CN108428069A - 基于Model Builder生态风险指数计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于Model Builder生态风险指数计算方法,包括以下步骤:(一)创建数据容器:创建矩形渔网备份数据表主键,为后续字段链接提供依据;统一信息;创建分类数据容器;(二)根据确定的分类,计算指标值。本发明方法将生态风险评价中相关研究复杂繁琐的计算过程进行批量化、流程化和模型化,大大简化了生态风险研究的人工计算过程,提高了生态风险研究工作的效率。
Description
技术领域
本发明涉及生态风险评价技术领域,具体为一种基于Model Builder生态风险指数计算方法。
背景技术
区域生态风险评价是在区域尺度上描述和评估区域的环境污染、人为活动或自然灾害对生态系统及其组分产生不利作用的可能性和大小的过程。其评价的目的在于为区域风险管理提供理论和技术支持。景观格局及其变化是自然的和人为的多种因素相互作用所产生的一定区域生态环境体系的综合反映,因此对某区域景观空间格局的研究,是揭示该区域生态状况及空间变异的有效手段,从而可以通过景观格局变化来反应区域生态风险的程度。
景观生态学注重空间的异质性和空间格局的研究,对此,已提出了不同的定量判别指标,如景观的多样性指数、均匀度、优势度、分离度、生境破碎化指数等,为景观空间格局的分析奠定了基础。基于景观格局的景观生态风险指数目前是最为常用的生态风险评价标准,该指数主要根据景观干扰度指数和景观脆弱度指数具体构建。该指数的具体算法为将每种景观组分的景观干扰度指数和景观脆弱度指数相乘并开平方,并以此为权重将风险小区内所有景观组分的面积比重加权求和,即可得到整个风险小区的景观生态风险指数。其中,景观脆弱度指数表征景观中不同生态系统的易损性,研究中一般通过人为赋于参数得到;而景观干扰度指数衡量景观格局对外界干扰的抵抗能力,通常用景观破碎度、景观分离度、景观优势度加权求和来定量表征。
发明内容
(一)解决的技术问题
在实际的景观生态风险评估研究过程中,研究者通常在生态风险指数的计算过程中,面临着计算量大、任务枯燥、步骤极其复杂和繁琐,当研究区域范围越大时,工作量将成倍增长,加大了研究者的时间成本,并且在各步骤计算过程中极易出错,而且一旦某个环节出错,对于前面的操作过程也会受到影响,且修改比较麻烦。针对现有技术的不足,本发明提供了一种基于Model Builder生态风险评价方法。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
一种基于Model Builder生态风险指数计算方法,其特征在于包括以下步骤:
(一)创建数据容器
1.1创建矩形渔网
模型中创建渔网,工具同toolbox中创建渔网工具一样,输入参数:(1)需要创建渔网的区域,(2)像元高度,(3)像元宽度;工具输出结果为矩形样方,整体形状为矩形,输出面状要素;
1.2备份数据表主键,为后续字段链接提供依据
创建渔网后,添加一个数值类型为long的字段,并且给该字段赋值,赋值为渔网的OID;
1.3统一信息
输入已经分类好的分类矢量数据,类别数与本模型可分类数相同,本模型可分类数为4类,分别为建设用地、林地、水域、耕地;将已备份主键的渔网和分类的矢量数据进行相交,产生一个相交数据,该相交数据包含分类信息和渔网信息;
1.4创建分类数据容器
利用相交的结果数据裁剪已备份主键的渔网数据,得到一个只包含渔网数据信息且具有研究区形状的渔网,用于存储之后的分类汇总数据;
(二)根据确定的分类,计算指标值
2.1选择地类X,用筛选工具将包含渔网数据和地类X分类信息的要素提取出来;
2.2将提取的地类X要素按照渔网方式汇总计算,汇总统计出每个渔网中地类X的面积是多少,分别有多少个斑块;
2.3将样方面积导入到地类X汇总表,计算出地类X分类占渔网面积的百分比;
2.4现在,计算破碎度的条件已成立:使用计算字段工具计算破碎度,其中,面积单位为公顷;
式中,Ci——某种地类破碎度,
ni——某种地类在一定面积内的斑块数量,
Ai——某种地类所有斑块对应的总面积;
2.5计算分离度:
式中,Ni——某种地类的分类度,
ni——某种地类在一定面积内的斑块数量,
Ai——某种地类所有斑块对应的总面积,
A——研究区域内的总面积;
2.6将1.3中创建的相交进行分类汇总,目的是计算每个样方内的总的斑块数,用于优势度计算;
2.7计算优势度,
式中,Qi——某地类斑块i的数目/斑块总数,
Mi——某地类i的面积/研究区域总面积;
2.8利用之前计算的景观指数分别给每个景观指数赋权重,计算出地类X的干扰度指数,景观指数是指破碎度、分离度、优势度;
2.9脆弱度赋值,脆弱度并不是一个指数,实质是各个地类的权重指数,本模型可分8类,脆弱度累计和必须为1;
2.10将干扰度和脆弱度相乘即可得到损失度,至此已经计算出了选定样方内地类的损失度;
2.11将计算得出的各个地类的损失度乘以权重,权重为样方内地类面积占样方面积的比例;
2.12将乘以权重的各个地类相加,即可得到每个样方的生态风险值。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于Model Builder生态风险指数计算方法,具备以下有益效果:
本发明方法采用的模型是基于景观生态学的基本理论,在景观干扰度和脆弱度指标构建的基础上,应用ArcGIS空间建模工具Model Builder进行模型设计与开发的,该方法将生态风险评价中相关研究复杂繁琐的计算过程进行批量化、流程化和模型化,大大简化了生态风险研究的人工计算过程,提高了生态风险研究工作的效率。另外,该模型界面友好,只需按照界面输入需要计算的相关参数,就可以得到生态风险的相关计算结果,是相关研究非常好的一款模型软件。最后,模型将复杂的指标计算过程简化,降低了研究成本,统一了研究方法,使得不同机构和人员之间的生态风险评价研究能够相互比较分析,促进了区域生态环境管理方面的标准化。
