摘要：[目的]研究冀中南不同土地流转模式对农民福利效应的影响。[方法]基于我国农村土地流转模式研究现状，选取冀中南地区代表性乡镇为调查对象，通过问卷调查法和结构访谈法对土地流转后农民的居住状况、家庭经济等6个指标开展调查研究，综合阿玛蒂亚森可行性理论以及模糊综合评价法，評价、对比四种模式下农户的福利效应。今天小编给大家找来了《模糊综合评价农业科技论文 (精选3篇)》，仅供参考，希望能够帮助到大家。
基于Fuzzy-AHP的农业小微企业生态环境评价
摘 要：本文基于模糊综合评价原理，建立农业小微企业发展的生态环境模糊综合评价模型，以湖南省为例，综合评价农业小微企业的生态环境水平，评价结果表明：目前湖南省农业小微企业发展的生态环境处于中等水平，仍存在较大的优化空间。针对农业小微企业面临的系列生态环境问题，提出“五改善三优化一保护”的农业小微企业生态环境优化路径。
关键词：农业小微企业 生态环境 层次分析法 模糊综合评价法
“乡村振兴战略”是党的十九大推出的重大举措，发展农业小微企业对于实现乡村振兴这一宏伟目标有着十分重要的推动作用。农业小微企业所处的生态环境是其生存与发展的基础，良好的生态环境能够助推企业不断发展壮大，不良的生态环境则会阻碍企业的快速发展。科学评价农业小微企业的生态环境现状，为进一步优化农业小微企业的生态环境而寻找对策和探寻路径，显得尤为重要。目前，国内外学者对农业领域中的微小企业生态环境的研究还很缺乏，相关研究主要聚焦于小微企业发展的宏观环境问题，缺乏问题导向的实证分析与研究。笔者拟对农业小微企业发展的生态环境展开实证研究，针对农业小微企业发展环境具有多样性、复杂性的特点，基于模糊综合评价原理，运用模糊层次分析法(Fuzzy-AHP)，以湖南省为例深入剖析当前农业小微企业发展面临的环境问题，制定改善农业小微企业生态环境的科学策略。
一、农业小微企业发展生态环境评价体系的构建
农业小微企业生态环境是影响农业企业活动的系列因素的集合。从宏观上看，企业发展的生态环境可以分为内外部两种环境，内部环境主要包括企业家素质、企业团队文化与企业组织;外部环境指农业企业外部影响因素的集合，主要包括自然资源、经济、政治、社会文化等环境。相较大中型企业而言，小微企业的内部环境结构简单，本文主要基于外部因素对农业小微企业发展环境进行评价，所以着重考虑农业小微企业的外部生态环境问题。根据农业小微企业生态环境的实际特征，从“经济环境”“政策环境”“融资环境”“社会文化环境”和“自然资源环境”等九个方面构建农业小微企业发展的生态环境评价指标体系(见表1)。
二、构建农业小微企业发展的生态环境模糊综合评价模型
农业小微企业发展生态环境模糊综合评价模型构建的具体步骤如下：
(一)给出对象集(U)，即明确评价对象——农业小微企业发展的生态环境
(二)确定评价对象指标集(X)，即影响农业小微企业生态环境的各类指标体系，确定反映各因素状况的指标集(X)：X={X1，X2，X3……Xn}，其中 Xi ( i=1，2，……n)是指标体系中一级指标的底层元素和二级指标的底层元素组成的集合中的任意一个元素。整个指标体系分为2个层级，第一级指标：X={X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X9}
X1={X11，X12，X13，X14}，
X2= {X21，X22，X23，X24}， 為第二级指标。
X3={X31，X32，X33，X34，X35，X36}……
(三)建立评价因素权重集(A)
采用层次分析法(AHP)计算各级指标的权重。首先设λmax为判断矩阵R的最大特征根，W为相应的特征向量，然后对判断矩阵R的特征根问题求解。为提升数据处理的效率和增强计算的准确性，对于各个指标的向量及矢量计算，可以借助于MS-EXCEL以及MATLAB软件等工具实现，通过计算获得各项指标权重如下：
A={0.0442，0.2903，0.1779，0.0873，0.0578，0.0465，0.0266，0.1626，0.1068}
A1={0.1005，0.2058，0.5392，0.1544}
A2={0.4722，0.0841，0.1944，0.2493}
A3={0.0881，0.3611，0.2210，0.0905，0.1705，0.0687}
A4={0.0659，0.1097，0.2718，0.5526}
A5={0.1990，0.0497，0.2634，0.4080，0.0800}
A6={0.1667，0.8333}
A7={0.2000，0.8000}
A8={0.6144，0.1172，0.2684}
A9={0.6738，0.1007，0.2255}
(四)确定评语集(V)，V={优、良、中、差、劣}
每个指标分为五个等级：优秀、良好、中等、差等和劣等，得到评语集V={V1，V2，V3，V4，V5}。
(五)给出单因素评价矩阵(R)
采用模糊统计方法对指标进行单因素评判，针对各级指标的隶属关系，邀请来自高校、行业企业、政府部门的相关专家对评价指标进行比较，构造判断矩阵R。运用专家评价结果建立指标体系(X)对评语集(V)的隶属函数，进而算出各级指标对各评语等级的隶属度，获得单因素模糊评价矩阵(Rij)。
(六)求出模糊综合评价集(B)
选用模糊合成算子M(·，⊕)，通过矩阵乘法进行相关计算，得到单因素模糊评价矩阵，然后进行综合评价：二级指标评价Bi=Ai·Ri(i=1，2，3，4，5) ;一级指标评价B=A·R。
(七)给评语集中的不同等级赋予分值，使综合评价结果定量化
