基于加权灰色关联模型优选夏玉米沟灌方式-汪顺生.pdf

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1、第 32 卷 第 18 期 农 业 工 程 学 报 Vol.32 No.18 2016 年 9月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Sep. 2016 133 基于加权灰色关联模型优选夏玉米沟灌方式汪顺生，王康三，刘东鑫，李欢欢 （华北水利水电大学水利学院，郑州 450000） 摘 要： 该文建立加权灰色关联综合评价模型，基于夏玉米耗水量、产量及其构成因素（穗长、穗周长、穗粒数、穗行数、百粒质量和产量）对沟灌方式进行优选。结果表明，同一水分控制下限，无论是产量综合评价，还是耗水及水分利用效率综合评价，

2、宽垄沟灌种植模式的灰色关联综合评价均优于常规沟灌种植模式；其中灌水控制下限为田间持水量的70%（ field water holding capacity, FC）的宽垄沟灌种植处理在第 2 层综合评价中耗水评价虽然位次第 3，但产量评价和水分利用效率评价位次第 1，在第 1 层综合评价中灰色关联度最大（ 0.852） ，故灌水控制下限为 70%（ 70%FC）最佳；其次为灌水控制下限为 60%（ 60%FC）的宽垄沟灌种植处理，关联度为 0.788， 60%FC 与 70%FC 二者关联度相差较小。加权灰色关联综合评价模型的评判结果与大田试验结果相吻合。因此，最终方案的最终选定可根据当地水资

3、源状况而定，对于水资源相对丰富地区建议采用 W70 灌水方式，对于水资源相对匮乏地区建议采用 W60 灌水方式。研究可为灰色关联度方法在节水灌溉研究中的应用提供参考。 关键词： 灌水；土壤水分；种植；变异系数；权重；灰色关联；综合评价 doi： 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.18.018 中图分类号： S275.3 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2016)-18-0133-07 汪顺生，王康三，刘东鑫，李欢欢. 基于加权灰色关联模型优选夏玉米沟灌方式J. 农业工程学报，2016，32(18)：133139. doi： 10.11975/j.i

4、ssn.1002-6819.2016.18.018 http:/www.tcsae.org Wang Shunsheng, Wang Kangsan, Liu Dongxin, Li Huanhuan. Optimization of furrow irrigation mode for summer maize based on weighted grey correlation modelJ. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 3

5、2(18): 133 139. (in Chinese with English abstract) doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.18.018 http:/www.tcsae.org 0 引 言地面灌溉是世界上最古老的灌水方法，在现代灌溉中仍然占主导地位，全世界约有 90%的灌溉面积仍采用地面灌溉，中国地面灌溉面积占全国总灌溉面积约95%1。中国的水资源相对匮乏且分布不均，部分地区存在水资源浪费和污染问题。为缓解农业水资源短缺现状，保障农业可持续发展2， 国内外专家及学者提出并研究了许多节水高产的灌溉技术，取得了一系列成果3-12。研究者们在节水灌

6、溉方式、水资源评价等各领域越来越广泛地采用数学方法及模型，如米国全等13通过采用灰色关联理论对不同水氮供应与土壤生物环境效应的关系进行综合评价比较；杨增玲等14采用灰色关联理想解法在黑龙江地区优选出农作物秸秆综合利用方案；赵旭等15通过灰色关联理论对新疆地区参考作物的腾发量进行了计算，最终发现采用灰色模型预测新疆地区参考作物腾发量精度较好；汪顺生等16-17通过模糊综合评判法对夏玉米和冬小麦的生长特性、耗水特性以及产量进行了评价收稿日期： 2016-01-07 修订日期： 2016-06-10 基金项目：国家自然科学基金（ 51279157） ；河南省教育厅科学技术研究重点项目（ 12A210

7、018） ；河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目；华北水利水电大学高层次人才科研启动项目。 作者简介：汪顺生，男，安徽安庆人，博士，副教授，主要从事农业水土与环境研究工作，郑州 华北水利水电大学， 450000。 Email： 研究； 于国强等18采用 BP 网络建模方法和灰色关联法分析陕西洛惠渠灌区的土壤水盐动态，结果表明，人工神经网络模型具有较高的精度，灰色关联法进一步验证了各因子的敏感程度；张志政等19利用层次分析理论和方法评价节水灌溉方式，并针对出现的问题作出了相应的改进，最终取得了很好效果。门宝辉等20运用水质综合评价的属性识别模型对松花江哈尔滨段的水质进行检测评价，该结果与层次

