張 明，雷 濤，郭向紅，孫西歡，馬娟娟，鞠曉蘭

（太原理工大學(xué)水利科學(xué)與工程學(xué)院，太原 030024）

0 引言

番茄屬茄科番茄屬一年生草本植物，它是人體健康所必需的礦物質(zhì)、維生素和抗氧化劑的重要來(lái)源[1]。番茄優(yōu)質(zhì)高效評(píng)價(jià)應(yīng)基于生長(zhǎng)生理、品質(zhì)、產(chǎn)量和水分利用效率等多指標(biāo)進(jìn)行客觀(guān)全面的綜合判定[2]，而基于單一指標(biāo)的判定方法具有片面性[3]。主成分分析法（PCA）、熵值法(EW)和層次分析法(AHP)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合評(píng)價(jià)中的常用方法。PCA法是通過(guò)降維思想將具有相關(guān)性的多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析方法[4]，已廣泛應(yīng)用于油菜[5]、大豆[6]、枸杞[7]、煙葉[8]等作物的品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)。EW法是根據(jù)各指標(biāo)所含信息變異程度來(lái)求得信息熵和相關(guān)權(quán)重的一種方法[9]，能夠用于轉(zhuǎn)基因蕓苔屬作物[10]、有機(jī)稻[11]及烤煙[12]等農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)因子權(quán)重確定和生長(zhǎng)狀況綜合評(píng)價(jià)。優(yōu)化AHP法根據(jù)指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)，并基于1～9標(biāo)度法的賦值標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造成對(duì)比較矩陣，經(jīng)過(guò)一系列穩(wěn)定的傳遞矩陣使之自然滿(mǎn)足一致性檢驗(yàn)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)層次分析法中模糊性、盲目性和主觀(guān)性等問(wèn)題[13]，并在玉米[14]、冬小麥[15]及花生[16]等作物生長(zhǎng)綜合評(píng)價(jià)方面得到廣泛應(yīng)用。PCA、EW和AHP報(bào)道廣泛，但針對(duì)的作物類(lèi)型各異且各自考慮的指標(biāo)體系差異較大，難以去明確各方法對(duì)同一作物綜合評(píng)價(jià)結(jié)果影響，無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)判各方法的優(yōu)劣性及適用性。本文基于水分-沸石耦合條件下交替膜下滴灌番茄生長(zhǎng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，選用PCA法、EW法和優(yōu)化AHP法分別對(duì)番茄生長(zhǎng)情況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，明確方法結(jié)果差異，為番茄的生長(zhǎng)發(fā)育評(píng)價(jià)提供精準(zhǔn)工具。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于水分-沸石耦合條件下交替膜下滴灌溫室番茄生長(zhǎng)試驗(yàn)。試驗(yàn)區(qū)位于山西省水利水電科學(xué)研究院高效節(jié)水示范基地。該地平均海拔763～780 m，屬于暖溫帶大陸性氣候，多年平均蒸發(fā)量為1 812.7 mm。試驗(yàn)地土壤為黏壤土，飽和含水率0.44 cm3/cm3，田間持水率0.28 cm3/cm3。試驗(yàn)灌溉水源為基地內(nèi)淡水井。結(jié)合前人研究報(bào)道和當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際情況[17-21]，全生育期每4天灌水一次，共灌水30次。每次灌溉量是以水面蒸發(fā)量E為基數(shù)，設(shè)W50、W75、W100三個(gè)水平，分別為50%E、75%E、100%E。灌水始于6∶00，直至達(dá)到灌溉設(shè)計(jì)水平結(jié)束。沸石量設(shè)Z0、Z3、Z6、Z9四個(gè)水平，分別為0、3、6、9 t/hm2，沸石埋深統(tǒng)一設(shè)置為30 cm。試驗(yàn)采用全面試驗(yàn)設(shè)計(jì)，共12個(gè)處理。本文選取株高Kh、莖粗Kt、根體積Rv、凈光合速率Pn、葉面積指數(shù)Lɑi、維生素C含量VC、可溶性固形物含量SS、產(chǎn)量Yield和水分利用效率WUE共九項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，具體指標(biāo)測(cè)定方法參考前人研究報(bào)道[22-24]。

