全国造林方式及用途分析
全国造林方式及用途分析[20191219194300]
摘要
全国各地在林业生产中，应该采用何种方式才能取得最佳的成果呢？这是一个涉及到多事件、多关系、多目标和多决策的综合性问题。在以往的林业生产中，人们总是凭借着自己的经验对某一方面做出定论，这种定论存在着很大的主观性和片面性。为了解决这些问题，本文利用多目标灰色局势决策方法，将多个决策目标集为一体综合分析，使决策方案更加全面、科学、合理，从而对林种规划做出合理的建议。
查看完整论文请+Q: 351916072
关键字:林业生产最佳成果多目标灰色局势决策林种规划Analysisofthenationalafforestationmethodanduse
Key Word:Forestry production The best results Multi objective grey situation decision Forest planning目录
1. 引言1
1.1 本文研究背景1
1.2 全国在造林方面的现状1
1.3 研究目的和意义2
1.4 研究手段和分析思路2
2. 我国各省在造林方式与林种用途方面的初步分析3
2.1 我国各省造林现状分析3
2.1.1 聚类分析的数学原理3
2.1.2 运用聚类分析对各省进行分类3
2.1.3 总结分类结果6
2.2 我国重点造林省份选取6
3. 对各省造林情况进行多目标灰色局势决策7
3.1 多目标灰色局势决策的数学原理7
3.1.1 灰色局势决策模型7
3.1.2 关联熵法确定目标权重7
3.2 运用多目标灰色局势决策对数据进行分析9
3.2.1 样本选择9
3.2.2 进行规范化处理得出效果测度矩阵9
3.2.3 计算灰色关联系数确定灰色关联矩阵12
3.2.4 计算目标熵值确定权重12
3.2.5 建立综合效果测度矩阵分析结果12
4.结论与建议14
参考文献16
致谢171.引言
1.1本文研究背景
环境保护是当今社会最为关心的一个话题，随着全球工业科技的不断提升，对全球环境的污染也越来越严重。全球土壤沙漠化，气温逐渐升高，两极冰川消融等等，各种各样的环境变化使我们大家不得不重视。所以，植树造林也成为了当今社会极为提倡的一项工程。就我国近期环境而言，全国各省逐渐出现大雾天气，并且在空气质量的检测中发现空气中存在对人体有害的物质。虽然我国的人均GDP处于不断增长的状态，但是我们国民生活的环境却在日渐衰败。所以我们必须对环境保护引起高度重视，当然，在大力倡导植树造林的同时，也要引入正确的科学技术指导，对林种进行分类经营建立科学造林体制。林种的可持续经营是直接关系到我国经济可持续发展的关键，为此，本文将对我国各省的林种规划进行分析，希望能为我国的环境保护和经济发展起到帮助。
1.2全国在造林方面的现状
目前我国正在积极开展环保工作，绿化工程已经成为了我国环保工作中的一项重要任务。然而通过对各类参考文献的阅读，我发现基于不同地区的地质情况对所选林种有着重要的要求。如果不能选择出适合当地环境的林种，将无法顺利的进行绿化工作。可以看出，对各地适宜林种的分析是非常重要的。
在我国召开的全国营造林质量工作会议中提出“严管林、慎用钱、质为先”的重要思想。会议指出要全面贯彻落实“三个代表”的重要思想，全面开展造林质量工作的新局面，扎扎实实地推进造林业的发展。近年来，林业发展突飞猛进，成效良好，使我国原本存在的环境问题逐渐解决。全国绿化委员会、国家林业局发出《关于做好2013年春季造林绿化工作的通知》，要求各地、各部门高度重视造林绿化工作，切实加强组织领导，以深入开展造林绿化、大力推进生态文明建设为主题，以务实的作风抓好造林绿化工作，确保完成全国造林绿化工作。在这个通知中，说出各地、各部门要做好科学造林的工作，坚持科学造林知识的理论指导，大力宣传科学造林知识，提高造林绿化的成效。以“深入开展造林绿化、大力推进生态文明建设”为主题，采取多种形式，加大造林绿化宣传力度，营造全社会崇尚生态文明、关心支持造林绿化事业的良好氛围。
