CN102708412A - 一种城乡生态规划的生态类因子分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种利用生态类因子进行定量化生态分区的方法，包括以下步骤：在目标区域内针对多个生态单因子进行调查测量，并将结果绘制成专题地图；将每个所述生态单因子用GIS矢量化，建立统一坐标系统，绘制每个所述生态单因子图；将每个所述生态单因子按照预设分级标准进行分级；采用层次分析法确定每个所述生态单因子的权重值；采用GIS将所述多个生态单因子进行互相叠加；对每个所述生态单因子加权平均得到所述生态类因子以完成生态类因子分析图，从而对目标区域进行定量化生态分区。根据本发明的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法，可以更加科学客观地分析研究生态生态系统，进而利用生态类因子对目标区域进行定量化生态分区。

Description

一种城乡生态规划的生态类因子分析方法

技术领域

本发明涉及一种利用生态类因子进行定量化生态分区的方法。

背景技术

生态类因子分析方法是城乡生态规划类因子分析方法中专门针对生态的一种空间生态分析方法，用于针对城乡生态规划的空间分析。通过分析、研究动植物生态系统植被类型、群落演替状态和生态效应等各项植被特征要素，将具有影响对象区域植被生态环境及生态安全的几个主导因素按权重值叠加，定量评价植被敏感性和脆弱性，从而为区域生态资源研究和生态适宜性评价提供依据，同时也辅助确定城市建设用地范围和植被保护区域范围。

目前植被评价方法代表性主要有以下几类：

(1)实地调研监测植被：此方法是利用现有的科学仪器，基于景观生态学、植物学理论对植被群落的各项指标测量，评价植被的连接度、破碎度、丰富度、优势度等来监测植被群落的稳定性。该方法所测的指标往往反映了植被类型、构成及相互作用，但无法体现植被的生态效应大小。

(2)随着遥感影像在林业和城市各类规划中的应用，美国马里兰大学、中国科学院等机构利用modis卫星遥感数据的光谱长短合成了植被归一化指数、植被叶面积指数等各类植被指数来评价植被覆盖度、生物量估算和植被动态变化情况。国内也相应地建立如“新疆植被景观遥感动态监测系统”等植被生态监测与评级系统。该方法能快捷地满足人们对城市土地利用现状的调研和分析工作，避免了大量的调查工作。但该方法仅大致反映了植被盖度等部分生态效应指标和变化趋势，无法反映植被类型、构成及其对环境的适应性等。

要综合反映区域植被所处的状态，不仅要包括植被分布、类型、构成及相互关系，也要反映植被生态适宜性和植被所发挥的生态效应。此外，城乡生态规划要求生态类因子分析与其他资源类因子分析具有联系性和可对比性，能直接为规划提供依据。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一或至少提供一种有用的商业选择。为此，本发明的一个目的在于提出一种通过GIS将植被各方面的指标信息综合叠加，利用层次分析法建立数量化体系，利用生态类因子进行定量化生态分区的方法。

根据本发明实施例的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法，包括以下步骤：步骤S100，在目标区域内针对多个生态单因子进行调查测量，并将结果绘制成专题地图；步骤S200，将每个所述生态单因子用GIS矢量化，建立统一坐标系统，绘制每个所述生态单因子图；步骤S300，将每个所述生态单因子按照预设分级标准进行分级；步骤S400，采用层次分析法确定每个所述生态单因子的权重值；步骤S500，采用GIS将所述多个生态单因子进行互相叠加；步骤S600，对每个所述生态单因子加权平均得到所述生态类因子以完成生态类因子分析图，从而对目标区域进行定量化生态分区。

根据本发明实施例的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法，通过GIS将植被各方面的指标信息综合叠加，利用层次分析法建立数量化体系，可以更加科学客观地分析研究生态生态系统，进而利用生态类因子对目标区域进行定量化生态分区。

另外，根据本发明上述实施例的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法还可以具有如下附加的技术特征：

