塔里木河流域农业气候资源综合评价与区域比较——基于模糊层次分析法

肖云云 欧阳金琼

(塔里木大学经济与管理学院，新疆 阿拉尔，843300)

1 引言

近年来，以全球气候变暖为主要标志的气候变化及其对农业气候资源的影响成为热点问题[1-2]。光、热、水等农业气候资源的变化，不仅会直接影响农作物生产与农产品质量[3-5]，而且可能导致农业生产方式的转变及农业区域布局与产业结构的调整。因而，合理评估某区域的农业气候资源，研究其动态演变规律与趋势，对充分利用气候资源，合理布局农业生产具有重要意义。虽然目前研究区域农业气候资源的成果较为丰富[6-7]，评价方法与指标也日趋完善[8]，也有学者研究了新疆及石河子农业气候资源的变化[9-10]，但针对塔里木河流域这一特殊区域的研究很少。现有文献表明，仅有候瑞环等最近发表的文章针对塔里木河流域气候资源进行了研究[11]，但事实上研究的是气候资源对经济增长的影响，且仅选取年平均气温、年日照时长、平均风速三个指标，未能反映塔里木河流域气候资源的综合状况。

塔里木河流域位于新疆南部，是塔里木河干流与其支流流经区域的总称，包括南疆5个地州42个县市以及兵团四个师56个农牧团场。流域内经济以农业为主体，是新疆主要的粮食生产基地、国家级棉花生产基地、著名的干鲜果品产区。但气候干燥，环境恶劣，年平均降雨量仅为60 mm，沙漠占流域总面积36. 47%，与新疆其它地区相比，农业气候资源对农业生产的制约更为显著。塔里木河流域面积广阔(105万km2)，流域内各地区气候特征及其变化存在较大差异。因此，综合评估塔里木河流域农业气候资源及其区域分布特征，揭示其动态演变规律，对于优化该区域农业布局具有重要的现实意义。

2 研究方法、指标选取和数据说明

2.1 研究方法

目前理论界对气候资源的评价方法主要有单因素评价法与多因数评价法，由于气候对农业的影响是综合的，每个气候因素影响的方向、程度及重要性也不同，单因素指标无法对某区域气候资源进行综合评价，因而多因素指标评价法越来越被广泛采用。在运用多因素指标评价法对气候资源进行评价时，指标权重无疑成为衡量评价结果是否准确的关键。模糊层次分析法是模糊数学法与层次分析法的结合，层次分析法(AHP)常用于存在不确定性和主观差异条件下指标权重的确定，模糊数学法则把传统数学从二值逻辑扩展到连续位逻辑上来，把绝对的“是”与“不是”变得更加灵活，由于采用模糊矩阵代替判断矩阵，更好地反映了所构造矩阵与人们思维判断的一致性，使矩阵构建更具合理性，同时尽可能减少了个人主观臆断所带来的弊端，使得赋权更符合客观实际。本文根据塔里木河流域农业气候资源的特点，运用层次分析(AHP)与模糊数学( fuzzy mathematics)相结合的模糊层次分析方法(Fuzzy AHP)[12-13]，对塔里木河流域的农业气候资源进行综合评估，并结合单项指标评价法，对各样本点的农业气候资源进行了比较，分析了塔里木河流域农业气候资源的地区分布特征，可为塔里木河流域农业生产的区域规划提供理论依据与决策参考。

2.2 指标选取

农业气候资源是一个包括光照、热量、水分等众多因素的复杂系统。这些相互作用、相互制约的因素及其关系体现了农业气候资源可利用的程度。建立反映农业气候资源利用程度及状况的指标体系是评价工作的前提和基础。目前理论界主要运用气候资源的高低大小、出现时间早晚、出现日数等指标来评价一个地区气候资源及对农业生产的满足程度。结合塔里木河流域气候与农业生产特点，本文参照初征等[14]人的做法，从光能资源、热量资源、水分资源3大资源系统中, 选取13个要素作为综合评价农业气候资源的指标。其中光能指标选取全年日照时数(Ly)、生长季日照时数(Lg)以及日平均气温分别高于0 ℃(L0)、10 ℃(L10)、15 ℃(L15)的日照时数等5个指标，分别代表光能总量、光能分布及其与农业生产的关系。热量资源主要选取与当地大宗农产品影响较大的指标，包括年平均气温(Ha)、≥0 ℃的积温(H0)、≥ 10 ℃(H10)的积温、气温年较差(Hd)、无霜期(Hf)等5个指标，水分资源选取年降水总量(My)、生长季降水量(Mg)、年湿润度(Mh)3个指标。

