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摘要：【目的】了解三峡库区蓄水后的农业生态环境状况，为提出有效的农业环境治理和保护措施提供参考。【方法】以三峡库区（重庆段）为研究区域，从气候条件、承载体、农业生产条件和社会经济4个方面建立农业生态环境评价指标体系，在用层次分析法（AHP）和主成分分析法（PCA）分别确定各指标主观权重和客观权重的基础上，以最小信息熵将权重组合为综合权重，在GIS支持下建立评价模型，对库区农业生态环境从结构性脆弱、胁迫性脆弱及综合性脆弱进行量化评价及等级评定。【结果】三峡库区（重庆段）农业生态环境脆弱性表现为（东）北部较高、中部较低、长江两岸较高，且以长江为分界线的长江北部在较高的胁迫性脆弱和结构性脆弱共同作用下较南部明显偏高，区域内70.00%以上的区（县）农业生态环境整体处于中强度等级以上，农业生态环境抗干扰能力不容乐观。三峡库区（重庆段）农业生态环境脆弱性的空间分布整体上与生态环境因子分布一致。【结论】以AHP-PCA熵组权重模型评价农业生态脆弱性具有可行性，可为生态环境脆弱性评价提供一种新的思路与方法。
关键词： 农业生态环境；脆弱性；层次分析（AHP）；主成分分析（PCA）；最小信息熵；三峡库区（重庆段）
中图分类号： S181；X171.1 文献标志码：A 文章编号：2095-1191（2016）04-0548-09
0 引言
【研究意义】生态环境是农业可持续发展的根本，是保证人类生存的先决条件（王斌和闫予昌，2008；夏兴生，2014）。自20世纪40年代以来，随着工业、化工技术的快速发展，大量的化肥、农药、农膜、石油制品、机械等投入到农业生产中，农业产量得到空前提高，但与此同时也造成过度消耗资源、破坏农业生态环境的困境，致使农业生态系统退化、脆弱性显著增强（夏兴生，2014）。目前，有关农业生态环境的研究主要集中在农业生态环境安全性评价、农业生态系统健康评价、农业生态环境预警及农业生态经济能值分析等方面（孙蕾，2007；张红红，2008；孙国军，2009；郑文武等，2010；刘正佳等，2011；田亚平和常昊，2012；王成成，2012；赵曦琳，2012），针对其脆弱性的研究较少。因此，剖析农业生态环境的脆弱性问题，并进行科学评价，不仅对合理利用区域资源（刘正佳等，2011；周松秀等，2011）、保证农业可持续发展、恢复和保护区域生态环境有重要意义，还对促进区域环境经济合理协调发展具有指导意义。【前人研究进展】三峡库区85%的面积在重庆市辖区范围内，人口密度大，地质地貌复杂，自然资源与土地条件相对较差，人均耕地面积少（陈聪，2009），是长江上游主要的生态脆弱区之一（李孝坤，2005；夏興生，2014）。重庆市是我国典型大城市、大农村成长格局下的城市，农业作为基础产业，在其中扮演着重要角色，所占比重在4个直辖市（北京、天津、上海、重庆）中最高（夏兴生，2014）。自1997年重庆直辖市成立以来，重庆市农业发展较快，但水土流失、农业面源污染、山丘垦殖过度、耕地肥力降低等农业环境质量问题也随之不断凸现。尤其在三峡库区蓄水到175 m后，重庆辖区内永久性消落带总面积达306.28 km2，且其中占用的多是良田肥地，对以山地、丘陵地形为主的库区农业发展提出了更高的要求和挑战，保护好库区生态环境的同时如何发展好农业生产已成为库区农业发展考虑的首要因素。目前，关于三峡库区（重庆段）的研究主要集中在生态环境问题及对策、生态脆弱性评价、生态环境敏感性、水土流失时空格局演变、生态安全、土地承载力等方面（罗怀良等，2003；李孝坤，2005；黄海，2008；李月臣等，2008；陈聪，2009；李建国等，2010；刘春霞等，2011；陈渝龙，2012；马骏，2014），具体分析了三峡库区生态环境存在的问题、时空演变及对生产生活的影响，并从资源合理利用、产业结构调整和空间布局、控制污染、生态环境保护等角度，对三峡库区的生态建设提出了建议和对策。【本研究切入点】虽然上述研究也有涉及到农业生态环境问题的探讨，但针对农业生态脆弱性的系统研究尚属空缺。【拟解决的关键问题】以三峡库区（重庆段）为研究区域，一方面在遵循科学性、易操作性、简洁性、主导性原则的基础上，参考黄民生（2005）、周振民（2007）、刘伯超等（2009）、周松秀等（2011）构建农业生态脆弱性评价指标体系的研究方法，从气候条件、承载体、农业生产条件、社会经济4个方面建立库区农业生态环境脆弱性评价指标体系；另一方面引入吴开亚和金菊良（2008）的熵组合权重思想，基于AHP-PCA熵组合权重模型对该区域的农业生态环境进行脆弱性评价，以期进一步认识三峡库区农业生态环境的状况，为提出有效的农业环境治理和保护措施提供参考。
