全 文 ：中国生态农业学报 2013年 2月 第 21卷 第 2期
Chinese Journal of Eco-Agriculture, Feb. 2013, 21(2): 243−250


* 中央高校基本科研业务费专项资金(XDJK2011C025)和贵州省科学技术基金项目(20112033)资助
** 通讯作者: 刁承泰(1949—), 男, 教授, 博士生导师, 研究方向为城市地貌与土地资源科学研究。E-mail: diaoct@swu.edu.cn
施开放(1986—), 男, 硕士研究生, 研究方向为城市地貌与城市发展研究。E-mail: shikf1986@126.com
收稿日期: 2012−06−28 接受日期: 2012−10−10
DOI: 10.3724/SP.J.1011.2013.00243
基于熵权物元模型的耕地占补平衡生态安全评价*
施开放1 刁承泰1,2** 左太安1,3 孙秀锋1,4 孙永爱1
(1. 西南大学地理科学学院 重庆 400715; 2. 西南大学三峡库区生态环境教育部重点实验室 重庆 400715;
3. 毕节学院环境与生命科学系 毕节 551700; 4. 西南大学园艺园林学院 重庆 400715)
摘 要 针对目前耕地占补平衡生态安全评价中信息屏蔽和主观性问题, 该研究以重庆市永川区为例, 在构
建耕地占补平衡生态安全评价指标体系的基础上, 结合物元分析法和熵权理论, 对其耕地占补平衡生态安全
进行定量评价。熵权物元分析法包括构建评价指标体系、评价指标经典域、节域, 建立耕地占补平衡生态安
全评价物元模型, 计算评价指标关联度, 确定相关指标权重等内容。研究结果表明: 2005年、2009年永川区耕
地占补平衡生态安全级别为“较安全”, 2015年和 2020年永川区耕地占补平衡生态安全级别为“安全”, 2005年、
2009 年、2015 年和 2020 年永川区耕地占补平衡生态安全级别整体上呈现出由“较安全”向“安全”的提升趋势;
物元分析单指标评价结果表明, 永川区耕地占补平衡生态安全主要制约因子是人口密度、森林覆盖率、单位
面积耕地农药负荷以及单位面积耕地化肥负荷等, 而耕地占补平衡生态安全主要促进因子则是人均耕地面
积、耕地与其他土地比例、农民人均纯收入年增长率、GDP年增长率、第一产业产值年增长率、人口自然增
长率等。此外, 为了验证熵权物元模型评价的可行性与合理性, 将其评价结果与模糊综合评价结果进行比较,
结果表明熵权物元评价结果与模糊综合评价结果基本一致, 虽个别年份有差异, 但未出现越级现象。与模糊综
合评价相比, 熵权物元评价结果更为准确、合理直观, 能更细致地描述对象的生态安全等级, 为耕地占补平衡
生态安全评价研究提供了一种简单实用且科学合理的评价方法。
关键词 耕地 占补平衡 生态安全 熵权 物元分析 重庆市永川区
中图分类号: X826 文献标识码: A 文章编号: 1671-3990(2013)02-0243-08
Evaluation of eco-security of cultivated land requisition-compensation balance
based on entropy weight and matter element model
SHI Kai-Fang1, DIAO Cheng-Tai1,2, ZUO Tai-An1,3, SUN Xiu-Feng1,4, SUN Yong-Ai1
(1. College of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing 400715, China; 2. Key Laboratory of Eco-environments in
Three Gorges Reservior Region, Ministry of Education, Southwest University, Chongqing 400715, China; 3. Department of
Environment and Life Sciences, Bijie College, Bijie 551700, China; 4. College of Horticulture and Landscape, Southwest University,
Chongqing 400715, China)
Abstract This paper used Yongchuan District in Chongqing City as a case study to address the issues of method disunity,
information shield and subjectivity of evaluation processes of eco-security of cultivated land requisition-compensation balance in
China with the context and theory of entropy weight and matter element model. The entropy weight method included building
systems of assessment factors; setting up factor fields for classifications of eco-security, entropy construction model and matter
element analysis; relevancy calculations of factors and eco-securities of cultivated land requisition-compensation balance; and
mapping out factor weights. The results showed that eco-security grade of cultivated land requisition-compensation balance for 2005
and 2009 was generally safe and for 2015 and 2020 was safe. The overall trend in eco-security of cultivated land
requisition-compensation balance in Yongchuan District improved from general security to high security over the period from 2005,
2009, 2015 onto 2020. The key driving factors of eco-security of cultivated land requisition-compensation balance in the study area
included population density, forest cover ratio, pesticide load per unit-area of cultivated land, chemical fertilizer load per unit-area
cultivated land, etc. Also the key driving factors of eco-security of cultivated land requisition-compensation balance in Yongchuan
244 中国生态农业学报 2013 第 21卷


