基于EnKF-MCRP模型的生态用地扩张模拟研究
发布时间：2021-09-13 18:05
以生态脆弱区典型县域磴口县为研究区,基于2002、2007、2012、2015年4期遥感影像解译数据,将数据同化技术引入生态源地的变化模拟中,考虑生态障碍和生态阻力构建En KF-MCRP模型,进行磴口县生态用地的变化模拟。结果表明,引入数据同化技术的En KF-CA/Markov模型的模拟总精度达到82.4%,数据同化能够减少误差的积累。根据扩展能力磴口县生态源地共分为5个等级,其中3、4、5级生态源地的空间布局形成东北-西南、西北-西南的沙漠化防护格局。引入生态源地变化的En KF-MCRP模型的生态用地扩张模拟精度最高,生态用地面积与空间布局最接近实际情况,方差达到0.4。此研究可为当前以及未来的生态用地规划和管理提供科学根据。
【文章来源】：农业机械学报. 2016,47(09)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
总体技术路线
运用集合卡尔曼滤波的公式得出同化值(同化后各个方格的发展强度)。③根据同化值，对当前的模拟结果进行修正。利用ArcGIS软件的Fishnet模块将全区分为513个规则方块，从中选出66个观测点和56个检测点(图2)。图2观测点与检测点空间分布图Fig．2Spatialdistributionofobservationpointsanddetectionpoints误差统计方式采用方差(VSE)，其计算式为VSE=∑Ni=1(yi－xi)2(8)式中y———真实值x———同化值或预测值，y和x维数一致1.5MCＲP模型生态用地扩展可以看作是生态绿色空间对其他用地空间的竞争性控制过程，且这种控制和覆盖必须通过克服阻力来实现［5，21－22］，这样生态用地扩展就可以模拟为从源到汇克服阻力做功的水平过程［23］。基本生态阻力模型，即MCＲ模型的基本公式为VMCＲ=fmin∑i=mj=nDijＲi(9)式中VMCＲ———最小累积阻力面值fmin———某土地单元对不同的生态用地取累积阻力最小值Dij———从生态用地j到土地单元i的空间距离Ｒi———用地单元i对运动过程的阻力系数考虑不同生态源地有不同的生态扩张能力，即不同生态源地的影响力是不同的，引入不同等级生态源地的扩张能力因子Pj，修正MCＲ模型，为简化计算，按照生态源地斑块的面积对生态源地进行分级，并赋予扩张能力值。利用EnKF-CA/Markov模型预测2017年的生态源地，利用EnKF算法将预测的2017年的生态源地与2012年的现状生态源地进行数据同化，得到同化后的生态源地空间分布值，该值既包含2012年的生态源地信息，又包含生态源地的未来变化趋势，即将源地的变化引入到生态阻力模型中。修正后建立源地扩张能力约束下的生态阻力模型———MCＲP模型(Minimalcumulati
———生态用地j所属等级的扩张能力因子生态用地的等级越高，扩张能力越强。2结果与分析2.1源地变化模拟与分级根据2002、2007、2012年影像解译数据结合磴口县实际情况提取生态源地，在荒漠绿洲区，湿地的生态作用巨大，故将所有水域提取出来均作为源地，在磴口县荒漠灌林地的防风固沙作用显著，生态作用十分重要，故将面积大于0.1km2的荒漠灌林地提取出来作为源地。利用EnKF以CA/Markov模型为数据同化算子模拟源地的时空演变，集合大小设为30，数据同化算子参数主要包括距离因子、地形因子、水文因子，如图3所示。图3各类适宜性因子评价图Fig．3Evaluationofvarioustypesofsuitabilityfactors分别利用CA/Markov模型和EnKF-CA/Markov模型，基于2002、2007年的源地数据，预测2012年的源地空间分布(图4b、4c)，与2012年的生态用地实际情况进行对比验证(图4a)。利用IDＲISI软件进行逐像元对比分析得出EnKF-CA/Markov模型的模拟总精度为82.4%，模拟结果方差为0.6，Kappa系数为0.513。传统CA/Markov模型的模拟总精度为65.4%，模拟结果方差288农业机械学报2016年
