全 文 ：2016 年第 32 卷第 1 期 23
林 业 与 环 境 科 学
Forestry and Environmental Science
基于层次分析法与熵技术法的野生刨花润楠观赏性评价*
张冬生　　谢金兰　　叶雪兰　　陈　聪
黄锦荣　　陈桂琼　　罗万业　　魏锦秋
( 梅州市林业科学研究所 , 广东 梅州 514011)
摘要　组织 8位林业专业技术员依据 5分制评分标准对梅州地区野生刨花润楠（Machilus pauhoi）的 9
个观赏评价指标进行评分记录 ,在层次分析法基础上运用熵技术对权系数进行修正并进行评价分析。评价结
果表明 :（1）叶片性状的权重值为 83.33%,明显高于其他性状；（2）熵技术修正后各性状不同观赏评价因子
的权重值排序为：叶大小（39.36%）＞叶形（26.48%）＞叶色（8.55%）＞冠形（8.11%）＞株形（7.73%）
>叶密集度（3.39%）＞耐修剪性（3.22%）＞色叶期长短（1.94%）＞生长势（1.22%）;（3）熵技术修正后
25株刨花润楠不同单株分为 4个等级 :Ⅰ级（4.0 ≤ A ≤ 5.0）观赏价值高 ,共计 2个单株；Ⅱ级（3.6 ≤ A
＜ 4.0）观赏价值较高 ,共计 8个单株；Ⅲ级（3.0 ≤ A＜ 3.6）观赏价值中等 ,共计 8个单株；Ⅳ级（0＜ A
＜ 3.0）观赏价值低 ,共计 7个单株。观赏价值高的单株编号分别为：2012-01、2015-24。
关键词　刨花润楠；层次分析法；熵技术；评价
中图分类号：S792.24　　文献标识码：A　　文章编号：2096-2053（2016）01-0023-08
Ornamental Evaluation on Wild Machilus pauhoi
Based on AHP and Entropy Technology
ZHANG Dongsheng　　XIE Jinlan　　YE Xuelan　　CHEN Cong
HUANG Jinrong　　CHEN Guiqiong　　LUO Wanye　　WEI Jinqiu
（Forestry Research Institute of Meizhou, Meizhou, Guangdong 514011, China）
Abstract　The nine ornamental evaluation scores of wild Machilus pauhoi were graded through the
organization of eight forestry professional technicians based on five-mark standards and evaluated with Analytic
Hierarchy Process in Meizhou. Based on the Analytic Hierarchy Process, the weight coefficient was modified
and evaluated by the entropy technology. There were three evaluation results were listed as follows: (1) The leaf
traits weight was 83.33% which was higher than other traits; (2) After modification with entropy technique, the
order for leaf traits weight in different evaluation factors was leaf size(39.36%) > leaf shape(26.48%) > leaf color
(8.55%) > crown types(8.11%) > plant type(7.73%) > leaf density(3.39%) > trim degree(3.22%) > color leaf
stage(1.94%) > growth vigor(1.22%); (3) According to the comprehensive evaluation value which modified by
entropy technology, 25 different wild M. pauhoi were divided into 4 grades. Level Ⅰ（4.0 ≤ A ≤ 5.0）type
of higher ornamental value, totally 2; Level Ⅱ（3.6 ≤ A ＜ 4.0）type of high ornamental value, totally 8;
LevelⅢ（3.0 ≤ A＜ 3.6）type of moderate ornamental value, totally 8; LevelⅣ（0＜ A＜ 3.0）type of low
ornamental value, totally 7. Type of higher ornamental value was 2012-01, 2015-24 respectively.
