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        生態(tài)公益林質(zhì)量評價賦權(quán)方法選擇研究

        2019-04-27 01:58:06彭泰來洪加鳳
        關(guān)鍵詞:公益林賦權(quán)分析法

        梅 浩,彭泰來,洪加鳳

        (國家林業(yè)和草原局中南調(diào)查規(guī)劃設(shè)計院,長沙 410014)

        生態(tài)公益林指為維護和改善生存環(huán)境,保持生態(tài)平衡,保護生物多樣性等滿足人類社會的生態(tài)、社會需求和可持續(xù)發(fā)展為主體功能,主要提供公益性、社會性產(chǎn)品或服務(wù)的森林、林木、林地[1]。生態(tài)公益林質(zhì)量指生態(tài)公益林在生態(tài)效益、社會效益等方面的現(xiàn)狀和發(fā)展?jié)摿?。隨著生態(tài)文明建設(shè)的不斷推進,國家日益重視生態(tài)公益林的建設(shè)和管理,生態(tài)公益林所發(fā)揮的重要也越來越大,而生態(tài)公益林的質(zhì)量好壞直接影響到生態(tài)公益林系統(tǒng)的效益。因此,開展生態(tài)公益林質(zhì)量評價研究是推進公益林建設(shè)的基礎(chǔ)工作,《國家級公益林管理辦法》中明確提出,要對公益林質(zhì)量進行監(jiān)測評價。

        目前,國內(nèi)在生態(tài)公益林質(zhì)量評價上的研究,有尹峰等[2]、張邦文等[3]、蔡重等[4]和楊定文等[5]利用森林資源二類調(diào)查等數(shù)據(jù),構(gòu)建了生態(tài)公益林質(zhì)量評價指標體系,反映生態(tài)公益林質(zhì)量狀況。在多指標評價體系中,指標權(quán)重的不同直接影響到評價結(jié)果,為了增強評價結(jié)果的科學(xué)性,本文運用了多種指標賦權(quán)方法,并利用廣東省惠東縣生態(tài)公益林小班數(shù)據(jù)進行實證研究,對比分析層次分析法、熵權(quán)法、變異系數(shù)法、復(fù)相關(guān)系數(shù)法、CRITIC法、主成分分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等7種賦權(quán)方法,在生態(tài)公益林質(zhì)量評價結(jié)果上的差異,以期為生態(tài)公益林質(zhì)量評價體系尋求最優(yōu)賦權(quán)方法。

        1 評價方法

        1.1 評價體系

        充分利用森林資源規(guī)劃設(shè)計調(diào)查(簡稱二類調(diào)查)體系中的一系列綜合評價因子,從生態(tài)公益林質(zhì)量四大表現(xiàn)特征構(gòu)建生態(tài)公益林質(zhì)量評價體系(表1)。其中,生態(tài)公益林健康程度由森林健康等級因子體現(xiàn),反映公益林受災(zāi)害干擾程度和林木發(fā)育情況;生態(tài)公益林生態(tài)功能由森林生態(tài)功能因子體現(xiàn),反映公益林涵養(yǎng)水源、保持水土、調(diào)節(jié)氣候、凈化環(huán)境、生物多樣性等生態(tài)環(huán)境功能;生態(tài)公益林景觀效果由森林景觀等級因子體現(xiàn),反映公益林群落的結(jié)構(gòu)和空間地理區(qū)域所呈現(xiàn)的視覺特征;生態(tài)公益林環(huán)境條件由林地質(zhì)量等級因子體現(xiàn),反映與公益林密切相關(guān)的地形特征、土壤等自然環(huán)境因素和相關(guān)經(jīng)營條件[6]。

        表1 生態(tài)公益林質(zhì)量評價體系目標層準則層指標層指標解釋生態(tài)公益林質(zhì)量A健康程度B1森林健康等級C1森林災(zāi)害、林冠脫葉、樹葉褪色等指標的綜合評價生態(tài)功能B2森林生態(tài)功能等級C2森林生物量、生物多樣性和森林結(jié)構(gòu)等指標的綜合評價景觀效果B3森林景觀等級C3林分類型、層次、古樹和色彩等指標的綜合評價環(huán)境條件B4林地質(zhì)量等級C4土壤厚度、土壤類型、坡度、坡向和交通區(qū)位等指標的綜合評價

        1.2 綜合指數(shù)評價方法

        生態(tài)公益林質(zhì)量綜合指數(shù)模型為:

        (1)

        式中:Pi為第i個小班的生態(tài)公益林質(zhì)量綜合指數(shù),xij為第i個小班第j個指標的標準化指標值,wj為第j個指標的權(quán)重,n為評價指標的個數(shù)。

