流域水土的资源优化配置方法、系统、电子设备及存储介质与流程

1.本发明属于水土资源优化配置技术领域，尤其涉及一种流域水土的资源优化配置方法、系统、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.当前社会经济快速发展，人们对生态环境的要求也越来越高，社会发展用水用地与生态用水用地矛盾日益加剧，影响社会的可持续发展。为保障人类社会经济的可持续发展和营造宜居的生活环境，需要水土资源进行合理优化配置以满足人类社会可持续发展的需求。
3.目前，国内外对水资源优化配置和土地资源优化配置进行了大量的研究，水资源优化配置大到流域小到农田，而土地资源优化配置多以农田为主，从流域角度对水土资源进行优化配置的研究相对较少。针对上述不足，构建流域尺度的多目标水土资源优化配置方法，补充和扩展流域生态文明建设的技术支持体系。


技术实现要素：

4.针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种流域水土的资源优化配置方法、系统、电子设备及存储介质，可以从流域角度对流域内的水土资源进行优化配置，为流域生态文明建设提供技术支持。
5.为了达到以上目的，本发明采用的技术方案为：
6.本方案提供一种流域水土的资源优化配置方法，包括以下步骤：
7.s1、确定流域水土资源优化配置的基本配置单元；
8.s2、根据所述流域水土资源优化配置的基本配置单元，确定流域水土资源优化配置的目标函数；
9.s3、确定流域水土资源优化配置的约束条件；
10.s4、根据所述目标函数和约束条件，利用多目标优化算法计算得到流域水土最优配置结果，完成流域水土的资源优化配置。
11.本发明的有益效果是：本发明涉及一种面向“量
‑
质
‑
效
‑
生”的水土资源优化配置方法，是利用土地利用预测模型和多目标优化配置模型，并结合优化算法进行求解，最终得到流域范围内各子流域不同土地利用类型的面积和用水量，并通过土地利用模型进行空间展布，得到水土资源优化配置的空间展布结果。本发明将土地资源纳入传统的水资源配置中，实现了土地资源相互影响下的水土资源优化配置，同时将土地资源的优化配置结果展布到整个流域，为流域生态文明建设及“山水林田湖草沙”生命共同体构建提供技术支撑。
12.进一步地，所述步骤s1包括以下步骤：
13.s101、以流域数字高程模型和流域出口点为基础进行水文分析，绘制研究区的子流域；
14.s102、将所述子流域与行政区进行相交处理，得到子流域套行政区基本单元；
15.s103、利用所述子流域套行政区基本单元统计该单元中不同土地类型的面积，得到流域水土资源优化配置的基本配置单元。
16.上述进一步方案的有益效果是：通过水文分析得到研究区的子流域，有利于从流域地形地貌角度进行配置研究；通过子流域与行政区的相交处理，有利于在配置过程中既考虑流域地形地貌又考虑行政区划；通过统计子流域套行政区内不同土地利用类型的面积，进一步将基本配置单元细化到土地利用类型尺度，最终得到基本配置单元(子流域
‑
行政区
‑
土地利用类型)，有利于从流域、行政区和土地利用类型三个角度进行配置，综合考虑三个方面，使得配置结果既考虑水资源又考虑土地资源，实现水土资源的联合配置。
17.再进一步地，所述步骤s2中流域水土资源优化配置的目标函数的表达式如下：
[0018][0019][0020][0021][0022][0023][0024][0025]
h
ij
(x)＝
‑
p
ij
×
lnp
ij
[0026][0027][0028]
[0029]
hh
ij
(y)＝
‑
pp
ij
×
lnpp
ij
[0030][0031]
其中，minf1(w,l)、minf2(w,l)、minf3(w,l)、minf4(l)和maxf5(w,l)分别表示流域总缺水量最小目标函数、污染物排放总量最小目标函数、万元产值用水量最小目标函数、净初级生产力最大目标函数和水土资源配置基尼系数最大函数，w
ijk
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型对第k种水源的需水量，l
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的面积，g
ik
表示第i个基本配置单元中第k种水源的可供水量，β表示点源面源污染判别系数，其取值为0或1，1代表点源污染，0代表面源污染，e
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的排放废水中的污染物浓度，p
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的污水排放系数，a
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的污染物负荷量，g
i
表示第i个基本配置单元的gdp产值，n表示配置单元总个数，p表示土地利用类型总数，m表示水源总个数，npp
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的净初级生产力，表示流域内第k种水源的水土资源匹配基尼系数，x
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型均衡度的累积比例，y