1 材料与方法
1. 1 指标体系及研究方法
针对生态环境脆弱性评价问题构建评价指标体系，虽然国内外学者在不同的研究领域及地域进行了多种形式的研究工作，并形成一定共识，但由于地球结构的复杂性，不同区域自然条件、环境状况等差异明显，尚未形成通用的指标构建原则与模式。三峡库区（重庆段）属典型的山区丘陵地区，地貌结构复杂多样（陈聪，2009；夏兴生，2014），又居于重庆市典型的大城市、大农村、大山区、大库区发展中地区，社会经济系统也较复杂。因此，在选择评价指标时，首先以遵循科学性、易操作性、简洁性、主导性原则为基础，排除定性指标，选取量化指标，其次力求精简又突出农业视角（夏兴生，2014）。另外，本研究主要评价三峡库区生态环境的静态脆弱性，考虑到数据的易获取及可获取性，以2010年为基准，在指标数据获取时，对于缺失或难以获得的指标数据则遵循地理学第一定律，以相同或相近年份的相同或相关指标数据换算或代替原则进行替补，使指标体系尽量完善。
在遵循上述原则的基础上，采用特尔菲法并参考黄民生（2005）、周振民（2007）、刘伯超等（2009）、周松秀等（2011）的研究方法，从气候条件、承载体、农业生产条件、社会经济4个方面建立库区农业生态环境脆弱性评价指标体系（表1）。 在现代化农业生产条件下，农业生态环境受自然和人类社会的双重影响，其脆弱性分为结构性脆弱和胁迫性脆弱（郑文武等，2010；夏兴生，2014），因此建立评价指标体系时，将各指标按照对结构性脆弱和胁迫性脆弱的影响进行分类归属。
结构性脆弱是指农业生态环境在没有人类活动影响的条件下生态环境脆弱程度，又称为潜在脆弱度，包括气候条件和承载体（夏兴生，2014）。影响农作物生长速度和生长情况的气候要素为水、肥、气、热、光照及其配合情况，结合重庆地区的气候特征，并考虑能够较好地反应研究区域的农业生态环境脆弱性，故选择7～9月降水量（X11）、年暴雨日数（X12）、7月与1月平均温差（X13）、平均日辐射（X14）来表征，而承载体指标是高程（X21）、坡度（X22）、NDVI（X23）、土地利用程度（X24）、7月和8月平均干旱指数（X25）。这些指标是影响能否在一地发展种植业的重要条件。
胁迫性脆弱是指因人类活动影响生态环境脆弱程度，主要为生产过程系统和社会经济系统（夏兴生，2014）。其中表征生产过程的指标主要有水土流失强度（X31）、单位耕地面积农药（X32）和化肥使用量（X33）、耕地比重（X34）；表征社会经济系统的指标为粮食亩产量（X41）、人口密度（X42）、人均GDP（X43）、农民人均年纯收入（X44）、农村居民恩格尔系数（X45）、工业产值比重（X46）、人均耕地面积（X47）。这些指标描述外界压力导致的脆弱性程度及经济系统对农业脆弱性的影响。
在研究方法方面，目前应用较多的是主成分分析法（Principal component analysis，PCA）和层次分析法（Analytic hierarchy process，AHP），其中，层次分析法能够反映不同指标对农业生态脆弱性的主观影响，主成分分析法则能反映指标对农业生态脆弱性的客观影响。因此，本研究直接选用层次分析法和主成分分析法分别确定指标的权重，再以最小相对信息熵理论（吴开亚和金菊良，2008）为指导，将AHP和PCA权重综合为组合权重，以主观和客观权重相结合来计算农业生态环境的脆弱性，既可增加评价结果的合理性，又可削弱两种方法单独使用的一些弊端。
1. 2 数据处理及指标权重计算
1. 2. 1 数据获取及处理 本研究中各指标的原始数据主要来源于重庆市气象局、GIS应用研究重庆市重点实验室及重庆市统计年鉴。
（1）在气象监测中，7～9月降水量、年暴雨日数、7月与1月平均温差均是气象站点的统计数据，但需要通过插值获取整个研究区域范围的空间分布情况，本研究主要采用ArcGIS 10.0中ArcToolbox的Spatial Analyst模块，选择反距離权重法插值得到结果。年均日辐射数据直接使用何志明（2013）对重庆市太阳辐射量的插值研究结果。
（2）高程数据从GIS应用研究重庆市重点实验室获取70 mDEM栅格数据，而坡度数据同样在ArcGIS 10.0支持下利用DEM数据直接生成。
（3）植被覆盖率、7月和8月干旱指数、土地利用程度使用《重庆市生态系统格局、服务功能与问题十年变化遥感评估》项目的遥感及其解译数据。其中，植被覆盖率、7月和8月干旱指数是通过MODIS遥感数据反演得到的NDVI和AVI指数来反映；土地利用程度是在TM遥感影像解译的土地利用分类基础上，以ArcGIS重分类模块进行重新分类编号，编号越大表明生态环境脆弱性越高；水土流失强度采用重庆市水土流失强度划分结果来反映，同样用分类编号来反映对生态环境的脆弱性高低，编号越大表明生态环境脆弱性越高。
