馬玉秋

(東北林業(yè)大學(xué)，哈爾濱，150040)

責(zé)任編輯:張 玉。

森林資源系統(tǒng)是當(dāng)今陸地的最大生態(tài)系統(tǒng)，是人類與自然和諧相處的主要載體，在人類長(zhǎng)期生存和發(fā)展中發(fā)揮著巨大的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境功能［1］。因此，為有效保證并維持森林資源系統(tǒng)的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展，必須將森林資源系統(tǒng)、生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)、林業(yè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)協(xié)同考慮，即復(fù)合為森林資源-環(huán)境-經(jīng)濟(jì)的復(fù)合系統(tǒng)(FEES)。目前，國(guó)外學(xué)者針對(duì)FEES 系統(tǒng)的研究，主要集中在可持續(xù)發(fā)展模式和評(píng)價(jià)分析上。如:J.R.Clark［2］針對(duì)城市中的FEES 系統(tǒng)提出了可持續(xù)發(fā)展模式。國(guó)內(nèi)學(xué)者則多從資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)角度，針對(duì)FEES 系統(tǒng)進(jìn)行研究。如:Lü Tong，et al.［3］針對(duì)區(qū)域“經(jīng)濟(jì)-資源-環(huán)境”復(fù)合系統(tǒng)，提出了一種基于協(xié)調(diào)的復(fù)合系統(tǒng)混沌控制模型。但關(guān)于FEES 可持續(xù)發(fā)展的預(yù)警研究的不多。

黑龍江省國(guó)有林區(qū)作為我國(guó)重要的林業(yè)基地、生態(tài)安全保障，其FEES 可持續(xù)發(fā)展更應(yīng)著眼于未來(lái)，做到未雨綢繆。因此，F(xiàn)EES 可持續(xù)發(fā)展的預(yù)警研究顯得尤為重要。本文在前期的研究基礎(chǔ)上，進(jìn)行黑龍江省國(guó)有林區(qū)的FEES 可持續(xù)發(fā)展預(yù)警研究，努力建立起一套可靠、適用的預(yù)警系統(tǒng)。

1 FEES 可持續(xù)發(fā)展預(yù)警內(nèi)涵

黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 可持續(xù)發(fā)展預(yù)警，是以黑龍江省國(guó)有林區(qū)的合理發(fā)展對(duì)自然資源、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境的影響為對(duì)象，以林區(qū)可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)，以已有的林區(qū)森林資源、生態(tài)環(huán)境、林業(yè)經(jīng)濟(jì)觀測(cè)和統(tǒng)計(jì)分析資料為依據(jù)，對(duì)未來(lái)黑龍江省國(guó)有林區(qū)的可持續(xù)發(fā)展進(jìn)行測(cè)度，預(yù)報(bào)黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 不正常狀態(tài)的時(shí)空范圍和危害程度，并對(duì)已發(fā)現(xiàn)問(wèn)題提出解決措施，對(duì)即將出現(xiàn)的問(wèn)題給出防范措施和調(diào)控方法。

黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 可持續(xù)發(fā)展預(yù)警，是以警素評(píng)價(jià)為基礎(chǔ)、警界識(shí)別為手段、警源尋找為途徑、警患排除為目的的一種科學(xué)管理模式。故本文采取以警素為具體評(píng)價(jià)指標(biāo)［4］，表征黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 可持續(xù)發(fā)展水平;以“可持續(xù)發(fā)展度”為警界，識(shí)別黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r;以定量與定性的方法，尋找黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 可持續(xù)發(fā)展的警源，并采取有效措施解決黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 可持續(xù)發(fā)展中的警患。其中“可持續(xù)發(fā)展度”值介于0～1 之間。在0.8 以上，可定為無(wú)警;超過(guò)0.6，小于0.8 時(shí)，確定為輕警;小于0.6，超過(guò)0.4 時(shí)，確定為中警;超過(guò)0.2 以上，小于0.4 時(shí)，確定為重警;若可持續(xù)發(fā)展度低于0.2 以下，則被視為巨警［5］。

2 FEES 可持續(xù)發(fā)展預(yù)警模型構(gòu)建

2.1 研究方法

黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES，是一個(gè)多元、非線形的復(fù)雜系統(tǒng)，傳統(tǒng)的分析方法較難進(jìn)行預(yù)警分析。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，是在對(duì)人腦神經(jīng)深入認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的功能與結(jié)構(gòu)而建立的一種具有非線性、自組織、自適應(yīng)的信息處理系統(tǒng)［6］，可較好的滿足黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 可持續(xù)發(fā)展預(yù)警的需求。故本文以黑龍江省森工林區(qū)第八次森林清查數(shù)據(jù)為依據(jù)，結(jié)合實(shí)際調(diào)查情況，在林區(qū)內(nèi)40 個(gè)林業(yè)局中選取典型林業(yè)局FEES 的核心數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)行相應(yīng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立，并適當(dāng)以一定數(shù)量其他林業(yè)局的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)而修改并構(gòu)建最終結(jié)構(gòu)模型。