8、分析法所得的结果相同，从而验证了该模型用于水质综合评价的可行性；卢玉邦等21采用模糊综合评判评价旱田的节水灌溉方式等，结果符合松嫩平原农业实际情况，可为今后节水灌溉方式的选择提供借鉴。灰色系统理论是由著名学者邓聚龙教授首创的一种系统科学理论（ grey theory）22。近年来应用灰色关联评价模型进行多方案优选的研究报道越来越多，灰色关联度方法的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，都取得了较好的应用效果。周会军等23用于码头设计方案的优选；冀巨海等24用于煤炭企业绩效评价；商如斌等25用于银行经营效果的评价；沈强等26用于生物质能开发方案优选等。在农业领域也涉及较多，如姚文戈等27运用灰色

9、关联评估模型对区域间农业产业化程度进行了评价，并取得了较好的结果；杨奇勇等28利用改进的灰色关联模型对土壤肥力进行评价，同样取得了较好的评价结果。在灰色关联评价模型的应用中，许多学者在传统的灰色平均关联评价模型上进行了改进，考虑了评价指标的权重对评价结果的影响，但是，对于指标农业工程学报（ http:/www.tcsae.org） 2016 年 134 权重，大多数采用层次分析法或者专家预测法确定，主观因素的影响很大，很大程度上依赖于个人经验，无法排除决策者个人可能存在的严重片面性。 本文拟采用变异系数法，以客观赋权的方法确定各指标的权重，使其具有保序性，在此基础上建立加权灰色关联评价模型，对

10、夏玉米不同灌水方式进行评价，得出最优灌水方式，并与大田试验结果进行比较，以期为加权灰色关联模型在节水灌溉研究中的应用提供参考。 1 材料与方法 1.1 试验区概况 于 2012 年 6 月 2 日 9 月 18 日在华北水利水电大学农水试验场开展试验（ 3447N、 11346E，海拔110.4 m）。该地属暖温带大陆性季风气候，年均气温、多年平均降水量、平均日照时数、无霜期分别为 14.5 、637.1 mm、 5.6 h、 220 d。该地主要为粉沙壤土，含有少量黏土，容重 1.35 g/cm3， 1 m 深度内田间持水量（ field water holding capacity， FC

11、） 24%。土壤全氮、有机质、速效磷、 碱解氮、 速效钾质量分数分别为 0.0539%、 0.87%、11.8 mg/kg、 45 60 mg/kg、 104.4 mg/kg。试验场内设有自动气象站自动采集气象数据。 1.2 灌水试验 设 2 种灌水方式（常规沟灌和宽垄沟灌），各包括 3种水分控制下限：土壤水分控制下限 60%FC、 70%FC 和80%FC，共 6 个处理，各处理 3 次重复，采用区组随机排列，小区间设置有 1.1 m 的保护行（垄），避免区间水分相互渗漏对试验造成干扰。 常规沟灌灌水沟断面均采用梯形形式，垄高 20 cm、沟底宽 20 cm；宽垄沟灌的沟底宽、垄面规格分别为

12、 40和 70 cm。如图 1 所示。 a. 宽垄沟灌 a. Wide furrow irrigation b. 常规沟灌 b. Conventional furrow irrigation 图 1 不同沟灌处理布置示意图 Fig.1 Diagram of furrow irrigation design 夏玉米郑单 985 为大田试验的研究对象，在前茬小麦收获后整地灭茬并起垄做沟， 相邻 2 沟中距离为 1.1 m，垄上种植 2 行玉米，玉米行距 50 cm。 2 种模式下夏玉米栽培密度均为 52 500 株 /hm2。试验过程中无遮雨措施，夏玉米试验期内降雨总量为 334.1 mm。试验以

13、尿素和重过磷酸钾作为夏玉米的肥料，施肥浇水均沿着垄沟进行。重过磷酸钾在播种前随耕作施入，施磷肥折合为165 kg/hm2，施钾肥折合为 125 kg/hm2。试验中施肥选择在 7 月 12 日进行，因为 7 月 11 日和 12 日有雨，这样能够使氮肥充分被作物吸收利用，施肥量为 255 kg/hm2。试验小区管理措施与大田相同。 本试验以各生育期计划湿润层（ 100 cm 深）土壤水分为标准，田间土壤水分的测定在每次雨后和灌水前后通过烘干法进行测定，当其下降到水分控制下限时进行灌水，灌水定额为 45 mm，各处理灌水日期见表 1。 表 1 灌水日期及灌水量 Table 1 Amount of