（4）对于社会经济统计数据，首先从统计年鉴中以重庆市区（县）为最小单元提取已有指标，对于缺失的数据，则分解其计算过程和方法，通过统计年鉴中的统计数据计算获得。由于统计年鉴中没有耕地面积数据，本研究是通过《重庆市生态系统格局、服务功能与问题十年变化遥感评估》项目中TM遥感影像解译的土地利用类型数据进行提取统计。然后将统计或计算好的指标数据对应行政区划，整合为Excel表格，在ArcGIS支持下，通过属性表连接功能将各指标字段属性连接到重庆市行政区划图上。最后通过ArcGIS中的转换工具，将各指标字段属性转换为以区（县）为单元的栅格类型空间分布予以表现。
此外，为了消除量纲和数据差异过大带来的计算困难，本研究对所有指标数据进行标准化处理。在标准化处理的过程中，通过对各项指标数据的变化与农业生态环境脆弱性间的关系进行考察，以及对理想条件下的单指标与农业生态环境脆弱性关系进行专家咨询分析，发现部分指标的数值变化与脆弱性呈正比，包括坡度、地形起伏度、农业人口比重、土壤侵蚀度等，而另有一部分指标的数值变化与脆弱性呈反比（表2）。
以三峡库区（重庆段）的矢量边界在ArcGIS中裁剪提取得到库区的各指标标准化值，同时根据各类型数据的特点，将最终叠加分析计算脆弱性的数据运用ArcGIS重采样为统一的250 m×250 m空间分辨率栅格数据，以便采用栅格叠加分析来得到最终的评价结果。
与脆弱度正相关的指标标准化公式：
与脆弱度负相关的指标标准化公式：
式中，Ti为各指标的标准化值；Xi为各指标的原始值，E（i）为各指标的平均值，D（i）为各指标的方差。
1. 2. 2 权重及评价模型 首先，使用AHP和PCA分别计算各指标的主观权重W1i和客观权重W2i，i=1～20（表2）。AHP基本步骤为层次模型构建、判断矩阵构建（专家打分）及权重计算。判断矩阵构建采用Santy的1～9标度法（郭亚军，2002），其目的是减少判断矩阵的一致性检验与修正的运算量，本研究使用AHP软件Yaahp自动实现其检验与修正。PCA权重确定方面，因研究数据在处理时均进行统一尺度的空间化处理，所以采用ArcGIS空间分析功能导入所有指标参与计算，并设置主成分数量为20，保证每个主成分都包含所有指标，从而实现基本分析，然后利用公式（3）、公式（4）计算各主成分贡献率及累计贡献率，保留累计贡献率大于85%的主成分作为研究区农业生态环境脆弱性的主导因素，并确定影响因子权重。 式中，方差贡献率α，表示第l个主成分提取原始p个指标的信息量，累计方差贡献率a（l）表示前l个主成分保留的原始信息量。
其次，综合各指标的AHP权重W1i和PCA权重W2i可得对应的组合权重Wi，i=1～20（表2），即AHP权重和PCA权重越接近越好。依据最小相对信息熵原理：
用拉格朗日乘子法解得：
最后，将各指标组合权重结果与各指标的标准化结果在ArcGIS下进行加权求和，得到三峡库区农业生态环境的脆弱性评价结果：
式中，C為脆弱性评价综合值，Xi为各指标标准化栅格图层，Wi为指标的组合权重。
2 结果与分析
2. 1 结构性脆弱
结构性脆弱是以现有农业生态环境为背景，排除人类活动影响的生态环境脆弱程度，主要描述自然过程给环境所带来的影响，从侧面反映某一时段研究区域农业生态环境所能够承受的压力及各种抗干扰程度，即自然承载能力。从结构性脆弱指数图（图1）可以看出，整个研究区以气候因子为主导，存在明显的地区差异，其分布特征与气候因子特别是暴雨日数的空间分布相关性最明显，呈以高（低）值为中心向外扩散的分布特点，高值区出现在重庆主城的南部和江津区北部，其次为云阳县、开县北部和巫溪县西部区域，低值区主要为巫溪县中东部、忠县和石柱县，说明结构性脆弱指数受暴雨日数的影响最明显。从指标构成来看，结构性脆弱主要为气候条件和地形、地貌等承载体条件，三峡库区属西南山区，在西南季风影响为主形成的大气候背景条件下，复杂的地形地貌条件及城市化发展的热岛效应造就了复杂多变的山地小气候，应该是结构性脆弱区域差异的主要原因。
2. 2 胁迫性脆弱
农业生态环境胁迫性脆弱反映了由于人类生产过程和社会经济活动对生态环境干扰带来的农业生态环境脆弱程度，其干扰主要体现生产过程和社会经济行为对环境的影响，同时在一定程度上表现研究区生态环境系统的恢复能力。由图2可以看出，胁迫性脆弱指数因生产条件和社会经济发展的区域不平衡性，呈明显西南至东北向的变化分布，与三峡库区（重庆段）区域社会经济发展程度的空间分布基本一致，说明社会经济发达的地区，虽然人类活动强度大、人口分布集中、产业开发强度高，但对农业生产和生态坏境保护的投入也较多（郑文武等，2010），对农业生态环境的胁迫性较小；社会经济较落后的地方则相反，甚至可能为发展经济不惜牺牲环境，对生态环境形成严重威胁。另外，重庆主城的渝中区和大渡口区表现为相对异常的高值区，但渝中区因基本属100%城市化的中心城区，农业生产和经济统计指标近年已经连续为0，故出现异常高值区，本研究不予考虑，而大渡口出现异常的原因有待进一步研究考证。