1.2 方法模型構(gòu)建

1.2.1 主成分分析法

首先通過(guò)對(duì)指標(biāo)變量相關(guān)性的研究，構(gòu)造n個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo)Zi(i=1,2,…,9)，其中Zi被合理地表示為各原始測(cè)定指標(biāo)Xi的線(xiàn)性組合。然后計(jì)算Zi的特征向量及特征值，保證信息損失很小的前提下選取合適主成分，計(jì)算番茄各處理的主成分得分，從而簡(jiǎn)化評(píng)價(jià)體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄各處理的定量性綜合評(píng)價(jià)[25]。具體步驟主要包括：

（1）對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除指標(biāo)在量綱和數(shù)量級(jí)之間的差異。

（2）對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析的可行性分析。

（3）進(jìn)行主成分分析，根據(jù)特征值λ＞1確定主成分。

（4）建立主成分因子荷載矩陣，解釋主成分。

（5）計(jì)算綜合主成分得分，對(duì)主成分分析結(jié)果進(jìn)行解釋分析。

1.2.2 熵值法

首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后計(jì)算各指標(biāo)的熵值和熵權(quán)，得到權(quán)重矩陣。最后將各指標(biāo)的權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)化值相乘再累加即為各處理的綜合得分。具體步驟如下：

（1）利用標(biāo)準(zhǔn)化樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建12個(gè)處理9個(gè)指標(biāo)的評(píng)判矩陣R。

（2）設(shè)第j個(gè)指標(biāo)的熵值為Ej，熵權(quán)為Wj。根據(jù)熵的定義，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值和熵權(quán)[26]：

（3）計(jì)算各處理綜合得分：

1.2.3 優(yōu)化層次分析法

層次分析法將一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題分層表示，通過(guò)確定各準(zhǔn)則對(duì)目標(biāo)的權(quán)重及各方案對(duì)每一準(zhǔn)則的權(quán)重得出各方案對(duì)目標(biāo)的綜合權(quán)重，從而選出最優(yōu)方案[27]。在構(gòu)造判斷矩陣時(shí)層次分析法采用九標(biāo)度法，專(zhuān)家的主觀(guān)因素占主導(dǎo)地位，影響了評(píng)判結(jié)果的客觀(guān)性[28]，而優(yōu)化層次分析法針對(duì)該不足進(jìn)行了改進(jìn)。具體步驟主要包括：

（1）建立層次結(jié)構(gòu)模型：深入分析待評(píng)估系統(tǒng)的各個(gè)指標(biāo)，繪出層次結(jié)構(gòu)圖。

（2）構(gòu)造優(yōu)化判斷矩陣：對(duì)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，在指標(biāo)間相關(guān)性程度的基礎(chǔ)上，結(jié)合1～9標(biāo)度法的賦值標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造成對(duì)比較矩陣。

（3）層次排序及其一致性檢驗(yàn)：計(jì)算一致性比例CR進(jìn)行檢驗(yàn)，然后歸一化對(duì)應(yīng)于判斷矩陣最大特征根的特征向量，得到的數(shù)值即為各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

（4）將各指標(biāo)的權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)化值相乘再累加即為各處理的綜合得分。

1.3 數(shù)據(jù)樣本處理

采用Microsoft Office 2020進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算并進(jìn)行整理，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，采用IBM SPSS Statistics 25對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，其中顯著性水平設(shè)置為0.05，采用MATLAB R2021b對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行熵值法分析，采用yaahp10.3對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行層次分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 番茄生長(zhǎng)發(fā)育各指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析

