CN110363356A - 一种面向生态的水土资源时空优化配置方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于水土资源信息处理技术领域，公开了一种面向生态的水土资源时空优化配置方法，所述面向生态的水土资源时空优化配置方法包括：运用灰色线性规划的方法，建立面向生态的水土资源配置系统；采用分析矢量格网的方法，将多源空间数据进行融合处理，建立基于像元微单元、流域生态功能分区、区域行政规划分区等多种空间尺度的水土资源配置模型；运用元胞自动机，模拟水土资源数量配比在空间上的具体分布。本发明运用元胞自动机，模拟多目标决策下的水土资源空间分布状况，实现水土资源数量配比与空间分布的有机结合。本发明对于提高水土资源综合利用效率，促进区域生态安全和可持续发展具有重要的现实意义。
Description
技术领域
本发明属于水土资源信息处理技术领域，尤其涉及一种面向生态的水土资源时空优化配置方法。
背景技术
目前，最接近的现有技术：传统水资源规划利用认为，淡水资源是取之不尽、用之不竭的，完全忽视了水资源与生态环境系统之间的关系，直接导致生态环境退化、生物多样性减少、河道断流和地下水位下降等诸多问题。目前水土资源配置系统主要体现为水资源和土地资源的单项开发利用，而且多侧重以经济效益为目标。较为全面和系统的“面向生态的”水资源时空优化系统尚未见闻。而发明将水资源、土地资源、生态系统进行耦合，在满足生态环境需水的前提下，实现水土资源在时空尺度上的综合优化，即充分体现了“面向生态的”原则。
同时，传统意义上的水土资源配置，主要考虑了时间尺度的问题，即年际(丰水年、平水年、枯水年)和年内之间(汛期、非汛期)的水资源调配。而现实中，水资源系统具有空间连续性，因此，存在着以行政区划单元为背景的区域尺度和以生态功能分区单元为背景的流域尺度之间的转化与协调配置。而这一问题在我国水资源管理现状中更为突出。发明采用了分析矢量格网的方法，将多源空间数据进行融合处理，建立基于像元微单元、流域生态功能分区、区域行政规划分区等多空间尺度的水土资源配置系统模型。同时，耦合元胞自动机和土地适宜性评价空间模型，模拟水资源数量配比在空间上的具体分布。
水土资源配置研究主要经历了“以需定供、以供定需、基于宏观经济、面向可持续发展、遵循科学发展观”的发展过程。配置目标由单一目标发展到多目标，由单水源、单用水部门发展到多水源、多用水部门。配置内容由单纯的水量调配发展到水量、水质统一调配，由地表水调度发展到地表水、地下水、外调水等的联合调度。配置技术由数学规划模型发展到数学规划、模拟优化、人工智能、空间技术等的综合应用。
①“面向生态的”水土资源优化配置
“面向生态的”水土资源优化旨在以“发展、协调、可持续”的目标为准则，以“最小的水土资源投入来获得最大的生态服务”的原则为指导，综合考虑了经济价值和生态价值，因而符合可持续发展的理念。
国外“面向生态的”水资源优化主要表现为运用水文学模型法，在估算河道生态环境需水的基础上开展水资源优化调配。技术领域主要包括基于河道流量与鱼类生息环境之间关系的配置；基于河道流量、水生生物与溶解氧三者关系的配置；基于水生生物指示物与流量之间关系的配置；基于生态用水估算的水资源调度等。
国内“面向生态的”水资源规划理念是于2002年在香山科学会议第158次学术讨论会上提出。代表性的科研成果有国家“九五”攻关项目“西北地区水资源合理配置和承载力研究”，首次提出了面向生态经济建设的西北水资源合理利用模式。王浩等结合河南省水资源综合规划试点项目，首次建立了基于河道内与河道外生态环境需水估算的水资源规划动态模拟模型。吴元梅、郭凯先为解决察汗乌苏河流域灌溉高峰期河道断流和工程性缺水问题，在优先考虑河流系统生态环境需水的前提下，开展“面向生态的”流域水资源优化配置。邓铭江基于南水北调大西线这一重大的基础工程，提出了面向可持续发展的西北“水三线”建设的空间格局与水土资源配置方略。李丽琴等系统分析了面向可持续发展的水资源规划的内涵与原则，并建立相关模型，提出实用可行的求解方法。左其亭等提出了面向可持续发展的水资源管理理念，建立了社会经济系统与水量水质、生态的耦合系统模型，并对博斯藤湖进行了可持续水资源管理应用研究。
