灌区的退水问题是国内外大中型灌区普遍存在的问题,我国灌区多始建于上个世纪,由于当时技术水平相对有限、建设标准相对偏低以及灌溉方式粗放;加之很多灌区运行已近半个世纪,渠系老化、渗漏严重等种种原因使得灌区产生大量退水。且近年来随着灌区社会经济发展,灌区灌溉面积及灌区内非农用水逐年增加,致使灌区大量提水,同时也使其退水量稳步增长。大量退水不仅使水资源产生大量浪费,且会使得灌区的地下水位偏高,造成土壤的次生盐碱化,同时大量的退水也会加剧灌区的面源污染问题,严重的影响灌区的农业生产以及其生态系统;但是由于灌区退水量的组成成分众多,其退水的产生、汇流以及侧渗等过程十分繁复,使得对灌区退水量进行研究显得十分复杂。截止目前来看,国内外学术界对灌区退水的研究尚不多见,对灌区退水量预测的研究也相对较少;而针对甘肃该典型高扬程灌区的退水过程、退水量组成、退水规律及退水量预测模型的研究更是鲜有报导。本文结合甘肃省科技支撑计划项目,在充分、全面的收集查阅灌区退水相关文献资料的基础上,以甘肃省该高扬程灌区为实例,论文采用调查收集资料、理论研究、规律分析与预测模型构建相结合的技术路线,科学合理的分析研究了灌区的退水过程、退水量组成,确定退水量的主要影响因素,揭示灌区退水规律,分析了退水量的年、月等不同时间尺度变化规律,结合该高扬程灌区实际的农业、生态和环境情况以及各种预测方法的适用特点,采用不同预测理论与方法建立不同时间尺度的灌区退水预测模型。主要研究成果如下:(1)该典型高扬程灌区水循环系统包括三个转化过程:跨区域提水及降水;渠系、田间入渗;退水及蒸发蒸腾。降雨与灌溉入渗进入沟谷砂砾石与基岩裂隙内,成为地下水一部分。基岩裂隙水在裂隙间流动,其中一些通过潜流形式成为沟谷潜水,剩下的则溢出地表成为地表径流。在山区沟谷地下水方面,其部分通过截流引泉方式直接供农田灌溉或人畜饮水所需,剩下则通过潜流形式回流至黄河。(2)灌区农田水量转化中总体水量均衡,且具有的特点有:引黄灌溉水占主导地位,大气降水占次要地位,“四水”转化以土壤水为中心,地表水和地下水转化频繁、量大且难以定量分析等。就该灌区地表退水而言,主要包括:引水渠退水、灌区田面弃水、大气降水、生活与工业排污水量及山洪等,其中主要为引水渠退水以及灌区田面弃水。(3)灌区退水量年内变化周期性规律明显,呈现出非常具代表性的灌溉动态平衡属性:在未进行春灌时,灌区退水量水平一直较低,在40万m3上下;开始春灌后,灌区退水量迅速提升,升至80万m3上下;自9月下旬以后,区域内退水量从每年的峰值不断回落;随着灌溉结束进入停灌期,其退水量总量逐渐回落至每年2月份的全年低点。一年中,灌区退水量大多集中在于6月份至10月份,此阶段退水量占全年比例达63.7%。灌区退水量年际变化呈逐渐抬升趋势,但增加幅度有所减缓。(4)影响其退水量的因素主要有:引水量、蒸发量以及降雨量。借助灰色关联分析,对各个影响因素对退水量的影响程度进行界定,获知:影响水平最高的为引水量,其次为降雨量,影响力最弱的为蒸发量,此结论同借助相关分析所得结论一致。此外,在影响年、月退水量上,其主要影响因素都不尽相同。(5)通过对常用的水量预测方法的分析研究,确定了个各方法的适用对象及条件;根据该典型高扬程灌区具有的特点及数据的收集情况与预测方法的特点及适用性,最终选取多元逐步回归模型作为该典型高扬程灌区年退水量预测模型,选取支持向量机模型作为该典型高扬程灌区月退水量预测模型。(6)利用Matlab软件的统计工具箱构建灌区年退水量的多元逐步回归模型,在剔除对模型影响不显著的变量后发现,年退水量与年降雨量和年蒸发量之间无显著关系。并对模型进行检验、验证。经过检验验证表明,检验合格率100%,均为合格预测,用多元逐步回归构建的年退量预测模型具有结构简洁,预测准确等特点。模型预测的最大相对误差仅为8.23%,平均相对误差为4.47%,最小相对误差为0.70%。(7)由于灌区月退水量预测受气候等各种随机因素影响较大、更具的随机性的特性,以及其资料情况,利用基于Matlab开发的SVM工具箱构建适合于小样本建模的支持向量机模型来对月退量进行预测,并对模型进行检验、验证。经过检验验证表明,检验合格率100%,均为合格预测,用支持向量机构建的月退量预测模型对该典型高扬程灌区的月退水量拟合效果较好,并且预测准确。模型预测的最大相对误差为14.96%,平均相对误差为8.28%,最小相对误差为0.81%。