楚春暉，佘濟(jì)云，陳冬洋

（中南林業(yè)科技大學(xué)，湖南 長沙 410004）

基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五指山市森林健康評(píng)價(jià)

楚春暉，佘濟(jì)云，陳冬洋

（中南林業(yè)科技大學(xué)，湖南 長沙 410004）

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有無樣本自組織學(xué)習(xí)的功能，能從輸入數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律，使結(jié)果客觀、真實(shí)。本研究采用1993-2008年五指山市四期一類調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析森林動(dòng)態(tài)變化，對(duì)五指山市森林健康進(jìn)行評(píng)價(jià)，并探討了森林健康等級(jí)與齡組和郁閉度之間的關(guān)系。結(jié)果表明：1993年五指山市森林健康水平較低，Ⅰ等質(zhì)量占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位，隨后森林質(zhì)量逐步提高，至2008年，五指山市森林健康等級(jí)，Ⅲ、Ⅳ等占據(jù)主體，森林健康水平得到很大提高，同時(shí)在一定范圍內(nèi)，森林表現(xiàn)出小班齡組越大，郁閉度越大，健康等級(jí)越高。以上評(píng)價(jià)結(jié)果可為五指山市的森林可持續(xù)經(jīng)營利用提供理論支撐。

SOM；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；森林；健康評(píng)價(jià)；五指山

森林健康，從現(xiàn)代角度要求來看就是要讓森林在保持系統(tǒng)穩(wěn)定性和生態(tài)平衡的基礎(chǔ)上，同時(shí)達(dá)到優(yōu)化結(jié)構(gòu)，完善功能，凸顯效益的目的，以此來滿足人類日益增長的物質(zhì)文化需要[1-2]。森林健康的研究始于20世紀(jì)60年代，最初是針對(duì)經(jīng)營過程中的一些負(fù)面因素，如人工林分結(jié)構(gòu)單一、病蟲害抵抗力差[3]、水土保持功能薄弱等問題[4]，林學(xué)家提出“預(yù)防為主，綜合防治”的防控理論來治理，隨著森林經(jīng)營理念的變化，學(xué)者們多趨向于從生態(tài)系統(tǒng)觀的角度來對(duì)森林健康進(jìn)行評(píng)價(jià)，二者雖有緊密聯(lián)系，卻不可同一而語[5]。以致迄今為止也未得出一套標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)價(jià)方法，林學(xué)家們?nèi)栽趪L試將更多的評(píng)價(jià)因子被引入森林健康評(píng)價(jià)領(lǐng)域，使得森林健康評(píng)價(jià)內(nèi)涵更加豐富[6]。

森林健康評(píng)價(jià)現(xiàn)已成為森林可持續(xù)經(jīng)營的一個(gè)重要方向和目標(biāo)[7]。目前研究森林健康評(píng)價(jià)的主要方法是層次分析法(AHP)，層次分析法是通過比較找出多系統(tǒng)中各因素之間的相關(guān)性和層次性，然后由專家依據(jù)其重要性賦予權(quán)重，再計(jì)算得出結(jié)果。也有學(xué)者利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，來預(yù)測森林的未來發(fā)展趨勢。雖然國內(nèi)研究起步較晚，但是很多學(xué)者在此方面做出了探究；如高志亮等[8]利用層次分析法從森林的完整性、穩(wěn)定性和可持續(xù)性3個(gè)方面對(duì)北京松山自然保護(hù)區(qū)進(jìn)行森林健康評(píng)價(jià)；胡煥香等[9]基于小班尺度結(jié)合專家問卷調(diào)查結(jié)果，利用層次分析法對(duì)寧遠(yuǎn)河流域小班進(jìn)行健康評(píng)價(jià)，得出寧遠(yuǎn)河森林小班健康現(xiàn)狀；桂子凡等[10]以廣州市森林資源二類清查數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)為依據(jù)，從森林結(jié)構(gòu)性、功能性、環(huán)境性風(fēng)險(xiǎn)三方面構(gòu)建出了廣州市森林健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；卞西陳等[11]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)北溝林場的天然次生林和人工林分別進(jìn)行評(píng)價(jià)，并就其評(píng)價(jià)結(jié)果分別設(shè)立預(yù)警；甘靜等[4]通過嘗試不同樣本觀察BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性，確定森林健康快速評(píng)價(jià)指標(biāo)。