②基于空间分析的水土资源优化配置
水资源空间分布的不均匀性，以及与人口、土地分布和经济、技术条件的不相适应性，决定了水资源在区域内和区域间进行不同程度配置的必要性和重要性。
国外水资源的空间优化系统建立目前也处于探索阶段，并逐步从构建空间模拟模型发展为应用专业GIS空间分析工具。代表性的科研成果有Gorantiwar和Smout通过改进空间模拟优化模型AWAM，验证印度南部的Nazare灌区生产率、公平性和足够性在水土资源配置性能方面的相互冲突。Brumbelow和Georgakakos以东非维多利亚湖为例，对五个体现效率、公平和安全目标的假定灌溉水配置的空间分布进行调查和研究。Chuvieco E运用空间分析技术，将水资源优化配置系统当作空间对象和专题对象的集合，建立一个概念GIS数据结构，将水资源优化配置模型的物理表达和逻辑表达整合到一个框架中，实现相关数据的输入与输出、模型构建及可视化分析。Md Hazrat Ali将数学模型和GIS空间分析功能相结合，实现灌区水资源的空间管理。Rowshon等人运用ArcObjects和VBA开发了RRWS工具，将马来西亚稻田灌溉系统的可用水土资源配置方案整合到GIS中，建立了能公平、高效的可用水和评估各种水管理方案的配水模型。
国内水土资源的空间优化配置研究大多数侧重于数据获取、存储、管理和查询检索的初级阶段，主要应用GIS技术从遥感影像和其它资料上提取具有地理空间特征的信息作为水土资源优化配置的数据来源，但目前空间分析、预测预报、决策支持等功能还需加强。代表性的科研成果有许新宜、王浩等提出了基于宏观经济的水资源时空规划理论与方法，包括水资源规划内涵、决策机制和时空分析模型等。王劲峰、刘昌明等针对我国水资源供需特征，提出了在时间、部门和空间上的三维规划理论模型体系。邹明亮基于GRACE重力卫星反演的陆表水储量变化值，对疏勒河流域水资源和生态环境的时空变化规律以及时空耦合关系进行研究。聂相田等在宁陵县建立了三层递阶大系统优化配水模型，实现了水资源在该县各子区、各作物类型间的最优分配。
综合以上，现有技术存在的问题是：
(1)目前对于“面向生态的”水土资源优化配置系统，国外侧重于满足河流系统的生态环境需水，而没有考虑旱地系统的生态环境需水。国内则多基于内涵、原则、理念的提出，特别是在区域(流域)系统中，以保障生态环境需水为目标的水土资源的合理开发和调控系统的建立和应用，从技术上仍处于探索性阶段。对于生态环境需水的测评内容、等级划分、估算方法及其与定量遥感、GIS空间分析等技术的耦合应用都有待加强和完善。
(2)目前对于水资源优化配置主要表现为年内和年际等时间尺度的调配，而现实中，水资源的规划管理通常是以区域(流域)系统为单元，因此，如何运用GIS空间分析技术，构建基于像元微单元、区域单元、流域单元等多尺度的时空耦合优化系统是技术难点。
解决上述技术问题的难度：①“面向生态的”水土资源配置方法的技术难度在于构建合理的目标函数。水土资源配置目标的矛盾性和决策方法的多样性也决定了系统建立的复杂性。这主要表现在三个方面。一是水本身具有社会、经济和生态多种属性，因此水土资源优化配置的内容相当广泛，包括水土资源开发利用与社会经济发展的协调问题、水污染与生态环境问题、水土资源优化配置的理论和方法问题等。二是水土资源优化配置的基本模式也很多，包括空间配置、时间配置、水源配置、用水配置、管理配置等。三是水土资源配置的目标较多，包括满足社会效益、经济效益和生态环境效益的单项和综合最大，同时，用于评价各目标的指标也很多，而且部分效益指标不易量化。因此，建立具有代表性的、能以定量指标作为参数的目标函数和决策方法是实现水资源优化配置的难点技术问题。②基于时空尺度的水土资源配置的技术难度在于多源数据的融合问题。水土资源配置涉及到多种时空尺度数据，包括统计数据、遥感影像、DEM数据、各类专题地图和气象、水文等观测资料。各种数据的格式和空间分辨率都不完全相同。而要实现水土资源利用的时空组合模拟，就需要对不同数据源进行尺度转换。这是水土资源综合配置中的关键难点技术。
