桐城市油茶氣候品質(zhì)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建方法探討

江勝國(guó) 錢侯春 張斗勝 辛惠翔

摘 要：從企業(yè)需求出發(fā)，在分析影響桐城油茶生長(zhǎng)與品質(zhì)氣象因子的基礎(chǔ)上，選擇上年度10月中旬至11月上旬平均氣溫和日照時(shí)數(shù)、當(dāng)年7～8月的日最高溫度≥35℃的高溫日數(shù)總降水量與大雨日數(shù)組合等4個(gè)評(píng)價(jià)因子并作無量綱處理，應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)方法建立了油茶籽氣候品質(zhì)客觀評(píng)價(jià)模型，得出了2017年桐城油茶籽氣候品質(zhì)評(píng)價(jià)“優(yōu)”級(jí)結(jié)論，并對(duì)申請(qǐng)企業(yè)首次開展了油茶籽氣候品質(zhì)評(píng)價(jià)服務(wù)。

關(guān)鍵詞：桐城油茶；氣候品質(zhì)；模糊數(shù)學(xué)；評(píng)價(jià)模型

中圖分類號(hào)：S162.3；S716.3；S794.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8023（2018）05-0039-08

Abstract： Based on the analysis of favorable and unfavorable meteorological conditions affecting the growth and quality of Camellia oleifera Tongcheng，choose the average temperature and sunshine hours from mid-October to early November of the last year， the number of temperature days with a maximum daily of ≥ 35℃ and the combination of total precipitation and heavy rain days from July to August of that year， etc，， and do dimensionless processed.Then the objective evaluation model of the climatic quality of camellia oleifera seeds was established by using fuzzy mathematics evaluation method，and the conclusion of "excellent" level of climate quality assessment of Camellia Oleifera Tongcheng 2017 was obtained，And for the first time，the applicant enterprises carried out the evaluation service of Camellia seed climate quality.

Keywords： Camellia oleifera in Tongcheng； climatic quality； fuzzy mathematics； evaluation model

0 引言

油茶是我國(guó)亞熱帶丘陵山區(qū)特有的木本油料樹種，具有2000多年的栽培和利用歷史[1-3]。桐城市地處皖西南，是安徽省重點(diǎn)油茶產(chǎn)區(qū)之一，全市現(xiàn)有油茶林面積近6 600 hm2。油茶生產(chǎn)與其他農(nóng)作物一樣，其品質(zhì)同樣會(huì)受到氣象條件的制約[4-6]。本文從企業(yè)需求出發(fā)，以桐城油茶為對(duì)象，研究影響桐城油茶籽氣候品質(zhì)的主要?dú)庀笠蜃?，探討油茶籽氣候品質(zhì)評(píng)價(jià)技術(shù)方法，建立客觀的評(píng)價(jià)模型，從而提升油茶的附加值，提高產(chǎn)品的知名度和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

1 油茶對(duì)氣象條件的要求

油茶為茶科山茶屬常綠小喬木，是我國(guó)亞熱帶丘陵山區(qū)特有的木本油料樹種。茶油是優(yōu)質(zhì)的食用油，含不飽和脂肪酸94%左右，易為人體消化吸收。

油茶喜光好溫忌寒，以中亞熱帶地區(qū)栽培經(jīng)濟(jì)效益最好。有關(guān)氣象條件對(duì)油茶生長(zhǎng)影響的研究有很多[7-10]。

1.1 熱量條件

油茶要求年平均氣溫14～21℃，最冷月平均氣溫大于3℃，極端最低氣溫不低于-10℃，最熱月平均氣溫小于28℃，無霜期200 d以上，≥10℃的活動(dòng)積溫為4 500～5 200℃。

油茶葉芽吐露的最低溫度為8、15℃時(shí)抽梢展葉，氣溫升至20℃時(shí)生長(zhǎng)最快；可耐42℃的高溫，但一般溫度在34℃左右時(shí)生長(zhǎng)受到抑制，如持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，則大量落葉、落果，甚至造成植株枯死；花期（10-11月）最適宜的平均溫度為12～18℃，低于9℃或溫度驟降或晚霜可造成落花落果現(xiàn)象嚴(yán)重；果實(shí)膨大期平均氣溫達(dá)到30℃時(shí)，果實(shí)生長(zhǎng)最快，7～8月的日最高溫度≥35℃的高溫日數(shù)小于20 d，有利于油脂轉(zhuǎn)化積累和果實(shí)成熟。

