草原生态评价方法

1、草原生态评价方法及原理近年来，我国生态环境和社会经济评价的研究得到了广泛的开展， 提出了多种多样的方法，如层次分析法、主成分分析法、模糊数学法、 全排列多边形图示指标法、综合指数法及系统分析法等。对草原生态环 境和牧民社会经济生活水平进行动态评价，我们选择了德尔菲法、层次 分析法、主成分分析法、因子分析法、模糊数学法、全排列多边形图示 指标法、综合指数法等方法，并试图从中选出简单、适用的方法来最终 实现对草原生态保护补助奖励机制实施效果进行动态评价。1、德尔菲法概念德尔菲法(DelphiMethod)又称专家会议预测法，是一种主观预测方 法。它以书面形式背对背地分轮征求和汇总专家意见，通过中间

2、人或协 调员把第一轮预测过程中专家们各自提出的意见集中起来加以归纳后反 馈给他们。德尔菲法是在20世纪40年代由赫尔默(Helmer)和戈登 (Gordon)首创，经过T. J.戈尔登和兰德公司进一步发展而成的。1946 年，兰德公司首次用这种方法用来进行预测，后来该方法被迅速广泛采 用。德尔菲法依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间 不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过多轮 次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后 汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果。这种方法具有广泛的代 表性，较为可靠。德尔菲法最初产生于科技领域，后来逐渐被应用

3、于任 何领域的预测，如军事预测、人口预测、医疗保健预测、经营和需求预 测、教育预测等。此外，还用来进行评价、决策、管理沟通和规划工作。（2）特征资源利用的充分性。由于吸收不同的专家参与预测，充分利用了专 家的经验和学识；最终结论的可靠性。由于采用匿名或背靠背的方式，能使每一位专 家独立地做出自己的判断，不会受到其他繁杂因素的影响；最终结论的统一性。预测过程必须经过几轮的反馈，使专家的意见 逐渐趋同。正是由于德尔菲法具有以上这些特点，使它在诸多判断预测或决策 手段中脱颖而出。这种方法的优点主要是简便易行，具有一定科学性和 实用性，可以避免会议讨论时产生的害怕权威随声附和，或固执己见， 或因顾虑情

4、面不愿与他人意见冲突等弊病；同时也可以使大家发表的意 见较快收剑，参加者也易接受结论，具有一定程度综合意见的客观性。（3）实施步骤组成专家小组。按照课题所需要的知识范围，确定专家。专家人数 的多少，可根据预测课题的大小和涉及面的宽窄而定，一般不超过20人。向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，并附上有关这个问题 的所有背景材料，同时请专家提出还需要什么材料。然后，由专家做书 面答复。各个专家根据他们所收到的材料，提出自己的预测意见，并说明自 己是怎样利用这些材料并提出预测值的。将各位专家第一次判断意见汇总，列成图表，进行对比，再分发给 各位专家，让专家比较自己同他人的不同意见，修改自己的意见

5、和判断。 也可以把各位专家的意见加以整理，或请身份更高的其他专家加以评论， 然后把这些意见再分送给各位专家，以便他们参考后修改自己的意见。将所有专家的修改意见收集起来，汇总，再次分发给各位专家，以 便做第二次修改。逐轮收集意见并为专家反馈信息是德尔菲法的主要环 节。收集意见和信息反馈一般要经过三、四轮。在向专家进行反馈的时 候，只给出各种意见，但并不说明发表各种意见的专家的具体姓名。这 一过程重复进行，直到每一个专家不再改变自己的意见为止。对专家的意见进行综合处理。（4）方法的优缺点德尔菲法同常见的召集专家开会、通过集体讨论、得出一致预测意 见的专家会议法既有联系又有区别。德尔菲法能发挥专家会

6、议法的优点， 即：能充分发挥各位专家的作用，集思广益，准确性高；能把各位专家 意见的分歧点表达出来，取各家之长，避各家之短。同时，德尔菲法又 能避免专家会议法的缺点：权威人士的意见影响他人的意见；有些专家 碍于情面，不愿意发表与其他人不同的意见；有些专家则出于自尊心而 不愿意修改自己原来不全面的意见。德尔菲法的主要缺点是过程比较复 杂，花费时间较长。2、层次分析法（analytic Hierarchy Process 简称AHP法）（1）定义层次分析法，是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统， 将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束） 的若干层次，通过定性指标模糊量化方

