基于灰色關(guān)聯(lián)與TOPSIS耦合模型的甜瓜水肥灌溉決策

張 智 楊 志 黎景來 張夢池 李 瑞 賀代偉

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)園藝學(xué)院， 陜西楊凌 712100； 2.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部西北設(shè)施園藝重點實驗室， 陜西楊凌 712100)

0 引言

甜瓜是一種蔓性草本植物，其果實香甜，營養(yǎng)含量豐富，質(zhì)地風味獨特，深受我國消費者喜愛[1-2]。水分管理和肥料施用是影響甜瓜生長發(fā)育和高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)最重要的兩個因素[3]。在實際生產(chǎn)中，一些生產(chǎn)者盲目追求高產(chǎn)施用過量水肥，導(dǎo)致大量養(yǎng)分殘留在土壤中，嚴重破壞了土壤自身結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致土壤物理結(jié)構(gòu)失調(diào)、生物多樣性下降，土壤板結(jié)、鹽漬化等問題，在水肥資源過度消耗的同時，引起作物產(chǎn)量和品質(zhì)下降[4-5]。因此，水肥的科學(xué)施用受到關(guān)注。對于甜瓜，適宜水分虧缺可以提高品質(zhì)但不會顯著影響其產(chǎn)量[6]，過度的水分虧缺則會使整體光合性能與干物質(zhì)積累量下降[7]，導(dǎo)致產(chǎn)量和品質(zhì)的雙重下降[8]。適量施用鉀肥可使可溶性糖含量和維生素C含量提高[9]，適宜施氮量可以提高可溶性固形物含量和果實品質(zhì)[10]，但過量施氮卻會使可溶性固形物含量降低。由于不同的水肥耦合對作物生長、產(chǎn)量、品質(zhì)等指標影響不同，且不同指標對同一水肥的響應(yīng)有差異[11]。因此，需要綜合考慮作物多個指標對水肥條件的響應(yīng)，科學(xué)應(yīng)用多目標的評價優(yōu)化方法，才能取得整體水肥優(yōu)化方案。

國內(nèi)外很多學(xué)者利用先進的方法建立了對多指標的評價分析模型，如主成分分析法和層次分析法[12-14]。另外隸屬函數(shù)分析法[15]、灰色關(guān)聯(lián)度分析法(Grey relation analysis,GRA)[16]和基于組合賦權(quán)的TOPSIS(Technique for order preference by similarity to ideal solution)模型[17]等方法也在多指標評價中取得了較好的應(yīng)用效果。然而，這些基于單一評價方法的研究，利用信息的角度和側(cè)重點不同，存在數(shù)據(jù)波動變化大、難以尋求其典型分布規(guī)律的缺陷，限制了評價結(jié)果的準確性。TOPSIS和灰色關(guān)聯(lián)的耦合模型能結(jié)合TOPSIS 法的歐氏距離和GRA的態(tài)勢灰色特征兩方面定義綜合關(guān)聯(lián)度，基于多屬性將評價對象與理想化目標的接近程度進行排序，在評估結(jié)果上更具客觀性、合理性[18-20]，在解決拆解方案和不確定條件下的輻射源威脅評估問題上均取得了顯著成效[21-22]。

本文引入灰色關(guān)聯(lián)理論對TOPSIS評價方法進行改進，將歐氏距離與灰色關(guān)聯(lián)度相結(jié)合，全面考慮甜瓜生長、產(chǎn)量、品質(zhì)、水肥利用效率，基于多類別多指標對水肥處理效果進行評價，進而獲得最佳水肥施用方案，為甜瓜的科學(xué)灌溉管理提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況與供試材料

