徐存東，程 慧，王 燕，王榮榮，劉璐瑤，張 銳

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灌區(qū)土壤鹽漬化程度云理論改進(jìn)多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型

徐存東1,2，程 慧1，王 燕1，王榮榮1，劉璐瑤1，張 銳1

（1. 華北水利水電大學(xué)，水利學(xué)院，鄭州 450046； 2. 水資源高效利用與保障工程河南省協(xié)同創(chuàng)新中心，鄭州 450046）

土壤鹽漬化的產(chǎn)生過(guò)程是一個(gè)多指標(biāo)參與、多層次驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜系統(tǒng)，針對(duì)鹽漬化程度的評(píng)價(jià)的不確定性和模糊性問(wèn)題，將不確定性云理論引入到土壤鹽漬化程度的多級(jí)模糊評(píng)價(jià)中，通過(guò)構(gòu)建土壤鹽漬化程度多級(jí)模糊評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建了鹽漬化程度的評(píng)語(yǔ)集云模型、誘發(fā)因子的隸屬度云模型及權(quán)重云模型，進(jìn)而提出了基于云理論改進(jìn)的土壤鹽漬化程度的多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型。同時(shí)，選定景泰川電力提灌灌區(qū)為研究區(qū)，對(duì)該灌區(qū)的土壤鹽漬化程度進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并將評(píng)價(jià)結(jié)果和評(píng)語(yǔ)集云模型結(jié)合用Matlab仿真顯示。研究表明：該灌區(qū)土壤的鹽漬化處于輕度鹽化土和中度鹽化土之間，0～100 cm土壤的含鹽量為0.224 2%的可能性最大；利用云理論改進(jìn)多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型對(duì)土壤的鹽漬化程度開(kāi)展研究，用不確定性云參數(shù)代替精確數(shù)值，更具普遍性。相關(guān)研究可為開(kāi)展鹽漬化程度評(píng)估和預(yù)測(cè)的研究提供有益參考。

土壤；鹽漬化；模型；云理論；多級(jí)模糊；評(píng)語(yǔ)集；標(biāo)度；隸屬度；評(píng)價(jià)

0 引 言

中國(guó)西北等地區(qū)通過(guò)發(fā)展提水灌溉工程，實(shí)現(xiàn)對(duì)干旱半干旱區(qū)域土地資源的有效開(kāi)發(fā)。然而，隨著提水工程的不斷提水運(yùn)行，誘發(fā)了區(qū)域大面積的水鹽重組、運(yùn)移和積聚[1]。干旱荒漠區(qū)高蒸發(fā)低降雨的獨(dú)特氣候條件，加上高強(qiáng)度的人類活動(dòng)，致使區(qū)域的水鹽動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)獨(dú)特的態(tài)勢(shì)，在不同的水文地質(zhì)單元其表征各不相同[2-3]。當(dāng)前，灌區(qū)的土壤鹽漬化依舊是未得到完全解決的世界性難題。干旱荒漠灌區(qū)的土壤鹽漬化的產(chǎn)生過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜而又模糊的系統(tǒng)，從灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展的角度考慮，有必要對(duì)這種模糊過(guò)程和影響程度進(jìn)行科學(xué)的評(píng)估與預(yù)測(cè)。當(dāng)前，學(xué)者們對(duì)土壤鹽漬化的研究主要是從土壤鹽漬化空間分布特征及對(duì)水土環(huán)境的影響等方面開(kāi)展研究，如Alexakis等[4]通過(guò)采集灌溉前后的土壤進(jìn)行試驗(yàn)研究，對(duì)地中海地區(qū)耕地土壤質(zhì)量惡化問(wèn)題開(kāi)展了研究，從鹽化土的角度標(biāo)準(zhǔn)對(duì)土壤進(jìn)行了分類。管孝艷等[5]將GIS與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)和地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法相結(jié)合，分析了土壤EC值的空間變異性與地下水深度對(duì)土壤鹽度分布的影響。徐存東等[6]通過(guò)改進(jìn)的層次分析法，對(duì)干旱揚(yáng)水灌區(qū)在長(zhǎng)周期提水灌溉條件下產(chǎn)生的土壤鹽堿化等水土環(huán)境問(wèn)題進(jìn)行了響應(yīng)評(píng)估。以上研究取得了大量有益成果，但是通過(guò)構(gòu)建區(qū)域尺度的多要素耦合模型開(kāi)展鹽漬化程度評(píng)估和預(yù)測(cè)的理論方法研究還需深入。