根据本发明的一个实施例，所述多个生态单因子包括植被分布、植物群落生物量、植物绿量率、植被进化功能和植被防护功能。

根据本发明的一个实施例，所述步骤S200包括以下步骤：步骤S201，将所述每个生态单因子矢量化，矢量图是连续不重叠的唯一面域，唯一面域是指矢量化的各要素相互连接但互不重叠，需满足以下条件

S1∪S2∪...∪Sn＝S

Si∩Sj＝0

S为每个生态单因子的范围，S1、S2、Si、Sj、Sn等是指每个生态单因子里面划分的多个小区域范围，n是小区域总数；和步骤S202，建立统一坐标系统，对矢量化后的每个生态单因子图在GIS中定义投影、转换投影为高斯投影坐标系统绘制每个所述生态单因子图。

根据本发明的一个实施例，所述步骤S400包括以下步骤：步骤S401，所述多个生态单因子为n个，比较n个生态单因子yz＝(yz₁，yz₂，...yz_n)对目标zz(植被现状)的影响，从而确定它们在z中所占的比重，每次取两个因素y_i和y_j用a_ij表示y_i与y_j对z的影响程度之比，按1～9的比例标度来度量a_ij，用数字1～9及其倒数作为标度，按表1所示数量化每个生态单因子的重要值和影响性的区别得到权重值，

表1 权重比较值

判断值	比较关系	强烈程度
			1	Yi＝Yj	相等
3	Yi＞∞Yj	Yi稍好于Yj
			5	Yi＞＞Yj	Yi明显好于Yj
7	Yi＞＞＞Yj	Yi比Yj好得多
			9	Yi＞Yj	Yi极端好于Yj
1/3	Yi＜Yj	Yi稍次于Yj
			1/5	Yi＜＜Yj	Yi明显次于Yj
1/7	Yi＜＜＜Yj	Yi比Yj次得多
			1/9	Yi＜∞Yj	Yi绝对次于Yj

注：2，4，6，8及1/2，1/4，1/6，1/8表示强烈程度在相应相邻等级之间；

步骤S402，n个被比较的生态单因子构成一个两两比较(成对比较)的判断矩阵A＝(a_ij)_n×n.，显然，判断矩阵具有性质：

$A=\left(\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& ...& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& ...& a_{2n}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ a_{n1}& a_{n2}& ...& a_{\mathrm{nn}}\end{array}\right)$

a_ij＞0， $a_{\mathrm{ji}}=\frac{1}{a_{\mathrm{ij}}},$ a_ii＝1(i，j＝1，2，...n)；

步骤S403，权重系数计算，判断矩阵每一行的乘积Z_i；接着按公式计算Z_i的n次方根W_i，对向量W_i＝[W₁，W₂...W_n]^T进行归一化计算，得到特征向量，

计算最大特征根 $\mathrm{\λ}\max ={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\frac{\left(\mathrm{KW}\right)i}{\mathrm{nWi}};$

步骤S404，对得到的每个生态单因子权重值进行一致性检验，检验公式为CI＝(λmax-n)/(n-1)；

步骤S405，获得各个生态单因子的权重结果wi的平均值，

$\mathrm{Wi}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m\mathrm{di}}{m}$ 且w1+w2+...+wn＝1

其中wi为一个生态单因子权重，m为计算权重的总数，di是该一个生态单因子的一个权重值。

根据本发明的一个实施例，所述步骤S600中的加权平均的公式为：

Lt＝f1*w1+f2*w2+...+fn*wn

其中bi是指生态类因子的数值，f1-fn是指每个单因子等级分类值，w1-wn是各单因子的权重值。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本发明实施例的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法中将多个生态单因子进行互相叠加的示意图；和

图3是采用根据本发明实施例的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法得到的生态类因子分析图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

下面参考附图来详细描述根据本发明实施例的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法。

如图1至图3所示，根据本发明实施例的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法，包括以下步骤：

步骤S100，在目标区域内针对多个生态单因子进行调查测量，并将结果绘制成专题地图。具体地说，收集目标区域内的生态单因子信息并进行调查测量，绘制成专题地图。生态单因子信息内容应涵盖：植被类型(包括森林、草原、农田、水体的各类植被名录、分布、濒危植物及古树名木分布等)、植被生产力(植物群落生物量、植物绿量率分布等)、植被效益(植被净化功能、植被防护功能、各类植被遥感指数如NDVI等)。