14、 irrigation and irrigation date 各灌水日期灌水量 Irrigation amount at each date/mm 处理 Treatment沟灌方式Method for furrow irrigationLSM/%FC06-04 06-15 06-19 06-24 07-27 08-14灌溉定额Irrigationquota/mmW60 宽垄 60 45 - - - - - 45 C60 常规 60 45 - - 45 - - 90 W70 宽垄 70 45 - 45 - - - 90 C70 常规 70 45 - 45 - 45 - 135 W80 宽垄 8

15、0 45 45 - - - 45 135 C80 常规 80 45 45 - 45 - 45 180 注： LSM，土壤水分下限； FC，田间持水量。 Note: LSM, low limit of soil moisture; FC, field water holding capacity. 1.3 测试指标及方法 1）土壤水分：在夏玉米播种前至收获后，每隔 5 d采用土钻分 5 层（每层 20 cm，共测定 1 m 深）取土烘干法测定土壤含水率。宽垄沟灌种植模式在沟、坡、垄各取 1 个观测点，常规沟灌种植模式在垄、 沟各取 1 个观测点。降雨和灌水前后加测 1 次。 2）耗水量：由于试验

16、场内地下水埋深在 5 m 以下，故地下水补给量为 0； 雨后测墒表明单次降雨量均未造成计划湿润层深层渗漏，故地表和深层渗漏量为 0。因而，根据水量平衡，作物生育阶段耗水量为 ET=M+Pr+W。 （ 1） 式中 ET 为生育阶段耗水量， mm； M 为时段内灌溉水量，mm； Pr为时段内有效降雨量， mm； W 为土壤贮水量 W变化， mm。 W=0.1H。 （ 2） 式中 H 为土层深度，本文为 100 cm； 为 1 m 内土层平均干容重，本文为 1.35 g/cm3； 为 1 m 内土层平均含水率， %。 3）测产：成熟期（ 9 月 10 日）在各小区随机选取10 株玉米测定其地上部干物

17、质、穗长、秃尖长、穗行数、单穗粒数和百粒质量等。收获时（ 9 月 18 日），各小区夏玉米单收、单打、测产。 4）水分利用效率（ water use efficiency， WUE）为夏玉米产量与耗水量的比值。 不同处理田间试验结果如表 2 所示。 第 18 期 汪顺生等：基于加权灰色关联模型优选夏玉米沟灌方式 135 表 2 不同处理大田试验结果 Table 2 Results of field experiment for different treatments 指标 Indicator W60 C60 W70 C70 W80 C80 穗长 Spike length/cm 16.850.

18、02 16.800.01 17.480.02 17.350.03 17.520.01 17.420.02 穗周长 Ear perimeter/cm 16.030.02 15.850.05 16.220.04 16.080.02 16.200.03 16.050.01 穗粒数 Grain number per spike 495.108.54 472.359.23 543.052.34 522.643.28 548.452.74 516.052.12 穗行数 Rows per ear 14.530.23 13.870.19 15.400.11 15.200.08 15.200.06 15.100

19、.04 产量构成 Yield components 百粒质量 Hundred-grain weight/g 22.820.03 22.690.03 24.100.04 23.120.06 23.920.03 22.770.02 播种 -出苗 Sow-seeding 30.240.68 37.080.11 33.760.54 37.120.13 34.930.49 39.620.75 出苗 -拔节 Seeding-jointing 67.572.67 83.232.78 74.533.15 94.501.26 90.211.38 107.574.58 拔节 -抽雄 Jointing-tassel

20、ing 84.741.27 88.351.67 91.402.36 98.400.17 98.280.25 109.002.89 抽雄 -灌浆 Tasseling-filling 65.121.03 67.653.57 81.510.96 79.441.01 87.620.43 88.440.36 灌浆 -成熟 Filling-mature 101.993.62 112.502.09 117.442.46 129.601.39 131.581.06 142.122.84 耗水量 Water consumption /mm 全生育期 Full growth period 349.6613.92

