基于PSR模型的耕地可持续利用评价方法研究

(1.长安大学 陕西 西安 710064；2.陕西省土地整治中心 陕西 西安 710075)

一、评价方法选取

评价方法可以将耕地可持续利用水平进行量化，选取适合的方法可以使评价结果准确地反映出耕地可持续利用的状况，常用的有：多因素综合评价法、因子分析法、模糊综合评价法、神经网络、GIS方法等。

多因素综合评价方法是目前应用最为广泛的一种评价方法，多因素综合评价法根据评价目的，按照一定的原则，选择影响因素作为评价指标，并进行量化计算，从而实现对目标的评价。多因素综合分析法操作简单，反映全面，能整体反映耕地的可持续利用水平，难点在于权重的确定。

因子分析法是将选取的指标进行分类，将相关性较高的指标变量归于一类，形成综合性指标，各综合性指标间互不相关，并尽可能多的提取原指标信息，减少了信息损失，然后通过综合性指标对样本进行评价。因子分析法利用指标间的相关性简化了数据，并以因子贡献率为权重，比较客观，但方法要求指标间具有相关性，有一定的局限性。

模糊综合评价法根据模糊数学中隶属理论，将受多种、多层次因素制约评价对象进行总体评价。模糊综合评价法能做到定性与定量分析相结合、精确与非精确相结合，分辨性和可比性强。但隶属函数的选取难度大，信息易丢失。

神经网络是由大量神经元相互连接而形成的非线性、非局域性、非定常性和非凸性的复杂网络系统，通过“学习”掌握大量知识，从而完成特定工作。神经网络可以解决指标变量间的非线性关系，但对样本要求量大且对数据质量要求高。

GIS方法是通过GIS技术，对大量图形和属性数据进行加工、处理和分析。GIS方法可以将空间数据和属性数据进行挂接，结果准确，但操作难度大。

由于耕地可持续利用会受自然、社会和经济等诸多因素影响，为全面体现勉县耕地可持续利用水平，在综合考虑以上五种办法的优缺点的基础上，本文最终选取多因素综合评价法作为评价方法。

二、构建评价指标体系

当前国内对耕地可持续利用的研究，主要是参照投入——产出模型、PSR/DPSIR模型，以及结合可持续发展思想从资源合理性、经济可行性、社会可接受性(或耕地利用的自然、经济、生态综合效益)等方面建立评价指标体系，研究侧重点的不同，使得具体指标的选取上不尽相同。由于各地自然和社会经济环境的不同，造成了耕地利用方式的区域差异性，形成了地域性的的耕作方式和习惯。所以，耕地可持续利用评价指标体系不可能是标准而唯一的，在开展评价研究工作时，在具体评价指标的确定上，要因地制宜结合区域的实际情况进行取舍。

考虑到单纯地从投入与产出关系上反映耕地利用的综合效率具有片面性，它不能很好的体现耕地利用的压力水平，而综合压力因素能够较为客观地体现耕地利用的可持续状态。而投入——产出模型在反映耕地利用可持续利用度上较有优势，于是将其与PSR模型综合，把利用状态指标加以强化并纳入到反映可持续利用水平中来，以此为框架来构建指标体系较为合理。

本研究从压力状态和可持续利用状态相结合的角度入手，来构建反映耕地可持续利用的指标体系，在此基础上，选择人口压力、综合压力、投入水平和产出与利用水平共四个准则层指标。因为耕地利用状态受到自然条件、生态环境、社会经济发展以及难易度量的政策背景等多方面因素的影响，所以，理论上要客观反映这一状态就要尽可能多地纳入相关指标。

本研究着眼于人地系统，立足耕地利用实际情况，再考虑到操作性问题后，最终选取了16个具体指标，形成了耕地可持续利用评价指标体系层次结构，至此建立了耕地可持续利用评价指标体系，具体情况见下表。

表1 耕地可持续利用评价指标体系

三、评价指标标准化处理

本文在获得并分析原始数据的基础上，釆用极差标准化法对各评价指标数据进行无量纲化处理，有正效应指标和负效应指标，其公式为：

(3.1)

(3.2)

四、评价指标权重确定

多因素综合评价法需要确定合理的指标权重。权重确定是否科学合理，直接影响综合评价的准确性。常用确定权重的方法大致可归为主观赋权方法、客观赋权方法、主观和客观相结合的赋权方法。

主观赋权方法是根据评价者的主观判断来确定指标的权重，如层次分析法、特尔菲法、循环打分法等。这类方法计算过程较简单，可以体现评价者的知识和经验，但受个人的主观意识和认识影响较大。

