CN110472818B - 一种快速评价扰动湿地恢复力的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种快速评价扰动湿地恢复力的方法，所述方法包括如下步骤：S1:获取研究时段内全国陆地区域多时相土地利用遥感监测数据集，进行预处理，得到预处理后的多时相土地利用遥感监测数据集；S2:通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，基于像元计算人类干扰活动强度；S3:通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，基于像元计算湿地恢复弹性概率；S4:根据所述人类干扰活动强度和湿地恢复弹性概率，综合评价扰动湿地的恢复力。上述方法解决现有评价方法因存在评价指标选取复杂、数据统计任务繁重、评价过程主观性较强等缺陷，导致不能实现扰动湿地生态系统恢复力的快速评价的技术问题。

Description

一种快速评价扰动湿地恢复力的方法

技术领域

本发明涉及生态保护与恢复技术领域，具体涉及一种快速评价扰动湿地恢复力的方法。

背景技术

稳定性是生态系统所具有的保持或恢复自身结构和功能相对稳定的能力，主要通过反馈(feedback)调节来完成。湿地生态系统稳定性从本质上反映了湿地生态系统对于外界干扰或扰动而产生的持久性和抵抗力。

恢复力是指当外界胁迫消失时，系统克服压力及反弹回复的容量。对于生态系统其恢复力可以表示为生态系统对自然干扰的恢复速率和生态系统对自然干扰的抵抗力。

湿地生态系统与所处的自然和社会系统相互依赖、紧密联系共同构成了一个动态复杂、相互适应的生态系统，在湿地生态系统自身的适应性循环过程中，任何外部干扰都可能导致湿地生态系统状态的突变。大量研究表明，人类活动日益增强，湿地生态系统受到人为扰动导致破坏和退化日益严重。如何对扰动湿地生态系统的稳定性和恢复力进行快速评价，诊断外界干扰频率和扰动强度是否超过生态系统的调节阈值，是判断生态系统是否可以通过自身调节功能维持动态平衡并消除干扰，还是发生了严重的、不可逆转的破坏的关键技术。

湿地生态系统恢复力的评价是认识湿地生态系统结构及其组成要素对人类活动和环境变化响应的关键，是湿地生态系统进行恢复、重建的基础和前提。所以当面对外部干扰时，如何维持生态系统相对稳定状态，增强其自我调节能力，同时保护并培育湿地生态系统的学习和自组织能力，都需要以系统恢复力的大小作为依据。因此，如何定量诊断湿地生态系统的恢复力已成为湿地生态系统研究的首要任务。

目前对湿地生态系统的研究集中在功能评估、退化、脆弱性及生态系统健康诊断等方面，迄今尚缺少湿地生态系统恢复力快速诊断的方法。针对湿地生态系统恢复力的研究方法，主要分为两种，一是建立湿地生态系统恢复力评价指标体系，利用层次分析法计算指标权重进行综合评价；二是采用Robert湿地恢复潜力估算模型进行评价。两种评价方法的原理相同，都是利用评价指标得分表和综合加权公式估算湿地恢复力的强弱。虽然，两种方法均可以实现湿地生态系统恢复力评价，但是，上述方法存在评价指标选取复杂、数据统计任务繁重、评价过程主观性较强等问题，不能实现扰动湿地生态系统恢复力的快速评价。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷，本发明提供一种快速评价扰动湿地恢复力的方法，解决现有评价方法因存在评价指标选取复杂、数据统计任务繁重、评价过程主观性较强等缺陷，导致不能实现扰动湿地生态系统恢复力的快速评价的技术问题。

为了达到上述目的，本发明通过如下技术方案实现：

本发明的一种快速评价扰动湿地恢复力的方法，包括如下步骤：

S1:获取研究时段内全国陆地区域多时相土地利用遥感监测数据集，进行预处理，得到预处理后的多时相土地利用遥感监测数据集；

S2:通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，基于像元计算人类干扰活动强度；

S3:通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，基于像元计算湿地恢复弹性概率；

S4:根据所述人类干扰活动强度和湿地恢复弹性概率，综合评价扰动湿地的恢复力。

进一步的，所述预处理包括数据投影和数据裁剪。

进一步的，所述步骤S2具体包括：

(1)通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，构建人为干扰度系数赋值表；

(2)所述人为干扰度系数赋值表结合预处理后的多时相土地利用遥感监测数据集，基于像元计算研究时段内人类干扰活动强度。

进一步的：通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，构建人为干扰度系数赋值表具体包括：

1)将预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，参照土地利用类型二级分类体系进行重分类，分别对应得到土地利用栅格单元所属土地利用类型；