影響油茶高產(chǎn)的氣象條件，主要是冬季的低溫凍害，造成幼果被凍壞，其次是夏季高溫。

1.2 水分條件

適宜年降水量為800～2 000mm，最適宜年降水量為1 200～1 600mm，且四季分配均勻；年均相對(duì)濕度為75%～85%。

7-8月油茶果實(shí)生長(zhǎng)發(fā)育期間，要求雨量充沛、均勻，才有利于果實(shí)生長(zhǎng)和油脂轉(zhuǎn)化。高溫干旱會(huì)出現(xiàn)“7月干果、8月干油”現(xiàn)象，而大雨或暴雨天氣易導(dǎo)致落果和裂果。10月中旬至l1月中旬開花期間降水較少有利于傳粉受精，連續(xù)降雨影響授粉?；ㄆ冢?0-11月）平均相對(duì)濕度76%左右對(duì)油茶的開花授粉非常有利，雨日≥13 d就會(huì)影響豐產(chǎn)。

1.3 光照條件

年日照時(shí)數(shù)1 800～2 200 h，日照百分率在35%以上。光照強(qiáng)度影響油茶花芽分化（6-8月）、開花著果。在6-7月春梢花芽分化盛期，光照時(shí)數(shù)日均達(dá)到1lh時(shí)，有利于花芽分化。

1.4 桐城油茶生長(zhǎng)期間有利與不利的氣象條件

分析對(duì)比表1，桐城油茶生長(zhǎng)期間的有利氣象條件很多，熱量條件無論是年平均氣溫還是冬季最冷月平均氣溫、亦或≥10℃的活動(dòng)積溫均能滿足油茶對(duì)氣象條件的需求，尤其是無霜期較長(zhǎng)、8～9月的日最高溫度≥35℃的高溫日數(shù)較少、花期氣溫較高，對(duì)油茶生長(zhǎng)及其良好品質(zhì)的形成特別有利。

水分條件基本能滿足油茶生長(zhǎng)需要，其中7、8月份充沛，對(duì)油茶果實(shí)膨大及油脂積累很有利。光照條件比較優(yōu)越，尤其是全年日照百分率較大、6-8月光照強(qiáng)度較強(qiáng)，有利油茶生長(zhǎng)、形成良好的品質(zhì)。

不利的氣象因素主要有：

（1）少數(shù)年份花期氣溫偏低，特別是開花后期往往會(huì)受到冷空氣襲擊影響，氣溫急劇下降到油茶開花要求的臨界溫度以下；有些年份花期出現(xiàn)陰雨天氣，雨量、雨日都比較多。這些不利的氣象因素既不利于油茶開花授粉，也不利于形成較好的油茶品質(zhì)。

（2）少數(shù)年份冬季溫度低，致使油茶新生枝梢大量受凍死亡、幼果受凍脫落。如2016年1月23-25日桐城出現(xiàn)超級(jí)寒潮，極端最低氣溫-10.5℃，部分油茶產(chǎn)區(qū)極端最低氣溫-12℃以下，對(duì)油茶生長(zhǎng)及品質(zhì)形成有極大的不利影響。

（3）從平均狀況看， 7、8月份降水量完全能夠滿足油茶果實(shí)膨大對(duì)降水的要求，但由于此間降水量年際間變化較大，常有干旱發(fā)生，影響油茶產(chǎn)量和品質(zhì)形成。

2 油茶氣候品質(zhì)評(píng)價(jià)方法

2.1 模糊數(shù)學(xué)評(píng)判方法

綜合評(píng)判就是對(duì)受到多個(gè)因素制約的事物或?qū)ο笞鞒鋈嬖u(píng)價(jià)的一種有效的多因素決策方法，如產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)定、科技成果鑒定、某種作物種植適應(yīng)性的評(píng)價(jià)等，都屬于綜合評(píng)判問題。

模糊綜合評(píng)判的數(shù)學(xué)模型[11]可分為一級(jí)模型和多級(jí)模型，在此僅介紹一級(jí)模型。采用一級(jí)模型進(jìn)行綜合評(píng)判，一般可歸納為以下幾個(gè)步驟：

（1）建立評(píng)判對(duì)象因素集U={u1， u2， …， un}。因素就是對(duì)象的各種屬性或性能，在不同場(chǎng)合，也稱為參數(shù)指標(biāo)或質(zhì)量指標(biāo)，它們能綜合地反映出對(duì)象的質(zhì)量，因而可由這些因素來評(píng)價(jià)對(duì)象。