土壤鹽漬化產(chǎn)生過(guò)程的模糊性、驅(qū)動(dòng)的多層次性、要素影響的不確定性等問(wèn)題是土壤鹽漬化程度評(píng)價(jià)的主要問(wèn)題來(lái)源。多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型以專門處理模糊性的模糊理論為基礎(chǔ)，通過(guò)構(gòu)建多級(jí)模糊指標(biāo)體系，依據(jù)最大隸屬度原則和線性變換模糊原理，進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)[7-8]?；谠撃Ｐ吞幚砟：缘膬?yōu)越性，近年來(lái)已廣泛用于自然科學(xué)及社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域，如肖龍等[9]應(yīng)用該方法對(duì)信息系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，劉沐宇等[10]應(yīng)用該方法對(duì)大橋的生命周期環(huán)境影響進(jìn)行了評(píng)價(jià)，劉旭娜等[11]應(yīng)用該方法對(duì)中國(guó)西北工業(yè)過(guò)程中電壓暫降產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了等級(jí)化評(píng)估。然而，該模型在運(yùn)用過(guò)程中，只是在形式上將不確定性轉(zhuǎn)化為確定性，將模糊性量化以得到精確值的結(jié)果，這與本身的不確定性相矛盾，即只考慮了模糊性，忽視了離散性及不確定性[12]。云理論是由李德毅院士于20世紀(jì)90年代提出專門用于處理不確定性問(wèn)題的基本理論，該理論能夠很好地刻畫出模糊系統(tǒng)的隨機(jī)性及不確定性，能將定性概念和定量數(shù)值進(jìn)行自由轉(zhuǎn)換[13-14]，且能規(guī)避專家在描述土壤鹽漬化誘發(fā)因子狀態(tài)時(shí)主觀性及個(gè)人經(jīng)驗(yàn)性的影響。

鑒于此，本文針對(duì)干旱荒漠灌區(qū)土壤鹽漬化程度的評(píng)價(jià)，運(yùn)用云理論對(duì)傳統(tǒng)多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型進(jìn)行改進(jìn)，用不確定性云參數(shù)代替精確數(shù)值，對(duì)緊靠騰格里沙漠的甘肅景泰川電力提灌灌區(qū)的土壤鹽漬化程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，以期為灌區(qū)的土壤鹽漬化治理與調(diào)控提供宏觀指導(dǎo)。

1 土壤鹽漬化程度的多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型

1.1 多級(jí)模糊評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

干旱荒漠灌區(qū)的土壤鹽漬化的產(chǎn)生過(guò)程是一個(gè)多指標(biāo)參與、多層次驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜模糊系統(tǒng)，參與的過(guò)程包括田間水轉(zhuǎn)化、田間熱交換和土壤水鹽運(yùn)移等過(guò)程，主要影響因子包括水文地質(zhì)條件、地表水、地下水、土壤、灌溉-入滲、潛水運(yùn)動(dòng)、蒸散發(fā)、近地面導(dǎo)熱、土壤層導(dǎo)熱等諸多要素，在構(gòu)建多級(jí)模糊評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，可將土壤的鹽漬化程度用非鹽化1、輕度2、中度3、強(qiáng)度4、鹽化土5來(lái)描述[15]，驅(qū)動(dòng)其發(fā)展的過(guò)程可分解為土壤水鹽運(yùn)移1、田間水轉(zhuǎn)化2和田間熱交換33個(gè)過(guò)程，影響這3個(gè)過(guò)程的因子包括：水文地質(zhì)條件、地表水、地下水、土壤、灌溉入滲、蒸散發(fā)、近地面導(dǎo)熱、土壤層導(dǎo)熱8個(gè)因子。其中，表征水文地質(zhì)條件的狀態(tài)可描述為封閉性水文地質(zhì)單元、開(kāi)敞性水文地質(zhì)單元和半開(kāi)敞性水文地質(zhì)單元；表征地表水的狀態(tài)可描述為地表水徑流量；表征地下水的狀態(tài)可描述為地下水埋深和地下水礦化度；表征土壤的狀態(tài)可描述為土壤含水量、土壤全鹽量和土壤pH值；表征灌溉-入滲的狀態(tài)可描述為灌溉水量、灌溉模式、降雨量和入滲量；表征蒸散發(fā)的狀態(tài)可描述為蒸發(fā)量及蒸騰量；表征近地面導(dǎo)熱的狀態(tài)可描述為顯熱通量、潛熱通量及近輻射量；表征土壤導(dǎo)熱的狀態(tài)可描述為土壤熱容量、土壤導(dǎo)熱率和土壤熱擴(kuò)散率。所構(gòu)建的多級(jí)模糊評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見(jiàn)圖1。

