馬會寧，陳偉強(qiáng),程道全，朱帥蒙，房阿曼，趙 潔

(1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，河南 鄭州 450002；2.河南省土壤肥料工作站，河南 鄭州 450002)

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基于不同指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法的耕地地力評價(jià)對比研究

馬會寧1，陳偉強(qiáng)1,程道全2，朱帥蒙1，房阿曼1，趙 潔1

(1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，河南 鄭州 450002；2.河南省土壤肥料工作站，河南 鄭州 450002)

為了提高耕地地力評價(jià)結(jié)果的精確度，探討更加適合耕地地力評價(jià)的方法，本研究以河南省洛陽市為例，采用層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)度分析法、基于主客觀集成賦權(quán)的方法分別求取權(quán)重，并根據(jù)評價(jià)綜合指數(shù)與作物產(chǎn)量之間一致性程度，對比不同評價(jià)方法的優(yōu)劣。結(jié)果表明，3種方法求得的耕地地力綜合指數(shù)與作物產(chǎn)量之間都有顯著性關(guān)系， Pearson相關(guān)性依次為0.216、0.249、0.311，在0.01水平上顯著相關(guān)，說明3種方法都可以用于耕地地力評價(jià)?；谥骺陀^集成賦權(quán)的方法要明顯優(yōu)于參與對比的層次分析法和灰色關(guān)聯(lián)度分析法，更適合洛陽市耕地地力評價(jià)。

耕地地力評價(jià)；層次分析法；灰色關(guān)聯(lián)度；模糊數(shù)學(xué)；主客觀集成賦權(quán)

耕地地力是指耕地的基礎(chǔ)能力, 耕地地力評價(jià)可以加強(qiáng)對現(xiàn)有耕地現(xiàn)狀的認(rèn)識，這對國家糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展有重要意義[1]。評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定是耕地地力評價(jià)的重要內(nèi)容，選擇合理的賦權(quán)方法，對評價(jià)結(jié)果的精確性有重要影響。目前，單一賦權(quán)在國內(nèi)外應(yīng)用最為廣泛[2-4]，RAJESH等[2]以越南河內(nèi)省為例，采用層次分析法(AHP)與GIS相結(jié)合的方法,評價(jià)城市周邊的農(nóng)業(yè)用地，用層次分析法確定各因素的優(yōu)先級；魯明星等[3]基于GIS，采用層次分析法與模糊數(shù)學(xué)對華中丘陵區(qū)進(jìn)行耕地地力評價(jià)。張艷粉等[4]基于GIS，采用AHP法對洛陽市耕地地力評價(jià)進(jìn)行研究。聶艷等[5]應(yīng)用模糊物元分析法求出定級因子的權(quán)重和各評價(jià)單元的關(guān)聯(lián)度，從而提高了農(nóng)用地評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。組合賦權(quán)應(yīng)用較多[6-8]，但是在土地評價(jià)方面的應(yīng)用相對較少[9-11]，針對具體區(qū)域，哪種賦權(quán)方法更加合理并對賦權(quán)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)的研究更少。本研究以河南省洛陽市為例，在文獻(xiàn)[4]的基礎(chǔ)上，針對該文獻(xiàn)僅采取AHP法求取權(quán)重的不足，進(jìn)一步提出用AHP法、灰色關(guān)聯(lián)度分析法分別求取指標(biāo)的權(quán)重，并基于主客觀集成賦權(quán)的方法求得綜合權(quán)重，分別開展耕地地力評價(jià)；最后利用作物產(chǎn)量驗(yàn)證評價(jià)結(jié)果，對比分析不同權(quán)重計(jì)算方法的優(yōu)劣，對于目前土地或耕地質(zhì)量評價(jià)等具有一定的實(shí)踐指導(dǎo)意義。

1 研究對象

洛陽市位于河南省西部，橫跨黃河兩岸，東鄰鄭州，西接三門峽，北鄰焦作，南鄰平頂山、南陽。位于東經(jīng)112°16′～112°37′，北緯34°32′～34°45′。地處暖溫帶大陸性季風(fēng)型氣候區(qū)；地勢西高東低，境內(nèi)地形復(fù)雜多樣，其中山區(qū)面積占45.51%，丘陵面積占40.73%，平原面積占13.8%。發(fā)育的土壤有褐土、潮土、石質(zhì)土、紅粘土、紫色土、棕壤、粗骨土、砂姜黑土、水稻土等，其中褐土分布最廣。

