基于模糊神經網絡的護坡植被優選

張大勇 王冬 王建軍

(東北林業大學，哈爾濱，150040)(中鐵十四局山東凱華置業有限公司)

近年來，公路建設高速發展，而在公路建設中的挖、填工程不可避免地會對道路沿線的原生植被造成破壞，引起水土流失、環境污染等一系列的生態問題［1］。同時，隨著人們環境意識的增強和審美要求的提高，在確保公路邊坡穩定和行車安全的同時，還要滿足人們視覺的需要［2］，保持生態環境的相對平衡。因此，能夠在一定程度上恢復公路建設過程中破壞的生態環境、保持生態平衡的植被護坡工程技術得到廣泛地應用。植被防護主要利用植物根系的加固作用提高土壤的抗剪強度，從而增加路基邊坡的穩定性，增強邊坡土壤抗侵蝕的能力［3］。國內在植被護坡技術應用方面的研究起步較晚，20世紀80年代以來我國在公路、鐵路以及其他的工程部門的一些工程中采用植被護坡取得了一些經驗［4］。例如，廣東省于1989年開始在華南地區應用植被護坡技術，江蘇省于1991年開展了公路植草護坡的研究。雖然我國的植被護坡技術在公路建設中迅速開展應用，使水土流失得到了初步控制，生態環境也有了很大地改善，但是在植被護坡的理念、技術方面還存在很多不足的地方，例如對植物物種的選擇利用研究薄弱、工程實踐中大量采用現成的外來草種針對性不強等。而由于各區域氣候、植被、地形地貌的不同對植被的護坡效果有直接的影響，所以根據各個區域的特性來分別進行研究就非常的必要［5］。以往根據哈爾濱地區的區域特點進行的草本植物的護坡效果研究［6－7］，得出了適合哈爾濱地區的護坡植被，對以后的研究和實踐有很好的指導意義，但從某種程度來說對寒區土質的特點針對性不強。本研究針對寒區特有的地質及氣候條件，選擇具有代表性的3種土質作為研究對象，選取寒區比較優秀的護坡植被紫花苜蓿、小冠花和無芒雀麥分別進行種植，通過對其生態適應性和固土效果的測定與試驗，得出針對不同土質的適合的護坡植被。這有助于完善現有的植被護坡理論，對植被護坡在寒區的應用具有很強的實際指導意義，并為進一步選擇適應于寒區不同土質的護坡植物提供依據。植被護坡方案的綜合優選是一個多準則、多因子的復雜多目標決策問題。近年來，國內外學者相繼提出了模糊層次綜合優選模型、灰色綜合優選模型等，這些模型的應用為植被護坡方案的優選提供了強有力的理論依據，但是上述模型都涉及到了各指標的權重和轉換問題，使得模型在使用上遇到一定的困難。本研究采用模糊神經網絡模型，針對不同土質的護坡植被方案進行綜合優選，避免了各指標的權重和轉換問題［8］，使得結果更加客觀、合理，得到了良好的效果。

1 試驗地概況

試驗地位于黑龍江省哈爾濱市東北林業大學實驗林場興安路。哈爾濱市地處中國東北北部季凍區，屬于中溫帶大陸性季風氣候，冬長夏短，四季分明。全年平均氣溫3.6℃，年平均降雨量400～600 mm。全市土壤類型較多，共有9個土類、21個亞類、25個土種。試驗所選3種土質均為寒區代表性土質:第1種為黏土，pH=6.97，有機質質量分數為0.995%;第2種為粉質黏土，pH=7.81，有機質質量分數為0.589%;第3種為砂土，pH=8.33，有機質質量分數為0.288%，分別將其編號為A、B、C。試驗地邊坡坡度為1.0∶1.5，邊坡覆蓋3種試驗土質厚度均為20 cm。

2 試驗設計

將每種土質平均分為3份(編號為1、2、3)，共9份，每份面積為1.5 m×1.5 m。選取哈爾濱常見優質護坡植被紫花苜蓿、小冠花、無芒雀麥進行種植:A1、B1、C1種植紫花苜蓿，A2、B2、C2種植小冠花，A3、B3、C3種植無芒雀麥。采取人工撒種進行種植，種植之后覆蓋細沙和草簾，澆水養護到出苗，期間采取相同的養護管理措施，保證成活率。之后針對高度、顏色、均一度、抗病性、抗旱性、抗貧瘠性、復生率、蓋度、植株密度、抗拉強度、抗剪強度11個指標對植被分別進行測量和試驗。