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于数据同化优化陆面过程模式参数化方案的方法[J]. 张生雷,陈良富,苏林,贾立. 中国科学:地球科学. 2015(12)
[2]基于CA-Markov模型的土地利用演化模拟预测研究[J]. 赵冬玲,杜萌,杨建宇,李鹏山,何珊珊,朱德海. 农业机械学报. 2016(03)
[3]基于粒子滤波的随机元胞自动机城市用地扩张模型研究[J]. 桂预风,纪元,杨慧. 数学的实践与认识. 2015(17)
[4]顺序同化不同时空分辨率LAI的冬小麦估产对比研究[J]. 黄健熙,李昕璐,刘帝佑,马鸿元,田丽燕,苏伟. 农业机械学报. 2015(01)
[5]土地景观生态流空间通达性评价——以荆州市为例[J]. 梁曼,孙璇,杨振. 河南科学. 2014(08)
[6]平顶山新区生态用地的识别与安全格局构建[J]. 周锐,王新军,苏海龙,娄翼来. 生态学报. 2015(06)
[7]生态阻力面模型构建及其在城市扩展模拟中的应用[J]. 叶玉瑶,苏泳娴,张虹鸥,吴旗韬,刘凯. 地理学报. 2014(04)
[8]基于集合卡尔曼滤波动态优化CA模型参数的方法[J]. 张亦汉,乔纪纲,艾彬. 测绘学报. 2013(01)
[9]基于集合卡尔曼滤波和HYDRUS-1D模型的土壤剖面含水量同化试验[J]. 王文,刘永伟,寇小华,吕海深. 水利学报. 2012(11)
[10]基于CA-Markov模型的藉河流域土地利用变化动态模拟[J]. 王友生,余新晓,贺康宁,李庆云,张由松,宋思铭. 农业工程学报. 2011(12)
博士论文
[1]矿区土地景观格局演变及其生态效应研究[D]. 李保杰.中国矿业大学 2014
[2]基于数据同化的太湖叶绿素浓度遥感估算[D]. 李渊.南京师范大学 2014
[3]江汉平原四湖流域景观生态规划与流域生态管理研究[D]. 尹发能.华东师范大学 2008
硕士论文
[1]集合Kalman滤波在T106L19中期数值预报谱模式中的应用研究[D]. 高斌斌.南京信息工程大学 2008
本文编号：3395092
【文章来源】：农业机械学报. 2016,47(09)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
总体技术路线
运用集合卡尔曼滤波的公式得出同化值(同化后各个方格的发展强度)。③根据同化值，对当前的模拟结果进行修正。利用ArcGIS软件的Fishnet模块将全区分为513个规则方块，从中选出66个观测点和56个检测点(图2)。图2观测点与检测点空间分布图Fig．2Spatialdistributionofobservationpointsanddetectionpoints误差统计方式采用方差(VSE)，其计算式为VSE=∑Ni=1(yi－xi)2(8)式中y———真实值x———同化值或预测值，y和x维数一致1.5MCＲP模型生态用地扩展可以看作是生态绿色空间对其他用地空间的竞争性控制过程，且这种控制和覆盖必须通过克服阻力来实现［5，21－22］，这样生态用地扩展就可以模拟为从源到汇克服阻力做功的水平过程［23］。基本生态阻力模型，即MCＲ模型的基本公式为VMCＲ=fmin∑i=mj=nDijＲi(9)式中VMCＲ———最小累积阻力面值fmin———某土地单元对不同的生态用地取累积阻力最小值Dij———从生态用地j到土地单元i的空间距离Ｒi———用地单元i对运动过程的阻力系数考虑不同生态源地有不同的生态扩张能力，即不同生态源地的影响力是不同的，引入不同等级生态源地的扩张能力因子Pj，修正MCＲ模型，为简化计算，按照生态源地斑块的面积对生态源地进行分级，并赋予扩张能力值。利用EnKF-CA/Markov模型预测2017年的生态源地，利用EnKF算法将预测的2017年的生态源地与2012年的现状生态源地进行数据同化，得到同化后的生态源地空间分布值，该值既包含2012年的生态源地信息，又包含生态源地的未来变化趋势，即将源地的变化引入到生态阻力模型中。修正后建立源地扩张能力约束下的生态阻力模型———MCＲP模型(Minimalcumulati