解决上述技术问题的意义：建立“面向生态的”水土资源优化配置系统，其核心思想是在水土资源开发利用的过程中，不仅要考虑传统的生活、工业和农业用水，更要以满足生态环境需水为前提。我国新的《水法》规定“在生态环境脆弱的西部地区，要在优先保证生态环境需水的前提下进行水资源的可持续性开发和利用”，其强调了水土资源、生态系统以及人类社会的相互协调。由此可见，21世纪合理规划利用水土资源，平衡经济用水和生态用水是实现区域或流域尺度上可持续发展的关键所在。与此同时，水土资源的空间利用主要解决区域(流域)内各部门之间(工业、农业、居民生活)、以及各系统之间(社会、经济、生态环境)的用水协调问题。涉及到流域上、中、下游区间的水权问题；行政区划单元和流域管辖范围之间水量和水质的控制、管理与协调平衡的问题；跨流域调水，解决水土资源承载力不足的问题。这些都与特定的地理空间单元密切相关。由于水土资源规划涉及到多目标多约束的模型、大范围大系统的优化求解、多种可选择的规划方案等复杂问题，仅仅依靠传统抽象的数学模型很难实现多源数据在时空尺度上的综合分析以及决策方案的直观、交互显示。因此，融合时空模型到传统的水土资源数据集合中，借助遥感和GIS可视化技术等，模拟表达水土资源系统的时空关系，对于解决复杂的水土资源规划和管理问题是非常必要也是极为迫切的。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种面向生态的水土资源时空优化配置方法。
本发明实现了一种面向生态的水土资源时空优化配置方法，所述面向生态的水土资源时空优化配置方法利用灰色线性规划，以生态先行为原则，权衡社会经济和生态环境的综合效益，制定水土资源综合规划的目标函数、决策变量和约束条件，建立“面向生态的”水土资源优化配置系统；利用分析矢量格网的方法，将多源空间数据进行融合处理，建立基于像元微单元、流域生态功能分区、区域行政规划分区的多种时空尺度的水土资源配置模型；最后，运用元胞自动机-马尔科夫模型，模拟多目标决策下的水土资源空间分布状况，实现水土资源数量配比与空间分布的有机结合。
进一步，所述利用分析矢量格网的方法，将多源空间数据进行融合，建立基于像元微单元、流域生态功能分区、区域行政规划分区的多种时空尺度的水土资源配置模型具体包括：
首先设置矢量格网作为基础研究单元，使每一个格网中包含研究所需要的信息；在数据处理过程中，网格数量和位置均保持不变；
所述运用元胞自动机-马尔科夫模型，模拟多目标决策下的水土资源空间分布状况，实现水土资源数量配比与空间分布的有机结合具体包括：应用马尔科夫模型预测未来各类土地资源数量，应用元胞自动机CA模拟各类土地资源空间分布；CA-Markov模型以初始年份土地资源类型为初始状态，以初始年份和之前年份的土地资源类型面积演变的Markov矩阵和土地适宜性图集为依据，对土地资源类型进行重新分配。
进一步，所述利用灰色线性规划，以生态先行为原则，权衡社会经济和生态环境的综合效益，制定水土资源综合规划的目标函数、决策变量和约束条件，建立面向生态的水土资源优化配置系统具体包括：采用线性加权法，将多目标函数直接构造为新的单目标规划函数，模型表达为：
式中，ωi和ωj分别表示目标函数fi(x)和目标函数fj(x)在整体系统中的权重，并且满足0≤ωi,j≤1，取值根据各目标的重要程度进行确定；生态保护目标和经济发展目标的权重均取值为0.5。
进一步，所述利用分析矢量格网的方法，将多源空间数据进行融合处理，建立基于像元微单元、流域生态功能分区、区域行政规划分区的多种时空尺度的水土资源配置模型还包括：