本試驗于2020年4—7月在陜西省楊凌示范區(qū)揉谷鎮(zhèn)錦田果蔬合作社(北緯34°16′，東經(jīng)108°2′)的大跨度非對稱雙層溫室中進行。溫室長度為55 m，跨度為17 m。該試驗區(qū)地處陜西省中部關(guān)中平原腹地，海拔450 m，屬溫帶季風氣候。年平均降水量635.1 mm，無霜期211 d，年平均日照時數(shù)2 163.8 h。試驗區(qū)土質(zhì)為黃土，土壤中硝態(tài)氮質(zhì)量比15 mg/kg，銨態(tài)氮質(zhì)量比96.15 mg/kg，速效磷質(zhì)量比30.20 mg/kg，速效鉀質(zhì)量比99.85 mg/kg，電導(dǎo)率(EC)989.33 μS/cm，土壤pH值為6.98，土壤田間持水率為26%，凋萎含水率為8.5%。溫室內(nèi)設(shè)有小型氣象站(HOBO event logger，Onset Computer Corporation，美國)，自動記錄溫濕度。供試材料為“千玉六號”薄皮甜瓜。

1.2 試驗設(shè)計

試驗設(shè)置水肥兩因素，依據(jù)蒸騰蒸發(fā)量(Evapotranspiration，ETc)設(shè)計3個滴灌水平(低水W1：75%ETc；中水W2：100%ETc；高水W3：125%ETc),灌水量I=ETcKcpA，式中ETc為200mm蒸發(fā)皿累計蒸騰蒸發(fā)量，mL；Kcp為甜瓜灌溉水平系數(shù)；A為所需灌溉水量控制面積，m2。依據(jù)目標產(chǎn)量法[23]設(shè)計3個施肥水平(F1：低肥，80%施肥量(758.44 kg/hm2);F2：中肥，100%施肥量(948.05 kg/hm2)；F3：高肥，120%施肥量(1 137.66 kg/hm2))。分別于5月10日(伸蔓期)、5月27日(開花期)、6月16日(坐果前期)、6月28日(坐果中期)、7月16日(坐果后期)進行滴灌追肥。以高水和不施肥作為對照CK，共10個處理，每個處理3次重復(fù)。

試驗于4月23日選取長勢基本一致的三葉一心的甜瓜幼苗進行定值，7月23日拉秧。試驗小區(qū)呈隨機區(qū)組排列，小區(qū)長9 m、寬1.2 m，壟高0.2 m，采用一壟兩行種植方式，種植密度為41 400株/hm2。膜下每壟鋪設(shè)兩條滴灌管，管間距為40 cm，小區(qū)之間用0.1 mm黑色塑料膜隔開，防止處理間的水肥相互影響。在定植后統(tǒng)一灌水緩苗，緩苗7 d后進行灌施處理，之后每5～7 d灌施1次，陰雨天不灌水。水肥同時處理，利用數(shù)顯電子流量計和施肥泵精確控制灌水量和施肥量。試驗水肥施用量見表1。

表1 灌溉施肥方案Tab.1 Irrigation and fertilization design

1.3 測定指標與方法

1.3.1生長指標

生長指標包括總生物量和凈光合速率。總生物量為根、莖、葉、果各部位干物質(zhì)量總和。在甜瓜成熟期取樣，每個小區(qū)選取有代表性的6株，分成根、莖、葉、果放入干燥箱105℃殺青30 min，75℃干燥至質(zhì)量恒定，采用電子天平稱量并計算單株干物質(zhì)量。凈光合速率在采收期選取每株頂端往下第3片葉，利用Li6800型便攜式光合測定儀(Li-Cor，美國)測定，每個處理測定6株。

1.3.2產(chǎn)量指標

果實成熟時，采收成熟度一致的甜瓜。每隔3～5 d采收1次，每次采收測定單果質(zhì)量、果實數(shù)量，質(zhì)量用千分之一精度電子天平測定。

1.3.3品質(zhì)指標

可溶性固形物含量采用PAL-1型手持式糖度儀(日本愛拓公司)測定，可溶性蛋白含量采用考馬斯亮蘭染色法測定，維生素C含量采用鉬藍比色法測定，可溶性總糖含量采用蒽酮比色法測定，游離氨基酸含量采用水合茚三酮法測定，植物組織硝態(tài)氮含量采用硝基水楊酸比色法測定[24]。

