劉建華，牛俊義

(1.甘肅省農(nóng)業(yè)科學院，甘肅 蘭州 730070;2.甘肅農(nóng)業(yè)大學 農(nóng)學院，甘肅 蘭州 730070)

作物生產(chǎn)潛力定量表達了在一定的光合、光溫、氣候，水分、土壤及農(nóng)業(yè)技術(shù)水平下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)或具體作物可能達到的最佳生產(chǎn)能力是糧食綜合生產(chǎn)能力研究的基礎(chǔ)。作物生產(chǎn)潛力的估算分析，對國家或地區(qū)制定農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃以及確定投資方向提供了科學依據(jù)，在理論和實踐上都有十分重要的意義［1－4］。作物生產(chǎn)潛力的研究經(jīng)歷了從光合潛力到光溫潛力，再到氣候潛力和土地潛力的發(fā)展歷史，內(nèi)容日趨完善，范圍愈加廣泛，影響因子也隨之增多，逐步發(fā)展到生產(chǎn)技術(shù)、耕地質(zhì)量及生態(tài)條件等因素［5］。光溫生產(chǎn)潛力是綜合生產(chǎn)潛力估算的基礎(chǔ)，其中主要因子——溫度變化最為頻繁，對估算準確度影響較大。以往對光溫生產(chǎn)潛力的研究中，只是簡單的將溫度加和平均［6－8］，造成綜合生產(chǎn)潛力估算誤差。本實驗應(yīng)用層次分析法將作物生育期內(nèi)每天的溫度訂正系數(shù)根據(jù)生育時期進行權(quán)重分配后再進行光溫生產(chǎn)潛力的計算，盡可能減少誤差，使估算結(jié)果更為可靠。為分析隴東旱塬地區(qū)主要糧食作物充分利用當?shù)刈匀毁Y源，打破瓶頸限制，進一步提高糧食產(chǎn)量提供科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

試驗在農(nóng)業(yè)部甘肅省鎮(zhèn)原黃土旱塬生態(tài)環(huán)境重點野外科學觀測站(35°30＇N，107°29＇E)進行。供試土壤為黑壚土，土壤基礎(chǔ)肥力為:有機質(zhì)11.0 g·kg－1，全氮 0.98 g·kg－1，堿解氮 62.0 mg·kg－1，速效磷8.4 mg·kg－1，速效鉀 248.0 mg·kg－1，pH 8.4。品種選擇當?shù)卮竺娣e種植的玉米品種金穗2001，小區(qū)面積288 m2，3次重復(fù)，種植方法和其他管理措施同當?shù)卮筇镆恢隆?/p>

1.2 方法

1.2.1 光溫生產(chǎn)潛力計算

光溫生產(chǎn)潛力計算［9］公式為:

式中YT為光溫生產(chǎn)潛力(kg·hm－2)，YQ為光合生產(chǎn)潛力(kg·hm－2)，本實驗取值138 400.92 kg·hm－2［10］。f(T) 為溫度訂正系數(shù)。采用喜溫作物模型計算溫度訂正系數(shù)，公式如下:

式中T為實際溫度(℃)。作物生育期內(nèi)的實際溫度由農(nóng)業(yè)部甘肅鎮(zhèn)原黃土旱塬生態(tài)環(huán)境重點野外科學觀測站的小型氣象站測定。

1.2.2 層次分析法

美國運籌學家于20世紀70年代提出的層次分析法(Analytic Hierarchy Process，簡 稱 AHP 方法)［11－13］，是對方案的多指標系統(tǒng)進行分析的一種層次化、結(jié)構(gòu)化決策方法，它將決策者對復(fù)雜系統(tǒng)的決策思維過程模型化、數(shù)量化。通過這種方法，決策者應(yīng)用將復(fù)雜問題分解為若干層次和若干因素，在各因素之間進行簡單的比較和計算，就可以得出不同方案的權(quán)重，為最佳方案的選擇提供依據(jù)。運用AHP方法，可分為以下幾個步驟。

