运用AHP层次分析法对红松生态因子分析

运用 AHP层次分析法 对 红松生态因子分析

孔繁霞

桦川县林业局老平冈林场　 154312　　　

　AHP层次分析法（Analytical Hierar-chy Process，简称AHP方法）是由美国运筹学家A.L.Saaty于二十世纪七十年代提出的一种定性与定量相结合的决策分析方法,是系统分析中解决各类系统的综合评价问题的有效工具, 已在国内外社会经济及工程界得到广泛应用。它是一种将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化的过程。应用这种方法，决策者通过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，就可以得出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据。

选择东北林业大学凉水国家级自然保护区以及乌伊岭、汤旺河、乌马河、孙吴县、逊克县等地的不同立地条件上栽植红松作为实验对象，观测记录影响红松生长的各项环境因子，包括气象因子、地理因子、立地因子、地貌因子、土壤因子及立地因子等。对各环境因子进行AHP层次分析, 确定影响红松生长的主要因子及次要因子, 并用定量的方法进行生态因子排序，从而选择适宜红松生长的最佳立地条件，做到适地适树，确保取得更好的造林绿化效果。

1 层次结构模型建立

根据红松的生态学特性,选择气候因子、地理因子、立地因子、地形地貌因子、土壤因子等大环境因子作为准则层(B),以林木上层高因子作为目标层(A),以B层下的各因子作为C层，如下图所示：

2 比较判断矩阵构造

对诸多的环境因子中依其性质可分为定性、定量两部分, 在定性因子的比较判断矩阵中, 根据C层以下各等级对C层的影响重要程度，将C层诸因子分成四个等级,在每等级范围内以地位指数平均值作为比较判断矩阵因素a_ij。当构成B层对A层的比较判断矩阵时,是以C层中各因子所对应的地位指数值作为因素,而B层对A层的比较判断矩阵是以两两差值的均值作为因素的。

3 C层定量因子以下各层对C层的重要程度

针对红松计算出特征向量, 表明了各定量因子和各等级对红松的高生长作用的大小, 同时计算出各等级的地位指数极差值, 为进一步计算C层对B层的作用大小提供了前提。详见表1。

表1　红松C层以下各等级对C层的特征向量

4 C层各因子对B层比较判断矩阵的特征向量

在比较判断矩阵中,定量因子用地位指数极差来作为因素, 定性因子用地位指数极差来作为矩阵元素, 定性因子用地位指数的两两差值之均值表示。现将红松的定性因子及定量因子C层对B层的比较判断矩阵的特征向量列出,以气象因子为例，见表2。

表2 气象因子C层对B层判断矩阵的特征向量

说明,由于本项研究在构造判断矩阵时采用了极差法,没有使用标度法,所求得的C.R 值均等于零。所以一致性检验均取得满意结果。

5 B层对A层比较判断矩阵的特征向量

B层对A层的比较判断矩阵是以两两差值的均值表示。现将B层对A层比较判断矩阵的特征向量列出，见表3。

表3 B层对A层比较判断矩阵特征向量

特 征 向 量	树　种	红　松
	气象B1	0.2519
	地貌B3	0.1794
	地理B4	0.1064
	立地B5	0.3202
		0.1412
	Kmax	5

6 结论

通过对各层次的研究表明，相同的环境因子对不同的树种所起的作用是不同的，但对一个树种而言，不同的生态因子对其贡献不同。同样一个树种在定量因子的不同数量上的表现也是不同的。 因此，我们构造了红松的理想生态模式，见表4。

表4 各树种理想生态模式

生态因子	红　松
年降水量（毫米）	868～ 992
年均温（℃）	2～ 2.9
积　温（℃）	1833～ 2473
无霜期（天）	110～ 129
蒸发量（毫米）	600～ 662
经　度	127º11'～ 129º53'
纬　度	47º10'～ 51º39'
海拔高（米）	808～ 1165
坡　度	平、缓
坡　向	阴
坡　位	山中下部
土层厚	厚
地貌类型	中山、台地
土壤类型	暗棕壤

7 讨论

由于采用了极差法,具有较好的一致性,结果可靠,理想模式未必存在,但通过综合分析在大量的调查研究基础上,丰富了红松的生态学研究,具有一定理论价值。

分析结果基本符合红松生长的客观规律, 是对树种生态学特性和生物学特性的进一步研究和证实。

　作者简介：孔繁霞（1973年10月—　），女，黑龙江省桦川县人，大学本科学历，林业工程师，现在桦川县老平岗林场工作，从事林业工程方案及规划编制工作。

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