7、法算出层次单排序（权数）和 总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法（Saaty， 1980；刘豹等，1984；谭跃进，2006；郭建，2008）。该方法是美国运 筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究”根 据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配课题时，应用网 络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至 具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩 阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先 权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案

8、对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相 对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下 优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相 对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统， 而且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵，求 出其最大特征值。及其所对应的特征向量W，归一化后，即为某一层 次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。（2）特征层次分析法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其 内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思 维过程数学化，从而为多目标、多准则

9、或无结构特性的复杂决策问题 提供简便的决策方法。尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场 合。（3）实施步骤建立层次结构模型在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性 自上而下地分解成若干层次，同一层的诸因素从属于上一层的因素或 对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作 用。最上层为目标层，通常只有1个因素，最下层通常为方案或对象 层，中间可以有一个或几个层次，通常为准则或指标层。当准则过多 时（譬如多于9个）应进一步分解出子准则层。构造成对比较阵从层次结构模型的第2层开始，对于从属于（或影响）上一层每个因素 的同一层诸因素，用成对比较法和19比较尺度构造成对比

10、较阵，直到最下层。计算权向量并做一致性检验对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致 性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，特 征向量（归一化后）即为权向量：若不通过，需重新构造成对比较阵。计算组合权向量并做组合一致性检验计算最下层对目标的组合权向量，并根据公式做组合一致性检验， 若检验通过，则可按照组合权向量表示的结果进行决策，否则需要重新 考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的成对比较阵。（4）优点运用层次分析法有很多优点，不仅原理简单，而且具有扎实的理论 基础，是定量与定性方法相结合的优秀的决策方法，特别是定性因素起 主导作用的决策问题；该方法不仅适

11、用于存在不确定性和主观信息的情 况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。也许层次分析 法最大的优点是提出了层次本身，它使得买方能够认真地考虑和衡量指 标的相对重要性。3、主成分分析法（Principal components analysis， PCA）（1）概念主成分分析，也称为主分量分析，是由卡尔皮尔逊于1901年发明 （pearson，1901），用于分析数据及建立数理模型。主成分分析是利用 降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标的多元统计分析方法。 其方法主要是通过对协方差矩阵进行本征分解（Abdi & Williams，2010 ）,以得出数据的主成分（即本征矢量）与它

12、们的权值（即本征值（Shaw, 2003 ）。PCA是最简单的以本征量分析多元统计分布的方法。其 结果可以理解为对原数据中的方差做出解释：哪一个方向上的数据值对 方差的影响最大？换而言之，PCA提供了一种降低数据维度的有效办法； 如果分析者在原数据中除掉最小的本征值所对应的成分，那么所得的低 维度数据必定是最优化的（也即，这样降低维度必定是失去讯息最少的 方法）。主成分分析在分析复杂数据时尤为有用。主成分分析法是一种数学变换的方法，它把给定的一组相关变量通 过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减 的顺序排列。在数学变换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最 大的方差，

13、称为第一主成分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不 相关，称为第二主成分。依次类推，I个变量就有1个主成分。（2）实施步骤数据标准化；求相关系数矩阵；一系列正交变换，使非对角线上的数置0,加到主对角上；得特征根xi （即相应那个主成分引起变异的方差），并按照从大到小 的顺序把特征根排列；求各个特征根对应的特征向量；用下式计算每个特征根的贡献率Vi；Vi=xi/（x1+x2+）根据特征根及其特征向量解释主成分物理意义。举例来说:a.设观察个体的变量指标为a.设观察个体的变量指标为xl, x2,xp,它们的综合指标主成分为zl, z2,，zm ( mp ),则z -1 x +1 x + +1 x

