通过CRITIC-TOPSIS-OWA方法评估温带气候下大麻（Cannabis sativa, L.）的灌溉量和种植密度

本文针对西班牙地中海半干旱地区大麻种植优化问题，采用CRITIC-OWA-TOPSIS多准则决策模型，分析灌溉剂量（100%、75%、50%总需水量）和种植密度（7.0、3.1株/平方米）对Kompolti品种大麻生长（株高、茎径）、产量（干生物量、长纤维）及质量（CBD含量）的影响。实验结果表明，灌溉剂量对生长指标和纤维产量影响显著（如灌溉100%时株高最高达152cm），而种植密度对CBD含量影响更突出（高密度D1种植CBD达26.72kg/公顷）。多准则分析显示，优化灌溉与合理密植的组合可提升综合效益，CRITIC-OWA-TOPSIS方法在无排名反转情况下表现出良好稳健性，为农业决策提供新工具。

　　
### 大麻种植管理优化：基于多准则决策模型的分析

#### 1. 研究背景与意义
大麻作为高附加值作物，在纤维、种子和CBD（大麻二酚）生产中具有广泛前景。然而，其种植管理受多重因素影响，包括严格的法规限制、灌溉需求与种植密度的交互作用等。传统方法依赖专家经验或单一指标评估，存在主观性强、忽略多因素关联性等问题。本研究通过整合客观权重确定（CRITIC）与动态多目标优化（TOPSIS-OWA），构建了一套系统化的决策框架，旨在为规模化种植提供科学依据。

#### 2. 实验设计与研究方法
**2.1 实验设置**
研究在西班牙阿拉贡大学实验农场开展（北纬38°15'，西经0°17'），气候为地中海半干旱型，年均温18.1℃，年降水量297.4毫米。采用随机区组设计，设置3种灌溉剂量（100%、75%、50%需水量）和2种种植密度（7.0和3.1株/平方米），共6种处理组合（A1-A6）。每小区面积34平方米，包含16株或3株 plants（D1/D2密度）。

**2.2 测量指标**
- **生长指标**：株高（开花期）、茎粗（干物质成熟期）
- **产量指标**：总干生物量（86天成熟期）、长纤维产量（机械剥离法）
- **品质指标**：CBD含量（UPLC-QOF-MS质谱检测）
- **经济指标**：灌溉用水量（土壤湿度平衡法）

**2.3 多准则决策模型（CRITIC-TOPSIS-OWA）**
采用创新性组合方法：
1. **CRITIC权重法**：通过指标间相关性计算权重，消除主观偏差。例如，总干生物量（B4）与长纤维（B5）相关性较低，赋予更高权重。
2. **OWA动态聚合**：引入决策者乐观/悲观倾向参数，调整不同指标的重要性排序。例如，在灌溉不足时，强调生长指标权重。
3. **TOPSIS优化**：计算各处理与理想解的距离，结合OWA权重动态调整，实现多目标权衡。

#### 3. 关键研究发现
**3.1 水肥交互效应**
- **灌溉主导作用**：100%灌溉剂量（I100）下，株高（152cm）、总生物量（1.00t/ha）和CBD（26.72kg/ha）均显著优于其他处理。灌溉不足（I50）导致总生物量下降42%，长纤维减少55%，CBD降低49%。
- **密度调节品质**：高密度（D1）下CBD产量比低密度（D2）高35%，但需水量增加20%。密度对长纤维的影响不显著（D1/D2差异<5%）。

**3.2 决策模型验证**
- **方法稳健性**：在剔除末位处理A5后，前5名排名未变（Spearman相关系数100%），证明模型抗干扰性强。
- **与其他方法对比**：与VIKOR、SAW相比，新方法在生物量（B4）和CBD（B6）指标权重分配上更精准，总排名差异<10%。例如，A2（D1-I75）在TOPSIS-OWA中排名第二，而VIKOR中因处理间距离更接近而升至第一。

#### 4. 应用建议与局限
**4.1 生产优化策略**
- **高密度+全灌溉**（A1）适合追求产量最大化场景，总生物量达1.00t/ha，但CBD含量（26.72kg/ha）并非最优。
- **中密度+适度灌溉**（A2）在产量与品质间取得平衡，CBD产量达16.70kg/ha，且灌溉成本降低25%。
- **低密度+节水灌溉**（A6）适用于半干旱地区，用水量减少34%，但CBD产量仅6.19kg/ha。

**4.2 环境经济考量**
- 每立方米灌溉水可产生1.16kg CBD（A6处理），但需注意土壤盐渍化风险（数据未展示）。
- 水肥协同管理可使单位面积纤维产量提升18%，同时降低30%水资源消耗。

**4.3 模型扩展方向**
- 纳入经济成本（设备投资、人工费用）和社会接受度（法规合规性）等非传统指标。
- 引入机器学习算法（如随机森林）预测极端气候下的产量波动。

#### 5. 理论创新与实践价值
**5.1 方法论突破**
- **动态权重分配**：传统方法（如AHP）权重固定，而本模型通过OWA聚合器，可根据灌溉阶段自动调整权重。例如，苗期侧重株高权重（0.22→0.30），成熟期侧重CBD权重（0.16→0.25）。
- **抗逆转验证**：在移除经济性指标后，模型排名稳定性达97%，显著优于VIKOR（78%）和TOPSIS（82%）。

**5.2 行业应用潜力**
- **种植模式选择**：在水资源受限地区（年降水<400mm），推荐A3（D1-I50）处理，成本降低22%的同时CBD产量仍达13.95kg/ha。
- **政策制定支持**：模型可量化不同监管强度（如灌溉配额）对CBD产量的影响曲线，为法规优化提供量化依据。

#### 6. 结论
本研究证实，在半干旱环境下：
1. **灌溉是核心调控变量**：其变异对产量指标（B2-B5）的影响量级是种植密度的2-3倍。
2. **密度-品质耦合效应**：高密度（D1）通过遮荫效应提升CBD合成酶活性，使CBD含量提升40%。
3. **决策模型普适性**：CRITIC-TOPSIS-OWA在农业、环境等领域的多目标场景中均表现出较高适应性，如已成功应用于番茄温室种植（参考文献34）。

未来研究可结合遥感技术实时监测灌溉效率，并开发移动端决策APP，将模型嵌入实际生产管理流程。该成果为《联合国2030可持续发展议程》中"负责任消费与生产"目标（SDG12）提供了技术支撑。