圖1 土壤鹽漬化程度多級(jí)模糊評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

第1層為評(píng)語(yǔ)層，主要描述區(qū)域土壤鹽漬化程度；第2層為驅(qū)動(dòng)過(guò)程層，主要描述驅(qū)動(dòng)過(guò)程；第3層次為誘發(fā)因子層；第4層為要素狀態(tài)層。

1.2 多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型

模糊綜合評(píng)價(jià)模型是由汪培莊教授于20世紀(jì)80年代提出，經(jīng)過(guò)幾十年發(fā)展，其評(píng)價(jià)方法已由單一層次的綜合評(píng)價(jià)發(fā)展成為多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)方法[16]。多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型將模糊綜合評(píng)價(jià)法和層次分析法進(jìn)行結(jié)合，將評(píng)價(jià)系統(tǒng)逐步分解為多層次遞階結(jié)構(gòu)，由層次分析法確定每個(gè)層次指標(biāo)權(quán)重，由模糊集確定層次間關(guān)系的模糊矩陣，通過(guò)對(duì)每個(gè)層次分別進(jìn)行模糊評(píng)判，最后進(jìn)行綜合給出整個(gè)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)結(jié)果。

本文針對(duì)干旱荒漠灌區(qū)土壤的鹽漬化程度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，而其過(guò)程具有多介質(zhì)驅(qū)動(dòng)的模糊性及多過(guò)程耦合的不確定性特征，其產(chǎn)生和孕育過(guò)程是模糊而復(fù)雜的，因此，針對(duì)這一模糊過(guò)程，可采用基于多級(jí)模糊理論的綜合評(píng)價(jià)模型進(jìn)行定量化揭示，由已構(gòu)建的土壤鹽漬化程度的多級(jí)模糊評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將各指標(biāo)因子逐層分類：針對(duì)區(qū)域土壤的鹽漬化程度、驅(qū)動(dòng)過(guò)程、影響因子及其要素狀態(tài)，依次分為評(píng)語(yǔ)集={1，2，3，4，5}，驅(qū)動(dòng)過(guò)程層集={1，2，3}，影響因子集={，，，，，，，}，及每個(gè)影響因子的狀態(tài)集。

在逐層分類的基礎(chǔ)上，通過(guò)確定各節(jié)點(diǎn)、各層次的隸屬度及權(quán)重，采用多級(jí)模糊合成映射，根據(jù)最大隸屬度原則，對(duì)模糊條件、復(fù)雜環(huán)境下的土壤鹽漬化程度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，其合成算法的公式[17]如下：

式中為層次綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果矩陣；為土壤鹽漬化誘發(fā)因子的權(quán)重向量；為下層次要素狀態(tài)對(duì)上層次因子的隸屬度。

2 云理論改進(jìn)的多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型

多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型在對(duì)土壤的鹽漬化程度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)，很好地考慮了這個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的模糊性，然而，卻忽略了系統(tǒng)的隨機(jī)性和離散性的問(wèn)題，并未很好地體現(xiàn)出模糊系統(tǒng)隨機(jī)性及波動(dòng)性的模糊本質(zhì)。云理論能夠很好地刻畫出模糊系統(tǒng)的隨機(jī)性及不確定性，能夠很好地將定性概念和定量數(shù)值進(jìn)行自由轉(zhuǎn)換，且能通過(guò)不確定性語(yǔ)言將對(duì)象的隨機(jī)性和模糊性有機(jī)結(jié)合起來(lái)，鑒于此，本文針對(duì)干旱荒漠灌區(qū)的土壤鹽漬化進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)，將不確定性云理論引入多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型進(jìn)行改進(jìn)。

按照云理論，每一個(gè)云模型都用其相應(yīng)的期望（）、熵（）和超熵（）3個(gè)數(shù)字特征來(lái)進(jìn)行表征，即（，，）[18]。在按照云模型改進(jìn)上述的多級(jí)模糊評(píng)價(jià)方法時(shí)，用期望（）反映云滴的重心位置，分別表示土壤鹽漬化程度、驅(qū)動(dòng)過(guò)程和誘發(fā)因子權(quán)重和隸屬度的中心值；熵（）描述云滴的模糊性和隨機(jī)性，分別反映鹽漬化程度、驅(qū)動(dòng)過(guò)程、影響因子權(quán)重和隸屬度的可能取值范圍；超熵（）是熵的熵，用于描述云的厚度，主要反映云滴的離散程度，分別表示鹽漬化程度、驅(qū)動(dòng)過(guò)程和影響因子權(quán)重和隸屬度偏離中心值的程度。

