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摘要：在农业生产中，灌溉用水量的准确计量一直是个难题，为有效解决这一问题，本文重点阐述了“以电折水”模式的重要意义。“以电折水”是指借助对灌溉机井电力消耗数据的监测，并以此为依据来推算灌溉用水量。本文还通过大量的实证分析对“以电折水”进行深入研究。研究发现，地下水埋深、水泵功率、井龄及单井控制灌溉面积等多种因素，都会对“以电折水”系数产生影响。为了更清晰地剖析这些影响，本文利用多元线性回归模型进一步分析，结果显示，各个因素与“以电折水”系数之间都有着显著的相关性。本文还对回归模型的稳定性和可靠性进行了严格验证。这一系列研究成果，为进一步完善“以电折水”模式、提高农业灌溉用水计量的精度，以及优化水资源的配置，提供了科学依据和参考帮助。
关键词：“以电折水”系数；农灌机井；影响因素；多元线性回归模型
农业用水是我国水资源消耗的重要组成部分，凉州区是农业大区，农业用水较其他行业而言，所占比重最大，达到60%以上。农业灌溉机井作为凉州区重要的取水设施，其取水量大、面广、点多，但现有的在机井安装水表，并辅以用水信息形成、传输、控制等设施形成的用水控制链具有控制环节多、用水量核定精度低、监管难度大、管用矛盾突出等缺点，是当前水资源管理中的薄弱环节。为加强农业灌溉用水管理，水利部和国家电网有限公司联合提出“以电折水”取水计量和管理模式，旨在通过电力数据间接推算农业灌溉用水量，提升取用水管理的精细化水平。本文将从多个角度探讨影响“以电折水”系数的因素，为完善该模式提供科学依据，为凉州区乃至武威市从长远角度探讨石羊河流域水资源节约、保护、开发、利用提供一个有益的路径。
1农灌机井“以电折水”的意义
在全球水资源日益紧张的背景下，农业作为国民经济的基础，其用水管理显得尤为关键。农业灌溉机井作为农田灌溉的主要取水方式，在保障粮食安全的同时，面临着水资源浪费严重、计量困难等问题。现有的灌溉用水量计量方法往往依赖人工与设施设备协同配合，不仅费时费力，而且干群矛盾突出，良性的水资源效益引导机制难以建立，难以满足现代水资源管理的需求。因此，探索一种高效、准确、便捷的农业灌溉用水量计量方法成为当前水资源管理的重要课题[1]。
“以电折水”作为一种创新的农业灌溉用水量计量模式，通过监测灌溉机井的电力消耗数据，结合一定的换算系数，可以间接推算出灌溉用水量。该模式具有成本低、易操作、覆盖面广等优点，能够有效解决传统计量方法存在的问题。然而，“以电折水”系数的准确性和可靠性直接关系到计量结果的精度与科学性，因此深入分析影响“以电折水”系数的因素，探索其内在规律和机制，对于提高农业灌溉用水计量精度、优化水资源配置、促进农业可持续发展具有重要意义。本文旨在通过实证分析，揭示地下水埋深、水泵功率、井龄及单井控制灌溉面积等因素对“以电折水”系数的影响，进而为完善“以电折水”模式提供科学依据，推动农业灌溉用水管理向更加精细化、智能化的方向发展。
2材料与方法
2.1研究区概况
凉州区位于甘肃省中部，地势南高北低，地形多样，涵盖了山脉、高原和平原。水资源方面，总量上讲，凉州区拥有丰富的水资源，主要源于祁连山冷龙岭北坡的四条主要河流：西营河、杂木河、金塔河和黄羊河。这些河流总集水面积为3986km2，多年平均径流量为9.4亿m3，为凉州区提供了充足的水资源。从时空分布上，凉州区水资源在西南部山区及海拔较高处丰富，北部低海拔及平原产粮区雨水较少，这就导致了水资源总量上可以满足农业及其他行业用水需求，但水资源时空分布不均匀致使社会经济活跃区域的水量不能满足需求。
为使有限的可用水资源发挥最大效益，一方面，凉州区通过建设调蓄水池和输水工程，形成了“一横四纵、四河连通、多源互济、统筹调配”的全域水网格局，有效地提高了水资源空间调蓄能力，实现了季节性丰蓄枯用、跨灌区调剂，缓解了农田灌溉缺水问题[2]。另一方面，在用水的终端，如何使有限的水资源实现效益最大化，就成为全区各行业、各部门，特别是水利部门，从各个方面不断探索并采取各种有效措施的重要工作和衡量指标。在经历了无序引取地表水-削减地表水适度打井开发地下水-核定地表水及地下水实行总量进行双控几个阶段后，全区实现了水资源“总量控制、定额管理”的目标。在此框架下，在现有全部机井安装地下水智能化取水计量设施后，对“以电折水”的控水模式进行研究，是从全局和长远角度对水资源进行精细化与有效管理的一种有益探索。
2.2样本井的选取
在相似地质环境背景下，本文选定一组由松散岩类构成的孔隙含水岩体系，并从中精心挑选了113口具有代表性的样本井作为研究对象，随后系统地收集了这些样本井的基础属性信息，利用单位时间间隔内机井所消耗的电能及实际提取的水量作为关键监测指标，通过精准计算得出每口机井的电能转换为水量的效率系数，即“以电折水”系数。这113口样本井的具体数量、分布及概况如表1所示。
