本技术涉及生态水文技术领域,具体公开了基于地下水水位阈值调控的灌溉优化方法,方法包括数据采集与预处理、作物生长模型构建、特征分析、地下水水位预测、灌溉需求预测、灌溉策略优化和持续优化。本方案提取出地下水水位数据的长期趋势、周期性成分和随机成分,整合多源特征提供更为精细、清晰、稳定的特征集;采用平稳性差分处理提升模型对非平稳时间序列的适应性,结合AquaCrop模型和地下水水位预测模型,模拟不同水位对作物生长的影响,提供动态灌溉方案;以作物产量和水分利用效率为核心,通过设置产量和水消耗的权重系数,平衡灌溉效率和产量之间的关系,通过模型参数的动态调整和迭代改进,确保模型结果的稳健性和可靠性。
背景技术
地下水资源作为主要的供水水源,担负着农业灌溉、生活用水等重任,地下水水源分布广,水量较稳定,合理调控地下水水位对于农业可持续发展至关重要。传统的地下水水位阈值调控方法往往只使用单一来源的地下水水位数据,忽视了气象、土壤湿度等对地下水水位变化的潜在影响,在特征处理时难以捕捉复杂的时序特征,缺乏多源信息融合的能力;一般的时序预测方法中往往忽略波动因素和不确定性因素的评估,在实际决策中预测精度的可信度低,地下水水位预测与作物生长之间的耦合不足,增加模型的误判风险;一般的灌溉策略优化方法往往依赖于经验设定,缺乏反馈调整过程,灌溉方案的合理性和科学性难以保证。
实现思路