（2）建立評(píng)判集V={v1， v2， …， vn}。如工業(yè)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)，評(píng)判集是等級(jí)的集合；農(nóng)作物種植區(qū)域適應(yīng)性的評(píng)價(jià)，評(píng)判集是適應(yīng)程度的集合。

（3）建立單因素評(píng)判，即建立一個(gè)從U到F（V）的模糊映射f

從上述模糊綜合評(píng)判的4個(gè)步驟可以看出，建立單因素評(píng)判矩陣R和確定權(quán)重分配A是兩項(xiàng)關(guān)鍵性的工作，但同時(shí)又沒有統(tǒng)一的格式可以遵循，一般可采用統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)或?qū)＜以u(píng)分的方法求出。

2.2 氣象因子選擇

影響油茶品質(zhì)的因素很多，有栽培因素、品種因素和加工方法因素等。氣候?qū)τ筒璧挠绊懓齻€(gè)方面，即：對(duì)生長(zhǎng)的影響、對(duì)產(chǎn)量的影響和對(duì)品質(zhì)的影響[12-17]。

通過調(diào)查，并征求本地多年從事油茶生產(chǎn)技術(shù)指導(dǎo)的專家意見，初選了8個(gè)因子作為油茶籽氣候品質(zhì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)：

通過因子間的相關(guān)分析，因子之間相關(guān)系數(shù)較大的因子可以相互取代，因此可以剔除部分因子，最終確定4個(gè)因子間相關(guān)系數(shù)較小且專家和管理人員認(rèn)為對(duì)油茶生長(zhǎng)和品質(zhì)影響最為重要的因子建立評(píng)價(jià)模型：

X1：上年度10月中旬至11月上旬平均氣溫。

X2：上年度10月中旬至11月上旬日照時(shí)數(shù)。

X3：7-8月的日最高溫度≥35℃的高溫日數(shù)（d）。

X4：當(dāng)年度7-8月的總降水量-當(dāng)年度7-8月日降水量≥25 mm日數(shù)（d）×25（mm），即X4=R-n×25（R為當(dāng)年度7-8月的總降水量，n為當(dāng)年度7-8月日降水量≥25 mm日數(shù)（d））。

由于各因子之間的量綱不同，無法直接進(jìn)行分析、比較，為此按一定的經(jīng)驗(yàn)對(duì)各因子進(jìn)行（0，1）化無量綱處理：

式中“○”表示模糊變換。

2.3.1 確定評(píng)價(jià)集

按照《安徽省農(nóng)產(chǎn)品氣候品質(zhì)評(píng)價(jià)管理暫行辦法》，在描述油茶氣候品質(zhì)等級(jí)分類時(shí)，采用一般、良、優(yōu)、特優(yōu)4個(gè)等級(jí)，不是準(zhǔn)確地將其定位在某一等級(jí)上，而是用相對(duì)于4個(gè)等級(jí)的隸屬度（即相似程度）的向量來表示。即：V={V1，V2 ……Vm}={一般、良、優(yōu)、特優(yōu)}，m=4。

單個(gè)因子評(píng)價(jià)指標(biāo)見表2。

2.3.2 確定各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)

在評(píng)價(jià)過程中需要考慮各因子對(duì)油茶籽氣候品質(zhì)等級(jí)的不同貢獻(xiàn)，即權(quán)重的影響。由于缺乏油茶歷史品質(zhì)資料，這里采用專家打分法[22-23]，在生產(chǎn)企業(yè)和有關(guān)單位選擇7位油茶種植或此方面管理專家，按總分為100分的要求對(duì)各因子進(jìn)行打分評(píng)定（表3），對(duì)各因子的得分結(jié)果進(jìn)行平均后再作歸一化處理，即：

2.3.3 各因子評(píng)價(jià)集的確定

由于氣象因子之間的相互作用和影響，單個(gè)因子對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的貢獻(xiàn)也不是一一對(duì)應(yīng)的確定關(guān)系，處在某級(jí)別內(nèi)的因子，也存在出現(xiàn)其它品質(zhì)級(jí)別的可能性，因此需要求出各因子對(duì)品質(zhì)影響的隸屬度，組成因子評(píng)價(jià)集。規(guī)則為：