(1)构建目标函数；模型表达为：
式中F(x)代表水土资源系统最大化的生态系统服务价值和经济效益，mi和ni分别为各类土地资源单位面积的生态服务价值和经济收益；
(2)设置决策变量；根据遥感影像空间分辨率，结合区域土地资源特点及研究需要，设置耕地、林地、草地、水域、建设用地及未利用地作为决策变量，分别用X1，X2，X3，X4，X5，X6表示；
(3)构建约束方程；模型表达为：
其中：
式中为约束条件的系数矩阵，A为的白化矩阵，aij和分别为的下限和上限白化值，b＝[b1,b2,…,bm]T为约束向量。方程获得的一组最优解，为土地利用结构的最优组合模式。
进一步包括优化配置：
1)土地资源数量约束：
式中，g1为规划年的粮食单产，b1为规划年的粮食总产，可以用GM(1,1)模型预测得到。
式中，b2为土地利用现状中坡度≤25°的耕地面积；运用DEM数据生成坡度图，与土地利用现状图进行叠加生成耕地坡度图，统计出≤25°的耕地面积。
式中，b3为水土流失治理目标下林地的规划发展面积；如在干旱半干旱地区，林地蒸腾作用会加剧缺水程度，有必要限制其面积。
式中，b4为草地限制面积；草地具有明显的防风抗旱、改良土壤和保持水土的生态功能，有必要发展其面积。
X1+X2+X3+X4+X5+X6＝b5；
式中，b5为流域总面积；各项用地类型的面积之和应等于流域总面积。
2)水资源数量约束：
式中，g2为耕地单位面积生态环境需水，b6为规划年的耕地生态环境供水总量。
式中，g3为林地单位面积生态环境需水，b7为规划年的林地生态环境供水总量。
式中，g4为草地单位面积生态环境需水，b8为规划年的草地生态环境供水总量。
b6+b7+b8+b9≤b11-b10；
式中，b11为区域(流域)降水总量，b10为社会经济用水总量，b9为河道生态需水，可以用河道径流量近似代替；b11-b10为生态环境供水总量；根据水量平衡方程，分别用流域丰水年、平水年和枯水年的降水总量，减去丰水年、平水年和枯水年的径流总量，求得生态环境供水总量的上、下限值；土地资源的生态环境需水包括最小、适宜及饱和三种阈值模式，其值不应超过生态环境供水总量。
进一步包括：
(1)基于遥感影像数据，在利用非监督分类法区分地物类别信息的基础上，结合决策树分类、目视判读和野外考察的方法提取地物属性信息；
(2)将不同时期的土地利用图叠合相减，求得该时期内土地类型转化的数据，构造出土地利用转移矩阵；
矩阵中，i表示两期土地利用中第一期的n种土地利用类型，j表示第二期的n种土地利用类型，aij为第一期的土地利用类型转变为第二期的各种土地利用类型的面积；
(3)根据区域任意两个时期的土地利用数据，利用马尔科夫模型生成土地利用转移概率矩阵、土地状态转移适宜性图集，再采用元胞自动机模型，对区域未来土地利用空间分布进行模拟预测。
进一步，所述运用元胞自动机-马尔科夫模型，模拟多目标决策下的水土资源空间分布状况，实现水土资源数量配比与空间分布的有机结合还包括：
(1)在ArcGIS中将两期土地利用数据栅格化；
(2)将栅格化的土地利用数据转化为ASCII码；
(3)将ASCII码导入IDRISI系统并对两期栅格进行重分类，将背景值赋为0，耕地值赋为1，林地值赋为2，草地值赋为3，水域值赋为4，建设用地值赋为5，未利用地值赋为6，建立马尔科夫地类转移模型；
(4)建立元胞自动机模型进行模拟和预测；
(5)将预测的土地利用数据导出到ArcGIS进行空间分析和制图。