1.3.4水肥利用效率

水分利用效率(Water use efficiency, WUE)計算公式為

WUE=Y/I

(1)

式中Y——甜瓜總產(chǎn)量，kg/hm2

肥料偏生產(chǎn)力(Fertilizer partial productivity，PFP)計算公式為

PFP=Y/F

(2)

式中F——投入的N、P2O5和K2O總量，kg/hm2

1.4 GRA-TOPSIS綜合評價

為了合理進行綜合評價，首先對因素進行分類，建立系統(tǒng)的遞階層次結(jié)構(gòu)，進而分析系統(tǒng)中各因素之間的關(guān)系。

1.4.1甜瓜各單一指標權(quán)重計算

(1)AHP法確定主觀權(quán)重

基于AHP法[25]構(gòu)建評價體系確定主觀權(quán)重，利用調(diào)查問卷對各指標兩兩進行打分，比較因素間的重要性，指標數(shù)采用1～9作為打分值。對打分結(jié)果計算一致性指標(CI)并查找其對應(yīng)的平均隨機一致性指標(RI)，通過一致性比例(CR)檢驗矩陣可接受程度，當CR小于0.10時認為一致性檢驗通過，判斷矩陣可接受。

(2)熵權(quán)法確定客觀權(quán)重

基于熵權(quán)法[26]確定客觀權(quán)重，采用極值標準化法對甜瓜單一生長指標值進行無量綱轉(zhuǎn)換，設(shè)指標集Xj={Xij}，其轉(zhuǎn)換公式為

(3)

式中Xij——處理前指標值

Zij——無量綱化處理后指標值

各指標信息熵計算式為

(4)

其中

式中n——處理個數(shù)

Pi——對Zi規(guī)范化處理的結(jié)果

Zi——Zij的集合

則各指標的客觀權(quán)重Wi為

(5)

(3)基于博弈論確定組合權(quán)重

為更好地兼顧主觀和客觀的需求，提高權(quán)重分配的可靠性和科學(xué)性，采用基于博弈論的組合賦權(quán)評價方法[27]確定甜瓜單一指標的綜合權(quán)重，即在主觀AHP和客觀熵權(quán)兩種賦權(quán)的基礎(chǔ)上，構(gòu)造出權(quán)重集uk={uk1，uk2，…，ukn}(k=1，2)。

(6)

其中

式中u——權(quán)重集的權(quán)重向量

αk——線性組合系數(shù)

運用博弈論思想得到組合權(quán)重，即

(7)

式中w1j——基于AHP法確定的主觀權(quán)重

w2j——基于熵權(quán)法確定的客觀權(quán)重

1.4.2基于GRA-TOPSIS的綜合評價

(1)TOPSIS法確定歐氏距離

設(shè)m個評價指標、n個評價對象的原始數(shù)據(jù)矩陣為

對該矩陣正向化得到

Z=[zij]m×n

其中

(8)

(9)

(10)

計算得出第i個評價對象的得分Si為

(11)

(2)GRA法確定灰色關(guān)聯(lián)度

依據(jù)灰色系統(tǒng)理論[28]計算各水肥處理的灰色關(guān)聯(lián)度。其矩陣Z各個指標與母序列的灰色關(guān)聯(lián)度為

(12)

其中

a=minmin|x0(k)-xi(k)|

b=maxmax|x0(k)-xi(k)|

式中ρ——分辨系數(shù)

進一步得到矩陣C中第i個處理與正理想方案和負理想方案的灰色關(guān)聯(lián)度為

(13)

(14)

(3)融合歐氏距離與灰色關(guān)聯(lián)度的綜合評價

耦合TOPSIS與灰色關(guān)聯(lián)方案，通過加權(quán)處理構(gòu)建一種更為合理的貼近度指標[21]，計算公式為

(15)

(16)