五指山市地處海南島田字交通網(wǎng)的中心，森林資源豐富且山體連綿寬廣，能保護(hù)三亞不受寒潮侵襲。為了能更加充分地利用自身?xiàng)l件，凸顯五指山市的生態(tài)價(jià)值，本研究通過構(gòu)建自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)模型（Self-Organizing Feature Map，SOM）對(duì)五指山市森林健康進(jìn)行評(píng)價(jià)，分析了五指山1993-2008年的森林健康水平變化，并分齡組、郁閉度分析其與健康等級(jí)的關(guān)系，為五指山市森林資源管理提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

五指山市位于海南島中南部腹地，地理坐標(biāo)為 109°19′E～109°44′E，18°38′N～19°02′N，面積1 128.98 km2。據(jù)地質(zhì)資料記載，土地組成以中酸性噴巖為主，山體基礎(chǔ)皆由其覆蓋[12]，加上歷年植被凋落物豐厚，土地肥沃，適合熱帶和亞熱帶植物生長。

全市有森林面積860 km2。共有1400余種木本植物，150多種高級(jí)珍貴木材，1000多種藥用植物，還有特有的五指山蘭花100多種。極具保護(hù)價(jià)值。山地常綠闊葉林山地常綠闊葉林，是以熱帶和亞熱帶科屬植物為主。如樟科Lauraceae、金縷梅科Hamamelidaceae等種類。還有少量的溫帶科屬，如榛木科Corylaceae的海南特區(qū)鵝耳櫪Carpinus、槭樹科Anacardiaceae、粗榧科 Cephalotaxussinesis和杜鵑花科Ericaceae等。

五指山由于海拔高，緯度低，森林密布，光、熱、水資源豐富。此地氣候溫和，屬熱帶山區(qū)氣候。年平均氣溫22.4℃，冬夏溫差小，1月和7月平均溫度相差不到10℃。五指山市雨量充沛，年平均降雨量為1 690 mm，年平均相對(duì)濕度為84%，年平均日照為2 000 h左右。

2 研究方法

2.1 評(píng)價(jià)因子的確定

評(píng)價(jià)森林健康關(guān)鍵在于選取什么因子來反應(yīng)森林的健康狀況，過去森林健康評(píng)價(jià)體系多見于依賴林分狀況和森林類型進(jìn)行構(gòu)建。姬文元等[13]利用更新等級(jí)、單位面積活立木蓄積量、幼樹幼苗生長情況、郁閉度、平均胸徑、平均樹高、地被物總蓋度、下木總蓋度、幼樹中優(yōu)勢數(shù)種的數(shù)量比例，共九項(xiàng)指標(biāo)，提出了森林小班水平上的森林群落健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

本研究利用主成分分析法以及五指山市林業(yè)實(shí)際情況，選取了12個(gè)森林健康評(píng)價(jià)因子。如表1所示。

表1 五指山市森林健康評(píng)價(jià)因子表Table 1 The evaluation index of forest health in Wuzhishan City

2.2 構(gòu)建SOM森林健康分等網(wǎng)絡(luò)模型

2.2.1 分等因子數(shù)據(jù)預(yù)處理

森林健康評(píng)價(jià)主要受植物種類、生態(tài)結(jié)構(gòu)、地被物和人為的干擾程度所影響[14]。本研究選用外業(yè)調(diào)查實(shí)測數(shù)據(jù)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)因子，然而由于各因子數(shù)據(jù)單位不同，數(shù)量級(jí)也不一樣，因此在代入SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之前，先要進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。常用的方法有：

①平均數(shù)方差法：

Xk為原始數(shù)據(jù)，X′k為輸出數(shù)據(jù)，和Svar為第k變量原始數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

②最大最小法：

Xk為原始數(shù)據(jù)，X′k為輸出數(shù)據(jù)，Xmax和Xmin為第k變量的最大值和最小值。

通過變換平均數(shù)方差法能使各變量數(shù)據(jù)統(tǒng)一成μ=0，σ=1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；通過最大最小法變換后，數(shù)據(jù)調(diào)整為最大值為1，最小值為0的歸一樣本。

2.2.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法

SOM算法能通過比較數(shù)據(jù)間的差異找出輸入數(shù)據(jù)之間的相似程度[15]，將處理得出相似的輸入數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)的初始化時(shí)就進(jìn)行優(yōu)先配置，所以它是一種較為智能的可以對(duì)輸入數(shù)據(jù)有差別地給出反應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[16]。SOM的學(xué)習(xí)算法步驟歸納如下[17]：

（1）網(wǎng)絡(luò)初始化

將隨機(jī)指派任意值作為權(quán)值的初始參量分別賦給輸入層和映射層。

（2）輸入初始數(shù)據(jù)