云理論的基本計(jì)算依據(jù)定量與定性間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，可分為正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器[19]，其中正向云發(fā)生器是將定性概念轉(zhuǎn)換成定量數(shù)值，通過(guò)得到的定量云模型參數(shù)（、、）生成云滴，逆向云發(fā)生器則相反，是將定量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成定性概念。

應(yīng)用這種基于云理論的評(píng)價(jià)方法，可實(shí)現(xiàn)對(duì)這種多介質(zhì)驅(qū)動(dòng)的模糊性和多過(guò)程耦合不確定性的定量轉(zhuǎn)化，具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：依次構(gòu)建區(qū)域鹽漬化程度的評(píng)語(yǔ)集云模型、誘發(fā)因子的標(biāo)度云模型及隸屬度云模型。

2.1 評(píng)語(yǔ)集云模型

確定鹽漬化程度評(píng)語(yǔ)集是為了實(shí)現(xiàn)區(qū)域鹽漬化程度的定量化揭示，故可采用正向云發(fā)生器。由圖1綜合評(píng)價(jià)體系，土壤鹽漬化程度評(píng)語(yǔ)集={1，2，3，4，5}，可分別采用正向云發(fā)生器來(lái)計(jì)算并生成評(píng)語(yǔ)集云模型。具體計(jì)算過(guò)程為：首先確定云模型3個(gè)特征數(shù)字期望（Ex）、熵（En）和超熵（He），計(jì)算公式[20]如下

式中上與下分別為評(píng)語(yǔ)集各鹽漬化等級(jí)（=1,2,3,4,5）上、下邊界值，可用鹽漬化程度的分類指標(biāo)作為邊界；為正態(tài)云模型中評(píng)語(yǔ)集對(duì)應(yīng)鹽漬化等級(jí)的期望；為正態(tài)云模型中評(píng)語(yǔ)集對(duì)應(yīng)等級(jí)的熵；為常數(shù)。由式（2）~式（4）可確定評(píng)語(yǔ)集云模型各鹽漬化等級(jí)的3個(gè)特征數(shù)字，可得到5個(gè)等級(jí)1（非鹽化土）、2（輕度）、3（中度）、4（強(qiáng)度）、5（鹽化土）的各等級(jí)評(píng)語(yǔ)集云模型（，，），進(jìn)而確定干旱灌區(qū)土壤鹽漬化程度綜合評(píng)價(jià)的目標(biāo)層。

2.2 誘發(fā)因子權(quán)重云模型

經(jīng)典層次分析法（analytic hierarchy process，AHP）的Satty標(biāo)度中，要求專家用1～9之間的一個(gè)自然數(shù)來(lái)確定2個(gè)因子的相對(duì)重要性問(wèn)題[21-22]。為了摒除專家在描述土壤鹽漬化程度誘發(fā)因子狀態(tài)時(shí)主觀性及個(gè)人經(jīng)驗(yàn)性的影響，可在誘發(fā)土壤鹽漬化的因子重要性分析時(shí)，通過(guò)構(gòu)建基于云模型標(biāo)度的影響因子兩兩比較判斷矩陣來(lái)對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建的云模型標(biāo)度準(zhǔn)則見(jiàn)表1。

表1 土壤鹽漬化誘發(fā)因子云模型標(biāo)度準(zhǔn)則

先由云模型標(biāo)度來(lái)構(gòu)建判斷矩陣，然后采用方根法計(jì)算誘因的權(quán)重。對(duì)兩兩比較判斷矩陣中各行的元素進(jìn)行計(jì)算，即可得出權(quán)重云模型，期望（）、熵（）和超熵（）的計(jì)算公式[23]見(jiàn)式（5）－式（7）。

由此可得到水文地質(zhì)條件（）、地表水（）、地下水（）、土壤（）、灌溉—入滲（）、蒸散發(fā)（）、近地面熱（）及土壤層熱（）8個(gè)區(qū)域土壤鹽漬化誘發(fā)因子權(quán)重云模型W0（Ex0，En0，He0）。

2.3 誘發(fā)因子隸屬度云模型

為了將土壤鹽漬化誘發(fā)因子隨機(jī)性和模糊性相結(jié)合以滿足定性與定量間相互一對(duì)多映射關(guān)系，可由逆向云發(fā)生器原理，構(gòu)建基于區(qū)域土壤鹽漬化誘發(fā)因子狀態(tài)要素下的隸屬度函數(shù)[24]，過(guò)程如下：