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型用水量均衡度的累积比例，x
ij
和y
ij
构成空间洛伦兹曲线，u表示配置单元累积数，j
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的累积结构均衡度，h
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的结构信息熵，h
ijmax
表示所有配置单元中所有土地利用类型的最大结构信息熵，ln表示求自然对数，h
ij
(x)表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的结构信息熵，p
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的总面积比例，jj
uj
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的累积用水量均衡度，jj
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的用水量均衡度，hh
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的水量信息熵，hh
ijmax
表示所有配置单元中所有土地利用类型的最大用水量信息熵，hh
ij
(y)表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的用水量信息熵，pp
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型用水量占全流域中第j种土地利用类型的总用水量比例。
[0032]
上述进一步方案的有益效果是：从水量、水质、用水效率、生态及水土资源空间匹配度五个方面建立多目标函数，有利于配置结果考虑因素更加全面符合实际发展需求，避免了因单一目标的最优而导致配置结果的考虑因素不全的问题。
[0033]
再进一步地，所述步骤s3中约束条件的表达式如下：
[0034][0035]
[0036][0037][0038][0039]
其中，n表示配置单元总数，m表示土地利用类型总数，g
ik
表示第i个基本配置单元第k种水源的可供水量，w
k
(p)表示来水频率为p时第k种水源的可用水资源总量，s
ik
表示第i个基本配置单元中第k种水源的实际供水量，w
ijk
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型对第k种水源的需水量，β表示点源面源污染判别系数，取值为0或1，1表示点源污染，0表示面源污染，e
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型排放废水中污染物浓度，p
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的污水排放系数，w
ijk
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型对第k种水源的需水量，a
ij
表示第i个基本配置单元第j种土地利用类型的污染物负荷量，l
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的面积，t
i
表示第i个基本配置单元中污染消纳总量，a
i
表示第i个基本配置单元的总面积，ldown
j
表示第i个基本配置单元上第j种土地利用类型红线的下边界，lup
j
表示第i个基本配置单元中为流域内第j种土地利用类型的上边界。
[0040]
上述进一步方案的有益效果是：通过可供水量、纳污能力及土地利用红线三个方面建立约束条件，有利于优化计算的快速求解和优化结果更加合理，符合实际发展需求，对流域规划发展具有实际的指导意义。
[0041]
再进一步地，所述步骤s4包括以下步骤：
[0042]
s401、将所述目标函数统一成最小最优；
[0043]
s402、对优化变量采用编码命名的方式进行统一命名；
[0044]
s403、根据所述约束条件，利用多目标优化算法计算得到各配置单元用水量及各类土地利用类型的面积；
[0045]
s404、将所述各配置单元用水量及各类土地利用类型的面积输入至flus模型，得到流域水土最优配置结果，完成流域水土的资源优化配置。
[0046]
上述进一步方案的有益效果是：通过将目标函数统一成最小最优，有利于优化求解计算；通过对优化变更采用编码命名的方式统一命名，有利于在优化求解的过程中，模型数据的输入、输出和统计；通过优化求解计算，有利于得到各配置单元中的用水量及各类土地利用类型的面积，为土地利用的空间展布提供数据支持；通过flus模型进行模拟计算，有利于得到流域优化配置结果的土地利用空间分布。
[0047]
本发明提供了一种流域水土的资源优化配置系统，包括：
[0048]
基本配置单元确定模块，用于确定流域水土资源优化配置的基本配置单元；
[0049]
目标函数确定模块，用于根据所述流域水土资源优化配置的基本配置单元，确定流域水土资源优化配置的目标函数；
[0050]
约束条件确定模块，用于确定流域水土资源优化配置的约束条件；
[0051]