把輸入向量X=(x1，x2，x3，…，xm)T指派給輸入層。

（3）利用歐式距離計(jì)算公式計(jì)算映射層的權(quán)值與輸入層的距離

式中，wij為輸入層的i神經(jīng)元和映射層的j神經(jīng)元之間的權(quán)值。通過計(jì)算，得到一個(gè)勝出神經(jīng)元，記為j*，即對(duì)于任意的j，都有某個(gè)單元k，使得dk=minj(dj)成立。

（4）權(quán)值的學(xué)習(xí)

修正輸出神經(jīng)元j*及其“鄰接神經(jīng)元”的權(quán)值。

Δwij=wij(t+1)-wij(t)=η(t)[xi(t)-wij(t)]。

式中，η為介于0和1之間的常數(shù)，隨著時(shí)間變化逐步下降至0。

（5）計(jì)算輸出Ok

式中，f(*)一般為0～1函數(shù)或者其他非線性函數(shù)。

（6）是否達(dá)到預(yù)先設(shè)定的要求

如結(jié)果達(dá)到要求則結(jié)束程序；否則，則返回（2），進(jìn)行下一輪的學(xué)習(xí)。

2.3 評(píng)價(jià)等級(jí)的劃分

本文構(gòu)建的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將五指山市森林劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ五個(gè)等級(jí)，分別代表不健康，亞健康，較健康，健康和非常健康。

3 結(jié)果與分析

3.1 1993～2008年五指山市森林健康等級(jí)動(dòng)態(tài)變化

五指山市土地總面積112 898 hm2，有林地面積83 351.5 hm2，占總面積73.8%。從五指山市1993～2008年4期一調(diào)數(shù)據(jù)中將評(píng)價(jià)因子數(shù)據(jù)提取出來，再利用matlab將構(gòu)建的矩陣代入SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，利用mapminmax函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)利用最大最小法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再利用newc函數(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型，將輸出結(jié)果分成5等，以0.1的學(xué)習(xí)速率訓(xùn)練500次，然后利用train、sim函數(shù)進(jìn)行最后的校驗(yàn)和仿真。

將輸出結(jié)果按健康等級(jí)統(tǒng)計(jì)其頻數(shù)如圖1所示，可以看出：1993年Ⅰ等質(zhì)量占據(jù)主導(dǎo)地位，占據(jù)比例為62.6%，Ⅳ等占據(jù)比例最小，僅4.4%，其余Ⅱ等占6.6%；Ⅲ等占16.5%；Ⅴ等占9.9%；五指山市1993年森林健康分等結(jié)果為Ⅰ＞Ⅲ＞Ⅴ＞Ⅱ＞Ⅳ。

圖1 五指山市1993～2008年森林健康分等評(píng)價(jià)圖Fig.1 Classification of forest health level in Wuzhishan City from 1993～2008

1998年Ⅰ等質(zhì)量占據(jù)主導(dǎo)地位，占據(jù)比例為61.5%，Ⅱ等占據(jù)比例最小，僅5.5%，其余Ⅲ等占14.3%；Ⅳ等占7.7%；Ⅴ等占11.0%，五指山市1998年森林健康分等結(jié)果為Ⅰ＞Ⅲ＞Ⅴ＞Ⅳ＞Ⅱ。

2003年Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ等質(zhì)量占據(jù)主體，所占比例分別為Ⅰ等占28.6%，Ⅱ等占23.1%，Ⅳ等占26.4%，Ⅲ等占據(jù)比例最小，僅6.6%，其余Ⅴ等占15.4%，五指山市2003年森林健康分等結(jié)果為Ⅰ＞Ⅳ＞Ⅱ＞Ⅴ＞Ⅲ。

2008年Ⅳ、Ⅰ等質(zhì)量占據(jù)主體地位，所占比例分別為Ⅳ等占29.7%，Ⅰ等占27.5%，Ⅱ等占據(jù)比例最小，僅4.4%，其余Ⅲ等占19.8%；Ⅴ等占18.7%，五指山市2008年森林健康分等結(jié)果為Ⅳ＞Ⅰ＞Ⅲ＞Ⅴ＞Ⅱ。

3.2 不同齡組的森林健康狀況變化

根據(jù)齡組數(shù)據(jù)，將五指山市1993～2008年四期數(shù)據(jù)分別按0～5齡組統(tǒng)計(jì)其健康等級(jí)狀況，如表2所示。為使其更為直觀的表示變化，將數(shù)表用三維堆積圖表示，如圖2?？梢钥闯?，1993年樣地多以幼齡林為主，約占58.7%，森林健康水平低；1998年后近熟林以上逐漸增多，森林健康程度也逐步提高，相對(duì)來說齡組越大，森林健康水平越高。