客观赋权方法是根据原始数据所反映的客观信息间的关系来确定指标的权重，如因子分析法、熵值法等。这类方法和主观赋权方法相比，避免了人为因素造成的偏差，突出评价对象在指标数据上的差异性。但忽略了评价者的重要性，不能体现专家的知识和经验，容易受样本数据随机性变化的影响，导致评价结果和经验差距较大。

综合赋权方法是将主观的和客观的赋权方法相结合，确定出综合权重，这种方法既可以体现评价者的经验又可以客观的反映出指标数据的信息。

因此，本文选取主观赋权方法中的层次分析法和客观赋权方法中的熵值法，综合确定各指标的权重。由于本文所构建评价指标体系的评价层数量较少，易从主观上进行判断，采用层次分析法；而指标层所含的指标数量较多，主观上不容易把握，采用熵值法确定权重。

五、准则层权重确定

对评价指标进行权重确定的方法主要有主观和客观赋权法，主观赋权法有特尔菲法、层次分析法等方法，客观赋权法主要有主成分分析法、熵值法等方法。从以往相关研究可得，单独运用主客观赋权法确定权重都较片面，不能全面反映各评价指标对目标的影响程度，主观赋权法缺少客观实际性，客观赋权法缺少现实意义。因此本文采用主观赋权法中的层次分析法与客观赋权法中的熵值法综合确定各平均价指标权重。

(一)层次分析法确定权重

层次分析法是将耕地可持续利用评价作为一个整体，将耕地可持续利用评价目标分解成四个准则层，将每个准则再分解成若干个指标，本文总共选取了16个指标，使之形成有序的递阶层次结构，通过分析同一层级的两两指标，进行比较，确定各指标对于上一层的相对重要性，再进行综合判断，最后确定各指标的权重。

其具体计算步骤如下：

①建立递阶层次结构。建立由目标层、准则层和指标层构成的递阶层次结构，目标层为耕地可持续利用评价；准则层为人口压力、综合压力、投入水平、产出与利用水平，指标层是影响耕地可持续利用的16个指标因子。

②判断矩阵的构造。判断矩阵是由两两指标重要性比较结果构成的，重要性标准根据1-9尺度来赋值。

尺度含义1第i个因素与第j个因素的影响相同3第i个因素与第j个因素的影响稍强5第i个因素与第j个因素的影响强7第i个因素与第j个因素的影响明显强9第i个因素与第j个因素的影响绝对强

③各指标重要性排序。重要性排序为计算各判断矩阵各指标对其对应的准则层(目标层)的相对重要性，具体方法如下：

A、对判断矩阵每一列进行归一化处理

B、将经归一化处理后的每一列判断矩阵按行相加

C、对向量T进行归一化处理

则W=[W1，W2…Wn]T为所求的特征向量。

④检验一致性。为了判断矩阵的逻辑性是否合理、正确，需要对其进行一致性检验，检验合格，确定的权重才合理，具体检验过程如下：

计算最大特征根：

计算一致性指标CI：

依据公式：CR=CI/RI进行一致性检验，计算出随机一致性比率。

当CR<0.1时，判断矩阵具有大致的一致性，否则要适当调整，消除不一致。

指标层权重确定

(二)熵值法确定权重

熵值法是通过计算各指标信息熵，根据指标相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重，相关变化程度大的指标具有较大的权重。假设有m个待评价方案，n项评价指标，形成m*n的原始指标数据矩阵：

其中，Xij表示第i个方案第j项评价指标的数值。

其具体计算过程如下：

①计算熵值。根据以下公式计算：

其中：Pij表示第j项指标下第i个方案的比重。

k为常数，这样可以保证0≤Ej≤1，即Ej最大为1：

②计算一致性程度。指标的信息效用价值取决于该指标的1与信息熵Ej之间的差值，该值直接影响权重大小，信息效用值越大，对评价的重要性就越大，权重也就越大。第j项指标的一致性gj可有公式：

(j=1,2,…,n)

③计算权重。计算出指标的一致性程度后，依据熵值的性质，各指标权重θj可表示为：

可持续利用度计算

耕地可持续利用是一个多因素综合评价问题，采用多因素综合评价法中的算术加权法进行可持续利用度计算，其具体的数学模型如下：

其中D是耕地可持续利用度；X'ij是第i子系统第j项指标的标准值；Wij是第i子系统第j项指标的权重；Yi是第i子系统的权重。

D越接近1，说明耕地可持续利用水平越高。

通过对耕地可持续利用度进行分析，可针对性的对不用研究区域提出诸如用养结合、加快中低产田改造、完善耕地利用保护机制等针对性建议，有助于市县耕地的可持续利用。