CN101714239A - 一种定量化生态分区方法 - Google Patents

Abstract

本发明系一种定量化生态分区方法，属于环境保护与资源综合利用技术领域，涉及生态分区划分技术。传统的生态分区划分方法无论是各级生态分区指标的选取，还是最终边界的确定都是应用专家判断法等定性方法进行，因而受到人为的主观影响很大。本发明在生态分区划分中引入定量化方法，应用主成分分析方法确定每级生态分区的划分指标，应用系统聚类方法确定生态分区的边界，从而降低专家选择对于分区结果的影响，对于生态分区的划分以及基于生态分区的研究、评估、监测和管理都有着重要的实际意义。

Description

一种定量化生态分区方法

技术领域

本发明属于环境保护与资源综合利用技术领域，涉及生态分区划分技术。

背景技术

生态分区是环境保护与资源综合利用领域中研究、评估、监测和管理的一种空间分析框架。通过分析对象区域的各种生态环境特征要素，将具有相近特征要素的区域划分为一个生态分区，从而为对象区域环境与资源的研究、评估、监测和管理提供一个适宜的空间分析框架。

目前生态分区划分方法具有代表性的有以下几种：

(1)美国环境保护署生态分区方法：此方法选取地质类型，地形地貌，植被类型，气候类型，土壤类型，土地利用类型，野生生物以及水文因子等指标，制成主题地图，然后进行专题图叠加，最后根据专家判断确定生态分区边界。

(2)生态水文分区：此方法选取生态和水文指标，以水资源三级区为基础，根据专家判断确定生态分区边界，完成生态分区划分。

(3)水生态分区：此方法选取水文条件(径流深度)、地貌、植被类型、土壤类型和土地利用类型等指标，以流域为对象，然后应用专家判断确定生态分区边界，完成生态分区划分。

在生态分区划分过程中，最为重要的两个步骤是：各级分区划分指标的选取和生态分区边界的确定。目前已有的生态分区划分方法，无论是各级生态分区指标的选取，还是生态分区界的确定，都是应用专家判断法等定性方法，因而受到人为主观影响很大。因此，本发明在生态分区划分中引入定量化方法，降低专家选择对于分区结果的影响，使得生态分区划分的结果更加科学、客观。对于生态分区的划分，以及基于生态分区的研究、评估、监测和管理都有着重要的实际意义。

发明内容

本发明的目的在于：针对目前生态分区划分方法存在的问题，提供一种定量化的生态分区划分方法。

一种定量化生态分区方法，步骤如下：

(1)以水热条件(包括降雨量、蒸散发量、径流深度、干旱度指数等)、地势地貌、植被类型、土地利用类型、土壤类型等为分区指标，并针对这些指标在目标区域进行调查、勘测，将结果制成专题地图；

(2)对选取指标的专题地图进行叠加；

(3)应用主成分分析方法，确定进行各级生态分区划分的指标；

(4)使用系统聚类方法，确定生态分区的边界；

(5)根据实际需要，确定最终生态分区划分的级别和各生态分区的边界。

本发明的优势在于在；针对生态分区划分过程中最为重要的各级生态分区指标的选取以及生态分区边界的确定中存在的主观性过强的问题，引入定量化方法，使得生态分区的结果更加客观科学。

附图说明

图1为本方法生态分区划分流程图。

图2为采用本方法对辽河流域进行生态分区划分得到的辽河流域生态分区图。

具体实施方式

本发明的生态分区方法，按照以下步骤进行：

(1)在目标区域内，针对水热条件(包括降雨量、蒸散发量、径流深度、干旱度指数等)、地势地貌、植被类型、土地利用类型、土壤类型等进行调查、勘测，并将结果制成专题地图；

(2)对选取指标的专题地图进行叠加；

(3)将各个指标数据化，用数字表示各种性质；

(4)对数据进行标准化处理：

${\tilde{x}}_{\mathrm{ij}}=\frac{x_{\mathrm{ij}}-{\stackrel{\‾}{x}}_j}{s_j},i=\mathrm{1,2},...,n,j=\mathrm{1,2},...,p$

式中，x_j是x_j的样本均值；s_j是x_j的样本标准差。

(5)计算标准化数据矩阵的协方差矩阵；

(6)求协方差矩阵的前m个特征值λ₁≥λ₂≥…≥λ_m，以及对应的特征向量a₁，a₂，...，a_m，要求它们是标准正交的；

(7)求第h个成分的累积贡献率：

${\mathrm{\η}}_h=\frac{\underset{i=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_i}{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_i}$

(8)求第h主成分F_h，有

$F_h={\mathrm{Xa}}_h=\underset{j=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{hj}}{x}_j$

(9)根据需要和实际情况，选择累计贡献率靠前的几个主成分(一般为第一主成分)，贡献率越大，对于整体差异性的贡献越大，也就是越能反映整体区域的特性。在各主成分中，每个指标都有一个系数，系数绝对值越大，指标对于该主成分所起作用越大。依据各指标在累计贡献率靠前的几个主成分中的系数，决定各级分区选取的指标。

(10)对选取指标的专题图进行叠置分析，将辽河流域划分为众多具有不同属性值的小斑块。设斑块数为n，构造n个类，每个类只包含一个小斑块，记作G₁，G₂，...G_n。

(11)定义n个类两两间的距离{d_ij}，记作 $D^{\left(0\right)}={\left(d_{\mathrm{ij}}^{\left(0\right)}\right)}_{n\×n}.$ 距离的计算公式为：

$d_{\mathrm{ij}}=\sqrt{\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(x_{\mathrm{ik}}-x_{\mathrm{jk}})}^2}.$

(12)合并距离最近的两类为一新类，记作G_n+1类，得到n-1类。

(13)计算新类与剩余各类的距离，若类的个数等于1，转到步骤(14)，否则回到步骤(12)。

(14)确定临界值，得到生态分区最终边界。

实施例

用上述方法对我国辽河流域进行生态分区的划分，主成分分析的结果见表1主成分特征值及贡献率和表2主成分矩阵。主成分的特征值越大、贡献率越高，那么此主成分对于总体差异性的贡献也就越大；各指标在主成分中系数的绝对值越大，那么这个指标对于此主成分所起的作用也就越大。第一主成分中相关性较高的是土壤类型和植被类型，第二主成分中相关性较高的是地形和降雨量，因此将土壤类型和植被类型、地形和降雨量分别作为两级生态分区的划分指标。分区结果见表3辽河流域生态分区特征表和图2辽河流域生态分区图。可以看出，使用本方法进行生态分区的划分，可以比较好的反映对象区域内各个生态要素的分布及特征，可以为对象区域环境与资源的研究、评估、监测和管理提供一种适宜的空间分析框架。

表1主成分特征值及贡献率

主成分	特征值	贡献率(％)	累计贡献率(％)
				1	1.564	31.275	31.275
2	1.313	26.261	57.536
				3	0.947	18.933	76.469
4	0.702	14.042	90.511
				5	0.474	9.489	100

表2主成分矩阵

表3辽河流域生态分区特征表

Claims (1)

1.一种定量化生态分区方法，其特征在于：以一个流域或行政区域为对象，使用主成分分析方法，确定各级生态分区的划分指标；然后使用系统聚类方法确定生态分区边界，最终完成生态分区划分。

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