CN116384829A - 生态分析方法、装置、电子设备及计算机可读取存储介质 - Google Patents

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CN116384829A CN202310357684.XA CN202310357684A CN116384829A CN 116384829 A CN116384829 A CN 116384829A CN 202310357684 A CN202310357684 A CN 202310357684A CN 116384829 A CN116384829 A CN 116384829A
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杨刚
杜娟
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Abstract

本申请提供一种生态分析方法、装置、电子设备及计算机可读取存储介质，涉及生态环境管理技术领域。该方法包括：获取待评估的目标区域的历史生态数据；根据历史生态数据，计算第一类指标数据和第二类指标数据；根据第一类指标数据和第二类指标数据，确定目标区域的生态承载类型；其中，第一类指标数据与人类活动相关，第二类指标数据与区域特征相关。本申请根据区域中的实际情况生成不同类型的多种指标数据，以根据指标数据对区域的生态承载类型进行计算和评估，适用于对多种不同类型的区域的生态承载情况进行评估，提高了对生态承载力进行评估时准确性和有效性，以便于根据生态承载类型进行相应地生态环境管理，有效地解决相应的生态环境问题。

Description

生态分析方法、装置、电子设备及计算机可读取存储介质
技术领域
本申请涉及生态环境管理技术领域，具体而言，涉及一种生态分析方法、装置、电子设备及计算机可读取存储介质。
背景技术
随着经济的发展，人口、环境和资源等问题日益突出，基于不同需求和侧重点的生态承载力研究应运而生，如人口承载力、环境承载力和资源承载力等基于某一方面的承载力研究。为了推进绿色发展，加大生态系统保护力度，提高生态文明，以提供更好的生活环境，可以根据生态承载力判断社会经济活动与资源环境、生态系统协调与否，以表征生态系统整体水平。
但是，由于对社会-经济-生态复杂系统的内部结构与功能认识不充分，使得目前关于生态承载力的定量研究仍属探索阶段，生态承载力的评估准确率和效率较低，无法准确、有效地对区域的生态承载力进行评估，从而无法对区域的生态的实际情况进行获取，导致根据生态承载力解决人口、环境、资源等问题时的效率较低。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种生态分析方法、装置、电子设备及计算机可读取存储介质，以改善现有技术中存在的生态承载力的评估效率和准确率较低的问题。
为了解决上述问题，第一方面，本申请实施例提供了一种生态分析方法，所述方法包括：获取待评估的目标区域的历史生态数据；根据所述历史生态数据，计算第一类指标数据和第二类指标数据；根据所述第一类指标数据和所述第二类指标数据，确定所述目标区域的生态承载类型；其中，所述第一类指标数据与人类活动相关，所述第二类指标数据与区域特征相关。
在上述实现过程中，通过获取表征目标区域的实际生态情况的历史生态数据，以根据历史生态数据计算不同类型，例如反应自然生态和反应人类活动的多种指标数据，从而根据指标数据对目标区域的实际的生态情况进行快速、有效地分析，确定相应的生态承载类型来表征目标区域的实际生态情况，适用于对多种不同类型的区域的生态承载情况进行评估。能够提高对区域的生态承载力进行评估时的准确性和有效性，以便于管理部门等根据确定的生态承载类型对目标区域进行相应地生态环境管理，有效地解决人口、环境、资源等各种生态环境问题。
可选地，其中，所述第一类指标数据包括生态占用面积和生态供给面积；所述根据所述历史生态数据，计算第一类指标数据，包括：基于所述历史生态数据计算多个类型的生物生产性土地的需求面积数据；基于均衡因子和多个所述需求面积数据，根据
Figure BDA0004163959000000021
进行计算，以得到所述生态占用面积；其中，EF为所述生态占用面积，j为所述生物生产性土地的类型，wj为j类用地的所述均衡因子，dAj为各种消费项目折算的所述需求面积数据；基于所述历史生态数据计算所述生物生产性土地的供给面积数据；基于所述均衡因子、产量因子和所述供给面积数据，根据/>