14、1 11 1 12 21 p pz - l x + l x HF l xm m1 1 m 2 2mp pzl，z2，.，zm分别称为原变量指标xl，x2，x6的第一，第二，第m主成分。b.收集原始数据，得如下数据表:观察个体x1x2Xp个体1个体2个体n设有随机变量xl，x2，xp，其样本均数记为气，x，样本标准差记为Sl，S2，Sp。首先作标准化变换c.计算相关系数矩阵，对应的特征值c.计算相关系数矩阵，对应的特征值*1七（按从大到小排列）及其对应的特征向量度中 .= &T一Matlab命令：u 叵 工 -日二 corrcoef(X) (2)b,c=eigS(R)d.计算主成分贡献率及累计贡

15、献率主成分匏的贡献率为Z A:M累计贡献率为V &Jd小，时般取累计贡献率达霓一吗的特征值所对应的第一、第二,(irip)小主成分类似形式结果:e.主成分特征值e.主成分特征值贡献率獗)累计贡献率(%)i5.043孤翊56.029疫1.719：399.75.423;0.99711.1076gfi.5040.610W霁193.250.33?97.01&0.172 .1.907i0.079谕27舛忍知0.0140.155699.9960.00040.0042100.00计算主成分载荷表3.5.3转曲豪主成分面蒲i =7.(顶=1,2 6)为.对应的标准化的特征向量的第j分量类似形式结果：表3.5.

16、4主成分栽荀原变量主成.茅击方差的.瓦&生百分数)0.75-哄S3.05-0.250.S2-0.073.-20如0.19o.otf汕90.970.14-0.0396.630.91o.is0.16.SS.260.200.8&S9.970.35-0.?0蹲穿9。刃o.ir0.16S9.900.93也-0.1092.16f.进行结果分析类似形式：第一主成分z1与xl, x3, x4, x5, x8, 乂9有较大的正相 关，可以看作是流域盆地规模的代表；第二主成分z2与乂2有较大的正相 关，与乂7有较大的负相关，分可以看作是流域侵蚀状况的代表；第三主 成分z3与x6有较大的正相关，可以看作是河系形态的

17、代表；根据主成分 载荷，该9项要素可以被归纳为三类。优缺点主成分分析法的优点在于：第一，消除了评价指标间的相关影响， 从而排除了指标间重复信息对综合评价值的影响，有助于正确认识被评 价对象的相对地位。第二，在主成分分析将原始变量变换为分量的过程 中，同时形成了反映分量和指标包含信息量的权数，可以用此来计算综 合评价值，这比人为确定权数工作量少很多，也有助于保证客观地反映 样本间的现实关系。另外，主成分分析用于多指标综合评价时是对彼此 独立的分量进行合成，正适合采用加权线性和的合成方法，不必在合成 方法选择上多做工作。主成分分析法也存在一些缺陷：方法本身比较复 杂，不易理解和推广使用；主成分方法

18、在进行最终评价时，往往忽略影 响力较小的指标，因此，在最终结果中没能反映出全部原始信息（陈正， 2006）。4、因子分析法（Factor Analysis Method）（1）概念因子分析法（罗发友等，2001；王永桂，2011）是指从研究指标相 关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变 量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。其基本 思想是：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较 高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构 一即公共因子。（2）实施步骤因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对 因子变量

19、进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围 绕这两个核心、问题展开的。应用因子分析法的主要步骤如下：1）对数据样本进行标准化处理；2）计算样本的相关矩阵R；3）求相关矩阵R的特征根和特征向量；4）根据系统要求的累积贡献率确定主因子的个数；5）计算因子载荷矩阵A；6）确定因子模型；7）根据上述计算结果，对系统进行分析。5、模糊综合评价法（1）概念模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价 法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数 学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果 清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问

20、题，适合 各种非确定性问题的解决。模糊集合理论（fuzzy sets）的概念于1965年由美国自动控制专家查 德（L. A. Zadeh ）教授提出，用以表达事物的不确定性。为了便于描述，依据模糊数学的基本概念，对模糊综合评价法中的 有关术语定义如下：1）评价因素（F）：系指对招标项目评议的具体内容或各种指标。为便于权重分配和评议，可以按评价因素的属性将评价因素分成若 干类，把每一类都视为单一评价因素，并称之为第一级评价因素（F1）。 第一级评价因素可以设置下属的第二级评价因素，第二级评价因素可以 设置下属的第三级评价因素（F3）,依此类推。2）评价因素值（Fv）：系指评价因素的具体值。3）评

