灌溉渠输运损失评估的水空间模拟与模拟

抽象的

近几十年来，渠道灌溉存在着广泛的未充分利用问题。这个问题构成了灌溉规划的严重缺陷，而灌溉规划往往反映了最佳用水的主要问题。根据粮农组织Aquastat 2015年对印度的记录，在用于农业的91%的水中，有45%由于从大坝源头到农场的不同运输损失而损失。输水损失包括渗流损失和蒸发损失。在大多数输水系统中，渗漏是一个相当重要的损失。使用物理方法估计输水损失是相当困难的，涉及大量的现场工作和计算，而经验和分析方法不能适应各自研究区域的现场条件。本研究试图利用空间平台上建立的水力模型评估Dudhganga右岸主河道的输水损失，并通过流量监测事件进行验证。对水运模型进行了模拟，以了解运河的运行状况并评估输水损失。结果表明，Dudhganga右岸主运河平均输水损失为39.96%。

1.介绍

全球农业生产严重依赖灌溉;然而，灌溉系统的效率往往低得惊人。发现了有益灌溉效率的区域模式，这是一个指标，表明作物生产力的水消耗;由于这些特征的差异，南亚和撒哈拉以南非洲的值最低(小于30%)，而欧洲和北美的值最高(大于60%)。目前的灌溉效率大多低于50%，因为转移的水在输送系统或低效的农业应用中大量流失[1］．

印度是世界上少数各国提供大量土地和水资源的国家之一。估计的平均降雨量超过4000公里^3.，其在空间上分布超过329米MHA，并有助于165.3 MHA的培养[2］．西南季风控制着印度的气候，并主要接收其水分。印度大约60%的可耕地依赖雨水，这成为低生产率、低收入、低就业和高贫困率的原因[3.，4］．根据粮农组织Aquastat 2015 [5[印度，大约91％的可用水用于农业目的，与市政和工业部门相比，这一比例相当高，其中大约45％的水在运河头部运输过程中丧失，直到它到达农业领域。根据印度标准，印度未自由运河的防水损失从0.3到7.9米^3./ s每10⁶如果防止这种损失，可以灌溉湿润的表面和约6,000,000公顷的其他区域。运河灌溉是在印度冲积平原中为农业提供水的主要运输系统;然而，来自灌溉运河的传送损失构成了可用水的大量百分比[6］．但是，无法完全控制运河的渗水。一种良好的管道，具有99％完美的衬里，最小化了约30-40％的水渗流损失[7］．

目前，由于渗流损失，蒸发，水，裂缝和衬里的其他损坏以及土木运河，各种灌溉项目在其运输过程中正在努力努力。出于这些损失，大部分水输送系统中的渗流损耗很大。灌溉网络中的蒸发损失通常不考虑，因为它仅为总流量损失的0.3％，而98.37％的主要部分是由于渗透[7］．它是灌溉和水资源部的主要问题之一，即80％的水输送系统长度通过淤泥和粘土土壤。它会影响水表面轮廓，坡度，放电和水位[8］．由Sultan等人进行的研究[9]专注于发展中国家灌溉系统中的运输损失，因为这些是供应灌溉用水的主要系统。该研究主要集中在南亚的衬里和非线渠道灌溉系统（巴基斯坦/印度）中的输送损失评估。根据结果​​，在巴基斯坦，近43.5％的水损失发生在衬里的水道中，在印度和印度的66％的损失中发生，11％的水损失发生在衬里的水道中，其中包括20-25％的自由水道。

为了更好的性能和高效的用水，需要减少运河的输水损失，准确的估计对于提出解决方案和优先进行维护活动是非常重要的。用物理方法如蓄水池法估算大运河的损失相当困难，涉及大量的实地工作和计算，而经验和分析方法不能适应各自研究区域的场地条件[10］．对灌溉渠内水流的模拟可以揭示管理上的不足，并帮助管理人员找到克服这些不足的方法。这些模型可以作为合适的工具使用，包括各级渠道配网及其动态参数和模型控制结构，如闸门、孔口和其他水力参数[11］．

