全 文 ：中国生态农业学报 2009年 3月 第 17卷 第 2期
Chinese Journal of Eco-Agriculture, March 2009, 17(2): 348−353


* 国家社会科学基金项目(03BTJ004)、福建省重点学科(自然地理学)建设项目资助
晏路明(1951~), 男, 汉族, 教授, 博士生导师, 主要从事自然地理、农业生态经济、系统工程与 GIS应用等研究。E-mail: yanlm@163.com
收稿日期: 2008-08-18 接受日期: 2008-10-30
DOI: 10. 3724/SP.J.1011.2009.00348
农业生态经济系统综合评估的方法与技术应用研究*
晏路明
(福建师范大学地理科学学院 福州 350007)
摘 要 以福建省为例进行农业生态经济系统综合评估研究。借助 GIS、RS 工具和多种数学方法完成了对原
始指标数据采集与甄别的大量基础工作; 构建了包括总体层、状态层、基准层、变量层、要素层等 5 个层面
的综合评估指标体系框架; 将原始组合指标经无量纲化后生成可资对比的指数; 采用熵权法确定了各指标的
权重并实现了指标体系的逐层收敛; 在 GIS 平台上完成了对各市(县)农业生态经济水平的空间分布分析, 从中
揭示的一些极端现象可为不同层面的农业决策者有针对性地总结经验和发现偏差提供参考。
关键词 农业生态经济系统 GIS RS 多种数学方法 指标体系 福建省
中图分类号: F323.1; P962 文献标识码: A 文章编号: 1671-3990(2009)02-0348-06
Methods and techniques for comprehensive agricultural eco-economic
system assessment
YAN Lu-Ming
(School of Geographical Science, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China)
Abstract A research was conducted on the comprehensive assessment of agricultural eco-economic systems in Fujian Province.
Using GIS & RS along with mathematical methods, a series of data collection and discrimination of original indicator data was per-
formed. A frame of comprehensive indicator system of assessment of agricultural eco-economic system (with 5 levels including top,
status, norm, variable and element) was set up. Original combination indicators were transformed into comparable indices by the
de-dimensionalization. The indicator weight was ascertained based on entropy weight method and the indicator system gradually
converged. Using GIS platform, the spatial distribution of the agricultural eco-economic levels for the cities/counties were analyzed
and extreme phenomena exposed. Such information can be used as a guiding reference at different levels of agricultural decision-
making.
Key words Agricultural eco-economic system, GIS, RS, Mathematical method, Indicator system, Fujian Province
(Received Aug. 18, 2008; accepted Oct. 30, 2008)