式中f——決策者對位置形狀的偏好程度，取0.5

最后計算出各水肥處理綜合貼近度的歸一化得分，計算公式為

(17)

(18)

式中Ei——貼進度Ci——歸一化得分

1.5 數(shù)據(jù)處理與分析

采用Excel 2019進行數(shù)據(jù)整理、分類和繪表；利用SPSS軟件統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析相關(guān)性，Origin 2018b進行繪圖；EdrawMax 10.1.2軟件建立評價體系；DPS 9.50建立數(shù)學(xué)模型；Matlab 2014b解析模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同水肥滴灌條件對甜瓜單一指標的影響

2.1.1對甜瓜生長的影響

由圖1(圖中不同小寫字母表示處理間差異顯著性(P<0.05),下同)可知，在同一灌水水平下，甜瓜總干質(zhì)量隨施肥量的增加均呈先上升后下降的趨勢，中低水條件下差異并不顯著。相比于W1和W2，施用高水(W3)時，甜瓜的總干質(zhì)量明顯降低。施肥水平對甜瓜凈光合速率的影響由大到小總體表現(xiàn)為F3、F2、F1，在同一灌水水平下，凈光合速率隨施肥量增加而升高，T9(W3F3)處理下達到最大。

2.1.2對甜瓜產(chǎn)量的影響

由圖2可知，在同一灌水水平下，甜瓜的單果質(zhì)量和總產(chǎn)量均隨著施肥量呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，中肥F2下表現(xiàn)最好。單果質(zhì)量和產(chǎn)量的最大值均在T8(W3F2)處理，其次為T5(W2F2)處理，分別比T1(W1F1)處理下的最小單果質(zhì)量和最低產(chǎn)量高29.64%和18.58%。

2.1.3對甜瓜品質(zhì)的影響

甜瓜的維生素C含量、可溶性蛋白含量、可溶性固形物含量、可溶性總糖含量、硝態(tài)氮含量及游離氨基酸含量6個品質(zhì)指標受不同水肥滴灌條件的影響，如表2所示。其中，施肥量對甜瓜維生素C含量、可溶性固形物含量、硝態(tài)氮含量以及游離氨基酸含量影響顯著(P<0.01)，僅可溶性蛋白含量受灌水量影響不顯著(P>0.05)，而水肥交互作用對甜瓜維生素C含量(P<0.01)、硝態(tài)氮含量(P<0.05)以及游離氨基酸含量(P<0.01)均有顯著的影響。

表2 不同水肥滴灌條件對甜瓜品質(zhì)的影響Tab.2 Effects of different water and fertilizer drip irrigation conditions on melon quality

維生素C含量隨灌水量和施肥量的增長均呈逐漸增大的趨勢，在高水高肥水平下達到最大值10.12 mg/g；可溶性蛋白含量受水肥單因素及交互作用的影響均不顯著，9個處理間的最大差異僅為2.52%；可溶性總糖含量隨灌水和施肥增加均呈先升高再降低的趨勢，T5(W2F2)處理下達到最大值；可溶性固形物含量在低水低肥時表現(xiàn)最好，水肥施用量的增加會抑制其形成；硝態(tài)氮含量對水肥因素的響應(yīng)趨勢與可溶性總糖含量趨勢相反，由于硝態(tài)氮是人體有害物質(zhì)，其含量越少越好；游離氨基酸含量隨灌水量增長呈降低趨勢，在T8(W3F2)處理下其含量達到最大值，為28.97 μg/g。

2.1.4對甜瓜水肥利用效率的影響

由圖3可知，水分利用效率受灌水量影響顯著，由大到小表現(xiàn)為W1、W2、W3。在W1和W2水平下，水分利用效率表現(xiàn)為隨施肥量的增加而上升，在W3灌水水平下，中肥處理下水分利用率最大，但僅比高肥處理下高3.0%。肥料偏生產(chǎn)力在不同灌水水平下差異不大，施用中高肥時無顯著性差異。