表2 五指山市1993～2008年不同齡組森林健康等級(jí)評(píng)價(jià)狀況Table 2 Classified forest health level to different age groups in Wuzhishan City from 1993-2008

圖2 五指山市1993～2008年不同齡組森林健康等級(jí)評(píng)價(jià)狀況Fig.2 Classified forest health level todifferent age groups in Wuzhishan City from 1993～2008

3.3 不同郁閉度的森林健康狀況變化

根據(jù)郁閉度數(shù)據(jù)，將五指山市1993～2008年四期數(shù)據(jù)分別按郁閉度0～1統(tǒng)計(jì)其健康等級(jí)狀況。由圖3可以看出，森林健康評(píng)價(jià)結(jié)果Ⅰ等主要分布在郁閉度小于0.3的范圍內(nèi)，Ⅱ等主要分布在郁閉度介于0.3～0.7之間，Ⅲ等主要分布在郁閉度介于0.5～0.8之間，Ⅳ等主要分布在郁閉度介于0.6～0.8之間，Ⅴ等主要分布在0.7～1之間。由此可見，在一定范圍內(nèi)，森林小班郁閉度越高，其健康等級(jí)越高。1993年至2008年，五指山市全市森林郁閉度逐步增大，到2008年，全市森林郁閉度集中在0.6～0.8之間浮動(dòng)，這說明五指山市的森林健康水平在逐年提高。

圖3 五指山市1993～2008年不同郁閉度森林健康等級(jí)評(píng)價(jià)狀況Fig.3 Classified forest health level to different crown densities in Wuzhishan City from 1993～2008

4 結(jié)論與討論

本研究基于SOM自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了五指山市森林健康等級(jí)評(píng)價(jià)模型和方法，并對(duì)其1993～2008年4期數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，得到如下結(jié)論：

1）森林健康評(píng)價(jià)幾種常用方法比較：層次分析法雖然能夠較好地將定性評(píng)價(jià)與定量評(píng)價(jià)相結(jié)合，但是仍受縛于評(píng)價(jià)過程中的隨機(jī)性和專家主觀上的不確定性及認(rèn)識(shí)上的模糊性[18]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過反向誤差調(diào)整，令評(píng)價(jià)結(jié)果更加趨近真實(shí)，但是建模過程中無法擺脫學(xué)習(xí)樣本對(duì)其結(jié)果的影響，容易陷入局部最優(yōu)。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)無教師、自組織學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通過實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，不需要學(xué)習(xí)樣本就能找出數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)，得出評(píng)價(jià)結(jié)果。因此，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從理論上擁有優(yōu)越性。

2）通過對(duì)五指山市1993～2008年四期一調(diào)數(shù)據(jù)按年份、齡組、郁閉度來分別統(tǒng)計(jì)分析，由四期結(jié)果可以看出1993年前五指山市由于人們對(duì)環(huán)境問題認(rèn)識(shí)得不深，加上無節(jié)制開采，導(dǎo)致森林健康程度較差，1998年至2003年間，海南省實(shí)行“天然林保護(hù)工程”，通過退耕還林，三邊防護(hù)林改造，椰林工程等六大林業(yè)重點(diǎn)工程的開展，截至2002年五指山市造林面積達(dá)1 294.2公頃，逐步改善了當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境，至2008年，森林健康分等結(jié)果由1993年的Ⅰ＞Ⅲ＞Ⅴ＞Ⅱ＞Ⅳ變?yōu)棰簦劲瘢劲螅劲酰劲?，隨著林木的生長森林健康程度也得到了有效地改善。

3）本研究探究了森林健康等級(jí)與齡組和郁閉度之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)一定范圍內(nèi)，森林小班齡組越大，郁閉度越高，其健康等級(jí)越高，同時(shí)通過封山育林、退耕還林、林分改造、護(hù)林防火等人為干預(yù)措施能有效提高森林健康水平。

[1]王 兵, 郭 浩, 王 燕,等. 森林生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)估研究進(jìn)展[J]. 中國水土保持科學(xué), 2007,5 (3)：114-121.

[2]王冬米. 關(guān)于森林健康及其經(jīng)營的思考[J]. 華東森林經(jīng)理,2010, 24(3)：11-15.