        2 賦權(quán)方法選擇

        2.1 賦權(quán)方法初選

        目前,多指標綜合評價中賦權(quán)方法可分為主觀方法和客觀方法兩大類(表2)。主觀方法多基于評價者的主觀經(jīng)驗表達,評價者可以根據(jù)評價目標,充分考慮以往相關(guān)研究結(jié)論,對評價指標重要程度做出有效判斷,但由于評價者存在主觀偏好,往往會給評價結(jié)果帶來偏差;客觀方法基于評價指標矩陣數(shù)據(jù)的信息表達,對指標數(shù)據(jù)高度關(guān)注,具有絕對的客觀性,但存在相同的指標和數(shù)據(jù),用不同方法得出的權(quán)重不一致的問題。

        因德爾菲法、專家排序法等需要組織專家進行論證,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、粗糙集法需要事先獲取評價值,故都不采用。然后對中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫進行檢索,找尋運用次數(shù)較多的賦權(quán)方法,從中選取層次分析法、熵值法、變異系數(shù)法、復(fù)相關(guān)系數(shù)法、CRITIC法、主成分分析法和灰色關(guān)聯(lián)分析法等常用的7種方法進行對比分析。

        表2 賦權(quán)方法分類方法分類具體計算方法主觀方法層次分析法、德爾菲法、二項系數(shù)法、功效系數(shù)法、環(huán)比評分法、優(yōu)序圖法、秩和比法、專家排序法客觀方法標準離差法、變異系數(shù)法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、粗糙集法、CRITIC法、非模糊數(shù)判斷矩陣法、復(fù)相關(guān)系數(shù)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法、離差最大化法、熵值法、TOPSIS方法、信息粒度法、主成分分析法、最小二乘法

        2.2 賦權(quán)方法簡要介紹

        因7種賦權(quán)方法都是常用方法,限于篇幅,在此不列出具體計算公式,只做簡要介紹。

        1) 層次分析法。構(gòu)造評價指標之間相對重要性比較矩陣,求出比較矩陣相應(yīng)的最大特征值及特征向量,歸一化處理后的特征向量,即為所求的權(quán)重。

        2) 熵值法。通過評價指標數(shù)據(jù)的離散程度(熵值)來計算權(quán)重,熵值越大,說明該評價指標對評價目標的影響就越大,重要性就越高。

        3) 變異系數(shù)法。與上述熵值法類似,通過計算評價指標數(shù)據(jù)的變異系數(shù)來反映評價指標所蘊含的信息量,其變異系數(shù)越大,則該評價指標的重要性就越高。

        4) 復(fù)相關(guān)系數(shù)法。復(fù)相關(guān)系數(shù)是度量評價指標之間相關(guān)程度的指標。如某指標與其它指標之間的復(fù)相關(guān)系數(shù)越大,則說明該指標所含的重復(fù)信息就越多,該指標的權(quán)重就應(yīng)越小。相關(guān)系數(shù)可通過建立線性回歸來求解。

        5) CRITIC法。以評價指標的變異性和沖突性來綜合計算,變異性用評價指標標準差來體現(xiàn),沖突性用評價指標之間相關(guān)系數(shù)來體現(xiàn),如兩個指標相關(guān)系數(shù)大,則說明彼此沖突性小。用兩者之間的乘積來反映評價指標所包含的信息量,信息量越大,則該指標重要性越高。

        6) 主成分分析法。通過對評價指標原始數(shù)據(jù)進行主成分分析,可以得到若干主成分。每個主成分可以表現(xiàn)為原始評價指標的線性組合,將原始指標代入各主成分進行加權(quán)計算,可以得到原始評價指標的系數(shù),歸一化處理后的系數(shù),即為所求的權(quán)重。

        7) 灰色關(guān)聯(lián)分析法。對評價指標的權(quán)重設(shè)置一組理想標準序列值,然后計算評價指標原始數(shù)據(jù)與標準序列值之間的絕對差值,確定序列最大值和最小值。再計算每個評價指標序列與標準序列之間的關(guān)聯(lián)系數(shù),得到各評價指標所有關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值,歸一化處理后的各指標關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值,即為所求的權(quán)重。

        2.3 檢驗方法

        朱喜安[7]提出,運用數(shù)理統(tǒng)計方法分析不同賦權(quán)方法所得出的結(jié)果,綜合判斷賦權(quán)方法的優(yōu)良性。本文選用這種方法來進行生態(tài)公益林質(zhì)量評價指標賦權(quán)方法的選擇。具體步驟如下:

        1) 分布一致性檢驗。采用Kruskal-wallis H檢驗進行分布一致性檢驗,檢驗不同賦權(quán)方法所得出的評價結(jié)果是否具有相同的分布,一致性越大,表明方法之間存在顯著差異。

