摘要:針對水資源優(yōu)化配置過程中存在的缺水風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)效益,、配水公平性等問題,,構(gòu)建了確定性多目標(biāo)規(guī)劃模型,,該模型能夠兼顧配水風(fēng)險(xiǎn),、效益及公平性,,實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)之間的協(xié)調(diào),,且能夠反映水資源配置系統(tǒng)中存在的不確定性。在確定性多目標(biāo)規(guī)劃的基礎(chǔ)上,,構(gòu)建了不確定條件下基于模糊Me測度的多目標(biāo)規(guī)劃模型,。另外,根據(jù)不同的樂觀-悲觀因子,,將Me測度轉(zhuǎn)換為必要性測度,、可信性測度和可能性測度。將所構(gòu)建的兩個(gè)模型應(yīng)用于甘州區(qū),、臨澤縣和高臺縣的農(nóng)業(yè),、工業(yè)、生活,、生態(tài)部門的配水中,,結(jié)果表明,兩個(gè)模型均適用于該地區(qū)的水資源配置,,不確定性條件下基于Me測度的多目標(biāo)規(guī)劃模型相較于確定性模型具有更高的魯棒性,。必要性測度約束的配水量最小,可信性測度約束的配水量居中,,可能性測度約束的配水量最大,。結(jié)構(gòu)性缺水風(fēng)險(xiǎn)與配水量成反比,經(jīng)濟(jì)效益與配水量成正比,,在當(dāng)前可利用水量條件下,,GINI系數(shù)與配水量成正比。因此,,必要性測度更適用于最小化目標(biāo)值的情況,,可能性測度更適合于最大化目標(biāo)值的情況,可信性測度的結(jié)果則是兩者的折衷,。在3種置信條件約束下,,配水量、結(jié)構(gòu)性缺水風(fēng)險(xiǎn),、經(jīng)濟(jì)效益隨著測度水平的增加而減少,,GINI系數(shù)隨著測度水平的增加而增加。 因此,,決策者可以基于多目標(biāo)規(guī)劃方法,,通過選擇合適的樂觀-悲觀因子和測度水平優(yōu)選最佳配水方案和目標(biāo)值。