建立層次結(jié)構(gòu)模型。在深入分析的基礎(chǔ)上，將有關(guān)的各個因素按照不同屬性自上而下地分解成若干層次，同一層的諸因素從屬于上一層的因素或?qū)ι蠈右蛩赜杏绊?，同時又支配下一層的因素或受到下層因素的作用。最上層為目標層O，通常只有1個因素，最下層通常為方案或?qū)ο髮?，中間可以有一個或幾個層次，通常為準則或指標層A。當準則過多時(譬如多于9個)應(yīng)進一步分解出子準則層B。

構(gòu)造成對比較矩陣。為了比較準則條件對于總體目標的相對重要性，簡化問題流程，采用1－9標度方法。根據(jù)層次結(jié)構(gòu)進行判斷比較、賦值。標度1表示2個要素相比，具有同樣的重要性，標度3表示2個要素相比，一個要素比另一個要素稍微重要，標度5表示2個要素相比，一個要素比另一個要素明顯重要，標度7表示2個要素相比，一個要素比另一個要素十分重要，標度9表示2個要素相比，一個要素比另一個要素極端重要，標度2，4，6，8表示2個相鄰判斷的中值，倒數(shù)表示要素i與要素 j比較得 Cij，則要素 j與 i相比較的判斷Cij=1/Cij。

根據(jù)判斷矩陣的標度及含義及準則層A各因素相對重要性和準則層A所涉及的對象層各因素對其的重要性進行打分，確定準則層A各因素對目標層O的相對重要性的權(quán)數(shù)及對象層各因素對準則層A的相對重要性的權(quán)數(shù)。

判斷矩陣表示針對上一層次中的某元素而言，評定該層次中各有關(guān)因子相對重要性的狀況;用表1標度的方法構(gòu)成O-A即第2層因素對第1層的比較矩陣，A-B即第3層因素對第2層因素的比較判斷矩陣，然后對每個矩陣分別計算特征向量。

根據(jù)方根法求解，設(shè)w=(w1，w2，…，wn)T是n階判斷矩陣的排序權(quán)重向量，其判斷矩陣具體形式如下:

以上特征向量是否就是合理的權(quán)重分配，還需要對判斷矩陣進行一致性檢驗。

計算判斷矩陣的最大特征值λmax:

式中:(PW)i表示PW的第i個元素。

代入已知數(shù)據(jù)計算得λmax。

一致性檢驗公式:

式中:CR為一致性比例;CI為衡量不一致程度的數(shù)量指標;RI為平均隨機一致性指標，對于n=1～11，平均隨機一致性指標 RI的取值，n值1～11，RI取值依次為 0，0，0.58，0.90，1.12，1.24，1.32，1.41，1.45，1.49，1.51。

當CR≤0.1時，表明判斷矩陣具有滿意的一致性，因此W=(W1，W2，…，Wn)的各個分量可以作為U← {u1，u2，…，un}的權(quán)重系數(shù)。

對每一個成對比較矩陣計算最大特征根及對應(yīng)特征向量，利用一致性指標、隨機一致性指標和一致性比率做一致性檢驗。若檢驗通過，特征向量(歸一化后)即為權(quán)向量;若通不過，需重新構(gòu)建成對比較矩陣。

2 結(jié)果與分析

2.1 層次結(jié)構(gòu)模型的建立

2.1.1 玉米喜溫模型參數(shù)確定

采用喜溫作物的溫度訂正系數(shù)計算模型，用公式對玉米生育期內(nèi)每天的實際溫度計算溫度訂正系數(shù)，結(jié)果如圖1所示，在玉米生育期內(nèi)溫度訂正系數(shù)f(T)主要集中在2個部分，均值相差較大(0.206 3)，因此不能模糊的用平均值計算光溫生產(chǎn)潛力。