2 數(shù)據(jù)來源

耕地地力評價(jià)數(shù)據(jù)主要包括土壤、土地利用、土壤養(yǎng)分、立地條件、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理?xiàng)l件和社會經(jīng)濟(jì)等。土壤基本資料來源于第二次土壤普查的土壤圖和土壤普查報(bào)告(1982年)；土地利用數(shù)據(jù)來自洛陽市國土資源部門第二次土地利用現(xiàn)狀調(diào)查數(shù)據(jù)(2009年)；耕地耕層土壤養(yǎng)分含量數(shù)據(jù)均來源于測土配方施肥項(xiàng)目的分析化驗(yàn)數(shù)據(jù)(2005—2009年)；灌溉分區(qū)、排水分區(qū)均來自洛陽市水利局；社會經(jīng)濟(jì)資源來自2009—2011年統(tǒng)計(jì)年鑒。

3 評價(jià)過程與方法

耕地地力評價(jià)過程大致分為評價(jià)單元?jiǎng)澐?、評價(jià)指標(biāo)體系建設(shè)、單指標(biāo)分值化與綜合評價(jià)分值計(jì)算和耕地地力等級劃分4個(gè)階段。

3.1 評價(jià)單元?jiǎng)澐?/p>

評價(jià)單元?jiǎng)澐植捎肎IS空間疊加法。首先利用ArcGIS進(jìn)行土壤與土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)的輸入與編輯，抽取耕地專題圖層、土壤圖和行政區(qū)劃圖疊加，得到耕地地力評價(jià)單元。其次，利用測土配方施肥樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，通過空間插值法，生成各種土壤養(yǎng)分圖。最后，根據(jù)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，將土壤養(yǎng)分、灌溉與排水、地形等信息，賦值給各個(gè)評價(jià)單元。

3.2 評價(jià)指標(biāo)體系建設(shè)

評價(jià)指標(biāo)體系建設(shè)包括評價(jià)指標(biāo)選擇與指標(biāo)權(quán)重確定。根據(jù)《耕地地力調(diào)查與質(zhì)量評價(jià)技術(shù)規(guī)程》(中華人民共和國農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)[NY/T 1634—2008])提供的評價(jià)指標(biāo)庫，采用特爾菲法選擇評價(jià)指標(biāo)。指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法是本研究的重點(diǎn)，分別選用了3種方法確定指標(biāo)權(quán)重，即層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)度分析法和基于主客觀集成賦權(quán)的方法。

3.2.1 層次分析法 美國運(yùn)籌學(xué)家馬斯．L．薩蒂于20世紀(jì)70年代提出了層次分析法[12]，其基本原理是按照指標(biāo)間的相互關(guān)聯(lián)影響以及隸屬關(guān)系將指標(biāo)按不同層次組合，形成一個(gè)多層次的結(jié)構(gòu)模型，從而最終使問題歸結(jié)為最低層相對于最高層的相對重要權(quán)值的確定和相對優(yōu)劣次序的排定。計(jì)算方法詳見文獻(xiàn)[12]。

3.2.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析法 灰色關(guān)聯(lián)分析的基本思想是根據(jù)各比較序列曲線與參考序列曲線的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密[13]。本研究中耕地地力評價(jià)是基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的基本原理，采用鄧氏關(guān)聯(lián)度模型確定評價(jià)指標(biāo)權(quán)重[14]。其基本步驟如下：

3.2.2.1 原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理 本研究中，根據(jù)各評價(jià)因子的性質(zhì)，將評價(jià)因子分為概念型和數(shù)值型2類。為了采取量化的評價(jià)方法和自動(dòng)化的評價(jià)手段,減少人為因素的影響, 對于可定量化的數(shù)據(jù)類型采用模糊數(shù)學(xué)方法[3]，根據(jù)各因素對耕地地力影響大小建立隸屬函數(shù)。對于質(zhì)地、坡度、礫石、灌溉類型、地貌類型等概念型定性因子，根據(jù)因子的級別狀況，采用專家打分法，經(jīng)過歸納、反饋、逐步收縮、集中，最后產(chǎn)生并獲得相應(yīng)的隸屬度。本研究中隸屬度越接近于1，表示該指標(biāo)變量在指標(biāo)評價(jià)體系中的質(zhì)量越好。概念型指標(biāo)以地貌類型為例，專家評估結(jié)果如表1。