三、湖南农业小微企业生态环境的模糊综合评价
根据模糊综合评价模型，将湖南省农业小微企业发展的生态环境作为评价对象，进行模糊综合评价。
(一)确定二级指标的模糊评价矩阵
设农业小微企业发展生态环境的评语集为 V = {V1，V2，V3，V4，V5} = {优、良 中、差、劣}，通过设计《农业小微企业发展的生态环境模糊隶属度调查表》，邀请10位来自政府、高校和企业的专家对湖南省农业小微企业进行模糊综合评价，得到评价结果如表2。
(二)进行第一级综合评价
采用加权平均模型M(·，⊕)进行计算，获各二级指标矩阵的第一级评价向量：Bi=Ai*Ri，(i=1，2，3)，具体如下：
0 B1=A1*R1={0.1005，0.2058，0.5392，0.1544}*
0.125 0.35 0.525 0 0
0.1 0.365 0.535 0 0
0.25 0.25 0.5 0 0
0.125 0.125 0.75 0 0
计算结果得：
B1={0.1872425，0.399192，0.4134655，0，0}
运用同样运算方法计算B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B9得：
B2={0，0.153475，0.7257，0.120825，0}
B3={0.0110125，0.2911125，0.59907，0.098705，0}
B4={0.0774325，0.3297685，0.593799，0，0}
B5={0.056185，0.206255，0.60526，0.0814，0}
B6={0，0.1541725，0.7208325，0.124995，0}
B7={0，0.145，0.755，0.1，0}
B8={0.1452，0.13965，0.75671，0，0}
B9={0.0281875，0.1581825，0.7468125，0.06738，0}
(三)进行第二级综合评价
根据B=A*R，运用上述相同算法计算得第二级的综合评价向量如下：
B={0.0446002，0.2274527，0.6691355，0.059727，0.001445}
(四)计算综合评价值
本文以赋值向量K={K1，K2，K3，K4，K5}分别对应于指标评语集V={V1，V2，V3，V4，V5}，K的赋值为：K={5，4，3，2，1}。根据公式W=B·KT计算得出综合评价值和各指标单项评价值。湖南省农业小微企业发展的生态环境各项影响因素指标综合评价得分如表3。
(五)评价结果分析及对策
1.湖南农业小微企业发展的生态环境评价结果分析
根据表3的综合评价结果数据，湖南省农业小微企业发展的生态环境总体综合评价得分为3.26，在量化值3.5～2.5之间，处于中等水平，说明目前湖南省农业小微企業发展的生态环境仍有较大的提升空间。具体到各个一级指标，虽说各指标评价等级差距不明显，但从各指标评价的量化结果来看，各指标对湖南省农业小微企业发展的生态环境的贡献度还是不一样。经济环境、政策环境和自然资源环境的综合评价结果分别为3.77、3.71、3.55，这三项指标评价得分均在3.5-4.5之间，属于良级水平，是湖南省农业小微企业发展的生态环境系统中表现较好的三个方面;科技环境的综合评价得分为3.49分，处于中级水平，表明湖南农业小微企业发展的科技环境仍需大力改善;融资环境、服务环境、人力资源环境、社会文化环境以及市场环境这5个指标的综合评价得分分别为3.03、3.08、3.03、3.05、3.15，虽然都处于3.5-2.5这一中级水平的评价区间，但从具体评价的量化结果不难看出，这是制约湖南省农业小微企业快速发展的五个生态环境因素。
2.湖南农业小微企业发展的生态环境的改善对策
首先，要做好“五个改善”：一是改善政策环境。政府牵头建立优惠政策体系，如税费优惠、农业补贴、土地资源等政策，从政策扶持的广度和精度上推动农业小微企业快速发展。二是改善服务环境。通过增加投入来不断改善农村基础设施，通过吸引各类中介服务机构来提升咨询服务水平，通过强化信息技术推广应用来提高农业企业信息服务水平，搭建完善的农业小微企业服务网络。三是改善融资环境。拓宽适合农业小微企业发展的融资渠道;创新金融租赁公司、村镇银行等专门服务于农业小微企业的金融机构;推动金融机构面向农业小微企业降低贷款利率和减少贷款程序。四是改善市场环境。建立农业小微企业的市场准入便利机制;推动建立规范的小微农业企业市场秩序。五是改善社会文化环境。加强宣传教育和示范引导，推动农民群众向打工明星、种养大户等创业典型学习，调动农民的创业热情，为培育农业小微企业营造适宜的社会文化环境。
其次，要推动“三个优化”：一是优化经济环境。通过改善农村社会保障体系，推进扶贫工程，激活农村消费市场，提升消费对农业小微企业发展的拉动作用。二是优化科技服务环境。鼓励和支持面向农业小微企业的技术创新、技术咨询等服务，建立实施农业科技特派员制度，以良好的科技服务加速农业小微企业的发展。三是优化人力资源环境。建立农村创业人才引入机制，吸引大学生、打工明星回乡创业，用优厚的待遇留住人才。
最后，要形成“一个保护”，即保护小微农业企业得以良性发展的自然资源环境。建立保护农村自然资源的目标责任制，推动农村水资源、土地资源和生物资源等自然资源的整治和保护工作，以优良的自然资源环境促进小微农业企业持续发展。
参考文献：
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[3]刘飞燕，沈文，韦钦平，唐攀，石悦悦.农村公路交通安全综合评价[J].公路与汽运，2013，(7).