Key words　Machilus pauhoi；Analytic Hierarchy Process； entropy technology；evaluation
* 基金项目：广东省林业科技创新项目“刨花楠优良种质资源筛选及栽培技术研究与示范” ﹙ 2014KJCX004-04 ﹚。
第一作者：张冬生（1971—　）, 男 , 高级工程师，主要从事林木良种选育研究 ,E-mail:zhdoshmz@163.com。
随着社会发展和人们生活水平的提高 , 城市化
进程加快 , 人们对生活环境的要求逐步提高 , 城市
园林绿化不仅要美化环境 , 还需同时满足人们的观
赏需要 , 甚至需要产生巨大的生态和社会效益 [1]。
绿化植物种类的观赏价值高低是影响城市园林绿
化效果最为关键的要素之一 , 因此 , 筛选观赏价值
高的绿化植物对城市园林绿化建设具有重要意义。
刨花润楠（Machilus pauhoi）又名刨花楠、
香粉树、粘柴（福建）、刨花（广东）, 属樟科
（Lauraceae）润楠属 , 为亚热带常绿阔叶乔木树种。
其树干通直 , 分枝均匀 , 新梢新叶为红色 , 树形优
美 , 具有较高的观赏价值 , 是优良的园林绿化树种
[2-4]。为更好地开发利用本土观赏植物资源 , 本研
究利用层次分析法对粤东北地区梅州市辖区内初
选出的 25 株野生乔木刨花润楠的表型特征进行评
价 , 以期初步筛选出优良性状较高的单株 , 以推广
应用于园林绿化建设。
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, 简称
AHP）, 为美国匹兹堡大学著名运筹学家 A.L.Saaty
教授于 20 世纪 70 年代提出的一种简便、灵活且
实用的多准则决策方法 , 可对一些复杂、模糊的
问题作出决策 , 以其简单和合理的特点在决策分析
中得到了广泛应用 , 主要被应用于经济管理、能源
系统分析、科研成果评价、农林业植物种质资源
开发利用等领域 [5-9]。将层次分析法应用于观赏植
物评价 , 它不仅将人脑的综合思维及分析过程图式
化 , 可全面、简易地解决系统中多层次、多目标的
决策与评价问题 , 而且将人的主观判断用数量形
式表达和处理。该方法所需数据少、评分费时短、
计算工作量小、容易理解和掌握 , 在客观上将定量
分析与定性分析结合 , 进一步提高了评价结果的有
效性、可靠性和可行性 [10-11]。
1　材料与方法
1.1　刨花润楠野生环境
梅州市位于广东省东北部 , 属热带和亚热带
季风气候区 , 冬暖夏热、雨量充沛 , 降水多集中
在 4—9 月份 , 年平均气温约 21 ℃。刨花润楠主要
分布在海拔 800 m 以下的丘陵、低山区中的沟谷、
山洼以及山坡下部土壤肥沃、湿润的立地。
1.2　研究对象
研究选取分布在梅州市平远县、梅县区、丰
顺县范围内，于 2009—2015 年调查发现的单株表
型性状较为优异的 25 株野生乔木刨花润楠为研究
对象，在 6 年的野外调查及生长季节观察基础上 ,
于 2015 年 3 月刨花润楠春梢期对所有单株的叶
色、叶形、叶大小、叶密集度、株形、冠形、耐
修剪性、色叶期长短、生长势等指标进行 5 分制
评分 , 评分标准见表 1[12]。
1.3　层次分析
1.3.1　模型的建立　通过对刨花润楠不同单株评
价体系的反复研讨 , 参考其他评价体系 [13-16] 并咨
询专家意见 , 同时对评价指标进行调整 , 最终得到
刨花润楠的观赏特性综合评价层次分析模型（表
2）。目标层（A）根据人的审美意识及刨花润楠
的观赏特性 , 确定刨花润楠的观赏评价；约束层
（C）制约和限制观赏价值的各种因素 , 本评价系
统选择对刨花润楠观赏价值影响较大的叶片性状
和其他性状作为目标层（A）的约束层；标准层
（P）体现约束层的具体评价内容 , 具体体现在叶
表 1　野生刨花润楠评价指标及评分标准
指标
分值
5 4 3 2 1
叶色 非常艳丽 艳丽 较艳丽 色彩较暗 色彩暗
叶形 奇特、非常美 美 较美 具部分特点 一般
叶大小