Figure BDA0004163959000000022
进行计算，以得到所述生态供给面积；其中，EC为所述生态供给面积，yj为j类用地的所述产量因子，sAj为所述供给面积数据。
在上述实现过程中，可以从自然生态的角度，计算相应的生态占用面积、生态供给面积作为第一类指标数据。通过从历史生态数据中计算生物生产性土地的需求面积数据，以结合均衡因子计算人类占用的能够持续提供资源或消纳废物的、具有生物生产力的地域空间，作为生态占用面积；通过从历史生态数据中计算生物生产性土地的供给面积数据，结合均衡因子和产量因子计算一个地区所能提供给人类的生物生产性土地面积总和，作为表征该地区生态容量的生态供给面积。能够将目标区域的整体自然生态情况转换为相应的第一类指标数据，有效地提高了第一类指标数据的全面性和有效性。
可选地，其中，所述第二类指标数据包括：城市地区指标、农产品指标、生态专项指标以及禁开发指标中的至少一种；所述根据所述历史生态数据，计算第二类指标数据，包括：确定所述目标区域的城市地区的可利用土地资源指数；基于所述可利用土地资源指数计算所述城市地区指标；和/或确定所述目标区域的种植业地区数据和牧业地区数据；基于所述种植业地区数据和所述牧业地区数据计算所述农产品指标；和/或确定所述目标区域的生态指数；基于所述生态指数计算所述生态专项指标；和/或确定所述目标区域的禁开发数据；基于所述禁开发数据计算所述禁开发指标。
在上述实现过程中，由于不同区域的功能性不同，区域中根据功能性等确定的表征人类活动情况的第二类指标数据也不相同。因此，还可以根据历史生态数据计算多种与区域功能性相关的不同类型的指标数据，例如根据城市地区的可利用土地资源指数计算的城市地区指标，根据种植业地区和牧业地区的相关数据计算的农产品指标，根据生态区域的生态指数计算的生态专项指标，根据禁开发区域的禁开发数据计算的禁开发数据等。能够根据目标区域中的不同功能的地区进行细化地指标化处理，有效地提高了第二类指标数据的针对性和有效性。
可选地，所述根据所述第一类指标数据和所述第二类指标数据，确定所述目标区域的生态承载类型，包括：根据所述第一类指标数据，确定供需平衡数据；根据所述供需平衡数据，确定所述目标区域的第一承载类型；根据所述第二类指标数据，确定第二承载类型；基于短板效应对所述第一承载类型和所述第二承载类型进行计算，确定所述生态承载类型；或基于预设权重信息对所述第一承载类型和所述第二承载类型进行计算，确定所述生态承载类型；或基于均值算法对所述第一承载类型和所述第二承载类型进行计算，确定所述生态承载类型。
在上述实现过程中，在进行对表征目标区域的实际生态情况的生态承载类型进行确定时，可以分别对第一类指标数据和第二类指标数据进行相应地评估处理，以确定相应的第一承载类型和第二承载类型，并根据短板效应、权重算法、均值算法等多种计算方式，结合第一承载类型和第二承载类型计算确定相应的生态承载类型。能够结合多种不同类型的指标数据对目标区域的生态情况进行多方面地有效分析，有效地提高了确定生态承载类型的效率，以及确定的生态承载类型的有效性和准确性。
可选地，所述方法还包括：获取所述目标区域的历史指标数据；根据所述历史指标数据、所述第一类指标数据和所述第二类指标数据，确定指标变化量；根据所述指标变化量，确定所述目标区域的历史变化趋势；根据所述历史变化趋势，生成相应的预警等级信息；其中，所述预警等级信息用于对所述目标区域的生态情况进行预警。
在上述实现过程中，还可以获取目标区域之前对应时段内的历史指标数据，以结合历史指标数据，和待评估的第一类指标数据、第二类指标数据进行计算，确定指标数据之间产生的指标变化量，从而根据指标变化量确定目标区域在不同时间段的实际生态情况发生的历史变化趋势，并根据历史变化趋势生成相应的预警等级信息，以对目标区域的生态情况进行预警。能够结合分析的指标数据和历史指标数据对目标区域的生态变化进行动态地分析和预警，以进行实时地预警和提醒，从而在生态变化剧烈且趋势恶化时，及时地提示相关部门进行有效地处理，提高了生态问题的处理效率。
可选地，其中，所述第一类指标数据和所述第二类指标数据为目标网格单元下的指标数据；所述方法还包括：确定所述目标区域的区域范围；对所述区域范围进行划分，得到多个所述目标网格单元。