2. 3 综合性脆弱
综合性脆弱是结构性脆弱和胁迫性脆弱共同作用叠加的结果。从结构性脆弱（图1）和胁迫性脆弱（图2）的空间分布可知，二者并非一致，相对结构性脆弱指数，脆弱性综合指数（图3）在库区（西）南部以主城区为中心的都市圈得到削弱，中部（忠县、石柱县）略有加强，而在（东）北部以云阳、奉节为中心的高山生态涵养区显著加强。渝中区和大渡口区因结构性脆弱和胁迫性脆弱的双重作用在主城都市圈仍表现为异常高值区。这一变化特征进一步说明社会发展既可减小生态环境的脆弱性，也会加剧生态环境的脆弱性。可见，三峡库区（重庆段）农业生态环境脆弱性表现为（东）北部较高、中部较低、长江两岸较高，且以长江为分界线的长江北部在较高的胁迫性脆弱和结构性脆弱共同作用下较南部明显偏高。
综上所述，虽然自然地理环境决定了某一地区农业生态环境脆弱性的背景，但人类活动能够改变其脆弱性的强弱，因此，在发展自身社会经济的过程中必须调整人类行为，有效地利用自然条件削弱生态环境的结构性脆弱，促进自然环境和人类社会的可持续发展。
2. 4 脆弱性等级评定
三峡库区（重庆段）农业生态环境脆弱性综合指数范围在-50.0～2.3，集中分布于-0.5～0.5。按照等间距分类的方法将农业生态环境脆弱性综合指数的集中分布范围由低到高分为5级，分别代表微脆弱性、轻脆弱性、中脆弱性、强脆弱性和极脆弱性等5个等级，同时将集中分布范围外的散点归并至两端的范围内（表3）。
由表3可知，三峡库区（重庆段）农业生态环境微脆弱性地区占0.99%，轻脆弱性地区占17.73%，中脆弱性地区占44.04%，强脆弱性地区占28.96%，极脆弱性地区占8.27%，农业生态环境脆弱性形势严峻。由图4可以看出，渝中区、大渡口区农业生态环境最差，极脆弱性区域分别占各自行政面积的96.08%和77.61%（表4）。但由于渝中区属于都市圈的核心区域且基本实现100%城市化，第一产业削减接近于0，不予以考虑，因此，只有大渡口区未来的农业发展环境不容乐观。其次是东北部的开县、云阳县、奉节县、巫山县、巫溪县，因山高坡陡，自然条件较差，且社会经济发展较落后，正值资源开发、经济迅速增长的发展期，对环境构成的威胁较大，农业生态环境处于强度以上脆弱的状态，中脆弱等级以上的面积均超过各自行政面积的90.00%以上，在未来发展中需加大对农业和生态环境的反哺投入，降低生态脆弱性强度。综上所述，三峡库区重庆段有70.00%以上的区（县）农业生态环境脆弱性处于中强度以上的等级，未来农业生产的环境条件堪忧，三峡库区的粮食安全问题值得思考，生态保护任务仍然繁重。
3 讨论
生态脆弱性评价涉及面广、类型复杂，且评价方法多样，在众多评价方法中指标与权重各不相同，相同地区采用不同评价方法所得到的评价结果也会不同（荆玉平等，2008），因此，脆弱性评价研究结果的可靠性、准确性验证已成为该领域的缺陷，至今国内外尚无相应的资料和经验可供参考（黄民生，2005）。本研究结果表明，三峡库区（重庆段）农业生态环境脆弱性作为生态脆弱性的一方面，其农业生态环境脆弱性表现为（东）北部较高、中部较低、长江两岸较高，且以长江为分界线的长江北部在较高的胁迫性脆弱和结构性脆弱共同作用下较南部明显偏高，区域内70.00%以上的区（县）农业生态环境整体处于中强度等级以上，农业生态环境抗干扰能力不容乐观。对比2008年重庆市人民政府颁布的《重庆市生态功能区划（修编）》中的土壤侵蚀现状及敏感性评价图、酸雨状况评价图、地质灾害频率分布图、洪涝灾害频率分布图、伏旱频率分布图、石漠化现状及敏感性评价图、生境敏感性评价图、酸雨敏感性评价图等生态环境现状和敏感性的空间分布，发现三峡库区（重庆段）农业生态环境脆弱性的空间分布整体上与生态环境因子分布一致，说明在宏观趋势上本研究评价结果具有一定的可靠性，能够表现库区农业生态环境的脆弱状态和空间分布特点，对农业区划和发展具有一定的参考价值。 由于生态环境脆弱性评价的最终精度检验工作在国内外的相关研究中尚无定论，本研究只是基于生态环境因子进行简单对比，而未进行相对准确的精度评价。此外，农业生态环境脆弱性的不同因子间通常存在一些非线性关系，因此如何建立更详尽客观的评价模型进行脆弱性研究并对结果进行合理性检验，将是该领域研究亟需解决的难题之一。从研究时间尺度来看，本研究探析了三峡库区（重庆段）静态的农业环境脆弱性情况，但这只是农业生态环境脆弱性评价的一部分，农业生态环境脆弱性的動态变化研究及其发展的趋势等均未涉及，因此，开展农业生态环境脆弱性变化的动态研究及据此对农业发展提出合理的规划和建议将是未来工作的重点与方向。