2)根据土地利用栅格单元所属土地利用类型，统计各种土地利用类型对应的人为干扰度系数，构造人为干扰度系数赋值表。

进一步的，所述人为干扰度系数赋值表结合预处理后的多时相土地利用遥感监测数据集，基于像元计算研究时段内人类干扰活动强度，具体按照下述公式得到:

其中，M为人类干扰活动强度，i为土地利用类型，n为对应像元在研究时段内存在的土地利用类型数量，c_i为在研究时段内第i类土地利用类型出现的次数，c为研究时段内土地利用数据总期数，HI_i为第i类土地利用类型对应的人为干扰度系数。

进一步的，所述步骤S3具体包括：

(1)在研究时段内，通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集,基于像元计算湿地出现频数；

(2)根据湿地出现频数，计算所述像元的湿地恢复弹性概率。

进一步的，所述计算湿地出现频数具体按照下述公式进行地图代数运算：

A＝a₁×10^c-1+a₂×10^c-2.....+a_c

其中，c为研究时段内土地利用数据总期数，a₁至a_c分别为将研究时段分为c段，单个时段内对应像元的湿地重分类结果数据；a₁至a_c的取值为1或0；A中数字1的个数即对应像元在研究时段内湿地出现频数。

进一步的，所述a₁至a_c的取值为1或0，通过如下步骤实现：构建湿地景观演变函数确定类型编码取值；根据类型编码取值对湿地景观进行重分类，具体通过ArcGIS10.2软件重分类工具实现；

所述湿地景观演变函数具体为F(T_j)＝w_i,j；

其中，i表示在T_j期的某一土地利用类型，i＝2¹,2².....2^c；

j表示土地利用数据期数，j＝1,2,…,c；

T_j为自变量，表示单个研究时段；

w_i,j为因变量，表示对应研究时段内某一土地利用类型i(i＝2¹,2²......2^c)在T_j(j＝1,2,...,c)期所对应的进行重分类的类型编码，编码取值为1或0,1表示土地利用类型为湿地，0表示土地利用类型为非湿地。

进一步的，所述根据湿地出现频数，计算所述像元的湿地恢复弹性概率，具体按照下述公式得出：

其中，P为湿地恢复弹性概率，s_i为第i个像元在研究时段内湿地出现频数，c为研究时段内土地利用数据总期数。

进一步的，所述步骤S4具体包括：

(1)根据所述人类干扰活动强度和湿地恢复弹性概率，采用二维坐标系绘制二维散点图；

(2)针对二维散点图的散点分布，依据四象限分类法划分评价区域，得到扰动湿地恢复力评价图；

(3)根据扰动湿地恢复力评价图，综合评价扰动湿地的恢复力，并进行评价结果验证。

进一步的，所述根据所述人类干扰活动强度和湿地恢复弹性概率，采用二维坐标轴绘制二维散点图具体包括：

1)以人类干扰活动强度为横轴，湿地恢复弹性概率为纵轴，绘制二维坐标系；

2)从所述预处理后的多时相土地利用遥感监测数据集中选取若干个像元，以每个像元的人类干扰活动强度为横坐标，湿地恢复弹性概率为纵坐标，在二维坐标系的定位坐标值作为一个散点，若干个像元的所述散点构成二维坐标的二维散点图。

