Page 72 - 2021年第52卷第9期

实测值 实测值
8.3 8.3
拟合曲线 拟合曲线
8.2 8.2
（t/hm 2 ） 8.1 （t/hm 2 ） 8.1

产量/ 8.0 产量/

8.0
7.9
200 300 400 500 600 200 300 400 500 600
Ⅰ区灌水量/mm Ⅰ区灌水量/mm
实测值 8.3 实测值
8.3
拟合曲线 拟合曲线
8.2
8.2
（t/hm 2 ） 8.1 （t/hm 2 ） 8.1
8.0
产量/ 8.0 产量/ 7.9

7.8
7.9
200 300 400 500 600 200 300 400 500 600
Ⅱ区灌水量/mm Ⅱ区灌水量/mm
（a） 枯水年 （b） 平水年
图 8 产量与灌水量拟合曲线

表 8 各年型不同区域产量-灌水量拟合曲线方程

曲线方程 R 2
平水年 Ⅰ区 0.000042x +0.009x+7.77 0.976
2
2
3
(P=50%) Ⅱ区 0.000049x +0.001x -0.154x+0.541 0.934
枯水年 Ⅰ区 -0.000079x +0.0028x+7.785 0.944
2
2
3
(P=85%) Ⅱ区 0.000022x -0.0031x +0.0118x+6.877 0.928
5.3 灌溉制度风险决策结果 根据式（11）分别计算各年型不同区域不同决策风险偏好下节水效益
（C ）、增产效果（C ）和地下水稳定性（C ）三个属性的权重值，基于期望效用函数理论，引入绝对风险
2
1 3
回避系数 A（W）衡量风险回避程度，A（W）>0 为风险规避型；A（W）=0 为风险中性型；A（W）<0 为风险
偏好型，计算结果如图 9 所示。结果显示，属性权重未知时，不同风险态度会影响各属性权重分
布。随着风险态度逐渐转变为偏好型，地下
C 1 C 2 C 3
水埋深较浅区域（Ⅰ区）C 属性权重上升，C 100
1 2
属性权重下降，C 属性权重保持稳定；埋深
3
80
较深区域（Ⅱ区）C 属性权重降低，C 属性权
1 2
重略微降低，C 权重上升。
3 60
根据各年型各分区不同风险态度的属性 属性权重/%
权重，结合效用函数，采用有序加权算术平 40
均算子（OWA）对灌溉情景综合效用值进行集
20
结，选取综合效用值最大的灌溉情景为最优
灌溉制度，结果见表 9。 0
A（W）<0 0 A（W）>0 A（W）<0 0 A（W）>0 A（W）<0 0 A（W）>0 A（W）<0 0 A（W）>0
优化后，相比传统雨养种植，平水年每 Ⅰ区 Ⅱ区 Ⅰ区 Ⅱ区
2 枯水年
增加 100 mm 灌水，水稻产量提高 1100 kg/hm 平水年
以上，枯水年每增加 100 mm 灌水，产量提高 图 9 各典型年不同区域内不同风险偏好下
各属性权重分布
1000 kg/hm 以 上 ， Ⅰ 区 水 稻 增 产 效 果 更 显
2
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