在上述实现过程中，在对多种指标数据进行计算时，为了提高生态承载类型的精度，可以根据精度需求对目标区域的区域范围进行相应地划分，以确定多个目标网格单元，从而结合历史生态数据，生成目标网格单元下的多种指标数据。能够从尺度方面进行优化，以网格单元为评估的单元，将目标区域拆分为多个子区域进行生态承载类型的评估，从而对目标区域中各个子区域的实际的生态承载类型分别进行计算和确定，有效地提高了对目标区域进行生态分析的评估精度。
可选地，所述获取待评估的目标区域的历史生态数据，包括：根据所述目标区域的地理位置，在历史数据库中查询相应的初始生态数据；其中，所述初始生态数据包括地理监测数据、统计数据、专题数据以及参考数据中的至少一种；对所述初始生态数据进行预处理，得到所述历史生态数据；其中，所述预处理包括空间处理、扫描处理以及关联处理中的至少一种。
在上述实现过程中，在获取历史生态数据时，可以先基于目标区域的地理位置作为索引，在历史数据库中进行查询，以确定对应时间段的多种不同类型的初始生态数据。并且，由于多种初始生态数据的类型、载体、结构等都不相同，为了便于后续对数据进行处理，可以根据初始生态数据的类型等，选择相应的预处理方式对初始生态数据进行处理，以得到相应的历史生态数据。能够根据需求查找到相应的生态数据，并结合数据的类型进行相应地预处理，有效地提高了历史生态数据的相关性和可操作性。
第二方面，本申请实施例还提供了一种生态分析装置，所述装置包括：获取模块、指标模块和评价模块；所述获取模块用于获取待评估的目标区域的历史生态数据；所述指标模块用于根据所述历史生态数据，计算第一类指标数据和第二类指标数据；所述评价模块用于根据所述第一类指标数据和所述第二类指标数据，确定所述目标区域的生态承载类型；其中，所述第一类指标数据与人类活动相关，所述第二类指标数据与区域特征相关。
在上述实现过程中，通过获取模块获取表征目标区域的实际生态情况的历史生态数据，通过指标模块根据历史生态数据计算不同类型，例如反应自然生态和反应人类活动的多种指标数据，通过计算模块根据指标数据对目标区域的实际的生态情况进行快速、有效地分析，确定相应的生态承载类型来表征目标区域的实际生态情况，适用于对多种不同类型的区域的生态承载情况进行评估。
第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器读取并运行所述程序指令时，执行上述生态分析方法中任一实现方式中的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读取存储介质，所述可读取存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行上述生态分析方法中任一实现方式中的步骤。
综上所述，本申请实施例提供了一种生态分析方法、装置、电子设备及计算机可读取存储介质，通过区域的实际生态数据确定多种类型的指标数据，以结合多种类型的指标数据对区域的生态承载情况进行分析和评估。能够提高对区域的生态承载力进行评估时的准确性和有效性，以便于管理部门等根据确定的生态承载类型对目标区域进行相应地生态环境管理，有效地解决人口、环境、资源等各种生态环境问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种电子设备的方框示意图；
图2为本申请实施例提供的一种生态分析方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的第一种步骤S300的详细流程示意图；
图4为本申请实施例提供的第二种步骤S300的详细流程示意图；
图5为本申请实施例提供的一种步骤S400的详细流程示意图；
图6为本申请实施例提供的另一种生态分析方法流程示意图；
图7为本申请实施例提供的一种步骤S200的详细流程示意图；
图8为本申请实施例提供的一种生态分析装置的结构示意图。
图标：100-电子设备；111-存储器；112-存储控制器；113-处理器；114-外设接口；115-输入输出单元；116-显示单元；600-生态分析装置；610-获取模块；620-指标模块；630-评价模块。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请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申请实施例的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请实施例保护的范围。
