试析北方农牧交错带沙尘源植被恢复决策支持系统研究

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1、中国农业大学硕士学位论文北方农牧交错带沙尘源植被恢复决策支持系统研究姓名：陈英义申请学位级别：硕士专业：农业机械化工程指导教师：李道亮20050901摘要在对国内外大量文献和北方农牧交错带沙尘源生态系统分析的基础上，首先对沙尘源植被恢复的理论框架进行了系统归纳，提出了植被恢复能力等级、植物选种和植物种植方法选择模型的评价指标体系：建立了北方农牧交错带沙尘源植被恢复能力等级评价模型、植物引种模型和植物种植方法选择模型及植被恢复数据库和植被恢复规则库；最后采用ASENET技术研发了北方农牧交错带沙尘源植被恢复决策支持系统。重点开展了如下工作：(1)采用模糊综合评价方法建立了恢复能力等级评

2、价模型。该模型可以评价沙尘源的植被恢复能力等级，为决策者确定沙尘源的恢复顺序提供决策支持。(2)基于气候一地形相似性原理，综合欧氏距离和灰色关联分析法，建立了植物品种选择模型。模型可以根据植物的选择地和选择源地气候一地形相似程度，确定适合当地自然条件的植物品种。(3)采用基于廿。Th％规则推理方法，构造了植物种植方法选择模型。该模型可以根据沙尘源的土壤、气候、人为和植被现状等条件确定植物种植方法，为确定植物种植方法提供决策支持。(4)结合以上三个模型和用户需求分析的基础上，使用ASENET以及其他相关技术，，构建了系统框架结构，初步建立了植被恢复数据库和规则库，最终建立了北方农牧交错

3、带沙尘源植被恢复决策支持系统。初步应用结果表明：该系统具有～定的适用性。关键词：农牧交错带，植被恢复，决策支持系统AbstractBasedontheanalysisofthetheoreticalframeworkofrevegetation，userneeds，andthecollectionoftheplentyofsuccessfulrevegetationcases，thcrevegetationpotentialityevaluationmodel，theplantspeiciesselectionmodelandplantingmethodsselectionmodel

4、．UsingASP．netadecisionsupportsystemwhichintegrateswitllthemodelsrnaitionedaboveputsforwordforthesand—sourcesinthenortherna鲥cultureandanimalhusbandryinterlockedarea．弛emainworksofthisresearchareasfollows：(1)Basedontheanalysisofthefuzzyintegratedevaluation，Arevegetatiunpotentialitymodelwasintegrat

5、edandusedtoevaluatetherevegetationpotentialityofthesandsources．(2)Basedontheanalysisofeuclideandistanceandgrayrelatingprim姆analysisalgorithms，andtheplantspeiciesselectionmodelwasintegratedintheDSS．Thismodalcouldselecttheproperplantspeiciesforrevegetation，byconsideringthesimilarityoftheclimatean

6、dsoil．(3)TheelasticproductionrulewasselectedtOexpresstheknowledgeonrevegetationofabandonedwastes,andtherule-basedreasoningwasusedtobuildplantmethodsforabandonedlandselectionmodelidentifytheprepareworks,planting，plantmanagementandotherprotectionmethodsonthesand-sourcesbasedontheanalysisofsoil，cl

7、imate，plantbehavioursandrevegetatlongradeandSOon．．TheprototypesystemwasusedinHunShanDaKesand-sourcesinthenortherna鲥cultureandanimalhusbandryinterlockedarea，whichwasprovedtobeusefulforthelocalenterprises．Keywords：Revegctation，Agric