第1章 绪论
1.1 农业水资源配置与种植结构优化的研究背景与意义
当今世界存在着几大自然危机，如气候变化、能源和粮食安全及生态环境等问题，这些危机彼此关联，其也与水资源密不可分。水是生命之源、生产之要、生态之基，但是随着工农业的发展，人口和用水量剧增，有限的水资源已经满足不了人们日益增长的用水需求，水资源矛盾日益突出。近年来的水资源开发利用方式引发了许多生态环境问题，进一步加剧了水资源短缺，这些问题都严重制约着社会、经济、生态的可持续发展。因此，水资源的合理开发与利用及水资源优化配置，对实现社会经济的持续、健康发展具有重要的意义。
水资源的可持续利用直接影响着农业的可持续发展，反之，农业水资源的可持续利用也会对水资源的可持续发展产生影响，进一步影响到整个社会的可持续发展。我国是农业大国，2020年农业用水量约为3612.4亿m3，占全国总用水量的62.15%[1]。我国又是灌溉大国，约70%的粮食、80%的棉花和90%的蔬菜都产自仅占全国耕地面积1/2以下的灌溉土地上，所以农业灌溉用水对我国生产有着举足轻重的作用。我国农业用水效率低，2020年农田灌溉水有效利用系数为56.5%[1]，与世界先进水平（有效利用系数为70%～80%）相比仍存在一定差距。全国生活和工业用水占总用水量的比例逐渐增加，而农业用水占总用水量的比例则明显减小，农田灌溉用水量总体上呈缓慢下降趋势。我国有400多处2万hm2以上的大型灌区，有效灌溉面积仅占全国耕地总面积的1/8，全国约54%的耕地缺少灌溉条件。而且，现有灌区大多修建于20世纪50～70年代，很多灌区工程老化失修严重，灌不进、排不出的问题十分突出，加之工程配套不完善，灌溉面积萎缩，抗灾能力差，用水浪费严重，加剧了农业水资源短缺。要提高水资源的利用效率，一方面可以通过工程手段，对灌区的灌溉系统进行改扩建，但这需要大量的资金投入，另一方面可以通过管理手段，针对有限的农业水资源，对农作物整个生育周期进行水量和时间的合理分配，从管理层面上对农业水资源进行优化配置，提高利用效率。
种植结构优化是农业水资源优化配置中的一部分，影响着农业水资源优化配置中的其他部分，同时又受农业可供水量的约束，其内容是在满足水资源、土地资源等约束条件，并达到一定目标条件下的农业种植用地决策方案。农业水资源配置与种植结构优化是具有复杂结构的大系统，具有多尺度、多层次、多阶段、多变量、非线性等特点[2]。不同尺度下，农业水资源与种植结构配置的目标不同、配置内容存在差异，受资源、社会经济和生态环境影响的角度也不同，农业水土资源优化配置存在明显的尺度特征。一定流域或区域内不同尺度间及尺度内的农业水资源配置与种植结构优化相互联系且相互作用，需对各尺度农业水土资源进行统筹协调，促进农业可持续发展。
与此同时，农业水资源配置与种植结构优化系统涉及自然条件、社会经济状况以及人类活动等多方面因素，这就导致了研究过程中存在多因素的不确定性，如水文要素时空变化的随机性、农作物生长与社会经济参数的模糊性与区间性、模型本身的不确定性等。尤其是在气候变化和人类活动的影响下，不确定性在农业水土资源配置中更为突出。这些不确定性是农业水土资源系统的复杂性、系统组分和过程的随机性以及人类认识的不足造成的[3]。这些不确定性因素在数学处理上存在较大的困难。以往的优化模型会通过确定性或单一不确定性参数简化这些不确定性因素，这就导致优化配置结果不能够真实地反映客观的实际情况。由于水资源配置与种植结构优化系统自身存在诸多不确定性，风险也随之产生，不同的资源利用方式会形成不同的风险[4]。明确不同风险的发生概率及其发生后造成的损失和结果，衡量风险与效益之间的关系，做出决策方案，可以使决策者根据不同需要规避可能的风险，进一步安全高效地利用水资源，缓解供需矛盾。
因此，探讨基于不确定性分析的农业水资源配置与种植结构优化问题，构建适合区域不同尺度的农业水资源配置与种植结构优化不确定性系列模型并对其解法进行研究，探讨不同尺度之间水土资源配置的相互响应关系，对农业水资源配置与种植结构优化过程中产生的风险进行评估，将有助于加强农业水土资源的集约管理，这对促进农业可持续发展、实现人水和谐具有重要的理论研究价值和现实指导意义。
