《表5 不同情景下目标变量对情景变量的响应》

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《基于“水—能源—食物—生态”纽带因果关系和贝叶斯网络的锡尔河流域用水分析》

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注：RF：径流量（高）；DR：干旱指数（低）；EI：上游从下游进口天然气量（高）；UR：上游水库蓄水量（高）；WR：上游水库冬季放水量（高）；IQ：下游灌溉定额（低）；DG：下游粮食作物面积（高）；DC：下游棉花种植面积（低）；DA：下游大牲口头数（高）；DI：下游工业产值（

基于评估后的贝叶斯网络，能够分析不同来水量与管理情景下目标变量不同状态变化的相对可能性。通过指定输入变量的状态或调整其概率分布，可以预测输出变量各个状态概率的变化。本文以优化流域“水—能源—食物—生态”纽带关系、保证居民生活水平和提升区域合作程度为目标，分析不同情境下目标变量受益程度。尽管某个情景变量可能和其他情景变量相关，但是这种组合效应可以由所有情景变量的影响之和进行表征[35]。因此，本文分析每个情景变量作为情景发生时目标变量的变化（表5）。