CN112883471B - 一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法 - Google Patents

一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法，包括：根据物种调查点位数据、遥感影像数据、水域湿地调查数据以及建筑物高度数据构建城市生态网络；根据城市生态网络中各个源地节点对应的重要性指标值对各个源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下城市生态网络对应的韧性指标值；根据韧性指标值，确定城市生态网络对应的抗毁性阈值。本发明根据城市生态网络中各个源地节点的重要性指标值并按照预设比例对各个源地节点进行选择攻击，确定不同移除比例下城市生态网络对应的韧性指标值及抗毁性阈值，能够识别出城市生态网络中的关键源地节点，对于维持生态系统稳定和维护城市生态安全具有重要意义。

Description

一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法
技术领域
本发明涉及地理信息技术领域，具体涉及一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法。
背景技术
生态网络是指在特定尺度空间内能识别线性生态廊道特征，有效联系各类生态斑块并反映空间要素组合规律及结构功能特征的空间组织体系。生态网络结构韧性反映了生态系统应对自然或人为原因引起的生态系统变化时的持久性，研究生态网络结构韧性对于维持其功能正常运行具有重要意义。运用图论和景观生态学理论及方法分析生态空间网络的格局及韧性是常用的研究方法，其对城市网络结构的研究对象多针对某一类型网络，基于区域空间尺度，从规划管理的角度定性分析网络有效性和合理性，或是选取中心性指数半定量描述网络结构，对网络结构韧性和城市生态网络结构韧性研究甚少，缺乏对网络稳定性的定量分析方法。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
针对现有技术的上述缺陷，本发明提供一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法，旨在解决现有网络结构韧性和城市生态网络结构韧性研究甚少，缺乏对网络稳定性的定量分析方法的问题。
本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其中，包括：
获取城市区域的物种调查点位数据、遥感影像数据、水域湿地调查数据以及建筑物高度数据，根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据、所述水域湿地调查数据以及所述建筑物高度数据构建城市生态网络；
确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值，并根据所述重要性指标值对各个所述源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值；
根据所述韧性指标值，确定所述城市生态网络对应的抗毁性阈值。
所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其中，所述根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据、所述水域湿地调查数据以及所述建筑物高度数据构建城市生态网络的步骤包括：
根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据以及所述水域湿地调查数据，确定所述城市区域的若干源地节点；
根据所述建筑物高度数据，确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵；
根据若干所述源地节点和所述最短路径矩阵，构建所述城市区域对应的城市生态网络。
所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其中，所述根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据以及所述水域湿地调查数据，确定所述城市区域的若干源地节点的步骤包括：
根据所述物种调查点位数据，确定所述城市区域的物种分布密度；
根据所述遥感影像数据，确定所述城市区域的植被覆盖度；
根据所述水域湿地调查数据，确定所述城市区域的水网密度；
根据所述物种分布密度、所述植被覆盖度和所述水网密度，确定所述城市区域的若干源地节点。
所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其中，所述根据所述建筑物高度数据，确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵的步骤包括：
将所述城市区域划分为若干栅格，并以所述建筑物高度数据为阻力值构建成本矩阵；
根据所述成本矩阵并采用弗洛伊德算法，确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵。
所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其中，所述确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵的步骤之后包括：
采用道格拉斯-普克算法对所述最短路径矩阵中的各个最短路径进行抽稀平滑处理，将各个所述最短路径转换为矢量化的线性最短路径。
所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其中，所述确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值的步骤包括：
获取所述城市生态网络中的各个源地节点对应的节点连接数、最短路径数量以及最短路径长度；
根据所述节点连接数、所述最短路径数量以及所述最短路径长度，确定各个所述源地节点对应的节点度、节点介数和节点关联度；
根据所述节点度、所述节点介数和所述节点关联度，确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值。
