水源涵養(yǎng)林健康評價模型研究——以孟家崗林場為例.pdf

1、健康的森林生態(tài)系統(tǒng)已成為森林資源管理的一項重要目標。而發(fā)展森林健康評價是實現(xiàn)這一目標的關鍵舉措。水源涵養(yǎng)林作為一種在涵養(yǎng)水源、改善水質等水文生態(tài)方面具有較強服務功能的防護林，隨著我國當前面臨的水資源短缺、水質下降等問題的加重，其健康評價越加受到重視。目前，國內的水源涵養(yǎng)林健康評價研究正處于發(fā)展階段，雖取得了一定的成果，但尚缺乏獲得公認的水源涵養(yǎng)林健康評價指標體系以及水源涵養(yǎng)林健康評價模型。為此，本文以黑龍江省孟家崗林場水源涵養(yǎng)林為研究對

2、象，深入研究了水源涵養(yǎng)林健康評價領域的理論、模型與方法。
　　本文的主要研究內容圍繞水源涵養(yǎng)林健康評價指標體系、水源涵養(yǎng)林健康評價模型、水源涵養(yǎng)林健康狀態(tài)初次評價、水源涵養(yǎng)林健康狀態(tài)持續(xù)評價這四個方面展開:
　　(1)孟家崗林場水源涵養(yǎng)林健康評價指標體系研究
　　針對水源涵養(yǎng)林健康評價指標體系研究中，存在的評價指標過多、過泛，個別指標評價過于籠統(tǒng)或者實際可操作性太差，難以獲取樣地測量和二類清查數(shù)據(jù)或者評價難度太大，缺乏

3、統(tǒng)一的標準等問題。本文將活力-組織結構-恢復力(Vigor-Organization-Resilience，VOR)模型作為理論依據(jù)，通過對孟家崗林場水源涵養(yǎng)林在活力、組織結構、恢復力和涵養(yǎng)水源功能這四個方面的健康特征進行分析，構建了科學、易操作和適應的水源涵養(yǎng)林健康評價指標體系。
　　(2)基于RS-MNN的水源涵養(yǎng)林健康評價模型研究
　　通過分析當前典型的健康評價模型的優(yōu)缺點，提出了將粗糙集(Rough Set，RS)與

4、模塊神經網(wǎng)絡(Modular neural networks，MNN)相結合，采用綜合的RS-MNN框架建立水源涵養(yǎng)林健康評價模型的思路。該框架利用粗糙集理論，從指標數(shù)據(jù)本身出發(fā)，更加客觀的實現(xiàn)了水源涵養(yǎng)林健康的評價，同時利用模塊神經網(wǎng)絡具有的強大的對非線性關系的映射和學習能力以及在處理多輸入樣本數(shù)據(jù)方面的高效性，建立了持續(xù)評價系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠實現(xiàn)對孟家崗林場水源涵養(yǎng)林健康狀態(tài)的持續(xù)評價。
　　(3)孟家崗林場水源涵養(yǎng)林健康狀態(tài)評

5、價研究
　　為了保證孟家崗林場水源涵養(yǎng)林健康評價結果的客觀性和可靠性，本文采用了粗糙集的屬性重要性計算方法，從評價指標取值本身出發(fā)，而不僅是依賴領域專家的評判，得到了更加客觀的評價指標權重。同時，在計算指標權重和健康指數(shù)前，利用粗糙集的屬性約簡算法，對評價指標體系中不必要的屬性進行約簡，獲得了更加科學、合理、客觀和準確的評價指標體系。最后，依據(jù)優(yōu)化后的評價指標體系和指標權重集合，實現(xiàn)了孟家崗林場水源涵養(yǎng)林健康狀態(tài)的初次評價，并對其

6、健康狀態(tài)進行了統(tǒng)計分析。
　　(4)孟家崗林場水源涵養(yǎng)林健康狀態(tài)持續(xù)評價系統(tǒng)的建立
　　本研究在建立持續(xù)評價系統(tǒng)時，提出直接選取一部分計算因子替換其相應的評價指標，以降低在計算評價指標取值過程中人為分析產生的主觀干擾。這一方式會增加健康決策表中條件屬性的個數(shù)，而傳統(tǒng)的BP神經網(wǎng)絡在學習多條件屬性的決策表時，存在網(wǎng)絡結構復雜、訓練學習時間過長的問題。為此，本研究提出將多個BP神經網(wǎng)絡作為子分類器，利用它們構建模塊神經網(wǎng)絡來建立

7、持續(xù)評價系統(tǒng)。同時，為了消除BP神經網(wǎng)絡訓練時易陷入局部極小值的缺點，引入人工蜂群(Artifical Bee Colony，ABC)算法，將其與傳統(tǒng)BP學習算法相結合，最終利用基于ABC-BP的改進模塊神經網(wǎng)絡構建水源涵養(yǎng)林健康持續(xù)評價系統(tǒng)。
　　綜上所述，本文以黑龍江省孟家崗林場水源涵養(yǎng)林為研究對象，首先建立了基于VOR的水源涵養(yǎng)林健康評價指標體系;接著研究了基于RS-MNN的水源涵養(yǎng)林健康評價模型;然后針對該模型中的持續(xù)評價