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农业作为国家经济发展的基础产业，其可持续发展水平评价得到了各国政府的高度重视。实现可持续发展的前提和基础是对其发展现状进行识别与判定，这一工作的核心在于对区域可持续发展度进行量化分析。然而可持续发展是一个动态变化的复杂过程，各评价指标之间充满着不确定性关系，这些不确定性关系给定量评价可持续发展工作带来了很大的困难，尤其在指标确权和不确定评价方面。 传统的评价指标赋权方法有主观赋权法和客观赋权法，也包括主客观方法融合的确权方法。其中主观赋权法受人为的知识和经验影响明显，一定程度上影响结果的客观性;客观赋权法完全依据数学模型进行数据分析，虽然确定的权重精度较高，但会出现忽略现状，造成计算结果与实际相悖的情况;而主客观结合的确权方法虽然在一定程度上弱化了主观和客观赋权方法的缺陷，但是并不能从根本上完全消除这些固有的缺陷。而且，以上主流方法均未充分考虑指标间的耦合作用，可能造成评价结果的偏差。因此需要提出一种更有效地方法进行指标赋权研究。扩展傅里叶幅度敏感性检验法(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test，EFAST)是一种高效、稳健的全局敏感性分析方法，该算法不仅能够量化各评价指标对评价目标的敏感性，而且能够定量描述各指标之间的相互关系及其不确定性，进而更有效合理地进行指标确权。在评价方面，常规的评价方法是直接将指标数据载入模型进行评价，很少考虑指标系统内部的不确定性可能造成的误差。集对分析法(Set Pair Analysis，SPA)是一种处理具有确定与不确定性问题的系统分析方法，利用集对分析联系度可以定量地描述和处理不确定系统中的模糊不确定关系。为解决以上问题，本文从不确定性分析角度出发，综合EFAST算法与SPA方法在不确定分析方面的优势，提出EFAST-SPA算法对黑河中游农业可持续发展进行了评价，具体做法是采用EFAST方法和指标数据，利用多指标综合评价模型，对黑河中游26个农业可持续发展指标的敏感性进行了分析，根据指标的重要性排序进行赋权，并利用SPA方法计算各指标的不确定性联系度，进而利用EFAST算法确定的指标权重和SPA方法计算的指标的不确定性联系度进行评价，最后利用熵值法对评价结果进行验证，结果表明: (1)EFAST方法在农业可持续发展指标确权时具有可行性，由于EFAST方法考虑了指标间的相互作用，可以定量计算指标间耦合作用对指标的影响大小，EFAST算法在定量分析方面比熵值法更具体全面，可以更有效地区分出指标重要性差异; (2)EFAST-SPA算法对各县区的评价结果如下:农业经济发展水平子系统:肃南县＞高台县＞临泽县＞甘州区＞民乐县＞山丹县;农业生产要素效率子系统:临泽县＞甘州区＞高台县＞肃南县＞民乐县＞山丹县;农业社会发展水平子系统:肃南县＞高台县＞甘州区＞山丹县＞临泽县＞民乐县;农业资源与环境发展水平子系统:山丹县＞民乐县＞临泽县＞肃南县＞高台县＞甘州区，农业综合发展水平排序为:肃南县＞高台县＞山丹县＞临泽县＞甘州区＞民乐县。 EFAST-SPA算法和熵值法评价结果和农业实际发展状况吻合程度很高，而且多数情况下EFAST-SPA算法可以更加充分清晰地描述农业发展状况，具有更高的可信度和应用价值; (3)EFAST-SPA算法与熵值法在农业可持续发展等级评价中结果走势完全一致，更进一步证明了EFAST-SPA算法的可行性和可靠性。