        2) 相關(guān)度檢驗。采用Kendall’W協(xié)同系數(shù)檢驗進行相關(guān)度的檢驗,檢驗不同賦權(quán)方法所得出的評價結(jié)果之間是否一致,其相關(guān)度越低,則表明方法越有效。

        3) 離散度檢驗。采用歐式距離進行離散度檢驗,檢驗不同賦權(quán)方法所得出的評價結(jié)果的相對有效性,離散度越小,表明方法越有效。

        4) 內(nèi)在一致性檢驗。采用α系數(shù)進行內(nèi)在一致性檢驗,檢驗不同賦權(quán)方法之間的相關(guān)程度,α系數(shù)越高,表明評價體系總體信度越高。

        5) 綜合評價模式。將四種檢驗結(jié)合起來,對賦權(quán)方法進行綜合評分。分布一致性、相關(guān)度、離散度檢驗值均為逆向指標,需要進行正向化,方法如下:

        (2)

        式中:Y′k為正向化后的檢驗值,Yk為原始檢驗值。

        然后,對所有檢驗的檢驗值進行無量綱化處理,方法如下:

        (3)

        式中:Y*k為無量綱化后的檢驗值。

        綜合評價模式如下:

        (4)

        式中:Y為綜合評價值,l為賦權(quán)方法的數(shù)量。

        3 實證研究

        3.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

        數(shù)據(jù)來源于惠東縣森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)庫。統(tǒng)計分析采用SPSS 25.0軟件進行。

        由于評價指標都為逆向指標,無量綱化處理方法如下:

        (5)

        3.2 賦權(quán)方法比較

        通過不同賦權(quán)方法的計算,得到各評價指標的不同權(quán)重(表3)??梢钥闯觯煌x權(quán)方法所計算出來的權(quán)重差異比較大。應(yīng)用層次分析法和變異系數(shù)法,健康程度和生態(tài)功能兩項評價指標的權(quán)重更大;應(yīng)用熵值法、變異系數(shù)法和復(fù)相關(guān)系數(shù)法,生態(tài)功能和景觀程度兩項評價指標的權(quán)重更大;用CRITIC賦值法,生態(tài)功能和環(huán)境情況兩項評價指標的權(quán)重更大;應(yīng)用主成分分析法,健康程度、生態(tài)功能和景觀程度三項指標的權(quán)重更大;應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析法,健康程度、生態(tài)功能和環(huán)境情況三項指標的權(quán)重更大。值得注意的是,在主觀賦權(quán)方法和客觀賦權(quán)方法上,生態(tài)功能因子都表現(xiàn)出了最重要性。

        表3 評價指標不同賦權(quán)方法所求權(quán)重賦權(quán)方法評價指標權(quán)重健康程度生態(tài)功能景觀程度環(huán)境情況層次分析法0.274 40.566 00.113 30.046 3熵值法0.034 30.619 60.296 20.049 9變異系數(shù)法0.098 70.429 80.326 90.144 6復(fù)相關(guān)系數(shù)法0.070 90.399 30.391 00.138 8CRITIC賦值法0.190 50.388 50.173 70.247 3主成分分析法0.284 30.303 90.283 90.127 9灰色關(guān)聯(lián)分析法0.358 70.214 90.156 70.269 7

        運用7種不同賦權(quán)方法分別進行計算,得到質(zhì)量綜合指數(shù),然后進行綜合評價值計算,結(jié)果見表4~9。可以看出,在分布一致性檢驗上,熵值法表現(xiàn)最好;在相關(guān)度檢驗上,復(fù)相關(guān)系數(shù)法表現(xiàn)最好;在離散度檢驗上,主成分分析法表現(xiàn)最好;內(nèi)在一致性檢驗α系數(shù)為0.991 1,表明7種賦權(quán)方法相關(guān)性極好。

        表4 可靠性統(tǒng)計α系數(shù)基于標準化的α系數(shù)項數(shù)0.982 80.991 17

        表5 Kruskal-wallis H檢驗結(jié)果方法個案數(shù)秩平均值其它層次分析法12 84850 537.528 6熵值法12 84830 791.967 2變異系數(shù)法12 84836 706.071 5復(fù)相關(guān)系數(shù)法12 84831 995.749 0卡方:17 891.367 5自由度:6漸進顯著性:0CRITIC法12 84851 020.259 3主成分分析法12 84848 204.779 0灰色關(guān)聯(lián)分析法12 84865 523.145 4

        表6 Kendall’W協(xié)同系數(shù)檢驗結(jié)果方法個案數(shù)秩平均值其它層次分析法12 8485.2468熵值法12 8481.9493變異系數(shù)法12 8482.8235復(fù)相關(guān)系數(shù)法12 8481.8611肯德爾Wa:0.704 7卡方:54 325.506 2自由度:6漸進顯著性:0CRITIC法12 8485.1185主成分分析法12 8484.4375灰色關(guān)聯(lián)分析法12 8486.5634