圖1為不同處理下番茄生長(zhǎng)發(fā)育指標(biāo)。由圖1可知，當(dāng)灌溉量從W50增加至W100，番茄Kh、Kt、Rv、Pn、Lɑi和Yield分別平均增加25.7%、16.5%、63.3%、20.8%、20.5%和14.4%，而VC、SS和WUE分別平均降低15.5%、23.3%和9.1%。當(dāng)沸石量由Z0增加至Z6，番茄Kh、Kt、Rv、Pn、VC、SS、Yield和WUE分別平均增加11.3%、7.1%、14.8%、10.4%、7.2%、11.9%、11.1%和44.9%；當(dāng)沸石量由Z6增加至Z9時(shí)，番茄Kh、Kt、Rv、Pn、VC、SS、Yield和WUE分 別 平 均 減 少3.3%、2.2%、5.1%、2.0%、2.9%、6.6%、0.6%和20.6%，而番茄Lɑi的變化無(wú)明顯規(guī)律。由此說(shuō)明，各番茄生長(zhǎng)發(fā)育指標(biāo)對(duì)沸石和灌溉量的響應(yīng)趨勢(shì)和強(qiáng)度各異。由圖1還可以看出，當(dāng)Z6W100處理下Kh、Kt、Yield達(dá)到最優(yōu)時(shí)，VC和SS均未達(dá)到最優(yōu)；在Z0W100處理下VC、SS和WUE達(dá)到最優(yōu)時(shí)，而Yield未能達(dá)到最優(yōu)。由此說(shuō)明，番茄各生長(zhǎng)發(fā)育指標(biāo)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)處理并不一致。如果采用以上某單一指標(biāo)最優(yōu)判定原則來(lái)評(píng)價(jià)番茄生長(zhǎng)發(fā)育可能會(huì)具有片面性，因此需采用基于多指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)方法以獲得更加客觀(guān)全面評(píng)價(jià)結(jié)果。

圖1 不同處理下番茄生長(zhǎng)發(fā)育指標(biāo)Fig.1 Growth and development indicators of tomato under different treatments

2.2 主成分分析法評(píng)價(jià)分析

本研究中KMO統(tǒng)計(jì)量為0.64，Bɑrtlett的球形度檢驗(yàn)P值小于0.001，因此，數(shù)據(jù)樣本適合做主成分分析[29]。對(duì)9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析結(jié)果如表1所示。由表1可知，第1個(gè)主成分方差貢獻(xiàn)為74.420%，其中除WUE外的其余指標(biāo)均有較大的荷載值，因此第1主成分可作為番茄生長(zhǎng)情況的綜合體現(xiàn)，定性為生長(zhǎng)品質(zhì)因子。第2主成分方差貢獻(xiàn)為17.023%，其中WUE具有較大的載荷值，因此第2主成分可作為番茄水分利用情況的綜合體現(xiàn)，定性為水分效率因子。第1、2主成分對(duì)應(yīng)的特征值分別為6.698、1.532，而其余主成分的特征值均小于1.0，其余主成分對(duì)整個(gè)綜合模型的信息表達(dá)量貢獻(xiàn)較小[30]。本文以特征值大于1.0的原則進(jìn)行主成分提取分析，得到生長(zhǎng)品質(zhì)因子和水分效率因子兩個(gè)主成分，累積貢獻(xiàn)率為91.442%，能夠代表原始數(shù)據(jù)的大部分信息[31]。兩個(gè)主成分的表達(dá)式如式（5）和式（6）所示。

表1 方差貢獻(xiàn)率及主成分負(fù)荷矩陣Tab.1 Variance contribution rate and principal component loading matrix

以各主成分所對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率占主成分方差累計(jì)貢獻(xiàn)率的比例作為權(quán)重，得到主成分得分綜合模型如式（7）所示。

