[发明专利]一种网格化作物种植布局优化方法

说明书

本发明提供了一种网格化作物种植布局优化方法，该方法通过对目标种植区域建立网格模型，获取每个网格单元内的作物潜在单产和适宜种植面积、作物最小灌溉需水量、作物施肥强度、耕地面积以及灌溉面积数据，结合目标种植区的县级统计种植数据，分配得到每个网格单元内的作物种植数据，以灌溉需水总量最小为优化目标，基于预定的约束条件进行种植布局优化，得到优化后各个网格单元内的作物种植面积。本发明的优化方法是基于网格单元进行，得到的优化布局结果更加精准详细，可以科学指导作物种植布局调整，有效缓解地下水位下降等生态环境问题。

技术领域

本发明属于种植布局优化调整技术领域，具体涉及一种网格化作物种植布局优化方法。

背景技术

目前，基于水资源展开的作物种植布局优化研究很多。研究人员多通过约束地区水资源消耗最少来调整得到节水的最优布局。然而，现有的优化布局存在一定的缺陷。第一，当前的优化布局多在区域尺度上进行，而区域尺度上的研究具有较大的空间不确定性。也有少部分研究将作物布局精细到网格上，然而优化方法多为线性优化，优化效果有待提升。第二，当前的优化研究中多对作物产量进行限制，未考虑作物不同的减产情景。第三，当前多数研究通过改变作物种植制度，如两年三熟，三年四熟等来达到节水目标，而改变种植制度需要改变农户的种植意愿，实施起来较为困难。因此，通过设定不同的作物产量缩减目标，结合非线性优化方法，在考虑农民种植习惯和灌溉设施等实际情况下，对作物的种植布局开展网格尺度上的优化调整，能够更加有针对性的缓解重点地区地下水位下降等生态环境问题，同时保证调整措施可以有效实施。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种网格化作物种植布局优化新方法。在模拟过程中，通过设定不同作物减产比例，采用通用代数建模系统(The General AlgebraicModeling System，GAMS)提供的Python API接口，选择Conopt4求解器中的非线性优化求解算法进行优化模拟。

根据本发明的一方面，提供了一种网格化作物种植布局优化方法，包括：步骤S1、对目标种植区域建立网格模型，获取每个网格单元内的作物潜在单产和适宜种植面积；步骤S2、获取每个网格单元内的作物最小灌溉需水量；步骤S3、根据目标种植区的县级尺度作物实际种植数据，分配得到每个网格单元内的作物种植数据，种植数据包括灌溉和雨养种植条件下的作物种植面积和单产数据；步骤S4、获取每个网格单元内的作物施肥强度数据；步骤S5、获取网格单元内的耕地面积和灌溉面积；步骤S6，以灌溉需水总量最小为优化目标，基于预定的约束条件和前述步骤得到的数据进行种植布局优化，得到优化后各个网格单元内的作物种植面积。

其中，所述步骤S2进一步包括：步骤S21，计算网格单元内的参考作物潜在蒸散量；步骤S22，结合参考作物潜在蒸散量、作物系数和水分胁迫系数，计算生育期内作物潜在蒸散量和作物实际蒸散量；步骤S23，计算网格单元的有效降雨量；步骤S24，基于作物潜在蒸散量和有效降雨量计算每个网格单元的作物最小灌溉需水量。

进一步，所述步骤S3包括：步骤S31，计算县级尺度灌溉和雨养种植条件下作物的单产和播种面积；步骤S32，计算作物在灌溉和雨养种植条件下的适宜种植面积；步骤S33，计算作物的市场可达性；步骤S34，计算作物先验分布参数；步骤S35，基于最小化交叉信息熵方法求解作物在网格单元内分配的种植比例；步骤S36，计算每个网格单元内作物的单产和种植面积。

优选的，在步骤S6之前，还包括步骤S6-1，对步骤S1-S5获得的网格数据转化为点状数据。

优选的，所述步骤S6中，所述优化目标设定为优化后种植区作物灌溉需水总量最小；其中，灌溉需水总量为步骤S2中得到的每个网格单元内最小灌溉需水量乘以对应的每个网格单元优化后的种植面积得到每个网格单元内的灌溉需水总量，再将种植区范围内所有网格单元上的灌溉需水总量相加，即得到优化后种植区作物灌溉需水总量。

优选的，所述优化目标进一步表征为下述目标函数：