农业干旱脆弱性模糊综合评价

康永辉，解建仓，黄伟军，周祖昊

(1.西安理工大学水利水电学院，710048，西安;2.广西壮族自治区水利电力勘测设计研究院，530023，南宁;3.广西水利电力职业技术学院，530023，南宁;4.中国水利水电科学研究院水资源研究所，100038，北京)

农业干旱脆弱性是指生产、生活敏感于和易于遭受干旱威胁并造成损失的性质和状态，而诊断农业旱灾系统脆弱性，主要是对农业系统易于遭受干旱影响、导致作物减产、农民收入减少、食物短缺和再生产能力下降的性质做出评判。目前，农业干旱风险的脆弱性评估主要集中于区域农业脆弱性评估和农户脆弱性评估2个方面［1］。区域农业脆弱性评估是以区域农业综合体为评价对象的一种宏观的评价过程，主要从区域的自然(环境)、经济、社会方面选取评估指标，以一定的逻辑关系构建多目标评估指标体系，通过评估结果比较分析区域脆弱性的差异，从而形成对区域农业脆弱性的总体认识。农户脆弱性评估是从农户经济水平、受教育程度、农业资源结构形式等影响农户干旱脆弱性的内在因素进行的研究。一些从外在因素影响的研究［2］指出，土地政策、税收、农业补贴、信贷、保险以及区域经济的自由贸易程度等外部经济因子在很大程度上决定着农户的干旱脆弱性。随着农业现代化的不断推进，农业与其他行业之间的依存度越来越大，同样的干旱程度，不同的政策、信贷或税收等因素会导致不同的影响结果。面对宏观的行业或市场行为，农户的个人作用已微乎其微，并且随着当前经济区域化、全球化程度的日益加深，宏观人文因子对于干旱脆弱性的影响愈加深刻［3］。

目前，农业干旱脆弱性评估主要集中于一些脆弱性指标的认识和探讨，而评估方法和模型研究相对滞后。已有的一些研究成果根据研究需要和资料获取的难易性，在指标选取方面缺乏从引起农业干旱脆弱性内外机制方面的全面考虑。有些选用的评价指标，比如旱灾频率，由于指标本身缺乏独立性和难以量化，而且旱灾频率大小是干旱脆弱性程度大小一定程度上的体现;因此，把旱灾频率作为干旱脆弱性评价指标不妥。同时在评估方法和模型方面，主要在确定评价指标后，运用层次分析法、主成分分析法等方法主观赋权，将不同部门、不同类别的统计资料整合起来，通过综合权重指数模型进行运算［4-5］，获得脆弱性程度评估值。如倪深海等［6］采用层次分析法对中国农业干旱脆性进行了分区研究，杨奇勇等［7］利用关联聚类法建立了湖南农业干旱脆弱性的指标，采用密切值法对湖南农业干旱脆弱性进行了分区，程静［8］采用层次分析法与模糊综合评价法相结合的方法从经济脆弱性、社会脆弱性和政治脆弱性方面选取17个影响因素作为评价指标，对孝感市农业干旱脆弱性影响因素进行了测度及分析。上述成果根据研究的出发点，得到了预期结果;但在选取评价指标方面，由于未考虑干旱脆弱性发生机制，不够全面，在对评价指标的赋权方面采取主观赋权法，主观因素介入过多，得到的评估结果不够客观真实。笔者在已有研究成果的基础上，从引起农业干旱脆弱性的内外在因素出发，综合考虑区域农业脆弱性评估和农户脆弱性评估2个方面的影响因素，从自然、社会、经济方面选取评价指标，采用熵权法对各评价指标进行客观赋权，建立基于熵权的农业干旱脆弱性模糊综合评价模型，并以广西百色市地区为例对模型进行验证。

1 农业干旱脆弱性的评价指标体系

广西百色市属于“老、少、边、山、穷”地区，针对该区域特征，从影响干旱脆弱性的内、外在因素综合考虑，参照文献［8］的有关因素和文献［6］对干旱脆弱性分区指标应具有完整性、简明性、独立性、可评价性以及数据的可获取性等原则，并考虑当地典型岩溶地区的特性，选取了影响广西百色市地区农业干旱脆弱性的18个因素作为评价指标，建立的农业干旱脆弱性评价指标体系见表1。根据《广西统计年鉴》有关数据，查阅有关各县的县志以及实地调查结果，获得各评价指标的统计数据，见表2。