District included per-capita cultivated land, cultivated/uncultivated land ratio, annual farmers’ per-capital net income growth rate,
annual GDP growth rate, primary industry annual growth rate, population natural growth rate, etc. Compared with fuzzy
comprehensive evaluation, entropy weight and matter element analysis results were largely consistent. Although differences existed in
individual years, leapfrog phenomenon was not apparent. This showed that the evaluation results of matter element analysis were
visualized, reasonable and reliable. Also the matter element analysis was practical and the scientific evaluation method more
meticulously described the evaluation process of eco-security of cultivated land requisition-compensation balance.
Key words Cultivated land, Requisition-compensation balance, Eco-security, Entropy weight, Matter element analysis,
Yongchuan District of Chongqing City
(Received Jun. 28, 2012; accepted Oct. 10, 2012)
耕地占补平衡生态安全的概念来源于近年来国
内外兴起的对“生态安全”的研究。所谓“生态安全”,
一般认为, 它是一个国家或地区的生态环境资源状
况不受或少受来自资源和生态环境的制约与威胁的
状态[1]。生态安全包括环境与健康安全、生态系统
安全以及国土资源安全等[2]。近年来, 随着人类对资
源的利用越来越广泛和强度的不断加大, 人类赖以
生存的自然环境也显现出越来越多的问题, 如森林
减少、土壤沙化、水土流失以及物种灭绝等诸多生
态安全问题[3]。诸多生态安全问题的出现, 从根本上
是不合理土地开发利用的结果[4]。
耕地占补平衡生态安全是指在一定时间、区域
范围内, 耕地在微观、局部不断被占用、补充及其
变化情况下, 土地生态系统能够保持其功能与结构
不受或少受威胁的状态, 同时, 土地生态系统为人
类提供服务的质量和数量能够持续满足人类生存和
发展的需求[2], 从而达到土地环境、社会和经济复合
体的长期协调发展。就目前的文献来看, 我国对生
态安全的研究主要包括区域生态安全评价[5]、生态
安全评价指标体系研究[6]、生态环境脆弱性评价[7]、
生态风险性评价 [8]和土地生态安全评价 [9], 对耕地
占补平衡生态安全评价研究则较少。因此, 对耕地
占补平衡进行生态安全评价、准确掌握耕地占补平
衡生态安全状态成为区域可持续发展测度的一个重
要内容, 也是进行土地利用规划与建设和土地生态
安全预测和预警的重要依据[10]。耕地占补平衡的生
态安全评价实际上是对其占补平衡生态安全复合系
统的全面诊断, 涉及耕地资源的占补、社会经济的
支持以及生态环境的维持等多个方面的内容。就目
前来看, 综合评价的方法较多, 如模糊数学法、投影
寻踪法、神经网络法、层次分析法[11]等, 每种方法
都有自身的优点和不足, 众多学者针对各种方法的
不足作了相应的改进, 取得了一定成果。但是由于
耕地占补平衡生态安全评价影响因素的不确定性 ,
评价指标与生态安全等级之间存在复杂的非线性关
系, 且多数研究是将分散的信息通过模型集合, 通
过计算综合分值来评价研究对象的综合水平, 容易
遗漏单个指标之间的一些评价信息, 所以至今没有
一个统一的评价模型来进行耕地占补平衡的生态安
全评价。因此, 为了克服现有评价方法的不足, 本研
究以重庆市永川区为例, 运用熵权物元模型对其进
行耕地占补平衡生态安全评价。
1 耕地占补平衡生态安全评价的熵权物元
模型
物元模型由中国学者蔡文教授于 20 世纪 80 年
代初创立, 它以形式化的模型研究事物拓展的可能
性和开拓规律 , 主要用于解决不相容的复杂问题 ,
适合多因子评价。耕地占补平衡生态安全的概念具
有模糊性, 涉及的评价指标较多, 且单项指标评价
结果之间具有不相容性 [12], 因此, 应用物元分析法
可以构建耕地占补平衡生态安全评价的物元模型。
1.1 确定耕地占补平衡生态安全物元
物元分析中所描述的对象(即耕地占补平衡生
态安全)N及特征向量 c和特征量值 v组成耕地占补
平衡生态安全物元 R=(N, c, v), 如果对象 N有 n个
特征向量 c1, c2," , cn 及其对应的量值 v1, v2," , vn,
则称 R 为 n 维耕地占补平衡生态安全物元, 可以表
示为:

1 1
2 2( , , )
n n
N c v
c v
R N c v
c v
= = # # (1)
1.2 确定经典域和节域物元矩阵
耕地占补平衡生态安全的经典域物元矩阵可表
示为 Roj=(Noj, Ci, Vo), 其中, Roj为耕地占补平衡生态
安全经典域物元, Noj 为所划分耕地占补平衡生态安
全的第 j个评价等级(其中, j=1, 2," , n), Ci代表第 i
个评价指标。耕地占补平衡生态安全经典域物元矩
阵可表示为:

1 1 1
2 2 2
2
( , )
( , )
( , , )
( , )
oj oj oj
oj oj
oj oj i o
n ojn oj
N c a b
c a b
R N C V
c a b
= = # # (2)
第 2期 施开放等: 基于熵权物元模型的耕地占补平衡生态安全评价 245


式中, (aoji, boji)为对应评价等级 j的量值范围, 即经
典域。
同样地, 耕地占补平衡生态安全的节域物元矩
阵可表示为 Rp=(Np, Cn, Vp), 其中, Rp为节域物元, p
为耕地占补平衡生态安全全体等级。相应的经典域
复合物元矩阵和节域物元矩阵可表示为:

1 1 1
2 2 2
( , )
( , )
( , , )
( , )
p p p
p p
p p n p
n pn pn
N c a b
c a b
R N C V
c a b
= = # # (3)
式中, (api, bpi)为节域物元关于特征 ci 的量值范围,
即节域。
1.3 确定待评价物元
把待评价对象 Nx的物元表示为 Rx:

1 1
2 2
x
x
n n
N c v
c v
R
c v
= # # (4)
1.4 确定关联函数和关联度
耕地占补平衡生态安全指标关联函数 K(x)的定
义为:

( , )
( )
( )
( , )
( )
( , ) ( , )
o
o
o
i
o
o
p o
p X X
X X
X
K x
p X X
X X
p X X p X X
−⎧ ∈⎪⎪= ⎨⎪ ∉⎪ −⎩
(5)
其中:

( , ) 0.5( ) 0.5( )
( , ) 0.5( ) 0.5( )
o o o o o
p p p p p
p X X X a b b a
p X X X a b b a
⎧ = − + − −⎪⎨ = − + − −⎪⎩
(6)
式中, p(X, Xo)为点X与对应特征向量的有限区间(即:
Xo=[ao, bo])的距离, p(X, Xp)为点 X对应于特征向量
节域的有限区间(即: Xp=[ap, bp])的距离; X、Xo、Xp
分别为耕地占补平衡生态安全物元的量值、经典域
物元的量值范围和节域物元的量值范围。
1.5 计算综合关联度确定评价等级
待评价对象 Nx(x=1, 2, 3, " , m)关于等级 j的综
合关联度 Kj(Nx)为:

1
( ) ( )
n
j x i j i
i
K N W k x
=
= ∑ (7)
其中, Wi 为耕地占补平衡生态安全各评价指标的权
重, Kj(Nx)为待评价对象 Nx关于等级 j的综合关联度,
kj(xi)为待评价对象 Nx关于等级 j 的单指标关联度。
若 Kjx=max[Kj(Nx)], 则 Nx处于耕地占补平衡生态安
全标准等级 j级, j=1, 2, " , n; 若 Kji=max[kj(xi)], 则
评价对象第 i指标处于耕地占补平衡生态安全等级 j
级, j=1, 2, " , n。
k(x)(即关联度数值)在实数轴上的大小表征了
待评价对象隶属于区域耕地占补平衡生态安全等级
某一标准程度, 物元模型的关联度将逻辑值从模糊
数学的[0, l]闭区间拓展到(−∞, +∞)实数轴后, 比模
糊数学的隶属度所代表的内涵更为丰富, 能揭示更
多的分异信息[13]: 当 k(x)<−1.00 时, 表征待评价对
象不符合标准对象要求, 同时也不具备转化成标准
对象的条件 ; 当−1.00≤k(x)<0, 表征待评价对象不
符合标准对象要求, 但具备转化为标准对象的条件,
且数值越大, 越容易转化; 当 0≤k(x)<1.00时, 表征
待评价对象符合标准对象要求的程度, 且数值越大,
越靠近标准上限; 当 k(x)≥1.00时, 表征待评价对象
超过标准对象的上限, 且数值越大, 开发利用潜力
越大。
1.6 确定指标权重
耕地占补平衡生态安全评价离不开指标权重的
确定, 权重确定方法的客观与否直接关系到评价结
果的好坏。目前确定指标权重的方法主要有信息熵
法[14−15]、层次分析法[16]、特尔菲法[17]。为了提高指
标权重确定的客观性, 本文采用信息熵法确定各项
指标权重。鉴于篇幅有限, 具体计算方法不再熬述,
结果见表 1。
2 构建耕地占补平衡生态安全评价指标体
系以及确定评价经典域、节域
2.1 构建耕地占补平衡生态安全评价指标体系
在本研究界定的耕地占补平衡生态安全概念的
基础上, 基于永川区自身的自然条件、社会经济发
展特点, 依据指标数据的可得性和方法的可操作性,
充分考虑耕地占补平衡生态安全各评价因子的复杂
关系, 借鉴国内最新的相关研究成果 [11−18], 结合国
家环保总局制订的《生态县、生态市、生态省建设
指标(试行)》关于生态安全的目标, 重点选取与耕地
占补平衡生态安全密切相关的人均耕地面积、耕地
减少面积与耕地面积的比例、耕地增加面积与耕地
面积的比例、单位面积耕地化肥负荷以及单位面积
耕地农药负荷等 18 个属性特征构建评价指标体系,
并结合永川区历年各指标量值, 利用信息熵法计算
各指标权重, 结果见表 1。
2.2 确定耕地占补平衡生态安全评价的经典域、节域
根据耕地占补平衡生态安全的可拓性, 将其耕
地占补平衡生态安全状态划分为 4个等级, 即 No1、
No2、No3、No4, 定性的描述为: 安全、较安全、临界
安全和不安全。评价经典域的确定主要以问卷调查
246 中国生态农业学报 2013 第 21卷


表 1 耕地占补平衡生态安全评价指标体系及权重
Table 1 Evaluation index system and weight of eco-security of cultivated land requisition-compensation balance
目标
Target
因素
Factor
指标
Index
权重
Weight
人均耕地面积 c1 Cultivated land area per capita c1 (hm2) 0.057 1
耕地减少面积与耕地面积比例 c2 Ratio of reduction of land area to total land area c2 (%) 0.072 5
耕地增加面积与耕地面积比例 c3 Ratio of increase of land area to total land area c3 (%) 0.097 1
耕地与农用地比例 c4 Ratio of cultivated land to agriculture land c4 (%) 0.032 6
耕地与建设用地比例 c5 Ratio of cultivated land to construction land c5 (%) 0.051 5
耕地占补平衡因素
b1
Factor of cultivated
land requisition-
compensation
balance b1
耕地与其他土地比例 c6 Ratio of cultivated land to other land c6 (%) 0.027 1
单位面积耕地粮食产量 c7 Grain yield per-unit land area c7 (t·hm−2) 0.022 6
农民人均纯收入年增长率 c8 Annual growth rate of per capital net income of farmer c8 (%) 0.087 5
固定资产投资总额年增长率 c9 Annual growth rate of total investment in fixed assets c9 (%) 0.098 7
GDP年增长率 c10 Annual growth rate of GDP c10 (%) 0.092 1
第一产业产值年增长率 c11 Annual growth rate of primary industry c11 (%) 0.084 2
人口自然增长率 c12 Natural growth rate of population c12 (%) 0.038 1
人地关系因素 b2
Factor of
relationship
between man and
land b2

人口密度 c13 Density of people c13 (people·km−2) 0.037 2
森林覆盖率 c14 Forest coverage ratio c14 (%) 0.035 1
单位面积耕地化肥负荷 c15 Chemical fertilizer load per-unit cultivated land area c15 (kg·hm−2) 0.044 7
单位面积耕地农药负荷 c16 Pesticide load per-unit cultivated land area c16 (kg·hm−2) 0.065 2
工业废水排放达标率 c17 Emission compliance rate of industrial waste water c17 (%) 0.029 0
耕地占补平衡
生态安全
Eco-security of
cultivated land
requisition-
compensation
balance
生态环境因素 b3
Factor of ecological
environment b3