随着经济的发展，人口、环境和资源等问题日益突出，基于不同需求和侧重点的生态承载力研究应运而生，如人口承载力、环境承载力和资源承载力等基于某一方面的承载力研究。生态承载力是生态文明建设、判断社会经济活动与资源环境、生态系统协调与否的基础工具，也是生态系统整体水平的表征。提高区域生态承载力已成为当今乃至未来一段时间内经济社会发展的重要任务。但是，本申请人发现，由于对社会-经济-生态复杂系统的内部结构与功能认识不充分，使得目前关于生态承载力的定量研究仍属探索阶段，且大部分评估方式只能够对现状进行静态地评估，对生态承载力动态演化规律和动态预测研究不够深入，导致生态承载力的评估准确率和效率较低，无法准确、有效地对区域的生态承载力进行评估，从而无法对区域的生态的实际情况进行获取。因此，目前生态承载力研究却无法满足可持续发展的相关需求，根据生态承载力解决人口、环境、资源等问题时的效率较低。
为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种生态分析方法，应用于服务器，服务器可以为个人电脑(Personal Computer，PC)、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等具有逻辑计算功能的电子设备，能够快速、准确地根据多种类型的指标数据对区域的生态情况进行分析和评估。
可选地，请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种电子设备的方框示意图。电子设备100可以包括存储器111、存储控制器112、处理器113、外设接口114、输入输出单元115、显示单元116。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对电子设备100的结构造成限定。例如，电子设备100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
上述的存储器111、存储控制器112、处理器113、外设接口114、输入输出单元115及显示单元116各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。上述的处理器113用于执行存储器中存储的可执行模块。
其中，存储器111可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，只读存储器(Read Only Memory，简称ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory，简称PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EEPROM)等。其中，存储器111用于存储程序，处理器113在接收到执行指令后，执行程序，本申请实施例任一实施例揭示的过程定义的电子设备100所执行的方法可以应用于处理器113中，或者由处理器113实现。
上述的处理器113可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器113可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(digital signalprocessor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器，也可以是任何常规的处理器等。
上述的外设接口114将各种输入/输出装置耦合至处理器113以及存储器111。在一些实施例中，外设接口114，处理器113以及存储控制器112可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。
上述的输入输出单元115用于提供给用户输入数据。输入输出单元115可以是，但不限于，鼠标和键盘等。
上述的显示单元116在电子设备100与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本实施例中，显示单元可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器进行计算和处理。在本申请实施例中，显示单元116可以显示第一类指标数据或第二类指标数据的具体数据、确定的生态承载类型以及生成的预警等级信息等多种不同的数据。
