基于AHP的黑龙江省智慧农业综合效益评估*

2019-03-22张滨丽卞兴超

中国农业资源与区划 2019年2期

张滨丽，卞兴超

(1.绥化学院经济管理学院，黑龙江绥化 152061； 2.绥化学院教务处，黑龙江绥化 152061)

0 引言

智慧农业是充分应用现代信息技术成果，集成应用计算机与网络技术、物联网技术、音视频技术、3S技术、无线通信技术及专家智慧与知识，实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能管理的过程[1]。智慧农业将农业生态系统整体化，利用现代科学技术，实现能量的循环利用，节约了劳动成本，实现资源的集约化利用，在一定程度上改善了农产品的品质，是一种新型农业发展模式[2]。20世纪80年代初，智慧农业首先在美国兴起，随着信息化和智能化的发展，逐渐普及到各大洲[3]。我国智慧农业虽起步较晚，但政府高度重视高新技术的引入。截止2013年，我国智慧农业的产业规模已达到4000亿元[4]。从“十三五”国家科技创新规划来看，智慧农业已经成为构建高效安全生态现代农业技术的关键组成部分。但是严格意义上来讲，当前我国的智慧农业还只是处在起步和探索阶段[5]，作为一个农业大国，由智慧农业逐步替代传统的生产模式，是现阶段转变农业生产模式的重要途径。

关于对智慧农业的研究大都停留在概念、模式探究、平台建设、发展现状等[6-8]理论层面，也有少数学者对智慧农业产生的成效展开了探索。张宇等[9]人阐述了农业物联网体系架构及技术应用，并指出农业物联网技术实现了农业生态系统的智能化管理，这项技术具有一定的社会经济效益。郑海光等[10]人调查了张家口地区物联网技术应用情况，探明了该项技术在实际应用中的成效，结果表明农业物联网不仅提高了农业生产的现代化水平，还在节水灌溉，节约肥料、农药，节省生产用工，提高农产品产量与品质等方面产生一定的效果，从而实现经济、社会、生态效益大幅提高。王小莉等[11]人结合湖北省智慧农业发展现状，构建了智慧农业的评价模型，但并未对具体指标做出评估。这些研究大都只是集中在理论性的认识，对智慧农业带来的综合效益进行数据化评估，有利于了解现阶段信息技术在农业生产上产生的成效，为今后合理布局生产，优化种植方案以及技术普及提供参考，有利于农业的可持续发展。黑龙江省是我国的农业大省，农林牧渔业产值占总产值的1/3以上，从2010年开始，垦区就致力于建设一个统一的物联网指挥体系，打造“智慧农业司令部”。文章采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)，在构建黑龙江省智慧农业综合效益评价体系的基础上，综合评定智慧农业技术的应用在黑龙江省产生的经济、社会和生态效益，以期为今后技术改良提出可行性建议。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

黑龙江省(43°26′N～53°33′N，121°11′E～135°05′E)位于我国最东北部，南北长约1 120km，东西宽约930km，总面积45.4万km2。地势北部、西北部和东南部高，西南和东北部低，主要由台地、平原、山地和水面构成。气候属温带大陆性季风气候，年平均气温多在-5～5℃之间，年降水量多介于400～650mm之间，一年内，生长季降水约为全年总量的83% ～94%。截止2016年年底，全省常住总人口3 799.2万人，其中城镇人口2 249.1万人，乡村人口1 550.1万人。2016年实现地区生产总值(GDP)1.538 61万亿元，比2015年增长2%，其中农林牧渔业产值为5 197.75亿元，占总产值的33.78%。

图1 2011—2016年黑龙江省地区生产总值和农林牧渔业产值及年增长比率变化趋势

近年来，随着国家农业信息化进程的不断推进，黑龙江垦区“智慧农业”的发展步伐逐渐加快，目前，建三江、牡丹江等地在水稻种植、浸种催芽、节水灌溉、病虫害预测、苗期大棚管理等方面已经广泛应用了物联网技术，实现了水稻生产的一体化管理。七星、八五九等农场从生产环节入手，基于云计算、互联网、物联网等最新技术，发展了大田种植、小区示范智能农业，建立了农业数字化综合应用示范基地。在农机化信息方面，黑龙江省农机物联网应用水平已居于全国领先地位。采用农机管理平台和智能终端，已对全省1 000个农机合作社和农机服务网点及农机驾驶人员进行服务管理。实现全省每年监测农机作业面积400万hm2以上，协助发放农机作业补贴近10亿元。

1.2 数据来源

该研究所采用的数据来自2010—2016年《黑龙江省统计年鉴》《黑龙江省国民经济和社会发展统计公报》和《黑龙江省环境状况公报》及黑龙江省人民政府办公厅公布的数据。