( 叶长×叶宽 )/cm 10×10 以上 10×5 左右 7×3 左右 5×3 左右 3×2 以内
叶密集度 密集感强烈 密集感明显 密集感一般 较分散 分散
株形 乔木特性很强 强 较强 明显 一般
冠形 很丰满 丰满 较丰满 一般 不丰满
耐修剪性 高 较高 一般 较差 差
色叶期长短 15 d 以上 10 d 以上 8~10 d 5~8 d 5 d 以内
生长势 长势特好 长势好 长势较好 长势一般 稍有欠缺
林 业 与 环 境 科 学　2016 年第 32 卷第 1 期24
色、叶形、叶大小、叶密集度、株形、冠形、耐
修剪性、色叶期长短、生长势等；最底层（D）为
待评价的 25 株刨花润楠 [17]。
1.3.2　评价因子权重的计算及排序　各评价因素
的相对重要性是评价的重要基础和依据。通常是
根据总目标的要求 , 在参照成熟的综合评价模型的
基础上作出判断 [17], 用 1~9 比率标度（表 3）使之
定量化 , 并构成判断矩阵。通过 Excel 软件计算可
得判断矩阵的最大特征值（λ max）及对应的特征向
量 , 并计算出某一层各因素相对上一层某因素的权
值。经专业人士评议后 , 构造 A- C,C- P 共三个判
断矩阵。
为保证应用层次分析法得到的结论基本合理 ,
还需要对构造的判断矩阵进行一致性检验。由于
客观事物及人的认识均具有复杂性 , 无法保证矩阵
具有完全的一致性 , 但要求大体上应具有一致性。
max. . ( ) ( 1)C I n nλ= − −
n 为 矩 阵 阶 数；C.I.（Consistency Index）与
平均随机一致性指标 R.I.（Random Index）之比值
C.R. ( Consistency Ratio), 即一致性指标为：
. . . . . .C R C I R I=
对 n =1,2,…, R.I. 的值见表 4[5]。
当判断矩阵具有完全一致性时 , C.R.=0；当
C.R.<0.1 时 , 认为判断矩阵的一致性是可以接受
的 , 否则需要对原始判断矩阵作出调整 , 直至满足
以上要求。构造的 3 个判断矩阵及其一致性检验
结果见表 5~7。显然 , 三个判断矩阵的 C.R.<0.1,
均具有满意的一致性。因此 , 可以应用层次分析法
对刨花润楠不同单株进行观赏价值评价。
层次总排序是指同一层次的所有因素对最高
层的相对重要性的权值进行排序。需逐层计算出
各具体观赏评价（P）相对于所属性状（C）的加
权值后 , 再和该性状（C）的权值加权综合 , 即可
得各个评价指标（P）相对综合评价值（A）的权
值及排序。
1.4　熵技术修正权系数
熵的概念源于热力学 , 是对系统状态不确定性
的一种度量。实际中利用评价中各方案的固有信
息 , 通过熵值法得到各个指标的信息熵 , 信息熵越
小 , 指标的权重越大。
表 2　野生刨花润楠观赏特性综合评价层次分析模型
目标层（A） 约束层（C） 标准层（P） 最底层（D）
刨花润楠观赏评价
(A)
叶片性状（C1）
叶色（P1）
待评价刨花润楠（Dn）
叶形（P2）
叶大小（P3）
叶密集度（P4）
其他性状（C2）
株形（P5）
冠形（P6）
耐修剪性（P7）
色叶期长短（P8）
生长势（P9）
表 3　判断矩阵元素标度方法
标度 含义 说明
1 因素 i 与因素 j 重要性相等 两个因素对一个目标的贡献相同
3 因素 i 重要性稍微高于因素 j 两者间判断差异轻微
5 因素 i 重要性明显高于因素 j 两者间判断差异明显
7 因素 i 重要性强烈高于因素 j 两者间判断差异强烈
9 因素 i 重要性极端高于因素 j 差异达到可能范围的最大限度
2,4,6,8 中间状态 应用于需要达到妥协的场合
倒数
若因素 i 与因素 j 比较重要性以 1~9 中某一值进行标度 ,
则因素 j 与因素 i 比较重要性取因素 i 与因素 j 比较重要性标度的倒数
比率 由上述标度构成的比率 应用于强制实现一致性的场合
25张冬生等：基于层次分析法与熵技术法的野生刨花润楠观赏性评价
表 4　不同除数平均随机一致性指标 R.I.