(作者单位：1.2.湖南农业大学，1.湖南电气职业技术学院)
责任编辑：康伟
作者：严俊杰 彭跃
冀中南不同土地流转模式下农民福利效应研究
摘要：[目的]研究冀中南不同土地流转模式对农民福利效应的影响。[方法]基于我国农村土地流转模式研究现状，选取冀中南地区代表性乡镇为调查对象，通过问卷调查法和结构访谈法对土地流转后农民的居住状况、家庭经济等6个指标开展调查研究，综合阿玛蒂亚森可行性理论以及模糊综合评价法，評价、对比四种模式下农户的福利效应。[结果]研究发现土地互换、土地转让、土地股份制和土地转包四种流转模式都从整体上提升了农民的福利水平，各模式在改善程度上存在差异性。[结论]应依据不同模式下农民福利效应的主要影响因素以及现存困境，从科学设定流转标准、补偿标准，规范土地流转程序，制定土地流转保障机制等方面提升农户福利水平，以个体福利带动村集体福利，从而推动乡村振兴，实现共同富裕。
关键词：农民;土地流转;福利效应;不同模式
引言
在乡村振兴的背景下，为实现农业的集约化生产，各地区依托所在地实际情况纷纷开展土地流转，产生了多种流转模式。党和国家也对此给予了高度重视，党的十九届五中全会指出：“农村基本经营制度是乡村振兴的制度基础。要落实第二轮土地承包到期后再延长三十年政策，稳定农村土地承包关系，给农民吃下长效“定心丸”[1]。深化农村土地制度改革，处理好农民与土地的关系是深化农村改革的主线，必须切实保障农民土地权益，更好用活乡村土地资源[2]。土地流转一方面促进了农村土地市场的正常运转，拓宽了农业用地多样化的新途径;另一方面土地流转作为实现共同富裕的重要手段，有效地改善了农民“面朝黄土背朝天”的生活现状。因此，多种流转模式是否提升了农民的福利是值得我们研究的问题。
目前，我国学者对土地流转的基本研究已取得丰硕的果实，主要分布在土地流转存在的问题[3]、流转自主权[4]、流转政策演变[5]、流转现状[6]及如何有序地进行土地流转等方面[7]。“土地者，民之本也”，土地是农民赖以生存和发展的最基本的物质基础，因此土地流转必然会涉及农民经济水平、社会保障等福利水平方面的变化。然而在土地流转过程中，由于土地流转保障机制尚未完善[8]，农户面临家庭经济的不确定性、社会保障水平较低、生活满意度下降等问题，导致农民的福利效应并没有真正意义上的提高。学术界针对这一现状纷纷展开了农民福利水平的调查，目前对土地流转农民福利效应的研究多集中在一种模式流转前后的农民福利效应差异等方面，不具有全面性。在我国多种土地流转模式并存的背景下，各模式的实际进展情况各不相同，因此农民的福利效应存在差异性。现今对多种模式的农户福利效应研究较少，更侧重于一种模式流转前后福利的比较。
本文选取冀中南地区三个典型性村庄，构建农户土地流转福利评价体系，利用模糊综合评价法进行测算，评价比较不同模式间农民福利效应差异，从而为土地流转的正常运行提供保障，助力乡村振兴。
1 研究区概况、数据来源
1.1 研究区概况
石家庄市高邑县A村是高邑县土地流转的示范村。该村立足于土地互换政策，以菜蔬、苗木农业企业与化工产业集中发展为台阶，以成立合作社、引进园林苗木公司的途径于2013年实现2 500亩土地全部流转。
衡水市冀州区B村，B村依据村庄现状，实行土地承包。村集体租赁土地并进行整体规划后，向种植专业户发包，流转模式向股份合作转化。
石家庄市正定县C村，C村成立种植专业合作社，以流转的方式结余土地，建成现代农业科技示范园。该村将农户土地以返租的方法流转给农村合作社，再进行整体集约开发。
1.2 数据来源
本文以三个流转示范村的流转农户为调查对象，以问卷调查、实地走访的方式于2021年8月实地调研。根据四种流转模式之间的异同点，确定了以土地互换、转包为主要模式的A村，以土地股份制为主要模式的B村以及以土地转让为主要模式的C村为样本调查地点。问卷内容包括农户基本情况、流转情况以及农户流转后福利效应变化情况。其中，农户福利的评价主要从家庭经济、决策参与、社会保障、居住条件、心理情况、发展与自我实现六个维度展开。问卷发放共计370份，有效问卷总计355份，有效率为95.94%。该问卷中土地互换、土地转包占28.17%、土地股份制占42.25%、土地转让占29.58%。
2 研究方法
2.1 构建福利效应评价层次体系
阿马蒂亚·森提出的可行性能力理论[9]认为影响人们福利效应的不是物品本身，而是物品所能带来的功能和能力。可行性能力由各种功能性活动组成，展现出人们生活方式的自由选择。马斯洛提出了需求层次理论[10]，他认为人的需求可以分为五个层次，高级需求出现之前，必须先满足低级需求。因此，从一定程度上来看，当人的更多需求和更高需求被满足时，其所获得的福利效应应该越明显。基于以上理论，结合流转的特点，确定家庭经济情况、社会保障情况、决策参与情况、居住条件情况、心理因素状况、发展机遇和自我实现能力6个维度构成流转后农民福利效应指标评价体系。