3 護坡植被的指標評價體系

同其他環境相比，公路邊坡的環境十分惡劣。對護坡植被生長的影響主要體現在土壤條件和污染狀況2方面［9］。公路邊破的土壤成分、肥力、土壤結構、酸堿性、鹽堿性、土壤厚度等土壤因子與植物的生長發育密切相關，并且決定著邊坡植物能否良好地生長。汽車尾氣、噪聲振波、揚塵(塵土、橡膠沫等灰塵)對植物有很大的破壞性。因此植被護坡效果的好壞就體現在植株抵抗這些惡劣環境的能力及其本身的固土效果。筆者選擇高度、顏色、均一度、抗病性、抗旱性、抗貧瘠性、復生率、蓋度、植株密度、抗拉強度、抗剪強度11個指標作為護坡植被評價指標，如圖1所示。測定的指標包括:(1)生長高度。當小草出苗后，每隔10 d進行一次測量，通過現場對每一樣方隨機抽取30株，從地面量至植株拉直后的最高葉尖為止，精確度到0.1 cm，計算其平均值作為該草種的生長高度。(2)草坪顏色。采用目測法對護坡草的顏色進行觀測，按照5級制的方法根據主觀印象對草坪的顏色給予等級劃分，其中墨綠色為5級(8～9分)，深綠色為4級(7～8分)，綠色為3級(5～7分)，淺綠色為2級(3～5分)，黃綠色為1級(0～3分)。(3)均一度。草坪均一度是對草坪外觀的均一、平整程度的綜合評價。對均一度的測量采用目測法進行。具體的參考評分標準為:當草坪完全平整，高度一致，沒有雜草或雜草較少時得分為7～9分;當草坪高度差異很大，平整度很差而又有很多雜草時得分為0～4分;位于這2種狀態之間的草坪得分為5～6分。(4)抗病性。對抗病性的測量采取目測法，主要根據植物生長季各時間的自然感病情況，用9分制評分標準進行評定。具體的評分標準為:病害發生嚴重，發生面積S＞70%得0～2分;病害大量發生，30%＜S≤70%得3～4分;10%＜S≤30%時得分為5～6分;病害偶有發生，發生面積＜10%，但并無多大影響時得分為7～8分;無任何病斑得分為9分。(5)抗旱性。抗旱能力的測定是在相同的干旱條件下，采用目測法依不同的護坡草種產生的外觀表現，例如葉片萎蔫、黃化、脫落、植株生長減緩、休眠、死亡等打分，評出抗旱性強弱。具體的評分標準如下:1級(9分)——葉片無卷，植株完全沒有萎蔫現象，生長并未受影響，表示抗旱能力強;2級(7～8分)——葉片部分卷縮，植株上個別葉子發生不嚴重的萎蔫，有的葉尖有1 cm左右干枯，基部5%～10%的葉片干枯，植株生長未受影響，抗旱能力較強;3級(5～6分)——過半數葉片緊緊卷縮，大部分嫩葉干枯，基部25%～50%的葉片干枯，抗旱能力中等;4級(3～4分)——大部分葉片卷縮成簡狀，夜間仍卷縮，上部葉片2/3～3/4面積干枯，葉色灰暗或變黃，生長延緩，抗旱能力較弱;5級(0～2分)——葉片全部萎蔫卷縮成筒狀，夜間仍卷縮。100%的葉片均干枯，生長嚴重延緩，抗旱能力弱。(6)抗貧瘠性。采用目測法，根據植株的顏色、生長勢等狀況將植物的耐貧瘠能力分為4級，用9分制表示。9～7分，表示特別耐貧瘠;6～5分，表示耐貧瘠;4～3分，表示不耐貧瘠;2～0分，表示耐貧瘠能力極差。(7)復生率。采用小樣方法，在每種草的草皮上隨機抽取3塊20 cm×20 cm的試樣標記清楚范圍，在10月份和第2年的3月份分別測量樣方內存活的植株數量。復生率用越冬后單位面積的存活植株數與越冬前單位面積植株數比值的百分數表示。(8)蓋度。草坪蓋度是草坪垂直投影面積與樣方總面積之比。對蓋度的測量采用針刺法。測量時將1 m2分隔成邊長為10 cm的小樣方，在小樣方十字交叉點上將細而長的針垂直穿過草層，若針觸及被測草的葉片，則認為此樣點覆蓋了被測草，若沒有則記為無。通過對樣方100個交叉點測量，即可得到草坪的蓋度。(9)植株密度。草坪的植株密度是指單位面積上草坪植物個體或枝條的數量，用樣方法進行測量。試驗時采用10 cm×10 cm小樣方測定單位面積上護坡草的株數，以此確定護坡草密度。為保證樣本具有代表性，每一區組隨機測量10次取平均值，結果用株/cm2表示。(10)抗拉強度。抗拉強度是指在一定大小外力的垂直作用下植株不被拔出地面的強度。本試驗采用機械布點的方式，在每個樣方的上、中、下各取10棵植株，通過指針式測力計(KTL－200)進行原位拉拔試驗，并取其平均值作為植株的抗拉強度值。(11)抗剪強度。采用含根原狀土，其土樣選自樣方上、中、下，各5塊，通過便攜式直剪儀(轉速為4 r/min)，分別在50、100、200、400 kPa的垂直壓力下進行不固結不排水的剪切試驗。