进一步的，所述评价区域包括I级区，II级区和III级区，所述Ⅰ级区为高恢复力区，Ⅱ级区为中恢复力区，Ⅲ级区为低恢复力区。

进一步的,还包括S5:通过马尔科夫模型进行评价结果验证，验证公式如下：

其中，B为模型识别的正确率，b为用于验证的总像元个数，b₁为用于验证的总像元个数中正确评价扰动湿地恢复力的像元个数。

和最接近的现有技术比，本发明的技术方案具备如下有益效果：

本发明提供的快速评价扰动湿地恢复力的方法，通过获取研究时段内全国陆地区域多时相土地利用遥感监测数据集作为研究标本，具有多时相、解译精度高的特点，一方面，可以较强地表征湿地类型的动态变化，便于快速计算湿地恢复的弹性概率，从而实现对扰动湿地恢复力的快速评价，另一方面，利用土地利用数据的多时相特点计算人类干扰活动强度，充分考虑了恢复力评价的目标湿地受“扰动”的特点，方法更具针对性。

附图说明

图1示出了本发明的快速评价扰动湿地恢复力的方法的整体流程示意图；

图2示出了本发明的快速评价扰动湿地恢复力的方法的操作流程示意图；

图3示意的为采用本发明的快速评价扰动湿地恢复力的方法得到的一个扰动湿地恢复力评价图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整地说明，显然，所描述的实施例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。

如图1-2所示，本发明提供的快速评价扰动湿地恢复力的方法，具体包括如下步骤：

S1:获取研究时段内全国陆地区域多时相土地利用遥感监测数据集，进行预处理，得到预处理后的多时相土地利用遥感监测数据集；

其中，全国陆地区域多时相土地利用遥感监测数据集包括多期土地利用数据，相邻期数的土地利用数据的时间间隔以年为计算单位，比如5年，土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心，空间分辨率为1km；

预处理具体包括数据投影和数据裁剪，预处理工作具体可采用ArcGIS Python(ArcGIS软件脚本语言)实现。

S2:通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，基于像元计算人类干扰活动强度；具体包括如下步骤：

(1)通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，构建人为干扰度系数赋值表；具体包括：

1)将预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，参照土地利用类型二级分类体系进行重分类，分别对应得到土地利用栅格单元所属土地利用类型；

2)根据土地利用栅格单元所属土地利用类型，统计各种土地利用类型对应的人为干扰度系数，进而构造人为干扰度系数赋值表。

下面表1为根据一级分类体系及二级分类体系，对应得到的部分土地利用类型的人为干扰度系数：

表1

(2)所述人为干扰度系数赋值表结合预处理后的多时相土地利用遥感监测数据集，利用ArcGIS 10.2软件重分类工具，对研究时段内的土地利用类型对应的人为干扰度系数进行赋值，然后采用地图代数功能中栅格计算器工具，基于像元计算研究时段内人类干扰活动强度，具体按照下述公式得到：

其中，M为人类干扰活动强度，M的取值为0-1，i为土地利用类型，n为对应像元在研究时段内存在的土地利用类型数量，c_i为在研究时段内第i类土地利用类型出现的次数，c为研究时段内土地利用数据总期数，HI_i为第i类土地利用类型对应的人为干扰度系数。

S3:通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，基于像元计算湿地恢复弹性概率；

具体包括如下步骤：

(1)在研究时段内，通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集,基于像元计算湿地出现频数；所述计算湿地出现频数具体按照下述公式进行地图代数运算：

A＝a₁×10^c-1+a₂×10^c-2.....+a_c

其中，c为研究时段内土地利用数据总期数，a₁至a_c分别为将研究时段分为c段，单个研究时段内对应像元的湿地重分类结果数据，a₁至a_c的取值为1或0；A中每个像元值对应c位数字，数字1的个数即对应像元在研究时段内的湿地出现频数；

对于单个研究时段的确定，由于前述说明本发明的全国陆地区域多时相土地利用遥感监测数据集来源于中国科学院资源环境科学数据中心，时间间隔每5年一期，所以可以以5年为单个研究时段；

对于确定a₁至a_c取值，即确定a₁至a_c的取值是1还是0，具体通过构建湿地景观演变函数确定类型编码取值；然后根据取值对湿地景观进行重分类，具体通过ArcGIS10.2软件重分类工具实现。

