基于AHP与模糊AHP方法的印度喜马偕尔邦西姆拉地区农林复合系统适宜性制图研究

为解决土地退化和气候变化问题，来自印度的研究人员利用地理空间技术，结合生态-地形-土壤-气候-社会经济多维度指标，通过层次分析法(AHP)和模糊层次分析法(Fuzzy AHP)对西姆拉地区开展农林复合系统(AF)适宜性制图研究。结果显示：AHP判定44.04%区域(2259.98 km2)为中高适宜区，Fuzzy-AHP精度达83.02%，该成果可为气候韧性景观建设提供决策依据。

　　

农林复合系统(Agroforestry, AF)作为应对土地退化和气候变化的可持续土地管理策略，在促进社会经济福祉方面具有多重效益。为推进AF实践，研究者采用地理空间技术对印度喜马偕尔邦西姆拉地区进行适宜性制图，创新性地整合了生态、地形、土壤、气候及社会经济等多维参数，通过经典层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)和其改进版模糊层次分析法(Fuzzy AHP)进行量化评估。

研究数据揭示：AHP模型判定19.97%区域为高度适宜区，24.03%为中度适宜区，而Fuzzy AHP模型则显示16.24%属高度适宜，25.14%为中度适宜。值得注意的是，两种方法共同识别出约40-44%区域(2123.80-2259.98 km²)具备AF实践潜力。精度验证环节通过Google Earth高清影像随机采样，证实Fuzzy-AHP模型(83.02%)较传统AHP(81.93%)具有更优的分类性能。

该研究构建的决策框架为政策制定者提供了科学工具，有助于精准规划AF项目资金分配，推动气候适应性景观建设，对实现联合国可持续发展目标(SDGs)中的土地退化零增长和气候变化应对具有实践指导价值。