基于知识粒度的森林生态系统健康评价指标赋权方法

依据系统科学原理,从影响森林健康包括的系统活力、系统组成、系统恢复力和林地环境等方面筛选13个指标构建森林健康评价指标体系;针对健康评价取值未知(无决策属性)的状况,利用粗糙集理论的属性重要度分析各指标因子对森林健康的影响程度,提出将基于知识粒度和属性重要度的森林健康评价指标赋权法。根据二类调查和样地调查数据,以湖南省大围山自然保护区8个次生林群落和2个人工林样地为应用实例,结果表明:森林健康评价指标体系的林分郁闭度、林分蓄积量、叶面积指数等13个指标在大围山自然保护区森林健康评价中的权重与专家打分法得到的结果基本相符,并且对样地进行了评价,其中只有1个处于健康,7个处于亚健康,2个处于不健康。与层次分析法、主成分分析法等赋权方法相比,基于粗糙集的森林健康评价指标赋权法不需要提供任何先验信息,以森林健康系统相关信息为分析依据,直接从反映森林健康的指标数据中挖掘各因子之间的相关性及其重要度,不依赖专家经验,信息量越大,所得权重越客观。该评价指标赋权法真实有效,评价结果更符合客观实际,为森林健康评价和健康经营提供理论依据。