湿地景观演变函数具体为F(T_j)＝w_i,j；

其中，i表示在T_j期的某一土地利用类型，i＝2¹,2².....2^c；

j表示土地利用数据期数，j＝1,2,…,c；

T_j为自变量，表示单个研究时段；

w_i,j为因变量，表示对应研究时段内某一土地利用类型i(i＝2¹,2²......2^c)在T_j(j＝1,2,...,c)期所对应的进行重分类的类型编码，编码取值为1或0,1表示土地利用类型为湿地，0表示土地利用类型为非湿地。

(2)根据湿地出现频数，计算湿地恢复弹性概率；湿地恢复弹性概率在一定程度上代表了湿地类型回到历史时期某一个时段稳态的可能性，这种可能性不仅仅与前一个时间点的状态有关，它与历史时期的所有时间点的状态同等相关，湿地恢复弹性概率具体按照下述公式得出：

其中，P为湿地恢复弹性概率，p的取值为0-1，s_i为第i个像元在研究时段内湿地出现频数，c为研究时段内土地利用数据总期数。

S4:根据所述人类干扰活动强度和湿地恢复弹性概率，综合评价扰动湿地的恢复力；对湿地的恢复力进行评价，评价的是湿地恢复的现状与恢复的可能性。湿地恢复的现状与其受到的人类活动的干扰强度密切相关，而湿地恢复的可能性通过湿地的稳定性来体现，外界环境的干扰与扰动湿地内在弹力均对湿地恢复的可能性产生影响。

综合评价扰动湿地的恢复力具体包括：

(1)所述根据所述人类干扰活动强度和湿地恢复弹性概率，采用二维坐标轴绘制二维散点图，具体包括：

1)以人类干扰活动强度为横轴，湿地恢复弹性概率为纵轴，绘制二维坐标系；

2)从所述预处理后的多时相土地利用遥感监测数据集中选取若干个像元，以每个像元的人类干扰活动强度为横坐标，湿地恢复弹性概率为纵坐标，在二维坐标系的定位坐标值作为一个散点，若干个像元的所述散点构成二维坐标的二维散点图。

(2)针对二维散点图的散点分布，依据四象限分类法划分评价区域，得到扰动湿地恢复力评价图；所述评价区域包括I级区，II级区和III级区，Ⅰ级区为高恢复力区，Ⅱ级区为中恢复力区，Ⅲ级区为低恢复力区。

所述评价区域的设定依据为：人类干扰活动强度≤0.5，且湿地恢复弹性概率＞0.5，为I级区，即高恢复力区；

人类干扰活动强度≤0.5，且湿地恢复弹性概率≤0.5，或者人类干扰活动强度＞0.5，且湿地恢复弹性概率＞0.5，为Ⅱ级区，即中恢复力区；

人类干扰活动强度＞0.5，且湿地恢复弹性概率≤0.5，为Ⅲ级区，即高恢复力区。

图3示意的为采用本发明的快速评价扰动湿地恢复力的方法得到的一个扰动湿地恢复力评价图。

(3)根据扰动湿地恢复力评价图，综合评价扰动湿地的恢复力。

S5：评价结果验证，具体通过马尔科夫模型进行结果验证，马尔可夫过程是一种随机过程，其特殊性在于它的“无后效性”，即事件过程在“将来”的情况，只与“现在”的情况有关，而与“以前”的情况无关，验证公式如下：

其中，B为模型识别的正确率，b₁为正确评价扰动湿地恢复力的像元个数，b为用于验证的总像元个数。

最终验证结果，本方法评价扰动湿地恢复力的正确率达到87.8％，能够较准确评价实验区域扰动湿地的恢复力。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (7)

1.一种快速评价扰动湿地恢复力的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1:获取研究时段内全国陆地区域多时相土地利用遥感监测数据集，进行预处理，得到预处理后的多时相土地利用遥感监测数据集；

S2:通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，基于像元计算人类干扰活动强度，具体包括：

(1)通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，构建人为干扰度系数赋值表；

(2)所述人为干扰度系数赋值表结合预处理后的多时相土地利用遥感监测数据集，基于像元计算研究时段内人类干扰活动强度，具体按照下述公式得到:

其中，M为人类干扰活动强度，i为土地利用类型，n为对应像元在研究时段内存在的土地利用类型数量，c_i为在研究时段内第i类土地利用类型出现的次数，c为研究时段内土地利用数据总期数，HI_i为第i类土地利用类型对应的人为干扰度系数；