圖1 護坡植被的指標評價體系

4 基于模糊神經網絡的護坡植被優選

4.1 護坡植被指標數據的處理

通過現場的測定和室內試驗得到11種評價指標數據見表1，其中定量指標直接取物理值，定性指標通過層次分析法使其量化，最后通過規范化公式(1)將各指標進行規范化處理。

式中:Xij為方案j目標i的指標值(j=1，2…9;i=1，2…11)。

對表1指標通過式(1)進行規范化處理，得到結果見表2。

4.2 模糊神經網絡模型

4.2.1 BP神經網絡護坡植被評價模型的拓撲關系

利用MATLAB神經網絡工具箱提供的NEWFF函數［10］，構造BP神經網絡用于建立植被護坡方案評價優選模型，所構造網絡包括輸入層、隱含層、輸出層，如圖2所示，其中輸入層神經元個數與指標個數相同，為11個，輸出層僅1個神經元，表示方案綜合效果(價值)的一種相對度量［11］，隱含層神經元的個數尚無統一的確定方法，因任何一個指標對方案總目標的影響方式、途徑及效果是錯綜復雜的，所以隱含層神經元個數視具體情況確定，本模型設為6個。4.2.2確定護坡植被評價網絡模型的訓練樣本

表1 護坡植被評價指標值

表2 規范化后的各護坡植被評價指標值

圖2 BP神經網絡護坡植被評價模型

綜合優選問題的實質是從有限方案集中選出相對最優方案，即:各指標各方案的最好值組成的方案是最理想方案，各指標最壞值組成的方案是最劣方案。考慮到綜合優選是相對優選的特點，理想方案對總體目標的實現程度最高，設為0.95;最劣方案對總體目標的實現程度最低，設為0.05;介于理想與最劣方案之間的中間方案對總體目標的實現程度為0.5［12］。根據護坡植被評價指標值(表2)，選取每個指標的最大值組成理想集，選擇最小值組成最劣集，二者的平均值為中間集。表3為3個訓練樣本各指標標準值及其期望輸出。

表3 訓練樣本各指標標準值及期望輸出

4.3 護坡植被評價模型的訓練及綜合優選

學習效率和動量因子取為0.6，訓練精度ε=10－4。然后將上述3個訓練樣本輸入網絡進行訓練，經過562次反復訓練，使其精度達到要求，學習訓練結果見表4。

表4 網絡學習、訓練結果

運用已訓練好的模糊神經網絡對9個方案樣本進行綜合優選及排序，結果見表5。由表4、表5可見，黏土(A)上小冠花的護坡效果最好，其次為粉質黏土(B)的無芒雀麥。

表5 護坡植被方案綜合優選結果

5 結論

不同的土質對護坡植被的影響是不同的，不同的植被在不同的土質上發揮的護坡效果也是不同的。筆者建立了護坡植被評價體系，利用模糊神經網絡方法對這些指標進行綜合評價，選出護坡效果較好的護坡方案。針對不同土質條件，選擇相應的護坡植被:在黏土(A)上，雖然小冠花的出苗速度慢影響早期的植株高度，但他的抗逆性和固土效果都是最好的，綜合評價黏土種植小冠花是最優方案;在粉質黏土(B)上，無芒雀麥無論是它的生態適應性還是固土效果都是比較優秀的，綜合評價粉質黏土種植無芒雀麥為最優方案;在砂土(C)上，通過分析，無芒雀麥為最適合的護坡植被。而紫花苜蓿的抗逆性表現不好，植株生長狀態差，護坡效果很不理想。

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