2.2 預(yù)警指標(biāo)篩選

黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 系統(tǒng)的發(fā)展，最終是為了保證其可持續(xù)性，故將可持續(xù)發(fā)展力作為終極目標(biāo)。同時(shí)，F(xiàn)EES 系統(tǒng)也是一個(gè)由森林資源系統(tǒng)、環(huán)境系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等組成的相互關(guān)聯(lián)、相互依存的系統(tǒng)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包含森林覆蓋率、森林利用率、森林采伐量、人均林地面積、自然災(zāi)害發(fā)生次數(shù)、生物多樣性、水源涵養(yǎng)能力、水土保持能力、固碳制氧能力、生態(tài)系統(tǒng)人口承載量指數(shù)、林業(yè)產(chǎn)值、林業(yè)科技投資增長(zhǎng)率、林業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)力、林業(yè)產(chǎn)值占國(guó)民GDP 比值等［7］。為了更加有效的采用核心指標(biāo)作為預(yù)警指標(biāo)，特采用解析結(jié)構(gòu)模型對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)分析，以便最終篩選出基礎(chǔ)核心指標(biāo)，并將其定義為預(yù)警指標(biāo)。

篩選過(guò)程:

(1)建立鄰接矩陣。即構(gòu)建系統(tǒng)影響因素之間的關(guān)系矩陣。其中各個(gè)因素之間的關(guān)聯(lián)程度，采用專家打分法進(jìn)行賦值，其打分規(guī)則如表1所示。依據(jù)表1原則，可得黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 可持續(xù)發(fā)展預(yù)警鄰接矩陣(A)。

(2)求解可達(dá)矩陣。即在鄰接矩陣的基礎(chǔ)上，進(jìn)行相應(yīng)公式(1)的布爾運(yùn)算，求得可達(dá)矩陣，從而表征出系統(tǒng)中各因素間接的關(guān)系。

表1 構(gòu)建鄰接矩陣賦值評(píng)分規(guī)則

(3)可達(dá)矩陣轉(zhuǎn)換。即為有效進(jìn)行區(qū)域分解和級(jí)間分解，特將所得可達(dá)矩陣中的元素進(jìn)行0 或1 轉(zhuǎn)換，其轉(zhuǎn)換依據(jù)公式(2)進(jìn)行，其中截系數(shù)(α)取2。通過(guò)公式(1)、公式(2)可得0、1 轉(zhuǎn)換后的可達(dá)矩陣(B)。

(4)可達(dá)矩陣的級(jí)間分解。由于所有分析因素都屬于一個(gè)獨(dú)立系統(tǒng)，故需進(jìn)行可達(dá)矩陣的級(jí)間分解，即將各個(gè)因素分解成多級(jí)遞階層次結(jié)構(gòu)，從而得到最低層的核心因素。最終黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展解析結(jié)構(gòu)模型，如圖1所示。

2.3 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警模型構(gòu)建

(1)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，它的學(xué)習(xí)規(guī)則，是使用下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小［8］。該網(wǎng)絡(luò)通常包含三層，即輸入層、隱含層和輸出層。通過(guò)前文可知，影響黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 系統(tǒng)的核心因素，是森林覆蓋率、林業(yè)產(chǎn)值占國(guó)民GDP 比值;其目標(biāo)因素，是可持續(xù)發(fā)展力。因此，可將森林覆蓋率、林業(yè)產(chǎn)值占國(guó)民GDP 比值作為輸入層神經(jīng)元，將可持續(xù)發(fā)展力作為輸出層神經(jīng)元。其隱含層構(gòu)造，遵循公式(3)進(jìn)行。本研究中，輸入層神經(jīng)元數(shù)為2 個(gè)，輸出層神經(jīng)元數(shù)為1 個(gè)，故隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為2 到11 個(gè)。

式中:m 為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù);n 為輸入層神經(jīng)元數(shù);w 為輸出層神經(jīng)元數(shù);R(10)為0～10 之間的數(shù)。

圖1 黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 可持續(xù)發(fā)展的解析結(jié)構(gòu)模型