就我国造林现状来看，绿化思想的宣传做的非常到位，科学造林也成为了我国造林方面最重视的环节，所以我们有必要对我国各省的情况进行分析，制定出一项合理的林种规划，对我国的林业生产起到一定帮助。
1.3研究目的和意义
保护环境，人人有责。身为一名合格的大学生，我有义务利用自己所学的专业知识为我国的环境保护尽一份力。考虑到我国地域广阔，各省的环境条件又不一样，所以各省的主要林种也应当不同。本文的研究目的就是为我国各省制定出主营林木，对各省的林种规划提出有效的建议。将不同的林种区分开来，栽种在合适的土壤上，这不仅能让林木得到有效的成长，也对各地区的经济发展起到一定的帮助。只有采用科学的造林方式，才能使经济不浪费，资源不浪费，人力不浪费，做到人类生态的可持续发展。
1.4研究手段和分析思路
通过对大量参考文献的阅读，让我学习到在林种规划中运用多目标灰色局势决策的重要性。因为多目标灰色局势决策可以将林业生产上的定性研究引到定量研究，并且可以减少在决策过程中的主观因素，使得分析较为客观，结论较为合理。全国各地情况不一，所以在林业建设中当然也不能千篇一律，运用多目标灰色局势决策便可以将各地的情况加以分析，选择出对各地有利的建设模式。
本文的主要研究手法就是多目标灰色局势决策。首先对我国各省造林情况进行初步的分析，然后在我国各省中选择几个比较有代表性的省份进行重点分析，接着运用灰色决策手法做出决策矩阵选出最优模型，最后对结论进行总结并对我国各省林种规划提出合理建议。2.我国各省在造林方式与林种用途方面的初步分析
2.1 我国各省造林现状分析
2.1.1 聚类分析的数学原理
在遇到自然科学领域，需要用到客观的分类方法时，研究者们都需要从一个多维的观测角度来寻找某种“自然”结构。这时，最常用的手法便是聚类分析。聚类分析可以将对象分类，使得同一类中的对象之间的相似性比其他类别的对象的相似性更强。
系统聚类法：首先，将n个样品看成n类，然后将样本中性质最为接近的两个样品分为一个新类，得到n-1类，再从这n-1类中找出最为接近的两类合并成一个心泪，得到n-2类，如此下去，最后所有的样品都会归为一类，将上述过程画成一幅聚类图便可决定应该分几类，每类应该有哪些样品。
本文主要运用系统聚类法中的最长距离法对样本进行分析。
最长距离法（farthest neighbor）：
Dk(p,q)=max｛djl∣j Gp,l Gq｝
最长距离法使两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者，加大了合并后的类与其他类的距离，使得方法的灵敏度提高。
2.1.2 运用聚类分析对各省进行分类
本文选取了2013年《中国统计年鉴》中全国31个省份在造林方面的数据。
首先确定五项指标分别为X1:用材林面积（公顷），X2：经济林面积（公顷），X3：防护林面积（公顷），X4：薪炭林面积（公顷），X5：特殊用途林面积（公顷）。
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N °ù·?±è N °ù·?±è N °ù·?±è
31 100.0% 0 .0% 31 100.0%
a. ??·? Euclidean ?àà? ò?ê1ó? 图1
从图1可以看出31个省份数据全部有效，说明在输入过程中没有出错。说明了结果是可信的。
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èo?ˉ 1 èo?ˉ 2 èo?ˉ 1 èo?ˉ 2
1 2 9 .001 0 0 3
2 10 12 .013 0 0 7
3 2 7 .043 1 0 7
4 11 21 .063 0 0 5
5 1 11 .080 0 4 14
6 14 17 .202 0 0 17