本实施例中的电子设备可以用于执行本申请实施例提供的各个生态分析方法中的各个步骤。下面通过几个实施例详细描述生态分析方法的实现过程。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种生态分析方法的流程示意图，该方法可以包括步骤S200-S400。
步骤S200，获取待评估的目标区域的历史生态数据。
其中，可以先在多个区域中确定待评估的目标区域，区域之间可以使用行政单位进行划分，例如，以某一个市、或某一个区县作为一个区域。历史生态数据为采集、绘制、统计的多种与区域相关，能够表征目标区域的实际生态情况的多种类型的数据，例如，目标区域中的资源消费数据和能源消费数据。对生态承载力进行评估之前，还可以先确定需要进行评估的时间段，例如，以xx区为目标区域，在历史数据库中获取xx区域2020年-2021年这一年的生态数据，作为相应的历史生态数据。
步骤S300，根据历史生态数据，计算第一类指标数据和第二类指标数据。
其中，第一类指标数据与人类活动相关，为基础指标；第二类指标数据与区域特征相关，为专项指标。可以根据表征目标区域的实际生态情况的多种类型的历史生态数据，构建相应的多种不同类型的指标数据。
可选地，第一类指标数据可以包括生态占用面积和生态供给面积；第二类指标数据可以包括城市地区指标、农产品指标、生态专项指标以及禁开发指标等多种由人类活动划分得到的区域相关的指标。
步骤S400，根据第一类指标数据和第二类指标数据，确定目标区域的生态承载类型。
其中，不同类型的多种指标数据可以分别表征目标区域中不同的生态情况，因此，在进行生态承载力的评估分析时，可以基于指标数据对目标区域的实际的生态情况进行快速、有效地分析，确定相应的生态承载类型来表征目标区域的实际生态情况，适用于对多种不同类型的区域的生态承载情况进行评估。可选地，生态承载类型可以为预设的表征不同生态情况的相关等级类型，可以根据目标区域的实际情况制定相应的承载类型，例如，可以包括资源环境超载、资源环境未超载、资源环境临界超载等三种等级类型，其中，资源环境超载表征区域内生态资源损耗多，且生态环境情况差；资源环境未超载表征区域内生态环境损耗较少，生态环境良好；资源环境临近超载表征区域内生态资源损耗较多，且生态环境情况较差。
需要说明的是，为了进一步地提高对生态承载类型评估的精度，可以对目标区域进行进一步地尺度细化，细化方式包括：确定目标区域的区域范围；对区域范围进行划分，得到多个目标网格单元，以使第一类指标数据和第二类指标数据可以为目标网格单元下的指标数据。可以根据精度需求对目标区域的区域范围进行相应地划分，以确定多个目标网格单元，示例地，目标网格单元可以为500m*500m的矩形单元，也可以为其他面积和形状的单元，从而结合历史生态数据，生成目标网格单元下的多种指标数据。能够采用行政边界与格网法相结合的方式确定进行生态承载类型评估时的尺度单元。在进行评价时，可以以行政单元作为集成评估单元，确定生态承载类型，并生成相应的预警等级信息；也可以以在目标区域中以目标网格单元作为细化的评估单元，通过不同指标数据的计算对比，进一步确定每个目标网格单元的生态承载类型。并且，两种不同尺度的评估单元还可以相互转换，能够根据实际的需求选择相应的评估单元进行处理。从尺度方面进行优化，以网格单元为评估的单元，将目标区域拆分为多个子区域进行生态承载类型的评估，从而对目标区域中各个子区域的实际的生态承载类型分别进行计算和确定，有效地提高了对目标区域进行生态分析的评估精度。
在图2所示的实施例中，能够提高对区域的生态承载力进行评估时的准确性和有效性，以便于管理部门等根据确定的生态承载类型对目标区域进行相应地生态环境管理，有效地解决人口、环境、资源等各种生态环境问题。
可选地，请参阅图3，图3为本申请实施例提供的第一种步骤S300的详细流程示意图，步骤S300还可以包括步骤S310-S340。
步骤S310，基于历史生态数据计算多个类型的生物生产性土地的需求面积数据。
其中，生物生产性土地是指具有生物生产能力的土地或水体，可分为化石燃料地、可耕地、园地、林地、牧草地、建设用地和水域等多大类。可以通过历史生态数据进行分析，以折算得到生态生产性土地的需求面积数据。