表1 地貌類型及其隸屬度專家評估量化處理

數(shù)據(jù)型指標(biāo)分為戒上型函數(shù)、戒下型函數(shù)、峰型函數(shù)、直線型函數(shù)。有機(jī)質(zhì)、速效鉀、有效磷等與耕地地力表現(xiàn)為戒上型函數(shù)，坡度與耕地地力表現(xiàn)為戒下型函數(shù)。根據(jù)洛陽市有機(jī)質(zhì)、有效磷、速效鉀的空間分布范圍及養(yǎng)分含量級別，結(jié)合肥料試驗(yàn)獲取的數(shù)據(jù)，由專家劃段給出相應(yīng)的分值，然后在計(jì)算機(jī)中繪制這2組數(shù)值的散點(diǎn)圖，再根據(jù)散點(diǎn)圖進(jìn)行曲線模擬，尋求參評因素實(shí)際值與隸屬度關(guān)系方程從而建立起定量因子的隸屬函數(shù)[4,15]。以有效磷為例，根據(jù)洛陽市土壤有效磷豐缺指標(biāo)，建立隸屬函數(shù)及隸屬度，見表2和表3。

表2 有效磷隸屬函數(shù)各參數(shù)

表3 有效磷的隸屬度

3.2.2.2 計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù) 經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后的參考數(shù)列為：

{X0(t)}={X01,X02,…,X0m}

比較數(shù)列為：

式中，m為數(shù)列的數(shù)據(jù)長度，也就是數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。參考數(shù)列與比較數(shù)列在時(shí)刻t=k時(shí)的關(guān)聯(lián)系數(shù)Loi(k)即：

(1)

3.2.2.3 計(jì)算關(guān)聯(lián)度 關(guān)聯(lián)度Roi即每個(gè)評價(jià)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)Loi(k)的平均值：

(2)

(2)式中：Roi為比較序列第i個(gè)因素與參考序列的關(guān)聯(lián)度；n為比較序列數(shù)目。Roi值越大對參考序列的影響越大。

3.2.2.4 確定指標(biāo)權(quán)重 根據(jù)關(guān)聯(lián)度Roi，可計(jì)算出各個(gè)評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值Zi：

(3)

3.2.3 主客觀權(quán)重集成 在解決實(shí)際問題過程中，為了使評價(jià)既具有專家們的寶貴經(jīng)驗(yàn)，又具有客觀性，需要把主觀權(quán)重和客觀權(quán)重進(jìn)行集成。這里采用公式(4)對主、客觀權(quán)重進(jìn)行集成，得到綜合權(quán)重：

Wj=K1Aj+K2Bj(j=1,2,…,n)

(4)

(5)

(6)

3.3 分值化計(jì)算方法

單指標(biāo)分值化方法。只有把每一個(gè)評價(jià)因子都定量表示，且都處于同一量綱，才能衡量該因子對耕地地力的影響程度。然而每個(gè)評價(jià)因子對于耕地地力的影響程度界線很難把握，因此采用模糊評價(jià)中的隸屬函數(shù)模型對評價(jià)因素進(jìn)行定量、歸一化處理。

綜合分值計(jì)算方法。用指數(shù)和法來確定耕地的綜合指數(shù)[3]，公式如下：

(7)

式中：IFI(Integrated Fertility Index)表示的是指耕地地力綜合指數(shù)；Fi表示的是第i個(gè)要素評分值；Ci表示的是第i個(gè)要素的組合權(quán)重。

3.4 評價(jià)結(jié)果對比方法

分別用層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)度分析法、主客觀集成賦權(quán)3種方法求取耕地地力綜合指數(shù)，他們之間沒有直接的可比性。本研究根據(jù)評價(jià)綜合指數(shù)與作物產(chǎn)量之間一致性程度，對比不同評價(jià)方法的優(yōu)劣。

4 結(jié)果與分析

4.1 評價(jià)單元與評價(jià)指標(biāo)

通過對洛陽市土壤圖、土地利用現(xiàn)狀圖和行政區(qū)劃圖疊加分析，該市耕地共劃分74 882個(gè)評價(jià)單元。按照重要性、穩(wěn)定性、差異性、獨(dú)立性和易獲取性等原則[17]，并結(jié)合洛陽市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際，從全國耕地地力評價(jià)因子集中選取了土壤管理、耕層理化、剖面性狀、立地條件4個(gè)大方面的10個(gè)評價(jià)因子來建立評價(jià)指標(biāo)體系。10個(gè)因子分別是：灌溉保證率、速效鉀、有效磷、有機(jī)質(zhì)、表層礫石度、質(zhì)地、土壤剖面、坡度、高程、地貌類型。