21、388.815.26 398.644.01 439.063.74 442.624.35 486.754.69 产量 Yield/(kghm-2) 6547.9582.58 6372.9577.69 7853.3967.83 7082.62100.26 7701.3386.43 6883.8792.47水分利用效率 WUE/(kgm-3) 1.870.03 1.640.03 1.970.02 1.610.02 1.740.09 1.410.07 1.4 单层次综合评价 根据灰理论基础22，建立灌水方式灰色单层次综合评价模型。 1）确定参考序列和比较序列 参考序列：从 6 个处理中提取各项评价指标

22、最优参数的组合，即 Y=(y1， y2， ， yj)， yj为参考序列的第 j项评价指标参数。 比较序列：以 6 个处理对应各项评价指标参数的组合， Xi=(xi1， xi2， ， xij)， xij为第 i 个比较序列的第 j 项评价指标参数。2）序列变量无量纲化处理 采用均值化法进行无量纲处理，即无量纲化后变量为各评价指标的统计值 xij与其均值 x 的比值， xij=xij/x。 3）灰色关联系数为 ()() ()() ()minmin maxmaxmax maxij ijij ijiij ijijkkj+ =+ 。 （ 3） 式中 i(j)为第 i个比较序列的第 j项评价指标的关联系数

23、；()ij j ijkyx=为第 i 个比较序列的第 j 项评价指标与参考序列的绝对差值； ( )min minijijk 、 ( )max maxijijk 分别为 2 级最小差值和 2 级最大差值； 为分辨系数， 越小，分辨力越大，一般 的取值区间为 (0,1)，具体取值可视情况而定。当 0.5436 时，分辨力最好，通常取 =0.5。 4）指标权重 采用客观赋权的变异系数法确定各评价指标权重。由于各项指标量纲不同，难以直接比较其差别程度，需用各项指标的变异系数来衡量各项指标取值的差异程度。 jjjV= 。 （ 4） 式中 Vj为第 j 项指标的变异系数、也称为标准差系数； j为第 j 项

24、指标的标准差； j为第 j 项指标的平均数。 各项指标的权重 wj为 1jj njjVwV=。 （ 5） 5）加权灰色关联度为 ()1nijijRwj=。 （ 6） 式中 Ri为第 i 个比较序列的灰色关联度，值越大，则与参考序列 Y 接近度越高。 1.5 多层次综合评价 由于各评价指标处于不同层次，需进行多层次综合评价。多层次综合评价是在单层次综合评价的基础上进行的，其评价方法、步骤与单层次综合评价相同。本文首先对产量因子、产量、阶段耗水量等指标进行单层次（第 2 层次）综合评价，得出产量、耗水及 WUE 进行综合评价结果；然后进行第 1 层次综合评价时，将第 2 层次评价的结果作为指标再次

25、进行综合评价，确定不同灌水方式的灰色关联度及位次。 3 结果与分析 3.1 单层次综合评价 3.1.1 产量的灰色关联评价 本文采用总产量及其产量构成因子作为夏玉米产量评价指标， 即参考序列为 Y=（ 17.52， 16.22， 548.45， 15.40，24.10， 7853.39）。 将产量指标原始数据无量纲化，结果见表 3。根据式（ 3）可知 2 级最小差值 ()min minijijk 为 0 和 2 级最大差值 ( )max maxijijk 为 0.2093， 可得出产量指标灰色关联系数，见表 3。 利用式（ 4）和式（ 5）对产量指标原始数据进行计算分析，确定各个评价指标的变异

26、系数及其权重见表 4。 将表 3 的灰色关联系数与表 4 的指标权重代入式 （ 6）确定各处理的产量灰色关联度见表 5。 农业工程学报（ http:/www.tcsae.org） 2016 年 136 表 3 产量指标无量纲化结果及灰色关联系数 Table 3 Dimensionless result and grey correlation coefficient of yield index 无量纲值 Dimensionless result 灰色关联系数 Grey correlation coefficient 处理 Treatments 序列Sequence 穗长 Spike leng

27、th 穗周长 Ear perimeter 穗粒数 Grain number per spike 穗行数Rows per ear 百粒质量Hundred-grain weight产量Yield穗长 Spike length 穗周长Ear perimeter穗粒数 Grain number per spike 穗行数 Rows per ear 百粒质量Hundred-grain weight 产量Yield参考 (Y) 1.016 1.009 1.062 1.035 1.037 1.110 1 1 1 1 1 1 W60 X10.978 0.997 0.959 0.976 0.982 0.926

