１引言

农业的发展变化始终受到农业科技的影响，因此探讨农业科技发展变化的相关影响因素非常重要。在这方面，国内学者在理论和实践上进行了深入和广泛的研究，取得了更有意义的研究成果，肯定了科技因素在农业发展过程中的重要性。目前的研究方法更注重农业科技的评价和测量，也通过建立相关指标来探索农业科技的发展。目前常用的评价农业科技发展的方法包括计算贡献率的比较方法、单一指标评价方法和总体评价方法，可以全面衡量一定时期农业科技的发展水平。刘明、王克林提出了我国农业现代化进程测量的支撑技术——多指标综合测量方法的优化方案，以实现对农业现代化进程时空动态特征的定量分析。卢亚丽、傅新红提出了区域农业科技进步测量模型的设计依据和应遵循的原则，构建了测量模型。以上研究仅从测量和评价的角度研究农业科技的发展变化。为了进一步研究农业科技的发展变化，本文将以系统思想为研究基础，结合灰色系统理论，探讨农业科技体系的发展变化。

2基于灰关联熵的农业科技系统演化方向判断模型

2.1农业科技系统有序分析

由于农业科技一直在发展进步，整个农业科技体系充满随机性和不确定性。在分析农业科技体系时，将其视为一种灰色体系。根据灰色体系理论中的相关分析原理，进行定量描述分析，揭示农业科技发展水平与合理阈值的相关性。相关系数越大，系统越有序，计算性越强。但由于农业科技体系的多目标性，相关系数较多，不能很好地反映农业科技体系的整体变化规律。为了解决这个问题，可以用熵来表达相关系数的变化规律，并通过不同时期系统熵的变化来判断其进化方向。

2.2农业科技系统灰色关联熵

(1)相关模型。农业科技系统演化发展的灰色关联系数：将时间序列为xi=(xi(1)、xi(2)、…，xi(m)，xi(m)表示第m年第一个指标的值。首先：获得每个数列的初值像，使X′(1)′ｉ（１），ｘ′ｉ（２），…，ｘ′i(m)…，ｎ。第二步：获得序列差值。有Δi(k)=|x′o(k)-x′(K)Δｉ＝（Δｉ（１），Δｉ（２），…，Δi(m)…，ｎ。第三步，要求两极的最大差和最小差。因此，记M=maximaxkΔm=miniminkΔｉ（ｋ）。最后，获得所需的关联系数γoi(k)=m+ζＭΔｉ（ｋ）＋ζＭ，ζ∈(0，1)…，N；…，ｍ。(1)根据信息熵的概念定义如下:定义1:设数列X=(X1、X2、…，Xn)，Xi≥０，且Xi=1，称函数Nxilogxi是序列X的灰熵，Xi是属性信息。定义2:X为比较列，Y为参考列，RJ={{{{ζ(X)…，那么映射Map：RJ→Pj，Pi=ζ(x)ｎζ(X(i)、Y(i)、PiPJ，…，n是灰色关联系数分布映射，映射值称为分布密度值。根据灰熵的定义和灰关联分布映射，灰关联熵可以表示为:S(T)=-Ni=1PilogPi(2)中S(T)是农业科技系统在第一阶段的灰色相关熵，表示当时农业科技系统的状态，系统状态发生变化，相应的熵值发生变化。由于农业科技系统的耗散性，系统能量不会消失，与外界交换物质和能量，总熵增减。从熵的有序性可以看出，农业科技系统的演变方向可以是良性或恶性的，这取决于系统熵的变化机制。因此，在熵变化理论的帮助下，可以建立农业科技系统进化方向的判断模型，作为检验和判断系统进化规律的方法。ΔS=S(m)-S(n)(3)其中，S(m)是系统在m时点的熵值，S(n)是系统在n时点的熵值，两者的区别是农业科技系统在两个时间段内与外界能量和物质交换引起的熵变。ΔS的大小可以判断农业科技系统进化过程中的状态和方向：当ΔS>0时，系统熵增加，系统无序状态增加，此时系统的进化循环处于恶性状态。当ΔS-0时，系统熵减少，系统有序状态增强，系统循环演化良性，系统最稳定。当ΔS=0时，表示系统在一定时间隔内熵无变化，此时系统状态与初始状态一致。