最优配置结果计算模块，用于根据所述目标函数和约束条件，利用多目标优化算法计算得到流域水土最优配置结果，完成流域水土的资源优化配置。
[0052]
本发明的有益效果是：本发明涉及一种面向“量
‑
质
‑
效
‑
生”的水土资源优化配置方法，是利用土地利用预测模型和多目标优化配置模型，并结合优化算法进行求解，最终得到流域范围内各子流域不同土地利用类型的面积和用水量，并通过土地利用模型进行空间展布，得到水土资源优化配置的空间展布结果。本发明将土地资源纳入传统的水资源配置中，实现了土地资源相互影响下的水土资源优化配置，同时将土地资源的优化配置结果展布到整个流域，为流域生态文明建设及“山水林田湖草沙”生命共同体构建提供技术支撑。
[0053]
本发明提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现所述的流域水土的资源优化配置方法。
[0054]
本发明提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行，以实现所述的流域水土的资源优化配置方法。
附图说明
[0055]
图1为本发明的方法的流程图。
[0056]
图2为本实施例中泗河流域水土资源系统网络图。
[0057]
图3为本实施例的泗河流域水土资源优化配置结果示意图。
[0058]
图4为本实施例的泗河流域优化配置结果的空间展布图。
[0059]
图5为本发明的系统结构示意图。
具体实施方式
[0060]
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
[0061]
实施例1
[0062]
本发明以历史土地利用、地形地貌、社会经济数据和水资源利用情况为基础进行水土资源预测并作为约束条件，以社会、经济、环境、生态和空间格局为优化配置的目标函数，借助nsga
‑
ii优化算法进行优化求解得到流域范围内各配置单元中的水土资源分布情况，如图1所示，本发明提供了一种流域水土的资源优化配置方法，其实现方法如下：
[0063]
s1、确定流域水土资源优化配置的基本配置单元，其实现方法如下：
[0064]
s101、以流域数字高程模型和流域出口点为基础进行水文分析，绘制研究区的子流域；
[0065]
s102、将所述子流域与行政区进行相交处理，得到子流域套行政区基本单元；
[0066]
s103、利用所述子流域套行政区基本单元统计该单元中不同土地类型的面积，得到流域水土资源优化配置的基本配置单元。
[0067]
本实施例中，以流域数字高程模型(dem)和流域出口点(outlet)为基础，借助arcgis软件中的工具(hydrology)进行水文分析，绘制研究区的子流域；将得到的子流域与行政区进行相交(intersect)处理，得到子流域套行政区基本单元；用得到的流域套行政区基本单元统计该单元中的不同土地利用类型的面积，进而得到水土资源优化配置的基本配
置单元(子流域
‑
行政区
‑
土地利用类型)，如图2所示。
[0068]
s2、根据所述流域水土资源优化配置的基本配置单元，确定流域水土资源优化配置的目标函数，所述目标函数包括：流域总缺水量最小(量)、污染物排放总量最小(质)、万元产值用水量最小(效)、净初级生产力最大(生)和水土资源配置基尼系数最大，计算如下：
[0069][0070][0071][0072][0073][0074][0075][0076]
h
ij
(x)＝
‑
p
ij
×
lnp
ij
[0077][0078][0079][0080]
hh
ij
(y)＝
‑
pp
ij
×
lnpp
ij
[0081]
[0082]
其中，minf1(w,l)、minf2(w,l)、minf3(w,l)、minf4(l)和maxf5(w,l)分别表示流域总缺水量最小目标函数、污染物排放总量最小目标函数、万元产值用水量最小目标函数、净初级生产力最大目标函数和水土资源配置基尼系数最大函数，w
ijk
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型对第k种水源的需水量，l
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的面积，g
ik
表示第i个基本配置单元中第k种水源的可供水量，β表示点源面源污染判别系数，其取值为0或1，1代表点源污染，0代表面源污染，e
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的排放废水中的污染物浓度，p
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的污水排放系数，a
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的污染物负荷量，g
i
表示第i个基本配置单元的gdp产值，n表示配置单元总个数，p表示土地利用类型总数，m表示水源总个数，npp
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的净初级生产力，表示流域内第k种水源的水土资源匹配基尼系数，x
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型均衡度的累积比例，y