2 研究方法

层次分析法是将构建的评价体系中每个层次中的每个因素对结果的影响程度进行量化，常用于多目标、多准则、多要素、多层次的非结构化的复杂决策问题，具有十分广泛的实用性。该研究采用此方法，来评定黑龙江省智慧农业的应用所产生的综合效益。

2.1 评价指标的选取

在前人的研究基础上，遵循可持续发展、生态经济和地域分异规律等理论，依据科学性、可操作性和代表性等原则，结合黑龙江省智慧农业发展基本现状，从经济效益、社会效益和生态效益3个方面选取指标进行评定。

2.1.1 经济效益指标的选取

经济效益指标是考核智慧农业的投入能否在经济上得到回报的重要指标。该研究参考王小莉等人[11]构建的评价指标体系，经济效益指标选取农业生产总值，农村人均纯收入和农产品生产价格指数，这些指标能直观反映黑龙江省智慧农业拉动经济增长的趋势。农业生产总值反映一定时期内黑龙江省农业生产的总规模和总水平，农村人均纯收入反映的是黑龙江省农村居民收入的平均水平，农产品生产价格指数是反映一定时期内，农产品生产者出售农产品价格水平变动趋势及幅度的相对数。

2.1.2 社会效益指标的选取

社会效益指标是评价社会可持续发展性的重要指标。在社会效益方面，智慧农业会影响农业用水、用电量及农业投入品的使用，还能提高农产品的产量和品质等。黑龙江省智慧农业在水稻上的应用比较广泛，因此该研究结合黑龙江省智慧农业发展现状，选取农业节水灌溉面积，第一产业用电量，化肥的施用量，农药施用量，水稻的单位面积产量，农产品品质作为社会效益评价指标。农业节水灌溉面积、第一产业用电量、化肥和农药施用量衡量黑龙江省智慧农业在成本投入方面的效益，水稻的单位面积产量和农产品品质衡量产出效益。

2.1.3 生态效益指标的选取

由化肥、农药等农业投入品的过度使用引发的环境问题已经严重威胁到黑龙江省的生态环境，根据智慧农业在黑龙江省所发挥的作用[12]，并参考郑海光[10]等人的研究结果，该文选取农业源化学需氧量(COD)排放量，农业源氨氮排放量和耕地质量状况来评价智慧农业带来的生态环境改善状况。化学需氧量指用化学氧化剂氧化水中有机污染物时所需的氧量。农业生产方式直接影响耕地的质量状况，该指标可衡量智慧农业应用后对耕地生态系统的改良。

2.2 层次分析模型构建

根据选取的评价指标构建层次分析模型，如图2所示。

图2 黑龙江省智慧农业综合效益层次分析模型

2.3 判断矩阵的构建

通过邀请智慧农业领域资深专家，采用问卷的形式，依据1～9及其倒数的标度方法(表1)，评价各指标之间的相对重要性。专家评定结果如表2～5所示。

表1 判断矩阵标度值及其含义

标度含义1同样重要3稍微重要5明显重要7强烈重要9绝对重要2, 4, 6, 8介于上述判断的中间程度上述数值的倒数,上述判断的倒数

表2 H～A判断矩阵

表3 A1～P判断矩阵

表4 A2～P判断矩阵

表5 A3～P判断矩阵

2.4 各层次指标权重计算

以判断矩阵H为例，计算A1，A2，A3的权重值，即可判断经济效益、社会效益和生态效益权重。具体计算步骤为：

计算判断矩阵的反对称传递矩阵:

L=lgH(lij=lghij)

(1)

计算L的最优传递阵K:

(2)

计算判断矩阵的拟优一致阵D*:

D*=10K

(3)

采用方根法求特征向量W。

将D*中的各元素按行进行相乘，得

(4)

(5)

Wi即为判断矩阵中各指标的重要性权重值。

计算P层因素对于H层因素的相应权重值：将P层对于A层与A层对于H层的权重值进行累积。

3 结果与分析

3.1 各指标权重分析

根据以上公式计算各指标所占权重，得出表6的结果。其中社会效益所占权重>生态效益所占权重>经济效益所占权重。因此在评价该省智慧农业带来的综合效益时，优先考虑社会效益，其次是生态效益，最后是经济效益。在12个评价指标中，所占权重排在前6的依次为农业源化学需氧量(COD)排放量、农业节水灌溉面积、农村人均纯收入、农业源氨氮排放量、化肥的施用量和第一产业用电量。