4 结论
以AHP-PCA熵组权重模型评价农业生态脆弱性具有可行性，可为生态环境脆弱性评价提供一种新的思路与方法。
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（责任编辑 兰宗宝）
关键词： 农业生态环境；脆弱性；层次分析（AHP）；主成分分析（PCA）；最小信息熵；三峡库区（重庆段）
中图分类号： S181；X171.1 文献标志码：A 文章编号：2095-1191（2016）04-0548-09
0 引言
【研究意义】生态环境是农业可持续发展的根本，是保证人类生存的先决条件（王斌和闫予昌，2008；夏兴生，2014）。自20世纪40年代以来，随着工业、化工技术的快速发展，大量的化肥、农药、农膜、石油制品、机械等投入到农业生产中，农业产量得到空前提高，但与此同时也造成过度消耗资源、破坏农业生态环境的困境，致使农业生态系统退化、脆弱性显著增强（夏兴生，2014）。目前，有关农业生态环境的研究主要集中在农业生态环境安全性评价、农业生态系统健康评价、农业生态环境预警及农业生态经济能值分析等方面（孙蕾，2007；张红红，2008；孙国军，2009；郑文武等，2010；刘正佳等，2011；田亚平和常昊，2012；王成成，2012；赵曦琳，2012），针对其脆弱性的研究较少。因此，剖析农业生态环境的脆弱性问题，并进行科学评价，不仅对合理利用区域资源（刘正佳等，2011；周松秀等，2011）、保证农业可持续发展、恢复和保护区域生态环境有重要意义，还对促进区域环境经济合理协调发展具有指导意义。【前人研究进展】三峡库区85%的面积在重庆市辖区范围内，人口密度大，地质地貌复杂，自然资源与土地条件相对较差，人均耕地面积少（陈聪，2009），是长江上游主要的生态脆弱区之一（李孝坤，2005；夏興生，2014）。重庆市是我国典型大城市、大农村成长格局下的城市，农业作为基础产业，在其中扮演着重要角色，所占比重在4个直辖市（北京、天津、上海、重庆）中最高（夏兴生，2014）。自1997年重庆直辖市成立以来，重庆市农业发展较快，但水土流失、农业面源污染、山丘垦殖过度、耕地肥力降低等农业环境质量问题也随之不断凸现。尤其在三峡库区蓄水到175 m后，重庆辖区内永久性消落带总面积达306.28 km2，且其中占用的多是良田肥地，对以山地、丘陵地形为主的库区农业发展提出了更高的要求和挑战，保护好库区生态环境的同时如何发展好农业生产已成为库区农业发展考虑的首要因素。目前，关于三峡库区（重庆段）的研究主要集中在生态环境问题及对策、生态脆弱性评价、生态环境敏感性、水土流失时空格局演变、生态安全、土地承载力等方面（罗怀良等，2003；李孝坤，2005；黄海，2008；李月臣等，2008；陈聪，2009；李建国等，2010；刘春霞等，2011；陈渝龙，2012；马骏，2014），具体分析了三峡库区生态环境存在的问题、时空演变及对生产生活的影响，并从资源合理利用、产业结构调整和空间布局、控制污染、生态环境保护等角度，对三峡库区的生态建设提出了建议和对策。【本研究切入点】虽然上述研究也有涉及到农业生态环境问题的探讨，但针对农业生态脆弱性的系统研究尚属空缺。【拟解决的关键问题】以三峡库区（重庆段）为研究区域，一方面在遵循科学性、易操作性、简洁性、主导性原则的基础上，参考黄民生（2005）、周振民（2007）、刘伯超等（2009）、周松秀等（2011）构建农业生态脆弱性评价指标体系的研究方法，从气候条件、承载体、农业生产条件、社会经济4个方面建立库区农业生态环境脆弱性评价指标体系；另一方面引入吴开亚和金菊良（2008）的熵组合权重思想，基于AHP-PCA熵组合权重模型对该区域的农业生态环境进行脆弱性评价，以期进一步认识三峡库区农业生态环境的状况，为提出有效的农业环境治理和保护措施提供参考。
1 材料与方法
1. 1 指标体系及研究方法
针对生态环境脆弱性评价问题构建评价指标体系，虽然国内外学者在不同的研究领域及地域进行了多种形式的研究工作，并形成一定共识，但由于地球结构的复杂性，不同区域自然条件、环境状况等差异明显，尚未形成通用的指标构建原则与模式。三峡库区（重庆段）属典型的山区丘陵地区，地貌结构复杂多样（陈聪，2009；夏兴生，2014），又居于重庆市典型的大城市、大农村、大山区、大库区发展中地区，社会经济系统也较复杂。因此，在选择评价指标时，首先以遵循科学性、易操作性、简洁性、主导性原则为基础，排除定性指标，选取量化指标，其次力求精简又突出农业视角（夏兴生，2014）。另外，本研究主要评价三峡库区生态环境的静态脆弱性，考虑到数据的易获取及可获取性，以2010年为基准，在指标数据获取时，对于缺失或难以获得的指标数据则遵循地理学第一定律，以相同或相近年份的相同或相关指标数据换算或代替原则进行替补，使指标体系尽量完善。