根據(jù)單個(gè)因子的評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)集區(qū)間的臨界值分別為：a1=0.25，a2=0.5，a3=0.75。當(dāng)因子Y位于兩界限的中間量（即區(qū)間正中）時(shí)隸屬度為1，其余級(jí)別的隸屬度為0；當(dāng)Y在區(qū)間內(nèi)離開中點(diǎn)向左或向右移動(dòng)時(shí)，其所在區(qū)域的隸屬度從1開始減少，同時(shí)其它區(qū)域的隸屬度從0開始增加，具體見表4。

利用上述公式（4）～（7）求出各因子每年的品質(zhì)隸屬度，再由表4 就可以得到每年的油茶品質(zhì)評(píng)價(jià)集R，如2015年的R矩陣求算過程如下：

上年度10月中旬至11月上旬平均氣溫：X1=14.5℃，由公式（4）得Y1=0.761>a3=0.75，由表4可計(jì)算出：

取B值中最大值0.516 895，對(duì)應(yīng)在第三個(gè)位置，即2015年桐城油茶氣候品質(zhì)為“優(yōu)”級(jí)。

其它年份的評(píng)價(jià)運(yùn)算方法完全相同，表5便是2001-2016年桐城油茶氣候品質(zhì)逐年評(píng)價(jià)結(jié)果，同時(shí)將調(diào)查所得的基于出油率的油茶籽品質(zhì)實(shí)況也列于此表的最后一列作為參考。

3 2017年油茶氣候品質(zhì)評(píng)價(jià)應(yīng)用

3.1 模型計(jì)算結(jié)果

應(yīng)用上述評(píng)價(jià)模型對(duì)2017年桐城油茶籽氣候品質(zhì)評(píng)價(jià)指數(shù)進(jìn)行實(shí)際計(jì)算，過程與結(jié)果如下：

上年度10月中旬至11月上旬平均氣溫：X1=15.6℃，由（4）式得Y1=0.941>a3=0.75，由表4可計(jì)算出：

取B值中最大值0.398 473，對(duì)應(yīng)在第三個(gè)位置，即2017年桐城油茶氣候品質(zhì)為“優(yōu)”級(jí)。實(shí)際上，2017年該企業(yè)生產(chǎn)的油茶籽出油率高，營(yíng)養(yǎng)成分也優(yōu)于其它地方油茶籽，品質(zhì)實(shí)況為“優(yōu)”。見表6。

3.2 氣象條件評(píng)述

有利方面：一是油茶開花期間的溫度條件得到滿足，對(duì)油茶開花授粉和品質(zhì)形成十分有利。表現(xiàn)為：2016年10月中旬至11月上旬，雖然降水偏多，但平均氣溫較高，達(dá)到15.7℃，與常年同期平均值相近；2016年10月中旬至11月上旬日最高氣溫≥16℃的日數(shù)竟然有24 d之多。

二是油茶果實(shí)膨大與油分轉(zhuǎn)化時(shí)期的氣象條件得到基本滿足。表現(xiàn)在：今年7、8月間的日最高溫度≥35℃的高溫日數(shù)15 d，雖然不算少，但集中持續(xù)時(shí)間不長(zhǎng)，尤其是在8月份油分轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵時(shí)期，僅零星出現(xiàn)3 d高溫日，這對(duì)油茶油分轉(zhuǎn)化十分有利；降水比較適中，未發(fā)生長(zhǎng)時(shí)間的干旱。

不利方面：一是去年油茶開花期間晴天和光照較少，降水與降水日數(shù)較多，對(duì)油茶開花授粉有影響；二是在今年油茶果實(shí)膨大及油分轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵時(shí)期，雖然高溫日數(shù)不太多，但降水較多，特別是8月份降水有點(diǎn)過多、過大，對(duì)油茶果實(shí)膨大和油分轉(zhuǎn)化也不利。

4 結(jié)論與討論

（1）在缺乏農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)歷史數(shù)據(jù)的情況下建立農(nóng)產(chǎn)品氣候品質(zhì)評(píng)價(jià)模型確實(shí)存在一定的困難，本研究引入多因素模糊綜合評(píng)價(jià)方法能夠較好的解決這個(gè)問題，評(píng)價(jià)結(jié)果客觀、科學(xué)、可靠。

（2）應(yīng)用多因素模糊綜合評(píng)價(jià)方法建立農(nóng)產(chǎn)品氣候品質(zhì)評(píng)價(jià)模型，首要問題是選擇氣象影響因子。在選擇氣象影響因子時(shí)不能只停留在統(tǒng)計(jì)分析上，而是要通過對(duì)影響農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)形成機(jī)理的考察篩選出具有堅(jiān)實(shí)科學(xué)依據(jù)的因子，因子數(shù)量多少?zèng)]有限制。

