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基于层次分析和模糊评价法的本溪市森林结构调整研究

2014-12-29

中南林业科技大学学报 2014年4期
关键词:森林资源矩阵林业

李 宁

(辽宁省林业调查规划院,辽宁 沈阳 110122)

基于层次分析和模糊评价法的本溪市森林结构调整研究

李 宁

(辽宁省林业调查规划院,辽宁 沈阳 110122)

森林结构调整是森林经营的主要内容,为协调林区人民生活需要与生态环境之间的关系,运用层次分析法与模糊评价相结合,根据本溪市的森林资源现状与区域特点,按照森林的三大效益以及森林的作用建立模型,请专家与林业经营者共同打分构建判断矩阵,对森林结构进行调整。得出该地区调整方案:公益林应多于商品林,增加特种用途林和经济林面积,增进多种经营;在保证森林后备资源的基础上,减少中幼龄林比例,提高成熟林比例。这样将实现多种收益相结合,提高林区人民生活水平,同时改善人类生存环境。

森林结构调整;层析分析;模糊评价;林种;龄组;可持续经营

森林结构调整是实现森林经营目的的一种重要手段[1],现有的森林结构常常不利于森林经营目的的实现,因而在制定森林经营方案或者森林经营过程中要对森林结构进行适当的调整[2-3]。目前林业的可持续经营国际上还没有统一的理论模式[4]。我国一般采用林业分类经营理论[5]。在林业经营中,森林结构的调整应该兼顾整体利益与局部利益、长期利益与眼前利益,同时还要实现保障生态系统完整,环境合理,经济可行的原则[4]。目前森林结构调整的方法主要有,生态经济法[1]调整、运用分室模型的方法系统研究[6]、运用AHP法[7],还有根据森林结构调整的原则和森林分类经营技术指标对森林结构进行调整[8-9]等。然而,森林结构调整是一个复杂的系统[10-11],目前还没有一套完整的体系解决这个问题,各种调整方法都有一定的局限性,不能够很好的协调各方面的利益,特别是协调林区人民生活需求与环境保护之间的关系。

因此,本研究探讨综合运用层次分析法和模糊评价的方法,把复杂问题分层简化,通过将定性的因素量化,实现森林结构的优化调整,实现人为的主观因子与客观环境因子的相结合,使之更加适应林业的可持续发展和地区经济的发展。

1 研究地概况

1.1 自然条件

本研究以辽宁省本溪市为例进行森林结构调整。本溪市位于辽宁省东南部,123°34′~125°46′E,40°49′~ 41°35′ N 之间。总面积 841 130.9 hm2。境内山多地少,山地面积占80%,耕地面积8.7%,水面和其他用地占11.3%,故有“八山一水一分田”之说。本溪地处山区,野生动植物资源丰富。由于林副产品等山货价值较高,历来山区人民都依赖森林产品,维持其生存和发展,这里也是辽宁主要林区和森林保护地区。

1.2 森林资源现状与分析

本溪市有林地面积为642 394.7 hm2,活立木总蓄积为53 264 979 m3,2010年森林覆盖率76.54%。各林种面积比例以及各龄组的比例见表1。

表1 2010年本溪市林种及龄组百份比统计Table 1 Ratios of forest categories and age groups for Benxi city in 2010

龄组结构不合理。中幼龄林占总比例的71%,成熟林数量少,森林后备资源丰富,但目前可利用资源不足。

2 研究方法

2.1 层次分析理论

层次分析法(The Analytic Hierarchy Process)简称AHP法,是美国运筹学教授T.L.Saaty在20世纪70年代提出的一种新的系统分析方法[12]。其基本思路是把复杂问题分解为各组成因素,建立各因素之间的层次结构 ,通过主观判断和两两比较,以得到决策因素对于目标的重要性总排序,从而对所研究的问题做出最优的决策[7,13]。

将各因子两两对比,按“非常重要、重要、一般、不重要、很不重要”的原则aij取值分别赋予“9,8,7,…,1”的分值及其互反数1,1/2,…,1/9,构造判断矩阵A。由此计算出最大特征根λmax以及相应的特征向量W=

在一致性指标的基础上求出一致性比率,CR=CI/RI

其中RI可以从随机一致性指标表中查用,当一致性比率CR<0.1时,认为 判断矩阵具有满意的一致性,各评价指标的重要性判断可靠。

2.2 模糊评价理论

模糊数学理(Fuzzy Sets)论诞生于1965年,其创始人是美国加利福利亚大学自动控制论专家L. A. Zageh 教授[16-17]。模糊数学综合评价是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成的原理,将不易定量的因素定量化,从而实现评价的一种方法[18]。

本研究运用层次分析法确定各项森林作用主要因子权重,并在此基础上,利用模糊数学模型综合评价各个林种之间的面积百分比,以确定森林结构。

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2.3 模型的建立

2.3.1 因子的确定

森林经营目的主要是扩大森林资源, 增加森林覆盖率,促进林业生产发展, 以最少的消耗, 生产最多的产品,不断满足社会日益增长的需要, 获得最佳经济、生态和社会效益[19]。因此我们以森林的3大效益作为准则层因子。根据森林的作用:木材生产、林产品加工、林副产品生产、涵养水源、防风固沙、固碳释氧、改善环境、森林旅游、增加就业等几个方面确定层次分析的指标层因子。并在层次分析模型的基础上运用模糊理论综合评价5大林种之间和各个龄组之间的面积百分比。这五大林种涵盖了所有有林地,是森林结构调整的主体,决定了森林的价值走向,而龄组则反映了森林的年龄结构组成,对森林种群的发展趋向有重要意义。通过调整5大林种和龄组的面积比,可以达到森林结构调整的目的。

2.3.2 模型建立

森林结构调整的目的是使森林结构合理化,满足社会需要,适应经济发展,保护环境,实现森林的可持续经营。

表2 层次分析模型Table 2 Analytical hierarchy model

根据层次分析确定的权重,进一步运用模糊评价理论,综合评价防护林,用材林,特种用途林,薪炭林,经济林之间的比例。

采用模糊数学中的加权平均模型建立森林结构调整模型[16]:

其中MFRESI是森林结构调整的分值指数,ω是指标权重,fi是综合评价分值。

2.4 构建判断矩阵

本研究针对研究区域森林资源状况和地区经济特点,构造判断矩阵,广泛征求了省内有关专家的意见,充分考虑了生态、经济、社会效益的关系,以及各种效益与森林结构之间的关系,环境保护与林区人们生活之间的关系,请林业专家和森林经营者综合评定,建立了判断矩阵。首先就准则层和指标层各因子间运用AHP法两两进行比较打分构建判断矩阵A-B,B1-C,B2-C,B3-C。再对林种、龄组与指标层之间的关系,运用模糊数学的方法打分,构建模糊评价判断矩阵。

3 结果与分析

3.1 层次分析法评定结果

表3 判断矩阵A-BTable 3 Judgment matrix A-B

最 大 特 征 根λmax=3.009 203CI=0.004 601,RI=0.58,CR=0.007 933<0.1可见结果具有满意的一致性。

运用AHP方法构建B1-C,B2-C,B3-C判断矩阵,满足一致性比率CR<0.1,判断矩阵具有满意的一致性,各评价指标的重要性判断可靠,进而得出总排序。

表4 层次分析的总排序Table 4 Total order of analytical hierarchy

3.2 模糊评价结果

将评定指标分为四级:最好、较好、一般、最差,分别赋分“9,8,7,…,1”。根据各林种在C层(措施层)的好坏程度赋分,构成矩阵A。

表5 模糊评价判断矩阵Table 5 Judgment matrix of fuzzy evaluation

采用模糊数学中的加权平均模型建立的森林结构调整模型FRESI公式,计算森林结构调整的分值指数,代入ω指标总权重,得出fi综合评价分值。

表6 综合评价分值Table 6 Scores of comprehensive evaluation

3.3 结果分析

通过层次分析和模糊综合评价,针对现有森林资源结构中存在的林种的比例不协调,特别是用材林比例过高的现象。得出调整方案:公益林和商品林的总比例57:43,特用林和经济林的百分比提高,由3%、4%提高到12%和11%,防护林种有水源涵养作用在国家公园自然保护区的森林,针对当地发展的影响重要性,划分到特种用途林。针对目前中幼龄林比例过高的问题,进行调整如下:幼龄林、中龄林的比例适当降低分别降到25.8%和30.7%,提高了近熟林特别是成熟林的比例由15%、12%提高到19.5%和18.6%,保护有价值的古树名木过熟林。

4 结 论

综上所述,运用层次分析和模糊评价的方法,经过对当地森林资源的分析,综合林业主管部门,林业专家,森林经营者多方面的意见,得出调整方法。在以保护环境和森林资源可持续利用的基础上,在公益林面积大于商品林面积的基础上,提高特种用途林和经济林的比例,特别是特种用途林的百分比提高较多。将水源涵养和防风固沙的在保护区和风景区的森林,划分到特种用途林,用来发展森林旅游。这样保证了森林的生态效益的发挥,同时也促进林区的经济收入多样化,减少了对用材林的依赖。适当降低中幼龄林的比例,提高近熟林特别是成熟林的比例,使得森林在保证后备力量充足的基础上,保证现有可利用资源得总量,使得森林群落结构合理化,更有利于森林的演替。此外保护有古树名木价值的过熟林,对提高森林旅游增加森林文化价值有重要意义,同时也可以增加林区的收入。

从层次分析和模糊评价方法的使用来看,对结构调整起到关键作用的是判断矩阵的构成。这就要求我们在构建判断矩阵时一定要客观,我们所请的评分人员要有专业的知识,和对当地森林资源相近的了解,这样才能够更好的协调矛盾,选出最适合的调整方案。

此外,本研究对结构调整模型建立,是以森林效益和作用为基础,借鉴以往的经验,但是模型可能不够全面,还有待进一步的完善。

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Forest structure adjustment for Benxi city of Liaoning province based on analytic hierarchy process and fuzzy evaluation

LI Ning
(Liaoning Forestry Investigation and Planning Institute, Shenyang 110122, Liaoning, China)

Forest structure adjustment is one of the most important parts of forestry management. To coordinate the relationship between people’s living needs in forest region and the ecological environment, by basing on forest resources and regional characteristics of Benxi city, using the three benef i ts and effects of forest to build model, the judgment matrix was constructed by experts and operators, then the forest structure was adjusted with the analytic hierarchy process and fuzzy evaluation. The adjustment plans were as follows: the area of public welfare forest should be greater than timber forest, and the area of special use forest and non-timber product forest should be increased, and then the diversif i cation should be promoted; on the basis of the ensuring forest reserve, the ratio of half-mature and young forest should be reduced, meanwhile the mature forest’ proportion should be increased. Thus realizing to obtain variety of earnings, to raise the level of people’ life in forest region, and to improve the environment for human survival.

forest structure adjustment; analytic hierarchy process; fuzzy evaluation; forest category; forest age group; sustainable management

S757.1

A

1673-923X(2014)04-0068-04

2013-07-17

林业公益性行业科研专项(201104051);辽宁省森林经营方案辅助设计系统研发(lx201202)

李 宁(1981-),女,辽宁阜新人,硕士研究生,主要从事林业调查规划研究;E-mall:lnnvk_58866@163.com

[本文编校:文凤鸣]

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