這個(gè)綜合得分可以作為評(píng)判不同水分-沸石耦合策略?xún)?yōu)劣的客觀(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)。將不同處理下各個(gè)參數(shù)代入式（7），得到各處理的綜合評(píng)價(jià)得分如圖2所示。由圖2可知，各處理綜合評(píng)價(jià)得分由大到小依次為：Z6W100＞Z9W100＞Z0W100＞Z3W100＞Z6W75＞Z9W75＞Z3W75＞Z0W75＞Z6W50＞Z9W50＞Z3W50＞Z0W50。Z6W100處理得分最高，表明交替膜下滴灌番茄種植適宜采用沸石量為6 t/hm2、灌溉量為100%水面蒸發(fā)量的耦合調(diào)控策略。

圖2 不同方法下各處理綜合得分Fig.2 Comprehensive score of each treatment under different methods

2.3 熵值法評(píng)價(jià)分析

通過(guò)對(duì)9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行熵值法分析評(píng)價(jià)，探究交替膜下滴灌條件下番茄生長(zhǎng)發(fā)育綜合評(píng)價(jià)的關(guān)鍵指標(biāo)。根據(jù)式（2）和式（3）算出各項(xiàng)指標(biāo)的信息熵值和權(quán)重如表2所示，在指標(biāo)評(píng)判矩陣R中，某項(xiàng)指標(biāo)差異程度越大，信息熵越小，則該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中所起的作用就越大，權(quán)重越大；反之，某項(xiàng)指標(biāo)值差異程度越小，信息熵越大，則該指標(biāo)作用越小，權(quán)重越小[32]。各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重由大到小依次為：WUE＞Kh＞Yield＞VC＞Rv＞SS＞Kt＞Lɑi＞Pn。根據(jù)式（3）計(jì)算得出各處理的綜合評(píng)價(jià)得分見(jiàn)圖2。由圖2可知，各處理綜合評(píng)價(jià)得分范圍為0.20～0.83。大部分的綜合評(píng)價(jià)得分分布在0.4～0.7之間，得分高于0.7的處理只有Z6W100和Z6W75，得分低于0.4的處理只有Z0W50和Z0W75。應(yīng)用熵值法得出適宜交替膜下滴灌番茄生長(zhǎng)發(fā)育最佳處理為沸石量為6 t/hm2、灌溉量為100%水面蒸發(fā)量。

表2 應(yīng)用熵值法求得各指標(biāo)權(quán)重Tab.2 Weight of each index based on entropy method

2.4 優(yōu)化層次分析法評(píng)價(jià)分析

對(duì)9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化層次分析評(píng)價(jià)，將決策目標(biāo)、決策準(zhǔn)則和決策對(duì)象按照他們之間的相互關(guān)系分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層[33]，繪出層次結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。準(zhǔn)則層C1生長(zhǎng)生理中包含Kh、Kt、Rv、Lɑi、Pn五項(xiàng)指標(biāo)；準(zhǔn)則層C2產(chǎn)量品質(zhì)中包含VC、SS、Yield、WUE四項(xiàng)指標(biāo)。在各指標(biāo)間相關(guān)性程度的基礎(chǔ)上，結(jié)合1～9標(biāo)度法的賦值標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造成對(duì)比較矩陣[14]如表3所示。根據(jù)成對(duì)比較矩陣的最大特征值λ1=5.08和λ2=4.114算得CR1=0.017 3和CR2=0.042 5，均小于0.1，認(rèn)為矩陣通過(guò)一致性檢驗(yàn)[34]。然后將成對(duì)比較矩陣通過(guò)和積法計(jì)算出所有指標(biāo)對(duì)于目標(biāo)層相對(duì)重要性的權(quán)值[35]如表4所示，各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重由大到小依次為：Yield＞W(wǎng)UE＞Rv＞Pn＞Kt＞Kh＞SS＞VC＞Lɑi。將各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)化值相乘再累加計(jì)算得出各處理的綜合評(píng)價(jià)得分[36]見(jiàn)圖2。由圖2可知，各處理綜合評(píng)價(jià)得分由大 到 小 依 次 為：Z6W100＞Z6W75＞Z3W100＞Z9W100＞Z9W75＞Z6W50＞Z3W75＞Z0W100＞Z9W50＞Z3W50＞Z0W75＞Z0W50，綜 合 得 分 范 圍 為0.009～0.905，Z6W100、Z6W75處理得分高于0.8。Z6W100處理得分最高，表明交替膜下滴灌番茄種植適宜采用沸石量為6 t/hm2、灌溉量為100%水面蒸發(fā)量的耦合調(diào)控策略。