根據(jù)玉米生育期內(nèi)溫度訂正系數(shù)表現(xiàn)出的特點將溫度訂正系數(shù)分為兩段進行分析，第1階段的溫度訂正系數(shù)較小，主要集中在生育前期;第2階段的溫度訂正系數(shù)較大，集中在生育的中后期。根據(jù)這一特性，對2階段溫度訂正系數(shù)分別進行趨勢模擬(圖1)。第 1階段均值為0.341 6，標準差為0.053 5;第2階段均值為0.846 4，標準差0.135 3。從計算結(jié)果可以看出，2個階段的溫度訂正系數(shù)計算結(jié)果均較集中，因此2階段的溫度訂正系數(shù)平均值可分別作為此2階段的溫度訂正系數(shù)。

圖1 玉米溫度訂正系數(shù)

2.1.2 層次模型的建立

根據(jù)玉米生育期溫度訂正系數(shù)特點，建立層次模型(圖2)。

圖2 玉米光溫生產(chǎn)潛力層次分析法層次結(jié)構(gòu)

2.2 構(gòu)造判斷矩陣，計算權(quán)向量

根據(jù)AHP方法對2個階段的溫度訂正系數(shù)進行評分，建立判斷矩陣并計算各層權(quán)重值(表1)。A2的權(quán)重值(0.833)明顯大于 A1(0.167)，說明第2溫度訂正系數(shù)對玉米光溫生產(chǎn)潛力估算起決定性作用。實際生產(chǎn)中第2階段玉米處于吐絲、灌漿、成熟期，這也與分析結(jié)果吻合。

表1 判斷矩陣O-A的權(quán)重值

2.3 一致性檢驗

計算得到各階段溫度訂正系數(shù)的權(quán)重值，權(quán)重分配值是否合理，需要對判斷矩陣進行一致性檢驗。根據(jù)判斷矩陣及公式計算λmax，然后代入公式計算CR，結(jié)果:

判斷矩陣O-A的CR小于0.1，表明矩陣具有滿意的一致性，因此各分量可以作為 2階段溫度訂正系數(shù)的權(quán)重系數(shù)。

2.4 光溫生產(chǎn)潛力估算

根據(jù)2個階段溫度訂正系數(shù)的權(quán)重分配值，計算玉米生育期內(nèi)溫度訂正系數(shù)為:

式中f(T1)，f(T2)分別代表各階段的溫度訂正系數(shù);A1，A2分別為各階段溫度訂正系數(shù)的權(quán)重分配值。計算得玉米生育期溫度訂正系數(shù)f(T)為0.762 1。

將玉米溫度訂正系數(shù)f(T)代入公式，計算得出該地區(qū)玉米光溫生產(chǎn)潛力為105 475.34 kg·hm－2。由此可見，對玉米而言，該地區(qū)光熱資源充足，光溫生產(chǎn)潛力很大，對當?shù)赜衩咨a(chǎn)沒有制約作用。

3 小結(jié)與討論

光溫生產(chǎn)潛力是指假設(shè)其他條件均處于最佳狀態(tài)，由太陽輻射和溫度條件所決定的生物生產(chǎn)力，是作物的理論產(chǎn)量(最大生產(chǎn)力)，同時也是作物生產(chǎn)潛力估算的基礎(chǔ)。光溫生產(chǎn)潛力估算結(jié)果準確與否，直接影響作物最終的生產(chǎn)潛力估算。本實驗采用AHP方法對溫度訂正系數(shù)的確定進行逐步分析，計算得出f(T)為0.762 1。這一結(jié)果與肖厚軍等［14－16］對貴州主要作物生產(chǎn)潛力估算研究中選擇多點試驗得出的結(jié)果基本一致。由此可見，AHP方法的應(yīng)用可以彌補一個地區(qū)單點試驗估算作物生產(chǎn)潛力帶來的誤差，使結(jié)果更為準確。與余定誠［14］等對紅壤小流域農(nóng)作物生產(chǎn)潛力研究及孟慶香等［15］對陜北黃土高原農(nóng)牧交錯帶土地生產(chǎn)潛力研究中得出的溫度訂正系數(shù)結(jié)果存在差異。原因是研究區(qū)域、氣候不一樣，另一個重要原因是余定誠和孟慶香等人計算時用的是溫度平均值。該地區(qū)玉米光溫生產(chǎn)潛力估算結(jié)果與李軍等［17］對黃土高原玉米生產(chǎn)潛力研究和張喜彪［5］對隴東黃土高原溝壑區(qū)農(nóng)業(yè)資源生產(chǎn)潛力中玉米的生產(chǎn)潛力結(jié)果不盡相同。原因在于研究生產(chǎn)潛力選用的模型不一樣，導(dǎo)致差異。由此可見，研究生產(chǎn)潛力的方法還有待進一步改善。

