基于物元分析法的将乐国有林场用材林质量评价研究

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2018.05.014

林业资源管理 ›› 2018, Vol. 0 ›› Issue (5): 82-89.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2018.05.014

基于物元分析法的将乐国有林场用材林质量评价研究

陈华¹(), 林华忠², 靳爱仙³, 孙玉军¹()

1.北京林业大学森林资源和环境管理国家林业局重点开放性实验室,北京 100083
2.福建将乐国有林场,福建将乐 353500
3.国家林业和草原局,北京 100714

收稿日期:2018-06-04 修回日期:2018-07-20 出版日期:2018-10-28 发布日期:2020-09-24
通讯作者: 孙玉军
作者简介:陈华(1993-),男,重庆合川人,在读硕士,主要研究方向:森林经理学。Email: chenhua123589@outlook.com
基金资助:
国家林业局森林资源管理司委托项目“森林立地质量评价指标及经营适应性探索”(200-621603003)

Evaluaton of the Quality of Timber Forest in Jiangle State-owned Forest Farm Based on Matter-element Analysis

CHEN Hua¹(), LIN Huazhong², JIN Aixian³, SUN Yujun¹()

1. State Forestry Administration Key Laboratory of Forest Resources & Environmental Management,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China
2. Jiangle National Forest Farm,Jiangle,Fujian 353500,China
3. National Forestry and Grassland Administration,Beijing 100714,China

Received:2018-06-04 Revised:2018-07-20 Online:2018-10-28 Published:2020-09-24
Contact: SUN Yujun

摘要/Abstract

摘要：

用材林既是我国木材供给的重要来源,又发挥着多功能效益,对其进行质量评价研究,这对科学经营森林具有重要现实意义。以将乐县国有林场用材林为评价对象,基于2012年森林资源二类调查数据,综合考虑森林生产力、森林结构和立地条件等3方面因素,建立了用材林质量综合评价指标体系。将层次分析法与熵权法相结合得到各指标的权重,引入能解决不相容问题的物元分析法进行综合评价。研究结果表明:1)物元分析法能够较准确地评价森林资源的质量,将乐国有林场用材林的质量为“Ⅱ级”,并且有向“Ⅲ级”转化的趋势,与前人的研究结果基本一致;2)郁闭度0.40~0.69林分面积的比例(C5)、平均树高(C2)和混交林面积比例(C6)等3个指标质量一般,需重点关注。

关键词: 用材林, 小班数据, 质量评价, 组合确权法, 物元分析法

Abstract:

Timber forest is not only an important source of timber supply in China,but also provide multi-functional benefits.Research on quality evaluation is important for forest management.In order to evaluate the quality of timber forest in Jiangle state-owned forest farm,a comprehensive evaluation index system including forest productivity,forest structure and site conditions was established based on the survey data of forest resources in 2012.The weight of each index was determined by combining Analytic Hierarchy Process and entropy weight method.The matter-element analysis for incompatibility problem was used for comprehensive evaluation.The results showed that:(1) The matter-element analysis method could accurately evaluate the quality of forest resources,and the quality of timber forests in Jiangle state-owned forest farm was “II” and there was a trend of transition to “III”,which is basically consistent with the results of previous studies;(2) The forests with canopy density in 0.40~0.69(C5),average tree height(C2) and mixed forest area ratio(C6) are of general quality and require special attention.

Key words: timber forest, subcompartment data, quality evaluation, combination right, matter-element analysis

中图分类号:

S711
F326.24

陈华, 林华忠, 靳爱仙, 孙玉军. 基于物元分析法的将乐国有林场用材林质量评价研究[J]. 林业资源管理, 2018, 0(5): 82-89.

CHEN Hua, LIN Huazhong, JIN Aixian, SUN Yujun. Evaluaton of the Quality of Timber Forest in Jiangle State-owned Forest Farm Based on Matter-element Analysis[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2018, 0(5): 82-89.

图/表 6

图1

表1

表2

表3

表4

表5

参考文献 31

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指标	类型	面积/亩	指标值
森林生产力
平均胸径C1/cm	正		17.24
平均树高C2/m	正		12.64
单位面积蓄积C3/m³	正		188.64
森林结构
草灌盖度40%~60%的面积比例C4/%	正	41249	49.97
郁闭度0.4~0.69林分面积的比例C5/%	正	28171	34.13
混交林面积比例C6/%	正	19443	23.55
中幼龄林比例C7/%	负	17379	21.05
立地条件
腐殖质层大于5cm的面积比例C8/%	正	78555	95.16
土层厚度大于40cm的面积比例C9/%	正	72896	88.30
立地质量Ⅰ,Ⅱ的面积比例C10/%	正	58931	71.39
坡度小于26°的面积比例C11/%	正	57054	69.11

