An Optimization-Evaluation Agricultural Water Planning Approach Based on Interval Linear Fractional Bi-Level Programming and IAHP-TOPSIS
Notice bibliographique
Résumé
In this study, an interval linear fractional bi-level programming (ILFBP) model was developed for managing irrigation-water resources under uncertainty. The ILFBP can fully address system fairness, uncertainties, and the leader–follower relationship of decision makers in the optimization process, which can better reflect the complexity of real decision-making process and help formulate reasonable water policies. An interactive fuzzy coordination algorithm based on satisfaction degree was introduced to solve the ILFBP model. In order to evaluate the applicability of optimization schemes, the interval analytic hierarchy process (IAHP) and the interval technique for order preference by similarity to an ideal solution (TOPSIS) method were integrated as IAHP-TOPSIS. To verify its validity, the developed optimization-evaluation framework was applied to an irrigation water management case study in the middle reaches of the Shiyang River Basin, located in the northwest China. The ILFBP model results show that the total water allocation is [6.73, 7.37] × 108 m3, saving nearly 0.9 × 108 m3 more than the current situation. The benefit per unit of water is [2.38, 2.95] yuan/m3, nearly 0.4 yuan/m3 more than the status quo, and the Gini coefficient is within a reasonable range of [0.35, 0.38]. The ILFBP model can well balance economic benefits and system fairness. Through the evaluation bases on IAHP-TOPSIS, the results of ILFBP show better water allocation effects and applicability than the other two models in this study area. Furthermore, due to various characteristics such as geographical location, population and area, there are three irrigation districts, Xiying, Donghe, and Qinghe, showing higher importance than others when considering regional water allocation. These findings can provide useful information for limited water resource managers and help decision makers determine effective alternatives of water resource planning under uncertainty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».