附图说明
图1为本发明中步骤1.1的示意框图。
图2为本发明中步骤1.2的示意框图。
图3为本发明中步骤1.3的示意框图。
图4为本发明中步骤1.4的示意框图。
图5为本发明中步骤2.1的示意框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例:
一种基于Model Builder生态风险指数计算方法,其特征在于包括以下步骤:
(一)创建数据容器
1.1创建矩形渔网
如图1,模型中创建渔网,工具同toolbox中创建渔网工具一样,输入参数:(1)需要创建渔网的区域,(2)像元高度,(3)像元宽度;工具输出结果为矩形样方,整体形状为矩形,输出面状要素;
1.2备份数据表主键,为后续字段链接提供依据
如图2,创建渔网后,添加一个数值类型为long的字段,并且给该字段赋值,赋值为渔网的OID;
1.3统一信息
如图3,输入已经分类好的分类矢量数据,类别数与本模型可分类数相同,本模型可分类数为4类,分别为建设用地、林地、水域、耕地;将已备份主键的渔网和分类的矢量数据进行相交,产生一个相交数据,该相交数据包含分类信息和渔网信息;
1.4创建分类数据容器
如图4,利用相交的结果数据裁剪已备份主键的渔网数据,得到一个只包含渔网数据信息且具有研究区形状的渔网,用于存储之后的分类汇总数据;
(二)以地类3为例,计算指标值
2.1选择地类3,用筛选工具将包含渔网数据和地类3分类信息的要素提取出来,如图5;
2.2将提取的地类3要素按照渔网方式汇总计算,汇总统计出每个渔网中地类3的面积是多少,分别有多少个斑块;
2.3将样方面积导入到地类3汇总表,计算出地类3分类占渔网面积的百分比;
2.4现在,计算破碎度的条件已成立:使用计算字段工具计算破碎度,其中,面积单位为公顷;
式中,Ci——某种地类破碎度,
ni——某种地类在一定面积内的斑块数量,
Ai——某种地类所有斑块对应的总面积;
2.5计算分离度:
式中,Ni——某种地类的分类度,
ni——某种地类在一定面积内的斑块数量,
Ai——某种地类所有斑块对应的总面积,
A——研究区域内的总面积;
2.6将1.3中创建的相交进行分类汇总,目的是计算每个样方内的总的斑块数,用于优势度计算;
2.7计算优势度,
式中,Qi——某地类斑块i的数目/斑块总数,
Mi——某地类i的面积/研究区域总面积;
2.8利用之前计算的景观指数分别给每个景观指数赋权重,景观指数是指破碎度、分离度、优势度;通过阅读大量文献,参考前人的研究成果,三个指数的权重分别是0.2、0.3、0.5,计算出地类3的干扰度指数;
2.9脆弱度赋值,脆弱度并不是一个指数,实质是各个地类的权重指数,本模型可分8类,脆弱度累计和必须为1;
2.10将干扰度和脆弱度相乘即可得到损失度,至此已经计算出了选定样方内地类的损失度;
2.11将计算得出的各个地类的损失度乘以权重,权重为样方内地类面积占样方面积的比例;
2.12将乘以权重的各个地类相加,即可得到每个样方的生态风险值。
需要说明的是,尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.基于Model Builder生态风险指数计算方法,其特征在于包括以下步骤:
(一)创建数据容器
1.1创建矩形渔网
模型中创建渔网,工具同toolbox中创建渔网工具一样,输入参数:(1)需要创建渔网的区域,(2)像元高度,(3)像元宽度;工具输出结果为矩形样方,整体形状为矩形,输出面状要素;
1.2备份数据表主键,为后续字段链接提供依据
创建渔网后,添加一个数值类型为long的字段,并且给该字段赋值,赋值为渔网的OID;
1.3统一信息
输入已经分类好的分类矢量数据,类别数与本模型可分类数相同,本模型可分类数为4类,分别为建设用地、林地、水域、耕地;将已备份主键的渔网和分类的矢量数据进行相交,产生一个相交数据,该相交数据包含分类信息和渔网信息;
1.4创建分类数据容器
利用相交的结果数据裁剪已备份主键的渔网数据,得到一个只包含渔网数据信息且具有研究区形状的渔网,用于存储之后的分类汇总数据;
(二)根据确定的分类,计算指标值
2.1选择地类X,用筛选工具将包含渔网数据和地类X分类信息的要素提取出来;
2.2将提取的地类X要素按照渔网方式汇总计算,汇总统计出每个渔网中地类X的面积是多少,分别有多少个斑块;
2.3将样方面积导入到地类X汇总表,计算出地类X分类占渔网面积的百分比;
2.4现在,计算破碎度的条件已成立:使用计算字段工具计算破碎度,其中,面积单位为公顷;
式中,Ci——某种地类破碎度,
ni——某种地类在一定面积内的斑块数量,
Ai——某种地类所有斑块对应的总面积;
2.5计算分离度:
式中,Ni——某种地类的分类度,
ni——某种地类在一定面积内的斑块数量,
Ai——某种地类所有斑块对应的总面积,
A——研究区域内的总面积;
2.6将1.3中创建的相交进行分类汇总,目的是计算每个样方内的总的斑块数,用于优势度计算;
2.7计算优势度,
式中,Qi——某地类斑块i的数目/斑块总数,
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2.11将计算得出的各个地类的损失度乘以权重,权重为样方内地类面积占样方面积的比例;
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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