指标	主观权重 (w_c)	客观权重 (w_s)	综合权重 (w_z)
森林生产力
平均胸径C1/cm	0.15	0.09	0.14
平均树高C2/m	0.09	0.09	0.09
单位面积蓄积C3/m³	0.19	0.08	0.18
森林结构
草灌盖度40%~60%的面积比例C4/%	0.06	0.09	0.06
郁闭度0.4~0.69林分面积的比例C5/%	0.03	0.08	0.03
混交林面积比例C6/%	0.09	0.08	0.08
中幼龄林比例C7/%	0.08	0.10	0.08
立地条件
腐殖质层大于5cm的面积比例C8/%	0.04	0.10	0.05
土层厚度大于40cm的面积比例C9/%	0.07	0.10	0.08
立地质量Ⅰ,Ⅱ的面积比例C10/%	0.13	0.10	0.14
坡度小于26°的面积比例C11/%	0.06	0.09	0.07

指标	类型	优(Ⅰ)		好(Ⅱ)		中(Ⅲ)		一般(Ⅳ)		差(Ⅴ)		指标值
指标	类型	a	b	a	b	a	b	a	b	a	b	指标值
C1	正	0.750	1.000	0.571	0.746	0.393	0.568	0.214	0.389	0.000	0.211	0.473
C2	正	0.824	1.000	0.588	0.818	0.353	0.582	0.176	0.347	0.000	0.171	0.508
C3	正	0.770	1.000	0.579	0.770	0.387	0.578	0.195	0.387	0.000	0.195	0.688
C4	正	0.800	1.000	0.600	0.799	0.400	0.599	0.200	0.399	0.000	0.199	0.500
C5	正	0.800	1.000	0.600	0.799	0.400	0.599	0.200	0.399	0.000	0.199	0.341
C6	正	0.800	1.000	0.600	0.799	0.400	0.599	0.200	0.399	0.000	0.199	0.236
C7	负	0.800	1.000	0.600	0.799	0.400	0.599	0.200	0.399	0.000	0.199	0.789
C8	正	0.800	1.000	0.600	0.799	0.400	0.599	0.200	0.399	0.000	0.199	0.952
C9	正	0.800	1.000	0.600	0.799	0.400	0.599	0.200	0.399	0.000	0.199	0.883
C10	正	0.800	1.000	0.600	0.799	0.400	0.599	0.200	0.399	0.000	0.199	0.714
C11	正	0.800	1.000	0.600	0.799	0.400	0.599	0.200	0.399	0.000	0.199	0.691

指标	关联函数	优(Ⅰ)	好(Ⅱ)	中(Ⅲ)	一般(Ⅳ)	差(Ⅴ)
C1	K_i(v₁)	-0.3695	-0.1725	0.4571	-0.1502	-0.3567
C2	K_i(v₂)	-0.3907	-0.1399	0.3231	0.3278	-0.4071
C3	K_i(v₃)	-0.2080	0.4261	-0.2610	-0.4918	-0.6127
C4	K_i(v₄)	-0.3754	-0.1672	0.4991	-0.1677	-0.3757
C5	K_i(v₅)	-0.5734	-0.4312	-0.1469	0.2902	-0.2942
C6	K_i(v₆)	-0.7056	-0.6075	-0.4112	0.1785	-0.1343
C7	K_i(v₇)	-0.0519	0.0529	-0.4737	-0.6491	-0.7368
C8	K_i(v₈)	0.2420	-0.7592	-0.8793	-0.9195	-0.9396
C9	K_i(v₉)	0.4152	-0.4181	-0.7083	-0.8054	-0.8540
C10	K_i(v₁₀)	-0.2314	0.4278	-0.2865	-0.5239	-0.6428
C11	K_i(v₁₁)	-0.2606	0.4580	-0.2298	-0.4861	-0.6144

指标	关联度	优(Ⅰ)	好(Ⅱ)	中(Ⅲ)	一般(Ⅳ)	差(Ⅴ)	Max	等级
C1	K_i(p₁)	-0.0528	-0.0247	0.0653	-0.0215	-0.0510	0.0653	Ⅲ
C2	K_i(p₂)	-0.0360	-0.0129	0.0297	0.0302	-0.0375	0.0302	Ⅳ
C3	K_i(p₃)	-0.0369	0.0756	-0.0463	-0.0872	-0.1087	0.0756	Ⅱ
C4	K_i(p₄)	-0.0227	-0.0101	0.0302	-0.0102	-0.0227	0.0302	Ⅲ
C5	K_i(p₅)	-0.0177	-0.0133	-0.0045	0.0090	-0.0091	0.0090	Ⅳ
C6	K_i(p₆)	-0.0540	-0.0465	-0.0315	0.0137	-0.0103	0.0137	Ⅳ
C7	K_i(p₇)	-0.0043	0.0044	-0.0392	-0.0538	-0.0610	0.0044	Ⅱ
C8	K_i(p₈)	0.0120	-0.0377	-0.0436	-0.0456	-0.0466	0.0120	Ⅰ
C9	K_i(p₉)	0.0326	-0.0329	-0.0557	-0.0633	-0.0671	0.0326	Ⅰ
C10	K_i(p₁₀)	-0.0325	0.0601	-0.0402	-0.0736	-0.0903	0.0601	Ⅱ
C11	K_i(p₁₁)	-0.0177	0.0312	-0.0156	-0.0331	-0.0418	0.0312	Ⅱ
综合关联度	K_i(p)	-0.2301	-0.0068	-0.1515	-0.3354	-0.5461	-0.0068	Ⅱ

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