APP下载

基于云模型的现代农业园区建设水平评价

2018-10-08杨仕亮罗睿

天津农业科学 2018年7期
关键词:云模型贵州

杨仕亮 罗睿

摘 要:现代农业园区集中体现了土地利用集约化、农业生产产业化的思想。本文构建了贵州省现代农业园区建设水平评价指标体系的概念模型,针对西部现代农业园区建设水平指标值分级的模糊性和随机性的特点,采用云模型评估法作为评价方法,建立了基于云模型的贵州省现代农业园区建设水平评价体系。同时,实例分析验证了基于云模型贵州省现代农业园区建设水平评价方法的有效性,并根据该评价结果,对望谟县现代高效菜果示范园区今后的建设提出了建议。

关键词:云模型;现代农业园区;建设水平;贵州

中图分类号:TP311 文献标识码:A DOI 编码:10.3969/j.issn.1006-6500.2018.07.011

Construction Level Evaluation of Modern Agricultural Park Based on Cloud Model:With an Example of Modern Agriculture Park in Wangmo City, Guizhou

YANG Shiliang1,LUO Rui 2

(1.Business School of Hohai University Nanjing, Jiangsu 210000, China; 2. Guizhou Provincial First Institute of Surveying and Mapping, Guiyang, Guizhou 550025, China)

Abstract: Modern agricultural park embodied the ideas of intensive land utilization, agricultural industrialization. The paper constructed the evaluation index system conceptual mode of construction level of modern agricultural park in Guizhou province. According to the fuzzy and random characteristics of index classification about modern agricultural garden level, the cloud model was used as evaluation method, and the evaluation index system of construction level of modern agricultural park in Guizhou province was constructed. The evaluation index system was proved effectiveness based on the instance analysis of modern agriculture park in Wangmo city, Guizhou, and some suggestions were proposed for the instance park according to the evaluation results.

Key words: cloud model; modern agricultural park; construction level; Guizhou

我国人口众多,平均耕地面积不足世界的1/3,为解决粮食安全问题,农业生产必须要走上高效、科技和集约利用土地的道路,而现代农业园区则集中体现了土地利用集约化、农业生产产业化的思想。现代农业园区作为农业技术组装集成、科技成果转化、高新技术示范推广和产业集群的有效载体,对于推动农业新技术的开发、转化、推广应用以及农业转型发挥着明显的示范引导作用[1-5]。贵州省农业园区建设起步相对其他省份较晚,受到地形因素、交通因素和教育因素的影响,农业园区过去一直未能受到重视,所以资金投入不足、园区数量少、规模小。为了提高农民收入、实现农业可持续发展,贵州省第十二届人大一次会议通过的《政府工作报告》指出,要重点打造100个现代高效农业示范园区,而理清农业园区建设水平是打造贵州未来高效农业园区的前提[6]。所以,需要对农业园区建设水平进行准确评价。

在对现代农业园区的评价中,传统的评价方法是在确切标准值数据上通过评判规则得到确切的评价分值,评分与划分等级过程中没有考虑到定性描述的不确定性。而云模型是实现定性定量不确定性转换的模型,用隶属函数描述了定性描述的模糊性[7]。目前,云模型主要用于评价可信度[8-10],极少学者也将它应用在土地利用[11]、土地整理的评价中[7],但是对农业园区建设水平评价方面尚未见报道。

本文通过对贵州省现代农业园区建设水平进行研究,建立评价指标体系,引用云模型作为评价方法,并对实例进行分析,提出相应的发展对策,旨在为园区和政府决策服务,为促进现代农业园区建设和发展提供科学依据。

1 评价指标体系的建立

参照现代农业园区发展较好的广东、上海、江苏等地区的评价体系,确定了贵州省现代农业园区建设水平2个层次的指标,由广东省、四川省等农业园区指标体系和我国现代化农业的指标目标值确定1级的限定值[12-16],除了农业效益水平指标通过确定下限值分级外,其他指标则在一级限定值基础上向下浮动30%,设施农业面积占比因为限定值较小,则浮动15%分级标准值,指标体系及分级标准如表1所示。

2 云模型评估方法

2.1 云模型的评估概念

隸属云是1995年我国工程院院士李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出的,是具有普遍适用性的正态隶属云,揭示了自然和社会科学中大量模糊概念的隶属云所遵循的基本规律。云模型是在模糊集合理论和概率理论进行交叉渗透的基础上构造的特定算法,即云发生器,进行定性概念和定量表示之间的不确定转换,用于揭示随机性和模糊性的内在关联性[17]。

