在对基于农业PREES系统的农业可持续发展综合发展指数进行评估时，考虑到综合评估结果通常与指标权重的确定、合并规则的选取等因素密切相关，因此，最终结果受主观影响较大，尤其是当子系统的指标数目较多时，影响尤其突出。为此，我们在对农业PREES系统各个子系统的综合发展指数进行评估时，选择了相对成熟、较为常用的主成分分析法。

主成分分析法是研究用变量族的少数几个线性组合（新的变量族）来解释多维变量的协方差结构，挑选最佳变量子集，简化数据，揭示变量间关系的一种多元统计分析方法。主成分分析法是考察多个变量间相关性的一种多元统计方法，其目的可以被简单归纳为数据的压缩和数据的解释。该方法被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标，并且给综合指标所包含的信息以适当的解释，从而更加深刻地揭示事物内在规律。主成分分析是一种通过降维来简化数据结构的方法，如何把多个变量化为少数几个综合变量（综合指标），而这几个综合变量可以反映原来多个变量的大部分信息所含的信息又互不重叠，即它们之间要相互独立互不相关。由于农业可持续发展指标通常都是有度量单位的，由这些指标的观测数据所计算的协方差矩阵或相关矩阵必然要受到指标量纲的影响，为避免计算结果受指标量纲和数量级的影响，保证其客观性和科学性。

第一，需要对原始数据进行标准化处理。数据标准化的实质是对数据指标进行无量纲标准化处理，其目的是消除由于数据指标的量纲差异而对评估结果造成的外在影响。本书采用的数据标准化公式如下：

Xij＝（Xij－Xj）/Sj

式中，Xij代表标准化后的数据；Xij为原始数据；Xj为第j个指标的平均数；Sj为标准差。

第二，计算标准化后相关系数矩阵R的特征根λj和特征向量hj。R的特征根为：λ1≥λ2≥…≥λj≥0；相应的标准正交特征向量为h1，h2，…hj。(www.daowen.com)

第三，计算各主成分的方差贡献率aj及累计贡献率∑aj。

第四，选取主成分个数，计算主成分的得分：

第五，算出综合评价得分值F：

该综合得分越高，说明该样本的农业可持续发展水平越高；反之，则越低。各样本综合得分有负有正，综合得分值为正，说明高于平均水平；综合得分值为0时为平均水平；综合得分为负，说明低于平均水平。

另外，农业可持续发展系统作为一个复杂、开放的动态巨系统，系统中的各个子系统及其构成要素与外部环境之间存在不断的相互作用、相互影响和相互制约，从而使整个系统呈现出不稳定和不协调的现象。只有通过不断调节，才能保持系统之间的动态平衡，使系统整体及其各个子系统充分发挥其功能，进而达到系统的整体最优效应。可持续发展协调性是指系统中各个子系统及其构成要素之间具有合作、互补同步等多种关联关系，以及由于这些关联关系使系统整体呈现出协调结构和协调状态。其次，这种关联关系并非固定不变的，而是呈现出一种动态的协调关系。“协调”一词本身就有协同、调节之意。研究可持续发展系统协调性的目的就在于通过人为的动态调节，实现农业可持续发展系统各个子系统之间的良性循环，从而达到人口规模适当增长、人民生活水平持续提高、资源永续高效利用、环境状况良好、经济稳定快速发展和社会健康和谐发展的稳定状态。