9.4　小结

本研究建立了辽宁泥质海岸防护林综合效益评价指标体系，针对工程特点，建立了线性加权算术平均指数模型，并在指数评价结果基础上提出了一种基于线性加权算术平均指数模型的BP神经网络评价预测模型。该模型仿真度较高，建立了评价结果的判定标准，通过实证评价研究验证了模型的科学合理性。

（1）本研究选用线性加权算术平均指数模型来评价辽宁泥质海岸防护林的综合效益；选择的指标权重确定方法即组合赋权法拟合了指标权重的主、客观性，更加科学合理，其中主观权重引入加权算术平均综合排序向量法的群组AHP法，解决了群组AHP法的缺点，使主观权重具有更好的真实可靠性，得到的各指标权重值符合实际情况，能够反映指标在现实中对总体贡献的大小。

（2）通过对各层次指标权重分析得出，土壤改良效益对生态效益贡献率要大于其他三个效益指标；林业投入对经济效益贡献率大于林业产出；直接社会效益对社会效益贡献率大于潜在社会效益；从对综合效益贡献率来看生态效益最大。这一结论与辽河三角洲泥质海岸防护林工程的初衷一致。(https://www.daowen.com)

（3）从相对综合效益指数的评价结果来看，生态效益相对综合效益指数要大于其他两个效益指数，这与辽宁泥质海岸防护林“重点发展生态效益，兼顾经济与社会效益”的宗旨相吻合，表明本研究所构建的指数模型和评价等级标准科学合理；综合效益指数从2000年较差一直变化到2010年较好水平表明，辽宁泥质海岸防护林近10年的综合效益得到明显提高，这一结果与工程实际运行情况相吻合。

（4）本研究在线性加权算术平均指数模型的评价结果基础上，以2000—2004年的指数评价结果为训练样本，2006—2010年指数评价结果为检验样本，建立了BP神经网络模型，通过对模型的训练和检验，模型的仿真度较高。此神经网络包含了本文所构建的线性加权算术平均指数模型的信息，在今后辽宁泥质海岸防护林综合效益评价中，只要输入评价指标标准值就能更加便捷地对其综合效益进行评价。