2.3 数据来源

气象资料来源于新疆维吾尔自治区气象局(http://www.xjqx.cn/)，新疆维吾尔自治区共设置了104个气象站点，本文仅收集统计了塔里木河流域21个气象站点的光照、热量、水分等相关气候资源数据，数据的时间范围为1997～2016年共20年。部分数据参照国家气象科学数据共享服务平台(http://data.cma.cn/)。指标权重采用德尔菲法，聘请塔里木大学植物科学院7位专家与兵团第一师农业局3位专家根据气候资料进行赋分。

3 塔里木河流域农业气候资源综合评价

3.1 指标权重的确立

利用AHP确定指标权重主要有四个步骤，一是建立层次结构模型，二是采用1-9标度方法构造两两判断矩阵，三是采用几何平均法计算权重，四是运用一致性指标CI、随机一致性指标RI和一致性比率CR做一致性检验。因为层次分析法已经是一个广泛采用的成熟方法，为节约篇幅，略去操作步骤，具体步骤可参照相关文献[15]。

表1 一级指标判断矩阵及计算结果表

依次类推，可计算出各二级指标权重以及指标的合成权重(见表2)，各指标权重均通过一致性检验。

表2 二级指标权重汇总表

3.2 模糊矩阵的确定

(1)根据气候资源评价指标选取原则，第一步建立因素集，即各指标对应的数值，指标的数值均采用20年的平均值。

(1)

(2)建立评价集V。评价集是评价者根据因素集U做出的评价集合，对事物的评判采用模糊的等级语言。V={很好、较好、一般、不好}，分别记为{100、80、60、40}。

(3)确定模糊判断矩阵R。R=(rij),rij为评估因素U的隶属度，其值是通过对专家的评分结果进行统计整理计算而得到，由隶属度组成的单因素模糊评价矩阵见表3。

表3 单因素评价矩阵

(4)建立模糊评估模型。根据各因素权重W与评估矩阵R作模糊矩阵运算,得到各因素集的隶属向量B，其中B=W×R。

(5)求出模糊综合评估值。模糊综合评估值的计算公式为E=B×V，即模糊判断矩阵与评价集的乘积。

3.3 单项农业气候资源评价

光照资源评价：根据BL=WL×RL,经过模糊变换可得：BL=(0. 120 6 0. 653 2 0. 227 0 0),进行归一化处理后，得到B'L=(0. 120 5 0. 652 7 0. 226 8 0)。该结果表明，有12. 05%的专家评价为“很好”，65. 27%的专家评价为“较好”，22. 68%的专家评价为“一般”，0%的专家评价为“不好”。根据最大隶属度原则，塔里木河流域光照资源评价结果为“较好”，同时可得到光照指标的平均分值为：

(2)

热量资源评价：由BH=WH×RH可得BH=(0. 154 3 0. 639 5 0. 434 3 0)，进行归一化处理，得到B'H=(0. 125 6 0. 520 7 0. 353 6 0)。由于52. 07%的专家评价为“较好”，根据最大隶属度原则，塔里木河流域农业热量资源的评价结果为“较好”，且热量资源的平均得分为：

(3)

水分资源评价：由BM= WM×RM可得BM= (0 0. 044 0 0. 292 0 0. 661 1)，进行归一化处理，得到B'M=(0 0. 043 8 0. 297 8 0. 658 4 )。由于65. 84%的专家评价为“不好”，根据最大隶属度原则，塔里木河流域农业水分资源的评价结果为“不好”，且水分资源平均得分为：

(4)

3.4 综合农业气候资源评价

上面已经求得综合指标的权重=(0. 558 4 0. 319 6 0. 122 0)，而综合农业气候资源模糊判断矩阵为：

(5)

由B=W×R，得：B=(0. 107 4 0. 536 2 0. 276 0 0. 080 3)。对应的得分值为73. 41，总体评价结果为良好。

(6)