[3]Styers D M, Chappelka A H, Marzen L J,et al. Developing a land-cover classification to select indicators of forest ecosystem health in a rapidly urbanizing landscape. Landscape and Urban Planning, 2010, 94： 158-165.

[4]甘 敬,朱建剛, 張國禎,等. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確立森林健康快速評(píng)價(jià)指標(biāo)[J]. 林業(yè)科學(xué), 2007, 43(12)：1-7.

[5]陳小梅, 王 軍. 森林健康評(píng)價(jià)研究綜述[J]. 廣東林業(yè)科技,2007, 23(4)：61-65.

[6]王懿祥, 陸元昌, 張守攻,等. 森林生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)現(xiàn)狀及展望 [J]. 林業(yè)科學(xué) , 2010, 46(2)：134-140.

[7]沈劍波, 雷相東, 舒清態(tài),等. 國內(nèi)外森林健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系綜述 [J]. 科技導(dǎo)報(bào) , 2011, (33)：72-79.

[8]高志亮, 余新曉, 岳永杰,等. 北京市松山自然保護(hù)區(qū)森林健康評(píng)價(jià)研究[J]. 北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2008,(30)：127-131.

[9]胡煥香, 佘濟(jì)云, 張 敏,等. 基于小班尺度的寧遠(yuǎn)河流域森林健康評(píng)價(jià)研究[J]. 西北林學(xué)院學(xué)報(bào), 2013, 28(2)：182-186.

[10]桂子凡, 張 貴. 廣州市森林健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 33(11)：58-62.

[11]卞西陳, 陳麗華, 王 鵬,等. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在森林健康預(yù)警中的應(yīng)用[J]. 水土保持通報(bào), 2011, (4)：108-111.

[12]顏家安. 海南島生態(tài)環(huán)境變遷史研究[D]. 南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué), 2006.

[13]姬文元, 邢韶華, 郭 寧,等. 川西米亞羅林區(qū)云冷杉林健康狀況評(píng)價(jià)[J]. 林業(yè)科學(xué), 2009, 45(3)：13-18.

[14]施明輝, 趙翠薇, 郭志華,等. 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的白河林業(yè)局森林健康分等評(píng)價(jià)[J]. 生態(tài)學(xué)雜志, 2011,30(6)：1295-1301.

[15]Yang J H. Application of Quantum Self-Organization Mapping Networks to Classification[J]. Applied Mechanics and Materials,2013：707-711.

[16]石小云. 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靜止衛(wèi)星云圖分類[J]. 電子設(shè)計(jì)工程 , 2011, 19(16)：55-56,60.

[17]彭 丹, 許 波, 宋仙磊. 基于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的網(wǎng)絡(luò)輿情研究[J].現(xiàn)代情報(bào) , 2009,29 (12)：4-7.

[18]施明輝, 趙翠薇, 郭志華,等. 森林健康評(píng)價(jià)研究進(jìn)展[J]. 生態(tài)學(xué)雜志 , 2010, 29(12)：2498-2506.

Forest health assessment based on self-organizing map neural network in Wuzhishan City

CHU Chun-hui, SHE Ji-yun, CHEN Dong-yang
(Central South University of Forestry and technology, Changsha 410004, Hunan, China)

SOM neural network can organize learning without any sample, and it also can find the patterns from the input data and make the result objective and true. The research uses SOM neural network to analysedynamic change of forest in Wuzhishan City with the survey data from 1993-2008 years. And discuss the relationship among forest health level; age group and crown density. The result shows that, in 1993 the forest health level of Wuzhishan City is low, and the first level occupied the leading place, then to 2008, the forest health level is increased. It shows that the third and fourth level Occupied the main position. And in a reasonable change range,forest health level is increased with age and crown density. These results can be toke to help forest management in Whuzhishan City.

self-organizing feature map; neural network; forest; health assessment; Wuzhishan City

S718.57

A

1673-923X(2015)10-0069-05

10.14067/j.cnki.1673-923x.2015.10.012

2014-02-10

湖南省軟科學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)目(2013ZK2031)；國家林業(yè)公益性行業(yè)項(xiàng)目(201004032)；海南省林業(yè)廳重點(diǎn)科研項(xiàng)目(201108478)

楚春暉，碩士研究生

佘濟(jì)云，博士，教授，博導(dǎo)；E-mail：shejiyun@126.com

楚春暉，佘濟(jì)云，陳冬洋. 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五指山市森林健康評(píng)價(jià)[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2015, 35(10)： 69-73.

[本文編校：吳 彬]