基于贝叶斯模式平均与区间二型模糊集的分区灌溉方法

为解决松嫩平原水稻灌溉水需求不断增长与地下水资源可持续利用之间的矛盾,实现节水控采目标,本文以松嫩平原北部和平灌区水稻种植区为例,通过2017-2019年降雨-地下水-产量动态监测试验,揭示灌域尺度地下水时空变化规律;采用聚类分析与空间叠加分析提出了基于地下水埋深的分区方法,确定研究区的地下水埋深分区界限;根据地下水埋深分区结果,采用贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)方法,融合AquaCrop、Jensen模型,进行平、枯水年各分区灌溉情景的产量模拟,提高了地下水埋深分区条件下的产量模拟精度。引入风险偏好因子刻画决策者的风险态度,基于区间二型模糊集(IT2FS)理论对各地下水埋深区域的灌溉制度进行综合评价,利用有序加权平均算子(Ordered Weighted Averaging,OWA)集结综合评价值,提出了不同地下水埋深区域水稻种植的优化灌溉制度。结果表明:研究区地下水埋深分区界限为1.5 m;采用BMA方法有利于提高地下水埋深分区条件下的产量模拟精度,与实测产量相关性系数超过0.95;分区灌溉模式下各区产量-灌水量响应规律存在差异,但与现行灌溉制度相比,分区灌溉能减少稻田灌水量15%~37.6%,减少地下水开采量12%以上。