所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其中，所述根据所述重要性指标值对各个所述源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值的步骤包括：
根据所述重要性指标值对各个所述源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下各个所述源地节点之间的最短路径长度以及所述城市生态网络对应的最大子图节点总数；
根据所述最短路径长度以及所述最大子图节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值。
所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其中，所述韧性指标值包括网络效率和最大连通度，所述根据所述最短路径长度以及所述最大子图节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值的步骤包括：
根据所述最短路径长度以及所述城市生态网络在原始状态对应的网络节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的网络效率；
根据所述最大子图节点总数以及所述城市生态网络在原始状态对应的网络节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的最大连通度。
所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其中，所述根据所述韧性指标值，确定所述城市生态网络对应的抗毁性阈值的步骤包括：
获取所述韧性指标值下降至预设阈值时，所述城市生态网络对应的节点移除量；
根据所述节点移除量和所述网络节点总数，确定所述城市生态网络对应的抗毁性阈值。
所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其中，所述抗毁性阈值的计算公式为：
fa＝Nr/N
其中，fa为抗毁性阈值，Nr为节点移除量，N为网络节点总数。
一种智能终端，其中，包括：处理器、与处理器通信连接的存储介质，所述存储介质适于存储多条指令；所述处理器适于调用所述存储介质中的指令，以执行实现上述所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法中的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有多条指令，其中，所述指令适于由处理器加载并执行，以执行实现上述所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法中的步骤。
本发明的有益效果：本发明根据城市生态网络中各个源地节点的重要性指标值并按照预设比例对各个源地节点进行选择攻击，确定不同移除比例下城市生态网络对应的韧性指标值，并根据韧性指标值确定城市生态网络对应的抗毁性阈值，能够识别出城市生态网络中的关键源地节点，对于维持生态系统稳定和维护城市生态安全具有重要意义。
附图说明
图1是本发明实施例中提供的城市生态网络结构韧性动态模拟方法的一个实施例流程图；
图2是本发明实施例提供的城市生态网络未删除源地节点前的节点连通图；
图3是图2中的城市生态网络删除源地节点后的节点连通图；
图4是本实施例提供的网络效率随节点攻击比例变化图；
图5是本实施例提供的最大连通度随节点攻击比例变化图；
图6是本发明实施例提供的智能终端的功能原理图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
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。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。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。
本发明提供的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，可以应用于终端中。其中，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、手机、平板电脑、车载电脑和便携式可穿戴设备。本发明的终端采用多核处理器。其中，终端的处理器可以为中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)、视频处理单元(Video Processing Unit，VPU)等中的至少一种。
示例性方法
生态网络(Ecological Network)是指在特定尺度空间内能识别线性生态廊道特征，有效联系各类生态斑块并反映空间要素组合规律及结构功能特征的空间组织体系。生态网络结构韧性反映了生态系统应对自然或人为原因引起的生态系统变化时的持久性，研究生态网络结构韧性对于维持其功能正常运行具有重要意义。
运用图论和景观生态学理论及方法分析生态空间网络的格局及韧性是常用的研究方法。景观生态学在研究生态空间结构时，更注重生态连通性的研究，反映的是构成生态空间结构各要素单元之间相互连通的程度，表征指标如破碎度、集聚度、连接度、连通度、分离度、蔓延度等。整体上对城市网络结构的研究对象多针对某一类型网络，基于区域空间尺度，从规划管理的角度定性分析网络有效性和合理性，或是选取中心性指数半定量描述网络结构，对网络结构韧性和城市生态网络结构韧性研究甚少，缺乏对网络稳定性的定量分析方法。
为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法，请参照图1，图1是本发明提供的一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法的一个实施例的流程图。
在本发明的一个实施例中，所述城市生态网络结构韧性动态模拟方法有三个步骤：
S100、获取城市区域的物种调查点位数据、遥感影像数据、水域湿地调查数据以及建筑物高度数据，根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据、所述水域湿地调查数据以及所述建筑物高度数据构建城市生态网络。