在遵循上述原则的基础上，采用特尔菲法并参考黄民生（2005）、周振民（2007）、刘伯超等（2009）、周松秀等（2011）的研究方法，从气候条件、承载体、农业生产条件、社会经济4个方面建立库区农业生态环境脆弱性评价指标体系（表1）。 在现代化农业生产条件下，农业生态环境受自然和人类社会的双重影响，其脆弱性分为结构性脆弱和胁迫性脆弱（郑文武等，2010；夏兴生，2014），因此建立评价指标体系时，将各指标按照对结构性脆弱和胁迫性脆弱的影响进行分类归属。
结构性脆弱是指农业生态环境在没有人类活动影响的条件下生态环境脆弱程度，又称为潜在脆弱度，包括气候条件和承载体（夏兴生，2014）。影响农作物生长速度和生长情况的气候要素为水、肥、气、热、光照及其配合情况，结合重庆地区的气候特征，并考虑能够较好地反应研究区域的农业生态环境脆弱性，故选择7～9月降水量（X11）、年暴雨日数（X12）、7月与1月平均温差（X13）、平均日辐射（X14）来表征，而承载体指标是高程（X21）、坡度（X22）、NDVI（X23）、土地利用程度（X24）、7月和8月平均干旱指数（X25）。这些指标是影响能否在一地发展种植业的重要条件。
胁迫性脆弱是指因人类活动影响生态环境脆弱程度，主要为生产过程系统和社会经济系统（夏兴生，2014）。其中表征生产过程的指标主要有水土流失强度（X31）、单位耕地面积农药（X32）和化肥使用量（X33）、耕地比重（X34）；表征社会经济系统的指标为粮食亩产量（X41）、人口密度（X42）、人均GDP（X43）、农民人均年纯收入（X44）、农村居民恩格尔系数（X45）、工业产值比重（X46）、人均耕地面积（X47）。这些指标描述外界压力导致的脆弱性程度及经济系统对农业脆弱性的影响。
在研究方法方面，目前应用较多的是主成分分析法（Principal component analysis，PCA）和层次分析法（Analytic hierarchy process，AHP），其中，层次分析法能够反映不同指标对农业生态脆弱性的主观影响，主成分分析法则能反映指标对农业生态脆弱性的客观影响。因此，本研究直接选用层次分析法和主成分分析法分别确定指标的权重，再以最小相对信息熵理论（吴开亚和金菊良，2008）为指导，将AHP和PCA权重综合为组合权重，以主观和客观权重相结合来计算农业生态环境的脆弱性，既可增加评价结果的合理性，又可削弱两种方法单独使用的一些弊端。
1. 2 数据处理及指标权重计算
1. 2. 1 数据获取及处理 本研究中各指标的原始数据主要来源于重庆市气象局、GIS应用研究重庆市重点实验室及重庆市统计年鉴。
（1）在气象监测中，7～9月降水量、年暴雨日数、7月与1月平均温差均是气象站点的统计数据，但需要通过插值获取整个研究区域范围的空间分布情况，本研究主要采用ArcGIS 10.0中ArcToolbox的Spatial Analyst模块，选择反距離权重法插值得到结果。年均日辐射数据直接使用何志明（2013）对重庆市太阳辐射量的插值研究结果。
（2）高程数据从GIS应用研究重庆市重点实验室获取70 mDEM栅格数据，而坡度数据同样在ArcGIS 10.0支持下利用DEM数据直接生成。
（3）植被覆盖率、7月和8月干旱指数、土地利用程度使用《重庆市生态系统格局、服务功能与问题十年变化遥感评估》项目的遥感及其解译数据。其中，植被覆盖率、7月和8月干旱指数是通过MODIS遥感数据反演得到的NDVI和AVI指数来反映；土地利用程度是在TM遥感影像解译的土地利用分类基础上，以ArcGIS重分类模块进行重新分类编号，编号越大表明生态环境脆弱性越高；水土流失强度采用重庆市水土流失强度划分结果来反映，同样用分类编号来反映对生态环境的脆弱性高低，编号越大表明生态环境脆弱性越高。
（4）对于社会经济统计数据，首先从统计年鉴中以重庆市区（县）为最小单元提取已有指标，对于缺失的数据，则分解其计算过程和方法，通过统计年鉴中的统计数据计算获得。由于统计年鉴中没有耕地面积数据，本研究是通过《重庆市生态系统格局、服务功能与问题十年变化遥感评估》项目中TM遥感影像解译的土地利用类型数据进行提取统计。然后将统计或计算好的指标数据对应行政区划，整合为Excel表格，在ArcGIS支持下，通过属性表连接功能将各指标字段属性连接到重庆市行政区划图上。最后通过ArcGIS中的转换工具，将各指标字段属性转换为以区（县）为单元的栅格类型空间分布予以表现。