4 塔里木河流域农业气候资源的区域比较

4.1 单项农业气候资源的区域比较

(1)对 21个地区的13个评价指标进行标准化处理 ,具体公式为：

(7)

式中,X为单项指标标准化值,x为单项指标序列值,xmin为单项指标序列中的最小值,xmax为单项指标序列中的最大值。

(2)单项指标的权重系数=准则层权重系数×指标层权重系数。这里的准则层是指一级指标，指标层为二级指标。

(3)结合评价体系中各指标的权重,计算各样本点单项农业气候资源指数(表4)。

Ii=∑αjxj(i=1,2 … ,21;j=1,2 …,13)

(8)

式中，Ii为第i个地区某类气候的评价指数；αj为某类资源第j项评价指标的权重；Xj为第j项评价指标的评价值。

表4 各样本点单项农业气候资源指数

续上表

从计算结果看，单项气候资源的区域差异非常明显。有些地方三项资源得分都较高，如喀什市，光能资源、热量资源与水分资源排名分别为第2名、第3名和第4名。有些地方光能资源丰富，但热量资源与水资源排名靠后，如焉耆县。光能资源得分最高的三个地方为焉耆、喀什和库尔勒；排最后三位的是柯平县、莎车县和皮山县。热量资源排名前三的分别是库车县、巴楚县和喀什市，排名后三位的分别为塔什库尔干县、乌恰县和阿合奇县。水资源进入前三的有乌恰县、阿图什市和阿合奇县，排最后三位的分别是民丰县、阿拉尔市和库尔勒市。值得注意的是，气候资源中的水分资源并未包含地表水与地下水资源，事实上，水分资源评价排名靠后的阿拉尔市、库尔勒市、沙雅县、拜城县、焉耆县等地，由于地处塔克拉玛干沙漠边缘，终年降雨很少，但这些地方大多处于塔里木河上游和中游，地表水和地下水则相对丰富。

4.2 综合农业气候资源的区域比较

农业气候资源综合评价就是要科学地反映出一个地区农业气候资源的质量、数量及匹配状况等综合情况。在单项农业气候资源评价基础上 ,可以利用资源综合优势度来综合评价农业气候资源的优劣程度[8]。其计算公式为：

(9)

式中,Mi为第i个评价单元的农业气候资源优势度 (介于 0 ～ 1之间)；当某评价单元的各类资源均排名第 1时，资源综合优势度取值为 1，资源综合优势度值越高，资源的整体优势度也越大。m为统计的资源种类数;n是评价单元个数；dij为第i个评价单元j类资源的优劣排序。

评价结果如表5，喀什市、库车县、麦盖提县农业气候资源优势度在0. 6以上，光热水条件配合较好；巴楚县、阿克苏市、阿图什县、乌恰县、塔什库尔干县、焉耆县、莎车县、库尔勒市、阿合奇县、轮台县农业气候资源优势度在0. 4～0. 6左右，光热水条件配合一般;拜城县、柯平县、阿拉尔市、皮山县、于田县、和田县、民丰县农业气候资源优势度在0. 4以下，光热水条件配合较差。

表5 各样本点农业资源综合评价结果

5 结论与建议

(1)塔里木河流域农业气候资源总体上具有较大优势，适于发展农业生产。通过模糊层次分析法得出塔里木河流域总体光照资源指数较好，评价指数为77. 87，总体热量资源指数较好，评价指数为75. 44，总体水分资源较差，评价指数为 47. 72，农业气候资源总体评价结果为较好，评价指数为73. 41。因而在发展农业生产的过程中，需要继续推广利用节水灌溉技术，打破水资源瓶颈约束。同时考虑到塔里木河流域属于典型的生态脆弱区，因而发展生态农业与绿色农业，是合理利用好本地区农业气候资源，确保农业可持续发展的必由之路。

(2)塔里木河流域农业气候资源的地区分布存在较大差异，各地区需要制订差异化的农业发展规划。对于光热资源较好的地区可以种植棉花、瓜果等经济价值比较高的农作物，增加农业收入。对于农业气候资源一般的地区，应该在保护生态环境的前提下，适当开发农业气候资源，选择种植一些对农业气候资源要求不高的农作物。对于农业气候资源较差的地区，应该减少农业气候资源的开发和利用，制定相应的生态环保措施，如退耕还林、沙漠化治理等，从而实现经济与生态的协调发展。