生态源地提取是构建生态结构模型的首要环节，生境(栖息地)指生物出现的环境空间范围，一般指生物居住的地方或生物生活的地理环境。如表1所示，物种分布、植被覆盖和水源地等是生境的重要构成要素。其中，各类物种分布特征是直接构成源地斑块的物质条件，植被和湿地状况是生境形成和演化的本底条件。
表1源地斑块生境模型指标构成
Figure BDA0002938955760000081
本实施例中在构建城市生态网络时，首先获取城市区域的物种调查点位数据、遥感影像数据以及水域湿地调查数据，根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据以及所述水域湿地调查数据确定所述城市区域的若干源地节点；然后获取城市区域的建筑普查数据，从建筑普查数据中提取出建筑物高度数据，根据所述建筑物高度数据，确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵；最后根据若干所述源地节点和所述最短路径矩阵，构建所述城市区域对应的城市生态网络。对于由N个源地节点构成的城市生态网络可表示为
Figure BDA0002938955760000091
其中，wij为源地节点i和j的路径长度，i≤N，j≤N。
在一具体实施方式中，所述根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据、所述水域湿地调查数据以及所述建筑物高度数据构建城市生态网络的步骤包括：
S110、根据所述物种调查点位数据，确定所述城市区域的物种分布密度；
S120、根据所述遥感影像数据，确定所述城市区域的植被覆盖度；
S130、根据所述水域湿地调查数据，确定所述城市区域的水网密度；
S140、根据所述物种分布密度、所述植被覆盖度和所述水网密度，确定所述城市区域的若干源地节点。
考虑到源地节点一般具有较高的生物多样性，其生态系统能满足物种栖息的要求，本实施例中采用物种分布密度表征源地节点的物种状况，获取物种调查点位数据，包括野生动物(哺乳动物、两栖动物、爬行动物、鸟类等)调查的空间分布点数据，根据密度制图函数的原理，采用GIS核密度函数确定城市区域的物种分布密度。其中，物种分布密度的计算公式为：
Figure BDA0002938955760000101
其中，h为预设的搜索半径阈值，n为搜索半径阈值内的点数，(x，y)和(xi，yi)为搜索半径阈值内的物种调查点位数据。
植被覆盖率指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占区域总面积的百分比，其用于表征栖息地自我调节和恢复能力。本实施例中获取Landsat 8遥感影像数据，并基于遥感估算方法确定城市区域的植被覆盖度。其中，植被覆盖度的计算公式为：
Figure BDA0002938955760000102
Figure BDA0002938955760000103
其中，fc为植被覆盖度，NDVI为归一化植被指数，NDVIsoil和NDVIveg分别为无植被地区的NDVI值和植被良好地区的NDVI值。NDVI通过遥感影像数据提取，NDVIsoil(fcmax*NDVImin-fcmin*NDVImax)/(fcmax-fcmin),NDVIveg＝((1-fcmin)*NDVImax-(1-fcmax)*NDVImin)/(fcmax-fcmin)，其中，区域内可以近似取fcmax＝100％，fcmin＝0％，NDVImax和NDVImin一般取一定置信度范围内的最大值与最小值。
湿地在维持生态平衡、提供物种生境方面具有不可替代的作用。本实施例中采用水网密度表征区域内水网丰富程度，获取水域湿地调查数据，根据所述水域湿地调查数据确定城市区域的水网密度，其中，所述水域湿地调查数据包括河流长度，水域面积(湖泊、水库、沟渠等)以及城市水资源量，水网密度的计算公式为：
Figure BDA0002938955760000104
其中，SW为水网密度，lriv为河流长度，Slak为水域面积，Q为水资源量，Ariv、Alak、Ares分别表示河流、水域和水资源量的归一化系数。
根据上述公式确定城市区域的物种分布密度、植被覆盖度以及水网密度后，利用物种分布密度、植被覆盖度以及水网密度三者之间的综合值，从城市区域中提取若干源地节点，以便后续步骤中构建城市生态网络。
在一具体实施方式中，所述根据所述建筑物高度数据，确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵的步骤包括：
S150、将所述城市区域划分为若干栅格，并以所述建筑物高度数据为阻力值构建成本矩阵；
S160、根据所述成本矩阵并采用弗洛伊德算法，确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵。
在确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵时，本实施例中将城市区域划分为若干栅格，并以各个栅格中的建筑物对应的建筑物高度数据为阻力值构建成本矩阵，对于没有建筑物的栅格，其阻力值设定为0。例如，将城市区域划分为9个栅格，每个栅格中的建筑物高度分别为3,2,0,5,1,3,2,0,3，则构建的成本矩阵为
Figure BDA0002938955760000111
进一步地，构建成本矩阵后，根据所述成本矩阵并采用弗洛伊德算法，从源点出发遍历所有源地节点的中心点，确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵。考虑到传统弗洛伊德算法的时间复杂度较高，为了提高执行效率，本实施例中生成的最短路径矩阵为对称矩阵，即本实施例在确定源地节点之间的最短路径矩阵时，设定源地节点A到源地节点B的最短路径和源地节点B到源地节点A的最短路径相同，从而缩减了最短路径确定过程中的搜索次数。
在一具体实施方式中，步骤S160之后还包括：
S170、采用道格拉斯-普克算法对所述最短路径矩阵中的各个最短路径进行抽稀平滑处理，将各个所述最短路径转换为矢量化的线性最短路径。
为回溯出最短路径的空间位置，且考虑到如果直接矢量化会导致矢量路径中的线段过多，信息高度冗余，本实施例中在确定最短路径矩阵后，采用道格拉斯-普克算法对所述最短路径矩阵中的各个最短路径进行抽稀平滑处理，将各个所述最短路径转换为矢量化的线性最短路径。