1.2 国内外相关研究进展与述评
1.2.1 农业灌溉水资源优化配置
农业灌溉水资源优化配置是指在整个作物生长周期，将可利用的、有限的水资源在时空上进行合理的分配，以获得最高的产量或收益。其不仅直接关系水资源和土地资源的高效利用，还可能影响农业产业结构发展与生态环境保护等。农业灌溉水资源优化配置需要以可持续发展战略为指导，通过对水资源时空变化规律的科学分析，对农业灌溉用水进行综合评价，确保粮食正常增产和土地质量，以提出最佳的配水方法。
以水量配置为主的灌溉水资源优化配置方法，国外从20世纪60年代开始就开展了大量相关研究，其归类划分为动态规划（dynamic programming，DP）法、线性规划（linear programming，LP）法和非线性规划（nonlinear programming，NLP）法[5-8]。70年代，线性规划法和随机控制原理方法得到进一步应用，并解决了如何把一定水量在作物全生育期内进行优化分配的问题。80年代，数学规划和模拟技术在灌溉水资源优化配置中被广泛应用，一些新的农业配水模型被建立。90年代，由于水污染和水危机的加剧，传统的以供水量和经济效益最大为水资源优化配置目标的模式已不能满足需要，研究人员开始注重水质约束、水资源环境效益以及水资源可持续利用研究，同时一些关于不确定性的思想理论被引入灌溉水资源优化配置模型中。21世纪是科技飞速发展的时期，新的优化技术和更多的不确定性理论方法在水资源领域中被应用，这大大推动了农业灌溉水资源合理配置的研究。
国内关于农业灌溉水资源优化配置的研究起步比较晚，但发展得比较快，主要从20世纪80年代之后开始兴起[9]。进入90年代，我国学者进一步应用二维DP、随机动态规划（stochastic dynamic programming，SDP）模型来制定作物最优灌溉制度。进入21世纪以来，从农业灌溉水资源优化配置研究方法上看，优化模型已由单一的数学规划模型发展为数学规划与模拟技术、向量优化理论等几种方法的组合模型，对问题的描述由单目标发展为多目标，同时一些不确定性优化理论也开始被用于其中。
1.2.2 种植结构优化
种植结构优化是农业灌溉用水管理中不可或缺的环节之一，是制订农业用水计划的基础，与农业水资源优化配置紧密相关、相互依存，可以促进水资源的优化配置，缓解水资源的供需矛盾[9]。
国外，早期的种植结构优化研究主要集中在不同的自然资源状况和社会发展水平对农作物制度的影响和比较上[10]。随着时间的推移，种植结构优化将重点放在通过调整种植结构来实现提高产量和资源利用效率、平衡经济效益与资源和环境保护的目标。我国优化种植结构研究比国外起步晚，主要经历了三个阶段：计划经济体制下以提高粮食总产为主要目标的种植模式研究；市场经济体制下以保障食物供给和提高种植业经济效益为目标的种植制度研究；农产品供给由长期短缺转向总量基本平衡和结构性、地区性相对过剩，农业发展由追求产量最大化转向追求效益最大化，农业的增长方式由传统投入为主向资本、技术密集型方向转化，农业的经营形式由单纯的原料型生产逐步转向生产、加工、销售一体化的产业化经营等。
农业种植结构优化的方法与水资源配置的优化方法类似，采用较多的为LP法和NLP法[11]。对于种植结构单目标优化问题常采用这些传统方法进行求解。随着农业可持续发展的概念不断深入，种植结构在优化过程中由单纯地追求产量或收益转变为注重社会、经济和生态环境的协同发展，种植结构多目标优化方法应运而成。其中，线性加权法、理想点法、最大最小值法、目标规划法较为常见[12，13]。计算机的发展使粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等方法逐渐发展起来，种植结构优化模型求解的效率也随之得到提高[14， 15]。