2.3“以电折水”系数的影响因素
诸多因素共同作用于“以电折水”系数的变化，其核心影响因素可细分为四大类。
2.3.1地下水位的埋藏深度
“以电折水”系数的具体值显著受到地下水埋深差异的影响。即便是同一机井，在遭遇不同水文条件（如丰水年、平水年、枯水年）或同一年份内不同季节地下水位波动时，其“以电折水”系数亦会呈现相应的变化。
2.3.2水泵的功率配置
水泵的固有性能是塑造“以电折水”系数值不可忽视的一环。具体而言，不同功率的水泵将直接导致机井抽水效率存在显著差异，进而影响“以电折水”系数的计算结果[3]。
2.3.3单井所覆盖的灌溉区域范围
“以电折水”系数的变动还紧密关联单井所控制的具体灌溉面积。随着灌溉面积的变化，机井的抽水需求与效率均会受到影响，从而反映在“以电折水”系数的调整上。
2.3.4水井的使用年限（井龄）
水井的长期运行会逐步累积其老化效应，具体表现为出水量逐年减少、能耗持续增加及整体效率的逐渐下降。这一自然老化过程同样作为关键因素之一，对“以电折水”系数的计算产生深远影响。
2.4数据分析
“以电折水”技术旨在确立农业灌溉活动中，水泵耗电量与其提高水量的直接而精确的比例关系，进而创新性地采用了一种间接测算策略，即依据水泵运行时的电力消耗，并结合特定的“以电折水”系数，来间接估算出机井实际抽取的水量。这一过程的核心在于“以电折水”系数被定义为某一固定时间段内，机电井抽取的水量与其消耗电能的比值。为求取这一关键系数，本文采用对单个机井进行实时、精准的提水量与耗电量数据的同步监测，并通过特定算法处理这些数据，具体而言，“以电折水”系数的计算公式如下。
其中，Tc为以电量为基础折算水量的系数，单位为m3/kW·h，用于反映电能转化为水量的效率；W为特定时间段t内的总出水体积，单位为m3，用以量化该时段内通过机井提取的水资源总量；E为在同一时间段t内所消耗的总电能，单位为kW·h，用于衡量为了抽取这些水资源所投入的电力资源量。
多元线性回归模型是一种分析手段，它纳入了多个解释变量（即自变量）的考量，其核心目的为深入剖析并揭示响应变量（即因变量）与这些多样化自变量之间存在的线性关联模式。该模型通过构建特定的数学方程来实现这一目标，此方程形式化地表述了因变量如何作为一系列自变量线性组合的函数而变动，其具体形式可表达为如下形式。
y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn
此数学表达式呈现了一个线性回归模型的框架，该模型融入了n个不同的自变量，深刻揭示了因变量y变动的双重根源：一方面，y的变动直接响应于自变量集合X中各元素（分量）的线性组合变化，体现了自变量与因变量之间的一种线性依赖关系；另一方面，模型中还包括了一系列随机系数β0，β1，β2，…，βn，它们作为独立因素，对y产生着非确定性的而重要的影响，这种影响是模型预测中不可或缺的一部分。
3结果分析
3.1多元线性回归分析
为了深入剖析地下水埋深、水泵功率、井龄及单井灌溉覆盖面积等多个因素如何共同且交互地作用于“以电折水”系数的数值，本文采取了渐进式的回归分析策略—逐步回归法。该方法通过逐步将各个潜在的自变量纳入回归模型，细致考察并量化了它们各自对于“以电折水”系数（即因变量）的独立贡献。此过程不仅分析了单个变量对因变量的直接影响，还通过迭代验证的方式，确保了每个引入的变量均具备统计显著性，从而全面揭示了这些变量间的综合影响机制及其相互间可能存在的复杂关系[4]。
根据模型运算后所得的数据展示（如表2所示），随着每个解释变量顺序性地引入至回归分析框架，模型的相关系数指标R及R2均展现出逐步递增的趋势，这一动态变化清晰地指示了新纳入的解释变量正逐步深化其对“以电折水”系数的影响力。尤为显著的是，地下水位的埋藏深度、水泵的工作效率（即功率）、水井的使用年限（井龄）及单个机井所管理的灌溉区域大小，这些因素与“以电折水”系数的关联性均达到了统计学上的显著水平，这一结论由决定系数R2的高值（0.687）所支撑，体现了这些变量在预测和解释“以电折水”系数变动中的核心作用，其残差因子为0.059(e=1−R2)。
基于逐步引入自变量的回归分析流程所生成的数据洞察，发现模型4在拟合优良性（以R2值衡量）上显著超越了模型1、模型2及模型3，这一结果表明模型4在预测准确性上具备更高的优势。四个模型的显著性水平均远低于0.050的阈值，确认了它们在统计学上的高度显著性[5]。值得注意的是，尽管所有模型的总变异量均保持一致，但模型4在解释数据变异（即解释偏差和）方面表现最佳，相较之下，模型1、模型2及模型3在解释能力上略显不足，表现为更高的未解释变异量（即未解释偏差和）。模型4凭借其最优的拟合性能和解释力，被确定为最佳的多元线性回归模型选择。
