褚旭 范幸龍 杜堅 魏建榮 張建強 楊康 湯洋 馬志遠 胡鐘勝

摘 ?要：在烤煙產(chǎn)區(qū)氣候評價中，為了探索更加合理的指標(biāo)賦權(quán)方法，采集云南12個典型烤煙產(chǎn)區(qū)的氣候數(shù)據(jù)，利用單一和綜合賦權(quán)法評價氣候綜合狀況，并對賦權(quán)及評價結(jié)果進行對比分析。結(jié)果表明：（1）12個烤煙產(chǎn)區(qū)大田期均溫在19.23～20.58 ℃，處于適宜水平，成熟期平均降水量達290.45 mm，雨量偏多，大田日照時數(shù)充足;（2）單一賦權(quán)法中權(quán)重系數(shù)最大的指標(biāo)分別是旺長期降水量0.173（層次分析法），旺長期均溫0.143（標(biāo)準(zhǔn)差法），旺長期均溫0.195（熵權(quán)法），單一賦權(quán)法的方差平均值（2?mean）為2.36;（3）綜合賦權(quán)法中權(quán)重系數(shù)最大和最小的指標(biāo)均為旺長期均溫（0.150、0.152、0.149）和全年日照時數(shù)（0.107、0.107、0.108），2?mean為0.44;（4）3種綜合賦權(quán)法中，基于離差平方和的綜合賦權(quán)法評價得分差距更大，基于博弈論的綜合賦權(quán)法評價結(jié)果間相關(guān)性更好，基于單位化約束的綜合賦權(quán)法評價得分的分值更高。較之單一賦權(quán)方法，綜合賦權(quán)法的權(quán)重差異更小，評價結(jié)果的收斂性更好，能夠在烤煙產(chǎn)區(qū)氣候評價中更加合理地對不同氣象指標(biāo)進行賦權(quán)。

關(guān)鍵詞：烤煙產(chǎn)區(qū);氣候評價;單一賦權(quán)法;綜合賦權(quán)法

中圖分類號：S572.01 ?????????文章編號：1007-5119（2019）04-0014-08 ?????DOI：10.13496/j.issn.1007-5119.2019.04.003

Application of Comprehensive Weighting Method in Climatic Evaluation of Flue-cured Tobacco Growing Areas

CHU Xu，?FAN Xinglong， DU Jian，?WEI Jianrong， ZHANG Jianqiang，?YANG?Kang，

TANG Yang，?MA Zhiyuan， HU Zhongsheng

（China Tobacco Jiangsu Industrial Co.， Ltd.， Nanjing 210019， China）

?In order to explore a more reasonable index weighting method in climatic evaluation of different flue-cured tobacco growing areas， climatic data of 12 typical tobacco growing areas in Yunnan were collected， evaluated by single and comprehensive weighting methods and the results of weighting and evaluation were compared. The results showed that： （1） The results of descriptive statistics for climatic factors at 12 tobacco growing areas showed?that the average temperature in the field period was between 19.23 and 20.58 degrees?celsius， which was appropriate. The average rainfall in the mature period was at a high level of 290.45 mm， and the sunshine hours in the field were sufficient. （2） The highest weighting coefficients in three single weighting methods were 0.173 for the precipitation in the period of vigorous growth index in AHP， 0.143 for the average temperature in the period of vigorous growth index in standard deviation method and 0.195 for the average temperature in the period of vigorous growth index in entropy method. And the ?mean was 2.36. （3） The highest and lowest weighting coefficients were the average temperature in the period of vigorous index （0.150， 0.152 and 0.149） and the sunshine hours for whole year index （0.107， 0.107 and 0.108） for all the three comprehensive weighting methods. And the ?mean was 0.44. （4） The comprehensive weighting method based on the sum of deviation squares had larger gaps among evaluation scores， and the comprehensive weighting method based on game theory had better correlations among evaluation results， while the comprehensive weighting method based on unit constraints had higher evaluation scores. After combining?the?three comprehensive weighting methods， the weight difference among climatic indices was less， and the evaluation results had better convergence. Comprehensive weighting method was suitable for the index weighting research in climatic evaluation of flue-cured tobacco growing areas.