阶数 R.I. 值 阶数 R.I. 值
1 0 6 1.24
2 0 7 1.32
3 0.58 8 1.41
4 0.90 9 1.45
5 1.12 10 1.49
表 5　A ～ C 判断矩阵
A C1 C2 权重
C1 1 5 0.8333
C2 1/5 1 0.1667
注 : λ max=2; C.I.=0; R.I.=0; C.R.=0 ＜ 0.1, 满意一致性 : 是。
表 6　C1 ～ Pi 判断矩阵
C1 P1 P2 P3 P4 权重
P1 1 5 7 9 0.6427
P2 1/5 1 3 5 0.2083
P3 1/7 1/3 1 3 0.1010
P4 1/9 1/5 1/3 1 0.0480
注 : λ max=4.171; C.I.=0.057; R.I.=0.90; C.R.=0.0633 ＜ 0.1, 满意一致性 : 是。
表 7　C2 ～ Pi 判断矩阵
C2 P5 P6 P7 P8 P9 权重
P5 1 3 5 7 9 0.5406
P6 1/3 1 3 5 7 0.2465
P7 1/5 1/3 1 3 5 0.1199
P8 1/7 1/5 1/3 1 3 0.0576
P9 1/9 1/7 1/5 1/3 1 0.0354
注 : λmax=5.239; C.I.=0.0598; R.I.=1.12; C.R.=0.0534 ＜ 0.1, 满意一致性 : 是。
表 8　标准层（P）对于目标层（A）的总权重
约束层（C） 权重 标准层（P） 权重 总权重（ w ）
叶片性状（C1） 0.8333
P1 0.6427 0.5356
P2 0.2083 0.1736
P3 0.1010 0.0842
P4 0.0480 0.0400
其他性状（C2） 0.1667
P5 0.5406 0.0901
P6 0.2465 0.0411
P7 0.1199 0.0200
P8 0.0576 0.0096
P9 0.0354 0.0059
林 业 与 环 境 科 学　2016 年第 32 卷第 1 期26
假设多属性决策矩阵如下：
1 11 12 1
2 21 22 2
1 2
n
n
m m m mn
D x x x
D x x x
R
D x x x
 
 
 =
 
 
 


    

用 表 示 第 j( j=1,2…,n) 个 属
性 下 第 i(i=1,2…,m) 个 方 案 Di 的 贡 献 度。 则
所 有 方 案 对 属 性 Xj 的 贡 献 总 量 Ej, 即 熵 为
1
ln( ) ln
m
j ij ij
i
E P P m
=
= −∑ , 其中 , 0 ≤ Ej ≤ 1。
　　 然 后 计 算 第 j 属 性 的 偏 差 度 1j jd E= −
（j ＝ 1,2,…,n）。
　　再确定第 j 项属性的信息权重
1
n
j j j
j
d dµ
=
= ∑
（j ＝ 1,2,…,n）。
最后根据此信息权重修正由层次分析法得到
的属性权系数 w 总 1 2( , , , )nw w w=  , 得修正后的
属性权系数
1
n
j j j j j
j
w wλ µ µ
=
= ∑ （j=1,2…,n）。
2　结果与分析
2.1　层次分析法评价因子排序结果
由表 8 可知 , 评价体系约束层（C）中两大类
因子的权重值分别为叶片性状（C1）83.33% 与其
他性状（C2）16.67%, 说明叶片性状处于较为重要
的地位。标准层 P 中各观赏评价因子的权重值排
序为：P1 ＞ P2 ＞ P5 ＞ P3 ＞ P6 ＞ P4 ＞ P7 ＞ P8 ＞
P9, 其中叶色指标 P1 的权重值最大达 53.56%, 对叶
片性状的贡献率最大 , 其次为叶形和株形 , 权重值
也较大，分别为 17.36% 和 9.01%, 说明叶色、叶
形和株形是评价刨花润楠观赏价值相对重要的指
标 , 三者在美观视觉欣赏中占有较大的分量 , 是刨
花润楠的主要观赏特性。其余因子的权重值则相
对较小 , 均小于 9%, 仅作为观赏价值评价的辅助因
子。
请 8 位林业专业技术人员按表 1 所列的标准
对 25 株野生刨花润楠单株同时进行评分 , 即每
个不同单株的 9 个观赏评价因子都有 8 个重复 ,
用 Excel 求出每个因子的平均值 , 再根据各因子
相对总评价值的权重值分别计算出各不同单株的
综合评价值。以编号 2012-01 为例 , 根据标准层
（P）9 个指标的评分标准 , 获得以下分值：P1=4.5、
P2=4.25、P3=4.0、P4=3.875、P5=4.625、P6=4.75、
P7=4.5、P8=3.375、P9=4.0。根据标准层 (P) 相对于
目标层 (A) 的总排序权值 ( 表 8) 加权综合 , 计算出
综合评价值。
A=4.5×0.5356+4.25×0.1736+4.0×0.0842 +3.