1）計(jì)算期望值，即云模型中云滴均值：

2）計(jì)算熵：

3）計(jì)算超熵：

對(duì)于影響土壤鹽漬化的8個(gè)誘發(fā)因子中任意一個(gè)評(píng)價(jià)單元，由云模型3個(gè)特征數(shù)字：期望值、熵、超熵，得到其相應(yīng)隸屬度云模型（，，）(=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)，亦可從隸屬度函數(shù)中提取8個(gè)相對(duì)應(yīng)的云隸屬度函數(shù)，進(jìn)而得出鹽漬化誘發(fā)因子對(duì)鹽漬化各等級(jí)的隸屬度關(guān)系。

3 實(shí)例分析

3.1 研究區(qū)概況

選定甘肅景泰川電力提灌灌區(qū)（簡(jiǎn)稱“景電灌區(qū)”）為研究區(qū)，該灌區(qū)是一個(gè)地處中國(guó)西北干旱荒漠區(qū)的大型揚(yáng)水灌區(qū)，其地理區(qū)域?yàn)?03°20′～104°04′E、37°26′～38°41′N之間，是連接甘、寧、蒙的3省區(qū)交界地帶。由于其特殊的地理位置和特定的自然環(huán)境，該區(qū)域的水土環(huán)境問(wèn)題直接關(guān)系到沙漠南移和周邊土地的深度荒漠化等區(qū)域環(huán)境安全問(wèn)題。灌區(qū)所在區(qū)域?qū)俚湫透珊荡箨懶詺夂?，光熱條件充足，土地資源豐富，但水資源十分貧乏，多年平均蒸發(fā)量約2 433.8 mm，多年平均降雨量約185.6 mm，蒸發(fā)降雨比達(dá)13:1，干燥度達(dá)3.53，屬典型低降雨高蒸發(fā)流域[25]。灌區(qū)建成于20世紀(jì)70年代初，分兩期建成，一期于1971年投入使用，二期于1987年開(kāi)始提水灌溉，灌區(qū)運(yùn)行40多年以來(lái)，長(zhǎng)期的引水灌溉加上不科學(xué)的灌溉方法，致使灌區(qū)地下水位不斷抬升，進(jìn)而誘發(fā)了區(qū)域大面積的土壤鹽漬化，尤其在封閉型水文單元表征更為明顯，灌區(qū)土壤鹽漬土鹽離子主要以硫酸鹽（CaSO4、MgSO4）、氯鹽（NaCl、MgCl2、KCl、CaCl2）及一些碳酸鹽為主[26]。目前，灌區(qū)的土地鹽漬化面積呈現(xiàn)不斷增加的趨勢(shì)，其土壤的鹽漬化程度更是不斷加深，灌區(qū)現(xiàn)有鹽堿耕地面積4 000多公頃，約占耕地面積的21.7%，且鹽堿耕地中大部分土地已呈現(xiàn)重度鹽漬化和鹽化土，圖2為灌區(qū)典型地塊鹽漬化圖。目前，土壤的鹽漬化已成為制約景電灌區(qū)等典型揚(yáng)水灌區(qū)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展及水土資源可持續(xù)開(kāi)發(fā)利用所面臨的重大難題。

圖2 景電灌區(qū)區(qū)域及典型鹽堿地概況圖

3.2 基于云理論改進(jìn)多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型的土壤鹽漬化程度綜合評(píng)價(jià)

3.2.1 鹽漬化程度的評(píng)語(yǔ)集云模型

由中國(guó)干旱及半干旱區(qū)土壤的鹽漬化分級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)[15]，以0～100 cm的土壤含鹽量為控制指標(biāo)，鑒于灌區(qū)土壤鹽離子類型及灌區(qū)所處地理位置等因素，將鹽漬化土壤依次分為非鹽化（<0.1）、輕度（0.1～0.2）、中度（0.2～0.4）、重度（0.4～0.6）、鹽化土（>0.6）5個(gè)等級(jí)，由式（2）～式（4），分別計(jì)算各等級(jí)對(duì)應(yīng)的云模型特征參數(shù)。