2 基于熵权的干旱脆弱性模糊综合评价模型

农业干旱脆弱性评估，一般先需确定脆弱性分析的基本内容和评价指标，然后对各指标进行赋权。指标权重的确定对评价结果影响很大，目前权重的确定主要有主观和客观2种方法:主观赋权方法常用的有层次分析法、德尔菲法、统计平均法，该方法对专家的依存度大，对指标之间的差异难以做出合理评价，不能客观反映指标的影响程度;而变异系数法、熵权法属于客观赋权方法，客观赋权根据指标间本身内部差异利用数学方法进行评价，真实体现其实际影响程度，减少了人为主观因素的影响，可客观反映指标间的差异影响。模糊综合评判的结果是否合理，关键在于权重确定的是否适当。而已有的大部分研究成果采取的是主观赋权方法，签于此，笔者采用熵权法对指标进行客观赋权。由于影响干旱脆弱性因素繁多，成因复杂，各评价对象本身存在形态和类属上的差异和关联，难以统一量化和描述;而模糊综合评价［8-11］法基于模糊数学理论，运用模糊关系合成原理，可把各因素定量化，按照评价标准对指标的隶属度进行确定，并根据指标间的权重大小，综合成一个总评定值，做出综合评判:所以，基于熵权的干旱脆弱性模糊综合评价是在运用熵权法计算各指标权重的基础上与模糊综合评判法融合后对干旱脆弱性程度做出的评价。

2.1 建立模糊综合评价模型

首先，根据选取的干旱脆弱性影响因素建立因素论域 U，U={u1，u2，…，un}，然后，建立与之相对应的评语论域 V，V={v1，v2，…，vm};在 U 和 V 确定后，根据模糊数学语言表达方式，建立模糊关系矩阵

式中:zij表示因素论域U中第i个因素ui对应于评语论域V中第j个等级标准vj的相对隶属度，即每一行表示的各单一因素对发生不同脆弱性程度影响的大小，每一列表示的是自然因素(人均水资源量、年均气温等)、社会因素(学龄儿童入学率、人口自然增长率等)、经济因素(人均GDP、存贷款比例等)等各个因素对不同程度脆弱性评价值的大小。最后根据各个因素所占权重大小W与Z按照式(2)进行模糊合成计算，即可得到综合评价结果

表2 广西百色市地区有关农业干旱脆弱性指标统计数据Tab.2 Agriculture drought vulnerability indicators statistics data of Baise city area of Guangxi

2.2 评价分级标准及相对隶属度的确定

在查阅干旱脆弱性方面的相关研究文献后，发现基本没有确定的脆弱性等级划分标准可供参考，同时国家尚未出台有关干旱脆弱性程度指标等级的划分标准;因此，参考文献［6］并应用层次分析法，基于广西百色地区的区域特征，对各指标按微度、轻度、中度、严重、极度5种不同脆弱性程度的等级标准进行数量划分，确定的等级标准见表3。

由于评价指标有越大越优型和越小越优型，所以，对评价指标需构造不同的隶属度函数。对于人均水资源量、年均降水量、森林覆盖率、农村整半劳动力人数比例、学龄儿童入学率、农田灌概率、人均GDP、存贷款比例、农村居民人均纯收入、人均财政收入采取越大越优型，根据各评价因子实际值与各评价等级标准的临界值 x，x1，x2，x3，x4构造如下隶属度函数:

表3 农业干旱脆弱性程度指标等级划分标准Tab.3 Agricultural drought vulnerability degree indicators grading standards

而对于年均气温、(山地、台地、石山、丘陵)面积比例、人均大型牲畜头数、水田面积比、人口自然增长率、第一产业收入占家庭经营收入比例、恩格尔指数、第一产业支出占家庭经营费用比例属于越小越优型，同样可构造隶属度函数如下:

2.3 利用熵权法确定指标权重

熵权法是一种客观赋权方法，其主要计算步骤如下:

1)以广西百色市地区12个县作为评价对象i(m=12)，各个影响因素作为评价指标j(n=18)，构成评价距阵

2)对评价矩阵R进行归一化处理，得到标准处理后的矩阵Q，Q的元素

式中:rmax指同一评价指标下不同对象中最满意者;rmin指同一评价指标下不同对象中最不满意者。

幼儿在学习几何图形之前就对物体的形状有了初步了解，这是他们在生活与探索之中积累的经验。特别是幼儿能够对自己接触过的物体形状拥有比较清晰的认识。例如，幼儿能够知道足球是圆形的，门窗是长方形的等。而在这个阶段，幼儿对图形的认识还无法脱离具体物体单独存在，需要逐渐从具体化的物体向抽象化的图形概念进行转化，这才能够形成抽象意识，从而更加准确地理解和把握几何图形的概念。比如，很多幼儿会用具体的事物代指某种图形，而在经过一段时间的学习后他们则会尝试将物体与形状进行比较，形成初步的图形观念，最终完成几何图形概念抽象化。