?flue-cured tobacco growing areas; climatic evaluation; single weighting method; comprehensive weighting method

基金項目：江蘇中煙工業(yè)有限責(zé)任公司科技項目“基于蘇產(chǎn)卷煙品牌需求的滇西基地后備品種資源篩選與評價”（Y040201915）

煙草良好的生長發(fā)育需要在一定的光、溫、水等氣候條件下才能得以順利進行，因此，氣候因子的綜合評價對于充分挖掘烤煙生產(chǎn)潛力、指導(dǎo)煙葉生產(chǎn)具有十分重要的意義。目前，國內(nèi)烤煙產(chǎn)區(qū)氣候因子的評價及其與國外優(yōu)質(zhì)煙區(qū)的氣候比較研究一直備受關(guān)注。在氣候因子的評價過程中，不同指標(biāo)的貢獻度是不一致的，需要賦予一定的權(quán)重系數(shù)，賦權(quán)結(jié)果的合理性對評價結(jié)果的準(zhǔn)確性有直接影響。指標(biāo)權(quán)重的確定可分為主觀賦權(quán)和客觀賦權(quán)兩大類，主觀賦權(quán)有專家打分法和層次分析法，受人為因素影響較大?？陀^賦權(quán)法有熵權(quán)法、標(biāo)準(zhǔn)差法、秩和比法。為兼顧主、客觀賦權(quán)法各自的優(yōu)缺點，并力爭減少賦權(quán)過程中的隨意性，達到主客觀統(tǒng)一，本文選取3種典型的綜合賦權(quán)法應(yīng)用于氣候因子的綜合評價過程，比較不同賦權(quán)方法的權(quán)重及評價結(jié)果，以期為烤煙產(chǎn)區(qū)氣候評價中不同指標(biāo)的賦權(quán)研究探索一條新的思路。

1 ?材料與方法

1.1 ?數(shù)據(jù)來源

收集1971—2000年云南省12個烤煙產(chǎn)區(qū)（分別記為煙區(qū)1、2、3、…12）的氣象數(shù)據(jù)，選擇與煙葉的生長、產(chǎn)量、品質(zhì)等密切相關(guān)且具有生物學(xué)意義的煙草伸根期均溫（℃）、旺長期均溫（℃）、成熟期均溫（℃）、伸根期降水量（mm）、旺長期降水量（mm）、成熟期降水量（mm）、大田日照時數(shù)（h）、全年日照時數(shù)（h）等8項常規(guī)參數(shù)作為

烤煙氣候適生性評價的指標(biāo)。

1.2 ?隸屬度值的計算

根據(jù)已有研究成果確定各項氣候參評指標(biāo)的隸屬度函數(shù)類型及閾值（表1）。通過氣候隸屬度函數(shù)計算各指標(biāo)的隸屬度值。

1.3 ?指標(biāo)權(quán)重的確定

1.3.1 ?單一賦權(quán)法??綜合國內(nèi)已有研究，選取3種具有代表性的主客觀賦權(quán)方法計算單一權(quán)重，分別為：層次分析法、標(biāo)準(zhǔn)差法和熵權(quán)法。

（1）層次分析法

按層次分析法對烤煙產(chǎn)區(qū)氣候評價的影響因素進行歸納，不同評價指標(biāo)的層次遞進關(guān)系如圖1所示。

（2）標(biāo)準(zhǔn)差法

標(biāo)準(zhǔn)差法的指標(biāo)權(quán)重以不同指標(biāo)在各樣點間的區(qū)分度來確定。標(biāo)準(zhǔn)化處理后的各指標(biāo)權(quán)重為：

式中，為第個指標(biāo)的權(quán)重，為指標(biāo)數(shù)。為第個指標(biāo)的樣本標(biāo)準(zhǔn)差。

（3）熵權(quán)法

熵權(quán)法根據(jù)不同指標(biāo)觀測值信息量的大小確定指標(biāo)權(quán)重，如果指標(biāo)的信息熵越小，提供的信息量越大，在評價中作用越大，權(quán)重越高。

1.3.2 ?綜合賦權(quán)法??（1）基于離差平方和的綜合賦權(quán)法??基于離差平方和的賦權(quán)方法在選擇組合賦權(quán)向量時，將各方案盡可能分散作為基本原則。則基于m個決策方案總的離差平方和的最優(yōu)綜合賦權(quán)法即為下述最優(yōu)化問題：