此外，为了消除量纲和数据差异过大带来的计算困难，本研究对所有指标数据进行标准化处理。在标准化处理的过程中，通过对各项指标数据的变化与农业生态环境脆弱性间的关系进行考察，以及对理想条件下的单指标与农业生态环境脆弱性关系进行专家咨询分析，发现部分指标的数值变化与脆弱性呈正比，包括坡度、地形起伏度、农业人口比重、土壤侵蚀度等，而另有一部分指标的数值变化与脆弱性呈反比（表2）。
以三峡库区（重庆段）的矢量边界在ArcGIS中裁剪提取得到库区的各指标标准化值，同时根据各类型数据的特点，将最终叠加分析计算脆弱性的数据运用ArcGIS重采样为统一的250 m×250 m空间分辨率栅格数据，以便采用栅格叠加分析来得到最终的评价结果。
与脆弱度正相关的指标标准化公式：
与脆弱度负相关的指标标准化公式：
式中，Ti为各指标的标准化值；Xi为各指标的原始值，E（i）为各指标的平均值，D（i）为各指标的方差。
1. 2. 2 权重及评价模型 首先，使用AHP和PCA分别计算各指标的主观权重W1i和客观权重W2i，i=1～20（表2）。AHP基本步骤为层次模型构建、判断矩阵构建（专家打分）及权重计算。判断矩阵构建采用Santy的1～9标度法（郭亚军，2002），其目的是减少判断矩阵的一致性检验与修正的运算量，本研究使用AHP软件Yaahp自动实现其检验与修正。PCA权重确定方面，因研究数据在处理时均进行统一尺度的空间化处理，所以采用ArcGIS空间分析功能导入所有指标参与计算，并设置主成分数量为20，保证每个主成分都包含所有指标，从而实现基本分析，然后利用公式（3）、公式（4）计算各主成分贡献率及累计贡献率，保留累计贡献率大于85%的主成分作为研究区农业生态环境脆弱性的主导因素，并确定影响因子权重。 式中，方差贡献率α，表示第l个主成分提取原始p个指标的信息量，累计方差贡献率a（l）表示前l个主成分保留的原始信息量。
其次，综合各指标的AHP权重W1i和PCA权重W2i可得对应的组合权重Wi，i=1～20（表2），即AHP权重和PCA权重越接近越好。依据最小相对信息熵原理：
用拉格朗日乘子法解得：
最后，将各指标组合权重结果与各指标的标准化结果在ArcGIS下进行加权求和，得到三峡库区农业生态环境的脆弱性评价结果：
式中，C為脆弱性评价综合值，Xi为各指标标准化栅格图层，Wi为指标的组合权重。
2 结果与分析
2. 1 结构性脆弱
结构性脆弱是以现有农业生态环境为背景，排除人类活动影响的生态环境脆弱程度，主要描述自然过程给环境所带来的影响，从侧面反映某一时段研究区域农业生态环境所能够承受的压力及各种抗干扰程度，即自然承载能力。从结构性脆弱指数图（图1）可以看出，整个研究区以气候因子为主导，存在明显的地区差异，其分布特征与气候因子特别是暴雨日数的空间分布相关性最明显，呈以高（低）值为中心向外扩散的分布特点，高值区出现在重庆主城的南部和江津区北部，其次为云阳县、开县北部和巫溪县西部区域，低值区主要为巫溪县中东部、忠县和石柱县，说明结构性脆弱指数受暴雨日数的影响最明显。从指标构成来看，结构性脆弱主要为气候条件和地形、地貌等承载体条件，三峡库区属西南山区，在西南季风影响为主形成的大气候背景条件下，复杂的地形地貌条件及城市化发展的热岛效应造就了复杂多变的山地小气候，应该是结构性脆弱区域差异的主要原因。
2. 2 胁迫性脆弱
农业生态环境胁迫性脆弱反映了由于人类生产过程和社会经济活动对生态环境干扰带来的农业生态环境脆弱程度，其干扰主要体现生产过程和社会经济行为对环境的影响，同时在一定程度上表现研究区生态环境系统的恢复能力。由图2可以看出，胁迫性脆弱指数因生产条件和社会经济发展的区域不平衡性，呈明显西南至东北向的变化分布，与三峡库区（重庆段）区域社会经济发展程度的空间分布基本一致，说明社会经济发达的地区，虽然人类活动强度大、人口分布集中、产业开发强度高，但对农业生产和生态坏境保护的投入也较多（郑文武等，2010），对农业生态环境的胁迫性较小；社会经济较落后的地方则相反，甚至可能为发展经济不惜牺牲环境，对生态环境形成严重威胁。另外，重庆主城的渝中区和大渡口区表现为相对异常的高值区，但渝中区因基本属100%城市化的中心城区，农业生产和经济统计指标近年已经连续为0，故出现异常高值区，本研究不予考虑，而大渡口出现异常的原因有待进一步研究考证。
2. 3 综合性脆弱
