基于AHP－模糊综合评价体系的城市道路植物景观评价

佟 斌

(黑龙江省科学院自然与生态研究所，哈尔滨 150040)

城市道路是构成城市的轮廓和纽带，占市区总面积中的20%［1］。既是交通的通道，又是居民活动最主要的场所。道路景观是城市面貌、特色的最直接体现，是人们认识城市的主要视觉和感觉场所。优秀的城市街景使城市居民有愉悦感、自豪感，使外来者对该城市有着美好的印象［2］。道路植物景观是城市绿地系统的重要组成部分，它以“线”的形式将城市中的“绿点”和“绿面”联系起来，进而改善城市生态环境［3］。在城市中道路绿化影响着城市的生态环境，也直接影响城市的景观，所以对道路植物景观进行研究十分必要［4］。对道路植物景观进行科学评价已势在必行。然而，城市道路植物景观的定性评价主观性太强，难以客观说明问题［4］。为了确切地反映景观构成的合理性和生态效益水平，更需要完善道路绿化评价指标体系［5］。这样才能更加准确地发现城市道路植物景观中存在的问题，找出解决问题的有效方法。

1 评价方法概述

城市道路植物景观的评价是一个综合评价问题，它涉及多个因子。由人们的主观印象判定，所以使这种评判结果带有很大的模糊性。因此要得到更加确切的城市道路植物景观的评价结果，就要找到一种可以综合多种因子处理主观模糊性判断等问题的评价方法。所以本文利用AHP—模糊综合评价法进行城市道路植物景观评估。利用的数学工具将这个极度抽象的数学思想变成一个对实践有用的方法，得到一个简洁而科学的评价结果。

1.1 层次分析法

层次分析法(Analytical Hierarchy Process，简称AHP)是美国运筹学家托马斯·萨提(Thomas L Saaty)于20世纪70年代提出的一种定性与定量分析相结合的多目标系统化、层次化决策分析方法，其实质就是将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化、简单化，特别适用于那些难以完全定量分析的问题［6］。

1.2 模糊综合评判法

模糊综合评判法(Fuzzy Comprehensive Evaluation，简称FCE)是美国加利福尼亚大学的控制论专家查德(L.A.Zadeh)于1965年提出的。是以模糊数学为基础，利用模糊关系原理，将不易定量的指标定量化，进行综合评价的一种方法。是研究和描述模糊性现象的一种数学工具，它本身是精确的，是用精确的数学方法去描述和研究模糊性现象的。模糊综合评价是模糊数学在自然科学领域和社会科学领域中应用的一个重要方面。

2 植物景观评价理论研究现状

国外在城市植物景观的美学评价方面，多数的研究是植物景观的位置、形态与环境给人美的感受。如:1984年Patsfall研究了植物在景观中的位置对于人们对美的感受的差异。1980年Buhyoff、Gauthier＆Wellman说明种植面积、天空、树干、树冠面积、胸径与根茎都会影响行道树景观的好坏［7］。1994年 Schroeder、O.Brian运用计算机模拟仿真技术对景观进行美景度评估，得出美感受景观中树木的数量及直径所影响的结论［8］。1999年Marcel研究了快速评价体系的建立［9］。2000年Dunwell提出了专类植物景观的体系评价［10］。2006年Vyapari研究了基于网络的植物景观评价体系［11］等。

国内2002年唐东芹、杨学军、许东新采用层次分析法(AHP法)建立了园林植物景观的综合评价模型，通过对定性指标的量化，应用综合评价模型对园林植物景观进行了实例评价［11］。2004年严俊峰、刘华利用了唐东芹的园林植物景观评价AHP模型对武汉市道路植物景观评价进行了研究确立了8个评价因子，通对指标的量化，对各测试段的景观进行了分级评价［12］。2005年孙振邦利用LCJ法对东北城市长绿树景观进行了配置模式的评价［13］。

城市道路景观评价是一个十分复杂的问题，需要考虑到景观的客观性和人们对景观认知的主观性，并呈现出多目标、多属性的特征［14］。在查阅的大量资料中显示，国内外对定量评价城市道路景观质量的优劣没有固定的模式与方法。所以本文引入AHP—模糊综合评价法这一方法对城市道路植物景观进行评价，提出评价指标，计算权重，综合分析，定性处理。为科学的评价城市中道路植物景观的优劣做出有益尝试。

