湖滨农业-湿地系统中灌溉与排水组合方案的最优决策支持

查干湖农业湿地系统灌溉排水阈值优化研究，提出融合物理模型（Delft3D）与机器学习代理模型（FC-ANN）的决策框架，通过动态阈值分析平衡粮食安全与湿地保护，验证代理模型可高效评估氮磷排放情景，为协调农业扩张与生态安全提供技术支撑。

　　
查干湖农业-湿地系统灌溉排水协同管理研究进展

一、研究背景与意义
查干湖作为吉林省重要的浅内陆湖湿地生态系统，其周边农业区与湿地系统存在复杂的物质能量交换关系。灌溉排水作为连接农业生态系统与湿地环境的关键纽带，其负荷阈值设定直接影响水体富营养化风险防控与粮食安全供给的双重目标。当前研究面临两大核心矛盾：一是传统管理手段难以应对空间异质性的动态调控需求，二是物理模型的高计算成本制约了多情景优化分析。

二、方法论创新
研究团队构建了"物理模型-代理模型-决策优化"的三级协同框架。物理模型采用Delft3D建立三维水动力-水质耦合模型，重点刻画氮磷输入输出的时空异质性。代理模型创新性地融合了泛化能力强的前馈神经网络（FC-ANN）与约束条件分析，有效解决了传统黑箱模型可解释性不足的问题。通过SHAP值分析揭示关键驱动因子，实现了模型决策的可视化溯源。

三、技术挑战与突破
1. 空间异质性处理：建立湖区分区管理机制，将查干湖划分为西部缓冲区、中部核心区、东部生态缓冲带三个子区域，分别设定差异化的负荷阈值。这种空间分层策略使模型计算效率提升40%以上。

2. 多目标协同优化：采用双层优化架构，上层通过NSGA-II算法求解Pareto最优解集，下层结合强化学习动态调整阈值。实验表明该架构在保持15%优化精度的同时，决策周期缩短至传统方法的1/20。

3. 可解释性增强：开发混合分析框架，将SHAP值可视化技术与物理模型机理解耦相结合。通过特征重要性排序，明确出径流量波动（权重0.32）、土壤吸附容量（0.28）、水文连通性（0.25）三大核心调控因子。

四、应用实例与区域特色
研究以查干湖流域为对象，构建了包含47个监测断面的数字孪生系统。创新性引入农业用地扩展预测模型，结合卫星遥感与地面调查数据，动态模拟2025-2050年水稻种植面积变化趋势。在生态保护方面，通过湿地植被缓冲带效能评估，量化得出每公里缓冲带可降低23%的氮磷入湖负荷。

五、关键成果与启示
1. 阈值动态调整机制：建立基于水文年型的阈值浮动模型，丰水期阈值可适度上浮15%-20%，枯水期下浮10%-15%，同时配套应急补水方案，实现生态与农业需求的弹性平衡。

2. 多尺度协同管理：提出"流域-湖区-湿地"三级联控策略，其中流域尺度重点调控农业面源污染，湖区实施动态负荷管理，湿地构建生态自净区。实测数据显示该模式使总磷去除效率提升至89.7%。

3. 技术经济性突破：代理模型在保证95%精度的前提下，计算耗时从物理模型的72小时/次降至0.8秒/次。配套开发的移动端决策APP已获得当地政府采纳，实现管理决策的实时化。

六、结论与展望
该研究验证了物理模型与机器学习协同的可行性，为农业-湿地系统管理提供了可复制的决策支持框架。未来研究可拓展至：
1. 构建气候-社会-生态耦合模型，提升极端天气应对能力
2. 开发基于区块链的智能监测系统，强化数据可信度
3. 研究湿地生态服务价值核算方法，完善经济激励措施

研究团队已将成果应用于查干湖流域2023-2025年综合治理工程，通过动态阈值管理使氮磷入湖通量控制在安全阈值内，同时保障水稻种植面积稳定在32万亩以上，为北方农业-湿地系统协同管理提供了重要技术支撑。