875×0.04+4.625×0.0901+4.75×0.0411+4.5×0.02
7+3.375 ×0.0096+4.0×0.0059=4.3977
以此类推 , 计算出其余单株的综合评价值 , 将
综合评分结果编入表 10( 左边栏：层次分析法综合
评分 )。
综合评分结果发现，25 株野生刨花润楠综合
评分大于 4 的有 10 株 , 分值介于 3~4 之间的有 12
株 , 其余的有 3 株 , 分值接近 , 分级不明显 , 不易
筛选出优良单株。这是因为层次分析法在采用专
家咨询方式时 , 易产生循环而不满足传递性公理 ,
从而对标度把握不准和出现丢失部分信息等问题 ,
进而导致综合评分分级不明显。因此采用熵技术
对层次分析法确定的权系数进行修正。
2.2　熵技术修正结果及综合评价
根据 8 位林业专业人士对 25 株刨花润楠两类
性状 9 个观赏评价因子的评分平均值 , 得 25 × 9
的决策矩阵 , 根据熵技术法对刨花润楠各因子的权
系数具体修正结果见表 9。
由表 9 可知 , 熵技术修正后 , 标准层 P 中各
观赏评价因子的权重值排序为 : P3 ＞ P2 ＞ P1 ＞
P6 ＞ P5 ＞ P4 ＞ P7 ＞ P8 ＞ P9, 其中叶大小 P3 的权
重值最大达 39.36%, 其次为叶形 P226.48% 和叶色
P18.55%。叶片性状的 4 个因子中就有 3 个因子权
重位居前三 , 说明叶片性状的重要地位 , 是刨花润
楠观赏评价的主要影响因素。刨花润楠不同单株
之间性状上的优点与缺点 , 可为杂交育种亲本选择
时提供重要的形态学依据。
根据熵技术修正的权系数 , 结合决策矩阵 , 最
终求出刨花润楠不同单株的综合评价值见表 10, 可
以确保较全面、较客观地反映刨花润楠的观赏评
价。
由表 10 可见熵技术修正后，25 株刨花润楠综
合评分较层次分析法的综合评分分级明显。根据
熵技术修正后的综合评分值将刨花润楠 25 株单株
的观赏价值分为 4 个等级（表 10）, 分级标准及结
果如下：
Ⅰ级（4.0 ≤ A ≤ 5.0）: 观赏价值高 , 共计 2
27张冬生等：基于层次分析法与熵技术法的野生刨花润楠观赏性评价
个单株；
Ⅱ级（3.6 ≤ A ＜ 4.0）: 观赏价值较高 , 共计
8 个单株；
Ⅲ级（3.0 ≤ A ＜ 3.6）: 观赏价值中等 , 共计
8 个单株；
Ⅳ级（0 ＜ A ＜ 3.0）: 观赏价值低 , 共计 7 个
表 9　熵技术修正的野生刨花润楠各观赏因子权系数
层次（C） 层次（P） jw jE jd jµ jλ
叶片性状（C1）
P1 0.5356 0.9942 0.0058 0.0101 0.0855
P2 0.1736 0.9443 0.0557 0.0969 0.2648
P3 0.0842 0.8292 0.1708 0.2971 0.3936
P4 0.0400 0.9691 0.0309 0.0538 0.0339
其他性状（C2）
P5 0.0901 0.9686 0.0314 0.0545 0.0773
P6 0.0411 0.9279 0.0721 0.1255 0.0811
P7 0.0200 0.9411 0.0589 0.1024 0.0322
P8 0.0096 0.9262 0.0738 0.1283 0.0194
P9 0.0059 0.9245 0.0755 0.1313 0.0122
注： jw , jE , jd , jµ , jλ 分别为 AHP 法下各观赏因子的总权重、熵、偏差度、信息权重、熵修正后的权重。
表 10　层次分析法与熵技术法下刨花润楠不同单株综合评分对照
层次分析法综合评分 熵修正后综合评分