(2)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練。為使所建立的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最優(yōu)，使用trainlm 函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化。訓(xùn)練步長(zhǎng)為30，最大訓(xùn)練次數(shù)100 000，目標(biāo)誤差小于0.01，學(xué)習(xí)速率0.01，普適性效果為6。

(3)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬結(jié)果檢驗(yàn)。為有效驗(yàn)證優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬結(jié)果的精度，選取烏伊嶺等20 個(gè)林業(yè)局第八次森林清查數(shù)據(jù)中森林覆蓋率、林業(yè)產(chǎn)值占國(guó)民GDP 比值數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，對(duì)烏伊嶺林業(yè)局的FEES 系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展做評(píng)估預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果與前期研究成果進(jìn)行比較分析(見(jiàn)表2)。由表2可見(jiàn)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的方差，并不顯著，可以認(rèn)為兩者結(jié)果基本一致。

表2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值方差分析

3 FEES 可持續(xù)發(fā)展預(yù)警結(jié)果

利用上文構(gòu)建的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)計(jì)算分析并結(jié)合GIS 技術(shù)，將黑龍江省國(guó)有林區(qū)各個(gè)林業(yè)局FEES 2020年的可持續(xù)發(fā)展預(yù)警以專題圖的形式得以呈現(xiàn)(見(jiàn)圖2)。由圖2可見(jiàn)，黑龍江省國(guó)有林區(qū)各個(gè)林業(yè)局的FEES 系統(tǒng)中，巨警占2.5%、重警占10.0%、中警占22.5%、輕警占37.5%、無(wú)警占27.5%。可以基本確定，在2020年，黑龍江省國(guó)有林區(qū)整體可持續(xù)發(fā)展形式較為嚴(yán)重，建議從以下幾個(gè)方面加以強(qiáng)化管理:

圖2 2020年黑龍江省國(guó)有林區(qū)FEES 可持續(xù)發(fā)展的預(yù)警分布圖

(1)有效劃分土地功能，增加生態(tài)用地比例。黑龍江省國(guó)有林區(qū)，是我國(guó)最大的重點(diǎn)國(guó)有林區(qū)和森林工業(yè)基地;其可持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力，來(lái)源于其林地面積的大小與結(jié)構(gòu)的合理性。因此，有效優(yōu)化國(guó)有林區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)，適當(dāng)增加生態(tài)建設(shè)和保護(hù)用地?cái)?shù)量，為國(guó)有林區(qū)可持續(xù)發(fā)展提供基礎(chǔ)動(dòng)力。

(2)有效改變發(fā)展模式，注重發(fā)展內(nèi)涵。今后黑龍江省國(guó)有林區(qū)的發(fā)展，不能簡(jiǎn)單的追求GDP 的增長(zhǎng)，而應(yīng)有效改變發(fā)展模式，實(shí)現(xiàn)由“速度粗放型”轉(zhuǎn)為“效益集約型”的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，并以“科技投入主導(dǎo)型”內(nèi)涵為發(fā)展主流。真正實(shí)現(xiàn)資源可再循環(huán)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展有保障，生態(tài)可持久的全新發(fā)展模式。

(3)控制林區(qū)周圍污染總量排放，保證林區(qū)生態(tài)流量。為保證黑龍江省國(guó)有林區(qū)生態(tài)功能的可持續(xù)性，應(yīng)合理布局國(guó)有林區(qū)周邊工業(yè)布局，控制向林區(qū)污染總量的排放，合理保證林區(qū)生態(tài)流量。

4 結(jié)束語(yǔ)

在黑龍江省國(guó)有林區(qū)森林資源-環(huán)境-經(jīng)濟(jì)復(fù)合系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展預(yù)警分析中，采用解析結(jié)構(gòu)模型計(jì)算結(jié)果作為輸入、輸出變量，并通過(guò)樣本訓(xùn)練構(gòu)建了整體BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型。預(yù)警結(jié)果與實(shí)際情況較為吻合，故該預(yù)警模型的應(yīng)用結(jié)果可為黑龍江省國(guó)有林區(qū)的發(fā)展提供參考。

運(yùn)用已構(gòu)建的預(yù)警模型，針對(duì)黑龍江省國(guó)有林區(qū)的2020年的FEES 可持續(xù)發(fā)展水平進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并將預(yù)警結(jié)果以專題圖的形式呈現(xiàn)。專題圖結(jié)果表明，黑龍江省國(guó)有林區(qū)的可持續(xù)發(fā)展力仍存在一定警情，并依據(jù)警情實(shí)際情況提出了有針對(duì)性的解決措施。

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