山西省綠化樹種選擇決策支持系統初探

王 潔

(太原市萬柏林區自然資源局，山西 太原 030024)

1 引言

隨著人工智能的發展，智能決策系統越來越多地被應用于城市綠化植物配置和園林設計中。筆者以山西省常見園林綠化樹種為研究對象，運用人工智能輔助決策技術進行功能模塊設計，并構建關聯規則算法，可為科學合理地選擇綠化樹種提供決策支持服務，以提高園林綠化中樹種選擇的可行性和科學性。

2 城鄉綠化樹種選擇模式

2.1 樹種選擇決策模型算法的構建基礎

《城市綠地分類標準》是城鄉規劃、建設、生態保護和綠地管理中的規范性文件。筆者在現行的《城市綠地分類標準》基礎上，引入生態系統服務功能的先進理論，并建立科學合理的算法規則和數學模型，提高了園林綠化中樹種選擇的可區分性和實用性。生態系統的服務功能主要包括支持功能、調節功能、文化功能和供給功能。

2.2 生態適應性評價算法

結合山西省自然地理環境和氣候條件，依據耐受性法則(美國生態學家 V.E.Shelford)中的量化規則對樹種與環境因子進行模糊定量分析并建立數學模型，進而對樹種進行生態適應性評價。

2.2.1 確定指標

山西省土壤類型多樣，干旱缺水，屬溫帶大陸性季風氣候。經過咨詢專家和綜合分析，筆者最終確定以樹種的生長適應性、抗旱性、土壤適應性和耐鹽堿性4項指標構成山西省綠化樹種生態適應性評價體系。其中，生長適應性即山西省氣候條件下樹種的自然生長情況；抗旱性即樹種對干旱條件的耐受程度；土壤適應性即樹種對土壤的需求程度；耐鹽堿性即樹種對鹽堿土的耐受程度。

2.2.2 層次分析法確定指標權重

利用yaahpv 7.5軟件，根據指標越重要權重越大的原則，建立樹種生態適應性指標評價模型。構造判斷矩陣并判斷矩陣的一致性，通過矩陣算法得出指標權重。其中，權重最大的指標為生長適應性，權重為0.590 7；其次為抗旱性，權重為0.191 8；土壤適應性指標權重為0.162 4；權重最小的指標為耐鹽堿性，權重為0.055 2.

2.2.3 加權指數法確定植物綜合得分

運用 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，逼近理想解)排序方法對樹種進行綜合排序或擇優，即綜合評價?，F將每個指標劃分為不同級別并賦予相應的分值。具體賦值情況如表1.

表1 指標權重和量化分值情況

利用加權指數法確定樹種生態適應性模型為：

假設樹種各生態指標均取最高分時生態適應性最強，用戶對樹種滿意度最高，得到樹種選擇模型的最優解；反之得到樹種選擇模型的最劣解。

X最優=4×0.590 7+3×0.191 8+3×0.055 2+3×0.162 4=3.591 0；

X最劣=1×0.590 7+1×0.191 8+1×0.055 2+1×0.162 4=1.000 1.

為了更加直觀的表示樹種的生態適應性，將得到的結果轉化為百分制形式，最優解為100分，最劣解為0分。得到樹種生態適應性計算模型的最終公式為：

式中：f(x)——樹種生態適應性綜合得分；

Xi——第i個指標得分；

Wi——第i個指標權重；

n——評價指標的個數。

2.3 基于生態系統服務功能的綠地類型選擇

2.3.1 防護調節功能型樹種

防護調節功能型樹種的構建原則是防護優先，具有調節城市氣候、凈化空氣、涵養水源、改善土壤、降低噪音等功能。在園林綠化樹種選擇中，對樹種的要求首先是具有良好的生態適應性(即生態適應性綜合得分較高)。其次，具有防風固沙、滯塵殺菌、改善環境、凈化空氣、吸收有毒氣體等生態防護功能，從而達到改善環境、保持水土的效果。

2.3.2 觀賞文化功能型樹種

借鑒生態系統服務功能中文化功能的相關理論，觀賞文化功能型樹種主要是以滿足人類的美學欣賞和精神文化生活為目的，以樹種的觀賞性為構建原則，從樹種的生長類型、觀賞特性、景觀需求3個方面為用戶進行樹種推薦，以滿足用戶的需求。樹種觀賞文化功能屬性見表2.

2.3.3 生產供給功能型樹種

借鑒生態系統服務功能中的供給功能，生產供給功能型樹種選擇主要是針對樹種的經濟價值。應根據不同樹種的經濟價值對樹種進行分類，如，藥用、食用、油料、果品、工業原料等供給功能。

表2 樹種觀賞文化功能屬性

3 結論

筆者利用計算機智能技術結合生態學相關知識，基本實現了根據特定生態功能對城鄉園林綠化樹種進行選擇，對園林綠化工作具有實際意義。目前，園林綠化樹種選擇決策支持系統仍處于初級探索階段，在理論論證和技術方法上是可行的，但真正推廣應用尚需做大量的工作。