地理信息系统(GIS)是水文空间建模的基础，因为它具有存储、检索、分析、操作和显示大量空间数字数据和创建地图的能力和有效功能。它可容纳水力模型中所有的几何和水动力数据，如基宽、顶宽、边坡、全供给深度、断面面积、设计流量等。利用一组实测数据对模型进行验证，可以有效地模拟现有渠道条件。这有助于理解影响管道性能和进一步改进的管道管理缺陷。

基于地理信息系统（GIS）的空特性建模用于对给定的空间特征进行基本分析过程。利用空间建模是能够研究和模拟现实世界中发生的空间物体或事件，并使用关键性能指标促进性能评估。这使基于标准的替代品，比较数据，评估模型，分析和以用户指定的格式进行比较。采用流体动力学数据构建的液压模型，通过模拟和观察使用不同的设计和管理场景，通过模拟和观察大型和复杂的运河配送网络中的流程来提供无限的灌溉系统的机会[12］．

2.研究区域

2．1．Dudhganga灌溉渠系统右岸主运河

印度马哈拉施特拉邦港口区牛普省地区的右岸主运河（RBC）已被用作研究区。Dudhganga Dam（又称Kalamwawadi Dam）位于奥兰岛村附近的Dudhganga河，在Kolhapur区的Radhanagari Tehsil附近。Dudhganga主要灌溉项目是一个州际公路项目，Maharashtra和Karnataka国家的政府共享福利。总共有59,993公顷，是Maharashtra的46,937公顷的设计灌溉潜力，在卡纳塔克邦12,996公顷。该研究区距离Kolhapur约为65千米，北纬16°7°7°37'至16°37'和73°53'至74°20'。Dudhganga灌溉项目的命令面积为772平方米，从西向东收到每年6980毫米至3170毫米的降雨。

数字1显示右岸主运河，24 km长度长，4厘米到达。右岸主要运河从左岸主运河从备件3.29公里转移。右岸主运河内衬有部分石头砌体和水泥混凝土材料，其中96种结构，包括桥梁交叉口，门，隧道，熄火，堰等。设计的管床等级从581.111米（上游）到574.616米（下游），维护1：6000床斜率。设计的管宽度为3.6米，深度范围从2.99米到3.06米。在23.089伏克斯和21.520克里克之间的运河范围的设计放电[13］．

2.2。右岸主运河的现有条件

通过实地考察，进行了广泛的现场工作，并观察到衬砌在不同的断面由于裂缝而退化。无衬砌运河在许多地段出现了土壤不稳定的问题，侵蚀导致了淤积。可能是由于流速的突然变化，随着边坡的冲刷，渠床也被冲刷，形成了死水池。我们还观察到，即使各路段都有排列，山坡上也覆盖着水生植物/植被。在沟渠床上有大量泥沙淤积的斜坡表面发现杂草。数字2在选定的路段显示了Dudhganga右岸主要运河的现状。

从图2清楚地看出，研究管道差异很大，并且鉴定了运河床上的淤泥等问题，如床评分，侧斜坡上的杂草，并在侧倾侧面上鉴定，这最终对湿润的区域产生影响，速度等液压参数。直径大的石材在床上发现可以从侧面移位或从上游飞行。同样，在较低层次的杂草的情况下已经看到它。

3.材料和方法

3.1。水流模型构建和验证

利用ArcGIS 10.4软件包构建Dudhganga灌溉右岸运河相关的空间和非空间数据。建立数据库是将各种数据源转换为空间格式所涉及的初步任务。从整体研究来看，数据库的建立和渠道模型的建立对于结果的准确性至关重要。运河设计信息通常被称为截流数据，从Dudhganga灌区获得，用于建立运河模型。利用Dudhganga灌溉渠1区共享的截止数据建立空间模型，其中包含了运河设计的所有水动力信息。首先，建立设计模型，然后通过替换现有的渠道信息来表示当前的条件，复制现有的模型。

目前有大量的明渠流模拟软件包，可以进行明渠流模拟。这些工具之间的基本区别是在一次运行中处理模拟灌溉网络的大小和管理流经运河的流量类型。少数工具只处理稳定流动，有些工具同时处理稳定和非稳定流动类型。在本研究中，两个空间模型都作为开放通道与非空间数据库一起导入InfoWorks。如图所示3.，建立了InfoWorks水文空间模型，包括带有尺寸、河床水平、粗糙度数据的梯形剖面，以及由运河部门指定的带有抽运流量的出口点。

