CN114037176A - 一种考虑膳食平衡的区域作物种植布局优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了属于农作物种植技术领域的一种考虑膳食平衡的区域作物种植布局优化方法。本方法结合研究区域常见的作物种类，选择主要种植作物，确定研究的作物种类；根据各种指标对作物生长的影响选取评价指标，建立评价因素集；运用层次分析法确定初始权重，确定区域各网格的作物适宜值，构建考虑膳食平衡的整数多目标线性模糊优化模型，规划确定每个网格上最适宜种植的作物类型；确定每种作物的最佳种植位置，得到优化后的区域作物种植布局。本发明将膳食平衡与作物的种植结构统筹考虑，使农业生产结构与居民的膳食需求相适应，在实现农田生态系统社会、经济、生态效益的同时，取得了不低于区域优化前的经济效益，以保证提高农民的经济收入。
Description
技术领域
本发明属于农作物种植技术领域，特别涉及一种考虑膳食平衡的区域作物种植布局优化方法。具体说是一种考虑膳食平衡并结合整数多目标线性模糊优化模型的区域作物种植布局优化方法。
背景技术
近年来，随着人们生活水平的提高，我国的膳食消费结构已经从重果腹到重搭配而不断转变，摄入食物不再满足于饱腹，而是更加注重膳食平衡。因此，在保障粮食安全、实现农业高产的同时需要使作物的种植结构向膳食均衡看齐，从供给侧角度优化种植结构，因地制宜，充分利用当地农业生产资源，向更健康的饮食结构逐渐转变。
目前国内外学者已采用多种方法对不同区域的种植结构优化进行了研究，其中以水分利用效率高的作物替代水分利用效率低的作物、减少高耗水作物的种植面积成为主流的优化调整方向。但单一目标的种植结构优化和优化参数的不确定性,仍然无法准确满足人们对社会、经济、生态效益以及膳食平衡的多元化追求。同时，国内外关于种植结构优化多为种植面积数量上的优化，即宏观的对种植结构比例进行调整，具体到空间位置调整的研究很少，调整种植结构的同时侧重农田固碳效益的也较少。
基于此，本发明设计了一种考虑膳食平衡并基于整数多目标线性模糊规划的区域作物种植布局优化方法，将膳食平衡与作物的种植结构统筹考虑，使农业生产结构与居民的膳食需求相适应，在实现农田生态系统社会、经济、生态效益的同时，对区域作物的种植布局予以优化。
发明内容
本发明的目的是提供一种考虑膳食平衡的区域作物种植布局优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，选取研究区域，结合研究区域常见的作物种类，选择主要种植作物，确定研究的作物种类；
S2，运用变权模糊综合评价法确定区域作物适宜值，根据各种指标对作物生长的影响、高标准农田建设的总体目标和指标数据的可获取性来选取评价指标，建立评价因素集；
S3，运用层次分析法确定初始权重，即静态权向量。然后确定惩罚水平，即状态变权向量。通过静态权向量和状态变权向量的Hadamard乘积得到变权向量。
S4，根据变权向量，运用模糊综合评价法计算隶属度矩阵，进行适宜性评价，最终确定区域各网格的作物适宜值；
S5，构建考虑膳食平衡的整数多目标线性模糊优化模型DB-IMOLFP；考虑膳食平衡、效率、资源、生态目标和优化参数的不确定性，通过0-1整数规划确定每个网格上最适宜种植的作物类型；在水资源、耕地资源约束下，通过作物种植结构优化后的经济效益，实现多目标线性模糊优化模型的目标函数，依据优化结果确定每种作物的最佳种植位置，得到优化后的区域作物种植布局。
所述多目标线性模糊优化模型的目标函数包括作物生长适宜性最大、膳食质量距最小、作物水生产力最大和农田固碳效益最大、以及不低于该区域优化前的经济效益，以保证提高农民的经济收入。
所述常见的作物种类包括粮食作物：小麦、大田玉米、小米，土豆；经济作物：蔬菜、油料、棉花和饲料作物：青饲料、苜蓿。
所述步骤S2的根据各种指标对作物生长的影响、高标准农田建设的总体目标和指标数据的可获取性，具体选取：1.土壤条件：土壤有机质、PH值、全氮、全磷、全钾含量和土壤质地；2.地形条件：高程、坡度、坡向和田地平整程度；3.气候条件：生育期内有效降水；4.水利设施配套条件：距水系距离、距渠系距离和距机井距离；5.道路畅通条件：距道路距离、距居民点距离；以这些条件作为评价指标，建立评价因素集U＝{u1，u2，ui…，um}，i＝1，2，…，m，m为评价因素ui的个数。
