山西省绿化树种选择决策支持系统初探

王 洁

(太原市万柏林区自然资源局，山西 太原 030024)

1 引言

随着人工智能的发展，智能决策系统越来越多地被应用于城市绿化植物配置和园林设计中。笔者以山西省常见园林绿化树种为研究对象，运用人工智能辅助决策技术进行功能模块设计，并构建关联规则算法，可为科学合理地选择绿化树种提供决策支持服务，以提高园林绿化中树种选择的可行性和科学性。

2 城乡绿化树种选择模式

2.1 树种选择决策模型算法的构建基础

《城市绿地分类标准》是城乡规划、建设、生态保护和绿地管理中的规范性文件。笔者在现行的《城市绿地分类标准》基础上，引入生态系统服务功能的先进理论，并建立科学合理的算法规则和数学模型，提高了园林绿化中树种选择的可区分性和实用性。生态系统的服务功能主要包括支持功能、调节功能、文化功能和供给功能。

2.2 生态适应性评价算法

结合山西省自然地理环境和气候条件，依据耐受性法则(美国生态学家 V.E.Shelford)中的量化规则对树种与环境因子进行模糊定量分析并建立数学模型，进而对树种进行生态适应性评价。

2.2.1 确定指标

山西省土壤类型多样，干旱缺水，属温带大陆性季风气候。经过咨询专家和综合分析，笔者最终确定以树种的生长适应性、抗旱性、土壤适应性和耐盐碱性4项指标构成山西省绿化树种生态适应性评价体系。其中，生长适应性即山西省气候条件下树种的自然生长情况；抗旱性即树种对干旱条件的耐受程度；土壤适应性即树种对土壤的需求程度；耐盐碱性即树种对盐碱土的耐受程度。

2.2.2 层次分析法确定指标权重

利用yaahpv 7.5软件，根据指标越重要权重越大的原则，建立树种生态适应性指标评价模型。构造判断矩阵并判断矩阵的一致性，通过矩阵算法得出指标权重。其中，权重最大的指标为生长适应性，权重为0.590 7；其次为抗旱性，权重为0.191 8；土壤适应性指标权重为0.162 4；权重最小的指标为耐盐碱性，权重为0.055 2.

2.2.3 加权指数法确定植物综合得分

运用 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，逼近理想解)排序方法对树种进行综合排序或择优，即综合评价。现将每个指标划分为不同级别并赋予相应的分值。具体赋值情况如表1.

表1 指标权重和量化分值情况

利用加权指数法确定树种生态适应性模型为：

假设树种各生态指标均取最高分时生态适应性最强，用户对树种满意度最高，得到树种选择模型的最优解；反之得到树种选择模型的最劣解。

X最优=4×0.590 7+3×0.191 8+3×0.055 2+3×0.162 4=3.591 0；

X最劣=1×0.590 7+1×0.191 8+1×0.055 2+1×0.162 4=1.000 1.

为了更加直观的表示树种的生态适应性，将得到的结果转化为百分制形式，最优解为100分，最劣解为0分。得到树种生态适应性计算模型的最终公式为：

式中：f(x)——树种生态适应性综合得分；

Xi——第i个指标得分；

Wi——第i个指标权重；

n——评价指标的个数。

2.3 基于生态系统服务功能的绿地类型选择

2.3.1 防护调节功能型树种

防护调节功能型树种的构建原则是防护优先，具有调节城市气候、净化空气、涵养水源、改善土壤、降低噪音等功能。在园林绿化树种选择中，对树种的要求首先是具有良好的生态适应性(即生态适应性综合得分较高)。其次，具有防风固沙、滞尘杀菌、改善环境、净化空气、吸收有毒气体等生态防护功能，从而达到改善环境、保持水土的效果。

2.3.2 观赏文化功能型树种

借鉴生态系统服务功能中文化功能的相关理论，观赏文化功能型树种主要是以满足人类的美学欣赏和精神文化生活为目的，以树种的观赏性为构建原则，从树种的生长类型、观赏特性、景观需求3个方面为用户进行树种推荐，以满足用户的需求。树种观赏文化功能属性见表2.

2.3.3 生产供给功能型树种

借鉴生态系统服务功能中的供给功能，生产供给功能型树种选择主要是针对树种的经济价值。应根据不同树种的经济价值对树种进行分类，如，药用、食用、油料、果品、工业原料等供给功能。

表2 树种观赏文化功能属性

3 结论

笔者利用计算机智能技术结合生态学相关知识，基本实现了根据特定生态功能对城乡园林绿化树种进行选择，对园林绿化工作具有实际意义。目前，园林绿化树种选择决策支持系统仍处于初级探索阶段，在理论论证和技术方法上是可行的，但真正推广应用尚需做大量的工作。