步骤S200，将每个所述生态单因子用GIS矢量化，建立统一坐标系统，绘制每个所述生态单因子图。

例如，选择植被类型中的植被分布、植被生产力中的植物群落生物量和植被效益中的植被净化功能作为主要生态单因子，将各生态单因子用GIS矢量化，建立统一的坐标系统，绘制植物类单因子图。

具体而言，首先，将每个生态单因子矢量化，矢量图是连续不重叠的唯一面域。唯一面域是指矢量化的各要素相互连接但互不重叠。这是由于在城市规划中每块用地只对应于一种土地利用性质是所决定的。需满足以下条件

S1∪S2∪...∪Sn＝S

Si∩Sj＝0

S为每个生态单因子的范围，S1、S2、Si、Sj、Sn等是指每个生态单因子里面划分的多个小区域范围，n是小区域总数。

然后，建立统一坐标系统，对矢量化后的每个生态单因子图在GIS中定义投影、转换投影为高斯投影坐标系统以绘制出每个生态单因子图。

步骤S300，将每个生态单因子按照预设分级标准进行分级。

对选取的每个生态单因子按照城市规划与建设敏感性和重要性划分等级。等级越低，敏感性越强，越不适宜城市建设。反之，等级越高，适宜建设性越强，越符合城市建设的要求。

步骤S400，采用层次分析法确定每个所述生态单因子的权重值。

具体地，多个生态单因子为n个，比较n个生态单因子yz＝(yz₁，yz₂，...yz_n)对目标zz(植被现状)的影响，从而确定它们在z中所占的比重，每次取两个因素y_i和y_j用a_ij表示y_i与y_j对z的影响程度之比，按1～9的比例标度来度量a_ij，用数字1～9及其倒数作为标度，按表1所示数量化每个生态单因子的重要值和影响性的区别得到权重值。

表1 权重比较值

判断值	比较关系	强烈程度
			1	Yi＝Yj	相等
3	Yi＞∞Yj	Yi稍好于Yj
			5	Yi＞＞Yj	Yi明显好于Yj
7	Yi＞＞＞Yj	Yi比Yj好得多
			9	Yi＞Yj	Yi极端好于Yj
1/3	Yi＜Yj	Yi稍次于Yj
			1/5	Yi＜＜Yj	Yi明显次于Yj
1/7	Yi＜＜＜Yj	Yi比Yj次得多
			1/9	Yi＜∞Yj	Yi绝对次于Yj

注：2，4，6，8及1/2，1/4，1/6，1/8表示强烈程度在相应相邻等级之间。

n个被比较的生态单因子构成一个两两比较(成对比较)的判断矩阵A＝(a_ij)_n×n.。显然，判断矩阵具有性质：

$A=\left(\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& ...& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& ...& a_{2n}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ a_{n1}& a_{n2}& ...& a_{\mathrm{nn}}\end{array}\right)$

a_ij＞0， $a_{\mathrm{ji}}=\frac{1}{a_{\mathrm{ij}}},$ a_ii＝1(i，j＝1，2，...n)；

权重系数计算。判断矩阵每一行的乘积Z_i；接着按

公式计算Z_i的n次方根W_i，对向量W_i＝[W₁，W₂...W_n]^T进行归一化计算，得到特征向量。

计算最大特征根 $\mathrm{\λ}\max ={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\frac{\left(\mathrm{KW}\right)i}{\mathrm{nWi}};$

对得到的每个生态单因子权重值进行一致性检验。检验公式为CI＝(λmax-n)/(n-1)。

为了检验判断矩阵的一致性问题，需计算一致性指标CI判断矩阵的一致性还具有随机性，这种随机一致性可用平均随机一致性指标RI表示，RI的值与矩阵的维数大小有关，相对一致性指标CR＝CI/RI。一般认为，当CR≤0.1时，判断矩阵基本符合完全一致性条件；当CR＞0.1时，所给出的判断矩阵是不符合完全一致性条件的，需要进行调整和修正。