3 构建评价指标体系

3.1 AHP城市道路植物景观评价体系

道路植物分析方法，参照Saaty等的方法略有改动。评价方式采用层次分析法，根据道路植物景观具体指标的评分及诸因素的相对重要程度权值计算出各条道路植物景观的综合评价值，并进行排序。

3.1.1 城市道路植物景观评价指标体系

层次结构分析和模型的建立，根据城市道路植物景观的配置特点，建立递阶层次结构评价模型，模型分为3层，即目标层、准则层、因素层。目标层(A)即根据人们的审美意识以及道路植物景观的功能特性和文化特性，确定在植物配置与造景中城市道路植物景观所达到的要求水平。准则层(C)制约和限制道路植物景观配置的各种因素，包括美学、生物学、生态学、社会学等方面。因素层(P)涉及上述准则层的具体评价指标。评价指标的合理选择是综合评价客观性的基础。本研究在参考了多种评价体系优劣的基础上，综合了道路植物景观配置模式的特点，设定11个具体评价指标，并相应地归入准则层的三个因素中，从而构成一个多层次的分析结构模型。如表1所示:

表1 城市道路植物景观综合评价模型Tab.1 Former of comprehensive evaluation on urbanroad plant landscape

3.1.2 确定评价指标权重

3.1.2.1 建立判断矩阵

根据专家问卷调查确定的各因子的相对重要性按小组进行AHP分析，一对比较值为组内每个判定值的几何平均［15］。

对于递阶层次结构中各层上的要素可以依次相对于与之有关的上一层要素表述的性质，进行两两比较，从而建立一系列的判断矩阵。

其中 Pij＞0，Pij=1/Pij(i，j=1，2，…，n).Pij(i，j=1，2，…，n)代表两元素相对于其上一层元素重要性的比例标度，判断矩阵的值反映了人们对各因素相对重要性的认识。

利用1－9比率标度(表2)使之定量化。一般引用数字 1，2，…，9 及其倒数 1，1/2，…，1/9 去做尺度，来进行每两元素的相对比较，即1、3、5、7、9分别表示两个因素同等重要、稍微重要、明显重要、强烈重要、极端重要的重要性标度，2、4、6、8 则分别表示1 和3，3 和5，5 和7，7 和9 的中间值，这些数字的倒数表示不同程度的不重要性。建立递阶层次结构。构造出A－C、C－P共四个矩阵(见表4)。

表2 1－9标度方法表Tab.2 Scaling method of 1 －9

3.1.2.2 层次单排序

运用和积法求解各判断矩阵，得出单一准则下被比较元素的相对权重。层次单排序是计算判断矩阵的最大特征根λmax，及其相应的特征向量W，经归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值。相应数据的计算公式如下:

将判断矩阵A的每一列向量归一化得:

ϖij按行求和:ω =(ω1，ω2，…，ωn)T正规化得近似特征向量:

3.1.2.3 一致性检验

因素间两两比较构成的判断矩阵，由于客观事物的复杂性及人类认识的多样性和主观性，不能保证矩阵具有完全的一致性。因此有必要对判断矩阵单一层下元素的相对权重进行一致性检验，当CR＜0.10时，则认为判断矩阵具有满意的一致性，权重分配合理，否则重新判断矩阵数值［16］。相应数据的计算公式如下:

一致性检验的方法是将一致性指标C.I.(consistency index)与平均随机一致性指标R.I.(random index)进行比较。对n=1，2，…3，Saaty等人在对正负反矩阵计算1 000次后给定了R.I.的值，见表3:

表3 平均随机一致性指标R.I.Tab.3 Random identical index

表4 判断矩阵及一致性检验Tab.4 Judgement matrix and identical test

由表4四个判断矩阵的计算结果可知，四个判断矩阵的 C.R.＜0.1，皆具有满意的一致性。

3.1.2.4 评价指标权重集结果ω1=(0.103，0.291，0.606)ω2=(0.606，0.103，0.291)ω3=(0.185，0.109，0.448，0.129，0.129)

3.1.2.5 层次总排序的计算

同一层次所有因素对于最高层次的相对重要性的排序数值，叫作层次总排序。如表5所示。在计算出各个具体评价指标(P)相对于所隶属性状(C)的加权值后，再与该性状(C)的权值加权综合，即可计算出各评价指标因素(P)相对于综合评价值(A)的权值，得到总排序。计算结果如下(表5):