在不同的流期，通过频繁的实地考察，收集了不同的流量调查事件，对水文空间模型进行了验证。在实地考察期间，沿着运河到达的指定地点测量了速度和深度。在每个地点，将运河横截面分成五个相等的分段，测量每个分段的流速和深度。速度用螺旋桨式水流计(RK-01)测量，深度用粮农组织指定的6英寸标记的填充物棒测量[14］．计算了平均深度、湿润面积等渠道参数，并利用面积-速度法在各场址进行流量计算。将逗号分隔文件格式的流量调查数据作为测量数据导入InfoWorks中进行模型验证。

3.2。使用经过验证的水流模型估算输送损失

正确测量输水过程中的失水量，对更好地进行管理具有重要意义。灌溉渠输水损失的直接测量方法主要有流入-流出法和蓄水池法两种[15］．在本研究中，由于该方法更适合于导流较少的长运河，所以采用实测资料野外调查的入流-出流法来确定输水损失。

采用流入-流出法确定输水损失，采用如下公式: 在哪里运输损失(m^3./秒),流入河段(m^3./秒),是从遥不可及的流出（m^3./秒),是中间流入(m^3./ s),范围从覆盖范围（m^3./ s)。

借助方程(1)，对验证模型中的所有环节进行分析，以估算每个河段的传输损失。已验证的模型连接是对现有条件进行建模的部分运河河段。最终产量计算为基于河段的传输损失。

4.结果

4．1.水空间模型的建立和仿真

由于Dudhganga运河分部无法获得运河流量数据，因此进行流量测量对研究至关重要。在2017年4月至2017年5月至2017年11月至2018年3月期间，根据灌溉部门的渠道维护天数，对田间数据进行测量并用于模拟结果的模型验证。为了提高模型预测的准确性，需要进行周期性的流量监测、物理条件评估和模型校准。如图所示为右岸干渠FM1 ~ FM4四个流量测量点的水深、流量、流速模拟和实测曲线图4．

4.2。达希冈右岸主要运河运输损失估算

分析了已验证的空特性模型部分以进行450个Cusec的流入，并在等式的帮助下估计了传送损失（1）.数字5显示了Dudhganga右岸运河每一段的运输损失估计百分比。RR2井段预测传输损失较大。

除此之外，还模拟了815个Cusec（设计），750 Cusec，650 Cusec，550 Cusec和450 Cusec（流量测量期间的流入）模拟了验证的模型，并预测了较高流入的输送损耗如图所示6．

结论

利用水动力(截止数据)参数，利用ArcGIS和InfoWorks软件对Dudhganga灌溉右岸主河道(RBC)进行了建模。总体而言，本研究得出以下结论:（一世）Dudhganga右岸主运河被发现在高度降解的状态下，摧毁了不需要的密集植被（水生杂草），运河衬里的裂缝，侧面的骨折，在床坡上淤积在不同的地方。总体而言，这些液压变化导致了相当大的运输性能。REAGE RR2预测比其他到达更高的输送损失。(2)分别对450、550、650、750和815 cusec的运河流量进行了模拟。在24 km处，输运损失分别为39.90%、35.38%、32.23%、29.52%和28.04%。同一条运河在不同的流入情况下表现出这种行为，可能是由于水位较浅，泄水量低。(3)通过实测数据验证的水空间模型有助于模拟实时用户定义的条件和场景，以分析性能指标。与传统应用相比，它有一个优势，即它整合了更大程度的优化，以非常灵活的方式协助决策过程。

数据可用性

用于支持本研究结果的Dudhganga灌溉运河相关数据包括在文章中。与用于支持本研究结果的模型包括运河劣化，尺寸，流量调查，液压模型以及用于支持本研究结果的模型的现有运河数据条件有关的数据。

的利益冲突

作者宣布关于本文的出版物没有利益冲突。

致谢

作者感谢相关政府部门在开展这项研究工作中提供的数据和合作。

参考文献

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