基于多准则决策分析的水稻温室气体减排策略季节性比较研究

《Agricultural Systems》：Seasonal comparison of the impacts of climate-smart agrotechnologies on greenhouse gas mitigation in flooded rice fields: Application of multi-criteria decision making (MCDM) technique

本研究创新性地应用多准则决策（MCDM）技术，通过CRITIC、熵值法等多种权重确定方法结合TOPSIS等排序算法，系统评估了六种气候智能型农艺措施在印度东北部水稻田的温室气体（CH4和N2O）减排效果与产量协同优化潜力。研究发现间歇性干湿交替（IWD）技术在双季种植中均表现最优，为平衡水稻生产与碳中和目标提供了科学决策依据。

　　

研究亮点

本研究强调了多准则决策（MCDM）如何应对水稻种植中的独特挑战，例如在保障产量安全与削减排放之间取得平衡，以及适应区域特异性解决方案，最终为可持续农业铺平道路。尽管某些方法学上的局限性仍然存在，例如对数据归一化和加权方法的敏感性、数据的站点特异性以及季节性变异。由其生成的排名是根据决策者的偏好而定，这使得它对于水稻种植更为稳健和适用。

结论

多准则决策（MCDM）提出了一种以目标、准则和替代方案形式呈现的全面评估的条理化方法。在我们的研究中，针对六种处理方式考虑了六个准则，并通过使用六种不同的权重确定方法（CRITIC、熵值法、MEREC、CILOS、IDOCRIW 和等权重法）赋予了它们特定的权重。这些获得的权重通过IDOCRIW方法进行了重新计算以提高准确性。如此获得的加权值随后通过TOPSIS、EC-TOPSIS、COPRAS和WSM方法进行排序确定。

结论

多准则决策（MCDM）分析也验证了实验数据，该数据同样显示间歇性干湿交替（IWD）处理在两个季节中都具有最低的CH₄通量和最高的产量。多准则决策（MCDM）考虑了可能影响结果的多种原因或因素（准则）。它不仅验证了实验设计和结果，还提供了对处理内和处理间相关参数的理解。