基于最大树法的华北地区节水型农业分区.doc
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1、基于最大树法的华北地区节水型农业分区刘玉凤 黄介生 伍靖伟摘要:针对华北地区节水农业发展的区域差异性和一致性,根据地形地貌、气候特征、缺水程度、灌区类型、农业结构、经济水平以及农业节水发展现状等建立农业节水区划的分区指标体系,采用模糊聚类法中的最大树法将华北地区分为10个农业节水类型区,并根据各区特点提出各自的发展方向。关键词:节水分区;指标体系;最大树法;模糊聚类中图分类号:S27文献标识码:A0引言华北地区水资源严重匮乏,作为全国粮、棉、油的主要产区,由于水资源短缺,地下水超采严重,已引起一系列的环境问题1,迫切需要大力发展节水农业。为指导农业节水工作更好地发展,根据各分区的特点,因地制宜
2、地制定节水农业发展模式,进行农业节水分区是十分必要的。国内关于节水农业分区,已经有经验法、指标法、类型法、重叠法、聚类法、模糊聚类法、共区优选法等方法2。就华北地区节水农业分区而言,黄修桥等人曾在1995年以地貌特征、气候特征、灌溉程度、缺水程度作为分区指标,采用模糊聚类和传统经验相结合的方法将华北分为10个节水型农业分区,并对2000年华北地区节水型农业发展规模进行了预测3。本文以此为基础,根据最新收集到的华北地区节水农业现状等相关数据资料,进一步丰富指标体系,采用模糊聚类法中的最大树法进行分区。1华北地区节水型农业分区11分区基本单元的确定华北地区有近300个县市,若以此作为分析单元,计算
3、统计量相当大。考虑节水型农业分区中的一些指标在地域上的相似性以及不打破各行政区划的目的,初步将华北地区46个市级行政区作为分区的基本单元。为了方便,用数字编号代表分区基本单元,数字代号与分区基本单元的对应情况如表1。12分区指标的设置分区指标的设置应满足全面性、概括性、易于取得的要求,并能反应节水农业的区域特征。根据节水灌溉特点,结合华北地区的具体情况,从众多影响节水门农业的指标中,筛选出七项对节水农业地域分异影响较大的定量指标,即干燥度、农民人均纯收入、耕地灌溉率、亩均水资源量、缺水程度、粮食作物及棉花种植比例。另设置两项定性指标:地形地貌、灌区类型。为了便于聚类分析,将定性指标定量化,量化
4、标准见表2。各项定量指标的确定方法如下。121干燥度K干燥度是一定时段内可能蒸发量与平均降水量的比值。是反映气候干湿程度的指标,它的计算采用中国气候资源及区划推荐的经验公式即:K=016T/P (1)式中:T 为大于10期间的积温;P 为同期的降雨量。K 与气候干湿的关系:K200干旱,15K200半干旱,10K15半湿润,05K100湿润,K05十分湿润4。122农民人均纯收入、亩均水资源量农民人均纯收入以2007年到2010年华北地区各省市的经济统计年鉴的统计数据为准;亩均水资源量以20072010年华北地区各省市的水资源公报的统计数据为准。123耕地灌溉率耕地灌溉率为有效灌溉面积与耕地面
5、积的比值,即:124缺水程度缺水程度是直接反应某地区灌溉水资源量丰缺程度的指标。用耕地面积上的可用水量与综合作物需水量的比值表示,即 (2)式中:Wy为可用灌溉水量,m3/hm2;Ws为综合作物需水量,m3/hm2。综合作物需水量按下式计算: (3)式中:n为作物种类数;Wi为第i 种作物的需水量,m3/hm2;ai为第i种作物的种植比例,。与缺水程度的关系为:1为极缺水区;12为缺水区;23为微缺水区;3为不缺水区。125粮食作物、棉花种植比例用下列公式计算:13指标权重的确定指标权重的确定很重要,应根据各项指标对农业节水分区的重要性,结合当地的实际情况进行权衡。指标权重的确定方法分主观赋权