7 2 10 .251 3 2 9
8 26 30 .300 0 0 9
9 2 26 .480 7 8 14
10 3 6 .512 0 0 16
摘要
全国各地在林业生产中，应该采用何种方式才能取得最佳的成果呢？这是一个涉及到多事件、多关系、多目标和多决策的综合性问题。在以往的林业生产中，人们总是凭借着自己的经验对某一方面做出定论，这种定论存在着很大的主观性和片面性。为了解决这些问题，本文利用多目标灰色局势决策方法，将多个决策目标集为一体综合分析，使决策方案更加全面、科学、合理，从而对林种规划做出合理的建议。
查看完整论文请+Q: 351916072
关键字:林业生产最佳成果多目标灰色局势决策林种规划Analysisofthenationalafforestationmethodanduse
Key Word:Forestry production The best results Multi objective grey situation decision Forest planning目录
1. 引言1
1.1 本文研究背景1
1.2 全国在造林方面的现状1
1.3 研究目的和意义2
1.4 研究手段和分析思路2
2. 我国各省在造林方式与林种用途方面的初步分析3
2.1 我国各省造林现状分析3
2.1.1 聚类分析的数学原理3
2.1.2 运用聚类分析对各省进行分类3
2.1.3 总结分类结果6
2.2 我国重点造林省份选取6
3. 对各省造林情况进行多目标灰色局势决策7
3.1 多目标灰色局势决策的数学原理7
3.1.1 灰色局势决策模型7
3.1.2 关联熵法确定目标权重7
3.2 运用多目标灰色局势决策对数据进行分析9
3.2.1 样本选择9
3.2.2 进行规范化处理得出效果测度矩阵9
3.2.3 计算灰色关联系数确定灰色关联矩阵12
3.2.4 计算目标熵值确定权重12
3.2.5 建立综合效果测度矩阵分析结果12
4.结论与建议14
参考文献16
致谢171.引言
1.1本文研究背景
环境保护是当今社会最为关心的一个话题，随着全球工业科技的不断提升，对全球环境的污染也越来越严重。全球土壤沙漠化，气温逐渐升高，两极冰川消融等等，各种各样的环境变化使我们大家不得不重视。所以，植树造林也成为了当今社会极为提倡的一项工程。就我国近期环境而言，全国各省逐渐出现大雾天气，并且在空气质量的检测中发现空气中存在对人体有害的物质。虽然我国的人均GDP处于不断增长的状态，但是我们国民生活的环境却在日渐衰败。所以我们必须对环境保护引起高度重视，当然，在大力倡导植树造林的同时，也要引入正确的科学技术指导，对林种进行分类经营建立科学造林体制。林种的可持续经营是直接关系到我国经济可持续发展的关键，为此，本文将对我国各省的林种规划进行分析，希望能为我国的环境保护和经济发展起到帮助。
1.2全国在造林方面的现状
目前我国正在积极开展环保工作，绿化工程已经成为了我国环保工作中的一项重要任务。然而通过对各类参考文献的阅读，我发现基于不同地区的地质情况对所选林种有着重要的要求。如果不能选择出适合当地环境的林种，将无法顺利的进行绿化工作。可以看出，对各地适宜林种的分析是非常重要的。
在我国召开的全国营造林质量工作会议中提出“严管林、慎用钱、质为先”的重要思想。会议指出要全面贯彻落实“三个代表”的重要思想，全面开展造林质量工作的新局面，扎扎实实地推进造林业的发展。近年来，林业发展突飞猛进，成效良好，使我国原本存在的环境问题逐渐解决。全国绿化委员会、国家林业局发出《关于做好2013年春季造林绿化工作的通知》，要求各地、各部门高度重视造林绿化工作，切实加强组织领导，以深入开展造林绿化、大力推进生态文明建设为主题，以务实的作风抓好造林绿化工作，确保完成全国造林绿化工作。在这个通知中，说出各地、各部门要做好科学造林的工作，坚持科学造林知识的理论指导，大力宣传科学造林知识，提高造林绿化的成效。以“深入开展造林绿化、大力推进生态文明建设”为主题，采取多种形式，加大造林绿化宣传力度，营造全社会崇尚生态文明、关心支持造林绿化事业的良好氛围。
