基于多层AHP-FCE评价模型的土地整治重大工程效益评价研究
[Abstract]:The implementation of major land regulation projects plays an important role in ensuring national food security, promoting the overall development of urban and rural areas, improving the conditions of rural production and living, promoting the construction of ecological civilization and building a well-off society in an all-round way. Taking the important project of land development and consolidation along the Hanjiang River of the South-to-North Water transfer Project in Hubei Province as an example, the benefit evaluation index system of 9 items of criterion layer and 34 items of scheme layer is extracted from three aspects of economic benefit, social benefit and ecological benefit. In view of benefit evaluation, (AHP) is used to determine different index weights, and multi-layer fuzzy comprehensive evaluation (Multi-FCE) is used to evaluate the three benefits, and the concept of index contribution degree is put forward. The results are used to analyze the benefit evaluation, and the AHP-FCE quantitative evaluation model for the benefit of major land renovation projects is established. The results show that the implementation of major projects of land regulation can increase the area of effective cultivated land, improve the quality of cultivated land, effectively control soil erosion, improve the living environment in rural areas and improve the living standards of farmers. The evaluation system of AHP-FCE model can comprehensively cover all benefit points of major projects of land regulation, objectively reflect the actual situation of benefits of major projects, and the evaluation is more scientific, reasonable, systematic and reliable. Economic, social and ecological benefits have the characteristics of mutual promotion or mutual restraint. The study has certain theoretical value and practical significance for the evaluation of the benefit of major land regulation projects.
【作者单位】: 江西省土地开发中心;国土资源部土地整治中心;北京林业大学水土保持学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(41561043)~~
【分类号】:F301.24
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,本文编号:2376718
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