工业固体废物综合利用率 c18 Rate of comprehensive utilization of industrial solid wastes c18 (%) 0.027 7

法、专家评价法、重庆市平均水平以及国家环保总
局制订的《生态县、生态市、生态省建设指标(试行)》
作为参考标准。依据上述, 建立耕地占补平衡生态
安全评价的经典域物元矩阵 Ro1、Ro2、Ro3、Ro4和节
域矩阵 Rp, 具体如下:
3 永川区耕地占补平衡生态安全评价实证
研究
3.1 研究区概况
永川区位于重庆市西南部, 东与璧山县、江津
区为邻, 西以荣昌县、大足县为界, 南与四川省合江
县、泸县相连 , 北与铜梁县接壤。地跨 28°56′~
29°34′N, 105°38′~106°05′E。 2009 年全区总人口
1 103 438人, 其中农业人口 799 507人, 非农业人口
303 931人, 城镇化率为 27.54%, 实现社会生产总值
300.04 亿元, 完成社会固定资产投资 300.7 亿元。
2009年, 农用地面积为 130 425 hm2, 占土地总面积
的 82.62%。其中, 耕地 67 459 hm2, 占农用地面积
的 51.72%; 园地 17 954 hm2, 占农用地面积的
13.77%; 林地 28 397 hm2, 占农用地面积的 2.77%。
永川区属于亚热带季风性湿润气候, 平均气温 18.20 ,℃
年平均降雨量 1 042.2 mm, 平均日照 1 298.5 h, 年
平均无霜期 317 d。境内地形复杂, 丘陵起伏, 其中
相对高差小于 50 m 的缓丘平坝面积为 714.04 km2,
占土地总面积的 45.23%; 丘陵面积 577.33 km2, 占
其土地总面积的 36.57%; 相对高差大于 200 m的低
山面积为 287.24 km2, 占其土地总面积 18.20%。
3.2 数据来源
人口、GDP、化肥施用量、农药使用量、粮食
生产总量以及其他的自然地理状况数据等来源于历
年《永川统计年鉴》; 2005年、2009年耕地资源相
关数据均来源于永川区国土资源与房屋管理局 ;
2015 年和 2020 年永川区相关耕地资源数据则参考
《2006—2020年重庆市永川区土地利用总体规划》
相关成果。
3.3 永川区耕地占补平衡生态安全评价经典域、节
域和待评价物元
依据 2.2 的研究结果确定永川区耕地占补平衡
生态安全评价等级、经典域和节域。永川区 2015年、
2020年的自然、社会经济数据依据现有的数据并利
用线性回归模型进行预测; 2015年和 2020年耕地相
关数据则主要参考《2006—2020年重庆市永川区土
地利用总体规划》相关成果。永川区 2005年、2009
年、2015 年和 2020 年耕地占补平衡待评价物元矩
阵 R2005、R2009、R2015和 R2020分别如下:
3.4 结果与分析
依据本研究所获得的资料, 根据公式(5)和(6)计
算出耕地占补平衡生态安全评价指标关联度。以
第 2期 施开放等: 基于熵权物元模型的耕地占补平衡生态安全评价 247







2005 年 c1 指标(人均耕地面积)为例介绍计算结果,
将 v1=0.061 代入相应的公式后, 得出其相应的评价
等级的关联度分别为: k(v1)1=−0.297、k(v2)2=0.446、
k(v3)3=−0.554、k(v4)4=−1.036, 可以判定该评价指标
属于 No2, 即属于“较安全”水平。同理, 可以判定出
其他指标的相关数值, 如表 2所示。
将已得到的各个指标对应各等级的关联度量值
和其对应的权重输入式(7), 从而求出永川区所有指
248 中国生态农业学报 2013 第 21卷