28、0.655 0.862 0.416 0.558 0.572 0.362C60 X20.975 0.987 0.915 0.932 0.977 1.110 0.638 0.767 0.333 0.418 0.548 1.000W70 X31.014 1.009 1.052 1.035 1.037 1.089 0.970 1.000 0.876 1.000 1.000 0.830C70 X41.007 1.000 1.012 1.021 0.995 0.901 0.882 0.894 0.596 0.846 0.636 0.333W80 X51.016 1.008 1.062 1.021 1.02

29、9 1.001 1.000 0.983 1.000 0.846 0.905 0.490C80 X61.011 0.999 1.000 1.015 0.980 0.973 0.927 0.875 0.540 0.785 0.563 0.433注：参考序列代表 6 个处理中提取各项评价指标最优参数的组合。 Note: Reference sequence represents combination of best parameters of evaluation indexes in 6 treatments. 表 4 产量评价指标的权重 Table 4 Weights of yield eva

30、luation indexes 作物指标Crop indexes 统计指标 Statistic index 值 Value 作物指标 Crop indicator 统计指标 Statistic indicator 值 Value 标准差 /cm 0.324 标准差 14.883 均值 /cm 17.237 均值 0.039 变异系数 0.019 变异系数 0.039 穗长 Spike length 权重 0.081 穗行数 Rows per ear 权重 0.166 标准差 /cm 0.131 标准差 /g 0.619 均值 /cm 16.073 均值 /g 23.237 变异系数 0.008

31、 变异系数 0.027 穗周长 Ear perimeter 权重 0.035 百粒质量 Hundred- grain weight 权重 0.114 标准差 28.881 标准差 / (kghm-2) 600.876均值 516.273 均值 / (kghm-2) 7073.7 变异系数 0.056 变异系数 0.085 穗粒数 Grain number per spike 权重 0.577 产量 Yield 权重 0.364 表 5 产量、耗水及水分利用效率指标灰色关联度 Table 5 Grey correlation degree of yield, water consumption

32、and WUE indexes 产量 Yield 耗水 Water consumption 水分利用效率 WUE 处理 Treatments 实测值Measured value/ (kghm-2) 评价值 Evaluated value 实测值Measured value/mm评价值 Evaluated value 实测值Measured value/ (kgm-3)评价值Evaluated value W60 6 547.95 0.524 349.66 1.000 1.87 0.737 C60 6 372.95 0.464 388.81 0.706 1.64 0.459 W70 7 853.

33、39 0.977 398.64 0.675 1.97 1.000 C70 7 082.62 0.675 439.06 0.518 1.61 0.438 W80 7 701.33 0.911 442.62 0.518 1.74 0.549 C80 6 883.87 0.629 486.75 0.414 1.41 0.333 由产量评价结果可知，各处理的关联度位次从高到低依次为 W70、 W80、 C70、 C80、 W60、 C60，与大田实测产量排序一致。同一种植模式下，灌水控制下限为70%FC 的处理的夏玉米产量评价最高。其主要原因是60%FC 的处理的水分亏缺严重，抑制了夏玉米的正常发育，

34、 导致减产严重； 而 80%FC 的处理由于水分处理过高，夏玉米植株发育过剩，削弱了穗部干物质的积累，相比70%FC 的处理不增反减。此外，同一水分处理下，夏玉米产量评价值均表现为宽垄沟灌高于常规沟灌，说明宽垄种植较之常规沟灌具有增产效果。 3.1.2 耗水及水分利用效率的灰色关联评价 耗水及水分利用效率的灰色关联评价结果（表 5）表明，同一种植模式下，耗水评价指标关联度随着水分控制下限的提高而减小， 60%FC 的处理关联度最大，其次为 70%FC 的处理， 80%FC 的处理关联的最小，说明水分控制下限越低越节水。同一水分控制下限处理下，耗水灰色关联度均表现为宽垄种植大于常规沟灌，说明宽垄

35、种植较之常规沟灌更加节水。对照表 2 可知，耗水评价结果与大田实测耗水相吻合。对于 WUE，宽垄种植其灰色关联度随着水分控制下限的提高呈先增加后减小变化规律，常规沟灌其灰色关联度随着水分控制下限的提高而减小，各处理中 W70 关联度最大， C80 最小。相同水分处理下，宽垄沟灌种植显著大于常规沟灌种植。 3.2 多层次综合评价 以产量、 耗水及 WUE 的评价结果作为评价指标再次进行灰色关联评价，即参考序列为 Y=(0.977， 1.000，1.000)，确定不同灌水方式的灰色关联度及位次。在第 2层次综合评价结果的基础上利用变异系数法确定产量、耗水及 WUE 的权重。由表 6 可知， WUE