4.2 基于層次分析法的主觀權(quán)重

基于層次分析法求取的主觀權(quán)重直接引用文獻(xiàn)[4]中的結(jié)果[4]，結(jié)果如表4，由表4可知，10個(gè)評價(jià)因子中，灌溉保證率、土壤剖面、地貌類型的權(quán)重相對較大，表層礫石度、坡度、速效鉀的比重較小，指標(biāo)權(quán)重差異性大。

表4 基于層次分析法的主觀權(quán)重表

續(xù)表4

4.3 基于灰色關(guān)聯(lián)度分析法的客觀權(quán)重

以洛陽市近幾年施肥試驗(yàn)記錄的產(chǎn)量數(shù)據(jù)為參考數(shù)列，通過空間關(guān)聯(lián)分析，得到作物產(chǎn)量與評價(jià)因子指標(biāo)之間的關(guān)系表，利用灰色關(guān)聯(lián)分析法原理與方法，計(jì)算各評價(jià)因子關(guān)聯(lián)度值與權(quán)重值。由表5可以看出，由灰色關(guān)聯(lián)分析法得到的指標(biāo)權(quán)重差異不大，其中有效磷的權(quán)重值最大，為0.119，質(zhì)地比重最小，為0.089 6。

表5 基于灰色關(guān)聯(lián)度分析法的客觀權(quán)重表

4.4 主客觀集成賦權(quán)

根據(jù)公式5和公式6求得，K1=0.495 3，K2=0.504 7。根據(jù)公式4求得綜合權(quán)重，結(jié)果見表6。由表6可以看出，灌溉保證率、土壤剖面、地質(zhì)地貌的權(quán)重相對較大，分別為0.148 1、0.132 3、0.127 0。表層礫石度、坡度、速效鉀的權(quán)重較小，分別為0.062 2、0.064 2、0.070 2。層次分析法求得的指標(biāo)權(quán)重最大值為0.18，最小值為0.03；灰色關(guān)聯(lián)度分析法求得的最大值為0.119，最小值為0.089 6。由表4～表6綜合可得：1)灌溉保證率對耕地級別影響較大；2)耕層理化和剖面性狀兩大方面都對耕地級別有著重要影響，主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法存在差異，主觀賦權(quán)法認(rèn)為剖面性狀對耕地地力的影響大于耕層理化狀況；客觀賦權(quán)法得出耕層理化的影響程度比剖面性狀對耕地地力的影響更為顯著。剖面形狀作為反映耕地地力的一個(gè)重要因素，也從一個(gè)側(cè)面反映了土壤養(yǎng)分、有機(jī)質(zhì)含量等條件，主觀賦權(quán)法往往受到?jīng)Q策者其主觀認(rèn)識的局限、思維的慣性和決策意向的影響?？陀^賦權(quán)法完全依賴模型數(shù)據(jù)，忽略了主觀決策分析，可通過主觀賦權(quán)的方法加以補(bǔ)充修正使因素更加全面合理。

4.5 相關(guān)性分析

4.5.1 評價(jià)綜合指標(biāo)計(jì)算 根據(jù)公式7，分別用層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)度分析法、主客觀集成賦權(quán)求得的3種權(quán)重求取耕地地力綜合指數(shù)。層次分析法-模糊數(shù)學(xué)法求得的綜合指數(shù)為0.42～1.00，灰色關(guān)聯(lián)分析法求得的綜合指數(shù)為0.58～0.99，基于主客觀集成賦權(quán)求得的綜合指數(shù)為0.55～0.99。