1.2.3 水资源配置风险
风险的基本含义是损失的不确定性，与可靠性相对。水资源风险的定义被概括为：特定时空环境条件下，水资源系统中客观存在的非期望事件及其发生的概率以及由此造成的经济与非经济损失程度[16，17]。相应地，水资源风险评估研究也可被概括为两大方面：①研究水资源系统本身运行的可靠性，以风险事件的成因及相关风险事件的发生概率为研究对象；②研究水资源系统潜在风险事件危害程度的大小及其概率分布，以对经济、社会（包括人类健康、社会秩序等）、生态环境等造成的损失程度为研究对象。
对于水资源配置过程中产生的风险，以人为认知系统过程产生的“主观不确定性”为主题，将已有的研究分为两个部分：供水短缺风险研究、水资源优化配置风险研究。供水短缺风险本质上指的是在特定的环境条件下，由于来水存在的模糊与随机不确定性，区域水资源系统发生供水短缺的概率以及相应的缺水影响程度[18]。从物理模型角度出发，供水短缺风险往往可以从成因分析、统计学方法和模糊理论的角度进行探究和求解。水资源优化配置风险指受水资源系统供需水及人类活动等多种不确定性影响，水资源优化配置达不到配置期望效果及优化结果造成损失的可能性大小[19]。针对上述定义，将水资源配置风险研究分为两个部分：对于优化模型目标满足的风险研究和对于优化模型结果可能产生的风险研究。
1.2.4 不确定性分析理论
对于农业水土资源优化建模，不确定性分析理论可通过不确定性规划方法来体现，主要包含三种基本类别：随机数学规划、模糊数学规划和区间数学规划。随机数学规划可用于处理具有随机不确定性的问题，随机变量的分布形式表现为概率密度函数。随机数学规划的优点在于能够充分合理地反映系统的随机不确定性，缺点在于某些系统参数的分布形式获取存在困难，需要大量的统计数据[20]。模糊数学规划可用于处理具有模糊不确定性的问题，模糊变量的表现形式为具有一定隶属度的模糊数。其优点在于隶属函数具有主观性，更容易获取，但是缺点也在于隶属函数受主观意识影响比较严重，与客观实际可能存在较大差距，而且引入一些中间变量，增加了计算过程的负荷[21]。区间数学规划可用于处理具有区间形式参数的问题，其优化结果也为区间形式。其优点在于区间参数更易获取，缺点在于约束要求较高，尤其是当模型右端项的不确定性参数具有高度的不确定性时，其求解结果可能会因区间范围过大而失去意义，甚至可能无法求得完整的可行解[21， 22]。
不确定性方法是水资源系统风险的分析方法之一。通常可以依据信息的特点构造变量以表征风险，以风险率为例说明：①当样本数相对充足时，可以假定人为对风险率的主观不确定性服从某一概率分布形式（正态分布、指数分布、泊松分布、伽马分布、皮尔逊-Ⅲ型分布等），进而运用统计概率方法对风险率加以量化；②当样本数只有一定数量不支持随机风险率的生成时，将模糊集理论方法作为研究手段，转而采用模糊概率表达风险率的可能性概念。随机方法的最大特点就是能够体现风险事件的概率性，将其量化为一定的概率分布或概率函数，可由经验估计或理论模拟得出。影响风险主体的不确定性变量可以是一些常见的典型概率分布，但一般直接将概率密度函数进行积分（解析法）非常困难，难以确切估计和确定其分布形式与参数，更不容易集中考虑各变量之间的相关影响，蒙特卡罗（Monte Carlo，MC）随机模拟方法则是解决此类问题的一种常用方法。由于计算机科学的快速发展，理论假定可借助计算机进行数字生成计算，通过生成随机数来模拟实际可能发生的情况，揭示系统的运行规律[23，24]。水资源系统风险的大小是相对的，本身存在形态或类属上的亦此亦彼性，没有明显的界限（很难用确定性的数值表示），是典型的模糊集概念[18]，尤其是变量所服从的概率分布形式未知且实测的样本容量也比较小时，可以用模糊集理论来描述评价指标连续变化这一问题。根据模糊数学直接将水资源系统各评价指
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