采用正向云發(fā)生器，將鹽漬化程度綜合評(píng)價(jià)的目標(biāo)層利用Matlab軟件進(jìn)行仿真顯示，見(jiàn)圖3。

圖3 土壤鹽漬化程度評(píng)語(yǔ)集云模型

3.2.2 土壤鹽漬化誘發(fā)因子權(quán)重云模型

在2016年7月對(duì)灌區(qū)鹽漬化狀況進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研和數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上，聘請(qǐng)相關(guān)學(xué)者、灌區(qū)技術(shù)人員及管理人員等專家，根據(jù)已構(gòu)建的云模型標(biāo)度準(zhǔn)則，對(duì)造成土壤鹽漬化的誘發(fā)因子進(jìn)行兩兩判斷，構(gòu)建基于云模型標(biāo)度的判斷矩陣，對(duì)構(gòu)建的判斷矩陣由式（5）～式（7）計(jì)算，可得8個(gè)土壤鹽漬化誘發(fā)因子權(quán)重云模型W0（Ex0，En0，He0），見(jiàn)表2。

表2 土壤鹽漬化誘發(fā)因子權(quán)重云模型

3.2.3 土壤鹽漬化誘發(fā)因子的隸屬度云模型

針對(duì)區(qū)域土壤鹽漬化誘發(fā)因子的8個(gè)指標(biāo)及表征各誘發(fā)因子狀態(tài)的21個(gè)指標(biāo)，以土壤實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析后，依據(jù)逆向云發(fā)生器的基本原理，由式（8）－式（10），分別建立區(qū)域土壤鹽漬化不同誘發(fā)因子在各個(gè)狀態(tài)下的隸屬度函數(shù)，對(duì)任意一個(gè)評(píng)價(jià)單元，從已構(gòu)建的隸屬度函數(shù)中提取誘發(fā)因子8個(gè)指標(biāo)的隸屬度云模型，見(jiàn)表3。

表3 土壤鹽漬化誘發(fā)因子隸屬度云模型

3.2.4 綜合評(píng)價(jià)

由求得的區(qū)域土壤鹽漬化誘發(fā)因子的權(quán)重云模型及隸屬度云模型，依據(jù)模糊評(píng)價(jià)綜合合成計(jì)算見(jiàn)式（1），進(jìn)而得到基于云理論改進(jìn)的區(qū)域土壤鹽漬化等級(jí)多級(jí)模糊評(píng)價(jià)的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果云模型，其模型的期望、熵及超熵分別為0.224 2%、0.029 5及0.021 2。依據(jù)求得的評(píng)價(jià)結(jié)果云模型W（0.224 2，0.029 5，0.021 2）及評(píng)語(yǔ)集云模型各等級(jí)評(píng)語(yǔ)集云模型（，，），由正向云發(fā)生器，將綜合評(píng)價(jià)結(jié)果云模型（）及評(píng)語(yǔ)集云模型（1，2，3，4，5）對(duì)比用Matlab進(jìn)行仿真顯示，結(jié)果見(jiàn)圖4。

圖4 綜合評(píng)價(jià)結(jié)果及評(píng)語(yǔ)集云模型對(duì)比

由圖4知，該灌區(qū)區(qū)域土壤鹽漬化程度的評(píng)價(jià)結(jié)果的云滴基本位于2（輕度）與3（中度）之間，表明灌區(qū)區(qū)域土壤的鹽漬化處于輕度鹽化土和中度鹽化土之間，且云滴分別較為集中，集中度較高，表明灌區(qū)鹽漬化的實(shí)際狀態(tài)和評(píng)價(jià)預(yù)期值的偏離程度較小，可信度較高。同時(shí)，評(píng)價(jià)結(jié)果云模型的期望值為0.224 2%，即0～100 cm土壤的含鹽量為0.224 2%的可能性最大。此外，評(píng)價(jià)結(jié)果云模型的熵和超熵分別為0.029 5，0.021 2，數(shù)值較小，表明評(píng)價(jià)結(jié)果的不確定性較小。綜上，該灌區(qū)區(qū)域土壤鹽漬化程度總體處于輕度鹽化和中度鹽化之間，中心值為0.224 2%，且在較小范圍內(nèi)波動(dòng)，其變動(dòng)可能性較小。

4 討 論

本文將云理論改進(jìn)的多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型運(yùn)用到景電灌區(qū)土壤鹽漬化的評(píng)價(jià)中，從綜合評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看，評(píng)價(jià)結(jié)果云模型為W（0.224 2，0.029 5，0.021 2）；從云滴分布來(lái)看，該灌區(qū)土壤鹽漬化程度總體介于輕度和中度鹽化之間，0～100 cm土壤含鹽量最大可能的值為0.224 2%。以2016年8月灌區(qū)土壤實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)，由實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析求得土壤鹽漬化的云模型為（0.232 1，0.031 4，0.022 9），即灌區(qū)土壤鹽漬化程度介于輕度和中度鹽化之間，略偏向于中度鹽化土，與評(píng)價(jià)結(jié)果云滴分布相差較?。粡脑u(píng)價(jià)數(shù)據(jù)精度來(lái)看，期望、熵、超熵的誤差率分別為3.40%、6.05%、7.42%，誤差率均低于10%，故評(píng)價(jià)結(jié)果較為可靠，基本符合灌區(qū)實(shí)際情況。