等级
编号 综合评分 编号 综合评分
2014-17 4.4122 2012-01 4.2179
Ⅰ级
2012-01 4.3977 2015-24 4.1964
2015-24 4.371 2012-02 3.9992
Ⅱ级
2015-19 4.2862 2015-19 3.7399
2015-25 4.278 2014-17 3.7363
2015-20 4.2584 2015-20 3.7151
2015-22 4.1885 2015-22 3.6941
2015-23 4.1426 2015-21 3.6824
2015-21 4.1283 2015-23 3.6482
2014-18 4.1243 2014-07 3.6244
2012-02 3.9909 2015-25 3.5639
Ⅲ级
2014-06 3.9311 2014-18 3.5412
2014-14 3.6804 2012-04 3.5089
2012-04 3.6516 2014-16 3.3344
2014-07 3.6365 2012-03 3.2944
2014-16 3.596 2014-09 3.2425
2012-05 3.4634 2014-14 3.2205
2014-09 3.3543 2014-06 3.0171
2012-03 3.2293 2014-15 2.9701
Ⅳ级
2014-15 3.1003 2014-12 2.9457
2014-08 3.0967 2012-05 2.9106
2014-12 3.0624 2014-08 2.9003
2014-13 2.9166 2014-13 2.67
2014-10 2.7993 2014-11 2.5756
2014-11 2.3500 2014-10 2.4653
林 业 与 环 境 科 学　2016 年第 32 卷第 1 期28
单株。
其中编号 2012-01 与编号 2015-24 两个单株的
观赏特性最为突出 , 可优先进行收集、扩繁。下图
1 展示出各评价等级代表单株。
3　讨论
本文以野生刨花润楠的 9 个观赏评价因子 , 在
层次分析法基础上采用熵技术对权系数进行修正 ,
避免评价结果受定性的描述与评价等主观因素的
影响 , 比较准确地评出刨花润楠各单株观赏价值的
高低 , 使评价体系更加符合实际情况。熵技术修正
后 , 评价结果显示叶的大小、叶形和叶色是刨花润
楠观赏价值评价中权重排在前面的 3 大因子 , 说明
叶片性状的重要地位 , 是刨花润楠观赏评价的主要
影响因素。此结果可指导野生乔木刨花润楠的开
发利用。这与多位学者 [10-11,14,18-21] 关于观赏植物的
观赏评价的研究方法和研究结果相似。说明将层
次分析熵技术法广泛应用于对观赏植物进行观赏
评价的研究过程中。
刨花润楠作为野生观赏植物资源 , 具有较高的
观赏价值以及开发潜力 , 但目前城市园林绿化建设
过程中几乎没有选用刨花润楠作为绿化树种 , 因
此 , 建议对刨花润楠进行开发 , 并应用于城市园林
绿化美化 , 丰富园林绿化树种。
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图 1　野生刨花润楠各评价等级代表单株
注：左上图为Ⅰ级代表（2012-01）；右上图为Ⅰ级代表（2015-24）；左下图为Ⅱ级代表（2012-02）；下中图为Ⅲ级代表
（2015-25）；右下图为Ⅳ级代表（2014-15）。
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林 业 与 环 境 科 学　2016 年第 32 卷第 1 期30