隶属云的定义:设X是一个普通集合X = {x},称为论域。关于论域中的模糊集合■,是指对于任意元素x都存在一个有稳定倾向的随机数ux(x)叫作对■的隶属度。如果论域中的元素是简单有序的,则可以看作是基础变量,隶属度在X上的分布叫做隶属云。如果论域中的元素不是简单有序的,而根据某个法则f,可将X映射到另一个有序的论域X'上,X'中的一个且只有一个x'和x对应,则X'为基础变量,隶属度在上的分布叫做隶属云[18]。

隶属云隐含了3次正态分布规律,期望Ex(Expected Value)、熵En(Entropy)、超熵He(Hyper Entropy)是用来表征隶属云的3个数字特征值。云的生成算法既可以用软件的方式实现,又可以固化成硬件实现,称为云发生器(Cloud Generator)。云发生器分为正向云发生器、逆向云发生器、x条件云发生器和y条件云发生器,本文利用x条件云发生器进行各级隶属度计算[19-20]。

2.2 现代农业园区建设水平评价

根据评价指标的分级表,利用正向云发生器将评价等级云模型化,使得每个等级可以用一个一维正态云模型来描述,根据评价标准用云模型的3个参数(Ex,En,He)表示每个评价指标不同等级的云。

根据不同等级的上下边界确定(Ex,En,He)。设评价指标xi(i=1,2,3...n)对应j个评价等级(j=1,2,3...m),每个等级的上下边界分别为xupij 和xdwij,则指标i对应等级j的定性概念可用云模型表示,就得到i×j个云模型,每个云模型的数字特征可以依照下面公式求出 [21]。

■(1)

■(2)

在云的3个数字特征值中,超熵He,ij是不确定性度量,反映云滴的凝聚程度,通过反复试验取得,超熵值越大,表现在云图中云层的厚度越大,云滴越分散,反之就越向一条曲线聚拢。确定各个评价指标对应的每个等级云模型的数字特征后,根据实际的指标值就可以计算出隶属度矩阵R。

利用权重集合与隶属度矩阵进行模糊变换,得出评价集上的模糊子集 B(B为一行j列矩阵,为算子。)

B=W■R(3)

根据具体的评价等级划分标准,利用x条件云发生器可以得到贵州现代农业园区各个评价单元对每个等级的隶属度,选择最大隶属度的等级,即为该评价对象所处的等级。

3 实例分析

望谟县现代高效农业菜果示范区(简称望谟县现代农业园区),是2013年贵州省打造的110个现代农业园区之一。园区规划以无公害蔬菜和火龙果为主导主业,带动辐射油茶、芒果、板栗等其他产业发展。由于望谟县自身地理环境、人文教育等原因,人均收入特别是农民人均收入在贵州省来说处于落后位置,所以农业园区的发展较为艰难。理清园区的状况,有利于在有限资源和可控范围内找到发展的短板,以便解决问题和改良现状。本文利用基于云模型的贵州省现代农业园区建设水平评价体系,对该园区的建设现状进行评估。

首先采用德尔菲法得到望谟县现代农业园区的指标权重,用w表示,其集合表示为:w=(0.10,0.08,0.05,0.08,0.15,0.01,0.02,0.20,0.03,0.08,0.10,0.08,0.02);其次,利用贵州省现代农业园区指标分级表,利用公式(2)和(3),可以计算出每个指标每个等级隶属云的3个数字特征值,然后,利用x条件云发生器,可以得到各指标的隶属度矩阵。

以耕地流转率为例,实际值为20%,则根据表1,可以得到耕地流转率4个等级的云模型参数分别为(90,8.492 6,0.05),(65,12.738 6,0.05),(35,12.738 9,0.05),(10,8.492 6,0.05)。将x=20,分别输入这4组云模型的x条件云发生器,每组设置产生100个云滴,这100个云滴在图上近似为一条平行于y轴的直线,则可以求出100个云滴的隶属度平均值,即为对应等级的隶属度。根据权重和得到的隶属度(表2),通过模糊变换,即可得到望谟县现代农业园区目前的等级状况,计算结果如表3所示,其中,IWR为指标分值加权结果,UGR为评估等级结果。

从隶属矩阵表格(表2)中可以看出,劳动生产率、农机总动力、有职业证书农民比率、参加合作组织农户比率这部分指标等级均于IV级隶属度较高,其他指标于III级隶属度较高,而所有指标在I、II级的隶属度均较低。从望谟县现代高效农业菜果示范区建设水平综合评价(表3)可知,其建设水平属于I、II、III、IV级的隶属度分别为0.000 041,0.087 258,0.321 261,0.508 769,根据最大隶属度原则,该园区属于Ⅳ级。

