摘要：水稻种植环境是影响水稻产量的重要因素之一。对水稻种植环境进行科学评价，不仅有助于了解水稻生产潜力，还能为未来的农业生产规划和区域种植结构调整提供重要依据。本研究结合水稻种植环境的特点，构建了一个包含多个评价因子的水稻种植环境评价指标体系，并运用层次分析法确定指标权重。将层次分析法与模糊数学方法结合起来，提出了一种新的水稻种植环境综合适宜性评价方法。以某省为例，采用层次分析法确定各指标的权重，并运用模糊数学理论，建立了基于层次分析法和模糊数学理论相结合的水稻种植环境综合适宜性评价模型，某省地区的水稻种植环境进行了综合评价。
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关键词：综合；水稻；方法；种植；评价；环境；适宜性
水稻是我国重要的粮食作物之一，对保障国家粮食安全具有重要意义。水稻种植环境是指影响水稻生长发育、产量形成的气候条件和土壤条件，包括温度、水分、光照、土壤等方面。目前国内外关于水稻种植环境评价研究多集中于温度和水分条件，而关于土壤环境的研究较少。有学者提出了水稻种植环境综合评价指标体系，但是由于指标体系中的各项指标数量较多，且各指标间存在复杂的关系，因此很难用单一方法进行评价。本文运用层次分析法和模
糊数学理论相结合，建立了一种新的水稻种植环境综合适宜性评价模型，并以某省9个地区为例进行了综合评价，以期为水稻种植环境评价提供参考。
当前，我国土地利用适宜性评估方法的研究已经相对成熟，但相关评估方法的数据支撑不足，评估结果的准确性尚需进一步检验。另外，在适合度评估的基础上，还缺少从多个方面来发掘对农作物适合度有重要影响的综合因素。
一、数据来源
某省水稻种植区域地理信息系统（GIMS）利用地理信息系统空间数据管理、数据处理及制图等功能，结合气象、农业等方面的数据，运用GIS技术，结合高分辨率评价指数栅格数据，对水稻种植的多维环境适宜性进行评价，识别出了水稻种植的多维环境适宜性空间模式。这不但可以在精细尺度上，掌握了农田水稻种植的环境适宜性程度和空间分布规律，还可以提取出多维环境指标的空间组合模式，在不同分区中，对水稻种植适宜性产生了一定的制约，从而对水稻种植和生产进行了一定的区划调整。在GIS平台上实现水稻种植环境的多源数据的获取和处理。该系统可以实现水稻种植环境分析与评价，用户可以通过输入指标体系中的文字描述或指标图片等，查询某一指标信息以及某一区域内所有相关指标西贝柳斯
信息。为确保评价结果的客观性和准确性，评价指标体系中各因素的权重及隶属度通过层次分析法（AHP）确定。采用模糊数学理论进行综合评价，根据实际情况，将模糊语言变量转化为隶属度函数，在此基础上建立隶属度函数矩阵，并进行综合评价。
捷丰场站二、层次分析法确定指标权重
层次分析法（AHP）是一种多准则、多目标的决策方法。它首先将系统分解成若干相互关联、目标相同或相近的层次，然后利用专家调查法确定各层元素之间的相对重要性，最后利用计算机编程计算各层元素相对于上一层的权重，形成判断矩阵，对各层次中元素相对于上一层中任何一个元素的相对重要程度进行判断。其基本步骤如下：（1）构造两两比较矩阵。根据层次分析法的原理，构造成对比比矩阵，即把每一层次的因素分成若干组，并把每组作为一个层次，形成两两比较矩阵。（2）求出最大特征根及对应的特征向量。用特征根表示权重向量，并以此为依据判断矩阵是否需要调整。（4）根据矩阵计算出各指标相对于目标层所有元素的权重。
三、模糊综合评价模型
模糊综合评价法是利用模糊数学的理论和方法，对对象的多种影响因素进行综合分析，根据具体情况进行定性或定量的综合评价，然后把定性或定量的综合评价结果用数值来表示。由于水稻种植环境涉及到多个因素，且各因素之间存在着复杂的关系，因此，对其进行模糊综合评价具有很大的难度。将层次分析法确定各指标的权重后，采用模糊数学的方法对水稻种植环境进行综合评价。将评价对象和评价因素分别用各指标隶属于不同等级所对应的模糊子集A(0,1)、B(1,2)和C(3,4)表示，然后将各指标隶属于不同等级所对应的隶属度合成到A(0,1)上并进行归一化处理。最后求出各个地区的综合适宜指数。
四、讨论绿故事>北京市民卡
水稻是中国人的主要粮食之一，也是世界上种植面积最大的粮食作物。水稻的高产稳产不仅取决于其本身遗传特性，而且受其种植环境影响。随着农业生产方式的不断变革，对水稻种植环境的研究已成为目前研究的热点问题之一。研究结果的科学性与实用性，主要依赖于基本资料的完整与准确，样本的数量与代表性，评估指标的选取，评估单元的选取，评估方法的选取等。目前国内对我国水稻种植适宜性的研究，存在着地域跨度广、指标选择不多等问题。由于指标太多，在某种程度上会使分析变得更加困难和复杂，一些学者认
为，在选择指标时，应该遵守指标的数量适中性和区域差异性的原则。在面对同类因素中，相关或共线性较高的指标，可以在后续的工作中，考虑使用主成分分析等方法，对其进行降维，以用较少的几项综合性指标，最大程度地反映出原来较多指标所反映的信息。
本研究通过构建水稻种植环境指标体系，采用层次分析法确定各评价因子权重，运用模糊数学理论建立了一种新的水稻种植环境综合适宜性评价模型，为水稻种植环境综合适宜性评价提供了一种新方法。研究结果为未来农业生产规划和区域种植结构调整提供了一定的科学依据。但在本研究中，采用的指标体系、指标权重确定方法和模型还有待进一步改进，以期进一步提高评价结果的可靠性。
结论：根据本文所建立的水稻种植环境综合适宜性模型，以某省为例，对水稻种植环境的综合适宜性进行了评价，并将评价结果分为4个等级，分别为：一般适宜区和不适宜区。1)一般适宜区包括盐城、扬州、泰州、南京、镇江和徐州6个地区，这6个地区水稻种植环境综合适宜性均在4.5以上；2)适宜区包括南通、盐城、淮安和连云港4个地区，这4个地区的水稻种植环境综合适宜性分别为5.0、4.3、3.9和4.2；通过对评价结果进行分析，可以得出结论：该省水稻种植环境综合适宜性主要受纬度和海拔高度等气候条件影响。
参考文献
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