标的综合关联度。在这里同样以 2005年为例, 得出
其 K1(p2005)=−1.303、 K2(p2005)=−0.526、 K3(p2005)=
−0.633、K4(p2005)=−0.949, 可以判定出 2005 年永川
区耕地占补平衡生态安全等级处于“较安全”阶段。
同样的方法可以计算出永川区 2009 年、2015 年、
2020年耕地占补平衡生态安全等级。为了验证熵权
物元模型评价结果的合理性, 本文与模糊综合评价
法进行结果比较, 如表 3所示。
从表 2 和表 3 可以看出, 运用熵权物元模型对
永川区进行耕地占补平衡生态安全评价的结果为 :
2005年、2009年永川区耕地占补平衡生态安全级别
为“较安全”, 2015年和 2020年永川区耕地占补平衡
生态安全级别为“安全”, 整体上呈现出由 No2向 No1
上升的趋势。根据单个指标提供的分异信息, 人均
耕地面积、耕地与其他土地比例、农民人均纯收入
年增长率、固定资产投资总额年增长率、GDP年增
长率、第一产业产值年增长率、人口自然增长率、
工业固定废物综合利用率在 2020 年相对 2005 年、
2009 年和 2015 年出现不同等级的上升趋势或者保
持“安全”或“较安全”状态相对不变, 说明以上指标
对永川区耕地占补平衡安全水平的提升或保持有重
要的贡献。单位面积耕地粮食产量、耕地与农用地
比例、耕地与建设用地比例、区域人口密度、森林
覆盖率、单位面积耕地化肥负荷、单位面积耕地农
药负荷、工业废水排放达标率在 2009 年后呈现下降
趋势或者长期保持“临界安全”或“不安全”状态, 成为
制约永川区耕地占补平衡安全水平提升的重要因素。
将熵权物元评价结果与模糊综合评价结果进行
比较可知: 2005年和 2020年两种方法评价结果完全
一致; 2009 年熵权物元评价结果为“较安全”, 而模
糊综合评价结果“临界安全”, 这是因为在 2009年中,
18个评价因子中有 7项处于“较安全”, 而处于“不安
全”、“临界安全”和“安全”级的评价因子分别只有 3、
5和 3项, 所以熵权物元评价结果较为合理; 2015年,
熵权物元评价结果为“安全”, 而模糊综合评价结果
为“较安全”, 这是因为在 2009 年中, 18个评价因子
中有 6 项处于“较安全”, 而处于“不安全”、“临界安
全”和“安全”级的评价因子分别只有 5、3和 4项, 所

表 2 永川区 2005年、2009年、2015年与 2020年耕地占补平衡生态安全评价指标关联度
Table 2 Relevancy of eco-security of cultivated land requisition-compensation balance of Yongchuan District, Chongqing City, in
2005, 2009, 2015 and 2020
2005年 Year 2005 2009年 Year 2009 2015年 Year 2015 2020年 Year 2020 关联度
Relevancy No1 No2 No3 No4 等级 Level 等级 Level 等级 Level 等级 Level
kj(v1) −0.297 0.446 −0.554 −1.036 较安全 General security
较安全
General security
较安全
General security
较安全
General security
kj(v2) −0.407 0.407 −0.593 −1.593 较安全 General security
较安全
General security
不安全
Not security
较安全
General security
kj(v3) −1.430 −0.072 0.072 −0.928 临界安全 Criticality security
不安全
Not security
安全
Security
不安全
Not security
kj(v4) −2.466 −1.466 −0.466 0.466 不安全 Not security
不安全
Not security
不安全
Not security
不安全
Not security
kj(v5) −1.199 −0.799 0.201 −0.201 临界安全 Criticality security
临界安全
Criticality security
临界安全
Criticality security
临界安全
Criticality security
kj(v6) −2.863 −1.608 −2.014 −1.000 不安全 Not security
较安全
General security
较安全
General security
较安全
General security
kj(v7) −1.000 −1.442 −1.400 −1.380 安全 Security
较安全
General security
临界安全
Criticality security
较安全
General security
kj(v8) −1.290 0.140 −0.210 −0.807 较安全 General security
较安全
General security
较安全
General security
较安全
General security
kj(v9) −0.106 0.142 −0.858 −1.394 较安全 General security
安全
Security
安全
Security
安全
Security
kj(v10) −2.260 −1.260 −0.890 0.110 不安全 Not security
较安全
General security
安全
Security
安全
security
kj(v11) −1.896 −0.896 −0.120 0.080 不安全 Not security
较安全
General security
安全
Security
较安全
General security
kj(v12) 0.452 −0.753 −1.753 −2.753 安全 Security
安全
Security
安全
Security
安全
Security
kj(v13) −0.660 −0.100 0.100 −0.675 临界安全 Criticality security
临界安全
Criticality security
临界安全
Criticality security
临界安全
Criticality security
kj(v14) −0.695 −1.393 −1.785 0.000 不安全 Not security
临界安全
Criticality security
临界安全
Criticality security
临界安全
Criticality security
kj(v15) −1.259 −0.707 0.277 −0.152 临界安全 Criticality security
不安全
Not security
不安全
Not security
不安全
Not security
kj(v16) −1.412 −0.412 0.382 −0.095 临界安全 Criticality security
临界安全
Criticality security
临界安全
Criticality security
临界安全
Criticality security
第 2期 施开放等: 基于熵权物元模型的耕地占补平衡生态安全评价 249