2.2 融合TOPSIS和灰色關(guān)聯(lián)的甜瓜生長綜合評價

2.2.1甜瓜單一指標的相關(guān)性分析

為合理建立評價體系，對甜瓜各項指標進行Spearman相關(guān)性分析(表3)。結(jié)果表明，總干質(zhì)量與可溶性固形物含量和硝態(tài)氮含量均顯著正相關(guān)，與肥料偏生產(chǎn)力顯著負相關(guān)；凈光合速率與肥料偏生產(chǎn)力、維生素 C 含量極顯著正相關(guān)；總產(chǎn)量與單果質(zhì)量、可溶性總糖含量、肥料偏生產(chǎn)力極顯著正相關(guān)；單果質(zhì)量與可溶性總糖含量、肥料偏生產(chǎn)力極顯著正相關(guān)；維生素C含量與肥料偏生產(chǎn)力極顯著正相關(guān)，與水分利用效率顯著負相關(guān)；可溶性蛋白含量與可溶性總糖含量極顯著正相關(guān)，而與游離氨基酸含量和水分利用效率則顯著正相關(guān)；可溶性固形物含量與硝態(tài)氮含量和水分利用率顯著正相關(guān)；硝態(tài)氮含量與水分利用效率顯著正相關(guān)。表明用甜瓜單一指標反映信息時，其信息間具有一定重疊性，但是每一個指標在反映甜瓜綜合生長中不可代替。

表3 甜瓜單一指標間的Spearman相關(guān)系數(shù)Tab.3 Spearman correlation coefficient of melon single index

因此，從經(jīng)濟、社會、生態(tài)多方面考量，以生長指標、產(chǎn)量指標、品質(zhì)指標和效率指標4大類進行劃分，構(gòu)成綜合生長評價體系的準則層(圖4)。

2.2.2甜瓜各級指標權(quán)重確定

基于AHP法確定主觀權(quán)重結(jié)果如表4所示，λmax為最大特征值，甜瓜一級指標權(quán)重的最大值為產(chǎn)量指標(0.324)，其次為生長指標和品質(zhì)指標，效率指標權(quán)重最小，僅為0.171；各項二級指標中權(quán)重(w1j)的最大值為總產(chǎn)量C3，為0.216，其次是總干質(zhì)量C1，達0.169，最小的游離氨基酸含量C10僅為0.013。

表4 基于AHP層次分析法計算權(quán)重的結(jié)果Tab.4 Results of weight calculation based on AHP

基于熵權(quán)法確定客觀權(quán)重(w2j)結(jié)果見表5。其中，產(chǎn)量C3權(quán)重最大，達0.359，其次為水分利用效率C12(0.243)和可溶性總糖含量C7(0.142)。

表5 基于熵權(quán)法確定的甜瓜單一指標權(quán)重Tab.5 Single index weight of melon determined by entropy weight method

表6 基于組合賦權(quán)法確定的甜瓜單一指標權(quán)重Tab.6 Single index weight of melon determined based on combination weighting method

2.2.3甜瓜生長綜合評價

在此基礎(chǔ)上，耦合TOPSIS與灰色關(guān)聯(lián)方案，通過加權(quán)處理構(gòu)建復(fù)合貼近度

由各水肥處理綜合貼近度的歸一化得分(表7)可見，T5處理在傳統(tǒng)TOPSIS和GRA-TOPSIS兩種方法評價下均排名第一，而基于GRA-TOPSIS的評分更高，為0.117。兩種評價方法所得到的綜合排序位次差最大僅為3， Spearman相關(guān)系數(shù)為0.930(P<0.01)，表明這兩種評價方法的關(guān)聯(lián)度極高[29]。計算傳統(tǒng)TOPSIS和GRA-TOPSIS兩種方法下甜瓜綜合評價值的極差分別為0.026和0.032，變異系數(shù)分別為8.08%和9.64%；極差和變異系數(shù)[21]越大說明綜合評價值分辨水平、離散程度越高[30]，對區(qū)分不同水肥處理等級具有更強的適宜性。因此，GRA-TOPSIS方法較傳統(tǒng)TOPSIS法更有利于直觀地區(qū)分各水肥處理。

