基于机器学习的武汉城市圈土地生态安全格局识别与优化策略

发布时间：2020-10-26 05:09

　　 为明晰武汉城市圈土地生态安全格局,从经济、社会和自然3个维度构建土地生态安全评价体系,在机器学习框架Keras中利用BP神经网络对2010—2017年武汉城市圈土地生态安全水平进行评价,在此基础上,利用ArcGIS软件对评价结果进行空间识别,并提出相应土地生态安全优化策略。结果表明:(1)2010—2017年武汉城市圈土地生态安全水平小幅下降,长期处于临界安全状态,其中土地自然生态安全状况不断恶化,土地经济生态安全状况持续改善,土地社会生态安全水平增减变化差异较大。(2)武汉城市圈土地生态安全变化存在明显空间差异,土地自然生态安全水平下降较大区域主要集中在西部和南部;黄冈和黄石土地经济生态安全水平小幅下降,其他城市安全水平均有不同程度上升;土地社会生态安全水平变化较大,武汉和潜江上升1个安全等级,仙桃和孝感下降1个安全等级,咸宁下降2个安全等级。(3)研究区土地自然生态安全状况恶化的主要原因为人均耕地、耕地面积比例、森林覆盖率持续下降以及工农业废水和废弃物排放总量持续上升;土地经济生态安全状况持续改善的主要原因为工农业生产效率、居民收入和第三产业占比持续上升;土地社会生态安全系统的影响因素较多。
【部分图文】：

(3)误差逆向传播:将输出误差按某种形式,由输出层依次向隐含层和输入层返回,并根据误差信号修改各单元权值(Wij和Wjk)。(4)训练过程:不断进行上述信号正向传播和误差逆向修改过程,直至神经网络误差逐渐减小到设定误差或达到既定学习次数,训练结束,得到最终训练好的模型。

2010年武汉城市圈土地社会生态安全程度总体处于中低水平,西北部和南部处于临界安全状态,中部处于较安全状态,东北部处于较不安全状态[图2(e)]。2017年各市土地社会生态安全水平变化较大。武汉和潜江安全水平上升1个安全等级,仙桃和孝感下降1个安全等级,咸宁下降2个安全等级[图2(f)]。土地社会生态安全系统的影响因素较多,包括人口、就业、城市化、社会保障和资源供给等诸多方面。同时,武汉城市圈各市变化差异较大。3.2.4 土地生态安全综合水平空间格局
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本文编号：2856540