表 3 不同方法评价永川区 2005年、2009年、2015年与 2020年耕地占补平衡生态安全的比较
Table 3 Evaluation methods comparison of eco-security of cultivated land requisition-compensation balance of Yongchuan District,
Chongqing City in 2005, 2009, 2015 and 2020
熵权物元评价
Entropy weight and matter element analysis
模糊综合评价
Fuzzy comprehensive evaluation年份
Year 综合关联度
Comprehensive relevancy
No1 No2 No3 No4
等级
Level
等级
Level
2005 Kj(N2005) −1.303 −0.526 −0.633 −0.949 较安全 General security 较安全 General security
2009 Kj(N2009) −0.960 −0.376 −0.597 −1.222 较安全 General security 临界安全 Criticality security
2015 Kj(N2015) −0.524 −0.637 −0.993 −1.451 安全 Security 较安全 General security
2020 Kj(N2020) −0.528 −0.652 −0.978 −1.535 安全 Security 安全 Security

以熵权物元评价结果同样较为合理。通过综合分析
可知: 熵权物元评价结果与模糊综合评价结果基本
一致, 因为模糊综合评价方法的实用性和可行性已
得到普遍认可[18], 所以熵权物元模型进行耕地占补
平衡生态安全评价具有一定的可行性。此外, 虽然
熵权物元评价结果与模糊综合评价结果相比个别年
份有差异, 但未出现越级现象。由此可知, 与模糊综
合评价相比, 应用熵权物元模型评定的耕地占补平
衡生态安全级别具有一定的合理性和可行性, 评价
结果更贴近实际情况。
4 结论与讨论
应用熵权物元模型对永川区的耕地占补平衡生
态安全进行了定量评价, 研究结果表明, 2005 年、
2009 年永川区耕地占补平衡生态安全级别为“较安
全”, 2015年、2020年永川区耕地占补平衡生态安全
级别为“安全”, 整体上呈现出由 No2向 No1上升的趋
势。其中, 人均耕地面积、耕地与其他土地比例、
农民人均纯收入年增长率、固定资产投资总额年增
长率、GDP年增长率、第一产业产值年增长率、人
口自然增长率、工业固定废物综合利用率对永川区
耕地占补平衡生态安全水平的提升或保持有重要的
贡献; 而单位面积耕地粮食产量、耕地与农用地比
例、耕地与建设用地比例、区域人口密度、森林覆
盖率、单位面积耕地化肥负荷、单位面积耕地农药
负荷、工业废水排放达标率则成为制约永川区耕地
占补平衡生态安全水平提升的重要因素。
模糊综合评价方法是一种广泛应用于各个领域
的综合评价方法, 其实用性和可行性已得到普遍认
可[18]。与模糊综合评价结果相比, 熵权物元评价结
果与模糊综合评价结果基本一致, 虽个别年份有差
异, 但未出现越级现象。由此可知, 与模糊综合评价
相比 , 熵权物元法理论简单实用 , 操作方便 , 在生
态安全等级界定上更加精确, 评价结果更贴近实际
情况, 具有一定的合理性和可行性。
在耕地占补平衡生态安全评价过程中, 由于必
须设定评价指标的经典域和节域, 而目前很多相关
准则和标准中只有标准等级值, 而不是一个域, 有
的甚至还没有等级标准。此外, 由于目前耕地占补
平衡生态安全评价没有公认的评价指标, 而且还受
到丰富多样的物质环境、文化环境以及自然生态环
境的影响, 文章尚无法对这些相关因素进行定量分
析。因此, 如何合理地界定经典域、节域以及建立
一套更加全面的耕地占补平衡生态安全评价指标体
系以及如何量化各指标的影响度等问题, 仍是今后
尚需进一步探索和研究的问题。
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