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基于PSR模型的耕地可持續利用評價方法研究

2019-03-14 01:36:20
福建質量管理 2019年4期
關鍵詞:耕地利用評價

(1.長安大學 陜西 西安 710064;2.陜西省土地整治中心 陜西 西安 710075)

一、評價方法選取

評價方法可以將耕地可持續利用水平進行量化,選取適合的方法可以使評價結果準確地反映出耕地可持續利用的狀況,常用的有:多因素綜合評價法、因子分析法、模糊綜合評價法、神經網絡、GIS方法等。

多因素綜合評價方法是目前應用最為廣泛的一種評價方法,多因素綜合評價法根據評價目的,按照一定的原則,選擇影響因素作為評價指標,并進行量化計算,從而實現對目標的評價。多因素綜合分析法操作簡單,反映全面,能整體反映耕地的可持續利用水平,難點在于權重的確定。

因子分析法是將選取的指標進行分類,將相關性較高的指標變量歸于一類,形成綜合性指標,各綜合性指標間互不相關,并盡可能多的提取原指標信息,減少了信息損失,然后通過綜合性指標對樣本進行評價。因子分析法利用指標間的相關性簡化了數據,并以因子貢獻率為權重,比較客觀,但方法要求指標間具有相關性,有一定的局限性。

模糊綜合評價法根據模糊數學中隸屬理論,將受多種、多層次因素制約評價對象進行總體評價。模糊綜合評價法能做到定性與定量分析相結合、精確與非精確相結合,分辨性和可比性強。但隸屬函數的選取難度大,信息易丟失。

神經網絡是由大量神經元相互連接而形成的非線性、非局域性、非定常性和非凸性的復雜網絡系統,通過“學習”掌握大量知識,從而完成特定工作。神經網絡可以解決指標變量間的非線性關系,但對樣本要求量大且對數據質量要求高。

GIS方法是通過GIS技術,對大量圖形和屬性數據進行加工、處理和分析。GIS方法可以將空間數據和屬性數據進行掛接,結果準確,但操作難度大。

由于耕地可持續利用會受自然、社會和經濟等諸多因素影響,為全面體現勉縣耕地可持續利用水平,在綜合考慮以上五種辦法的優缺點的基礎上,本文最終選取多因素綜合評價法作為評價方法。

二、構建評價指標體系

當前國內對耕地可持續利用的研究,主要是參照投入——產出模型、PSR/DPSIR模型,以及結合可持續發展思想從資源合理性、經濟可行性、社會可接受性(或耕地利用的自然、經濟、生態綜合效益)等方面建立評價指標體系,研究側重點的不同,使得具體指標的選取上不盡相同。由于各地自然和社會經濟環境的不同,造成了耕地利用方式的區域差異性,形成了地域性的的耕作方式和習慣。所以,耕地可持續利用評價指標體系不可能是標準而唯一的,在開展評價研究工作時,在具體評價指標的確定上,要因地制宜結合區域的實際情況進行取舍。

考慮到單純地從投入與產出關系上反映耕地利用的綜合效率具有片面性,它不能很好的體現耕地利用的壓力水平,而綜合壓力因素能夠較為客觀地體現耕地利用的可持續狀態。而投入——產出模型在反映耕地利用可持續利用度上較有優勢,于是將其與PSR模型綜合,把利用狀態指標加以強化并納入到反映可持續利用水平中來,以此為框架來構建指標體系較為合理。

本研究從壓力狀態和可持續利用狀態相結合的角度入手,來構建反映耕地可持續利用的指標體系,在此基礎上,選擇人口壓力、綜合壓力、投入水平和產出與利用水平共四個準則層指標。因為耕地利用狀態受到自然條件、生態環境、社會經濟發展以及難易度量的政策背景等多方面因素的影響,所以,理論上要客觀反映這一狀態就要盡可能多地納入相關指標。

本研究著眼于人地系統,立足耕地利用實際情況,再考慮到操作性問題后,最終選取了16個具體指標,形成了耕地可持續利用評價指標體系層次結構,至此建立了耕地可持續利用評價指標體系,具體情況見下表。

表1 耕地可持續利用評價指標體系

三、評價指標標準化處理

本文在獲得并分析原始數據的基礎上,釆用極差標準化法對各評價指標數據進行無量綱化處理,有正效應指標和負效應指標,其公式為:

(3.1)

(3.2)

四、評價指標權重確定

多因素綜合評價法需要確定合理的指標權重。權重確定是否科學合理,直接影響綜合評價的準確性。常用確定權重的方法大致可歸為主觀賦權方法、客觀賦權方法、主觀和客觀相結合的賦權方法。

主觀賦權方法是根據評價者的主觀判斷來確定指標的權重,如層次分析法、特爾菲法、循環打分法等。這類方法計算過程較簡單,可以體現評價者的知識和經驗,但受個人的主觀意識和認識影響較大。