本发明的另一目的在于提供一种实施所述面向生态的水土资源时空优化配置方法的信息数据处理终端。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明首先利用灰色线性规划方法，通过设定生态和经济等多目标函数，构建社会、经济、生态系统耦合模型。体现出“面向生态的”水土资源配置理念。同时，采用分析矢量格网的方法，将多源空间数据进行融合处理，建立基于像元微单元、流域生态功能分区、区域行政规划分区等多种空间尺度的水土资源配置模型，并利用元胞自动机模型实现数量配比与空间分布的有机结合。可以针对不同的水资源丰度情景和生态环境问题，明确水资源的利用方向和重点，实现水资源在不同空间尺度的多用水部门之间的协调配置。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于时空尺度的水土资源优化配置方法流程图。
图2是本发明实施例提供的关中天水经济区2010年土地利用栅格图。
图3是本发明实施例提供的关中天水经济区2015年土地利用栅格图。
图4是本发明实施例提供的关中天水经济区2006-2015年水资源承载力指数空间分布图。
图5是本发明实施例提供的关中天水经济区2006-2015年土地资源承载力指数空间分布图。
图6是本发明实施例提供的马尔科夫模型参数设置示意图。
图7是本发明实施例提供的元胞自动机模型参数设置示意图。
图8是本发明实施例提供的元胞自动机预测2020年土地利用栅格图。
图9是本发明实施例提供的元胞自动机预测2025年土地利用栅格图。
图10是本发明实施例提供的2020年流域单位面积最小生态环境需水空间分布图。
图11是本发明实施例提供的2025年流域单位面积最小生态环境需水空间分布图。
图12是本发明实施例提供的2020年土地资源空间分布预测模拟图。
图13是本发明实施例提供的2025年土地资源空间分布预测模拟图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施案例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施案例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的技术方案作详细的描述。
如图1所示，本发明实施案例提供的基于时空尺度的水土资源优化配置方法包括以下步骤：
S101：运用灰色线性规划方法，建立“面向生态的”水土资源配置系统；
S102：采用分析矢量格网的方法，将多源空间数据进行融合处理，建立基于像元微单元、流域生态功能分区、区域行政规划分区多种空间尺度的水土资源配置模型；
S103：运用元胞自动机，模拟水资源数量配比在空间上的具体分布。
以关中天水经济区为实施案例，对本发明进一步解释。
在本发明的优选实施例中，步骤S101中，运用灰色线性规划方法，建立“面向生态的”水土资源配置系统。
基于多目标决策技术来探讨水土资源的优化配置问题，重点考虑了实现区域水土资源系统生态服务价值和经济效益的综合最大化，采用线性加权法，将多目标函数直接构造为新的单目标规划问题，模型表达为：
式中，ωi和ωj分别表示目标函数fi(x)和目标函数fj(x)在整体系统中的权重，并且满足0≤ωi,j≤1，其取值可根据各目标的重要程度进行确定。通常，遵循生态和经济的协调可持续发展原则，因此将生态保护目标和经济发展目标的权重均取值为0.5。具体的配置过程如下：
(1)目标函数
以实现流域水土资源系统生态服务价值的最大化以及经济效益的最大化为目标，构建函数，模型表达为：
式中F(x)代表水土资源系统最大化的生态系统服务价值和经济效益，mi和ni分别为各类土地资源单位面积的生态服务价值和经济收益，其中mi主要参考中国陆地生态系统生态资产，ni来源于相关项目监测报告或统计年鉴等。
(2)决策变量
根据遥感影像空间分辨率，结合区域(流域)土地资源特点及研究需要，设置耕地、林地、草地、水域、建设用地及未利用地作为决策变量，分别用X1，X2，X3，X4，X5，X6表示。
(3)约束条件
根据区域(流域)水土资源利用现状及存在的问题，按照生态先行的原则，以满足土地资源系统生态环境需水为前提，综合考虑水土资源的发展目标，构建约束方程。模型表达为：
其中：