表7 基于GRA-TOPSIS的甜瓜綜合生長評價Tab.7 Evaluation of melon comprehensive growth based on GRA-TOPSIS

2.3 甜瓜綜合生長水肥決策

通過對甜瓜不同水肥用量下的綜合評價值進行二次多項式逐步回歸擬合，得到綜合評價指標對水肥用量的回歸方程為

(19)

式中Y*——水肥用量對甜瓜生長、產(chǎn)量、品質(zhì)和水肥利用效率的綜合評價得分

x1、x2——灌水量、施肥量編碼值，取-1～1

其R2=0.950，F(xiàn)=11.395>F0.01(5，3)，P=0.001<0.01，水肥耦合對綜合評價得分具有顯著影響。

2.3.1水肥因子對甜瓜綜合生長的調(diào)控效應(yīng)

為探究水肥單因素對甜瓜綜合評價指標的影響，對上述模型降維，得到灌水量和施肥量對甜瓜綜合評價指標的單因素效應(yīng)函數(shù)式，分別為

(20)

(21)

灌水量與施肥量對甜瓜綜合生長的影響如圖5所示。隨水肥施入量增加，綜合評價得分呈現(xiàn)先升后降的趨勢，說明水肥二因素符合報酬遞減規(guī)律，當灌水量編碼值x1為-0.091、施肥量編碼值x2為-0.084時，甜瓜綜合評價值最高。

2.3.2基于甜瓜綜合生長的最優(yōu)水肥施用量

甜瓜的不同水肥用量對其綜合評價值具有顯著影響，通過Matlab軟件對回歸模型進行模擬尋優(yōu)，得到甜瓜水肥用量的最適區(qū)間(圖6)。中水中肥處理使綜合評價得分維持在較高水平，在此區(qū)間最有利于綜合生長。如圖6b所示，以超過綜合評價得分最大值的90%確定水肥最佳施用量，即當灌水量在 810.52～990.64 m3/hm2、施肥量在853.25～1 042.85 kg/hm2之間時，甜瓜生長、產(chǎn)量、品質(zhì)及水肥利用效率指標綜合最優(yōu)，最有利于實現(xiàn)甜瓜高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)高效。

3 討論

農(nóng)田水肥管理的目的是在協(xié)調(diào)灌水和施肥關(guān)系達到最優(yōu)時，實現(xiàn)節(jié)水節(jié)肥高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)，因此研究水肥施用量對甜瓜綜合生長的影響具有重要意義。在供水充足條件下，增施肥料可以提高甜瓜光合速率，這一結(jié)論與張秋英等[31]在大豆上的研究結(jié)果一致。產(chǎn)量和單果質(zhì)量在T8(高水中肥)處理下最大，說明在充分灌溉下會促進果實對肥料的吸收，使產(chǎn)量增加[32]。可溶性蛋白含量和可溶性固形物含量在低水低肥水平下最高，這是因為虧缺灌溉可以減少水分的消耗，降低水分對果實的稀釋作用，使果實品質(zhì)得到提升[33]。研究結(jié)果表明，甜瓜在低水條件下水分利用效率最大，但是肥料偏生產(chǎn)力效果不顯著，表明虧缺灌溉下，甜瓜吸水快水分蒸發(fā)量少，對于土壤肥料吸收效果不明顯[34]。