表6 基于主客觀集成賦權(quán)的綜合權(quán)重

4.5.2 評價(jià)方法對比分析 用3種方法求取的耕地地力綜合指數(shù)與洛陽市糧食產(chǎn)量做相關(guān)性分析時(shí)，采用各評價(jià)單元的糧食產(chǎn)量，由于無法獲取每一個(gè)地塊的糧食產(chǎn)量，只能得到產(chǎn)量樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，在此利用GIS的空間插值功能，得到產(chǎn)量空間分布圖，然后與評價(jià)單元圖疊加，并分區(qū)統(tǒng)計(jì)后，即可得到每個(gè)評價(jià)單元的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)。結(jié)果如表7所示，3種方法求得的結(jié)果與產(chǎn)量都有顯著性關(guān)系，且在0.01水平上(雙側(cè))顯著相關(guān)，說明3種方法都可以用來實(shí)施耕地地力評價(jià)?；疑P(guān)聯(lián)度分析法與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)大于層次分析法，說明在本次研究中，灰色關(guān)聯(lián)分析法要優(yōu)于層次分析法?？赡芤?yàn)閷哟畏治龇ㄖ饔^性強(qiáng)，專家組對研究區(qū)耕地影響因子認(rèn)識有偏頗，從而在層次分析模型中填寫相對重要性時(shí)與客觀事實(shí)不符。而灰色關(guān)聯(lián)分析法只從數(shù)學(xué)角度對數(shù)據(jù)分析處理，沒有考慮影響耕地地力諸多指標(biāo)的相對重要性，存在理論缺陷。針對這2種方法的不足，對主客觀權(quán)重進(jìn)行集成，既能發(fā)現(xiàn)與彌補(bǔ)灰色關(guān)聯(lián)分析法忽略掉的指標(biāo)相對重要性信息，又能盡可能利用專家組寶貴的經(jīng)驗(yàn)。由結(jié)果可知，基于主客觀集成賦權(quán)的方法明顯優(yōu)于參與對比的層次分析法和灰色關(guān)聯(lián)分析法。

表7 耕地地力綜合指數(shù)與糧食產(chǎn)量相關(guān)性分析

注：**在0.01水平上(雙側(cè))顯著相關(guān)，觀測值n為74 882。

Note：**indicates a significant correlation at 0.01 level (bilateral), the number of observation is 74 882.

5 結(jié)論

本研究針對耕地地力評價(jià)過程中指標(biāo)權(quán)重確定問題，采用層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)度分析法求取權(quán)重，并對主客觀權(quán)重進(jìn)行集成?；趯哟畏治龇ㄇ笕〉臋?quán)重，是專家憑借自己的經(jīng)驗(yàn)對指標(biāo)的相對重要性進(jìn)行打分，構(gòu)造判斷矩陣求取權(quán)重，受主觀影響較大。而灰色關(guān)聯(lián)分析法是根據(jù)比較序列和參考序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)大小求取權(quán)重，受主觀影響較小，但是只考慮單個(gè)比較序列與參考序列的關(guān)系，沒有考慮比較序列之間的相對重要性。而主客觀權(quán)重集成能彌補(bǔ)前兩者的不足，既能客觀地充分利用專家的寶貴經(jīng)驗(yàn)，又具有客觀性。用3種方法求取的耕地地力綜合指數(shù)與洛陽市糧食產(chǎn)量做相關(guān)性分析，Pearson相關(guān)性依次為0.216、0.249、0.311，說明主客觀權(quán)重集成明顯優(yōu)于參與對比的層次分析法和灰色關(guān)聯(lián)度分析法。組合賦權(quán)方法更適合洛陽市耕地地力評價(jià)，有利于提高耕地地力評價(jià)結(jié)果的精度。

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(責(zé)任編輯：朱秀英)

Comparative study on the cultivated land fertility evaluation based on different calculation methods of indexes weights

MA Huining1， CHEN Weiqiang1， CHENG Daoquan2， ZHU Shuaimeng1， FANG Aman1， ZHAO Jie1

(1.College of Resources and Environment，Henan Agricultural University，Zhengzhou 450002，China； 2.Soil and Fertilizer Station of Henan Province，Zhengzhou 450002，China)

Taking Luoyang as the research object, methods of analytic hierarchy process(AHP), grey related analysis and subjective and objective integrated empowerment were employed to calculate indexes weights independently in order to improve the accuracy of the results of land fertility evaluation and probe the more suitable method for it. According to the degree of consistency between the integrated fertility index and crop yields, the pros and cons of different evaluation methods were compared. The result indicates that the integrated fertility indexes obtained by the three methods and crop yields have a significant relationship, Pearson correlation coefficient are 0.216,0.249,and 0.311,and at 0.01 level it is obvious, which indicates that the three methods can be used to implement the cultivated land fertility evaluation. Significantly, the subjective and objective integrated empowerment is superior to the other two methods and more suitable for land fertility evaluation of Luoyang.

land fertility evaluation; AHP; grey relation degree; fuzzy mathematics; subjective and objective integrated empowerment

2014-05-11

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41201209)。

馬會寧(1990-)，女，河南濮陽人，碩士研究生，主要從事土地信息系統(tǒng)與土地評價(jià)方面的研究。

陳偉強(qiáng)(1975-)，男，河南安陽人，副教授。

1000-2340(2015)04-0517-07

S158

A