式中为约束条件的系数矩阵，A为的白化矩阵，aij和分别为的下限和上限白化值，b＝[b1,b2,…,bm]T为约束向量。方程获得的一组最优解，即为土地利用结构的最优组合模式。优化配置过程如下：
1)土地资源数量约束：
式中，g1为规划年的粮食单产，b1为规划年的粮食总产，可以用GM(1,1)模型预测得到。
式中，b2为土地利用现状中坡度≤25°的耕地面积；运用DEM数据生成坡度图，与土地利用现状图进行叠加生成耕地坡度图，统计出≤25°的耕地面积。
式中，b3为水土流失治理目标下林地的规划发展面积；如在干旱半干旱地区，林地蒸腾作用会加剧缺水程度，有必要限制其面积。
式中，b4为草地限制面积；草地具有明显的防风抗旱、改良土壤和保持水土的生态功能，有必要发展其面积。
X1+X2+X3+X4+X5+X6＝b5；
式中，b5为区域总面积；各项用地类型的面积之和应等于区域总面积。
2)水资源数量约束：
式中，g2为耕地单位面积生态环境需水，b6为规划年的耕地生态环境供水总量。
式中，g3为林地单位面积生态环境需水，b7为规划年的林地生态环境供水总量。
式中，g4为草地单位面积生态环境需水，b8为规划年的草地生态环境供水总量。
b6+b7+b8+b9≤b11-b10；
式中，b11为区域(流域)降水总量，b10为社会经济用水总量，b9为河道生态需水，可以用河道径流量近似代替；b11-b10为生态环境供水总量；根据水量平衡方程，分别用流域丰水年、平水年和枯水年的降水总量，减去丰水年、平水年和枯水年的径流总量，求得生态环境供水总量的上、下限值；土地资源的生态环境需水包括最小、适宜及饱和三种阈值模式，其值不应超过生态环境供水总量。
通过上述灰色线性规划方法的应用，可以实现水土资源的数量配比。
在本发明的优选实施例中，步骤S102中，采用分析矢量格网的方法，将多源空间数据进行融合处理，建立基于像元微单元、流域生态功能分区、区域行政规划分区空间尺度的水土资源配置模型。
(1)遥感影像解译获取栅格尺度土地利用类型
基于遥感影像数据，案例中为Landsat8OLI多波段数据、根据研究区特征，在利用非监督分类法区分地物类别信息的基础上，结合决策树分类、目视判读和野外考察的方法提取研究区2010年和2015年的土地利用信息如图2、图3。同时，计算栅格尺度的水土资源承载力，并利用矢量格网的方法，将栅格尺度汇总得到区域尺度的水土资源承载力(图4、图5)
(2)土地转移矩阵概述(转换概率矩阵，根据土地利用类型的遥感解译结果来确定)，将不同时期的土地利用图叠合相减，可求得该时期内土地类型转化的数据，构造出土地利用转移矩阵；
矩阵中，i表示两期土地利用中第一期的n种土地利用类型，j表示第二期的n种土地利用类型，aij为第一期的土地利用类型转变为第二期的各种土地利用类型的面积。
通过土地利用转移矩阵可以反映研究时段内各土地利用类型的转移变化情况，便于了解研究期初始各类型土地的变化去向，以及研究期末各土地利用类型的来源与构成。
(3)土地转移矩阵的生成
根据区域任意两个时期的土地利用数据，利用马尔科夫模型生成土地利用转移概率矩阵、土地状态转移适宜性图集，再采用元胞自动机模型，对区域未来土地利用空间分布进行模拟预测。具体实现步骤为：①在ArcGIS中将两期土地利用数据栅格化；②将栅格化的土地利用数据转化为ASCII码；③将ASCII码导入IDRISI并对两期栅格进行重分类，将背景值赋为0，耕地值赋为1，林地值赋为2，草地值赋为3，水域值赋为4，建设用地值赋为5，未利用地值赋为6，以此建立马尔科夫地类转移模型；④建立元胞自动机模型进行模拟和预测；⑤将预测的土地利用数据导出到ArcGIS进行空间分析和制图。
运用马尔科夫模型生成土地利用转移矩阵。将First land cover image设置为第一期关天经济区土地利用类型图(案例中为2010年)，将Second land cover image设置为第二期关天经济区土地利用类型图(案例中为2015年)，输出条件概率影像，年份间隔为5年，比例误差为0.15(图6)。由此得到了土地转移面积矩阵和转移概率矩阵，转移面积矩阵记录了在下一个时期，每个土地覆盖类型转换为其他类型的面积，转移概率矩阵记录了每个土地覆盖类型转换为其他类型的概率。