现代高新技术的应用，实现了农业生产的集约化管理，在减少化肥使用等方面具有突出表现，在一定程度上节省了成本投入，提高农村收入水平，另外农业投入品的施用量降低必然导致农业源污染的减少，改善环境质量状况。近年来大量污水的任意排放加重了水体污染，成为影响人体健康的重要化学物质。到目前为止，我国已有23个污水排放标准和3个环境质量标准规定了COD的排放限值和浓度限制，COD已经成为我国衡量污染源排放和环境质量状况的重要指标。除此之外，氨氮排放量也是水质监测的必测项目。已有研究表明，黑龙江省的农业水资源开发利用率已基本接近由国际认定的40%的警戒线，意味着农业水资源的开发强度逐渐加大，如何高效节水节电也是黑龙江省智慧农业发展进程中的重要任务。该研究以农业节水灌溉面积和第一产业用电量为评价水电消耗的指标。农业生产结构的优化也会带来经济效益的提升，农村人均纯收入的变化能直接体现智慧农业带动经济增长的趋势。

表6 各指标权重及排序

层次PA1A2A3P权重值排序0.195 80.493 40.310 8P10.249 30.048 89P20.157 10.030 811P30.593 60.116 23P40.315 90.155 92P50.173 90.085 86P60.189 70.093 65P70.131 50.064 97P80.131 50.064 97P90.057 50.028 412P100.527 80.164 01P110.332 50.103 34P120.139 70.043 410

3.2 综合效益评估

该文将从农业源化学需氧量(COD)排放量、农业节水灌溉面积、农村人均纯收入、农业源氨氮排放量、化肥的施用量和第一产业用电量等6个指标具体评价黑龙江省智慧农业带来的综合效益。

3.2.1 农业源污染物排放量的评估

由于农业化学品的大规模使用，目前我国农业污染已经超过工业和生活污染，成为面源污染第一大来源。从表7可以看出， 2011—2015年，该省应用物联网等高新技术后，农业源COD排放量和氨氮排放量呈下降趋势， 2015年相比2011年，农业源COD排放量降低了8.03%，氨氮排放量降低了10.96%。智慧农业的应用减少了农用投入不必要的浪费，在降低农业源污染物排放方面起到了较好的效果。但农业源COD排放和农业源氨氮排放量所占比重却在上升，这是由于黑龙江省整体水环境质量状况好转，农业对此所做的贡献比重稍有降低。

表7 2011—2015年黑龙江省COD及氨氮排放量变化趋势

年份COD排放量(万t)氨氮排放量(万t)总量农业源排放所占比重(%)总量农业源排放所占比重(%)2011157.65110.7170.239.653.5636.892012149.88105.1870.189.283.4537.182013144.73103.9871.848.773.3337.972014142.39103.0672.388.493.2738.522015139.27101.8273.118.133.1738.99 注:数据来源于《黑龙江省环境状况公报》

3.2.2 电量消耗评估

图3 2010—2016年黑龙江省第一产业用电量变化趋势

从图3可以看出，2010—2016年黑龙江省第一产业用电量呈上升趋势， 2016年相比2010年增加了23.89%。高新技术的应用需要对农作物实现整个生育期的监测，设备运行消耗电量较大。黑龙江省智慧农业仅是在一些大农场普及，而该省还是以小单位的农户经营为主，智慧农业的利用效率较低。黑龙江作为我国的农业大省，截止2014年，耕地面积达到1 586.6万hm2，占全国耕地的11.75%，实现粮食总产量6 242.2万t，仅占全国总产量的2.62%。说明黑龙江省农业生产方式还比较落后，急需调整生产模式。境内的三江平原和松嫩平原，是我国面积最大的平原，占全省总面积的37.0%，由于优越的地理条件，再加上该省土壤有机质含量较高，太阳辐射比较丰富，具有发展智慧农业的先天条件。

3.2.3 节水灌溉面积与肥料施用量的评估

高新技术的实施是以作物生产发育过程中对水肥及生长气候的需求为前提，智慧农业在黑龙江省的应用节水节肥效果明显。2010年黑龙江省节水灌溉面积仅为18.1万hm2，到2016年增加到196.7万hm2。传统农业以漫灌为主，而智慧农业多以滴灌为主，这种方式根据作物生育期需水规律从根部供水，满足了作物生产所需，同时节省了水分的浪费，水的利用率可达95%，比喷灌还要节省水35% ～75%。滴灌还可结合施肥，将肥料溶解到水中，直接随管道施入，实现了水肥同步，也大大提高了化肥的利用率。2010年，黑龙江农用化肥施用折纯量为13.67万t， 2016年降低为9.65万t。

3.2.4 农村人均收入水平评估

近年来，黑龙江省农村人均收入水平明显提高， 2014年人均纯收入为1.045 3万元， 2016年增长到1.183 2万元，增长了13.19%。高新技术的应用在一定程度上节省了水电及肥料的应用，成本投入降低，因此农业生产的利润相应增加。

从以上6个指标的评定结果来看，智慧农业在黑龙江省的应用发挥较大作用，农业污染物的排放量减少，肥料使用量降低，节水灌溉起到一定成效，促进了农民增收，但目前该省智慧农业普及率较低，农业集约化水平落后，导致用电量的消耗有增无减，实现农业集约化生产是今后黑龙江省农业发展的重点。