———生态用地j所属等级的扩张能力因子生态用地的等级越高，扩张能力越强。2结果与分析2.1源地变化模拟与分级根据2002、2007、2012年影像解译数据结合磴口县实际情况提取生态源地，在荒漠绿洲区，湿地的生态作用巨大，故将所有水域提取出来均作为源地，在磴口县荒漠灌林地的防风固沙作用显著，生态作用十分重要，故将面积大于0.1km2的荒漠灌林地提取出来作为源地。利用EnKF以CA/Markov模型为数据同化算子模拟源地的时空演变，集合大小设为30，数据同化算子参数主要包括距离因子、地形因子、水文因子，如图3所示。图3各类适宜性因子评价图Fig．3Evaluationofvarioustypesofsuitabilityfactors分别利用CA/Markov模型和EnKF-CA/Markov模型，基于2002、2007年的源地数据，预测2012年的源地空间分布(图4b、4c)，与2012年的生态用地实际情况进行对比验证(图4a)。利用IDＲISI软件进行逐像元对比分析得出EnKF-CA/Markov模型的模拟总精度为82.4%，模拟结果方差为0.6，Kappa系数为0.513。传统CA/Markov模型的模拟总精度为65.4%，模拟结果方差288农业机械学报2016年
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于数据同化优化陆面过程模式参数化方案的方法[J]. 张生雷,陈良富,苏林,贾立. 中国科学:地球科学. 2015(12)
[2]基于CA-Markov模型的土地利用演化模拟预测研究[J]. 赵冬玲,杜萌,杨建宇,李鹏山,何珊珊,朱德海. 农业机械学报. 2016(03)
[3]基于粒子滤波的随机元胞自动机城市用地扩张模型研究[J]. 桂预风,纪元,杨慧. 数学的实践与认识. 2015(17)
[4]顺序同化不同时空分辨率LAI的冬小麦估产对比研究[J]. 黄健熙,李昕璐,刘帝佑,马鸿元,田丽燕,苏伟. 农业机械学报. 2015(01)
[5]土地景观生态流空间通达性评价——以荆州市为例[J]. 梁曼,孙璇,杨振. 河南科学. 2014(08)
[6]平顶山新区生态用地的识别与安全格局构建[J]. 周锐,王新军,苏海龙,娄翼来. 生态学报. 2015(06)
[7]生态阻力面模型构建及其在城市扩展模拟中的应用[J]. 叶玉瑶,苏泳娴,张虹鸥,吴旗韬,刘凯. 地理学报. 2014(04)
[8]基于集合卡尔曼滤波动态优化CA模型参数的方法[J]. 张亦汉,乔纪纲,艾彬. 测绘学报. 2013(01)
[9]基于集合卡尔曼滤波和HYDRUS-1D模型的土壤剖面含水量同化试验[J]. 王文,刘永伟,寇小华,吕海深. 水利学报. 2012(11)
[10]基于CA-Markov模型的藉河流域土地利用变化动态模拟[J]. 王友生,余新晓,贺康宁,李庆云,张由松,宋思铭. 农业工程学报. 2011(12)
博士论文
[1]矿区土地景观格局演变及其生态效应研究[D]. 李保杰.中国矿业大学 2014
[2]基于数据同化的太湖叶绿素浓度遥感估算[D]. 李渊.南京师范大学 2014
[3]江汉平原四湖流域景观生态规划与流域生态管理研究[D]. 尹发能.华东师范大学 2008
硕士论文
[1]集合Kalman滤波在T106L19中期数值预报谱模式中的应用研究[D]. 高斌斌.南京信息工程大学 2008
本文编号：3395092
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