1)家庭经济。经济基础决定上层建筑。对于一个家庭来说，经济也是衡量农民福利效应的一个重要指标。流转后农民的生产生活方式发生改变，导致收入与支出结构改变。本文以家庭日常支出、土地流转收入、年收入情况、生活水平作为家庭经济福利评价因素，以此来判断农民的家庭经济状况是否改变。
2)社会保障。阿马蒂亚·森[11]描述可行能力时着重强调社会保障功能的防护作用，它为弱势群体提供了社会安全网，缺乏防护性保障可以说是在剥夺可行能力。农民进行土地流转后，拥有更多的工作机遇，但也有部分农民由于文化水平低、专业技能掌握不足导致他们无法融入乡镇企业而丧失了最基本的生存技能。本文选取就业培训机会、社会保障政策了解程度、医疗服务水平、子女受教育情况来衡量农户社会保障情况。
3)决策参与。决策参与自由是五种功能性活动之一，也是决定农民福利水平的重要因素。土地流转有利于土地的集约化、规模化利用，但有一部分是政府主导，农民参与感较低。村民作为土地的使用者，理应享有决策参与权。农民的决策参与权是否得到尊重关系到农民的福利效应水平。本文选取政策了解程度、征询村民意见情况、土地流转是否公平来衡量农户决策参与情况。
4)居住状况。房子满足了人最基本的生理需求、安全需求，居住条件的好坏可以体现出农户自我需求的实现。本文选取住房质量、人均居住面积、居住环境、安全性来衡量农户居住情况。
5)心理状况。影响农民福利水平的因素不只局限于物质层面，还有心理层面。农户也渴望得到尊重，追求归属感与幸福感从一定程度上满足了人更高层次的追求。本文选取农户的人际关系、生活满意情况、对未来是否充满希望来衡量农户的心理状况。
6)发展机遇与自我实现。农户在土地流转后能否正常就业、拥有更多的就业岗位且在工作岗位上实现自我价值也是衡量福利水平的一个重要因素。本文选择就业机会、就业满意度衡量农户的发展机遇和自我实现。
2.2 模糊数学综合评价测算
福利效应不是定量分析，指标体系的选取大部分为定性指标。因此，本文采用模糊评价法进行测算与评价。模糊综合评价法通过设立模糊子集，以模糊指标量化的方式确定隶属度，然后通过模糊变换理论分析各指标得分状况。其计算步骤如下。
1)建立评价目标的因素集合
将目标评价因素集U={U1，U2，…，Uk}，k=1，2，…s，按照模型中评价维度分为6个子集，每个子集由若干二级指标组成，即UK=(uk1，uk2，…，ukj，… ukp)，其中j=1，2，…，p，p为二级指标的个数。
2)建立评价等级集合
设置V=(V1，V2，V3，V4，V5)即评价等级集合。其中V1代表明显增加，V2代表增加，V3代表不变，V4代表减少，V5代表明显减少。每一等级都有相应的子集与之对应。
3)建立模糊关系矩阵R
等级模糊子集建立后，将ukj量化，依据量化的指标ukj以及各个指标的发生概率均等来确定每一个维度对等级模糊子集的隶属度rij(0≤rij≤1)。依据调查数据，我们得到四种模式的隶属度矩阵，分别为R1，R2，R3，R4：
4)熵权法确定因素权重向量
首先是数据标准化，X=(X1，X2，X3，X4，X5，X6)。X1为家庭经济，X2为社会保障，X3为决策参与，X4为居住状况，X5为心理状况，X6为发展机遇与自我实现。假设指标数据进行标准化后的值为Y1，Y2，Y3，Y4，Y5，Y6，且 Yij=Xij-min(Xi)/max(Xi)-min(Xi)。
其次，求各指标的信息熵，數据信息熵为：Ej=ΣPij*lnpij/-ln(n) 。其中Pij=Yij/ΣYij (若Pij=0，则Pij*lnij的极限=0)。
最后，确定各信息权重。依据信息熵计算公式，计算各指标信息熵Ek，通过Ek计算指标权重Wi=(1-Ei)/(k-ΣEi)(i=1，2，……k)。结果如表2所示。
5)合成模糊综合评价结果向量
使用统一公式Z=Wi*R进行计算，得到四种模式的模糊评价向量Z：
6)综合评价
将向量Z归一化处理后依据公式S=W*ZT得出评价结果，其中W：5=明显增加，4=增加，3=不变，2=减少，1=明显减少。
3 结果分析
3.1 各种模式指标评价结果分析
3.1.1 土地互换模式评价结果分析
矩阵R1显示，家庭经济方面有42%的农户认为福利效应增加，4%的农户认为福利效应明显增加，将近54%的农户认为福利水平未发生改变，因此可以看出土地流转带来了明显的经济增长;47%的农户认为社会保障水平提高，改善了他们的医疗水平，提升了子女的受教育情况;43%的农户认为他们自愿参与到土地流转中来。心理状况方面，65%的农户认为得到了提升，可能是因为农民拥有了更多的时间去进行人际交流，邻里亲戚关系更加和睦。在发展机遇与自我实现方面，57%的农户认为明显增加，农民在进行土地互换后，有充足的时间从事其他工作。