综合而言,望谟县省级现代高效农业菜果示范园区远没有达到国现代农业园区的标准,主要表现在土地生产率不高,农业机械化水平不高,农民技术水平和受教育水平低,农民合作意识较差,农产品加工工厂欠缺,故需要从薄弱环节入手加强园区建设。

4 结论与讨论

文章参照现代农业园区建设评价的指标值,确定了贵州省现代农业园区建设评价分级规则,并利用云模型评价方法,分析各个指标的影响,建立了基于云模型的贵州现代农业园区建设水平评价指标体系。

本研究利用该评价指标体系对贵州省望谟县现代农业园区进行评价,根据评价结果,望谟县现代高效农业菜果示范园区在今后的园区建设中,当务之急是提高劳动生产率,多引进现代农业的机械设备,对园区的农户开展大量的培训工作,采取優惠政策鼓励农户参加合作组织,再逐步完善其他工作,这种对短板补救的方式,省时省力,引导资金和劳力流向,有利于园区建设的快速、稳步、有序发展。

参考文献:

[1]黄修杰, 何淑群, 黄丽芸, 等. 国内外现代农业园区发展现状及其研究综述[J]. 广东农业科学, 2010(7): 289-293.

[2]黄修杰, 史亮亮, 黄丽芸, 等. 广东现代农业园区建设现状与发展对策[J]. 广东农业科学, 2009(7): 247-249.

[3]范小俊.广西现代农业园区的评价指标体系及评价方法研究[J]. 学术论坛, 2003(3): 75-79.

[4]冶萍.江苏省现代农业园区的建设及规划研究[D]. 南京: 南京林业大学, 2012: 7-8.

[5]杜兴军, 陈曦. 台湾地区休闲农业发展的经验及对大陆的启示[J]. 农业现代化研, 2013, 34(2): 198-201.

[6]孙秋,王天生,何成文. 贵州现代高效农业示范园区发展现状、存在问题及对策:基于贵阳市、贵安新区的调研[J]. 贵州农业科学, 2013, 41(9): 218-222.

[7]樊敏,刘耀林,杨啸滪. 基于云模型的土地整理生态影响评价研究[C]//节能环保和谐发展——2007中国科协年会论文集(二),2007.

[8]徐锋, 吕建, 郑玮, 等. 一个软件服务协同中信任评估模型的设计[J]. 软件学报, 2003, 14(6): 1043-1051.

[9]吕慧颖, 曹元大. 协同商务环境中的主观信任模型研究[J]. 计算机集成制造系统, 2007, 13(8): 1545-1551.

[10]王守信, 张莉, 李鹤松. 一种基于云模型的主观信任评价方法[J]. 软件学报, 2010, 21(6): 1341-1352.

[11]王明舒,朱明. 利用云模型评价开发区的土地集约利用状况[J]. 农业工程学报, 2012, 28(10): 247-252.

[12]潘方勇.成都市现代农业评价指标体系研究[J]. 西华大学学报(自然科学版), 2008, 27(4): 71-74.

[13]付长亮.我国现代农业评价指标[J].中国科技投资, 2008(8): 28-30.

[14]文化, 姜翠红, 王爱玲, 等. 北京市现代农业评价指标体系域调控对策[J]. 农业现代化研究, 2008, 29(2): 155-158.

[15]张淑英, 夏心旻, 徐志全. 农业现代化评价指标体系构建[J]. 研究调研世界, 2012(7): 41-47.

[16]朱绪荣, 邓宛竹, 张忠明. 现代农业示范区规划指标体系构建方法研究[J]. 中国农学通报, 2012, 28(35): 107-115.

[17]刘桂花, 宋承祥, 刘弘. 云发生器的软件实现[J]. 计算机应用研究, 2007(1): 45-48.

[18]李德毅,孟海军,史雪梅. 隶属云和隶属云发生器[J]. 计算机研究与发展, 1995, 32(6): 15-20.

[19]李德毅, 刘常昱. 论正态云模型的普适性[J]. 中国工程科学, 2004, 6(8): 30-32.

[20]HONG Y, CAI Z, LI J F. A new trust evaluation model based on cloud theory in e-commerce environment[J]. International symposium on intelligence information processing and trusted computing, 2011(1):139-142.

[21]董思思. 基于云模型的煤炭建設项目评价[D]. 哈尔滨: 黑龙江科技学院, 2012.

猜你喜欢

云模型贵州
贵州,有多美
寻味贵州——遵义
寻味贵州
沉醉贵州
多彩的贵州 多彩的茶
我与贵州茶一起
基于云模型的全国性节点城市物流产业集群的竞争力评价
基于云模型的尾矿库溃坝风险模糊评价模型
基于云模型与AHP的创意产业人才综合测评研究