龚傲龙， 陈春武， 贺隆元， 苏 琼， 王俊德

(国家林业和草原局 昆明勘察设计院， 昆明 650216)

党的十九大以来，为解决国土绿化发展不平衡不充分的问题，构建科学合理的国土绿化事业发展格局，全国林草系统以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，积极推进开展大规模国土绿化行动[1]。第九次全国森林资源清查结果表明，当前全国森林覆盖率已达到22.96%，比上一次森林资源清查提高1.33个百分点，净增森林面积超过了一个福建省的面积[2]。国土绿化行动已初见成效，但同时也揭露出很多问题。其中，人工造林实绩质量评价是诸多问题中亟需研究解决的一个。目前，全国多数地区主要根据《造林技术规程》(GB/T 15776—2016)和《人工造林质量评价指标》(LY/T 1844—2009)开展人工造林工程的质量评价和验收工作，但根据笔者的工作经验，相关标准以定性评价为主，缺少对造林质量评价的整体定量分析。因此，针对这一现状，本文在建立人工造林实绩质量评价模型的基础上，运用模糊数学理论对工程质量进行量化打分，最终得出科学合理的人工造林实绩质量等级。

1 模糊综合评判

1.1 概念

模糊综合评判法是一种基于模糊数学的评价方法[3]，它把定性与定量评价相结合，应用模糊变换原理和模糊数学的基本理论——隶属度或隶属函数来描述中间过渡的模糊信息量，考虑与评价事务相关的各个因素，浮动地选择因素域值，做比较合理的划分，再利用传统的数学方法予以定量计算，从而对涉及多个指标(或因素)的事物做出整体的定量评价[4]。

1.2 基本步骤

1.2.1 建立评价体系

根据评价目的确定评价指标体系，并以影响评价对象的各个因素为元素建立因素集。设被评价的因素集为：

U={u1、u2、…、um}

其中，ui(i=1,2,…,m)为影响评价对象的每一个因素。

1.2.2 确定影响因素权重

对于评价对象而言，各因素的重要程度不一定是一样的，为客观反映各因素的重要程度，对各因素对应赋予一个相应的权重，各个权重组成的集合为权重集。本文采用改进的层次分析法对各因素权重予以赋值[5]。

1.2.3 确定隶属函数

在进行模糊评判时，如何确立各个因素对应于各个评估等级的隶属程度的大小，是整个评判过程能否进行的关键。目前，确定隶属函数的方法还不太成熟，本文从实践结果反馈演算，设定四个人工造林实绩质量评价等级(优秀、良好、合格、不合格)，并假设各单因素隶属函数相同，均服从线性分布[6]。

1.2.4 模糊综合评判

将评价体系最下一层各单因素评价指标值代入隶属函数计算得出其处于不同评价等级的隶属度后，再结合各因素权重，运用加权平均综合模型可得到评价体系上一层的评判模型。最后逐级自下而上演算，得到量化评价分值。本文将人工造林实绩质量划分为四个等级，分别为优秀、良好、合格与不合格。

2 人工造林实绩质量评价模型

2.1 质量评价体系

考虑到各地人工造林的不同需求，采用更有针对性的评价指标，本文在《人工造林质量评价指标》(LY/T 1844—2009)所确定的“保证项目”和“基本项目”两部分评价要素的基础上，增设“专用项目”评价要素，并分别设置对应细化的二级指标[7]。其中，“保证项目”包含造林面积、造林密度、苗木成活率、苗木保存率四项指标；“基本项目”包含生长整齐度、苗木生长势、苗木均匀度、整地规范度；“专用项目”根据各地人工造林的不同需求单独列编，如栽植经济林考虑农户收益增加率，栽植水土保持林考虑土壤侵蚀降低率，栽植水源涵养林考虑蓄水率、净水率等指标。本文研究实例为云南省红河州蒙自市中心城市面山和通道绿化项目，该地区为亚热带岩溶地区，是典型的生态环境脆弱地带，人工造林主要为水土保持林且兼具一定经济效益。考虑到植被盖度对土壤侵蚀有着直接而明显的影响且更易量化，所以本文“专用项目”为“植被郁闭度”和“收益增加率”[8]。评价体系如图1所示。

图1 人工造林实绩质量评价体系

2.2 指标权重确定

结合工程实际，请多位专家对同类指标进行两两比较后对其相对重要性予以打分，根据改进的层次分析法构造判断矩阵，并验证判断矩阵具有合适的一致性。

表1 A-B判断矩阵及一致性检验

表2 B1-C判断矩阵及一致性检验

表3 B2-C判断矩阵及一致性检验

表4 B3-C判断矩阵及一致性检验

2.3 评价指标与隶属函数

针对各项评价指标，保证项目按《人工造林质量评价指标》(LY/T 1844—2009)统计计算，基本项目与专用项目各因素按如下计算方法进行定量评价：

(1)

