(1.長安大學(xué) 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(xù)利用水平進(jìn)行量化，選取適合的方法可以使評價結(jié)果準(zhǔn)確地反映出耕地可持續(xù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GIS方法等。

多因素綜合評價方法是目前應(yīng)用最為廣泛的一種評價方法，多因素綜合評價法根據(jù)評價目的，按照一定的原則，選擇影響因素作為評價指標(biāo)，并進(jìn)行量化計算，從而實現(xiàn)對目標(biāo)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(xù)利用水平，難點在于權(quán)重的確定。

因子分析法是將選取的指標(biāo)進(jìn)行分類，將相關(guān)性較高的指標(biāo)變量歸于一類，形成綜合性指標(biāo)，各綜合性指標(biāo)間互不相關(guān)，并盡可能多的提取原指標(biāo)信息，減少了信息損失，然后通過綜合性指標(biāo)對樣本進(jìn)行評價。因子分析法利用指標(biāo)間的相關(guān)性簡化了數(shù)據(jù)，并以因子貢獻(xiàn)率為權(quán)重，比較客觀，但方法要求指標(biāo)間具有相關(guān)性，有一定的局限性。

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

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量神經(jīng)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過“學(xué)習(xí)”掌握大量知識，從而完成特定工作。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決指標(biāo)變量間的非線性關(guān)系，但對樣本要求量大且對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高。

GIS方法是通過GIS技術(shù)，對大量圖形和屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、處理和分析。GIS方法可以將空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行掛接，結(jié)果準(zhǔn)確，但操作難度大。

由于耕地可持續(xù)利用會受自然、社會和經(jīng)濟(jì)等諸多因素影響，為全面體現(xiàn)勉縣耕地可持續(xù)利用水平，在綜合考慮以上五種辦法的優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，本文最終選取多因素綜合評價法作為評價方法。

二、構(gòu)建評價指標(biāo)體系

當(dāng)前國內(nèi)對耕地可持續(xù)利用的研究，主要是參照投入——產(chǎn)出模型、PSR/DPSIR模型，以及結(jié)合可持續(xù)發(fā)展思想從資源合理性、經(jīng)濟(jì)可行性、社會可接受性(或耕地利用的自然、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)綜合效益)等方面建立評價指標(biāo)體系，研究側(cè)重點的不同，使得具體指標(biāo)的選取上不盡相同。由于各地自然和社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不同，造成了耕地利用方式的區(qū)域差異性，形成了地域性的的耕作方式和習(xí)慣。所以，耕地可持續(xù)利用評價指標(biāo)體系不可能是標(biāo)準(zhǔn)而唯一的，在開展評價研究工作時，在具體評價指標(biāo)的確定上，要因地制宜結(jié)合區(qū)域的實際情況進(jìn)行取舍。

考慮到單純地從投入與產(chǎn)出關(guān)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(xiàn)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(xiàn)耕地利用的可持續(xù)狀態(tài)。而投入——產(chǎn)出模型在反映耕地利用可持續(xù)利用度上較有優(yōu)勢，于是將其與PSR模型綜合，把利用狀態(tài)指標(biāo)加以強(qiáng)化并納入到反映可持續(xù)利用水平中來，以此為框架來構(gòu)建指標(biāo)體系較為合理。

本研究從壓力狀態(tài)和可持續(xù)利用狀態(tài)相結(jié)合的角度入手，來構(gòu)建反映耕地可持續(xù)利用的指標(biāo)體系，在此基礎(chǔ)上，選擇人口壓力、綜合壓力、投入水平和產(chǎn)出與利用水平共四個準(zhǔn)則層指標(biāo)。因為耕地利用狀態(tài)受到自然條件、生態(tài)環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)發(fā)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(tài)就要盡可能多地納入相關(guān)指標(biāo)。

本研究著眼于人地系統(tǒng)，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(biāo)，形成了耕地可持續(xù)利用評價指標(biāo)體系層次結(jié)構(gòu)，至此建立了耕地可持續(xù)利用評價指標(biāo)體系，具體情況見下表。

表1 耕地可持續(xù)利用評價指標(biāo)體系

三、評價指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理

本文在獲得并分析原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，釆用極差標(biāo)準(zhǔn)化法對各評價指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，有正效應(yīng)指標(biāo)和負(fù)效應(yīng)指標(biāo)，其公式為：

(3.1)

(3.2)

四、評價指標(biāo)權(quán)重確定

多因素綜合評價法需要確定合理的指標(biāo)權(quán)重。權(quán)重確定是否科學(xué)合理，直接影響綜合評價的準(zhǔn)確性。常用確定權(quán)重的方法大致可歸為主觀賦權(quán)方法、客觀賦權(quán)方法、主觀和客觀相結(jié)合的賦權(quán)方法。

主觀賦權(quán)方法是根據(jù)評價者的主觀判斷來確定指標(biāo)的權(quán)重，如層次分析法、特爾菲法、循環(huán)打分法等。這類方法計算過程較簡單，可以體現(xiàn)評價者的知識和經(jīng)驗，但受個人的主觀意識和認(rèn)識影響較大。