（2）基于博弈論的綜合賦權(quán)法

基于博弈論的綜合賦權(quán)法旨在通過博弈論的方法將主客觀權(quán)重綜合起來，即極小化可能的權(quán)重和各基本權(quán)重間的偏差。

記個權(quán)重向量

對式（2）中的個線性組合系數(shù)進行優(yōu)化，使和各個的離差極小化，即

利用Matlab軟件求解式（3）的解，歸一化后將其代入式（2），求出綜合權(quán)重向量。

（3）基于單位化約束的綜合賦權(quán)法

該方法通過計算不同單一權(quán)重在綜合權(quán)重中所占的比例確定綜合權(quán)重。設(shè)為綜合權(quán)重，為各評價指標(biāo)的值，則有：

通常情況下，越大表示方案越優(yōu)，通過構(gòu)造Lagrange函數(shù)進行求解，將求得的值歸一化后代入式（4）中求出綜合權(quán)重值。

1.4 ?收斂性分析

通過計算不同賦權(quán)方法下排序結(jié)果的方差平均值（2?mean）進行收斂性比較分析，其中：

式（5）中，2?mean代表排序結(jié)果的方差平均值，2代表第個評價對象排序結(jié)果的方差。

1.5 ?數(shù)據(jù)處理

由于不同氣候指標(biāo)量綱不同，利用式（6）進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。式中，為氣候指標(biāo)的歸一化值，為指標(biāo)原始值，為最小值，為最大值。

運用Matlab 2009?b軟件進行數(shù)據(jù)分析，Excel軟件進行統(tǒng)計作圖。不同煙區(qū)氣候評價的各項指標(biāo)在計算所有樣本的基礎(chǔ)上匯總平均得到。

2 ?結(jié)??果

2.1 ?不同氣候指標(biāo)的描述性統(tǒng)計

從表2可以看出，不同煙區(qū)伸根期均溫的平均值達19.72 ℃，旺長期均溫的均值為20.58 ℃，成熟期均溫的均值為19.23 ℃，伸根期及旺長期均溫均處于最優(yōu)區(qū)間以內(nèi)（表2），成熟期均溫略低于最優(yōu)值下限;降雨方面，伸根期降水量的均值為208.51 mm，旺長期降水量的均值為231.81 mm，成熟期降水量均值為290.45 mm，大田降雨逐漸增加，12個煙區(qū)不同時期降水量均超出最優(yōu)值上限;不同煙區(qū)大田日照時數(shù)的均值達到791.21 h，全年日照時數(shù)1243.17 h，大田日照時數(shù)超過最優(yōu)值上限，全年日照時數(shù)低于最優(yōu)值下限。不同氣候指標(biāo)中，標(biāo)準(zhǔn)偏差最大的是全年日照時數(shù)，最小的是旺長期均溫。峰度和偏度系數(shù)的結(jié)果顯示，伸根期均溫、成熟期降水量、大田日照時數(shù)和全年日照時數(shù)等4個指標(biāo)曲線偏尖削，呈現(xiàn)左偏，旺長期均溫、成熟期均溫、伸根期降水量和旺長期降水量等4個指標(biāo)偏平闊，呈現(xiàn)右偏。

2.2 ?單一賦權(quán)法的權(quán)重結(jié)果

分別利用層次分析法、標(biāo)準(zhǔn)差法和熵權(quán)法對烤煙產(chǎn)區(qū)氣候的溫度、降雨和光照的不同指標(biāo)進行賦權(quán)，計算結(jié)果如表3。由表3可見，層次分析法中指標(biāo)權(quán)重最大的是旺長期降水量，為0.173，最小的值為0.079，為伸根期降水量。標(biāo)準(zhǔn)差法中賦權(quán)最大值是旺長期均溫，為0.143，最小值為大田日照時數(shù)，為0.110。熵權(quán)法賦權(quán)結(jié)果最大的是旺長期均溫，權(quán)重系數(shù)0.195，最小值為0.066，為大田日照時數(shù)。

從3種單一賦權(quán)法的權(quán)重結(jié)果來看，權(quán)重系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差最大的是熵權(quán)法，為0.042，最小的是標(biāo)準(zhǔn)差法，為0.013。從不同指標(biāo)的權(quán)重結(jié)果來看，權(quán)重系數(shù)差異最大的是大田日照時數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差為0.045，最小的是成熟期降水量，標(biāo)準(zhǔn)差為0.021。

