黔东南地区农业可持续发展评价及预测分析

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中国农学通报2012,28(32):138-146

ChineseAgriculturalScienceBulletin

黔东南地区农业可持续发展评价及预测分析

戴蓉1，薛达元1,2，郭泺1，孙发明1

2

（1中央民族大学生命与环境科学学院，北京100081；环境保护部南京环境科学研究所，南京210000）

摘要：为了探索以农业为主的少数民族地区农业可持续发展能力及未来趋势的变化规律，探讨该地区农业可持续发展制约因素，以贵州省黔东南苗族侗族自治州为研究区域，结合黔东南州的农业、社会和经济发展特点，构建了该地区农业可持续发展评价指标体系，并运用主成分分析方法(PCA)对该地区农业可持续发展状态进行定量分析，在此基础上应用灰色GM(1,1)模型对该地区农业可持续发展能力进行趋势预测。结果表明：该地区2000—2009年农业经济子系统、农业生产子系统、农业社会子系统与农业可持续发展总体水平都在持续增长，而农业资源与环境能力不断下降，2003年开始出现低于平均水平的情况。随着农业经济、生产与社会发展，农业资源与环境的压力日益加大，今后的发展将可能面临严重的资源短缺和环境退化的制约。模型趋势预测计算结果经残差检验和后验差检验表明，其平均相对误差为0.062，后验比C=0.2169，误差概率P=1，表现出高的预测精度。预测结果显示，2010—2020年黔东南州的农业可持续综合发展能力仍继续上升，但只递增了5.07倍，这表明该地区农业可持续能力发展还存在诸多限制因素。以期对黔东南的农业可持续发展提供科学依据，为政府农业决策者理论支持。关键词：黔东南州；农业可持续发展能力；PCA（主成分分析）；灰色GM(1,1)；评价；预测中图分类号：S3

文献标志码：A

论文编号：2012-1658

TheEvaluationandPredictionoftheSustainableDevelopmentofAgricultureinQiandongnan

(1CollegeofLifeandEnvironmentalSciences,MinzuUniversityofChina,Beijing100081;

DaiRong1,XueDayuan1,2,GuoLuo1,SunFaming1

2

NanjingInstituteofEnvironmentalScience,MinistryofEnvironmentalProtectionofChina,Nanjing210000)

Abstract:Inordertoexploresustainableagriculturaldevelopmentcapabilitiesandfuturetrendsrulesinethnicminorityareaswhichwasagriculture-basedregions,takingQiandongnanMiaoandDongAutonomousintegratedcharacteristicsoftheagriculturalandeconomicdevelopmentinQiandongnanMiaoandDongAutonomousPrefecture(Qiandongnan).Theprincipalcomponentanalysis(PCA)methodwasusedtoquantitativelyanalyzethestatusofsustainabledevelopmentofagriculture,andthentheGM(1,1)modelwasPrefecture(Qiandongnan)forexample,sustainabledevelopmentindexsystemofagriculturewasbuiltbyfully

usedtopredictthetrendofagriculturalsustainabledevelopmentinQiandongnan.Theresultsshowedthat,thebetween2000—2009,buttheagriculturalresourcesandenvironmentsubsystemdeclinedandsustainabilitywasbelowtheaveragelevelsince2003.Itmeanthatwiththedevelopmentoftheagriculturaleconomy,

developmenttrendsofagriculturaleconomicsubsystem,agriculturalproductionsubsystemandagricultural

societysubsystemwerethesimilarwiththetotalagriculturalsustainabledevelopment,increasedyearbyyear

基金项目：高等学校学科创新引智计划“民族生物学与生物资源保护利用技术创新引智基地”(B08044)；自然科学基金“果洛藏族自治州长时序生态变化评价与人类活动影响的研究”(30970506)。

第一作者简介：戴蓉，女，1981年出生，湖南吉首人，在读博士，研究方向为生态农业与农业规划。通信地址：100081北京市海淀区中关村南大街27号中央民族大学生命与环境科学学院，Tel：010-68931632，E-mail：dai_rong2008@163.com。

通讯作者：薛达元，男，1955年出生，江苏姜堰人，教授，博士生导师，研究方向为生态农业与生物多样性保护，获国家科技进步奖1项，省（部）级和其他科技进步奖11项，专著共30多部，发表论文150多篇。通信地址：100081北京市海淀区中关村南大街27号中央民族大学生命与环境科学学院，Tel：010-68931632，E-mail：xuedayuan@hotmail.com。收稿日期：2012-05-02，修回日期：2012-08-04。

戴蓉等：黔东南地区农业可持续发展评价及预测分析

developmentwouldlikelyfacedtheseriousshortagesofresourcesandconstraintsofenvironmentalmethodandshowedhighprecision,theseresultsincludestheaveragerelativeerrorofcalculationis0.062,C=0.2169,P=1.Thepredictionrevealedthat,keepcomprehensivecapacityofagricultureonrising,butonlyincreased5.07timesforthenext11years.Itshowedthat,acertainnumberofproblemsstillexistinQiandongnanandreferencesforagriculturalpolicymakersinthegovernment.principalcomponentanalysis;GM(1,1)model,evaluation;prediction0引言