S200、确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值，并根据所述重要性指标值对各个所述源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值。
具体地，重要性指标值反应了各个源地节点在城市生态网络中的重要性，重要性指标值越高，表明该源地节点在城市生态网络中越重要，移除该源地节点对城市生态网络的影响越大。对源地节点的保护是生态网络保持整体稳定的最基本要素，攻击城市生态网络中的某个源地节点，意味这个源地节点发生消失或故障致使生态流动无法实现，如图2所示，假设初始城市生态网络中包含10个源地节点，网络中任一源地节点均有一条路径与其它源地节点相连，形成了一个连通网络。攻击网络中的黑色节点，与黑色节点直接连接的2条边随之被移除，该网络的拓扑结构由图2变为图3的结构，从图3可以看出，此时初始连通网络被分裂为两个彼此孤立的连通片段，网络的连通性受阻。按照蓄意攻击(selectedattack)方式进行节点移除，即按一定的策略选取网络中的节点，如从重要性最大的节点开始，按照节点重要性从大到小的顺序依次进行攻击。
本实施例中基于待研究的城市区域构建城市生态网络后，确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值，并基于选择攻击的策略，按照重要性指标值由高到低的顺序对各个源地节点进行排序，然后按照预设比例对源地节点进行迭代移除，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值，通过对比韧性指标值在选择攻击策略下的变化情况，判断网络结构在动态干扰下的稳定性情况。例如，预设比例为1％，首先移除重要性指标值前1％的源地节点，得到移除比例为1％下所述城市生态网络对应的韧性指标，然后继续移除重要性指标值前1％的源地节点，得到移除比例为2％下所述城市生态网络对应的韧性指标，依次类推，可以得到移除比例为3％、4％、5％…100％下所述城市生态网络对应的韧性指标。
在一具体实施方式中，步骤S200中所述确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值的步骤包括：
S210、获取所述城市生态网络中的各个源地节点对应的节点连接数、最短路径数量以及最短路径长度；
S220、根据所述节点连接数、所述最短路径数量以及所述最短路径长度，确定各个所述源地节点对应的节点度、节点介数和节点关联度；
S230、根据所述节点度、所述节点介数和所述节点关联度，确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值。
度(Degree)定义为源地节点的邻边数，即与给定源地节点i直接相连的源地节点个数，节点度在物理领域中代表节点的局域连通性，是衡量节点重要性的主要指标。本实施例构建城市生态网络后，获取所述城市生态网络中各个源地节点对应的节点连接数，即与各个源地节点之间相连的源地节点个数，然后根据各个源地节点对应的节点连接数，确定各个源地节点对应的节点度。其中，节点度的计算公式为：
Figure BDA0002938955760000141
其中，ki为源地节点i的节点度，A＝[aij]为城市生态网络的邻接矩阵，当源地节点i与源地节点j直接相连时，aij＝1，当源地节点i与源地节点j不直接相连时，aij＝0。
考虑到生态网络中会存在某一类特殊的源地节点，其节点度虽然很小，但其它源地节点之间需要通过该类节点进行连接，对于这一类型节点，需要定义另一衡量指标节点介数(Betweeness)，节点介数是指任意两点间的最短路径经过该源地节点的概率，节点介数越大的节点，能量、信息流经过的概率越大，在传输过程中起着枢纽的作用。本实施例中构建城市生态网络后，获取城市生态网络中各个源地节点对应的最短路径数量，然后根据所述最短路径数量确定各个源地节点对应的节点介数，所述最短路径数量包括节点之间的最短路径数量以及节点之间经过固定节点的最短路径数量。节点介数的计算公式为：
Figure BDA0002938955760000151
其中，njk是节点j和节点k之间的最短路径数量，njk(i)是介于节点j和节点k之间经过点i的最短路径数量。
对于某一个节点而言，最短路径长度之和最小，表明这个节点可以通过最短的距离到达网络中的任意节点，则该节点是一类重要节点。根据这一思想，本实施例中构建了基于实际空间距离矩阵的关联度指标，构建城市生态网络后，获取城市生态网络中各个源地节点对应的最短路径长度，根据所述最短路径长度确定源地节点之间的关联度，并根据源地节点之间的关联度确定各个源地节点对应的节点关联度。其中，节点关联度的计算公式为：
Figure BDA0002938955760000152
其中，
Figure BDA0002938955760000153
Sij为节点i和节点j之间的关联度，dij为节点i和节点j之间的最短路径长度，dmax＝max(dij)，dmax为网络中所有有效最短路径长度的最大值，当网络中存在节点i和节点j之间没有路径相连时，则节点i和节点j之间的最短路径长度为dmax。由上述节点关联度计算公式可知，一个节点在网络中的最短路径长度和越小，则节点关联度数值越大，表明该节点影响力越大，即越重要。
获取到城市生态网络中各个源地节点对应的节点度、节点介数和节点关联度后，对节点度、节点介数和节点关联度进行等权求和，即可确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值，以便后续步骤中根据重要性指标值对源地节点进行迭代移除。
在一具体实施方式中，步骤S200中所述根据所述重要性指标值对各个所述源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值的步骤包括：
S240、根据所述重要性指标值对各个所述源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下各个所述源地节点之间的最短路径长度以及所述城市生态网络对应的最大子图节点总数；
S250、根据所述最短路径长度以及所述最大子图节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值。
衡量网络抗毁性能的主要指标包括网络平均路径长度、最大连通度(S)、网络效率(E)等。平均路径长度被定义为网络中所有节点对之间的平均最短路径长度，其值越大表示网络的可靠性越弱，在静态上可以表征网络的抗毁性能。但是当网络遭受严重攻击时，网络被拆分为许多子图，此时平均路径长度可能会随着最大子图呈现上升的异常现象，不能反映整个网络性能的变化规律。