2.3 ?綜合賦權(quán)法的權(quán)重結(jié)果

進一步基于3種單一賦權(quán)法的權(quán)重結(jié)果分別計算不同綜合賦權(quán)法的指標(biāo)權(quán)重。由表4可知，3種綜合賦權(quán)法中，權(quán)重系數(shù)最大和最小的均為旺長期均溫指標(biāo)和全年日照時數(shù)指標(biāo)，權(quán)重系數(shù)分別為0.150、0.107，0.152、0.107，0.149、0.108。

不同綜合賦權(quán)法權(quán)重結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)差的值均為0.017不同指標(biāo)間權(quán)重結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)差最大的是大田日照時數(shù)，為0.002，最小的是全年日照時數(shù)指標(biāo)，為0.0005。經(jīng)權(quán)重組合后，不同方法間權(quán)重系數(shù)趨于一致，不同氣候指標(biāo)的賦權(quán)差異較單一賦權(quán)法更小?？梢?，綜合賦權(quán)法在兼顧決策者對屬性偏好的同時，減少單一賦權(quán)的主觀隨意性，使權(quán)重賦予結(jié)果達到主客觀統(tǒng)一。

2.4 ?氣候適生性指數(shù)的綜合狀況

基于3種單一賦權(quán)法的權(quán)重系數(shù)計算得到不同煙區(qū)氣候適生性指數(shù)的綜合狀況如表5所示。由表可見，3種單一賦權(quán)法計算得到的氣候適生性指數(shù)的結(jié)果及排名情況不盡相同。其中，基于層次分析法的綜合評價得分最高的是煙區(qū)11，得分0.8097，最低的是煙區(qū)4，得分0.6677;基于標(biāo)準(zhǔn)差法計算的綜合得分最高值為0.7808，為煙區(qū)12，最低值0.6257，為煙區(qū)2;基于熵權(quán)法計算的綜合得分最高的是煙區(qū)12，得分0.7976，最低的是煙區(qū)3，得分0.6487。各煙區(qū)排名情況請見表5。

在計算單一賦權(quán)法權(quán)重系數(shù)的基礎(chǔ)上，利用3種綜合賦權(quán)法進行權(quán)重組合，最終得到不同組合權(quán)重下氣候適生性指數(shù)的綜合狀況（表6）。由表可知，基于離差平方和的綜合賦權(quán)法計算的適生性指數(shù)最高值為0.7185，為煙區(qū)11，最低值為0.5386，為煙區(qū)9;基于博弈論計算的綜合得分最高值為0.7845，為煙區(qū)12，最低值為0.6473，為煙區(qū)2;基于單位化約束計算的綜合得分最高值為0.7959，為煙區(qū)12，最低值為0.6594，為煙區(qū)2。各煙區(qū)排名情況請見表6。

最后，通過計算方差平均值（2?mean）對不同賦權(quán)方法的收斂性進行比較。其中，單一和綜合賦權(quán)法的方差平均值分別用2?mean和2?mean表示。經(jīng)公式（5）計算發(fā)現(xiàn)，2?mean=2.36，2?mean=0.44?？梢姡瑔我缓途C合賦權(quán)法的評價結(jié)果均存在非一致的問題，其中又以單一賦權(quán)法的2?mean顯著大于綜合賦權(quán)法。經(jīng)綜合賦權(quán)法權(quán)重組合后評價方法整體的收斂性顯著提升，權(quán)重組合效果較好。

2.5 ?不同綜合賦權(quán)方法的比較

在3種綜合賦權(quán)法中，基于離差平方和方法計算的綜合得分的最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.7185、0.5386、0.064，基于博弈論計算得分的最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.7845、0.6473、0.051，基于單位化約束計算得分的最大、最小、標(biāo)準(zhǔn)差為0.7959、0.6594、0.052。結(jié)果表明，基于離差平方和的綜合賦權(quán)法計算的得分差距更大，基于單位化約束計算的得分更高。

進一步計算不同賦權(quán)方法評價結(jié)果間的等級相關(guān)程度，結(jié)果如表7。其中，層次分析法、標(biāo)準(zhǔn)差法及熵權(quán)法分別用，及表示，基于離差平方和、博弈論及單位化約束的綜合賦權(quán)法分別用，及表示。由表可知，不同賦權(quán)方法與其他方法相關(guān)性的排序結(jié)果為：基于博弈論的綜合賦權(quán)法（0.939）>基于單位化約束的綜合賦權(quán)法（0.936）>標(biāo)準(zhǔn)差法（0.934）>熵權(quán)法（0.927）>基于離差平方和的綜合賦權(quán)法（0.922）>層次分析法（0.775）。可見，6種賦權(quán)方法中，以主觀賦權(quán)的層次分析法的相關(guān)性最低，其次為賦權(quán)過程較為復(fù)雜的離差平方和方法，相關(guān)性程度最好的是基于博弈論的綜合賦權(quán)法，其在3種綜合賦權(quán)法中對原始信息的保留程度最高，權(quán)重組合過程簡單直接，是一種值得推廣的綜合賦權(quán)方法。