黔东南苗族侗族自治州（简称黔东南州）是中国少数民族人口数量最多以农业为主的自治州，也是典型的经济欠发达地区，16个县市中有14个为国家级贫困县。自然资源丰富但生态脆弱，生态资源与民族文化高度契合[1-4]。该地区农业的可持续性直接影响该地区的社会经济发展的可持续发展，这关系到农民的切身利益[5]。

综合评价是将多个评价因素或指标转化为能反映评价对象总体特征的信息[6]，评价所得的综合评价值能客观反应一个地区的发展能力高低。用于农业可持续发展评价常用的方法主要有德尔菲法、层次分析法、灰色关联度、数据包络分析、聚类分析法和主成分分析[7-10]。由于主成分分析方法(PCA)对客观指标数据进行统计分析，没有人为的主观意识，具有较高的客观性和可靠性[11-12]，笔者在研究中采用主成分综合评价模型，对2000—2009年黔东南州农业可持续发展进行定量研究。

GM(1,1)模型是灰色预测模型中常用的一种模型。对于笔者实际得到的一些离散、规律性不强的数据，能够进行变换处理和预测，根据过去和现在已有的信息建立一个从过去引申到未来的模型，能够对抽象出表征系统特征的时间序列进行预测，且预测精度较高。因此，GM(1,1)模型在工业、农业、社会、经济等领域中具有很大的应用价值。夏建国[13]用此方法对四川农业需水量进行了预测；闫海春等[14]对青海省农业产业结构的发展趋势进行了预测。

由于目前常采用的农业可持续综合评价方法只对单一时间尺度上的区域可持续综合发展能力进行计算，不能反映该区域未来变化趋势，因此，对研究区域农业可持续发展整体评价存在一定的局限性。笔者将2种方法结合起来，选择黔东南州这样一个典型的以

developmentofagricultureinthisregionandweshouldtakesomemeasurestosolveit.QuantitativeanalysisandpredictedresultsinordertoprovidescientificbasisanddirectionforagriculturedevelopmentinKeywords:Qiandongnanmiaoanddongautonomousprefecture;capacityofsustainabledevelopment;degradation.Thepredictedresultspassedtheposterior-variance-testandresidualanalysisbygraymodeling

农业为主，经济发展滞后的民族地区为研究对象，在综合评价定量研究的基础上，对该地区2010—2020年趋势进行预测分析，能够更准确和全面地评价此类地区的农业可持续综合发展能力。这种静态定量评价分析和动态预测结果相结合的方法以期为探索黔东南州具有特色的农业可持续发展道路提供相关的理论依据，并为其他同类地区农业发展研究提供一定借鉴经验。1研究区域概况

黔东南苗族侗族自治州位于贵州省东南部，地跨东经107°17'20"—109°35'24"，北纬25°19'20"—27°31'40〞。东邻湖南省怀化地区，南接广西壮族自治区柳州、河池地区，西连黔南布依族苗族自治州，，北抵遵义、铜仁两地区。全州总面积30337km2，占贵州省总面积的17.3%，辖1市15县和1个经济开发区，其中14个县为国家级贫困县，少数民族人口占总人口的80.61%，是中国少数民族人口最多的自治州。全州山地、丘陵、盆地地貌分别占全州总面积的85.64%、10.84%、1.54%，是一个典型的九山半水半分田的农业地区[15]。属中亚热带季风湿润气候区，年平均气温14~18℃，境内年日照时数为1068~1296h，无霜期270~330天，降雨量1000~1500mm，相对湿度为78%~84%，是全国重点建设林区之一，也是贵州省的主要用材林基地。全州有自然保护区28个，自然保护区面积占全州国土面积8.09%。复杂的地理环境、多样的气候条件，为多种动植物提供了良好的生长环境，使黔东南州成为贵州省乃至全国生物多样性最为丰富的地区之一[16]。2研究方法2.1数据来源

研究中获取的原始指标数据有4个来源：（1）社会经济数据：根据实地调研获取的数据，同时结合取自

[17]

《黔东南年鉴（2001—2010年）》、《贵州统计年鉴[18]（2001—2010年）》和《贵州省国民经济和社会发展统

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可对时间序列数据进行预测。为能更好地把握黔东南州农业可持续发展趋势，以PCA评价结果为基础，使用GM(1,1)模型对黔东南州2010—2020年的农业可持续发展能力进行趋势预测。

（1）数据变换处理。弱化数据间的连带关系，提高建模精度，对数据进行变换处理。计算公式为：

[19]