因此，本实施例采用网络效率(E)和最大连通度(S)两个指标来衡量网络抗毁性能，根据所述重要性指标值对所述城市生态网络中的各个源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下各个所述源地节点之间的最短路径长度以及所述城市生态网络对应的最大子图节点总数，然后根据所述最短路径长度以及所述最大子图节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值。
在一具体实施方式中，所述步骤S250包括：
S251、根据所述最短路径长度以及所述城市生态网络在原始状态对应的网络节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的网络效率。
网络效率为网络中所有源地节点对之间连通效率的平均值，所述网络节点总数为所述城市生态网络未受到攻击时的节点总数。在确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的网络效率时，首先获取城市生态网络在未移除状态下对应的网络节点总数，然后根据不同移除比例下所述城市生态网络中的各个源地节点之间的最短路径长度以及所述网络节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的网络效率。其中，所述网络效率的计算公式为：
Figure BDA0002938955760000171
其中，N为网络节点总数，dij为节点i和节点j之间的最短路径长度。
为了验证网络效率随源地节点移除比例的变化趋势，发明人按照本实施例方法构建深圳市生态网络，并对构建的深圳市生态网络中的源地节点进行选择攻击，得到如图4所示的网络效率随节点攻击比例变化图，由图4可以看出初始网络效率为0.26，随着移除比例的增大，网络效率呈现降低趋势，网络逐渐趋于不稳定状态，当移除比例31％时，网络效率下降一半至0.13，此时网络已遭到严重破坏。
在一具体实施方式中，所述步骤S250还包括：
S252、根据所述最大子图节点总数以及所述城市生态网络在原始状态对应的网络节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的最大连通度。
网络遭受破坏后，网络可能被分裂为多个大小不同的子网络，即子图，最大连通子图即为分裂后形成的子图中包含源地节点数量最多的子图，所述最大子图节点总数为所述最大连通子图对应的节点总数。最大连通度用于描述网络在遭受破坏时保持完整性的能力，其为最大连通子图对应的最大子图节点总数与网络节点总数的比值。其中，最大连通度的计算公式为：
Figure BDA0002938955760000181
其中，N′为最大子图节点总数，N为网络节点总数。
为了验证最大连通度随源地节点移除比例的变化趋势，发明人按照本实施例方法构建深圳市生态网络，并对构建的深圳市生态网络中的源地节点进行选择攻击，得到如图5所示的最大连通度随节点攻击比例变化图，由图5可以看出初始最大连通度为1，当节点移除比例为29％时，网络已遭到严重破坏，最大连通度下降一半至0.5，整个网络濒临崩溃。
S300、根据所述韧性指标值，确定所述城市生态网络对应的抗毁性阈值。
由图4和图5可以看出，当源地节点移除比例达到一定数值时会出现网络效率或最大连通度发生剧变，说明这部分节点对网络连通性的影响非常大。所述抗毁性阈值即为网络效率或最大连通度的值降低至预设值时，网络节点移除量与网络节点总数的比值。本实施例中确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值后，获取所述韧性指标值下降至预设阈值时，所述城市生态网络对应的节点移除量，然后根据所述节点移除量和所述网络节点总数，确定所述城市生态网络对应的抗毁性阈值。其中，所述预设阈值为所述城市生态网络未被攻击时对应的原始韧性指标值的一半，所述抗毁性阈值的计算公式为：fe＝Nr/N，其中，fe为抗毁性阈值，Nr为节点移除量，N为网络节点总数。例如，实施例中城市生态网络的抗毁性阈值区间为0.29～0.31，这些节点对于保持网络稳定具有重要意义，需要进行重点保护，避免发生建设占用或自然破坏等情况。
示例性设备
基于上述实施例，本发明还提供了一种智能终端，其原理框图可以如图6所示。该智能终端包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和温度传感器。其中，该智能终端的处理器用于提供计算和控制能力。该智能终端的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该智能终端的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法。该智能终端的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该智能终端的温度传感器是预先在装置内部设置，用于检测内部设备的当前运行温度。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的终端的限定，具体的智能终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种智能终端，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时至少可以实现以下步骤：
获取城市区域的物种调查点位数据、遥感影像数据、水域湿地调查数据以及建筑物高度数据，根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据、所述水域湿地调查数据以及所述建筑物高度数据构建城市生态网络；
确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值，并根据所述重要性指标值对各个所述源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值；
根据所述韧性指标值，确定所述城市生态网络对应的抗毁性阈值。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