农业生态经济系统是由农业自然资源生态环境
系统与农业经济系统耦合而成的复杂生产系统, 系
统运行受自然规律和经济规律的双重制约, 其影响
因素繁杂而多样。对该系统进行定量综合评估将涉
及不同层面, 需经过由底层要素到中间层单因素的
小综合, 再到高层多维因素的大综合。以往在这方
面虽不乏有益的研究, 也有过不少数学模型构建的
实践, 但可能因数据采集困难或对系统结构把握不
准等原因, 模型大多过于简陋。有鉴于此, 本文以福
建省为例, 尝试借助地理信息系统(GIS)、遥感(RS)
技术和现代数学方法进行一些积极的探索和改进 ,
以期能更为客观而有效地反映真实系统, 并对区域
农业可持续发展研究有所促进。
1 原始指标数据的采集
农业生态经济系统综合评估涉及大量原始数据,
其中社会经济数据为属性数据, 一般可从统计年鉴
等统计体系中获得; 而自然数据则多与空间位置有
关, 大都无法直接获取, 即使间接获得的数据也往
往因其统计单元与社会经济统计单元不一致而难以
直接使用。正是由于自然数据采集的困难, 致使以
往许多农业生态经济系统研究缺失了对这方面的必
第 2期 晏路明: 农业生态经济系统综合评估的方法与技术应用研究 349


要分析。本文将力图在该方面做出一定的改进, 以
减少其缺憾。
1.1 数字化图件数据的采集
首先数字化两幅基本图件(福建省 1︰25万行政
区划多边形图层、1︰25万数字高程模型 DEM), 并
将DEM扩展为包含各种地面景观属性的DTM(数字
地形模型); 然后以此为基础, 以市(县)为基本单元
采集土地面积和平地(坡度小于 3°的土地)面积等数
据; 并结合对遥感图像的解译, 获得森林覆盖率等
数据。
1.2 农业气候资源数据的采集
根据福建省中亚热带与南亚热带的代表性植被,
以及该省主要粮食作物双季稻和一季春作小麦的分
布与长势, 经全面的相关分析, 选择涉及热量、水
分、光照 3方面 8个最有意义的农业气候指标[1]; 以
该省 71个气象台站为样本, 分别采集上述 8个指标
30年的观测数据, 经基本数学运算后得到各指标 30
年的平均值 ; 同时采集各气象台站的地理坐标(纬
度、经度、海拔高度)数据。
根据地理学与气象气候学的基本原理, 采用趋
势面分析方法[2]并借助 SAS 统计软件[3], 分别建立
反映这 8 个农业气候指标与地理坐标之间关系的 8
个趋势面拟合方程; 然后在 DTM 上, 先按 0.004 经
度×0.004 纬度的栅格精度逐一采集各栅格的地理
坐标信息, 再将这些地理坐标信息分别输入所建立
的 8 个趋势面方程, 即可推算出福建省境内任意栅
格的相关农业气候指标数据; 最后采用残差内插方
法对推算出的数据进行局地异常因素影响订正, 获
得更为精确的综合预测值栅格数据[4]。福建省境内
此精度的栅格数目超过 686 000 个, 为常规计算工
具所难以想象的如此复杂而近乎海量的信息采集与
计算工作, 应用 GIS工具瞬间即可轻而易举地完成。
农业气候指标的点状数据应如何与市(县)多边
形统计单元对应？以往不少研究是将市(县)境内气
象站的数据直接引入市(县)单元, 这种“以点代面”
的方式显然很不科学。因为某个气象站的数据只能
代表气象要素对该站点所处位置地理特征的具体反
映, 并不能代表该站点所属市(县)整个行政区范围
内广大地域的地理特征的平均反映。本文采用的办
法是: 将上一步所获得的 8 个农业气候指标的 8 个
综合预测值栅格图, 分别与福建省行政区划多边形
图层迭置, 在各市(县)行政区范围内对每个指标的
所有栅格数据进行面积加权平均, 由此得到能代表
该市(县)农业气候资源平均状况的各个指标数据。最
后将这些区域平均意义明确的指标数据加入市(县)
基本单元。诚然, 最终所获得的那些具有区域平均
意义的农业气候指标数据最初是源于离散气象站的
点状数据, 但以上所陈述的数据采集的全过程已清
楚地表明: 这是“以点带面”, 而非“以点代面”。
采用模糊隶属函数方法建立 8 个农业气候指标
的农业气候适宜度, 并应用主成分分析方法确定各
指标间的权重; 构造评价农业气候的各种综合系数
(热量资源综合系数、水分资源综合系数、光照资源
综合系数、农业气候资源数量综合系数、效能系数、
利用系数等)[1], 由此即可对各地的农业气候资源进
行全方位的评价。
1.3 地表起伏度的计算和数据采集
地表起伏从宏观上规定了一个地区生态环境的
脆弱程度, 可由公式(1)所刻画的地表起伏度(RDLS)
指数来表示[5]:
RDLS = {[max(h)－min(h)] / [max(H)－min(H)]}×
[1－P(A) /A] (1)
式中, max(h)为地区最高海拔高度(m), min(h)为地区
最低海拔高度(m), max(H)为全国最高海拔高度(m),
min(H)为全国最低海拔高度(m), P(A)为地区平地所
占面积(km2), A为地区陆地总面积(km2)。RDLS值越
大, 表明地形对生态环境的“应力”或“胁迫”也
越大, 因而可作为农业生态环境脆弱性的表达因子
之一。在 DTM上, 应用该公式可快速计算出全省各
市(县)的 RDLS值。
1.4 土壤侵蚀敏感度的计算和数据采集
评价一个地区农业生态环境质量优劣的一个重
要视角是考察其水土流失程度, 而影响水土流失的
自然本底因素可归结为降水侵蚀力、地形高差、植
被覆盖、土壤质地。参照文献[6]对这些因素的表达
方法, 借助 DTM及遥感图像解译与野外调查, 可获
得上述 4 个因素的栅格数据, 再经面积加权平均后
生成各市(县)单元的平均值, 最后以几何平均的方
式将各市(县)单元的 4 个因素数据合成相应的土壤
侵蚀敏感度值。
1.5 社会经济原始数据的采集
社会经济原始数据主要来源于福建统计年鉴、
福建经济与社会统计年鉴(农村篇)。以市(县)为单元,
根据分析需要分别采集涉及土地资源、人力资源、
物能投入、资金投入、农业产出、农业生产消耗、
农民生活水平等各个方面的指标数据。此外, 为分
析农业经济的波动性需要, 还计算了一些指标的标
准差或变异系数。
1.6 原始组合指标的生成
从内涵型经济增长方式考虑, 以上所采集到的
原始自然数据和社会经济数据大多还不能直接用于
分析, 而必须进行一定的组合。例如, 在对市(县)单
350 中国生态农业学报 2009 第 17卷


元进行土地数量对比时, 关注的应是人均土地面积,
而非土地总面积; 进行农业投入对比时关注的应是
投入强度, 而非投入总量; 进行农业产出对比时关
注的应是产出率, 而非产出总量; 进行农民生活对
比时关注的应是人均状况, 而非总体状况; 进行农
业生产水平对比时还应关注其产值、产量等指标的
波动情况。此外, 出于对指标代表性和区分度的考
虑, 还采用一系列方法(条件广义方差极小法、极大
不相关法、典型指标选取方法、分类意义不明显的
指标剔除方法等 )[7, 8]对所采集的指标作进一步遴
选。经过一系列考虑和处理, 最终生成 58个原始组
合指标。
2 农业生态经济系统综合评估的指标体系
构建
农业生态经济系统评估的指标体系可分为 5 个
层面(图 1): ①总体层, 综合表达区域农业生态经济
系统的总水平, 代表着系统运行的整体态势与发展
战略实施的总体效果, 由农业生态经济指数来反映;
②状态层, 将农业生态经济系统总体的表现解析为
内部具有逻辑关系的 5 大状态层, 分别由农业自然
资源生态环境指数、农业投入指数、农业产出指数、
农民生活指数、农业经济稳定性指数来反映; ③基
准层, 用以表征农业生态经济系统在发展的各个状
态层面上的行为关系分支结构, 共包括 18 个分支,
分别由 18个相应的指数来反映; ④变量(源指数)层,
共采用 47个“指数”来代表, 它们能从本质上反映、
揭示农业生态经济系统不同分支结构的行为、关系、
变化等的原因和驱动力; ⑤要素层, 采用可测量、可
对比、可获得的 58个原始组合指标, 对变量层的数
量、强度、速率等表现给予直接的度量, 构成了指
标体系的基层要素。
3 原始数据的无量纲化与指数矩阵的生成
设评估指标体系某一层面有原始数据矩阵 X=
[xij]n×m, n为样本数目, m为该层面的指标数目。则由
公式(2)对原始数据进行无量纲化变换可生成该层面
的指数矩阵 Y=[yij] n×m。公式中的正指标为越大越好
的指标, 而逆指标则为越小越好的指标[8]。
1
1 1 1
100 / max ( )
100 (max min ) / max ( )
ij ij ij
i n
ij
ij ij ij ij ij
i n i n i n
x x x
y
x x x x x
×⎧⎪= ⎨ × + −⎪⎩
≤≤
≤≤ ≤≤ ≤≤
为正指标
为逆指标
(2)
4 各层面指标权重的确定和指标体系的逐层
收敛
采用熵权法 [9−11], 从底层到高层逐层计算各层
面指标的权重结构。其步骤为: 第一, 按公式(3)对
矩阵 Y 计算第 j 项指标下第 i 个样本指标值的比重
Pij; 第二, 按公式(4)计算第 j 项指标的信息熵值 ej;