3.1.2 土地转包模式评价结果分析
矩阵R2显示，71%的农户家庭经济增加，由于土地转包后，承包人需要交付一定的土地承包金，因此大部分农户能直接体会到家庭经济的增长。居住状况方面有将近半数的人认为自己的居住状况下降，这与土地流转的年限与个人价值观念有一定的关系，社会在进步，村民的房子是长期产物，因此会影响他们的评价。在决策参与方面，流转中的不公平现象较少，尊重农民意愿，提升了农民的决策参与福利;14%的农户认为发展机遇与自我实现方面下降，可由于土地是农民生活的根本，农户由于年龄、学历的限制无法从事其他行业。
3.1.3 土地转让模式评价结果分析
矩阵R3显示，33%的农民家庭经济福利提升;40%的农户认为居住状况得到了改善;53%的农户认为自己决策参与福利提升;但也有13%的农户认为决策参与不但没有提升反而下降。结合问卷发现部分农户对土地流转政策了解较少，跟随大众趋势进行土地流转;67%的农户认为发展机遇与自我实现得到提高，这与拥有更多就业机会有着密切的联系。
3.1.4 土地股份制模式评价结果分析
矩阵R4显示，56%的农户认为家庭经济有较明显的增加，与土地股份制带来的直接的经济效益密切相关;41%的农户认为社会保障得到改善，这与他们家庭经济的增加有一定联系。决策参与方面有6%的农户认为决策参与福利并没有增加，反而减少甚至明显减少，这也与政策的普及程度有很大的联系。心理状况和发展机遇与自我实现方面都有超过半数的农户认为福利效应得到增加。
3.2 四种模式农户间福利差异分析
基于统一的福利体系与评价规则，我们计算出了四种模式的综合评价结果。结果发现：四种土地流转模式从整体上都提升了农民的福利效应，但是四种模式的综合结果也存在一定差异性。通过比较四个评价结果的大小，我们对四种流转模式进行排序：土地股份制>土地转让>土地互换>土地转包。
4 结束语
在农户福利水平方面，四种土地流转模式总体福利均增加，增加幅度存在差异但差异较小。由于四种模式的实施方式、主导方、是否补偿资金以及政策普及方面具有差异，因此导致四种模式综合评价结果具有差异性。
从各功能性指标的福利变化来说，大部分指标总体上都处于增加和不变。其中，土地股份制和土地转包带给农民家庭经济方面的福利效应最为明显。但同时也出现居民的居住情况有所下降的问题。由于房子是长期产物，因此可能伴随着经济的发展对房子的现状并不是很满意。在决策参与方面，进行土地转让的农户认为福利下降较为明显，该模式的普及度相对较低，农民对政策的了解程度较低。
从四种模式之间的福利来看，由于所在地区的差异性以及农户对土地的依赖和政策了解程度方面有所不同，进一步扩大了四种流转模式间农户的福利效应差距，福利差距的拉大不利于实现共同富裕和推进土地流转政策。
参考文献
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作者：刘潇 张世康 张潮 杨月 高星
基于模糊综合评价法的江西烟叶种植气象灾害危险性区划
摘要：利用江西中南部40个气象站1959—2018年的常规观测资料，参考烟叶全生育期指标，运用模糊综合评价法和层次分析法，基于ArcGIS空间分析功能，对江西烟叶种植气象灾害危险性特征进行分析和风险区划。结果表明：影响江西中南部烟叶种植的主要气象灾害按权重大小依次为暴雨、冰雹、连阴雨、低温冰冻和高温热害，其中暴雨洪涝灾害致灾因子危险性分布东部高、西部低;冰雹危险性分布西北高、东南低;连阴雨危险性西部高于东部，且内部呈现自北向南递减的趋势。低温冰冻和高温热害危险性北部高于南部，东西分布比较均匀。综合来看，江西烟叶种植区气象灾害危险性表现为北高南低的分布特征，其中高风险区主要分布在抚州和吉安两市北部的部分地区。本研究区划结果可为江西烟叶种植决策提供科学依据和技术支撑，最大限度地避免或减小气象灾害对烟叶种植的影响。
关键词：模糊综合评价法;烟叶种植;气象灾害;危险性;区划
Risk Division of Meteorological Disasters for Tobacco Planting in Jiangxi： Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation Method
Liu Zhiping， Yu Jianhua， Zhou Yu， Long Yuliang， Zhan Huabin
(Jiangxi Meteorological Service Center， Nanchang 330096， Jiangxi， China)