層次分析法在溫度訂正系數(shù)的計算中運用，可以解決以往對敏感因子—溫度的模糊處理，從而到達對光溫生產(chǎn)潛力較為精確的估算［10，16］，對綜合生產(chǎn)潛力的把握具有重要意義。

［1］周江梅，曾玉榮，吳越．福建省糧食生產(chǎn)潛力影響因子及需求情況分析［J］．福建農(nóng)業(yè)學報，2006，21(3):275－278.

［2］徐春達，高曉飛．作物生產(chǎn)潛力模型在中國的應(yīng)用［J］．干旱區(qū)資源與環(huán)境，2003，17(6):108－110.

［3］于強，王天鐸．農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)模型與農(nóng)業(yè)資源高效利用［J］．世界科技研究與發(fā)展，2001，22(5):22－27.

［4］周江梅，曾玉榮，吳越．福建省糧食生產(chǎn)潛力影響因子及需求情況分析［J］．福建農(nóng)業(yè)學報，2006，21(3):275－278.

［5］張希彪．隴東黃土高原溝壑區(qū)農(nóng)業(yè)資源生產(chǎn)潛力及其開發(fā)［J］．水土保持研究，2004，11(3):95－97.

［6］章明，薛福祥，方敏彥．甘肅省秦王川地區(qū)牧草光溫生產(chǎn)潛力評估［J］．畜牧與草料科學，2008，5:18－21.

［7］封志明，鄭海霞，楊太保．基于GIS的甘肅省作物生產(chǎn)潛力分區(qū)［J］．蘭州大學學報:自然科學版，2005，41(1):12－18.

［8］邵曉梅，劉春玲．魯西北地區(qū)農(nóng)業(yè)土地資源生產(chǎn)潛力估算［J］．中國農(nóng)業(yè)氣象，2004，25(4):5－10.

［9］侯光良，劉充芬．我國氣候生產(chǎn)潛力及其分區(qū)［J］．自然資源，1985，19(3):52－59.

［10］馬小黎，劉建華，?？×x．隴東旱塬區(qū)作物生產(chǎn)潛力估算研究－以鎮(zhèn)遠試區(qū)為例［J］．江蘇農(nóng)業(yè)科學，2010(3):103－108

［11］傅雷．層次分析法實例應(yīng)用分析［J］．(2007-10-18)．http://www．paper．edu．cn．

［12］汪浩，馬達．層次分析標度評價與新標度法［J］．系統(tǒng)工程理論與實踐，1993，13(5):24－26.

［13］徐澤水．關(guān)于層次分析中幾種標度的模擬評估［J］．系統(tǒng)工程理論與實踐，2000，20(7):58－62.

［14］余定誠，陸文偉．紅壤小流域農(nóng)作物生產(chǎn)潛力分析［J］．廣西農(nóng)學報，2002(增刊):31－35.

［15］孟慶香，劉國彬，常慶瑞，等．陜北黃土高原農(nóng)牧交錯帶土地生產(chǎn)潛力及人口承載力［J］．西北農(nóng)林科技大學學報:自然科學版，2006，34(12):135－141.

［16］肖厚軍，蔣太明，夏錦慧，等．貴州主要作物生產(chǎn)潛力估算與 分 析［J］．西 南 農(nóng) 業(yè) 學 報，2004，17(5):580－583.

［17］李軍，王立祥，邵明安，等．黃土高原地區(qū)玉米生產(chǎn)潛力模擬研究［J］．作物學報，2002，28(4):555－560.