6、法和客观赋权法两大类。层次分析法是主观赋权法的一种,运用层次分析法确定指标权重思路简单明了,不需要样本数据,仅凭对评价指标内涵与外延的理解即可作出判断,其缺点是存在主观性,在一定程度上可能会降低可信度。熵值法是客观赋权法的一种,它客观地反映了指标信息熵的效用价值,确定的指标权重相对来讲有较高的可信度,但缺乏指标间的横向比较。此外,层次分析法确定的指标权重与实际调查样本信息无关,即只要评定者不变,指标权重一旦确定就不会随样本的变化而变化。熵值法确定的指标权重基于样本的信息进行计算,其值随样本的变化而变化5。总体上说,无论是主观赋权法还是客观赋权法,均存在着一定的不足。为避免单一方法的缺陷,本文将
7、主、客观两种方法获得的指标权重有机结合起来,采用综合指标权重,即:wj=w1j+(1-)w2j(j1,2,m;01)(4)式中:wj为第j 项指标的综合指标权重;w1j为第j 项指标采用层次分析法得到的指标权重;w2j为采用熵值法得到的评价指标的权重。取不同的值即可得到相应的综合指标权重,本文取05,把层次分析法和信息熵法所确定的指标权重代入式(4)即可得到各项指标的综合权重,结果见表3。14分区方法采用模糊聚类分析中的最大树法进行农业节水分区。模糊聚类分析是数理统计研究中“物以聚类”的一种多元分析方法,即用数学定量地确定样品的亲疏关系,从而客观地分型划分6。最大树法是模糊聚类分析方法中较为经
8、典的一种方法,做出的树状图能生动的反映样品间的相似关系,由给定的进行切割最大树,就可以进行分类,这样更为直观方便,特别适合在计算机上进行运算聚类。其具体步骤如下:(1) 原始矩阵构成。以基本单元为样本,各项指标作为描述样本的特征指标,一个样本为一行,所有单元构成模糊聚类的原始矩阵A。(5)其中:xij=Wjaij(i=1,2,46;j1,2,9)(6)式中:aij表示第i个基本单元对应的第j 个分区指标的指标值;xij表示考虑指标权重后的基本单元的指标值;Wj表示第j 个分区指标的综合权重。(2)数据标准化。为了消除指标量纲的差别和数量级不同的影响,需对各指标值进行数据标准化,使每一个指标都统
9、一于某种共同的数值特性范围,以便于比较和分析。数据标准化的公式为: (7)式中:xij为经标准化处理后的各项指标值(表略);xij为原始矩阵中的指标值;xj为原始矩阵中指标值的平均值;c为原始矩阵中指标值的标准差。(3)建立模糊相似关系矩阵R。算出衡量被分类基本单元间相似程度的统计量ij(i,j1,2,n),n为被分类基本单元的个数,从而确定模糊相似关系:(8)(9)式中:ij(i1,n;j1,n)为模糊相似关系矩阵R 的第i行第j 列元素,表示被分类基本单元间的相似程度;c为一特定的正数,用以保证0ij1,经分析确定c0040;xik,xjk分别为数据标准化后矩阵中的第i行,第j行k 列元素
10、。(4)模糊聚类分析。采用模糊聚类分析中的最大树法,首先画出最大树,然后选定阈值切割最大树进行动态聚类,具体步骤如下:用Kruskal法画最大树7,找出R 中最大值0941,对应的顶点分别是12,18;连边;标权重,依次按照ij从大到小顺序连边标权重,直到所有的顶点都出现在图中。如图1所示,该图表示各个单元的相似程度。砍去图中权重小于073的边,最大树分为互不相连的三棵树,分别是1、2和剩余所有,考虑到1、2的行政独特性,将两者归为一类,故此时分为两类,1、2归为一类,其余相连的各区为一类;砍去图中权重小于075的边,则相连的43、44、45归为一类,其余相连的各点为一类;砍去图中权重小于07
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