21、价值（E）：系指评价因素的优劣程度。评价因素最优的评价值 为1（采用百分制时为100分）；欠优的评价因素，依据欠优的程度，其评 价值大于或等于零、小于或等于1 （采用百分制时为100分），即0WEW1 （采 用百分制时0 E100）O4）平均评价值（Ep ）:系指评标委员会成员对某评价因素评价的平 均值。平均评价值（Ep ）=全体评标委员会成员的评价值之和!评委数5）权重（W）:系指评价因素的地位和重要程度。第一级评价因素的权重之和为1；每一个评价因素的下一级评价因素 的权重之和为1。6）加权平均评价值（Epw）：系指加权后的平均评价值。加权平均评 价值（Epw）=平均评价值（Ep）X权重（W

22、）。7）综合评价值（Ez）：系指同一级评价因素的加权平均评价值（Epw） 之和。综合评价值也是对应的上一级评价。（2）特征1）相互比较。以最优的评价因素值为基准，其评价值为1；其余欠 优的评价因素依据欠优的程度得到相应的评价值。2）可以依据各类评价因素的特征，确定评价值与评价因素值之间的 函数关系（即：隶属度函数）。确定这种函数关系（隶属度函数）有很多 种方法，例如，F统计方法，各种类型的F分布等。当然，也可以请有经 验的评标专家进行评价，直接给出评价值。（3）实施步骤1）设定各级评价因素（F）2）确定评价细则，即确定评价值与评价因素值之间的对应关系（函 数关系）。3）设定各级评价因素的权重（

23、W）分配第一级评价因素的权重之和为1；各级各个评价因素下属的下一级评 价因素的权重之和为1;当没有说明评价因素的权重分配时，实际上是具 有相同的权重。4）评价评价步骤如下：对第一级评价因素所属最下一级评价因素进行评估，得出评价因素 的评价值（E）。评价因素最优者的评价值为1（E=1，采用百分制时为100 分）。再依据欠优的程度给出欠优者的评价值（0WEW1，采用百分制时 0E100。然后，计算平均评价值（Ep）：平均评价值（Ep）=各评委的评 价值之和除以评委数；继而，计算加权平均评价值（Epw）：加权平均评 价值（Epw）=平均评价值（Ep）X权重（W）；最后，计算综合评价值（Ez）： 综合

24、评价值（Ez）=加权平均评价值（Epw）之和。该综合评价值也是对 应的上一级评价因素的值。计算未经评议的各级评价因素的评价值。逐级计算上一级评价因素 的评价值。计算至第一级评价因素。计算第一级评价因素的加权评价值: 第一级评价因素的评价值X权重。计算第一级评价因素的综合评价值：第 一级评价因素的加权评价值之和。如果评价值与评价因素值之间有确定的对应（函数）关系，计算出 的评价值即为平均评价值；如果评价值与评价因素值之间没有确定的对 应（函数）关系，给出的评价值即为平均评价值。6、综合指数法综合指数法是指在确定一套合理的经济效益指标体系的基础上，对 各项经济效益指标个体指数加权平均，计算出经济效

25、益综合值，用以综 合评价经济效益的一种方法。即将一组相同或不同指数值通过统计学处 理，使不同计量单位、性质的指标值标准化，最后转化成一个综合指数， 以准确地评价工作的综合水平。综合指数值越大，工作质量越好，指标 多少不限。综合指数法将各项经济效益指标转化为同度量的个体指数，便于将 各项经济效益指标综合起来，以综合经济效益指数为企业间综合经济效 益评比排序的依据。各项指标的权数是根据其重要程度决定的，体现了 各项指标在经济效益综合值中作用的大小。综合指数法的基本思路则是 利用层次分析法计算的权重和模糊评判法取得的数值进行累乘，然后相 加，最后计算出经济效益指标的综合评价指数。在进行某一区域生态环境质量评价的研究中，许多人（申卫民，2005； 史纪安，2006；吴志旭，2006；杨楠等，2008；