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Keywords:

  • data envelopment analysis;
  • fuzzy;
  • irrigation subsystems;
  • performance;
  • Spearman rank correlation
  • analyse par enveloppement de données;
  • environnement flou;
  • sous systèmes d'irrigation;
  • performance;
  • corrélation classée de Spearman

ABSTRACT

Sixteen irrigation subsystems of the Mahi Bajaj Sagar Project, Rajasthan, India, are evaluated and selection of the most suitable/best is made using data envelopment analysis (DEA) in both deterministic and fuzzy environments. Seven performance-related indicators, namely, land development works (LDW), timely supply of inputs (TSI), conjunctive use of water resources (CUW), participation of farmers (PF), environmental conservation (EC), economic impact (EI) and crop productivity (CPR) are considered. Of the seven, LDW, TSI, CUW, PF and EC are considered inputs, whereas CPR and EI are considered outputs for DEA modelling purposes. Spearman rank correlation coefficient values are also computed for various scenarios. It is concluded that DEA in both deterministic and fuzzy environments is useful for the present problem. However, the outcome of fuzzy DEA may be explored for further analysis due to its simple, effective data and discrimination handling procedure. It is inferred that the present study can be explored for similar situations with suitable modifications. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.

RÉSUMÉ

Seize sous-systèmes d'irrigation du Mahi Bajaj Sagar Projet (Rajasthan, Inde) sont évalués et la sélection du meilleur compromis de performances est faite en utilisant l'analyse de développement de données (DEA) dans des environnements à la fois déterministe et flou. Sept indicateurs de performance connexes sont pris en compte, à savoir, travaux d'aménagement du territoire (LDW), approvisionnement à temps des intrants (STI), utilisation conjointe des ressources en eau (CUW), participation des agriculteurs (PF), conservation de l'environnement (CE), impact économique (EI) et productivité des cultures (CPR). Sur sept indicateurs, LDW, STI, CUW, PF, CE sont considérées comme des intrants alors que CPR et EI sont considérés comme des produits à des fins de modélisation de DEA. Les valeurs classées des coefficients de corrélation de Spearman sont également calculées pour différents scénarios. Il est conclu que la DEA à la fois dans l'environnement déterministe et flou est utile pour le problème posé. Cependant, les résultats du DEA flou peuvent être explorés pour une analyse plus approfondie des données, car les procédures sont simples, efficaces et discriminantes. On en déduit que la présente étude peut être utilisée pour des situations similaires, avec les adaptations appropriées. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.