基于水-能源-粮食-土地纽带系统的多目标优化与风险评估：深度强化学习与Copula模型的融合框架

本文提出了一种整合R-vine Copula、机会约束模糊多目标规划（CCFMOP）、深度强化学习（DQN）和耦合协调重力模型（CCGM）的"三位一体"框架，用于水-能源-粮食-土地纽带系统（WEFLN）的联合风险评估与协同优化。研究通过构建多维联合概率模型量化资源短缺风险，开发了基于Copula的CCFMOP方法平衡水供需指数（SDI）、能源生产率（EP）和粮食经济效益（EB），并创新性地采用CMOEA/D-DQN算法求解高维决策空间问题，为区域资源协同管理提供了科学工具。

　　

Highlight

本研究创新性地将土地系统纳入水-能源-粮食纽带（WEFN）联合风险评估，提出基于Copula的机会约束模糊多目标规划（CCFMOP）方法，结合深度Q网络驱动的分解多目标进化算法（CMOEA/D-DQN），形成了一套解决复杂不确定性、非凸多目标空间和高维决策问题的完整方法论体系。

Methodology

如图1所示，WEFLN多目标优化与评估框架包含三大模块：1）基于R-vine Copula的联合风险评估模型，通过Frank-Clayton-FGM Copula层级结构捕捉水-电-地资源可用性的复杂依赖关系；2）CCFMOP混合规划模型，整合机会约束规划（CCP）、模糊规划（FP）和多目标规划（MOP），在联合风险条件下平衡SDI_水、EP_能源和EB_粮食；3）CMOEA/D-DQN求解算法，利用深度强化学习改进传统多目标进化算法（MOEA）的全局探索能力。

Study area

以中国陕西省为案例区（图2），该省北部黄土高原、中部关中平原和南部秦巴山区构成典型的地理梯度，面临水资源分布不均（年际变异系数达0.32）、能源结构调整和耕地红线保护等多重挑战，是验证WEFLN模型的理想区域。

Results of Copula model fitting

相关性分析显示水（AW）、电（AE）、地（AL）资源可用性间存在强相关性（Pearson系数>0.5，p<0.01）。R-vine Copula模型优选Frank（AW-AE）、Clayton（AE-AL）和FGM（AW-AL）构建三维联合分布，其AIC值较传统Copula降低12.6%，能有效表征极端干旱年份下的复合短缺风险。

Regional objective benefits and spatial differences under risk scenarios

如图6所示，在S1风险情景下，陕西省最优权衡方案（BTS）使SDI、EP和EB分别提升22.1%、8.7%和6.2%。地市尺度显示显著空间异质性：渭南和汉中因水资源调配能力弱，SDI始终低于0.7；而榆林通过能源-粮食协同优化，EB增幅达14.5%，印证了CCFMOP模型的空间适配性。

Conclusion

本研究突破传统单资源管理范式，通过WEFLN系统耦合分析揭示：当联合风险概率超过0.4时，系统耦合协调度会骤降23.8%。提出的CMOEA/D-DQN算法在100维决策空间中的收敛速度较NSGA-III提升41%，为应对气候变化下的资源安全挑战提供了智能决策工具。