基于2010年和2015年土地利用状况生成的土地概率转移矩阵和土地适宜性图集，运用元胞自动机模型，预测研究区2020年和2025年的土地利用空间分布。元胞大小设置为栅格分辨率大小即100m×100m，滤波器设置为5×5，即认为一个元胞周围5×5个元胞组成的矩形空间对该元胞状态的改变具有显著影响(图7)。
基于像元尺度的土地利用栅格图(空间分辨率为30m×30m)，利用元胞自动机预测栅格尺度2020年和2025年的土地利用空间分布(图8、图9)。而后计算栅格尺度的生态环境需水，利用矢量格网的方法，将栅格尺度汇总，得到三级流域尺度2020年和2025年的生态环境需水(图10、图11)。基于上述模拟及预测得到的水土资源数量信息，利用灰色线性规划方法，分别设置目标函数、决策变量和约束条件，优化水土资源的数量配比(表1、表2)，同时基于水土资源承载力和土地适宜性评价结果，利用ArcGIS空间分析功能，实现水土资源数量配比在空间上的具体定位(图12、图13)。
表1关中天水经济区2020年多目标情景水土资源数量配置模拟方案
表2关中天水经济区2025年多目标情景水土资源数量配置模拟方案
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种面向生态的水土资源时空优化配置方法，其特征在于，所述面向生态的水土资源时空优化配置方法利用灰色线性规划，以生态先行为原则，权衡社会经济和生态环境的综合效益，制定水土资源综合规划的目标函数、决策变量和约束条件，建立“面向生态的”水土资源优化配置系统；利用分析矢量格网的方法，将多源空间数据进行融合处理，建立基于像元微单元、流域生态功能分区、区域行政规划分区的多种时空尺度的水土资源配置模型；最后，运用元胞自动机-马尔科夫模型，模拟多目标决策下的水土资源空间分布状况，实现水土资源数量配比与空间分布的有机结合。
2.如权利要求1所述的面向生态的水土资源时空优化配置方法，其特征在于，所述利用分析矢量格网的方法，将多源空间数据进行融合处理，建立基于像元微单元、流域生态功能分区、区域行政规划分区的多种时空尺度的水土资源配置模型具体包括：
首先设置矢量格网作为基础研究单元，使每一个格网中包含研究所需要的信息；在数据处理过程中，网格数量和位置均保持不变；
所述运用元胞自动机-马尔科夫模型，模拟多目标决策下的水土资源空间分布状况，实现水土资源数量配比与空间分布的有机结合具体包括：应用马尔科夫模型预测未来各类土地资源数量，应用元胞自动机CA模拟各类土地资源空间分布；CA-Markov模型以初始年份土地资源类型为初始状态，以初始年份和之前年份的土地资源类型面积演变的Markov矩阵和土地适宜性图集为依据，对土地资源类型进行重新分配。
3.如权利要求1所述的面向生态的水土资源时空优化配置方法，其特征在于，所述利用灰色线性规划，以生态先行为原则，权衡社会经济和生态环境的综合效益，制定水土资源综合规划的目标函数、决策变量和约束条件，建立面向生态的水土资源优化配置系统具体包括：采用线性加权法，将多目标函数直接构造为新的单目标规划函数，模型表达为：
式中，ωi和ωj分别表示目标函数fi(x)和目标函数fj(x)在整体系统中的权重，并且满足0≤ωi,j≤1，取值根据各目标的重要程度进行确定；生态保护目标和经济发展目标的权重均取值为0.5。
4.如权利要求1所述的面向生态的水土资源时空优化配置方法，其特征在于，所述利用分析矢量格网的方法，将多源空间数据进行融合处理，建立基于像元微单元、流域生态功能分区、区域行政规划分区的多种时空尺度的水土资源配置模型还包括：
(1)构建目标函数；模型表达为：
式中F(x)代表水土资源系统最大化的生态系统服务价值和经济效益，mi和ni分别为各类土地资源单位面积的生态服务价值和经济收益；