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型用水量均衡度的累积比例，x
ij
和y
ij
构成空间洛伦兹曲线，u表示配置单元累积数，j
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的累积结构均衡度，h
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的结构信息熵，h
ijmax
表示所有配置单元中所有土地利用类型的最大结构信息熵，ln表示求自然对数，h
ij
(x)表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的结构信息熵，p
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的总面积比例，jj
uj
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的累积用水量均衡度，jj
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的用水量均衡度，hh
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的水量信息熵，hh
ijmax
表示所有配置单元中所有土地利用类型的最大用水量信息熵，hh
ij
(y)表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的用水量信息熵，pp
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型用水量占全流域中第j种土地利用类型的总用水量比例。
[0083]
s3、确定流域水土资源优化配置的约束条件，所述约束条件包括：水量平衡约束(流域总用水量约束和配置单元水量平衡约束)、污染物排放总量约束和土地资源平衡约束(流域土地面积总量约束和配置单元中土地面积平衡约束)，计算公式如下：
[0084][0085][0086][0087][0088][0089]
其中，n表示配置单元总数，m表示土地利用类型总数，g
ik
表示第i个基本配置单元
第k种水源的可供水量，w
k
(p)表示来水频率为p时第k种水源的可用水资源总量，s
ik
表示第i个基本配置单元中第k种水源的实际供水量，w
ijk
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型对第k种水源的需水量，β表示点源面源污染判别系数，取值为0或1，1表示点源污染，0表示面源污染，e
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型排放废水中污染物浓度，p
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的污水排放系数，w
ijk
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型对第k种水源的需水量，a
ij
表示第i个基本配置单元第j种土地利用类型的污染物负荷量，l
ij
表示第i个基本配置单元中第j种土地利用类型的面积，t
i
表示第i个基本配置单元中污染消纳总量，a
i
表示第i个基本配置单元的总面积，ldown
j
表示第i个基本配置单元上第j种土地利用类型红线的下边界，lup
j
表示第i个基本配置单元中为流域内第j种土地利用类型的上边界。
[0090]
本实施例中，首先，确定水资源约束。泗河流域2015年总供水量为6.24亿m3，其中地表供水3.36亿m3，地下供水2.45亿m3，其他水源0.4亿m3。按用水户统计，农业用水5.25亿m3，工业用水0.46亿m3，生活用水0.48亿m3，生态用水0.4亿m3。将用水户与土地利用类型对应(农业用水对应耕地、生活和工业用水对应居工地、生态用水对应林地和草地)，把用水户水量按照土地利用类型分配到各个配置单元，水域和未利用土地不分配水量，进而得到各配置单元的用水水平。以此作为水资源的现状水量约束。
[0091]
其次，确定土地资源约束。泗河流域总面积为2613.7km2，按照2014年土地利用类型进行统计，流域内耕地面积1726.3km2、林地面积119.5km2、草地面积275.7km2、水域面积95.7km2、居工地面积384.8km2，未利用土地面积11.6km2。借用arcgis工具用统计各配置单元中各类土地利用类型的面积，并计算配置单元中各类土地利用类型占流域各类土地利用类型面积的比例，作为规划年土地利用面积分配的依据，以此作为土地资源的约束。
[0092]
最后，确定污染物约束。泗河流域内污染物主要有点源污染(工业和生活)和面源污染(耕地)，以济宁市社会经济发展和农业发展水平代表泗河流域，推求泗河流域内污染物负荷量，作为规划年污染物约束条件。这里污染物主要选取cod。
[0093]
s4、根据所述目标函数和约束条件，利用多目标优化算法计算得到流域水土最优配置结果，完成流域水土的资源优化配置，其实现方法如下：
[0094]
s401、将所述目标函数统一成最小最优；
[0095]
本实施例中，目标函数中有最大最优和最小最优，在求解计算的时将目标函数统一成最小最优来求解。
