基于層次分析法的農業(yè)氣象災害風險區(qū)劃指標權重分析

彭勇剛，黃肖寒，莫益江，許翊楠

（河池市氣象局，廣西 河池 547000）

1 引言

河池地處廣西西北邊陲、云貴高原南麓，地勢東南低西北高，屬于典型的喀斯特地貌，屬于氣象災害多發(fā)地。每年都有暴雨、干旱、雷電、冰雹、大霧、冰凍冷害等氣象災害發(fā)生。在全球氣候變暖背景下，極端天氣氣候事件增多，頻繁的氣象災害已經成為影響河池農業(yè)生產發(fā)展的重要因素。但是，關于河池市農業(yè)氣象災害影響的研究較少，只有劉芳、陳健、賀春江等［1-4］學者對影響河池的各主要氣象災害各進行研究分析，但是缺乏各災種災情的對比研究。由于多種氣象災害常常交替發(fā)生，不同氣象災害對農業(yè)生產的影響程度也不同，因此，合理客觀的對主要氣象災害的影響程度進行綜合評價分析，即求出各災種對農業(yè)生產的影響權重很有必要。

在農業(yè)氣象災害風險區(qū)劃評價體系中，各評價指標權重各不相同。目前，國內外公開發(fā)表的賦權方法已有數十種之多，按照確定指標權重的方式，大體上可以分為兩大類，即主觀賦權法和客觀賦權法［5］。層次分析法是一種定量與定性相結合確定分層次評價指標權重的方法。本文嘗試將層次分析法引入農業(yè)氣象災害風險區(qū)劃中，計算出各氣象災害對農業(yè)影響的影響程度，以期為當地農業(yè)生產、開展農業(yè)防災減災工作決策提供有益的參考。

2 資料與方法

2.1 資料來源

通過對河池市1981-2010年共30年的農業(yè)受災面積和成災面積資料統(tǒng)計分析，得出主要影響河池農業(yè)的氣象災害有洪澇、干旱、冰雹、低溫冷害四種。1981-2010年共30年的旱災、水災、冰雹災害、低溫冷害的受災面積和成災面積的數據來源于河池全市10個基本氣象臺站和當地民政局、防汛部門收集的災情歷史數據。

2.2 層次分析法簡介

層次分析法（簡稱AHP）基本原理：它根據專家打分原則構造判斷矩陣，進行層次單排序求解判斷矩陣的特征值和特征向量，并對判斷矩陣計算一致性比率進行一致性檢驗，最后確定的各層因子的權重［6］。層次分析法確定的步驟如圖1。

圖1 層次分析法計算流程

3 AHP在農業(yè)氣象災害風險區(qū)劃中的應用

3.1 構建層次結構模型

欲對河池地區(qū)進行氣象災害風險區(qū)劃，主要考慮的因素有：致災因子危險性、孕災體易損度、承災體脆弱性、防災抗災能力。用它們來作為衡量災害對農業(yè)生產影響程度的準則，即作為層次結構模型的準則層，以河池市的主要氣象災害（干旱、洪澇、冰雹、低溫冷害）為方案層，構造出圖2所示的農業(yè)氣象災害風險區(qū)劃評價體系的層次結構模型。

圖2 農業(yè)氣象災害風險區(qū)劃評價體系的層次結構模型

3.2 構建判斷矩陣

在AHP方法的實現過程中，構建判斷矩陣是一個重要的環(huán)節(jié)。各層次的判斷矩陣只有通過了一致性檢驗，其最大特征值對應的各權向量才能作為各層次指標的權重值。文中在構造權重判斷矩陣時，采用專家打分法的原則。即由經驗豐富的農業(yè)領域專家通過自己的經驗對各指標的重要性進行兩兩比較評價。根據專家打分的結果，從最上面的準則層開始向下，逐步確定各層因素相對于上一層各因素的重要性權數，建立矩陣。在確定各層不同因素相對于上一層各因素的重要性時，利用兩個因素之間兩兩比較的方法，采用saaty提出的1-9標度法［7］。本文構造的判斷矩陣如下：

其中：矩陣a為G-P判斷矩陣，即準則層P對于目標層G的判斷矩陣；矩陣a1為P1-D判斷矩陣，即方案層D1對于準則層P的判斷矩陣；矩陣a2為P2-D判斷矩陣，即方案層D2對于準則層P的判斷矩陣；矩陣a3為P3-D判斷矩陣，即方案層D3對于準則層P的判斷矩陣；矩陣a4為P4-D判斷矩陣，即方案層D4對于準則層P的判斷矩陣。

判斷矩陣構造完成后，計算各矩陣的最大特征值和特征向量。一般而言，可以通過和法、方根法等方法對判斷矩陣進行計算，得到它的最大特征值和特征向量。本文采用方根法進行計算，具體步驟如下：

（1）計算判斷矩陣各行元素乘積，并計算其n次方根。即：

（2）歸一化處理。

′＝得到 w′＝（w1′，w2′，……，wn′）為所求特征向量的近似值，即各因素的權重。

3.3 一致性檢驗和權重值計算

判斷矩陣構建好后，需要計算一致性檢驗指標CR。若計算隨機一致性比例CR＜0.1，即認為判斷矩陣具有一致性，否則就需要重新調整判斷矩陣，直至滿足一致性。 CR＝CI/RI，CI＝（λmax-n）/（n-1），其中 CR表示矩陣的隨機一致性比例，CI表示一致性指標，RI為判斷矩陣的平均隨機一致性指標值。當矩陣的階數為 3 時，RI＝0.58；階數為 4 時，RI＝0.9。 各層次的CR值見表1。各層次判斷矩陣均通過一致性檢驗，即CR值均小于0.1。

對于G-P判斷矩陣，通過matlab軟件計算出它的最大特征值 λmax＝4.1873， 對應的特征向量＝（0.5399、0.2341、0.1688、0.0572），即確定出相對于目標層，致災因子危險性（P1）、承災體易損度（P2）、承災體脆弱性（P3）、防災抗災能力（P4）的相對重要性權值分別為 0.5399、0.2341、0.1688、0.0572。 同理，可以計算出方案層同準則層的權重，如下表1所示。

各級指標對上一級指標的權重計算出來以后，即可從最上一級開始，自上而下求出各級指標關于評價目標的綜合權重。某一級指標的綜合權重是該指標的權重和上一級指標的組合權重的乘積值。計算結果見表 1。結果表明：澇災 （0.4608）＞旱災（0.2229）＞風雹災（0.1980）＞低溫冷害（0.1182）。澇災是影響河池農業(yè)生產最大的氣象災害，其次是旱災，冰雹災的影響大于低溫冷害災害。

表1 運用層次分析法計算得到的權重

4 結論

綜上所述，在農業(yè)氣象災害風險區(qū)劃中，應用層次分析法進行農業(yè)氣象災害權重：澇災＞旱災＞冰雹災＞低溫冷害。雖然各權重大小與河池農業(yè)生產受災數據大致符合。但是，層次分析法屬于主觀賦權法，它根據評價者主觀上對各指標的重視程度來確定指標權重，簡單易行，但賦權結果客觀性較差，其賦權結果易受群體成員知識、能力、經驗限制方面的影響。因此，采用更加客觀合理的方法進行權重分析仍有待進一步的深入研究。

參考文獻：

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