综合性脆弱是结构性脆弱和胁迫性脆弱共同作用叠加的结果。从结构性脆弱（图1）和胁迫性脆弱（图2）的空间分布可知，二者并非一致，相对结构性脆弱指数，脆弱性综合指数（图3）在库区（西）南部以主城区为中心的都市圈得到削弱，中部（忠县、石柱县）略有加强，而在（东）北部以云阳、奉节为中心的高山生态涵养区显著加强。渝中区和大渡口区因结构性脆弱和胁迫性脆弱的双重作用在主城都市圈仍表现为异常高值区。这一变化特征进一步说明社会发展既可减小生态环境的脆弱性，也会加剧生态环境的脆弱性。可见，三峡库区（重庆段）农业生态环境脆弱性表现为（东）北部较高、中部较低、长江两岸较高，且以长江为分界线的长江北部在较高的胁迫性脆弱和结构性脆弱共同作用下较南部明显偏高。
综上所述，虽然自然地理环境决定了某一地区农业生态环境脆弱性的背景，但人类活动能够改变其脆弱性的强弱，因此，在发展自身社会经济的过程中必须调整人类行为，有效地利用自然条件削弱生态环境的结构性脆弱，促进自然环境和人类社会的可持续发展。
2. 4 脆弱性等级评定
三峡库区（重庆段）农业生态环境脆弱性综合指数范围在-50.0～2.3，集中分布于-0.5～0.5。按照等间距分类的方法将农业生态环境脆弱性综合指数的集中分布范围由低到高分为5级，分别代表微脆弱性、轻脆弱性、中脆弱性、强脆弱性和极脆弱性等5个等级，同时将集中分布范围外的散点归并至两端的范围内（表3）。
由表3可知，三峡库区（重庆段）农业生态环境微脆弱性地区占0.99%，轻脆弱性地区占17.73%，中脆弱性地区占44.04%，强脆弱性地区占28.96%，极脆弱性地区占8.27%，农业生态环境脆弱性形势严峻。由图4可以看出，渝中区、大渡口区农业生态环境最差，极脆弱性区域分别占各自行政面积的96.08%和77.61%（表4）。但由于渝中区属于都市圈的核心区域且基本实现100%城市化，第一产业削减接近于0，不予以考虑，因此，只有大渡口区未来的农业发展环境不容乐观。其次是东北部的开县、云阳县、奉节县、巫山县、巫溪县，因山高坡陡，自然条件较差，且社会经济发展较落后，正值资源开发、经济迅速增长的发展期，对环境构成的威胁较大，农业生态环境处于强度以上脆弱的状态，中脆弱等级以上的面积均超过各自行政面积的90.00%以上，在未来发展中需加大对农业和生态环境的反哺投入，降低生态脆弱性强度。综上所述，三峡库区重庆段有70.00%以上的区（县）农业生态环境脆弱性处于中强度以上的等级，未来农业生产的环境条件堪忧，三峡库区的粮食安全问题值得思考，生态保护任务仍然繁重。
3 讨论
生态脆弱性评价涉及面广、类型复杂，且评价方法多样，在众多评价方法中指标与权重各不相同，相同地区采用不同评价方法所得到的评价结果也会不同（荆玉平等，2008），因此，脆弱性评价研究结果的可靠性、准确性验证已成为该领域的缺陷，至今国内外尚无相应的资料和经验可供参考（黄民生，2005）。本研究结果表明，三峡库区（重庆段）农业生态环境脆弱性作为生态脆弱性的一方面，其农业生态环境脆弱性表现为（东）北部较高、中部较低、长江两岸较高，且以长江为分界线的长江北部在较高的胁迫性脆弱和结构性脆弱共同作用下较南部明显偏高，区域内70.00%以上的区（县）农业生态环境整体处于中强度等级以上，农业生态环境抗干扰能力不容乐观。对比2008年重庆市人民政府颁布的《重庆市生态功能区划（修编）》中的土壤侵蚀现状及敏感性评价图、酸雨状况评价图、地质灾害频率分布图、洪涝灾害频率分布图、伏旱频率分布图、石漠化现状及敏感性评价图、生境敏感性评价图、酸雨敏感性评价图等生态环境现状和敏感性的空间分布，发现三峡库区（重庆段）农业生态环境脆弱性的空间分布整体上与生态环境因子分布一致，说明在宏观趋势上本研究评价结果具有一定的可靠性，能够表现库区农业生态环境的脆弱状态和空间分布特点，对农业区划和发展具有一定的参考价值。 由于生态环境脆弱性评价的最终精度检验工作在国内外的相关研究中尚无定论，本研究只是基于生态环境因子进行简单对比，而未进行相对准确的精度评价。此外，农业生态环境脆弱性的不同因子间通常存在一些非线性关系，因此如何建立更详尽客观的评价模型进行脆弱性研究并对结果进行合理性检验，将是该领域研究亟需解决的难题之一。从研究时间尺度来看，本研究探析了三峡库区（重庆段）静态的农业环境脆弱性情况，但这只是农业生态环境脆弱性评价的一部分，农业生态环境脆弱性的動态变化研究及其发展的趋势等均未涉及，因此，开展农业生态环境脆弱性变化的动态研究及据此对农业发展提出合理的规划和建议将是未来工作的重点与方向。
4 结论
以AHP-PCA熵组权重模型评价农业生态脆弱性具有可行性，可为生态环境脆弱性评价提供一种新的思路与方法。
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（责任编辑 兰宗宝）