本发明的有益效果：本发明将膳食平衡与作物的种植结构统筹考虑，依据优化结果确定每种作物的最佳种植位置，达到优化区域作物种植布局的目标；使农业生产结构与居民的膳食需求相适应，在实现农田生态系统社会、经济、生态效益的同时，取得了不低于区域优化前的经济效益，以保证提高农民的经济收入。
附图说明
图1为区域作物种植布局优化流程图。
具体实施方式
本发明提供一种考虑膳食平衡的区域作物种植布局优化方法，下面结合流程图，对优选实施例作详细说明。
在图1所示的区域作物种植布局优化流程图中，区域作物种植布局优化包括如下步骤：
S1：选取研究区域，结合研究区域常见的作物种类，包括粮食作物(小麦、大田玉米、小米，土豆等)、经济作物(蔬菜、油料、棉花等)和饲料作物(青饲料、苜蓿等)，选择主要种植作物，确定研究的作物种类；
S2：运用变权模糊综合评价法确定区域作物适宜值，
为了解决主观赋权法、客观赋权法以及组合赋权法存在的优势指标作用掩饰限制性指标作用的问题，选择在计算权重时引入变权函数来克服这一缺点。因为作物适宜性评价最重要的影响因素往往来源于限制性指标，因此引入惩罚型变权函数。
惩罚变权函数的权重会根据指标因素取值的变化而发生变化，当评价指标的测量值较差时会增加这项指标的权重即对危险指标进行惩罚，通过计算在不同惩罚水平下评价指标权重的变化情况，对设定的权重进行动态评价，最终选取最合适的权重进行。其具体原理为评价指标的静态权向量w和状态变权向量S(x)的Hadamard乘积为变权向量W(x)＝(W1(x)，W2(x)，…，Wm(x))。x＝(x1，x2，...，xm)为作物适宜性评价指标向量。
所述步骤S2具体包括：
S201：根据各种指标对作物生长的影响、高标准农田建设的总体目标和指标数据的可获取性，本发明选取土壤条件(土壤有机质、PH值、全氮、全磷、全钾含量和土壤质地)、地形条件(高程、坡度、坡向和田地平整程度)、气候条件(生育期内有效降水)、水利设施配套条件(距水系距离、距渠系距离和距机井距离)、道路畅通条件(距道路距离、距居民点距离)作为评价指标。建立评价因素集U＝{u1，u2，…，um}(i＝1，2，…，m)，m为评价因素的个数。
S202：运用层次分析法确定初始权重，即静态权向量w＝(w1，w2，…，wm)。
S203：确定惩罚水平，即状态变权向量S(x)＝(S1(x)，S2(x)，…，Sm(x))。
式中：Sj(x)为第j个指标的状态变权向量；e为自然指数；a为惩罚因子；xj为第j个指标状态值；βj为指标阈值。当θ≤xj≤βj时，xj对应的权重增大，达到对第j个指标进行惩罚的目的；当βj≤xj≤1时，对第j个指标不进行惩罚。
采用的状态变权向量为某一形式，如指数型或对数型，需要合理确定其惩罚因子a值，体现独特的权重惩罚规律，以取得良好的变权评价效果。为确定合适的a值，可以采用基于调权水平、离散度、调节度等概念的状态变权向量确定方法，设置多个仿真方案，再选择最符合实际的惩罚因子a得到良好的变权评价效果。
S204：确定变权向量，其具体原理为静态权向量w和状态变权向量S(x)，归一化的Hadamard乘积为变权向量W(x)＝(W1(x)，W2(x)，…，Wm(x))。
式中：wj(X)为第j个指标的变权向量。
S205：根据评价客体确定评价等级，评价等级构成评语集V＝{v1，v2，…，vn}(j＝1，2，…，n)，n为评价等级数。
S206：计算隶属度矩阵。对集合U中m个评价因素ui进行单因素评价，确定ui对评语集中的评价等级vj的隶属度kij，得到评价因素隶属度集ki＝{ki1，ki2，…，kin}，进而得到评价因素集U所对应的模糊综合评价矩阵R。
式中：kij为第i个评价指标对第j个评价等级的隶属度；n为评语集中评价等级的数目；m为评价指标的数目。
S207：进行模糊综合评价
采用确定的指标变权权重Wi和评判隶属度矩阵Ri，用变权权重向量Wi将各个评价因素的隶属度进行综合，得到评价指标对评语集的综合评判隶属度为：