        表7 歐式距離近似矩陣方法層次分析法熵值法變異系數(shù)法復(fù)相關(guān)系數(shù)CRITIC法主成分分析法灰色關(guān)聯(lián)分析法均值層次分析法17.622 812.774 016.084 87.775 48.947 316.891 980.096 2熵值法17.622 88.951 78.090 820.063 719.742 631.842 3106.313 8變異系數(shù)法12.774 08.951 73.380 412.293 311.528 123.763 372.690 8復(fù)相關(guān)系數(shù)法16.084 88.090 83.380 4 15.407 714.367 926.606 383.937 8CRITIC法7.775 420.063 712.293 315.407 73.712 311.914 271.166 6主成分分析法8.947 319.742 611.528 114.367 93.712 312.495 470.793 5灰色關(guān)聯(lián)分析法16.891 931.842 323.763 326.606 311.914 212.495 4123.513 4

        表8 項間相關(guān)性矩陣方法層次分析法熵值法變異系數(shù)法復(fù)相關(guān)系數(shù)CRITIC法主成分分析法灰色關(guān)聯(lián)分析法均值層次分析法1.000 00.979 70.973 90.960 30.967 80.967 30.849 56.698 6熵值法0.979 71.000 00.989 90.985 80.954 00.945 50.782 06.636 9變異系數(shù)法0.973 90.989 91.000 00.998 20.978 70.973 70.846 76.761 1復(fù)相關(guān)系數(shù)法0.960 30.985 80.998 21.000 00.968 80.968 10.832 36.713 5CRITIC法0.967 80.954 00.978 70.968 81.000 00.979 10.924 96.773 4主成分分析法0.967 30.945 50.973 70.968 10.979 11.000 00.927 86.761 4灰色關(guān)聯(lián)分析法0.849 50.782 00.846 70.832 30.924 90.927 81.000 06.163 3

        表9 7種賦權(quán)方法綜合評價值方法分布一致性檢驗相關(guān)度檢驗離散程度檢驗內(nèi)在一致性檢驗合計排序?qū)哟畏治龇?.262 90.099 30.727 90.151 61.241 76熵值法1.000 0 0.936 80.217 20.488 02.642 01變異系數(shù)法0.696 00.524 20.938 90.426 82.585 92復(fù)相關(guān)系數(shù)法0.929 0 1.000 00.633 12.562 13CRITIC法0.252 00.111 70.987 70.373 21.724 65主成分分析法0.318 50.189 61.000 01.000 02.508 14灰色關(guān)聯(lián)分析法0.657 90.657 97

        根據(jù)綜合評價值,7種賦權(quán)方法的排名從高到低為:熵值法>變異系數(shù)法>復(fù)相關(guān)系數(shù)法>主成分分析法>CRITIC法>灰色關(guān)聯(lián)分析法。

        3.3 評價結(jié)果驗證

        將熵值法和灰色關(guān)聯(lián)分析法得出的評價結(jié)果進行描述性統(tǒng)計(表10),以驗證賦權(quán)方法選擇是否合理。表10可看出:熵值法得出的結(jié)果分布更均勻,更符合正態(tài)分布,而灰色關(guān)聯(lián)分析法得出的結(jié)果明顯偏大。因此,評價結(jié)果反映出的信息,驗證了賦權(quán)選擇方法是有效的。

        表10 評價結(jié)果描述性統(tǒng)計表方法范圍最小值最大值均值標準差偏度峰度熵值法 0.950 10.033 30.983 40.478 50.223 5-0.033 2-0.517 9灰色關(guān)聯(lián)分析法0.781 00.179 80.960 80.711 3 0.101 6-0.633 61.217 3

        4 結(jié)論和討論

        賦權(quán)方法豐富多樣,至今為止還沒有得到一種公認的通用方法。不同賦權(quán)方法的原理和計算方法都不一樣,優(yōu)缺點各異,因此適用的領(lǐng)域也不盡相同。在實際運用過程中,需要根據(jù)評價指標的選擇、評價對象的特點合理地選擇賦權(quán)方法。本文通過對生態(tài)公益林質(zhì)量評價體系的實證研究,得出熵值法是最適合這一體系的賦權(quán)方法,而灰色關(guān)聯(lián)分析法適用性最差。在評價指標上,所有賦權(quán)方法都表現(xiàn)出生態(tài)功能指標最為重要。

        隨著賦權(quán)方法研究的進展,學(xué)術(shù)界開始利用主客觀方法綜合進行評價,試圖“揚長避短”。但主客觀之間的關(guān)系如何,沒有充分的理論依據(jù),兩種方法綜合之后是否會產(chǎn)生隨機性偏差,也沒有得到相關(guān)證明,有待進一步的研究。

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