虽然模糊专家通常使用同质专家的知识来构建模糊模型，但处理从异质专家组中获得的知识要困难得多。 这个问题在可持续牧场管理领域尤为突出。 处理意见多样性的一种方法是为所有专家开发一个模糊系统，并将所有这些所谓的初级系统组合成一个多模糊模型。 为了使用一组行政专家的知识推导出每个主要模糊系统，在伊朗西南部法尔斯省的三个不同地区进行了几次半结构化访谈。 为了找到多模糊模型的最终输出，我们应用了不同的投票方法。 第一种方法简单地使用初级输出的算术平均值作为多模糊模型的最终输出。 此最终输出代表对正确库存率的估计。 我们还提出了其他（无）监督投票方法。 最重要的是，通过协调主要输出，使异常值不再受到重视，我们引入了一种无监督投票方法，计算正确库存率的加权估计。 这种协调方法有望为政策制定者提供一种新的有用工具，以处理专家意见的异质性：它在可用的现场数据很少并且被迫仅依赖专家知识的情况下尤其有用。 通过构建基于异质专家知识引出的三个模糊模型，我们的研究显示了可持续牧场管理中存在的多维模糊性。 最后，通过比较最终的放养正确率与其中等范围，本研究证明了伊朗西南部法尔斯省三个地区的牧场存在过度放牧。 关键词：可持续牧场管理，承载能力，多模糊模型，异构