0引言
江西省擁有63%的森林覆盖率，22.78%的水域和湿地，凭借良好的光、温、水、土等自然条件成为全国新兴的优质烟叶产区之一。近年来，随着全球气候变暖，极端天气频发，暴雨洪涝、冰雹等气象灾害对烟叶种植影响也越来越严重[1-2]。据统计，2008年以来江西烟叶产区每年因气象灾害造成的烟叶减产占烟叶收购产量的20%～40%。因此，开展烟叶种植气象灾害危险性评价与区划，对于防灾减灾、保障江西烟叶生产安全和农民收入具有重要的意义。
近年来，针对各类气象灾害的危险性评价和区划研究已日趋成熟，归纳起来主要集中在2个方面：一是基于单因子气象灾害的风险区划，如赵东杰等[3]运用回归分析法，建立了江西省抚州地区烟叶热害等级评估模型;李蒙等[4]基于GIS空间数据分析对云南烟区冰雹灾害风险进行评价;费振宇等[5]以降水量距平百分率作为气象干旱指标，得到由干旱频次、干旱历时和干旱烈度构成的干旱危险性综合指数;谭孟祥等[6]基于MeteoGIS技术和广西早稻实际生产情况，建立早稻高温热害空间分析模型;张玉芳等[7]统计不同等级低温冷害类型以及发生频率，对攀西烤烟低温冷害进行风险评价和区划。
单灾种危险性评价虽然可以直观定量地反映某一特定气象灾害的危害性程度，但是实际烟叶生产种植过程常常受多种气象灾害共同作用，单一灾种的风险评价显然不能满足实际生产种植的需要，因而许多学者从多灾种综合风险角度纷纷展开研究，取得了显著的成果。如陈家金等[8]利用多指标因子开展了福建省烤烟气象灾害综合风险区划;陈怀亮等[9]运用多因子综合风险指数模型，分析了主要农业气象灾害对河南小麦生产影响的综合风险。李世奎等[10]从灾害风险分析角度出发，构建了一个由冬小麦干旱、渍涝以及夏季低温冷害等组合的灾害风险综合评估体系。
目前国内在烟叶种植研究方面，一些省份相关研究已进入发展阶段，除分析烟叶生产种植气象灾害影响外，云南、福建、贵州、广西等省份还以GIS为平台，开展了烟叶种植适应性分析和气候适宜度区划研究[11-14]。但是，气象灾害对江西烟叶种植区的影响研究仍停留在全生育期气候影响的定性分析[15]阶段，缺乏一套适合当地生产实际的气象灾害危险性定量评价指标。
本研究以江西烟叶生产种植为研究对象，基于模糊评价和层次分析法，定量分析气候变化背景下，江西烟区气象灾害危险性特征，明确各地气象灾害危险性程度，以期为烟叶生产合理布局及风险防范提供科学参考，提升江西烟草气象专业预报服务水平。
1研究区域及数据来源
1.1研究区域
江西省烟叶生产主要分布在中南部地区，经过30多年发展，目前已形成吉安、抚州和赣州三大主要烟叶种植区。2012年全省烟叶种植面积达1.2×104hm2，产量达到1.3×106t。随着全球气候变暖，极端天气频发，各类气象灾害均不同程度的给烟叶生产造成损失，尤其是烟叶移栽—旺长期，受暴雨洪涝和冰雹灾害影响，导致烟株折断、烟叶被打破，甚至冲毁，造成轻则减产，重则绝收，烟农损失惨重;其次烟叶移栽至大田前期，低温冻害和连阴雨天气影响，导致早花、生产延迟或冻伤、根胫病、叶斑病高发，也会造成一定程度的减产。气象灾害已成为影响烟叶种植产量的最重要的因素之一。
1.2数据来源及处理
本研究使用的江西省中南部40个烟叶种植县1959—2018年常规观测站历史气象数据，包括日平均气温、最高气温、最低气温、日降水量、冰雹日数、日照时数等，数据源于江西省气象信息中心，质控后的数据正确率接近99%;基础地理信息DEM高程数据来源于国际科学数据镜像网站SRTM地形数据(http：//www. gscloud.cn)，数据空间分辨率为90 m×90 m。江西烟区地形分布如图1所示。
2研究方法
2.1主要气象灾害指标选取
充足的光照、适宜的温度和水分是生产优质烟叶的必备条件，根据江西气候特征，结合烤烟生物学规律及其全生育期特点，通过对比分析，去除共线性因子，得到影响江西烟区的主要气象灾害依次为暴雨、冰雹、连阴雨、低温冰冻和高温热害，而干旱和台风对烟叶生长影响甚微，最终筛选的主要气象灾害危险性指标如1所示。
2.2数据归一化处理
由于不同灾害类型有不同的量级和量纲单位，为方便因子之间的比较，对各类灾害因子进行归一化处理，计算见公式(1)。
2.3江西烟叶种植气象灾害危险性模型的建立
目前普遍使用综合评价法主要有层次分析法、模糊综合评价法、数据包络分析法和人工神经网络评价法等[16-17]。鉴于气象灾害系统是一个复杂的系统，灾害危险性与固有的不确定性特征很难用精确的数字来表征，本研究参考胡波等[18]对宁波暴雨洪涝灾害风险区划方法，采用模糊综合评价法对烟叶生产过程中的气象灾害危险性进行风险区划。