表4 應(yīng)用優(yōu)化層次分析法求得各指標(biāo)權(quán)重Tab.4 Weight of each index based on optimized analytic hierarchy process

表3 成對(duì)比較矩陣Tab.3 Pairwise comparison matrix

2.5 相關(guān)性分析

為了進(jìn)一步探明3種評(píng)價(jià)方法結(jié)果的差異，現(xiàn)將3種方法綜合評(píng)價(jià)結(jié)果聯(lián)合進(jìn)行Spearman相關(guān)分析，表5為不同評(píng)價(jià)方法相關(guān)性分析結(jié)果。PCA法結(jié)果與EW法、優(yōu)化AHP法結(jié)果的相關(guān)系數(shù)分別為0.750和0.825；EW法結(jié)果與優(yōu)化AHP法結(jié)果的相關(guān)系數(shù)為0.986，優(yōu)化AHP法與PCA法、EW法呈極顯著相關(guān)性。表明優(yōu)化AHP法評(píng)價(jià)結(jié)果與PCA法、EW法評(píng)價(jià)結(jié)果均具有良好的一致性。

表5 不同方法評(píng)價(jià)結(jié)果相關(guān)性分析Tab.5 Correlation analysis between different evaluation methods

3 討論

本研究分別采用PCA法，EW法和優(yōu)化AHP法3種評(píng)價(jià)方法對(duì)番茄生長(zhǎng)發(fā)育情況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，盡管從評(píng)價(jià)結(jié)果整體上看3種方法具有一定的相關(guān)性，但在具體的評(píng)價(jià)結(jié)果及指標(biāo)權(quán)重確定上仍存在一定差異。PCA法評(píng)價(jià)結(jié)果中Z9W100處理排序靠前，該處理下灌溉及沸石量均為最大，顯著促進(jìn)了番茄的根系（Rv）及葉面積（Lɑi）生長(zhǎng)，進(jìn)而增強(qiáng)番茄的株高生長(zhǎng)及葉片氣孔數(shù)量，導(dǎo)致光合速率（Pn）較高，這與前人研究結(jié)果相一致[37-39]。但是該處理下的灌溉及沸石量會(huì)使番茄果實(shí)中用于滲透調(diào)節(jié)的水分升高[40]，從植物韌皮部進(jìn)入果實(shí)中的糖分含量會(huì)降低，導(dǎo)致果實(shí)維生素C（VC）及可溶性固形物（SS）含量減低[41]，同時(shí)大量灌水也會(huì)使水分利用效率（WUE）較低，部分偏離了生產(chǎn)實(shí)踐所追求的優(yōu)質(zhì)、節(jié)水的綜合目標(biāo)，因此PCA法結(jié)果中Z9W100處理排序靠前并不十分合理。EW法和優(yōu)化AHP法評(píng)價(jià)結(jié)果中均是Z6W75處理排序靠前，該處理下番茄的產(chǎn)量、根系、光合、品質(zhì)及水分利用效率（Yield、Rv、Pn、VC、SS、NC、WUE）都較高，因此EW法和優(yōu)化AHP法結(jié)果中Z6W75處理排序靠前是合理的。這說(shuō)明PCA法與其他兩種方法相比，雖然將9項(xiàng)番茄生長(zhǎng)發(fā)育指標(biāo)簡(jiǎn)化為2個(gè)主成分，較為客觀(guān)解釋了91.442%的結(jié)果，能夠反映出每個(gè)指標(biāo)對(duì)研究目標(biāo)的整體影響，但是其只能得到主成分的權(quán)重，無(wú)法得到具體每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重[42]，而且在數(shù)據(jù)降維的同時(shí)不可避免的會(huì)有信息丟失的問(wèn)題[43]，可能存在局部片面性。