3 ?討??論

云南煙區(qū)大田生長氣候與國內(nèi)外各煙區(qū)明顯不同，大田前期多光少雨、氣溫偏高適宜，大田中期光照略少，光溫水配置總體較好，大田后期少光多雨，氣溫偏低。從平均氣候而言，云南烤煙氣候的優(yōu)勢表現(xiàn)在6月光溫水配置總體較好。其次，大田生長后期少光多雨、氣溫偏低也是主導(dǎo)云南烤煙“清香型”風(fēng)格形成的烤煙氣候優(yōu)勢。這與本文統(tǒng)計顯示的大田期均溫總體處于適宜水平，成熟期降水量偏多的結(jié)論也是相一致的。

氣候因子作為影響煙葉品質(zhì)和風(fēng)格區(qū)域特色形成的重要基礎(chǔ)條件，是煙草必須依賴的生態(tài)因素。國內(nèi)學(xué)者利用不同方法對不同烤煙產(chǎn)區(qū)的氣候狀況進行評價，評價結(jié)果因樣本來源、算法機理等因素的影響，勢必存在結(jié)果不一致的問題。本文的研究結(jié)果表明，不同賦權(quán)方法的評價結(jié)論同樣存在這一現(xiàn)象。

不同區(qū)域、垂直層次煙區(qū)的光照、水分、溫度差異顯著，氣候指標(biāo)的權(quán)重大小勢必直接影響評價結(jié)果的準(zhǔn)確性。然而對于同一樣本而言，不同評價方法的研究結(jié)果不應(yīng)有過大差異，為了更加完整的捕捉不同賦權(quán)方法的信息源和信息量，綜合賦權(quán)法應(yīng)運而生。通過采用綜合賦權(quán)法對單一賦權(quán)法的權(quán)重系數(shù)進行組合，減少了單一賦權(quán)中的主觀隨意性和系統(tǒng)偏差，提高了評價結(jié)論的準(zhǔn)確性和可信度。本研究的結(jié)果也表明，綜合賦權(quán)法可以使不同評價方法結(jié)果的收斂性提高，獲得更加一致的評價結(jié)論。

不同單一賦權(quán)法間權(quán)重的組合可以互相彌補缺陷，更加合理的對烤煙產(chǎn)區(qū)的氣候狀況做出綜合評價。在實際的應(yīng)用過程中，當(dāng)需要充分區(qū)分不同煙區(qū)氣候的適生狀況時，可選用基于離差平方和的綜合賦權(quán)法;當(dāng)需要盡可能多的保留煙區(qū)氣候適生狀況的原始信息時，可選擇基于博弈論的綜合賦權(quán)法;為獲得煙區(qū)氣候適生性的最大潛力值，可

選擇基于單位化約束的綜合賦權(quán)法。值得注意的是，除了文中涉及的賦權(quán)方法，還有諸多其他的單一和綜合賦權(quán)法。同時，對于烤煙生產(chǎn)而言，煙葉的質(zhì)量和產(chǎn)量應(yīng)作為衡量賦權(quán)方法合理性的標(biāo)準(zhǔn)之一，值得在今后的研究中進一步探討。

4 ?結(jié)??論

本研究結(jié)果表明，不同賦權(quán)方法計算得到的氣候指標(biāo)的權(quán)重和評價結(jié)果不盡相同，依據(jù)綜合賦權(quán)法計算得到的權(quán)重系數(shù)差異更小，評價結(jié)果的收斂性更好。進一步對不同綜合賦權(quán)法評價結(jié)果的比較發(fā)現(xiàn)，基于離差平方和的綜合賦權(quán)法計算的得分結(jié)果差距更大，基于單位化約束計算的評價結(jié)果分值更高。等級相關(guān)性分析結(jié)果則顯示，基于博弈論的綜合賦權(quán)法的相關(guān)性程度最好。

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