基于云模型及可变模糊聚类迭代模型的灌区节水水平评估

付晓亮，杜成旺，杨朝翰，韦 婉，李发文

(1.水利部海河水利委员会，天津 300170；2.北京京桥热电有限责任公司，北京 100067；3.天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津 300072)

我国是农业大国，粮食安全问题是国家安全的头等大事，而要保障粮食安全就要确保农业生产。我国农业用水所占比超过总用水量的60%，其中农业灌溉用水量占到农业总用水量的90%，因此，农业灌区节水水平直接影响农业节水水平。灌区节水是指在自然规律、技术可能、经济合理的条件下，使可供农业使用的水资源尽可能多地进入农作物生产过程，以尽可能少的水资源换取尽可能高的产量[1]。因此，灌区节水水平主要从节水工程、节水技术、节水措施以及用水效率等方面体现，需要摸清灌区用水、节水状况，了解灌区节水水平所处的位置，从而发现灌区节水存在问题和节水潜力所在。对于灌区节水工作开展情况如何，即采取一定的节水措施和建立节水工程后，节水效果如何，到底是否节水，如何进行合理评判，对于这些问题回答，属于节水水平评价的范畴。对灌区进行节水水平评价，有利于提高对灌区的整体节水水平的认识，以期更好地发挥灌区的作用。

灌区节水水平综合评价是一个多指标综合评价问题，各指标间相互关联，用直观对比分析法往往难以得到客观的综合评价，宜采用综合评价方法。目前，节水水平评价的方法较多，如层次分析法[1]、模糊聚类法[2]、模糊综合评价法[3]、人工神经网络法[4]、灰色模糊聚类评价法[5]、基于层析分析法的模糊综合评价法[6]等，但由于这些方法本身固有的缺陷，使得节水评价不能完全客观全面地进行。……