3)确定评价指标熵值，根据熵的定义，对m个评价对象、n个评价指标，确定第j个指标的熵

式中:fij=(假定当 fij=0，fijln fij=0)。

从式(5)可知，当各评价对象在指标j上的值完全相同时，Hj=Hmax=1，而熵值为0，这意味着指标j对决策者未提供任何信息，可以考虑把该指标删除，当rij的值相差越大，熵值较小，表明该指标提供了较多信息，作用也越大，其熵值也较大。

4)利用熵值确定评价指标的熵权

3 基于熵权的模糊综合评价法的应用

根据广西百色市地区12个县的评价指标的统计数据，利用熵权法构造评价矩阵R，利用式(4)可对矩阵R进行归一化处理，得到标准处理后的矩阵

然后利用式(5)计算得各指标的熵值

再利用式(7)计算得到各个评价指标的熵权

在确定了各评价指标的熵权后，根据表2中各县(区)评价指标的数据，用构造的隶属度函数，建立各县(区)的模糊关系矩阵Z。再利用式(2)和已计算得到的熵权，获得各县(区)的农业干旱脆弱性程度综合评价结果B。

以右江区作为示例对熵权模糊综合评价法的计算过程进行说明。首先，用隶属度函数推求模糊关系矩阵ZYJQ，再根据式(2)即可得到BYJQ，根据最大隶属度原则得到右江区的综合评价结果。结果表明，右江区的农业干旱脆弱性程度为严重。同理可推得其他县(区)的干旱脆弱性程度的综合评价值。各县(区)的干旱脆弱性程度综合评价结果见表4。

为验证基于熵权的模糊综合评价法在农业干旱脆弱性评价应用中的合理性和可靠性，参照文献［8］的模型和计算方法，对广西百色市地区农业干旱脆弱性测度进行分析计算，结果见表5。

表4 广西百色市地区12个县(区)农业干旱脆弱性程度综合评价结果Tab.4 Agricultural drought vulnerability degree comprehensive evaluation results of the 12 counties(districts)in Baise city of Guangxi

表5 广西百色市地区农业干旱脆弱性测度结果Tab.5 Agricultural drought vulnerability measurement results of Baise city of Guangxi

由表4可以清晰看出各县(区)的干旱脆弱性程度，而表5只能看出各县(区)的干旱脆弱性程度大小的排序，不能区分其干旱脆弱性程度。2种评估方法得到的结果在一定程度上存在差异。比如德保县的干旱脆弱性测度结果为0.596 7，最大，但是并不能代表其干旱脆弱性程度为严重还是极度等;而用基于熵权的模糊综合评价法计算得到结果更易区分其干旱脆弱性的程度:因此，基于熵权的模糊综合评价方法比用层次分析法和模糊综合评价综合方法得到的结果更直观明了。二者的评价结果又有一定的一致性。比如德保县的脆弱性程度为极度，其测度结果也最大，而其余县(区)的脆弱性程度与测度结果又存在区别。主要原因在于其综合权重计算方法不同，同时在数据处理时存在差异，熵权法赋权是根据各指标数据内部本身差异应用数学方法进行评价获得各指标的权重，而层次分析法赋权在构造因素判断矩阵时存在人为因素，因专家头脑和认识以及经验间的差异，使获得的各评价指标权重不同;因此，获得的最终评价结果也因人而异。而熵权法获得的各指标权重能很好地解决该问题，因此，熵权法赋权比层次分析法赋权优越，使得最终评价结果更能客观反映干旱脆弱性的实际程度。在等级标准确定的情况下，基于熵权的模糊综合评价方法得到农业干旱脆弱性评价结果更合理、可靠性更高。

4 结论

1)从农业干旱脆弱性内生机制出发，综合考虑自然、社会、经济等3个方面的内、外在影响因素，选取18个影响因子作为评价指标，建立的农业干旱脆弱性综合评价指标体系，可较合理地、全面地反映当地的干旱脆弱性因素，评估结果可为当地政府治理自然环境和缓解旱情有针对性地采取有效措施提供参考。

2)采用的基于熵权的模糊综合评价方法，可有效地解决综合赋权问题，避免人为主观因素，客观反映各指标的作用，基于熵权的模糊综合评价方法评定的结果客观可靠，可为农业干旱脆弱性评价提供新的方法和理论支持。

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