在运用逐步回归分析方法的过程中，本文确认了四个关键自变量：地下水埋深（标记为X1）、水泵的额定功率（X2）、每口井所负责的灌溉面积（X3），以及井的使用年限（X4）。为了深入探究这些变量各自对目标变量（即“以电折水”系数）的具体影响程度，对它们的回归系数进行了详尽的估算。根据表3中提供的回归系数数据，构建出了如下的多元线性回归模型方程：y=10.234-0.141X1+0.129X2-0.003X3-0.124X4。此方程揭示了水泵功率与“以电折水”系数之间的正向关联性，同时指出了地下水埋深、灌溉面积控制范围及井龄对该系数的负向作用。具体而言，在控制其他条件不变的情况下，水泵功率的一个单位提升将促使“以电折水”系数相应增加0.129；相反地，地下水埋深每减少一个单位，则会导致“以电折水”系数减少0.141。这一分析提供了关于各因素对“以电折水”系数影响的量化见解。
3.2综合影响因素分析
表4详细揭示了地下水系统中多个关键变量与“以电折水”系数之间的复杂关系。从表4数据中，可以观察到地下水埋深与“以电折水”系数之间存在一个显著的负向相关性，其相关系数为-0.759，表明随着地下水位的下降，“以电折水”系数也会相应减少，这可能是水位下降导致的水泵运行效率降低和能耗增加。水泵功率与“以电折水”系数呈正相关，其相关系数为0.592，显示水泵功率的增加能够直接提高“以电折水”系数，这反映了水泵效率对能耗和水量转换效率的重要影响。
井龄也作为一个重要的影响因素被纳入考虑，其与“以电折水”系数的相关系数为-0.415，表明随着井龄的增长，“以电折水”系数逐渐降低。这可能是长期使用导致水井出现结构磨损、抽水效率下降等问题。单井灌溉面积虽然与“以电折水”系数有一定的负相关性（-0.128），但其影响相对较小，说明在一定范围内，灌溉面积的变化对“以电折水”系数的直接影响并不显著。
3.3多元线性回归模型检测
在详细分析表3的数据结果后，可以清晰地看到所有变量的方差膨胀因子值均严格控制在5以下，这一结果明确指示了各变量之间不存在显著的共线性问题，确保了模型参数的独立性和准确性。进一步地，所呈现的残差散点显示，所有的散点紧密围绕在e=0这条水平线周围，呈现出一种随机且均匀的分布态势，同时波动范围相对受限，这充分证明了残差的正态分布特性，符合回归模型所依赖的关键统计假设，即误差项之间相互独立且服从正态分布，不存在自相关现象[6]。该回归模型的结果不仅稳定、可靠，而且具备高度的可信度。
4结语
综上所述，本文通过对农灌机井的监测数据进行深入分析，探讨了地下水埋深、水泵功率、井龄及单井控制灌溉面积等因素对“以电折水”系数的影响。研究结果表明：水泵功率对“以电折水”系数具有显著正向影响；地下水埋深、井龄对“以电折水”系数具有显著负向影响；而单井控制灌溉面积对“以电折水”系数的影响并不显著。这些研究结果对于提高农业灌溉用水计量精度、规范农业生产用水限额、促进水资源节约集约利用具有重要意义。未来，随着技术的不断进步和管理的不断完善，“以电折水”取水计量和管理模式将在农业灌溉用水管理中发挥更加重要的作用。同时，需要进一步加强对影响“以电折水”系数因素的研究和探索，不断完善和优化该模式的应用效果。此外，还可以将“以电折水”模式与其他水资源管理手段相结合，形成更加综合、高效的水资源管理体系，进而为水资源的可持续利用提供更加有力的保障。
参考文献：
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[3]杜金华,杜金龙,王文波.浅析赤峰市开展地下水“以电折水”系数率定方法[J].内蒙古水利,2023,(07):64-65.
[4]范雷雷,马素英,魏飒,等.河北省灌溉机井水电转换系数精准估算实施方案研究[J].节水灌溉,2024,(02):76-82.
[5]张学文,孙晓娟,邢抒云.干旱地区农灌机电井“以电折水”用水量测算—以盐池县为例[J].数字农业与智能农机,2024,(09):70-72.
[6]王烨,梁贞堂,孙颖娜.水库群水流滞时影响蓄水调度模型研究[J].中国农村水利水电,2021,(07):43-46,53.后台-系统设置-扩展变量-手机广告位-内容正文底部 -
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农灌机井“以电折水”系数影响因素分析论文
人参与 2025-03-12 10:23:19 分类 : 理学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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