CN105912871A - 一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，包括以下步骤：根据植物和河岸的生态关系建立植物的层次结构模型；采用层次分析法得到层次结构模型的权重；最后根据权重加权计算得出河岸带树种综合评价值。本发明评价方法分层次构建指标体系，有利于明确目的和指标的关系，降低复杂程度，同时通过分层次的方法可以从各个角度判断该树种的能力，便于做出评价结果的分析和汇总。能够客观而真实的反映植物在河岸生态系统的作用和意义；具有代表性，反映了河岸生境对植物的影响以及植物所能发挥的生态功能。

Description

一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法

技术领域

本发明涉及生态工程的技术领域，具体是一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法。

背景技术

河岸带是陆地生态系统和水生生态系统的生态过渡区，是建立在湖泊、溪流和河谷沿岸的各类植物带，河岸带植物是河岸带水陆交错系统中的重要组成部分(Casey&Klaine,2001)，它的主要目的是保持水质清洁，拦截过滤可能进入河流、水库的泥沙、有机质、杀虫剂和其他的有害物质。植物种类的不同将直接影响河岸缓冲带作用的发挥(邓红兵等,1998)。近些年来，人类对河岸带不合理开发和利用，对河岸带造成了严重的破坏。植物种类选择是河岸带植被恢复建设工程的首要解决问题，是确保河岸带拥有适宜物种组成、结构类型，从而利于最大限度地发挥其生态功能、有效地减少污染物进入水体、保障下游居民用水安全的关键(张建春,2001)。因此，建立科学的，有效的河岸带植被综合评价指标体系，从而筛选出适宜的植物来恢复破坏的河岸显得尤为重要(李朝洪和郝爱民,2000；王义文,1992)。

北方地区的河岸带，冬季寒冷。对河岸进行恢复时，选择适宜的植物程序更加复杂，恢复破坏的河岸带能为动植物营造良好的栖息环境，从而是河岸带生态系统朝着健康有序的方向发展。目前，在我国北方地区，缺乏对河岸带植物进行综合评价的方法和标准，导致许多河岸带在恢复的过程中盲目引种，植物选择不合理，河岸带植被景观效果差等现象。因地制宜的筛选植物并对其进行空间的优化配置显得尤为重要。因此，建立基于河岸带恢复为目的的河岸带植物筛选的综合评价方法，是当前亟待解决的问题之一。

发明内容

针对上述技术不足，本发明的目的在于一种适用于北方河岸带植物筛选的综合评价方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，包括以下步骤：

根据植物和河岸的生态关系建立植物的层次结构模型；

采用层次分析法得到层次结构模型的权重；

最后根据权重加权计算得出河岸带树种综合评价值；河岸带树种综合评价值表示该种植物对于河岸带适宜度。

所述根据植物和河岸的生态关系建立植物的层次结构模型包括以下步骤：

建立目标层、准则层和指标层；

目标层，用于反映树木对河岸的适应和河岸对树木生态功能的要求；

准则层，用于反映树木的情况；

指标层，用于反应树木特定功能性状的指数。

所述目标层采用河岸带树种综合评价值。

所述准则层采用评价指标，包括抗性指标、生态指标、美学指标；某个指标对应指标层的若干评价指标。

所述指标层采用评价指标，包括耐寒性、耐瘠薄、耐荫性、耐水淹、抗旱性、吸收氮的能力、吸收磷的能力、生物量积累能力、涵养水源的能力、固定土壤的能力和叶形、花形、果实形态、冠型、冬季形态。

所述采用层次分析法得到层次结构模型的权重通过以下步骤得到：

矩阵所在行对应因素与其所在列对应因素相比较重要性，并采用9个重要性等级赋值；按两两比较结果构成的矩阵作为判断矩阵；

将准则层评价指标两两比较得到准则层判断矩阵；将准则层三个指标所对应的指标层指标两两比较构成指标层判断矩阵；

对通过一致性校验的准则层判断矩阵、指标层判断矩阵分别求取最大特征根及其对应的特征向量；

准则层判断矩阵最大特征根对应的特征向量即为目标层-准则层的权重值；指标层判断矩阵最大特征根对应的特征向量即为准则层-指标层的权重值。

所述根据权重加权计算得出河岸带树种综合评价值通过下式得到：

$A=100\×{\Σ}_{i=1}^{n}wi\×Bi$

A表示河岸带树种综合评价值，Bi为准则层的评价指标，wi为目标层-准则层的权重值，n为准则层的评价指标个数。

所述准则层的评价指标C’_ij为标准化处理后的指标层评价指标值，wij为准则层-指标层的权重，i,j＝1,2,…,n。

所述标准化处理：

$C_{ij}^{,}=\frac{C_{ij}-C_{ijmin}}{C_{ij\max }-C_{ijmin}}$

C’_ij为标准化后的指标层评价指标值，C_ij为指标层评价指标值，C_ijmin为最小评价指标值，C_ijmax为最大评价指标值

本发明具有以下有益效果及优点：

1.本发明评价方法分层次构建指标体系，有利于明确目的和指标的关系，降低复杂程度，同时通过分层次的方法可以从各个角度判断该树种的能力，便于做出评价结果的分析和汇总。

2.河岸带是一个复杂的生态系统，本评价方法能够客观而真实的反映植物在河岸生态系统的作用和意义；具有代表性，反映了河岸生境对植物的影响以及植物所能发挥的生态功能。

3.本发明适用于北方河岸带生态恢复过程中植物的选择，适用于北方所有河岸带，该方法具有通俗易懂，层次分明，操作简单的实用性。

附图说明

图1是本发明的方法流程图。

图2是本发明的层次结构模型示意图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明。

本发明涉及了一种河岸带生态恢复的植物选择方法，具体为一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法。本发明对河岸带植物进行综合评价，从而为受损河岸带植被恢复的物种选择提供参考，适用于我国北方寒冷地区的河岸带修复。本发明的方法是经过河岸带对植物特性的要求，建立了层次结构模型：由抗性指标、生态指标和美学指标所构成的准则层和15个指标构成的指标层；同时，计算了各个指标的权重值。这样有效的填补了我国北方河岸带植物评价方法上的空白；为河岸带植被的恢复提供了有效的参考。

一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，建立层次结构模型，包括目标层、准则层和指标层；然后通过计算得出各个指标的权重值(表1)；最后对植物进行打分，加权计算得出植物的综合评价值。

如图2所示，所述层次结构模型，目标层：目标层是评价指标体系的最终目的，用以反映树木对河岸的适应和河岸对树木生态功能的要求；准则层从不同侧面反映树木的情况，包括(括号内为指标层)：抗性指标(耐寒性、耐瘠薄、耐荫性、耐水淹、抗旱性)、生态指标(吸收氮的能力、吸收磷的能力、生物量积累能力、涵养水源的能力、固定土壤的能力)和美学指标(叶形、花形、果实形态、冠型、冬季形态)。

所述评价指标要尽量量化，将从定性描述发展到定量描述。但是对于目前还难以量化的指标来说，可以定性来描述，可以通过公众参与的形式完成，可以提高工作效率。本研究采用定性和定量相结合的方法，准确而有效的完成了对河岸带树种的评价。避免了定性分析的模糊性和定量分析的机械性，从而使评价更为灵活和完善。

各指标权重值具体表1。

运用美国运筹学家T.L.Saaty于20世纪70年代提出的层次分析法(AnalyticHierarchy Process，简称AHP方法)，是对方案的多指标系统进行分析的一种层次化、结构化决策方法，它将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化。决策者通过应用这种方法将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，为最佳方案的选择提供依据。

如图1所示，本发明运用AHP方法，大体可分为以下几个步骤:

步骤1：建立层次结构模型。如表1的河岸带树种综合评价指标体系。

表1综合评价指标体系与指标权重值

注：A-B:λmax＝3.0037，CI＝0.0036，RI₁＝0.58，CR＝0.0620<0.1；

B₁-C:λmax＝5.4118，CI₁＝0.0919，RI₁＝1.12，CR₁＝0.0820<0.1；

B₂-C:λmax＝5.2180，CI₂＝0.0587，RI₂＝1.12，CR₂＝0.0524<0.1；

B₃-C:λmax＝5.3876，CI₃＝0.0865，RI₃＝1.12，CR₃＝0.0772<0.1；

总排序：CI＝w₁CI₁+w₂CI₂+w₃CI₃＝0.0349，RI＝w₁RI₁+w₂RI₂+w₃RI₃＝0.8651，CR＝0.0403<0.1，一致性检验满意。

步骤2：判断矩阵的构建：在表2中，b_ij(i,j＝1,2,…,n)表示其所在行对应因素B_i与其所在列对应因素B_j相比较重要性。在表3中，c_ij(i,j＝1,2,…,n)表示其所在行对应因素C_i与其所在列对应因素C_j相比较重要性。表4列出Saaty给出的9个重要性等级及其赋值。按两两比较结果构成的矩阵称作判断矩阵。

表2准则层判断矩阵的构造方法

表3指标层判断矩阵的构造方法

表4比例标度表

分析系统中各因素间的关系，对同一层次各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵；层次分析法的一个重要特点就是用两两因素重要性程度之比的形式表示出两个方案的相应重要程度等级。如对某一准则，对其下的各个方案进行两两对比，并按其重要性程度评定等级。

步骤3：由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行判断矩阵的一致性检验，所求特征向量即为各指标权重值(表2中所求出的特征向量即为B_i的权重值，表3中求出的特征向量为C_ij的权重值)。

为了从判断矩阵中提炼出有用信息，为决策者提供出科学依据，就需要计算判断矩阵的权重向量；由于客观事物的复杂性或对事物认识的片面性，通过所构造的判断矩阵求出的特征向量(权值)是否合理，需要对判断矩阵进行一致性和随机性检验：

计算每一个成对比较矩阵的最大特征根λ_max及对应特征向量，利用一致性指标CI、随机一致性指标RI和一致性比率CR进行一致性检验。若检验通过，特征向量(归一化后)即为权向量；若不通过，需重新构造成对比较阵。

CI越小，说明一致性越大。由于一致性的偏离可能是由于随机原因造成的，因此在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时，还需将CI和平均随机一致性指标RI进行比较，得出检验系数CR；

$\begin{array}{cc}CI=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{max}-n}{n-1}& CR=\frac{CI}{RI}\end{array}$

如果CR<0.1，则认为该判断矩阵通过一致性检验，说明权数分配是合理的；否则就不具有满意一致性，即权重分配不合理，就需要调整判断矩阵，直到取得满意的一致性为止。n为准则层的指标个数，也是准则层判断矩阵的阶数。

其中，随机一致性指标RI和判断矩阵的阶数有关，一般情况下，矩阵阶数越大，则出现一致性随机偏离的可能性也越大，其对应关系如表5；

表5平均随机一致性指标RI标准值(不同的标准不同，RI的值也会有微小的差异)

步骤4：根据各层次的权重进行加权综合，以计算同一层次各指标相对于最高层次的权重值。

最后，得到各方案对于总目标的总排序。

本专利利用层次分析法软件yaahp0.7.5，输入每个层次各指标两两比较的标度值构建评判矩阵，通过计算得到各个矩阵的特征向量数据，作为各指标权重值。并根据各层次内不同指标在当地的实际影响确定其权重值，满足一致性检验，得到的结果令人满意。

一种适用于北方河岸带植物筛选的综合评价方法，首先建立综合评价指标体系与确定指标权重值(表1)；然后按照质量差异将指标层中各指标分为3或者5个等级，每个指标满分10分，每级的分值范围为0、1、2，3、4，5、6，7、8，9、10。根据各等级标准对指标进行打分；将分级数据做极差标准化后，在得到各指标等级评分和权重值后，采用加权求和的方法得到各层次的综合评价值。

定量化的数据可以通过实测获得，也可以参考实施例1中的数据。

具体计算公式如下：

采用极差标准化法进行处理等级评分数据：

$C_{ij}^{,}=\frac{C_{ij}-C_{ijmin}}{C_{ij\max }-C_{ijmin}}$

C_ij为评价指标值；C_ijmin为最小评价指标值；C_ijmax为最大评价指标值；C’_ij为标准化后的评价指标值。

准则层评价指标值计算方法如下

Bi为各评价指标指数；C_ij‘为标准化处理后的评价值；wij为准则层-指标层的权重值。

综合评价指数A为：

Bi为各评价指标指数；wi为目标层-准则层的权重值。3表示本实施例中的n为3。

实施例1

选取辽宁省抚顺市浑河入库河道河岸带，对48种木本植物进行了评价，具体评价方法为：

本研究中的各指标所赋予评价值均分为三级为1-3(亦可以分为5级)。本研究数据来源有3个方面：

(1)查阅文献和前人的研究：其中抗性指标可通过文献和书籍获得。如：《东北植物检索表》、《中国植物志》等。

(2)前期实验数据：生态指标中各指标的确定均根据实验数据进行赋值(对于其他植物的赋值可以参考表6，7中的值)；

(3)专家和公众评判：美学指标，即问卷调查、打分。

表6定量化的分值范围

表7为河岸带树种各指标的评价值

表6为定量化评分标准，表7为评价值；将表7数据通过数值标准化，然后加权计算,得到最终的评价综合指数：

本评价中将乔木和灌木的评价结果分开列出(表8,9)：

表8乔木树种综合指数

乔木中，综合评价指数较高的10个树种依次为水曲柳、刺槐、核桃楸、黄檗、暴马丁香、白榆、旱柳、垂柳、桑和色木槭；综合评价指数较低的是新疆杨、糖槭、蒙古栎、黄桦、龙牙楤木和枫杨。

表9灌木树种综合指数

灌木中，综合评价指数较高的10个树种依次为珍珠梅、胡枝子、接骨木、蒿柳、紫穗槐、黄花忍冬、茶条槭、杞柳和桃叶卫矛；综合评价指数较低的是毛樱桃、蛇白蔹和乌苏里鼠李。

可以设置阈值，高于阈值的评价指数即综合评价指数较高的植物，即为河岸带适宜植物，可以作为河岸带植被恢复过程中的备选植物。与前期进行植被调查的数据进行比较发现，评价指数高的植物大多数为群落的优势种，多为本地物种。他们均具有较高的抗性和生态服务功能。这也验证了本评价方法的可靠性和科学性。

Claims (9)

1.一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，其特征在于包括以下步骤：

根据植物和河岸的生态关系建立植物的层次结构模型；

采用层次分析法得到层次结构模型的权重；

最后根据权重加权计算得出河岸带树种综合评价值；河岸带树种综合评价值表示该种植物对于河岸带适宜度。

2.根据权利要求1所述的一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，其特征在于所述根据植物和河岸的生态关系建立植物的层次结构模型包括以下步骤：

建立目标层、准则层和指标层；

目标层，用于反映树木对河岸的适应和河岸对树木生态功能的要求；

准则层，用于反映树木的情况；

指标层，用于反应树木特定功能性状的指数。

3.根据权利要求2所述的一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，其特征在于所述目标层采用河岸带树种综合评价值。

4.根据权利要求2所述的一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，其特征在于所述准则层采用评价指标，包括抗性指标、生态指标、美学指标；某个指标对应指标层的若干评价指标。

5.根据权利要求2所述的一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，其特征在于所述指标层采用评价指标，包括耐寒性、耐瘠薄、耐荫性、耐水淹、抗旱性、吸收氮的能力、吸收磷的能力、生物量积累能力、涵养水源的能力、固定土壤的能力和叶形、花形、果实形态、冠型、冬季形态。

6.根据权利要求1所述的一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，其特征在于所述采用层次分析法得到层次结构模型的权重通过以下步骤得到：

矩阵所在行对应因素与其所在列对应因素相比较重要性，并采用9个重要性等级赋值；按两两比较结果构成的矩阵作为判断矩阵；

将准则层评价指标两两比较得到准则层判断矩阵；将准则层三个指标所对应的指标层指标两两比较构成指标层判断矩阵；

对通过一致性校验的准则层判断矩阵、指标层判断矩阵分别求取最大特征根及其对应的特征向量；

准则层判断矩阵最大特征根对应的特征向量即为目标层-准则层的权重值；指标层判断矩阵最大特征根对应的特征向量即为准则层-指标层的权重值。

7.根据权利要求1所述的一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，其特征在于所述根据权重加权计算得出河岸带树种综合评价值通过下式得到：

$A=100\&times;{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}wi\&times;Bi$

A表示河岸带树种综合评价值，Bi为准则层的评价指标，wi为目标层-准则层的权重值，n为准则层的评价指标个数。

8.根据权利要求7所述的一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，其特征在于所述准则层的评价指标C’_ij为标准化处理后的指标层评价指标值，wij为准则层-指标层的权重，i,j＝1,2,…,n。

9.根据权利要求8所述的一种北方河岸带植物筛选的综合评价方法，其特征在于所述标准化处理：

$C_{ij}^{,}=\frac{C_{ij}-C_{ijmin}}{C_{ij\max }-C_{ijmin}}$

C’_ij为标准化后的指标层评价指标值，C_ij为指标层评价指标值，C_ijmin为最小评价指标值，C_ijmax为最大评价指标值。