為了統(tǒng)籌兼顧不同類別指標，本研究引入TOPSIS和灰色關(guān)聯(lián)相結(jié)合的方法對甜瓜生長進行綜合評價，更準確地解析甜瓜的水肥需求規(guī)律。利用Spearman相關(guān)系數(shù)得到甜瓜各生長、產(chǎn)量、品質(zhì)及水肥利用效率指標之間既有重疊性又有不可替代性，這表明在評價甜瓜生長狀況時，為了保證評價的合理性，應(yīng)綜合考慮不同類別指標的相互影響。本研究采用基于主觀AHP和客觀熵權(quán)法相結(jié)合的組合賦權(quán)法對生長、產(chǎn)量、品質(zhì)、效率的12個指標進行賦權(quán)，其中總產(chǎn)量綜合權(quán)重最大，這與李建明等[35]在西瓜研究上得到的權(quán)重排序類似，與高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)高效的目標相契合。這表明在甜瓜水肥處理時，應(yīng)該優(yōu)先考慮產(chǎn)量需求。通過GRA-TOPSIS方法，得到T5處理的綜合評價得分最高，說明在甜瓜生長發(fā)育過程中，中水中肥最能促進其綜合生長，這與王新等[36]取得的中水中肥下產(chǎn)量最好的研究結(jié)果相同。依據(jù)生長、產(chǎn)量、品質(zhì)、效率4大類指標綜合協(xié)同確定最優(yōu)灌水施肥制度，可兼顧經(jīng)濟、社會、生態(tài)3方面，有效指導(dǎo)甜瓜的水肥管理。其中產(chǎn)量和品質(zhì)是經(jīng)濟效益的最直接指標，劉志剛等[37]研究表明甜瓜產(chǎn)量和品質(zhì)最高的同時，純收入也達到最高，奚輝等[38]研究表明柑橘產(chǎn)量和品質(zhì)最高時能提高經(jīng)濟效益6.73%～25.39%；水肥利用效率則為生態(tài)因素的表征，水肥利用效率的提升在節(jié)約水肥資源的同時可減少土壤中肥料殘留、有效地阻控農(nóng)田養(yǎng)分損失，加強土壤肥力[39]，而水分利用效率上升時，對土壤團粒結(jié)構(gòu)破壞的程度較小，使土壤水、氣、熱相對協(xié)調(diào)[40]，進而改善土壤生態(tài)環(huán)境。

融合TOPSIS 和灰色關(guān)聯(lián)多屬性的甜瓜綜合生長評價方法克服了單一評價模型準確性受限的問題，同時對評價結(jié)果進行數(shù)學(xué)模擬分析，提升了甜瓜水肥用量的合理性，此方法在其他作物的水肥管理上同樣適用。但是由于本研究中使用的是復(fù)合肥料，尚不能確定是哪一種肥料元素起主導(dǎo)作用，關(guān)于氮磷鉀肥因子對甜瓜的調(diào)控作用有待進一步研究和驗證。

4 結(jié)論

(1)甜瓜各指標對水肥因素響應(yīng)不同，基于甜瓜生長、產(chǎn)量、品質(zhì)、效率4類12個指標構(gòu)建了綜合評價體系，采用主觀AHP和客觀熵權(quán)法相結(jié)合的博弈論組合賦權(quán)法確定各項指標的最終權(quán)重。其中總產(chǎn)量權(quán)重最大，達0.343，其次為總干質(zhì)量，硝銨態(tài)氮含量權(quán)重最小。

(2)融合TOPSIS 和灰色關(guān)聯(lián)的耦合方案對甜瓜綜合生長進行評價，結(jié)合歐氏距離與灰色關(guān)聯(lián)度確定最終貼近度，其中T5(W2F2)處理貼近度最大，其次為T8(W3F2)處理，CK處理最小，表明中肥中高水處理對甜瓜多類指標綜合促進最優(yōu)。

(3)建立了水肥施用量對甜瓜綜合生長的調(diào)控模型，水肥因素對甜瓜綜合生長的影響均呈先升高再降低的趨勢，存在最優(yōu)區(qū)間。應(yīng)用Matlab軟件解析模型，確定甜瓜水肥的最適施用區(qū)間為灌水量810.52～990.64 m3/hm2，施肥量853.25～1 042.85 kg/hm2，在此區(qū)域最有利于實現(xiàn)甜瓜的優(yōu)質(zhì)高效生產(chǎn)。