(2)设置决策变量；根据遥感影像空间分辨率，结合区域土地资源特点及研究需要，设置耕地、林地、草地、水域、建设用地及未利用地作为决策变量，分别用X1，X2，X3，X4，X5，X6表示；
(3)构建约束方程；模型表达为：
其中：
式中为约束条件的系数矩阵，A为的白化矩阵， a ij和分别为的下限和上限白化值，b＝[b1,b2,…,bm]T为约束向量；方程获得的一组最优解，为土地利用结构的最优组合模式。
5.如权利要求4所述的面向生态的水土资源时空优化配置方法，其特征在于，进一步包括优化配置：
1)土地资源数量约束：
式中，g1为规划年的粮食单产，b1为规划年的粮食总产，可以用GM(1,1)模型预测得到；
式中，b2为土地利用现状中坡度≤25°的耕地面积；运用DEM数据生成坡度图，与土地利用现状图进行叠加生成耕地坡度图，统计出≤25°的耕地面积；
式中，b3为水土流失治理目标下林地的规划发展面积；如在干旱半干旱地区，林地蒸腾作用会加剧缺水程度，有必要限制其面积；
式中，b4为草地限制面积；草地具有明显的防风抗旱、改良土壤和保持水土的生态功能，有必要发展其面积；
X1+X2+X3+X4+X5+X6＝b5；
式中，b5为区域总面积；各项用地类型的面积之和应等于区域总面积；
2)水资源数量约束：
式中，g2为耕地单位面积生态环境需水，b6为规划年的耕地生态环境供水总量；
式中，g3为林地单位面积生态环境需水，b7为规划年的林地生态环境供水总量；
式中，g4为草地单位面积生态环境需水，b8为规划年的草地生态环境供水总量；
b6+b7+b8+b9≤b11-b10；
式中，b11为区域(流域)降水总量，b10为社会经济用水总量，b9为河道生态需水，可以用河道径流量近似代替；b11-b10为生态环境供水总量；根据水量平衡方程，分别用流域丰水年、平水年和枯水年的降水总量，减去丰水年、平水年和枯水年的径流总量，求得生态环境供水总量的上、下限值；土地资源的生态环境需水包括最小、适宜及饱和三种阈值模式，其值不应超过生态环境供水总量。
6.如权利要求4所述的面向生态的水土资源时空优化配置方法，其特征在于，进一步包括：
(1)基于遥感影像数据，在利用非监督分类法区分地物类别信息的基础上，结合决策树分类、目视判读和野外考察的方法提取地物属性信息；
(2)将不同时期的土地利用图叠合相减，求得该时期内土地类型转化的数据，构造出土地利用转移矩阵；
矩阵中，i表示两期土地利用中第一期的n种土地利用类型，j表示第二期的n种土地利用类型，aij为第一期的土地利用类型转变为第二期的各种土地利用类型的面积；
(3)根据区域任意两个时期的土地利用数据，利用马尔科夫模型生成土地利用转移概率矩阵、土地状态转移适宜性图集，再采用元胞自动机模型，对区域未来土地利用空间分布进行模拟预测。
7.如权利要求1所述的面向生态的水土资源时空优化配置方法，其特征在于，所述运用元胞自动机-马尔科夫模型，模拟多目标决策下的水土资源空间分布状况，实现水土资源数量配比与空间分布的有机结合还包括：
(1)在ArcGIS中将两期土地利用数据栅格化；
(2)将栅格化的土地利用数据转化为ASCII码；
(3)将ASCII码导入IDRISI系统并对两期栅格进行重分类，将背景值赋为0，耕地值赋为1，林地值赋为2，草地值赋为3，水域值赋为4，建设用地值赋为5，未利用地值赋为6，建立马尔科夫地类转移模型；
(4)建立元胞自动机模型进行模拟和预测；
(5)将预测的土地利用数据导出到ArcGIS进行空间分析和制图。
8.一种实施权利要求1～7任意一项所述面向生态的水土资源时空优化配置方法的信息数据处理终端。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20191022 |
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