（3）氣象影響因子選定后，確定各因子的影響權(quán)重便成為另一個(gè)關(guān)鍵問題。確定因子權(quán)重的方法有多種：頻數(shù)統(tǒng)計(jì)法、主觀賦權(quán)法、特征向量法和熵權(quán)法等，可按評(píng)價(jià)對(duì)象與具體問題選定。

（4）應(yīng)用excel工作表可以很方便的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，建立評(píng)價(jià)模型。

【參 考 文 獻(xiàn)】

[1]王斌，王開良，童杰潔，等.我國(guó)油茶產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展對(duì)策[J].林業(yè)科技開發(fā)，2011，25（2）：11-15.

WANG B， WANG K L， TONG J J， et al. Present situation and developing countermeasures of Chinese Camellia industry[J]. China Forestry Science and Technology， 2011， 25（2）：11-15.

[2]莊瑞林.中國(guó)油茶（2版）[M].北京：中國(guó)林業(yè)出版社，2008.

ZHUANG R L. Chinese Camellia（2nd Edition） [M]. Beijing： China Forestry Publishing House， 2008.

[3]蔡新玲，徐建敏，姚建林，等. 安徽省油茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述[J].安徽林業(yè)科技，2015，41（2）：16-19.

CAI X L， XU J M， YAO J L， et al. Review on the development of Camellia oleifera industry in Anhui Province[J]. Anhui Forestry Science and Technology， 2015， 41（2）：16-19.

[4]劉偉.福建省油茶產(chǎn)地主要生態(tài)因子與油茶產(chǎn)量和品質(zhì)的相關(guān)性研究[D].福州：福建農(nóng)林大學(xué)，2014.

LIU W. Study on the correlativity between ecological factors and yield and quality of Camellia oleifera Abel in producing areas of Fujian province[D]. Fuzhou： Fujian Agriculture and forestry University，2014.

[5]余優(yōu)森，任三學(xué)，譚凱炎. 中國(guó)普通油茶含油率品質(zhì)氣候區(qū)域劃分與層帶研究[J]. 自然資源學(xué)報(bào)，1999， 14（2）：123-127.

YU Y S， REN S X， TAN K Y. Study on climatic regionalization and layer and belt distribution of Oiltea Camellia quality in China[J]. Journal of Natural Resources， 1999， 14（2）：123-127.

[6]張乃燕，黃開順，覃毓，等.主要地理氣候因子對(duì)油茶籽油脂肪酸組成的影響[J].中國(guó)油脂， 2013，38（11）：78-80.

ZHANG N Y， HUANG K S， QIn Y， et al. Effects of major geographical and climatic factors on fatty acid composition of oil - tea camellia seed oil[J]. China Oils and Fats， 2013， 38（11）：78-80.

[7]束慶龍，張良富.中國(guó)油茶栽培與病蟲害防治[M].北京：中國(guó)林業(yè)出版社，2009.

SHU Q L， ZHANG L F. Chinese camellia cultivation and pest control[M]. Beijing： China Forestry Publishing House， 2009.

[8]黃志松.油茶生長(zhǎng)發(fā)育與生態(tài)環(huán)境關(guān)系剖析[J].安徽林業(yè)，2009（4）：46-46.

HUANG Z S. Analysis on the relationship between the growth and development of camellia and the ecological environment[J]. Anhui Forestry， 2009（4）：46.

[9]蔣元華，廖玉芳.油茶氣象影響指標(biāo)研究綜述[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2015，31（28）：179-183.

JIANG Y H， LIAO Y F. Research summary on meteorological influence indicators of oil tea camellia[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin， 2015， 31（28）：179-183.

[10]歐陽(yáng)兆云.油茶產(chǎn)量與氣象條件的關(guān)系及生產(chǎn)管理措施[J].氣象，1991，17（3）：35-36，16.

OUYANG Z Y. Relationship between camellia yield and meteorological conditions and production management measures[J]. Meteorological Monthly， 1991， 17（3）：35-36，16.

[11]謝季堅(jiān)，劉承平. 模糊數(shù)學(xué)方法及其應(yīng)用（3版）[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社，2006.

XIE J J， LIU C P. Fuzzy mathematics method and its application（3rd edition）[M]. Wuhan： Huazhong University of Science and Technology Press， 2006.