综上所述，本发明公开了一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法，包括：获取城市区域的物种调查点位数据、遥感影像数据、水域湿地调查数据以及建筑物高度数据，根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据、所述水域湿地调查数据以及所述建筑物高度数据构建城市生态网络；确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值，并根据所述重要性指标值对各个所述源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值；根据所述韧性指标值，确定所述城市生态网络对应的抗毁性阈值。本发明根据城市生态网络中各个源地节点的重要性指标值并按照预设比例对各个源地节点进行选择攻击，确定不同移除比例下城市生态网络对应的韧性指标值，并根据韧性指标值确定城市生态网络对应的抗毁性阈值，能够识别出城市生态网络中的关键源地节点，对于维持生态系统稳定和维护城市生态安全具有重要意义。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其特征在于，包括：
获取城市区域的物种调查点位数据、遥感影像数据、水域湿地调查数据以及建筑物高度数据，根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据、所述水域湿地调查数据以及所述建筑物高度数据构建城市生态网络；
所述根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据、所述水域湿地调查数据以及所述建筑物高度数据构建城市生态网络的步骤包括：
根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据以及所述水域湿地调查数据，确定所述城市区域的若干源地节点；
根据所述建筑物高度数据，确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵；
根据若干所述源地节点和所述最短路径矩阵，构建所述城市区域对应的城市生态网络；
所述根据所述物种调查点位数据、所述遥感影像数据以及所述水域湿地调查数据，确定所述城市区域的若干源地节点的步骤包括：
根据所述物种调查点位数据，确定所述城市区域的物种分布密度；
根据所述遥感影像数据，确定所述城市区域的植被覆盖度；
根据所述水域湿地调查数据，确定所述城市区域的水网密度；
根据所述物种分布密度、所述植被覆盖度和所述水网密度，确定所述城市区域的若干源地节点；
确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值，并根据所述重要性指标值对各个所述源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值；
所述确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值的步骤包括：
获取所述城市生态网络中的各个源地节点对应的节点连接数、最短路径数量以及最短路径长度；
根据所述节点连接数、所述最短路径数量以及所述最短路径长度，确定各个所述源地节点对应的节点度、节点介数和节点关联度；
根据所述节点度、所述节点介数和所述节点关联度，确定所述城市生态网络中的各个源地节点对应的重要性指标值；
所述根据所述重要性指标值对各个所述源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值的步骤包括：
根据所述重要性指标值对各个所述源地节点按照预设比例进行迭代移除，确定不同移除比例下各个所述源地节点之间的最短路径长度以及所述城市生态网络对应的最大子图节点总数；
根据所述最短路径长度以及所述最大子图节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值；
所述韧性指标值包括网络效率和最大连通度，所述根据所述最短路径长度以及所述最大子图节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的韧性指标值的步骤包括：
根据所述最短路径长度以及所述城市生态网络在原始状态对应的网络节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的网络效率；
根据所述最大子图节点总数以及所述城市生态网络在原始状态对应的网络节点总数，确定不同移除比例下所述城市生态网络对应的最大连通度；
根据所述韧性指标值，确定所述城市生态网络对应的抗毁性阈值；
所述根据所述韧性指标值，确定所述城市生态网络对应的抗毁性阈值的步骤包括：
获取所述韧性指标值下降至预设阈值时，所述城市生态网络对应的节点移除量；
根据所述节点移除量和所述城市生态网络在原始状态对应的网络节点总数，确定所述城市生态网络对应的抗毁性阈值。
2.根据权利要求1所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其特征在于，所述根据所述建筑物高度数据，确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵的步骤包括：
将所述城市区域划分为若干栅格，并以所述建筑物高度数据为阻力值构建成本矩阵；
根据所述成本矩阵并采用弗洛伊德算法，确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵。
3.根据权利要求2所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其特征在于，所述确定各个所述源地节点之间的最短路径矩阵的步骤之后包括：
采用道格拉斯-普克算法对所述最短路径矩阵中的各个最短路径进行抽稀平滑处理，将各个所述最短路径转换为矢量化的线性最短路径。
4.根据权利要求1所述的城市生态网络结构韧性动态模拟方法，其特征在于，所述抗毁性阈值的计算公式为：
fa＝Nr/N
其中，fa为抗毁性阈值，Nr为节点移除量，N为网络节点总数。
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Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231116