第三, 按公式(5)计算第 j项指标的权重 aj。

1
ij
ij n
ij
i
y
p
y
=
=
∑
(i＝1, 2, ⋯, n; j＝1, 2, ⋯, m) (3)
1
1
(ln ) ( ln )
n
j ij ij
i
e n p p−
=
= − ∑ (j＝1, 2, ⋯, m) (4)

1
1
(1 )
j
j m
j
j
e
a
e
=
−=
−∑
(j＝1, 2, ⋯, m) (5)
则所有变量指标的权重向量为 A＝[a1, a2, ⋯,
am]T。
例如, 计算得到总体层所包含的 5 个状态层元
素的权重向量为[0.311, 0.338, 0.141, 0.143, 0.067]T,
状态层中“农业自然资源生态环境水平”这一元素
所包含的 3个基准层元素的权重向量为[0.173, 0.457,
0.370]T, 基准层中“农业生态环境”这一元素所包
含的 3 个变量层元素的权重向量为[0.186, 0.690,
0.124]T, ⋯。一旦所有层面元素的权重确定完毕, 则
由源指数即可逐级合成任何一个高级层面上的指数
以满足各种分析的需要, 并形成能反映福建省农业
生态经济系统运行态势在各个方面区域差异的指数
排序表(受篇幅所限, 指数排序表不一一给出)。
5 结果与分析
为完成本文所涉及的研究及其他相关研究, 专
门构建了福建农业经济-人口-资源-生态环境地理信
息系统。该系统是一个将各种数学方法、基础信息
数据库管理系统、地理信息系统有机结合的集成化
系统。在模型输出方面, 该系统借助 ArcView GIS
地理信息系统平台[12]将属性数据库与空间数据库联
接, 采用 Quantile(数量等分)分级法, 将每个指数由
高到低分成 1~5 级, 等级级序越高者水平越低, 各
个等级中的市(县)数目大体相等, 由此生成了各指
数及其等级的空间分布图。图 2 给出两个层次的分
析结果, 可反映福建省农业生态经济系统在总体层
和状态层上 5个方面的空间差异。
由图 2可见, 各市(县)总体层及 5个状态层的表
现均存在一定的差异。其中有些值得注意的现象 ,
提示农业生态经济系统的运行出现了某些突出的表
现。以下仅挑选一些较为极端的例子加以分析, 以
期引起有关农业宏观决策者的重视。
罗源、三明两地的农业自然资源生态环境水平
第 2期 晏路明: 农业生态经济系统综合评估的方法与技术应用研究 351



图 1 农业生态经济系统综合评估指标体系
Fig. 1 Comprehensive indicator system of assessment for agricultural eco-economic system

仅属第 5级, 而农业生态经济系统总水平则升至第 2
级, 表明在其他状态层的有效配合下, 两地的农业
自然资源生态环境水平在提高农业生态经济系统总
水平方面均发挥很好。与此相反, 松溪的农业自然
资源生态环境水平属第 2 级, 而农业生态经济系统
总水平则降至第 5 级, 表明受其他状态层的制约,
该地的农业自然资源生态环境水平在提高农业生态
经济系统总水平方面发挥很差。
闽清的农业自然资源生态环境水平仅属第 5级,
而农民生活水平则跃至第 1 级, 表明在其他状态层
的有效配合下, 该地的农业自然资源生态环境水平
在提高农业生态经济系统总水平方面发挥极好。与
此相反, 云霄、漳浦、平和 3 地的农业自然资源生
态环境水平已达第 1 级, 而农民生活水平则骤降至
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图 2 福建省 6种指数等级的空间分布
Fig. 2 Spatial distribution of the six kinds of indices in Fujian Province
①农业生态经济指数 Index of the agricultural eco-economy; ②农业自然资源生态环境指数 Index of the agricultural natural re-
sources & eco-environment; ③农业投入指数 Index of the agricultural input; ④农业产出指数 Index of the agricultural output; ⑤农民生
活指数 Index of the farmer’s living; ⑥农业经济稳定性指数 Index of the stability of agricultural economy.