[12]黎章矩，華家其，曾燕如. 油茶果實(shí)含油率影響因子研究[J]. 浙江林學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，27（6）：935-940.

LI Z J， HUa J Q， ZENG Y R .Oil content of camellia oleifera fruit trees[J]. Journal of Zhejiang Forestry College， 2010， 27（6）：935-940.

[13]余會(huì)康.閩東油茶產(chǎn)量及含油率與氣候條件分析[J].貴州氣象，2014，38（6）：7-12.

YU H K. Analysis on yield， oil content and climatic conditions of Mindong camellia[J]. Journal of Guizhou Meteorology， 2014， 38（6）：7-12.

[14]余會(huì)康，郭建平.氣候變化對(duì)福建省普通油茶含油率影響分析[J].農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境學(xué)報(bào)，2015，32（1）：87-94.

YU H K， GUO J P. Analysis of climate change effect on camellia oil content in Fujian Province of China[J]. Journal of Agricultural Resources and Environment， 2015， 32（1）：87-94.

[15]徐猛.不同水分梯度對(duì)油茶果實(shí)品質(zhì)和產(chǎn)量的影響[D].南昌：江西農(nóng)業(yè)大學(xué)，2014.

XU M. Effects of different water gradients on fruit quality and the yield of camellia oleifera Abel[D]. Nanchang： Jiangxi Agricultural University， 2014.

[16]李大明，劉厚培. 外界生態(tài)因子對(duì)油茶品質(zhì)影響的研究[J].林業(yè)科學(xué)，1990， 26（5）：389-395.

LI D M， LIU H P. Studies on effect of ecological factors on quality in Camellia[J]. Scientia Silvae Sinicae， 1990， 26（5）：389-395.

[17]許洋，李保國(guó)，王森，等.栽培條件與油茶籽品質(zhì)相關(guān)性研究概況[J].經(jīng)濟(jì)林研究，2009，27（4）：108-113.

XU Y， LI B G， WANG S， et al. Correlation research situation of cultivation conditions and camellia oleosa seed qualities[J]. Nonwood Forest Research， 2009， 27（4）：108-113.

[18]馬清云，李佳英，王秀榮，等.基于模糊綜合評(píng)價(jià)法的登陸臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響評(píng)估模型[J].氣象，2008，34（5）：20-25.

MA Q Y， LI J Y， WANG X R， et al. A fuzzy synthetic evaluation model for typhoon disaster[J]. Meteorological Monthly， 2008， 34（5）：20-25.

[19]孫廣仁，畢海良.模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)判法在泥石流溝判別與危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].青海環(huán)境，1997，7（2）：72-77.

SUN G R， BI H L. Application of fuzzy mathematics comprehensive evaluation method in the identification and hazard assessment of mudslide ditch[J]. Qinghai Huanjing， 1997， 7（2）：72-77.

[20]魯俊，郝瑩，王東勇，等.用模糊綜合評(píng)判法評(píng)價(jià)決策氣象服務(wù)人員業(yè)務(wù)質(zhì)量[J].氣象研究與應(yīng)用，2015，36（2）：73-77.

LU J， HAO Y， WANG D Y， et al. Evaluation on service quality of decision-making meteorological service personnel based on fuzzy comprehensive evaluation method[J]. Journal of Meteorological Research and Application， 2015， 36（2）：73-77.

[21]胡義士，胡小康，杜志國(guó).用模糊綜合評(píng)判評(píng)估水稻年景[J].科技風(fēng)，2014（21）：35.

HU Y S， HU X K， DU Z G. Assessment of rice year scenes by fuzzy comprehensive evaluation[J]. Technology Wind， 2014（21）：35.

[22]李仲來.確定因素權(quán)重的專家調(diào)查法[J].學(xué)科教育，1991（2）：35-38.

LI Z L. Expert survey methodology for determining the weight of factors[J]. Journal of Subject Education， 1991（2）：35-38.

[23]戚玉璽，祝華遠(yuǎn)，段 剛.基于綜合集成賦權(quán)法的飛行機(jī)務(wù)保障能力評(píng)估指標(biāo)權(quán)重確定[J].兵工自動(dòng)化，2016，35（4）：85-87.

QI Y X， ZHU H Y， DUAN G. Determining the weights of evaluation index in flight line maintenance support ability based on combination weight method[J]. Ordnance Industry Automation， 2016， 35（4）：85-87.