2.3.1隶属函数的构建隶属函数[19-20]一般用于描述模糊集合，通过隶属度矩阵实现模糊性事物的定量化，因此构造合理的隶属函数是模糊评价理论应用的核心。常用的隶属函数主要有矩形分布、正态分布、梯形分布、抛物线分布及三角形分布等，本研究基于标准差分级法，将灾害等级划分为1～5个级别，分别代表低风险(1级)、较低风险(2级)、中等风险(3级)、较高风险(4级)、高风险(5级)，依据各致灾因子指标特点，选取梯形隶属函数，計算各致灾因子指标归属于对应级别的值。具体公式分别见(2)～(6)。
2.3.2指标权重确定指标权重确定方法有主观赋权法和客观赋权法两类，其中主观赋权法直观便捷，并且大体能反映评价指标间的相对重要性差异。目前普遍使用的主观赋权法为层次分析法[21-2(2]Analytic Hierarchy Process，简称AHP)，它是一种对指标进行定性定量风险评估的方法，该方法将风险评估问题分解为若干个评价因子和层次指标，作为评估的指标体系;进而建立判断矩阵，计算各判断矩阵的最大特征值和特征向量，表征各评价指标的重要程度;通过层次排序和一致性检验，最终得到各指标的权重系数。
2.3.3模糊综合评价模型当致灾因子指标权重系数和模糊评价矩阵确定后，将权重模糊集和各评价单元的评价矩阵通过合成运算得到各风险因子模糊评判集R，则有公式(7)。
2.4空间数据分析方法
相关性分析结果表明，暴雨洪涝、冰雹、连阴雨、低温冰冻和高温热害与海拔高度有一定的相关性，为提升危险性评估的精细化程度，采取多元回归方法建立观测站点海拔高度、经度、纬度与各致灾因子指标的线性回归方程。各站点实际值减去模拟值得到误差值，基于高精度DEM数据，利用ArcGIS反距离权重插值将模拟值和误差值分别插值到各栅格点上，获取像元大小为30 m×30 m的模拟图层和误差图层。基于栅格计算、图层叠加功能以及标准差分级法，得到研究区域内各致灾因子指标的分布，完成江西烟区气象灾害危险性评估和等级区划。
3结果与分析
3.1主要气象灾害危险指数分析
基于模糊综合评价和GIS技术，对栅格化的致灾因子指标建立风险评价集合，各致灾因子指标等级划分如表2所示，其中，I～V级分别代表低风险、较低风险、中等风险、较高风险和高风险，各评价因子指标权重采用层次分析法计算得出。
江西中南部烟叶种植区主要气象灾害危险性指数分布如图2所示。由图2a可见，江西烟叶种植区暴雨洪涝灾害致灾因子危险性空间分布具有一定的地域性差异：东部高西部低。暴雨洪涝致灾因子高风险区主要分布在资溪、宜黄、南丰、黎川、石城和宁都地区，这些地区年均暴雨日数多、日降水量大，危险性高，其中临川、宁都、石城地区观测到的年均暴雨日数分别达到7.09、6.07、5.53天，日最大降水量分别达到324.6、208.8、244.1 mm。低风险区主要分布在吉安和赣州两市的西部，其中万安、信丰、永新、遂川年均暴雨日数仅有3.38、3.47、3.81、1.41天，日最大降水量为131.2、185.1、173.2、156 mm。
冰雹危险性(图2b)分布呈现自西北向东南减少的趋势，高危险区主要分布在安福、吉水、永丰、峡江等地，冰雹年平均日数分别为0.44、0.55、0.81、0.55天，冰雹最大直径分别达到1.2、0.8、1.0、2.0 cm。连阴雨危险性(图2c)西部高于东部地区，且内部呈现自北向南递减的趋势。连阴雨致灾因子高风险区主要分布在安福、永新、井冈山、宁冈、崇义等地区，这些地区连阴雨发生次数频繁且过程持续时间长，其中安福、永新、崇义年平均连阴雨发生次数分别为6.74、7.09、6.30次，连阴雨最长持续24天。低风险区主要分布在东部地区，连阴雨发生次数最少出现在石城(3.22次)，持续天数最短为会昌(10天)。低温冰冻危险性指数(图2d)东西分布比较均匀，北部高于南部。低温冰冻高风险区主要分布在安福、临川、乐安、宜黄、井冈山地区，年平均低温日数分别为37.17、43.21、45.28、43.67、56.33天，低风险区主要分布在龙南、全南、会昌、南康等地区，其中龙南地区年平均低温日数仅有7.22天。高温热害危险性指数(图2e)与低温冰冻危险性指数分布近似相近，北部较高南部较低。高温热害高危险区主要分布在东乡、峡江、永丰、临川、吉安等地区，高温日数最多为峡江(41.16天)地区。
3.2气象灾害综合危险性评价与区划
基于GIS技术，以90 m×90 m空间网格为基本区划单元，根据江西烟叶种植区主要气象灾害危险性指数区划结果和评估模型，计算研究区域内气象灾害综合危险性指数(DRI)。利用自然断点分级法将综合危险性分为5个等级，分别为低风险(I级)、较低风险(II级)、中等风险(III级)、较高风险(IV级)、高风险(V级)，对应的危险性指数依次为DRI<0.3、0.3≤DRI<0.45、0.45≤DRI<0.55、0.55≤DRI<0.75、DRI≥0.75，得到江西烟叶种植区综合气象灾害危险性分布，如图3所示。