第 2期 晏路明: 农业生态经济系统综合评估的方法与技术应用研究 353


第 5级, 表明受其他状态层的制约, 这 3地的农业自
然资源生态环境水平在提高农民生活水平方面均发
挥极差。
屏南、周宁两地的农业自然资源生态环境水平
仅属第 5 级, 而农业经济稳定性水平则跃至第 1 级,
表明在其他状态层的有效配合下, 两地的农业自然
资源生态环境水平在提高农业经济稳定性水平方面
均发挥极好; 但同时也折射出另一个事实, 即这是
一种在较差的农业自然资源生态环境下的低水平产
出的稳定, 农业生产难有大的起色, 这未必是件好
事。与此相反, 厦门、泉州、漳州、龙海、漳浦、
东山、平和 7 地的农业自然资源生态环境水平已达
第 1级, 而农业经济稳定性水平则骤降至第 5级, 表
明受其他状态层的制约, 这 7 地的农业自然资源生
态环境水平固然很高, 但其不稳定性(尤其是降水的
不稳定性)很突出, 从而导致农业生产出现明显的波
动, 应引起有关方面的高度重视。
福清、漳浦、长汀、上杭 4 地的农业投入水平
属第 4 级, 而农业生态经济系统总水平则升至第 2
级; 清流、泰宁两地的农业投入水平属第 5级, 而农
业生态经济系统总水平则升至第 3 级。表明在其他
状态层的有效配合下 , 这 6 地的农业投入水平在
提高农业生态经济系统总水平方面均发挥较好。
与此相反, 德化、宁德两地的农业投入水平属第 2
级 , 而农业生态经济系统总水平则降至第 5 级 ,
表明受其他状态层的制约 , 这两地的农业投入水
平在提高农业生态经济系统总水平方面均发挥
很差。
清流、泰宁、建宁 3 地的农业投入水平仅属第
5级, 而农业产出水平则跃至第 1级, 表明在其他状
态层的有效配合下, 这 3 地的农业投入水平在提高
农业产出水平方面均发挥极好。与此相反, 漳州的
农业投入水平已达第 1 级, 而农业产出水平则骤降
至第 5 级, 表明受其他状态层的制约, 该地的农业
投入水平在提高农业产出水平方面发挥极差。
闽清的农业投入水平仅属第 5 级, 而农民生活
水平则跃至第 1 级, 表明在其他状态层的有效配合
下, 该地的农业投入水平在提高农民生活水平方面
发挥极好。与此相反, 南靖的农业投入水平已达第 1
级, 而农民生活水平则骤降至第 5 级, 表明受其他
状态层的制约, 该地的农业投入水平在提高农民生
活水平方面发挥极差。
6 结语
本文以福建省为例进行农业生态经济系统综合
评估研究, 在研究方法与技术手段方面进行了大量
探索。采用 GIS、RS工具和各种数学方法能为地理
数据的采集、分析、解释和成果的可视化表达提供
有效的技术和方法支持; 而基于主成分分析法或熵
权法的权重确定, 能充分利用原始数据本身空间波
动的信息, 避免指标权重确定的主观性, 使样本区
分结果更为客观。
研究结果客观揭示了福建省各市(县)农业生态
经济系统运行中不同层面潜力的发挥状况及存在差
距, 可为农业管理规划和决策提供有效的数据分析
支持。尤其通过对一些极端现象的揭示, 可为不同
层面的农业决策者就相应市(县)有针对性地总结经
验和发现偏差提供参考, 进而为农业生态经济发展
不同层面的扬优挖潜和改善劣势指出方向。
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