就我国造林现状来看，绿化思想的宣传做的非常到位，科学造林也成为了我国造林方面最重视的环节，所以我们有必要对我国各省的情况进行分析，制定出一项合理的林种规划，对我国的林业生产起到一定帮助。
1.3研究目的和意义
保护环境，人人有责。身为一名合格的大学生，我有义务利用自己所学的专业知识为我国的环境保护尽一份力。考虑到我国地域广阔，各省的环境条件又不一样，所以各省的主要林种也应当不同。本文的研究目的就是为我国各省制定出主营林木，对各省的林种规划提出有效的建议。将不同的林种区分开来，栽种在合适的土壤上，这不仅能让林木得到有效的成长，也对各地区的经济发展起到一定的帮助。只有采用科学的造林方式，才能使经济不浪费，资源不浪费，人力不浪费，做到人类生态的可持续发展。
1.4研究手段和分析思路
通过对大量参考文献的阅读，让我学习到在林种规划中运用多目标灰色局势决策的重要性。因为多目标灰色局势决策可以将林业生产上的定性研究引到定量研究，并且可以减少在决策过程中的主观因素，使得分析较为客观，结论较为合理。全国各地情况不一，所以在林业建设中当然也不能千篇一律，运用多目标灰色局势决策便可以将各地的情况加以分析，选择出对各地有利的建设模式。
本文的主要研究手法就是多目标灰色局势决策。首先对我国各省造林情况进行初步的分析，然后在我国各省中选择几个比较有代表性的省份进行重点分析，接着运用灰色决策手法做出决策矩阵选出最优模型，最后对结论进行总结并对我国各省林种规划提出合理建议。2.我国各省在造林方式与林种用途方面的初步分析
2.1 我国各省造林现状分析
2.1.1 聚类分析的数学原理
在遇到自然科学领域，需要用到客观的分类方法时，研究者们都需要从一个多维的观测角度来寻找某种“自然”结构。这时，最常用的手法便是聚类分析。聚类分析可以将对象分类，使得同一类中的对象之间的相似性比其他类别的对象的相似性更强。
系统聚类法：首先，将n个样品看成n类，然后将样本中性质最为接近的两个样品分为一个新类，得到n-1类，再从这n-1类中找出最为接近的两类合并成一个心泪，得到n-2类，如此下去，最后所有的样品都会归为一类，将上述过程画成一幅聚类图便可决定应该分几类，每类应该有哪些样品。
本文主要运用系统聚类法中的最长距离法对样本进行分析。
最长距离法（farthest neighbor）：
Dk(p,q)=max｛djl∣j Gp,l Gq｝
最长距离法使两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者，加大了合并后的类与其他类的距离，使得方法的灵敏度提高。
2.1.2 运用聚类分析对各省进行分类
本文选取了2013年《中国统计年鉴》中全国31个省份在造林方面的数据。
首先确定五项指标分别为X1:用材林面积（公顷），X2：经济林面积（公顷），X3：防护林面积（公顷），X4：薪炭林面积（公顷），X5：特殊用途林面积（公顷）。
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èo?ˉ 1 èo?ˉ 2 èo?ˉ 1 èo?ˉ 2
1 2 9 .001 0 0 3
2 10 12 .013 0 0 7
3 2 7 .043 1 0 7
4 11 21 .063 0 0 5
5 1 11 .080 0 4 14
6 14 17 .202 0 0 17
7 2 10 .251 3 2 9
8 26 30 .300 0 0 9
9 2 26 .480 7 8 14
10 3 6 .512 0 0 16
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