36、 的权重最大（ 0.401），其次为耗水的权重，产量的权重最小，说明对综合评价结果影响大小依次为 WUE、耗水、产量。 表 6 第 1 层综合评价指标权重 Table 6 Weights of first layer comprehensive evaluation indexes 指标 Indicator 标准差 Standard deviations均值 Average 变异系数Variation coefficient权重 Weight 产量 Yield 0.207 0.697 0.297 0.286 耗水 Water consumption0.208 0.638 0.326 0.314

37、 水分利用效率 WUE 0.244 0.586 0.416 0.401 不同灌水方式多层次综合评价结果如表 7 所示。从表 7 可以看出， 6 个不同处理的灰色关联度大小依次为W70 W60 W80 C60 C70 C80，其中 W70 在第 2 层综合评价中耗水评价位次第 3，产量评价和 WUE 评价位第 18 期 汪顺生等：基于加权灰色关联模型优选夏玉米沟灌方式 137 次第 1， 但在多层次综合评价中灰色关联度最大 （ 0.852） ，故灌水方式 W70 最佳，其次为 W60，其灰色关联度（ 0.788）。 3 种处理下，宽垄种植模式均优于常规沟灌种植，说明宽垄种植相比常规沟灌种植具有相

38、当的优势。 表 7 不同处理下灰色关联度 Table 7 Grey correlation degree for different treatments 处理 Treatments 关联度 Correlation degree 位次 Position W60 0.788 2 C60 0.450 4 W70 0.852 1 C70 0.446 5 W80 0.550 3 C80 0.406 6 4 结论与讨论 本文以 2012 年夏玉米的试验为对象，建立加权灰色关联综合评价模型对不同灌水方式进行评价，结论如下： 1）单层次综合评价结果表明，当灌水控制下限为70%FC 时，产量综合评价值最大，其

39、中宽垄种植的评价值为 0.977；当灌水控制下限为 60%FC 时，宽垄种植的耗水评价值最大（ 1.000），大田试验耗水量最少（ 349.66 mm），与大田试验结果相符。宽垄种植模式下，3 种水分处理的水分利用效率较常规种植高， 其中水分处理为 70%FC 的宽垄种植处理的水分利用效率最高，80%FC 的常规种植处理的最低，分别为 1.97 和1.41 kg/m3，评价结果与大田实测数据结果相吻合。此外3 种水分处理下， 宽垄种植的评价值均高于常规沟灌的评价值，说明宽垄种植较之常规沟灌具有更好的节水增产效果。 2）多层次综合评价结果表明， 3 种水分处理下，宽垄种植模式均优于常规沟灌种植，

40、灌水控制下限为70%FC、 60%FC 的宽垄种植模式的综合评价值相差较小，关联度对应为 0.852、 0.788。方案的选定可根据当地水资源状况而定，对于水资源相对丰富地区建议采用 W70，对于水资源相对匮乏地区建议采用 W60。 衡量一种种植方式及灌水标准是否可行，最终体现在作物产量与灌溉水量的对应关系上，即看其是否满足节水高产宗旨。本文采用加权灰色关联模型评价不同灌水方式的优劣，与传统的灰色平均关联度相比，考虑了评价指标权重对关联度的影响，模型具有保序性，评价结果更加客观，模型中权重的确定采用的是变异系数法，可以消除测量尺度及量纲的影响，并且避免了专家赋权法的主观倾向性，是一种客观赋权的

41、方法。该评价模型也存在不足，第 2 层综合评价未考虑灌水质量（灌溉水的利用率、灌水均匀度、灌水贮存率）、经济评价指标（净现值、收益率、投资等）及社会评价指标（地形适应性、便于种植、农民欢迎度等）等对评价结果的影响，下一步笔者将结合上述评价指标对灌水方式进行更加全面地评价模型，从而为该方法在节水灌溉领域的评价应用提供一定的科学借鉴。 参 考 文 献 1 水利部农村水利司 . 节水灌溉 M. 北京：中国农业出版社， 1998. 2 李保国，黄峰 . 1998 2007 年中国农业用水分析 J. 水科学进展， 2010， 21(4)： 575 583. Li Baoguo, Huang Feng.

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