通俗来讲，若单因子1对单因子2影响值a＞1(即单因子1比单因子2大)，单因子2对单因子3影响值b＞1，则逻辑上，单因子1对单因子3影响值肯定c＝ab＞1。但在构造成对比较矩阵时要求满足c＝ab是不可能的。因此退而要求成对比较矩阵有一定的一致性。如若c＜1，则结果不一致，得重新计算权重值。

获得各个生态单因子的权重结果wi的平均值。

$\mathrm{Wi}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m\mathrm{di}}{m}$ 且w1+w2+...+wn＝1

其中wi为一个生态单因子权重，m为计算权重的总数，di是该一个生态单因子的一个权重值。

步骤S500，采用GIS将多个生态单因子进行互相叠加。如图2所示，叠加方式为输入的要素分别代表两个不同的单因子，输出的图层保留了两个单因子的所有特征。

步骤S600，对每个所述生态单因子加权平均得到所述植物类因子以完成植物类因子分析图，从而对目标区域进行定量化生态分区。

具体而言，加权平均的公式为

Lt＝f1*w1+f2*w2+...+fn*wn

其中bi是指植物类因子的数值，f1-fn是指每个单因子等级分类值，w1-wn是各单因子的权重值。

根据本发明实施例的利用植物类因子进行定量化生态分区的方法，通过GIS将植被各方面的指标信息综合叠加，利用层次分析法建立数量化体系，可以更加科学客观地分析研究植物生态系统，进而利用植物类因子对目标区域进行定量化生态分区。通过应用本发明，克服城乡生态规划中植物类因子评价中存在的植被现状评价不全面和无法直接指导规划建设的缺陷，提出了数量化的植物类因子评价方法，丰富了城市规划中绿地系统规划技术手段。

下面以北京市怀柔区为例来简述根据本发明实施例的利用植物类因子进行定量化生态分区的方法。

收集怀柔区历年的植被分布、群落分布、林业资源分布、现状植被生产效益、现状绿量、植被净化大气功能、植被防护功能等相关植被资料的基础上，选用了植被分布、植被净化功能、植被防护功能、植物群落生物量4个单因子，建立了每个单因子的评价标准。如植被分布中有林地、灌木林地和天然草坪赋值为1，疏林地和未成林地赋值为2，苗圃、果园赋值为3，水浇地、旱地、菜地赋值为4，非林地赋值为5。植被净初级生产力、植被净化功能、防护功能也按照从强到弱一次赋值为1到5。如表2所示。

表2 植物类单因子一览表

采用层次分析法进行权重计算，结果见表3。通过GIS中进行空间分析叠加计算，求取评价结果。制定评价集的适宜分级，建构植物类因子评价区来反映各个地区植被生态基础状况的好坏与强弱。

表3 植物类因权重表

根据结果，如图3所示，大部分山区的生态效益好于平原。怀柔镇中南部地区，雁栖镇和北房镇交界地区，由于为非林地，植被群落净初级生产力很低，植被防护功能和净化功能都很差，生态效益最差，土地性质适合用于城市建设，如图3中的A区域。喇叭沟门乡东北部、西南部地区，长哨营乡北部、南部地区，汤河口镇东南部地区，九渡河镇、渤海镇、雁栖镇北部地区与玻璃庙镇、宝山镇部分地区植被较好，植被群落净初级生产力较高，植物防护功能和净化功能很好，所以这些地区生态效益最好，应加强对植被的保护，禁止城市建设，如图3中的B区域。

通过应用本发明，克服城乡生态规划中植物类因子评价中存在的植被现状评价不全面和无法直接指导规划建设的缺陷，提出了数量化的植物类因子评价方法，丰富了城市规划中绿地系统规划技术手段。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (5)

1.一种利用生态类因子进行定量化生态分区的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S100，在目标区域内针对多个生态单因子进行调查测量，并将结果绘制成专题地图；