表5 因素层(P)对于目标层(A)的总排序值Tab.5 Total order for target hierarchy(P)related to the objective hierarchy(A)

从表5中可以看出P9(植物季相、色相丰富度)权重值最大，占33.1%，这说明植物季相、色相的丰富程度对生态园林景观的配置模式有着较重要的影响。其次是P7(景观层次丰富性)、P3(环境保护)、P10(物种多样性)、P11(植物造型丰富性及合理性)对配置模式的贡献较大，分别占13.7%、11.6%、9.6%、9.6%。对生态园林景观配置模式影响较小的是P5(时代性)，其权值仅占0.7%。

3.2 运用模糊评价法进行定量化处理

3.2.1 建立判断集

为了反映城市道路植物景观的美感，将其分为五个等级，即 V={V1(很美)，V2(较美)，V3(一般)，V4(较差)，V5(很差)}。

3.2.2 建立隶属函数

选用均匀分布作为隶属函数:

式中 xi1，xi2…，xij…，xi，m －1 分别为 i种指标的 j等级的分级标准(i=1，2…，m);xi为第i种指标的基础数据;μj(xi)为某一指标对第j等级的隶属度。

3.2.3 一级综合评价

建立从指标层到评语集V(景观美感的五个等级)的模糊映射，并诱导出指标的模糊关系，Rk(k=1，2，…s)，即评判矩阵:

其中rij的确定:①对于定量指标，rij为i指标对j等级的隶属度。②对于定性指标，rij的确定根据专家们的意见考虑，假如专家征询的总人数为n，则rij=(对于指标i，专家认为其归于V中j等级的人数)/n.对二级指标层权重集ωUk和相应的评判矩阵Rk进行模糊合成运算，得到一级指标层的一级综合评判

3.2.4 二级综合评判

把Uk视为一个元素，而把Ak视为它的单指标评判向量，那么可得目标层U的评判矩阵:R=(A1，A2…，An)T。对一级指标层权重集ω和评判矩阵R再次进行模糊合成运算，最后得到反映目标层景观美感的二级综合评判

3.2.5 评价结果归类

最后根据最大隶属原则，将评价结果归类。

4 实例分析

4.1 哈尔滨市中央大街植物景观评价

4.1.1 模糊综合评判矩阵如下:

4.1.2 进行一级综合评判

得到一级指标层的一级综合评判Rk:

4.1.3 进行二级综合评判

4.1.4 评价结果归类

根据最大隶属原则，将评价结果归类。中央大街植物景观效果应属于V3，即为一般。

4.2 哈尔滨市黄河路植物景观评价

4.2.1 模糊综合评判矩阵如下:

4.2.2 进行一级综合评判

得到一级指标层的一级综合评判Rk:

4.2.3 进行二级综合评判

得到目标层的二级综合评判A

4.2.4 评价结果归类

根据最大隶属原则，将评价结果归类。黄河路植物景观效果应属于V1，即为很美。

5 结论

本文认为AHP—模糊综合评价模型对于城市道路植物景观评价中、评价指标的权重确定问题，评价过程中的定性问题和模糊性现象的处理，与其他评价方法相比有着很大的优势。

在评价的初始阶段利用层次分析法，解决了评价要素权重确定过程中的主观性问题，改变了依靠统计试验或专家评分来确定模型之中要素权重的缺陷。不再用专家打出确切的数值，利用人为给出的数值来进行因素的排序，而是用数学的方法将两两评价的结果进行综合。这样可以保证各级指标权重确定的准确性。利用层次分析法从原理上把因素权重的不确定性去除，改善了传统的权重确定方法由于人为误差失真导致最终评价结果不够科学的情况。

模糊综合运算充分考虑到了各种因素对所研究问题的影响，综合多个评价主体的意见有效地解决了评价过程中出现的模糊性问题。科学地进行了定量化处理，将定性评价与定量计算有机地结合起来，所以大大提高了城市道路植物景观评估的精确度。

因此，本模型能够客观全面地分析评价现有的道路植物景观，在城市道路景观评价领域有着广阔的应用前景，对城市道路植物景观的建立有着重要的实践意义。

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