式中：B为模糊综合评判集。
S208：模糊结果非模糊化
模糊结果利用评价结果B的最大隶属度信息，未能充分利用B所反映的所有信息，也不利于评价结果的空间横向比较，因而需要对模糊评价结果进行非模糊化。采用下式获取各评价单元的适宜性综合分值η。
式中：εi为各等级所赋分值；bi为模糊综合评价结果向量。
S3：构建考虑膳食平衡的整数多目标线性模糊优化模型DB-IMOLFP(DietaryBalance-Integer Multi-Objected Linear Fuzzy Programming)，得到优化后的区域作物种植布局；
所述构建多目标线性模糊优化模型包括：
(1)建模思路
该模型是在考虑膳食平衡的基础上为区域合理的作物布局而建立的，旨在同时考虑膳食平衡、效率、资源、生态目标和优化参数的不确定性，通过0-1整数规划确定每个网格上最适宜种植的作物类型。模型的目标函数包括作物生长适宜性最大、膳食质量距最小、作物水生产力最大和农田固碳效益最大。在水资源、耕地资源约束下，通过作物种植结构优化后的经济效益不低于该区域优化前的经济效益来保证农民的经济收入。由于水资源量、耕地面积以及作物单价、成本、利润存在不确定性，故在约束中用模糊数表示。所构建的优化模型可利用Lingo软件编程并对模型进行求解，ArcGis进行数据可视化。
(2)构建DB-IMOLFP模型
①目标函数：
·最大作物生长适宜性
由于区域不同空间位置的土壤、地形和气象等条件不同，其适宜种植的作物类型也不同。因此，通过变权模糊综合评价方法得到区域各网格上不同作物的种植适宜性结果。优化作物种植布局时，首先要考虑不同网格对不同作物的种植适宜性影响。最大作物生长适宜性目标如下：
·最小膳食质量距
根据《中国居民膳食指南(2016)》可以得到各种食物平均每人每天的推荐摄入量。为简化计算，本发明将食物类型分为植物性食物和动物性食物两大类。植物性食物包括粮食作物、经济作物和饲料作物，动物性食物包括猪肉、牛肉、羊肉、禽肉、水产品、鸡蛋和牛奶等。植物性食物的产量就是各作物的产量，动物性食物则通过料肉比进行换算，即动物在生产喂养过程中消耗的饲料作物与动物制品量的比值。
用膳食质量距来表示优化后作物产量与推荐作物摄入量的差值，差值越大说明与推荐的饮食结构差距越大，膳食存在摄入不足或摄入过量问题；反之，差值越小说明与推荐的饮食结构差距越小。最小膳食质量距目标如下：
·最大作物水生产力
不同网格上的降水量和ET0值不同，同一作物在不同网格上的作物净灌溉需水量也不同。因此，为了节约水资源，必须使作物的水生产力最大。最大水生产力目标函数如下：
·最大农田固碳效益
不同作物的固碳能力不同，用光合作用方程式中的比例关系(每生产1.00t干物质可吸收1.63t CO2)通过净初级生产力换算固碳量，结合市场固碳价格得到不同网格固碳效益。最大农田固碳效益目标函数如下：
式中：f1为最大作物生长适宜性目标函数；f2为最小营养不满意度目标函数(kg/人/天)；f3为最大水生产力目标函数(kg/mm)；f4为最大固碳效益目标函数(元)；mni第n个网格中是否种植作物i的变量；ηni第i种作物在第n个网格的作物适宜性值；A每个网格的面积(km2)；Yi为第i种作物单产(kg/m2)；P为区域人口数；D为规划年的天数，取365或366；Li为不同动物制品在生产过程中的料肉比，粮食作物经济作物取1，饲料作物取1.2；Ri为推荐的健康饮食结构(kg/人/天)；Ini为第i种作物在第n个网格中的生育期净灌溉需水量(mm)；NPPni为第i种作物在第n个网格中的净初级生产力(gC/m2)；1.63为光合作用方程式中每生产1t干物质可吸收1.63t的CO2的换算系数；Pc为市场固碳的价格(元)；i为作物种类；n为网格单元。
②约束条件：
·作物适宜性约束
mni是决策变量。如果适合在第n个网格中种植第i种作物，则m＝1；否则m＝0。每个网格中只能种植一种作物。
·水资源约束
种植结构优化后农业灌溉总用水量不能超过该区域现状种植结构下灌溉用水总量。
式中：
为该区域现状种植结构下灌溉用水总量(m3)。
·耕地面积约束
种植结构优化后作物总的种植面积不高于现状情况下总耕地面积。
式中：
为区域现状情况下总耕地面积(km2)。