步骤S200，将每个所述生态单因子用GIS矢量化，建立统一坐标系统，绘制每个所述生态单因子图；

步骤S300，将每个所述生态单因子按照预设分级标准进行分级；

步骤S400，采用层次分析法确定每个所述生态单因子的权重值；

步骤S500，采用GIS将所述多个生态单因子进行互相叠加；和

步骤S600，对每个所述生态单因子加权平均得到所述生态类因子以完成生态类因子分析图，从而对目标区域进行定量化生态分区。

2.根据权利要求1所述的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法，其特征在于，所述多个生态单因子包括植被分布、植物群落生物量、植物绿量率、植被进化功能和植被防护功能。

3.根据权利要求1所述的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法，其特征在于，所述步骤S200包括以下步骤：

步骤S201，将所述每个生态单因子矢量化，矢量图是连续不重叠的唯一面域，唯一面域是指矢量化的各要素相互连接但互不重叠，需满足以下条件

S1∪S2∪...∪Sn＝S

Si∩Sj＝0

S为每个生态单因子的范围，S1、S2、Si、Sj、Sn等是指每个生态单因子里面划分的多个小区域范围，n是小区域总数；和

步骤S202，建立统一坐标系统，对矢量化后的每个生态单因子图在GIS中定义投影、转换投影为高斯投影坐标系统绘制每个所述生态单因子图。

4.根据权利要求1所述的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法，其特征在于，所述步骤S400包括以下步骤：

步骤S401，所述多个生态单因子为n个，比较n个生态单因子yz＝(yz₁，yz₂，...yz_n)对目标zz(植被现状)的影响，从而确定它们在z中所占的比重，每次取两个因素y_i和y_j用a_ij表示y_i与y_j对z的影响程度之比，按1～9的比例标度来度量a_ij，用数字1～9及其倒数作为标度，按表1所示数量化每个生态单因子的重要值和影响性的区别得到权重值，

表1权重比较值

  判断值   比较关系   强烈程度   1   Y_i＝Y_j   相等

  3   Y_i＞∞Y_j   Y_i稍好于Y_j   5   Y_i＞＞Y_j   Y_i明显好于Y_j   7   Y_i＞＞＞Y_j   Y_i比Y_j好得多   9   Y_i＞Y_j   Y_i极端好于Y_j   1/3   Y_i＜Y_j   Y_i稍次于Y_j   1/5   Y_i＜＜Y_j   Y_i明显次于Y_j   1/7   Y_i＜＜＜Y_j   Y_i比Y_j次得多   1/9   Y_i＜∞Y_j   Y_i绝对次于Y_j

注：2，4，6，8及1/2，1/4，1/6，1/8表示强烈程度在相应相邻等级之间；

步骤S402，n个被比较的生态单因子构成一个两两比较(成对比较)的判断矩阵A＝(a_ij)_n×n.，显然，判断矩阵具有性质：

$A=\left(\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& ...& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& ...& a_{2n}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ a_{n1}& a_{n2}& ...& a_{\mathrm{nn}}\end{array}\right)$

a_ij＞0，

a_ii＝1(i，j＝1，2，...n)

步骤S403，权重系数计算，判断矩阵每一行的乘积Z_i；接着按公式计算Z_i的n次方根W_i，对向量W_i＝[W₁，W₂...W_n]^T进行归一化计算，得到特征向量，

计算最大特征根 $\mathrm{\λ}\max ={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\frac{\left(\mathrm{KW}\right)i}{\mathrm{nWi}}$

步骤S404，对得到的每个生态单因子权重值进行一致性检验，检验公式为CI＝(λmax-n)/(n-1)

步骤S405，获得各个生态单因子的权重结果wi的平均值，

且w1+w2+...+wn＝1

其中wi为一个生态单因子权重，m为计算权重的总数，di是该一个生态单因子的一个权重值。

5.根据权利要求1所述的利用生态类因子进行定量化生态分区的方法，其特征在于，所述步骤S600中的加权平均的公式为：

Lt＝f1*w1+f2*w2+...+fn*wn

其中bi是指生态类因子的数值，f1-fn是指每个单因子等级分类值，w1-wn是各单因子的权重值。

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