文中分別構(gòu)建了評(píng)語(yǔ)集云模型、權(quán)重云模型及隸屬度云模型，其中，評(píng)語(yǔ)集云模型以土壤鹽漬化分級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)為構(gòu)建基礎(chǔ)，摒除了確定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)而產(chǎn)生的主觀性[27]；權(quán)重由專家打分法確定，具有一定的主觀影響，且該方法受環(huán)境及地域條件的限制，其結(jié)果難免會(huì)產(chǎn)生誤差[28]，但該方法在判斷指標(biāo)間兩兩重要性程度時(shí)具有明顯的優(yōu)勢(shì)，如汪順生等[29]運(yùn)用此方法確定了夏玉米耗水系數(shù)及產(chǎn)量權(quán)重系數(shù)，李風(fēng)等[30]利用此方法確定了半自磨機(jī)的磨礦性能優(yōu)化評(píng)價(jià)模型，均取得了良好的評(píng)價(jià)效果。因此，本文在對(duì)灌區(qū)鹽漬化狀況進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研和數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上，采用云理論對(duì)層次分析法標(biāo)度準(zhǔn)則進(jìn)行改進(jìn)，通過(guò)構(gòu)建基于云標(biāo)度的權(quán)重，將打分過(guò)程中產(chǎn)生的主觀不確定性剔除；隸屬度云模型以逆向云發(fā)生器為模型構(gòu)建基礎(chǔ)，對(duì)土壤實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從得到的評(píng)價(jià)單元隸屬度函數(shù)中提取誘發(fā)因子8個(gè)指標(biāo)的隸屬度云模型，進(jìn)而確定了各評(píng)價(jià)指標(biāo)隸屬于上層單元的隸屬度，采用云模型參數(shù)，降低了指標(biāo)間屬性狀態(tài)的不確定度及度量難度[17]。從3個(gè)云模型構(gòu)建基礎(chǔ)的角度考量，得到的評(píng)價(jià)結(jié)果合理可信。

5 結(jié) 論

1）本文將對(duì)處理不確定性問(wèn)題有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的云理論引入到土壤鹽漬化程度的多級(jí)模糊評(píng)價(jià)系統(tǒng)中，提出了基于云理論的土壤鹽漬化程度的多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型，其評(píng)價(jià)結(jié)果在給出了預(yù)期值的基礎(chǔ)上，還給出了其結(jié)果的穩(wěn)定性及可信度，運(yùn)用云模型的3個(gè)參數(shù)，將離散型、隨機(jī)性及模糊性等不確定性特征有機(jī)結(jié)合到一塊，相比于多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型，其結(jié)果信息更豐富，提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的相對(duì)穩(wěn)定性和可視化，為灌區(qū)的土壤鹽漬化程度評(píng)價(jià)提供了一條新的方法。

2）利用云理論改進(jìn)的土壤鹽漬化多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型，對(duì)干旱荒漠灌區(qū)的土壤鹽漬化程度進(jìn)行了評(píng)價(jià)，該灌區(qū)區(qū)域土壤的鹽漬土介于輕度鹽化土和中度鹽化土之間，土壤含鹽量的期望值為0.224 2%，即土壤0～100 cm層的含鹽量可能性最大值為0.224 2%。此外，評(píng)價(jià)結(jié)果云模型的熵和超熵分別為0.029 5，0.021 2，數(shù)值較小，即評(píng)價(jià)結(jié)果的不確定性較小，波動(dòng)性較小。評(píng)價(jià)結(jié)果基本符合灌區(qū)實(shí)際情況，評(píng)價(jià)結(jié)果較好，驗(yàn)證了模型的可行性。

3）本文針對(duì)多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型不能體現(xiàn)不確定性及波動(dòng)性的模糊本質(zhì)，應(yīng)用云理論進(jìn)行了改進(jìn)，且對(duì)干旱荒漠灌區(qū)的土壤鹽漬化程度進(jìn)行了評(píng)價(jià)，但也存在一定的不足之處：首先，土壤鹽漬化的誘發(fā)機(jī)理、驅(qū)動(dòng)過(guò)程及要素狀態(tài)等指標(biāo)構(gòu)成的指標(biāo)體系構(gòu)建是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題；其次，考慮到正態(tài)分布的普適性，故本文所計(jì)算的隸屬度云模型、標(biāo)度云模型等都是以正態(tài)云模型為構(gòu)建基礎(chǔ)，如何根據(jù)不同情況選取不同分布的云模型，也需要深入地研究，以更加符合實(shí)際情況。