(2)

(3)

整地规范度=实地调查的整地深度、宽度和长度与作业设计整地规格相差百分值

(4)

(5)

(6)

其中，变异系数为标准差与平均值之比；生长达标的规格由当地林业专家根据初植树种及规格而拟定的三年后苗木规格；考虑本文实例造林树种为湿地松，按15年成材采伐考虑，造林后每亩年均收益为木材效益与松脂效益之和[9]，估算约1 600元/亩·年。各单因素除苗木成活率在造林后第一个生长季都调查外，其余因素均在造林后第三年调查。各单因素评价指标见表5。

表5 人工造林工程实绩质量评价指标表

本文假设列各单因素隶属函数相同，均服从线性分布。其中，除生长整齐度与苗木均匀度δ0为0之外，其余所有指标δ0为100%或1.0(收益增加率超过100%的，仍按100%计算)。各状态隶属函数曲线图如图2-图5。

图2 评价优秀的隶属函数曲线

图3 评价良好的隶属函数曲线

图4 评价合格的隶属函数曲线

图5 评价不合格的隶属函数曲线

3 实例研究

3.1 工程概况

由国家林业和草原局昆明勘察设计院承担的云南省红河州蒙自市中心城市面山和通道绿化项目(三期)计划造林1.26万亩，已于2018年6月完成全部造林工作。本次基于上文建立的评价模型，以该人工造林项目的86和116号小班为实例，开展人工造林实绩质量评价。其中，86号小班坡度缓，土层中-厚，临近公路，造林前为老百姓毁林开垦种植的玉米地；116小班坡度陡，土层较薄，远离公路，造林前为宜林荒山荒地。两个小班的实绩质量评价指标见表6。

表6 蒙自市中心城市面山和通道绿化项目(三期)86、116号小班实绩质量评价指标

3.2 等级评判

根据表6相关数据，将其代入隶属函数计算，得到86号小班最下层指标处于不同评价等级的隶属度，即隶属矩阵。

结合B1-C、B2-C及B3-C判断矩阵，使用加权平均综合模型可得86号小班第二层隶属矩阵。

按照最大隶属度原则，可以判断86号小班保证项目为良好，基本项目为优秀，专用项目为合格。结合A-B判断矩阵，使用加权平均综合模型可得86号小班最上层隶属矩阵。

按照最大隶属度原则，可以判断86号小班人工造林实绩质量评价等级为良好。

同样利用以上步骤计算，得到116号小班最上层隶属矩阵为(0.328 0.490 0.868 0.230)，即该小班人工造林实绩质量评价等级为合格。

3.3 量化评分

对判断矩阵进行归一化处理，并通过确定各评价等级对应分值，运用加权平均算法得到最终量化分值。这样可使得不同评价对象之间的对比更为科学、合理和直观。取如下评价分值V={优秀(100)，良好(80)，合格(60)，不合格(0)}，则86号小班最终量化得分F=A*V=81.67，116号小班最终量化得分为64.76。

86号小班和116号小班的人工造林实绩质量评价如表7所示。

表7 蒙自市中心城市面山和通道绿化项目(三期)86、116号小班实绩质量评价表

3.4 综合分析

根据以上计算结果，结合小班实际立地情况，分析如下：

1)对于86号小班，因临近公路，且前地类为农民毁林开垦的耕地，所以在苗木保存率和收益增加率两个指标有所异常。针对类似小班，可以通过加强管护保护措施(如增设钢丝围栏)、适当增加农户补助等措施加以改善。

2)对于116号小班，主要因为立地条件差，所以导致苗木种植难度大，苗木生长较缓慢。针对类似小班，一方面需要施工方加强抚育，另一方面也要求设计方因地制宜，在作业设计时对立地条件困难的小班在树种配置方式、造林模型用工等方面予以单独考虑。

4 结论

本文运用改进的层次分析法和模糊综合评判法建立人工造林实绩质量评价体系，再结合蒙自市中心城市面山和通道绿化(三期)建设项目进行实例评判。结果表明，本文所建立的评价模型虽在指标选取及权重确定方面还具有一定的局限性，但能较好地反映实际情况，且操作方法简单可行，易于工程技术人员掌握和接受，对人工造林实绩质量评价有一定的指导意义，可以在实际工程运用中进行推广。