客觀賦權(quán)方法是根據(jù)原始數(shù)據(jù)所反映的客觀信息間的關(guān)系來確定指標(biāo)的權(quán)重，如因子分析法、熵值法等。這類方法和主觀賦權(quán)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(biāo)數(shù)據(jù)上的差異性。但忽略了評價者的重要性，不能體現(xiàn)專家的知識和經(jīng)驗，容易受樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)性變化的影響，導(dǎo)致評價結(jié)果和經(jīng)驗差距較大。

綜合賦權(quán)方法是將主觀的和客觀的賦權(quán)方法相結(jié)合，確定出綜合權(quán)重，這種方法既可以體現(xiàn)評價者的經(jīng)驗又可以客觀的反映出指標(biāo)數(shù)據(jù)的信息。

因此，本文選取主觀賦權(quán)方法中的層次分析法和客觀賦權(quán)方法中的熵值法，綜合確定各指標(biāo)的權(quán)重。由于本文所構(gòu)建評價指標(biāo)體系的評價層數(shù)量較少，易從主觀上進(jìn)行判斷，采用層次分析法；而指標(biāo)層所含的指標(biāo)數(shù)量較多，主觀上不容易把握，采用熵值法確定權(quán)重。

五、準(zhǔn)則層權(quán)重確定

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

(一)層次分析法確定權(quán)重

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

其具體計算步驟如下：

①建立遞階層次結(jié)構(gòu)。建立由目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層構(gòu)成的遞階層次結(jié)構(gòu)，目標(biāo)層為耕地可持續(xù)利用評價；準(zhǔn)則層為人口壓力、綜合壓力、投入水平、產(chǎn)出與利用水平，指標(biāo)層是影響耕地可持續(xù)利用的16個指標(biāo)因子。

②判斷矩陣的構(gòu)造。判斷矩陣是由兩兩指標(biāo)重要性比較結(jié)果構(gòu)成的，重要性標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)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(qiáng)5第i個因素與第j個因素的影響強(qiáng)7第i個因素與第j個因素的影響明顯強(qiáng)9第i個因素與第j個因素的影響絕對強(qiáng)

③各指標(biāo)重要性排序。重要性排序為計算各判斷矩陣各指標(biāo)對其對應(yīng)的準(zhǔn)則層(目標(biāo)層)的相對重要性，具體方法如下：

A、對判斷矩陣每一列進(jìn)行歸一化處理

B、將經(jīng)歸一化處理后的每一列判斷矩陣按行相加

C、對向量T進(jìn)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(jìn)行一致性檢驗，檢驗合格，確定的權(quán)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(biāo)CI：

依據(jù)公式：CR=CI/RI進(jìn)行一致性檢驗，計算出隨機(jī)一致性比率。

當(dāng)CR<0.1時，判斷矩陣具有大致的一致性，否則要適當(dāng)調(diào)整，消除不一致。

指標(biāo)層權(quán)重確定

(二)熵值法確定權(quán)重

熵值法是通過計算各指標(biāo)信息熵，根據(jù)指標(biāo)相對變化程度對系統(tǒng)整體的影響來決定指標(biāo)的權(quán)重，相關(guān)變化程度大的指標(biāo)具有較大的權(quán)重。假設(shè)有m個待評價方案，n項評價指標(biāo)，形成m*n的原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣：

其中，Xij表示第i個方案第j項評價指標(biāo)的數(shù)值。

其具體計算過程如下：

①計算熵值。根據(jù)以下公式計算：

其中：Pij表示第j項指標(biāo)下第i個方案的比重。

k為常數(shù)，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(biāo)的信息效用價值取決于該指標(biāo)的1與信息熵Ej之間的差值，該值直接影響權(quán)重大小，信息效用值越大，對評價的重要性就越大，權(quán)重也就越大。第j項指標(biāo)的一致性gj可有公式：

(j=1,2,…,n)

③計算權(quán)重。計算出指標(biāo)的一致性程度后，依據(jù)熵值的性質(zhì)，各指標(biāo)權(quán)重θj可表示為：

可持續(xù)利用度計算

耕地可持續(xù)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(shù)加權(quán)法進(jìn)行可持續(xù)利用度計算，其具體的數(shù)學(xué)模型如下：

其中D是耕地可持續(xù)利用度；X'ij是第i子系統(tǒng)第j項指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值；Wij是第i子系統(tǒng)第j項指標(biāo)的權(quán)重；Yi是第i子系統(tǒng)的權(quán)重。

D越接近1，說明耕地可持續(xù)利用水平越高。

通過對耕地可持續(xù)利用度進(jìn)行分析，可針對性的對不用研究區(qū)域提出諸如用養(yǎng)結(jié)合、加快中低產(chǎn)田改造、完善耕地利用保護(hù)機(jī)制等針對性建議，有助于市縣耕地的可持續(xù)利用。