EW法雖然較全面的反映了每個(gè)指標(biāo)對(duì)番茄生長(zhǎng)發(fā)育的影響和作用，但在權(quán)重賦值過(guò)程中使得一些重要程度較高但離散程度較小的指標(biāo)被賦予較低權(quán)重[44]，如產(chǎn)量（Yield）對(duì)制定高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)的種植管理制度影響顯著，是番茄生長(zhǎng)發(fā)育綜合評(píng)價(jià)最重要的指標(biāo)之一[45]，但其權(quán)重僅排第三。而株高（Kh）指標(biāo)對(duì)番茄生長(zhǎng)發(fā)育綜合評(píng)價(jià)的重要程度卻不高[46,47]，但其權(quán)重卻排第二，不是非常符合客觀(guān)實(shí)際，造成了評(píng)價(jià)結(jié)果的誤差[48]。而優(yōu)化AHP法在權(quán)重賦值時(shí)根據(jù)已有指標(biāo)客觀(guān)信息的相關(guān)性，主觀(guān)考慮每個(gè)指標(biāo)對(duì)目標(biāo)的影響，權(quán)重較高的指標(biāo)分別為Yield、WUE、Rv，這與前人研究結(jié)果相似[49,50]，能較好的體現(xiàn)番茄的生長(zhǎng)發(fā)育。

綜合評(píng)價(jià)中指標(biāo)權(quán)重的確定是關(guān)鍵，使用不同的方法確定權(quán)重對(duì)指標(biāo)信息的表達(dá)有所不同[51]。本研究中，優(yōu)化AHP法能夠兼顧評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性和差異性[52]，克服了其他兩種方法的不足，較好的對(duì)番茄的生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。且優(yōu)化AHP法評(píng)價(jià)結(jié)果與EW法、PCA法的相關(guān)性最好。因此采用該方法對(duì)不同水分-沸石耦合條件下交替膜下滴灌番茄生長(zhǎng)發(fā)育情況進(jìn)行評(píng)價(jià)更符合實(shí)際情況，可以為確定合理的沸石量及灌水量調(diào)控策略提供科學(xué)依據(jù)，為最佳評(píng)價(jià)方法。雖然3種模型方法的評(píng)價(jià)結(jié)果和指標(biāo)權(quán)重各有特點(diǎn)，且PCA法和EW法在綜合評(píng)價(jià)時(shí)存在一定不足，但最終的評(píng)價(jià)結(jié)果存在一定的一致性，均是Z6W100處理為交替膜下滴灌番茄優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)最優(yōu)調(diào)控策略，Z0W50處理為最劣的調(diào)控策略。

4 結(jié)論

本文基于不同水分-沸石耦合條件下交替膜下滴灌番茄種植試驗(yàn)數(shù)據(jù)，應(yīng)用PCA法，EW法和優(yōu)化AHP法對(duì)番茄生長(zhǎng)狀況好壞進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。PCA法提取出兩個(gè)主成分，第1主成分方差貢獻(xiàn)率為74.420%；第2主成分方差貢獻(xiàn)率為17.023%。EW法結(jié)果顯示W(wǎng)UE權(quán)重值最大，其次是Kh和Yield。優(yōu)化AHP法結(jié)果顯示Yield權(quán)重值最大，其次是WUE和Rv。本研究中優(yōu)化AHP法為最佳綜合評(píng)價(jià)方法。3種方法最終的評(píng)價(jià)結(jié)果存在一定的一致性，均是Z6W100處理為交替膜下滴灌番茄優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)最優(yōu)調(diào)控策略，Z0W50處理為最劣的調(diào)控策略。