计公报》等数据资料；（2）气象数据：实地调研获取的数据并参考中国气象局公布的数据；（3）坡度、海拔高度等数据[20]：利用GIS软件，基于黔东南州的数字高程模型(DEM)作相应变化计算，然后利用GIS的区域统计分析功能计算得到；（4）路网密度数据：利用GIS的线面叠置技术，计算县域内主要公路的路网密度。2.2主成分分析方法(PCA)

使用主成分综合评价模型进行分析[21-24]，利用降维的思想设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量代替原来的变量，同时根据实际需要从中间选择几个较少的综合变量尽可能多的反映原来变量信息的多元统计分析方法。

（1）首先对指标同趋势化处理，然后将数据进行标准化处理，使每个属性均值为0，方差为1

。计算公式：

xj=(xi-xmin)/(xmax-xmin)

其中：式中xj表示变换后的数据，xi表示预处理的数据，xmax表示数据中最大值、xmin表示数据中的最小值。

（2）建立灰色GM(1,1)模型。首先，设原始序列有

n个观察值，X(0)={X(0)(1),X(0)(2),…,X(0)(n)}通过累加生

成新序列X(1)={X(1)(1),X(1)(2),…,X(1)(n)}，则GM(1,1)模

型相应的微分方程为：

（2）计算原始变量的相关系数矩阵，计算相关系数矩阵的特征根与特征向量，计算各主成分的方差贡献率和累计方差贡献率，计算主成分评价值，以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重带入主成分综合评价模型计算黔东南农业可持续发展子系统综合评价值，

计算公式：

其中：a称为发展灰数；μ称为内生控制灰数。其次，构造累加矩阵B与常数向量YN

，

2.3评价指标体系的构建方法

依据指标体系设计的指导思想和遵循科学性、针对性、可行性、层次性、实用性、系统性以及定性与定量指标相结合的原则[25-28]，结合黔东南州的农业资源和环境特点、经济发展水平、农业生产特点及社会发展状况的分析，建立了该地区农业可持续发展指标体系。每一层次指标均由下一层指标综合而成，构造出各层综合函数，采用在多指标量化合成方面有较好效果的主成分分析法，确定综合函数中的综合评价值。指标体系由3个层次构成，共计35个指标作为评价县域农业可持续发展的基本指标。目标层为黔东南地区农业可持续发展的总体能力，代表了各县农业系统发展实施的总体效果，由农业可持续发展水平总指数来反映；基准层将农业可持续发展总体能力具体化成农业生态环境、农业生产、农业经济和农业社会等4个方面来反映；指标层为各基准层评价的具体指标参数，具体参数构成如表1所示。2.4灰色GM(1,1)模型

灰色GM(1,1)模型为单序列一阶线性动态模型，

最后，

设

为待估参数向量利用最小二乘

法可得结果，求解微分方程，即可得预测模型，再对其做累减还原，即可得到原始数列的灰色预测模型，其表

达式为：

其中：

（3）灰色GM(1,1)模型检验。为了分析模型的可靠性，对模型进行残差检验和后验差检验。首先，对模型进行残差检验，通过计算原始数据X(0)(i)

与预测值

的绝对误差序列及相对误差序列，其表达式

戴蓉等：黔东南地区农业可持续发展评价及预测分析

表1黔东南地区农业可持续发展评估指标体系

总目标层

要素层

指标层C11人均农业总产值C12农村居民人均纯收入C13旅游业总收入

B1农业经济子系统

C14农用耕地生产率

C15林牧渔业产值占农业总产值比重C16农村居民人均年消费性支出

C17农林牧渔业总产值C18单位面积耕地平均总动力

C21耕地有效灌溉率C22人均粮食产量C23人均油料产量C24人均烟叶产量

B2农业生产子系统

C25人均肉类产量C26农业基本建设投入C27农业劳动生产率

C28农业劳动力占乡村总劳动力比重

C29土地复种指数

农业可持续发展A

C31万人拥有中小教师数C32万人拥有医生数C33电视覆盖率C34人口自然增长率

B3农业社会子系统

C35城乡居民收入差异系数C36农村居民恩格尔系数

C37城镇化水平C38公路密度

C39农村居民人均住房面积

C41人均耕地面积C42森林覆盖率C43化肥使用强度

C44治理水土流失的面积占耕地面积的比重

B4农业资源与环境子系统

C45农药使用强度C46农业塑料薄膜使用强度

C47年平均气温C48年平均降水量C49年日照时数

单位元/人元/人亿元元/hm2

%元/人亿元kW/hm2

%kg/人kg/人kg/人kg/人万元元/人%—人/万人人/万人%%—%%km/m2

m2m2%kg/hm2

%kg/hm2kg/hm2

℃mmh

为：其次，对模型进行后验差检验。对观察数据离差

S1和残差S2的比值及小误差概率进行检验，标准为其

表达式为：

C=S2/S

1

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