[0096]
s402、对优化变量采用编码命名的方式进行统一命名；
[0097]
本实施例中确定优化变量，优化过程中涉及到的变量有两类，一个是土地利用类型的面积，另一个是各类土地利用类型对不同水源的用水量。为此，对变量采用的编码命名的方式，为变量统一命名，使其具有普适性。编码原则是：每种属性占用两位数。土地利用类型的变量和水资源类型变量的命名方式及示意分别如表1和表2所示。
[0098]
表1
[0099]
编号配置单元编号土地利用类型编号10110165066506
[0100]
表2
[0101]
编号配置单元编号土地利用类型编号101011016506026506
[0102]
注：配置单元编号指的是子流域套行政区形成的总个数，土地利用类型共六大类(01
‑
06)，水源类型共两类(01为地表水，02为地下水)。
[0103]
s403、根据所述约束条件，利用多目标优化算法计算得到各配置单元用水量及各类土地利用类型的面积；
[0104]
s404、将所述各配置单元用水量及各类土地利用类型的面积输入至flus模型，得到流域水土最优配置结果，完成流域水土的资源优化配置。
[0105]
本实施例中，首先，统一目标函数，目标函数中有最大最优和最小最优，在求解计算的时将目标函数统一成最小最优来求解；其次，确定优化变量，优化过程中涉及到的变量有两类，一个是土地利用类型的面积，另一个是各类土地利用类型对不同水源的用水量。优化变量共822个(土地利用变量274个，水资源变量548个)，再次，优化求解，借助nsga
‑
ii算法，设置种群个数为100个，迭代次数为100，交换概率为0.6，变异概率为0.05。计算结果如图3所示。最后，空间展布，将优化求解得到的各类土地利用面积作为flus模型的输入，最终得到各类土地利用的空间展布图。如图4所示。
[0106]
实施例2
[0107]
如图5所示，本发明提供了一种流域水土的资源优化配置系统，包括：
[0108]
基本配置单元确定模块，用于确定流域水土资源优化配置的基本配置单元；
[0109]
目标函数确定模块，用于根据所述流域水土资源优化配置的基本配置单元，确定流域水土资源优化配置的目标函数；
[0110]
约束条件确定模块，用于确定流域水土资源优化配置的约束条件；
[0111]
最优配置结果计算模块，用于根据所述目标函数和约束条件，利用多目标优化算法计算得到流域水土最优配置结果，完成流域水土的资源优化配置。
[0112]
如图5所示实施例提供的流域水土的资源优化配置系统可以执行上述方法实施例所示的技术方案，其实现原理与有益效果类似，此处不再赘述。
[0113]
实施例3
[0114]
本发明提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现实施例1中任一所述的流域水土的资源优化配置方法。
[0115]
实施例4
[0116]
本发明提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行，以实现实施例1中任一所述的流域水土的资源优化配置方法。
[0117]
本发明提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行，以实现实施例1中任一所述的流域水土的资源优化配置方法。
[0118]
上述计算机可读存储介质可以中由任何类型的易失性或非易失性存储设备或他们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，可擦除可维和只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘，可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。可
读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息，可读存储介质也可以是处理器组成部分，处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(asic)中，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于流域水土的资源优化配置系统中。
[0119]
本技术的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品，因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且本发明可采用一个或多个其中包括有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。参照根据本发明实施例的方法、设备(装置)、和计算机程序产品的流程和/或方框图来描述的，应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中每一流程和/或方框图、以及流程图和/或方框图的结合，可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图中一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。