S3:通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，基于像元计算湿地恢复弹性概率，具体包括：

(1)在研究时段内，通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集,基于像元计算湿地出现频数；

计算湿地出现频数具体按照下述公式进行地图代数运算：

A＝a₁×10^c-1+a₂×10^c-2.....+a_c

其中，c为研究时段内土地利用数据总期数，a₁至a_c分别为将研究时段分为c段，单个时段内对应像元的湿地重分类结果数据；a₁至a_c的取值为1或0；A中数字1的个数即对应像元在研究时段内湿地出现频数；

(2)根据所述湿地出现频数，计算所述像元的湿地恢复弹性概率，具体按照下述公式得出：

其中，P为湿地恢复弹性概率，s_i为第i个像元在研究时段内湿地出现频数，c为研究时段内土地利用数据总期数；

S4:根据所述人类干扰活动强度和湿地恢复弹性概率，综合评价扰动湿地的恢复力，具体包括：

(1)根据所述人类干扰活动强度和湿地恢复弹性概率，采用二维坐标系绘制二维散点图；

(2)针对二维散点图的散点分布，依据四象限分类法划分评价区域，得到扰动湿地恢复力评价图；

(3)根据扰动湿地恢复力评价图，综合评价扰动湿地的恢复力，并进行评价结果验证。

2.根据权利要求1所述的快速评价扰动湿地恢复力的方法，其特征在于，所述预处理包括数据投影和数据裁剪。

3.根据权利要求1所述的快速评价扰动湿地恢复力的方法，其特征在于，通过预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，构建人为干扰度系数赋值表具体包括：

1)将预处理后的所述多时相土地利用遥感监测数据集，参照土地利用类型二级分类体系进行重分类，分别对应得到土地利用栅格单元所属土地利用类型；

2)根据土地利用栅格单元所属土地利用类型，统计各种土地利用类型对应的人为干扰度系数，构造人为干扰度系数赋值表。

4.根据权利要求1所述的快速评价扰动湿地恢复力的方法，其特征在于，所述a₁至a_c的取值为1或0，通过如下步骤实现：构建湿地景观演变函数确定类型编码取值；根据类型编码取值对湿地景观进行重分类，具体通过ArcGIS 10.2软件重分类工具实现；

所述湿地景观演变函数具体为F(T_j)＝w_i,j；

其中，i表示在T_j期的某一土地利用类型，i＝2¹,2².....2^c；

j表示土地利用数据期数，j＝1,2,…,c；

T_j为自变量，表示单个研究时段；

w_i,j为因变量，表示对应研究时段内某一土地利用类型i(i＝2¹,2²......2^c(在T_j(j＝1,2,...,c)期所对应的进行重分类的类型编码，编码取值为1或0,1表示土地利用类型为湿地，0表示土地利用类型为非湿地。

5.根据权利要求1所述的快速评价扰动湿地恢复力的方法，其特征在于，所述根据所述人类干扰活动强度和湿地恢复弹性概率，采用二维坐标轴绘制二维散点图具体包括：

1)以人类干扰活动强度为横轴，湿地恢复弹性概率为纵轴，绘制二维坐标系；

2)从所述预处理后的多时相土地利用遥感监测数据集中选取若干个像元，以每个像元的人类干扰活动强度为横坐标，湿地恢复弹性概率为纵坐标，在二维坐标系的定位坐标值作为一个散点，若干个像元的所述散点构成二维坐标的二维散点图。

6.根据权利要求1所述的快速评价扰动湿地恢复力的方法，其特征在于，所述评价区域包括I级区，II级区和III级区，所述Ⅰ级区为高恢复力区，Ⅱ级区为中恢复力区，Ⅲ级区为低恢复力区。

7.根据权利要求1所述的快速评价扰动湿地恢复力的方法，其特征在于，还包括S5:通过马尔科夫模型进行评价结果验证，验证公式如下：

其中，B为模型识别的正确率，b为用于验证的总像元个数，b₁为用于验证的总像元个数中正确评价扰动湿地恢复力的像元个数。

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