Application publication date: 20210601

Assignee: Shenzhen Weigao Investment Development Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980047270

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231116

Application publication date: 20210601

Assignee: Yuncheng Holding (Shenzhen) Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980047231

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231116

Application publication date: 20210601

Assignee: Shenzhen Boosted Goal Technology Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980047206

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231115

Application publication date: 20210601

Assignee: Sankexiaocao (Shenzhen) Internet of Things Technology Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980047154

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231115

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20210601

Assignee: Shenzhen Xunming Trading Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980047343

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231116

Application publication date: 20210601

Assignee: Shenzhen Haocai Digital Technology Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980047340

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231116

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20210601

Assignee: Foshan Point to Intelligent Technology Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980048054

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231123

Application publication date: 20210601

Assignee: Shenzhen Xinsheng interconnected technology Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980048035

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231123

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20210601

Assignee: Foshan Youyijiao Medical Technology Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980048407

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231127

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20210601

Assignee: Shenzhen Pengcheng Future Technology Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980050536

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231207

Application publication date: 20210601

Assignee: Shenzhen Hongkun Technology Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980050519

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231207

Application publication date: 20210601

Assignee: Shenzhen Haiwei Hengtai Intelligent Technology Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980050506

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231207

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20210601

Assignee: Zhongshan Guest Construction Engineering Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980053257

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231220

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20210601

Assignee: AVIC intelligent construction (Shenzhen) Co.,Ltd.

Assignor: SHENZHEN University

Contract record no.: X2023980054566

Denomination of invention: A Dynamic Simulation Method for Resilience of Urban Ecological Network Structure

Granted publication date: 20211008

License type: Common License

Record date: 20231228

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract