松花江干流堤防工程防护林的功能性评价1)

王远明 杨学春

(东北林业大学,哈尔滨,150040) (合肥学院)

在振兴东北老工业基地和“龙江丝路带”建设大背景下,松花江作为重要的水利交通枢纽,为我国东北重要工业基地和国家商品粮生产基地的建设,提供了充足的水利资源和重要的交通保障[1]。为了持续推动区域经济发展,保障松花江流域水资源及生态环境的安全显得至关重要。营造防护林是一项保障松花江水资源安全和防治洪涝灾害的不可替代的重要措施。当前,松花江干流防护林数量偏少,难以胜任防护任务,难以实现多功能效益,不利于保障松花江流域的生态安全和发展经济[2]。因此,松花江干流沿岸防护林需要进行科学、合理的规划与配置,同时兼顾发展经济、生态、景观等功能,最大发挥防护林的综合效益,促进松花江沿岸的经济发展,进而为振兴东北老工业基地和“龙江丝路带”建设做出贡献。

防护林建设往往是将防护林保持水土、保护农田、防风固沙、调节气候、减少污染等生态服务功能进行结合,形成以防护效益为主的多功能和多效益的有机整体,促进区域可持续发展[3]。我国开展的防护林工程是以生态效益为主要目标,因此进行生态影响评价研究的较多,纪平等[4]从生态系统的结构、质量及服务出发,对中国三北防护林工程第二阶段进行生态效益综合评价。郑学良等[5]基于水源涵养功能对辽东防护林进行健康评价,构建的指标包括土壤、枯落物、植被生长情况等。但开展综合效益评价研究的学者相对少些,且尚不系统。刘广全等[6]提出了部分评价指标对黄土高原水土保持林进行综合效益研究。进入新世纪以后,我国学者进一步做出了更加具体的研究。慕长龙等[7]先对长江中下游划分为8个区域,然后从水源涵养、保土保肥和固碳制氮3方面对各区域综合效益进行了计量与评价研究。杨吉华等[8]分析沿黄两岸综合防护林的效益时指出,防护林降低了风速,减弱了气流的垂直流动,增加空气湿度,减轻甚至避免了干热风对农作物产量影响,同时在防尘固沙,改善小气候,减低地下水位,降低盐碱地土壤含盐量等方面发挥了独特作用。近年来,李怡[9]基于广东省沿海防护林二期工程建设规划为依据,采用频度分析、专家咨询、层次分析等方法对防护林防风固沙效益、水源涵养效益、保育土壤效益等生态效益指标进行分析评价,最后运用博弈理论对下一步广东省沿海防护林生态建设与管理进行相关探讨。张新乐等[10]通过对疏透度、林带间距、林高与林带宽度的比值等数据间接分析,基于作物倒伏遥感监测防护林与作物倒伏面积之间的关系,进而对防护林防风效能进行定量评价,最终对本地区防护林布局提出相关建议。本研究通过构建基于实际情境分析的堤防工程防护林多功能评价指标体系,利用可拓层次分析法与区间直觉模糊集计算得到堤防工程防护林多功能防护效果具体配置下的最优布局,为东北地区实际种植防护林时的综合决策提供参考。

1 研究区概况

示范区所属流域处在松花江干流(哈尔滨至佳木斯段)沿岸,地处北温带季风气候区,四季分明,夏季温热多雨,冬季寒冷干燥,年内温差较大,多年平均气温在3～5 ℃,7月温度最高,日平均可达22.5 ℃,最高日气温曾达40 ℃以上;1月气温最低,平均气温-20 ℃以下。多年平均降水量一般在500 mm左右,多雨时年降水量可达700～900 mm,而少雨时年降水量只有400 mm。汛期6—9月份的降水量占全年的60%～80%,冬季12月至下一年2月的降水量仅为全年的5%左右。示范区流域的洪水包括春汛和夏汛,春汛洪水与初春河流开江时的凌汛洪水时间基本上相同,约发生在每年的4—5月份,凌汛洪水经常出现冰坝。夏秋大汛洪水则出现在6—8月份,有时延期到9月份。

2 研究方法

2.1 防护林功能性综合评价指标体系构建

防护林是一个复杂的社会系统工程,涉及面广,变量众多。若要对防护林进行科学合理客观的综合评价,需要借助评价指标体系。目前,筛选指标的方法主要有专家咨询法、理论分析法、频度分析法、灰色系统理论、模糊理论、人工神经网络、遗传算法、综合指数法、系统分析法、分类分析法、逻辑框架分析法等[11-14]。本研究通过对防护林的现场情况进行分析、查阅相关资料、咨询相关学者,全面综合考虑防护林情况。首先采取频度分析法,选取使用频度较高的评价指标,其次采用专家打分、会议等方式对指标进行调整,最后结合项目实际情况对于选取指标进行调整。

本文针对防护林的功能性防护作用,选取防风、防狼、水土保持3种功能,构建松花江干流堤防工程多功能防护林综合评价指标体系。

(1)防风指标:林分郁闭度、疏透度、林带宽高、界面形状、风速、立木表面积、立木蓄积量、防护林离地高度、林带结构、位置。

(2)防浪指标:树种排列方式、树种密度、来波波高、边缘水深、入射波高、波浪压力、树种配置。

(3)水土保持指标:林地蓄水量、林地渗透能力、林地孔隙度、地表径流系数、径流滞时、洪峰流量、滞时、洪枯比、蒸散量、土壤侵蚀面积、侵蚀模数、输沙模数、表土抗蚀强度。

2.2 评价指标权重确定

堤防工程防护林功能性评价研究中所选择的指标涉及到多个方面,在研究中,既突出相关评价人员的理性思考能力,且有相关的数据分析作为支持,进而弥补专家主观判断和事情模糊所造成的缺陷。因此,本研究使用可拓层次分析模型计算各指标的权重[15]。具体步骤如下:

步骤1——建立层次结构。把问题分解成一个层次性的结构,按照其决策的目标与决策对象,分成最高层(目标层)、中间层(准则层)、最低层(方案层)。

根据区间数的原理,指标j与指标i的比较结果如下:

(1)

当有t位专家进行评判时,综合可拓区间数aij的计算方法如下:

(2)

则得到第k层元素对k-1层中元素的综合可拓判断区间矩阵可表示为A=(A-,A+)。

步骤3——求取权重向量。A=(A-,A+)表示可拓判断区间矩阵,A-表示负矩阵,是由可拓区间数的下界组成的矩阵,A+表示正矩阵,是由可拓区间数上界组成的矩阵。首先计算正负矩阵的最大特征值,然后计算出正负矩阵最大特征值对应的正分量,归一化后将其表示为x+和x-。

(3)

式(3)中k和m代表正实数,且满足0≤kx-≤mx+,当0≤k≤1≤m时表示可拓判断矩阵具有较好的一致性。

求出权重向量Sk。

(4)

步骤4——层次单排序。假设a=(a-,a+),b=(b-,b+),V(a≥b)表示a大于或等于b的可能性程度,计算过程如下

(5)

经归一化处理,得到第k层各因素对第k-1层上的第h个影响因素的单排序权重wk。

步骤5——层次总排序。若k-1层对总目标的排序权重向量为Wk-1,则第k层上的全体元素对总目标的总排序

Wk=Pk×Wk-1。

(6)

2.3 综合评价

为了使本研究的评价过程更具客观性,拟采用区间直觉模糊理论建立相应的评价模型。该方法同时描述评价元素的隶属度、非隶属度和犹豫度,能够有效描述评价过程中的模糊概念,进而能够更加细腻地刻画客观世界的模糊本质[16]。基于区间直觉模糊的防护林功能性综合评价步骤如下:

步骤1——确定评价集合。查阅相关资料与案例,走访相关学者专家,建立综合评价集,即对某项指标功能性评价所设定的几个不同等级,例如{优、良、中、差}。

步骤2——专家进行评价。在详细介绍防护林性能的基础上,结合实地考察,邀请各专家依据所建立的评价指标体系对各指标给出评价结果,评价结果以区间直觉模糊集形式给出。区间直觉模糊集的定义如下:

定义1若X是非空集合,则A={|x∈X}是一个直觉模糊集。其中,μA(x)和v(x)分别为非空集合X中元素x评判集的隶属度和非隶属度,且满足0≤μA(x)≤1,0≤vA(x)≤1,0≤μA(x)+v(x)≤1。πA(x)=1-μA(x)-vA(x)表示犹豫度,满足0≤πA(x)≤1。

(7)

步骤3——专家权重确定。在专家评价过程中,不同专家其擅长的领域不同,因此各专家给出的评价信息的效度并不同。对专家给出信息的效度进行分析,确定各专家对不同指标的评价权重。专家权重的确定过程如下:

rij和tij的相似度用s(rij,tij)表示,则

(8)

其中,d(rij,tij)表示rij和tij之间的距离,两者间的距离测度公式如下:

(9)

最终,专家Ei关于指标Cj给出的评价信息rij的权重可以表示为:

(10)

步骤4——评价信息集结。首先,根据求得的专家权重,对专家的评价信息进行集结。

(11)

上式中,wij为各专家的权重,可得到所有专家评价信息的综合评判矩阵R0=(rj)m×1。

接着,根据式(10)中得到的指标权重,对各指标的评价信息rj进行集结。集结公式如下:

(12)

(13)

步骤5——计算得分函数。步骤4中得到的集结后的最终评价信息R,利用得分函数计算防护林的功能评价结果。得分函数的计算公式如下:

(14)

计算出得分函数值,依据设定的评价标准即可得出评价结果。

3 实例分析

3.1 防护林功能性评价指标体系的建立

基于实际情况,评价指标体系中的目标层应为防护林的功能性评价,准则层应为实现防护林功能性评价所涉及到的中间环节,包括防风、防浪、水土保持3个准则层指标,指标层即为实现防护林功能性评价所涉及的具体指标。具体指标体系如表1所示。

表1 防护林功能性评价指标体系

3.2 利用可拓层析分析法确定各指标权重

向相关专家学者发放调查问卷,对各层指标之间相对重要性进行打分,打分用区间表示。其中向东北林业大学老师发放10份调查问卷,收回10份;向黑龙江大学发放10份调查问卷,收回10份;向黑龙江省水利勘探设计院发放10份调查问卷,收回10份。基于以上收回调查问卷,排除无效问卷后,共计27份有效问卷,回收率为90%,符合要求。

基于有效问卷中的数据做科学性处理,利用可拓层次分析法确定各指标权重,具体情况如表2～表5所示。

表2 指标层C相对于准则层B的判断矩阵及相对重要性

表3 指标层C相对于准则层B1的判断矩阵及相对重要性

表4 指标层C相对于准则层B2的判断矩阵及相对重要性

表5 指标层C相对于准则层B3的判断矩阵及相对重要性

(1)基于有效问卷,确定各层指标的判断矩阵

(2)求权重向量

以A-B判断矩阵的计算为例。该判断矩阵的正负矩阵如下

使用MATLAB分别计算出正负矩阵最大特征值对应的特征向量的正分量,结算结果如下:

根据式(3)计算出k和m的值分别为k=0.95、m=1.05。满足0≤k≤1≤m,符合一致性要求。

根据式(4)计算出各权重向量为S1=(kx-,mx+)=(0.178,0.214),S2=(kx-,mx+)=(0.670,0.724),S3=(kx-,mx+)=(0.098,0.113)。

由式(5)得V(S1≥S3)=4.549,V(S2≥S3)=17.997,V(S3≥S3)=1。

归一化后可得准则层的权重为W1=(0.196,0.764,0.042)。

同理,最终可得到每个层次各指标的权重与综合权重,如表6所示。

表6 防护林功能性评价指标体系权重

从表6可以看出,合成权重占比较大的是排列方式、密度、林带宽高、风速、位置5项。在实际分析过程中,此5项也是重点分析考虑的对象。因此说明层次分析法在此次防护林功能性评价过程中所得到的结果是准确的。

在本次分析过程中,全部指标都采用了定量分析评价,但是如截面形状、排列方式等本身就属于定性指标,根本无法赋值量化。因此专家学者在打分评判中难免会产生主观判断。尽管大部分专家学者都有着丰富的实践经验,但这并不能很有效的降低主观思考对于最终评价结果的影响,这就使得最终计算结果具有模糊性并不能使大家信服。因此,区间直觉模糊集在此处对于所得评价结果上的处理就显得尤为重要,能有效降低主观性判断的影响,尽可能的得到了一个较为精确的结果。

3.3 基于区间直觉模糊集运算的综合评价

(1)确定评价等级标准。针对评价指标体系中各项指标,建立4个评价等级,每个等级给出相应的等级标准,即评价集={μ1μ2μ3μ4}={好 良好 一般 较差},各个评价标准的取值范围是好(0.75～1.00]、良好(0.50～0.75]、一般(0.25～0.50]和较差(0～0.25]。

(2)确定评价标准的评语集。从东北林业大学、黑龙江大学、黑龙江省水利勘探设计院各邀请一位专家组成专家组对各指标进行打分,打分值使用区间直觉模糊集表示。专家打分值汇总后如表7所示。

表7 评价结果汇总

(3)专家权重计算。计算出专家评价的权重,各评价值与均值之间的距离和相似度,最终可求得各专家的评价值权重,以3位专家对指标层透度(C1)评价指标权重计算为例。

首先求3位专家对指标层透度(C1)打分的均值为[(0.5+0.65+0.55)/3,(0.75+0.75+0.7)/3][(0.05+0+0)/3,(0.1+0.1+0.05)/3]=[0.57,0.73],[0.02,0.08]。

指标层透度(C1)各项犹豫度为[0.15,0.45],[0.15,0.35],[0.25,0.45],指标层透度(C1)犹豫度均值为[0.18,0.42]。

专家1对指标层透度(C1)的评价值与评价值均值之间的距离为0.05。

同理求得专家2与专家3对C1的评价值与评价值均值之间的距离分别为0.06,0.05。距离总和为0.16。

由相似度公式,专家1对指标层透度(C1)打分的相似度为0.69。同理求得其余二位相似度为0.62,0.69。

由权重公式可得专家1的权重为0.345,专家2的权重为0.31,专家3的权重为0.345。

汇总后如表8所示。

表8 专家评价指标权重

(4)专家信息集结。由式(10)和表8中的专家权重,如C1的专家综合评价值为[0.565,0.733],[0.017,0.083]。

将专家给出的评价值进行集结,集结后的评价值如表9所示。

表9 专家综合评价值

同理可求得:

4 讨论

4.1 指标权重值

本研究所创建的防护林功能性评价指标体系是遵循相关原则,参考大量文献,咨询相关专家学者,以及结合相关文件所确定的。在层次分析法应用过程中,对于各指标的权重进行合成,其中排列方式、密度、林带宽高、风速、位置此5项所占比例较大。说明在防护林功能性评价过程中,此5项指标应重点考虑,在树种配置选择时也应结合此5项指标来选择。

4.2 区间直觉模糊评价结果

本文依据防护林功能性评价指标体系,将评价结果划分为4个等级,即:较差、一般、良好、好。从东北林业大学、黑龙江大学、黑龙江省水利勘探设计院各邀请一位专家组成专家组对各指标进行打分,打分值采用区间直觉模糊集表示。区间直觉模糊集同时考虑了隶属度和非隶属度,在实际应用过程中更能克服专家打分的主观性,使评价结果更加合理。

最终结合可拓层次分析法求出的各项指标权重和区间直觉模糊集评价模型进行复合运算,得到最终计算结果为0.533,根据划分的评价标准,该防护林功能性评价结果为良好。通过和实地考察以及结合3位专家的评价结果,也肯定了此答案的准确性,说明本次研究取得了一定的成效。

4.3 评价指标体系和评价模型

(1)可行性。从评价指标体系的建立上来看,本研究所构建的防护林功能性评价指标体系,主要参考了《5(SG-3)黑龙江省堤防工程多功能防护林模式耦合优化配置研究与示范东北林业大学》《东北地区不同结构防护林防风效能研究》《防护林不同林木布置模式对风浪阻力的特性研究》的相关研究成果研讨内容,以及其他相关文献的有关信息,并通过反复筛选、咨询相关专家学者得到的,从理论上来看是符合要求的。

从评价方法上看,从评价指标选取的相关文献说明和综合评价方法之间的对比,结合防护林独有的特点,最终选取可拓层次分析法求取指标权重,使用区间直觉模糊集进行防护林功能性评价,通过专家学者对于指标之间相对重要性打分,确定指标相对重要性权重,专家打分结果使用区间数表示,接着采用区间直觉模糊进行评价,同时考虑指标的隶属度和非隶属度,使得最终结果尽可能不受主观性影响,具有说服力。

(2)准确度。依据评价指标体系和评价方法,本文最终实例分析所得结果为:水曲柳、旱柳、水冬瓜赤杨+茶条槭、金银忍冬+香蒲、千屈菜、菖蒲配置下的防护林功能性评价结果为良好,对比相关项目的评价结果,以及咨询相关专家学者,对于此结果都较为肯定。单从结果上看,评价指标体系与评价方法是可行的。

另外,评价方法中相关调查问卷的填写者大多为本专业专家学者,在专业内各自研究方向具有一定的代表性,也都或多或少、直接或间接地参与了本次项目,对项目实际情况较为了解。所以从确定指标权重方面来说,权重的数值同样具有可信度。

(3)实用性。本研究评价对象地处松花江沿岸,是典型的高纬度低海拔地区。本次研究评价对象最终功能性评价结果为良好。这不仅表明所选配置、评价指标体系、方法模型是可行的。同时也表明在周边地区,此种配置、方法、体系是可推广的,另外其评价结果与各指标权重会影响周边地区以及相同纬度带下的相关防护林研究。

另外,本文构建的评价指标体系分为目标层、准则层、方案层。基本囊括了防护林功能性评价所需考虑的诸多因素。由于评价指标体系相对简单合理,指标相关数据的收集也较为方便,大大降低了相关工作人员的工作强度。因此本项目的相关体系与方法是值得借鉴的。

(4)适用范围与存在问题。本次评价分析涉及范围广,时间跨度大,对于东北地区防护林建设具有指导意义。另外对其他地区不同情况下的防护理研究也提供了一定的指导作用。

相对而言,可拓层次分析法和区间直觉模糊评价法只能在最大程度上消除主观思考所带来的影响,但这并不代表全部消除,主观因素对于评价分析的影响是仍然存在的。

5 结论

基于建立的防护林功能性评价指标体系和综合评价模型,结合松花江干流示范区实际情况,通过调查问卷的形式确定具体树种配置,在此基础上进行功能性评价,最终结果表明所选配置防护林的功能性评价为良好。既验证了建立的评价指标体系和评价模型的可行性和可靠性,又针对评价结果给出了相应的意见和建议。