基于GIS的我国农产品价格的区域差异和空间分区.pdf

《基于GIS的我国农产品价格的区域差异和空间分区.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、万方数据第30卷，第3期209年6月中国农业资源与区划V01．30，No．3，pp61—65ChineseJournalofAgriculturalResourcesandRegionalPlanningJune，2009·技术方法·基于GIS的我国农产品价格的区域差异和空间分区*冯继宏1，张卫建2，卞新民2，姚霞2(1．江苏省农业科学院／江苏明天种业科技有限公司，南京210014I2．南京农业大学／江苏省信息农业高技术研究重点实验室，南京210095)擅要利用基于灰色评估的空间分区模型，在GIS和VB．NET的支持下，评估我国各地区农产品价格在春、夏、秋、冬4季的水平，并

2、进行空间分区。结果发现我国农产品价格存在显著的空间梯度差异：东南沿海的价格明显高于西北内陆；东部的价格显著高于西部；大城市的价格水平高于中小城市的水平。高价区一般集中在长江三角洲，低价区一般集中在内陆地区及西北地区。夏季的价格总体水平高于春季；冬季的价格水平总体高于秋季。关键词GIS农产品价格区域差异空间分区模型掌握和了解我国各地区农产品价格的区域差异和空间格局，将有利于正确引导农业生产和农产品流通，实现农产品区域供求平衡；有利于政府部门调整农业结构，有效解决三农问题[1q]。目前，对农产品价格区域差异的研究基本上是对一种或多种农产品某一天价格的评估[‘-5]，不能科学全面

3、的评价各地区农产品价格水平。农产品价格的区域差异和空间格局没有完全研究清楚的主要原因是不同地区、不同时期起主导作用的影响因素不同而导致的，而且这些因素相互之间又保持着错综复杂的联系，从系统的观点来看，这是一个灰色系统[6]。在这个灰色系统中存在着灰元——信息不完全的元素，灰数——信息不完全的数，灰关系——信息不完全的关系[7]，用灰色系统理论和方法，在GIS和VB．NET的支持下，对我国31个城市和5个沿海经济开发区的农产品价格在春、夏、秋、冬的水平进行评估，并进行空间分区。1数据处理和基于灰色评估方法的空间分区模型1．1数据处理该文所用的价格数据(包括从1993年8月至2

4、004年8月的逐日数据)均来源于《中国物价》和《中国农产品供求信息网》。该文将全国各地区的28种主要农副产品按属性分为8类：粮食、豆类、植物油、蔬菜、肉、禽蛋、鱼、水果，根据8类产品平均的集市价格，计算农产品的综合比价。一类农产品的综合比价作为一个指标，以此为基础，运用灰色评估方法，全面评价国内31个城市和5个沿海经济开发区的农产品价格水平，划分出价格低、中、高、较高的地区。农产品生产的季节性很强，不同季节农产品价格差异很大，如果简单把某种农产品多年的价格平均，就可能把～些有用的信息掩盖掉。因此，该文按照春、夏、秋、冬4个季节分别来评估我国农产品价格的区域差异。气象学上以阳

5、历3、4、5月份为春季，6、7、8月份为夏季，9、10、11月份为秋季，12、1、2月份为冬季，这种4季的分法和作物的生长周期有紧密的联系。该文也按照此种春夏秋冬的划分方法，分析农产品在四个季节的区域差异和空间分布。1．2灰色聚类方法收稿日期：2008一II一18冯继宏为助理研究员张卫建为教授卞新民为教授教授姚霞为讲师-国家863计划专项(2003AA209030)和国家自然科学基金重点项目(30030090)资助．万方数据62中国农业资源与区划2009正灰色聚类分析是将聚类对象按若干灰类(如1，2，3，4级等)进行归纳，从而判断出聚类对象属于哪一个灰类。设有n个对象，m个

6、评估指标，8个不同的灰类，对象i关于指标j的样本观测值为X。，i=1，2，⋯，n；j=1，2，⋯，m。根据X。的值对相应的对象i进行评估，具体步骤如下：第一步：按照评估要求划分灰类数。将各个指标的取值范围也相应地划分为S个灰类，例如将指标j的取值范围定为al，as+1]，[ak-。，ak]，⋯，[a。，a．]，Fa。，a．+1]，其中ak(k一1，2，⋯s)的值一般可根据实际情况要求或定性研究结果确定。第二步：令属塾之竽于灰类k的白化权函数值为1，与l下ak-ak+l，1l灰类k-1的起点ak．。与灰类k+l厶的终点矾+：连接，得到指标j关于灰类k的三角白化权函数华(。)(

7、j一1，2，⋯，m；k=1，2，⋯，s)，对于IP(。)可分别将j指标取数域向左、右延拓至a0，as+z。对于j指标的一个观测值x，可由公式计算其属于灰类s的隶属度f}(x)，其中h=(ak+ak+-)／2。砰(x)=x6[ak_1，ak+z]x∈[akl，入k]xE[h，ak+2]第三步：计算对象i(i=1，2，⋯，n)关于灰类k(k一1，2，⋯，s)的综合聚类系数口÷op=乏f}(】‘ii)·印(1-2)其中fj。(强)为对象i在指标j下属于灰类k的白化权函数，印为指标j在综合聚类中的权重。第四步：由maxfa