素未来值的准确预测困难，故不宜采用。

4.4 指标分析法

通过对用水系统历史数据的综合分析，制定出各种灌溉定额，然后根据灌溉定额和灌溉面积等的关系计算出远期用水量。该模型的评估结果较好，但实际应用比较复杂，受稻田、旱地、菜田实灌面积资料的限制。但与回归分析相比，其工作量要小得多。

4.5 灰色预测法

灰色系统理论自1982年问世以来，在理论和应用方面都取得了显著的成绩。尤其是灰色动态模型GM（1，1），由于可用于定量分析与预测，被看作是灰色系统中的核心模型，该方法比较适于不确定发展规律而原始数据又无明显趋势的情形，并且预测范围广，对长、短期预测均可，且所需数据量不大，在数据缺乏时十分有效。

随着预测精度的要求越来越高，非线性预测技术的应用研究越来越深入。在非线性领域，神经网络的应用现在越来越广泛，神经网络以其良好的非线性映射和良好的预测精度得到了众多学者的重视，今后在灌溉用水预测领域，神经网络必将发挥更重要的作用。