首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于熵权法的陕西省农业干旱脆弱性评价及影响因子识别
引用本文:徐晗. 基于熵权法的陕西省农业干旱脆弱性评价及影响因子识别[J]. 干旱地区农业研究, 2016, 34(3): 198-205. DOI: 10.7606/j.issn.1000-7601.2016.03.32
作者姓名:徐晗
作者单位:长安大学环境科学与工程学院,陕西 西安 710054;陕西学前师范学院环境与资源管理系,陕西 西安 710100
基金项目:水利部公益性行业科研专项“渭河中下游干旱预警与应急水源配置(201301084),陕西省教育厅科学研究计划项目(14JK1182)
摘    要:以陕西省10个城市为研究对象,从农业干旱的敏感性和恢复力2个角度选取14个指标,对全省的农业干旱脆弱性进行评价。利用熵权法和贡献度模型,根据陕西省2014年水资源、气象与社会经济统计数据,对10个城市的农业干旱脆弱性及主要贡献因子进行分析。结果表明:(1)陕南的3个城市安康、商洛和汉中的农业干旱脆弱性水平较高,分别为0.7128、0.7110和0.5897,关中和陕北的7个城市农业干旱脆弱性处于中等水平;(2)陕西省农业干旱脆弱性的空间差异与城市社会经济发展水平和气候条件不完全一致,陕南地区敏感性总体较高,其中最高为安康(0.4238),关中和陕北地区敏感性总体较低,其中最低为宝鸡(0.2123);陕南地区三个城市的恢复力水平最低,关中和陕北对于干旱的恢复能力差异不大,其中咸阳(0.0992)、渭南(0.1301)、榆林(0.1554)3市的恢复力最强。(3)从影响因子来看,西安、咸阳和渭南的主要影响因子为人口密度,贡献度分别为27.11%,15.11%和14.18%;安康、汉中和商洛的主要影响因子为旱地面积比重,贡献度分别为29.36%,17.20%和18.38%;延安和榆林的主要影响因子为旱地面积比重和耕地灌溉率,前者贡献度分别为32.18%和29.36%,后者贡献度均为17.24%;铜川的主要影响因子为耕地灌溉率,贡献度为16.49%;宝鸡的主要影响因子为水库调蓄率,贡献度为10.76%。最后,根据评价结果提出不同城市控制农业干旱脆弱性的相应措施。

关 键 词:农业干旱  脆弱性  空间差异  贡献度  陕西省

Assessment of agricultural drought vulnerability and identification of influencing factors based on the entropy weight method
XU Han. Assessment of agricultural drought vulnerability and identification of influencing factors based on the entropy weight method[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2016, 34(3): 198-205. DOI: 10.7606/j.issn.1000-7601.2016.03.32
Authors:XU Han
Abstract:
Keywords:agriculture drought  vulnerability  Shaanxi Province  spatial difference  contribution degree
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《干旱地区农业研究》浏览原始摘要信息
点击此处可从《干旱地区农业研究》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号