·经济效益约束
优化后的作物种植结构经济效益，不应低于该区域当前的经济效益。
式中：
为第i种作物的单价(元/kg)；
为第i种作物的生产成本(元/kg)；
为区域当前净利润(元)。
模型可以通过《中国居民膳食指南》从供给侧角度给出最符合居民膳食平衡的作物具体种植位置信息，将膳食平衡与作物的种植结构统筹考虑，在保证粮食生产和经济效益的同时，侧重农田固碳效益的提升，提高农田在碳达峰、碳中和中的贡献，充分发挥农田的碳汇潜力，为决策者提供更精确的种植指导。
基于上述模型特点，决策者可以根据最新的《中国居民膳食指南》结合不同区域的实际情况进行优化，依据优化结果确定每种作物的最佳种植位置，得到优化后的作物种植结构，使农业生产结构与居民的膳食需求相适应，在实现农田生态系统社会、经济、生态效益的同时，提高水资源、土地资源的利用效率。
Claims (4)
1.一种考虑膳食平衡的区域作物种植布局优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，选取研究区域，结合研究区域常见的作物种类，选择主要种植作物，确定研究的作物种类；
S2，运用变权模糊综合评价法确定区域作物适宜值，根据各种指标对作物生长的影响、高标准农田建设的总体目标和指标数据的可获取性来选取评价指标，建立评价因素集；
S3，运用层次分析法确定初始权重，即静态权向量，然后确定惩罚水平，即状态变权向量，通过静态权向量和状态变权向量的Hadamard乘积得到变权向量；
S4，根据变权向量，运用模糊综合评价法计算隶属度矩阵，进行适宜性评价，最终确定区域各网格的作物适宜值；
S5，构建考虑膳食平衡的整数多目标线性模糊优化模型DB-IMOLFP；考虑膳食平衡、效率、资源、生态目标和优化参数的不确定性，通过0-1整数规划确定每个网格上最适宜种植的作物类型；在水资源、耕地资源约束下，通过作物种植结构优化后的经济效益，实现多目标线性模糊优化模型的目标函数，依据优化结果确定每种作物的最佳种植位置，得到优化后的区域作物种植布局。
2.根据权利要求1所述考虑膳食平衡的区域作物种植布局优化方法，其特征在于，所述多目标线性模糊优化模型的目标函数包括作物生长适宜性最大、膳食质量距最小、作物水生产力最大和农田固碳效益最大、以及不低于该区域优化前的经济效益，以保证提高农民的经济收入。
3.根据权利要求1所述考虑膳食平衡的区域作物种植布局优化方法，其特征在于，所述常见的作物种类包括粮食作物：小麦、大田玉米、小米，土豆；经济作物：蔬菜、油料、棉花和饲料作物：青饲料、苜蓿。
4.根据权利要求1所述考虑膳食平衡的区域作物种植布局优化方法，其特征在于，所述步骤S2的根据各种指标对作物生长的影响、高标准农田建设的总体目标和指标数据的可获取性，具体选取：1.土壤条件：土壤有机质、PH值、全氮、全磷、全钾含量和土壤质地；2.地形条件：高程、坡度、坡向和田地平整程度；3.气候条件：生育期内有效降水；4.水利设施配套条件：距水系距离、距渠系距离和距机井距离；5.道路畅通条件：距道路距离、距居民点距离；以这些条件作为评价指标，建立评价因素集U＝{u1，u2，ui…，um}，i＝1，2，…，m,m为评价因素ui的个数。
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| CN114372734A (zh) * | 2022-03-23 | 2022-04-19 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种电缆中间接头绝缘状态实时评估方法及系统 |
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| CN114372734B (zh) * | 2022-03-23 | 2022-06-21 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种电缆中间接头绝缘状态实时评估方法及系统 |
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