客觀賦權方法是根據原始數據所反映的客觀信息間的關系來確定指標的權重,如因子分析法、熵值法等。這類方法和主觀賦權方法相比,避免了人為因素造成的偏差,突出評價對象在指標數據上的差異性。但忽略了評價者的重要性,不能體現專家的知識和經驗,容易受樣本數據隨機性變化的影響,導致評價結果和經驗差距較大。

綜合賦權方法是將主觀的和客觀的賦權方法相結合,確定出綜合權重,這種方法既可以體現評價者的經驗又可以客觀的反映出指標數據的信息。

因此,本文選取主觀賦權方法中的層次分析法和客觀賦權方法中的熵值法,綜合確定各指標的權重。由于本文所構建評價指標體系的評價層數量較少,易從主觀上進行判斷,采用層次分析法;而指標層所含的指標數量較多,主觀上不容易把握,采用熵值法確定權重。

五、準則層權重確定

對評價指標進行權重確定的方法主要有主觀和客觀賦權法,主觀賦權法有特爾菲法、層次分析法等方法,客觀賦權法主要有主成分分析法、熵值法等方法。從以往相關研究可得,單獨運用主客觀賦權法確定權重都較片面,不能全面反映各評價指標對目標的影響程度,主觀賦權法缺少客觀實際性,客觀賦權法缺少現實意義。因此本文采用主觀賦權法中的層次分析法與客觀賦權法中的熵值法綜合確定各平均價指標權重。

(一)層次分析法確定權重

層次分析法是將耕地可持續利用評價作為一個整體,將耕地可持續利用評價目標分解成四個準則層,將每個準則再分解成若干個指標,本文總共選取了16個指標,使之形成有序的遞階層次結構,通過分析同一層級的兩兩指標,進行比較,確定各指標對于上一層的相對重要性,再進行綜合判斷,最后確定各指標的權重。

其具體計算步驟如下:

①建立遞階層次結構。建立由目標層、準則層和指標層構成的遞階層次結構,目標層為耕地可持續利用評價;準則層為人口壓力、綜合壓力、投入水平、產出與利用水平,指標層是影響耕地可持續利用的16個指標因子。

②判斷矩陣的構造。判斷矩陣是由兩兩指標重要性比較結果構成的,重要性標準根據1-9尺度來賦值。

尺度含義1第i個因素與第j個因素的影響相同3第i個因素與第j個因素的影響稍強5第i個因素與第j個因素的影響強7第i個因素與第j個因素的影響明顯強9第i個因素與第j個因素的影響絕對強

③各指標重要性排序。重要性排序為計算各判斷矩陣各指標對其對應的準則層(目標層)的相對重要性,具體方法如下:

A、對判斷矩陣每一列進行歸一化處理

B、將經歸一化處理后的每一列判斷矩陣按行相加

C、對向量T進行歸一化處理

則W=[W1,W2…Wn]T為所求的特征向量。

④檢驗一致性。為了判斷矩陣的邏輯性是否合理、正確,需要對其進行一致性檢驗,檢驗合格,確定的權重才合理,具體檢驗過程如下:

計算最大特征根:

計算一致性指標CI:

依據公式:CR=CI/RI進行一致性檢驗,計算出隨機一致性比率。

當CR<0.1時,判斷矩陣具有大致的一致性,否則要適當調整,消除不一致。

指標層權重確定

(二)熵值法確定權重

熵值法是通過計算各指標信息熵,根據指標相對變化程度對系統整體的影響來決定指標的權重,相關變化程度大的指標具有較大的權重。假設有m個待評價方案,n項評價指標,形成m*n的原始指標數據矩陣:

其中,Xij表示第i個方案第j項評價指標的數值。

其具體計算過程如下:

①計算熵值。根據以下公式計算:

其中:Pij表示第j項指標下第i個方案的比重。

k為常數,這樣可以保證0≤Ej≤1,即Ej最大為1:

②計算一致性程度。指標的信息效用價值取決于該指標的1與信息熵Ej之間的差值,該值直接影響權重大小,信息效用值越大,對評價的重要性就越大,權重也就越大。第j項指標的一致性gj可有公式:

(j=1,2,…,n)

③計算權重。計算出指標的一致性程度后,依據熵值的性質,各指標權重θj可表示為:

可持續利用度計算

耕地可持續利用是一個多因素綜合評價問題,采用多因素綜合評價法中的算術加權法進行可持續利用度計算,其具體的數學模型如下:

其中D是耕地可持續利用度;X'ij是第i子系統第j項指標的標準值;Wij是第i子系統第j項指標的權重;Yi是第i子系統的權重。

D越接近1,說明耕地可持續利用水平越高。

通過對耕地可持續利用度進行分析,可針對性的對不用研究區域提出諸如用養結合、加快中低產田改造、完善耕地利用保護機制等針對性建議,有助于市縣耕地的可持續利用。

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