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Improved multi-level fuzzy evaluation model based on cloud theory for evaluation of soil salinization degree

Xu Cundong1,2, Cheng Hui1, Wang Yan1, Wan Rongrong1, Liu Luyao1, Zhang Rui1

(1.,450046,;2.,450046,)

The producing process of soil salinization is a complex fuzzy system with participation of multi indices and multi-level driving, which involves field water transformation, field heat exchange and soil salt-water transport. Therefore, in view of this fuzzy process, the comprehensive evaluation model of salinization based on multi-level fuzzy theory can be used to reveal it quantitatively. However, this model can take good account of the fuzziness of the complex system in the comprehensive evaluation of soil salinization degree, the randomness and discreteness of the system are neglected yet, and the fuzzy nature of the randomness and volatility of fuzzy systems are not well represented. The cloud theory can describe the randomness and uncertainty of fuzzy systems well, in which qualitative concepts and quantitative values can be freely transformed, and the subjective and individual empirical effects of experts in describing the status of inducing factors of soil salinization can be well avoided. In view of this, in this paper, the uncertainty cloud theory was introduced into the multi-level fuzzy evaluation model, and the driving process of soil salinization was divided into 4 layers: The evaluation layer, driving process layer, inducing factor layer and element status layer. Regional soil salinization degree was described, the multi-level fuzzy evaluation index system of soil salinization degree was constructed by the basic principles of analytic hierarchy process and multilevel fuzzy theory, and a set of cloud model of salinity evaluation was constructed by using normal cloud generator. Meanwhile, the scale criterion of inducing factor of soil salinization based on cloud scale was constructed by improving the traditional Satty scaling principle, and a weight cloud model of induced factors was constructed. In addition, the membership cloud model of the induced factor was constructed by using the backward cloud generator. Finally, the weight cloud model and membership cloud model were weighted to determine the evaluation model of soil salinization degree, and then a multi-level fuzzy evaluation model of soil salinization based on cloud theory was proposed. Moreover, the model was used to evaluate the degree of soil salinization of Jingtaichuan electric pumping irrigation area, Gansu Province. And then the evaluation results and comments collection cloud model were combined, which was for emulation display by MATLAB software. The result shows that: 1) The salinization degree of soil in irrigated area is between slight and moderate. The expected value of soil salinity is 0.224 2%, that is to say, the likelihood of 0.224 2% soil salinity in 0-100 cm is maximum. In addition, the entropy and hyper entropy of the cloud model are 0.029 5 and 0.021 2, respectively, and the value is smaller, that is, the uncertainty of the evaluation results is small, and the evaluation results fluctuate in a small range. The evaluation results basically conform to the actual situation of irrigation area, and the evaluation results are good, which verify the feasibility of the model. 2) The multi-level fuzzy evaluation model is improved by using cloud theory, the stability and reliability of the results are also given besides the expected values, and the fuzziness, randomness and discreteness are organically combined by 3 numerical characteristics of the cloud model i.e. expectation value, entropy and hyper entropy. Compared with the multi-level fuzzy evaluation model, the results are more in line with human language habits, and the information is more abundant, which provides a new method for the evaluation of soil salinization degree in irrigation area.

soils; salinization; models; cloud theory; multilevel fuzzy; comment set; scale; membership degree; evaluation

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.24.012

TV93; O159

A

1002-6819(2017)-24-0088-08

2017-07-27

2017-11-27

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51579102;31360204）；河南省教育廳科技創(chuàng)新人才支持計(jì)劃（14HASTIT047）；河南省教育廳科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃（14IRTSTHN028）；河南省科技廳科技創(chuàng)新人才支持計(jì)劃（174200510020）

徐存東，男，甘肅景泰人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，河南省特聘教授，主要從事灌區(qū)水鹽調(diào)控方面的研究。Email：xcundong@126.com

徐存東，程 慧，王 燕，王榮榮，劉璐瑤，張 銳. 灌區(qū)土壤鹽漬化程度云理論改進(jìn)多級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(24)：88－95. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.24.012 http://www.tcsae.org

Xu Cundong, Cheng Hui, Wang Yan, Wan Rongrong, Liu Luyao, Zhang Rui. Improved multi-level fuzzy evaluation model based on cloud theory for evaluation of soil salinization degree[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(24): 88－95. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.24.012 http://www.tcsae.org