从图3可以看出，江西烟叶种植区气象灾害综合危险性呈现北高南低的分布态势，东西向分布较均匀。综合危险性高风险区主要位于赣中的北部地区，包括抚州市北部的临川、东乡、金溪等县、安福及吉安市东北部的部分地区。较高风险区主要位于赣中的南部地区，包括抚州市南部的黎川、南丰、宜黄等县以及吉安市南部的泰和、永新和万安县;中等风险区区主要位于赣州市的北部地区，包括宁都、兴国、赣县、石城等县;较低风险区分布在大余、会昌、兴丰和瑞金县;低风险区分布在赣州市的南部和吉安市的西部地区。
4讨论
4.1区划结果特征分析
基于GIS技術，采用模糊评价和层次分析法，分析影响江西烟叶种植的主要气象致灾因子，建立江西烟叶种植气象灾害危险性模型。结果表明：暴雨洪涝危险性东高西低，高风险区主要分布在抚州东北部地区，最大日最大降水量为临川324.6 mm。连阴雨和冰雹危险性西高东低，连阴雨高风险区主要分布吉安和赣州两市西部地区，最长持续24天，冰雹高风险区主要分布在吉安西部地区，最大冰雹直径2 cm。高山地区低温冷害危险性较高，平原或丘陵地区高温热害危险性较高。总体而言，综合危险性高风险区主要分布在抚州市北部的临川、东乡、金溪、安福等县及吉安市东北部的部分地区。
与单灾种的气象灾害评估模型相比，本研究的模型能够比较全面的描述影响江西烟叶种植气象灾害的类型、发生频次和发生强度等，从而对气象灾害综合危险性进行客观的评价。因缺少灾损资料，后期对烟区进行跟踪考察，结果表明江西中南部烟叶种植区遭受的不利天气条件主要是移栽期的低温阴雨、大田前期强对流天气(雷暴大风、冰雹、强降水等)，实际灾情基本符合灾害危险性区划结果，说明文中的参考指标具有一定的科学性。本研究结果可为江西烟叶种植决策提供科学依据和技术支撑，最大限度地避免或减小气象灾害对烟叶生产的影响。
4.2致灾因子的选取分析
气候条件是影响烟叶种植产量和品质的主导因素，传统的研究大多是侧重于烟叶种植适宜度研究[24-26]，以各市县的生态气候指标(降水、日照、温度、湿度等)为依据，其结果表现的是当地平均状况。本研究聚焦各类灾害性天气对烟区的影响，综合评估暴雨、冰雹、连阴雨、低温冰冻和高温热害5类主要灾害性天气致灾危险性，指标选取综合考虑了影响烟叶生长全生育期的主要气象灾害。对比发现，两者都是基于烟叶种植多项气候指标进行定量分析和评价;但是两者侧重点不同：适宜度研究侧重气候的普遍性，而本研究中的危险性区划代表气候的异常性和极端性。因此，在一定程度上，可以认为这两种区划结果是相辅相成、相互补充的。
4.3风险指标的科学性问题
影响烟叶种植风险的因子众多，除气象因子致灾危险性外，各地应对和防范气象灾害的能力、烟区种植面积大小等都有一定的影响。如烟叶种植面积大，表明暴露性越高，其所承受的灾害风险程度越高。防灾减灾能力越高，由于灾害性天气造成的损失越小，灾害风险程度越低。本研究仅考虑了致灾危险性因子，承灾体的脆弱性因子和防灾减灾能力因子并未纳入风险指标体系中，后期研究中还有待完善。
在主要气象致灾因子选取时，主要是根据江西气候特征，缺少具体到某种灾害造成的灾情影响资料，资料的完整性还需进一步补充。本研究中致灾因子影响时段是综合考虑了江西中南部烟区致灾天气危险性发生时段，由于江西周边环山，地形复杂，不同地区不同烟叶品种气象灾害影响时段也不尽相同。因此，可进一步针对特定烟区某一品种烟叶种植进行致灾风险区划，仅可能减小因致灾因子影响时段的差异而导致的风险估计偏差。
5结论及种植建议
江西中南部气象灾害综合危险性呈现北高南低的分布态势。低风险区分布在赣州市的南部和吉安市的西部地区;较低风险区分布在大余、会昌、兴丰和瑞金县;中等风险区区主要位于赣州市的北部地区;较高风险区主要分布在抚州市南部以及吉安市南部地区;高风险区主要分布在抚州市东北部及吉安市东北部的部分地区，这些地区在实际烟叶种植过程中，需特别注意暴雨洪涝和冰雹灾害的预防。对于赣州市的南部低风险区，可合理调整烟叶生长布局，适当增加种植，充分发挥优势，确保当地烟叶的高质优产。值得注意的是，极端高低温、暴雨和强对流性天气受地形和海拔高度制约[27-30]，因此烟叶种植选址需充分考虑种植区地形和海拔因素，确定合适的烟叶种植海拔高度，降低风险。
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作者：刘志萍 余建华 周雨 龙余良 詹华斌
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