在对历史生态数据进行分析时，可以先提取消费项目的年消费量。考虑到生态占用面积核算组分繁多，且各区县的消费项目不尽相同，在通览全国分省(市、区)统计年鉴的基础上，可以根据历史生态数据的可得性，对分县生态占用面积计算所需数据进行了遴选，并按生产该项目的土地类型进行归类，归类情况可以参见下表1。在使用过程中，各区县也可根据实际情况进行调整。一般认为，耕地主要是提供稻谷、小麦等农产品以及猪肉、禽肉、禽蛋等；园地主要是提供瓜果和食用坚果；林地主要是为人类提供木材；牧草地主要提供畜牧业产品，包括牛羊肉类、奶类等；水域主要提供渔业产品(包括淡水和海洋产品)；建筑用地包括各类人居设施及道路所占用的土地，一般这类土地大都建在肥沃的土地上，主要为耕地；化石燃料用地理论上是指专门用于吸收化石燃料燃放排放的CO2的土地，实际计算时可通过原煤、焦炭、汽油、柴油、液化石油气、其他燃料等几种能源的消耗量进行转化获取。
表1
Figure BDA0004163959000000091
在计算各种消费项目的生物生产性土地的需求面积数据时，可以根据资源类型的不同分别采用不同的方式。例如，对于生物资源(农产品、动物产品、林产品、水产品等)的生产面积，可采用相关生物资源的全国平均产量资料为标准进行折算，从而使得计算结果可以进行国内地区与地区之间的比较。计算公式可以为：
Figure BDA0004163959000000092
式中，dAj为支持某一区县人类消费所需要的第j类生物生产性土地面积，即需求面积数据，ci为区县第i项消费项目全年消费总量(kg)；pi为相应的生物生产性土地生产第i项消费项目的全国平均生产力(kg/hm2)。其中，在计算耕地地类的生物生产性土地面积时，应采用当年的复种指数进行调整，计算公式如下：/>
Figure BDA0004163959000000093
式中，dA耕地为所需要的耕地的生产性土地面积，即需求面积数据，CI为区县某年的农作物复种指数，一般用该地区全年农作物的播种面积与该地区耕地总面积的比来表示。对于能源(煤、焦炭、燃料油、原油、汽油、柴油和电力等)的生产面积，可采用世界上单位化石能源土地面积的平均发热量为标准，将当地能源消费量折算成统一的能量单位，再以该化石能源世界平均能源足迹为标准，计算出所需的化石能源土地面积和建筑用地面积。计算公式为：/>
Figure BDA0004163959000000094
式中，dA能源为区县化石能源消费所需的生物生产性土地面积，即需求面积数据，ci为第i项能源的年消费总量，ri为第i项能源的折算系数，fi为第i项能源的全球平均足迹。部分全球平均能源足迹和折算系数见下表2。
表2
Figure BDA0004163959000000095
Figure BDA0004163959000000101
步骤S320，基于均衡因子和多个需求面积数据，根据第一公式进行计算，以得到生态占用面积。
其中，第一公式为：
Figure BDA0004163959000000102
式中，EF为生态占用面积，j为生物生产性土地的类型，wj为j类用地的均衡因子，dAj为各种消费项目折算的需求面积数据。
可选地，为了使不同类型的生物生产性土地的需求面积数据转化为在生态生产力上等价的面积，以便于加总求和，可以考虑基于净初级生产力(NPP)设定均衡因子，以体现土地的生态功能，引入均衡因子(等价因子)进行计算，其计算公式为：某类生物生产性土地的均衡因子＝全球该类用地的平均净初级生产力/全球所有生态生产性用地的平均净初级生产力。汇总生产各种消费项目的各类生物生产性土地面积，然后七类生物生产性土地面积分别乘上均衡因子并求和，得出目标区域总的生态占用面积。需要说明的是，生态占用面积能够表征现有生活水平下人类占用的能够持续提供资源或消纳废物的、具有生物生产力的地域空间。能够从具体的生物物理量角度研究自然资本消费的空间，计算在一定人口与经济规模条件下，维持资源消费和废物消纳所必须的生物生产性土地面积，可为一个区域的生产消费活动是否处于当地生态系统承载力范围内提供定量的判断依据。
步骤S330，基于历史生态数据计算生物生产性土地的供给面积数据。
其中，还可以根据历史生态数据进行分析，以计算生物生产性土地的供给面积数据。历史生态数据中可以包括对地表覆盖进行分类的地理国情的历史监测数据，这些数据有效反映了地表自然营造物和人工营造物的自然属性或状况，可以参考下表3，分为10个一级类、46个二级类和77个三级类。因此，可以基于这些数据进行对比转换，以获取目标区域中各类生物生产性土地的供给面积数据。
表3
Figure BDA0004163959000000103
Figure BDA0004163959000000111
/>
Figure BDA0004163959000000121
步骤S340，基于均衡因子、产量因子和供给面积数据，根据第二公式进行计算，以得到生态供给面积。
其中，第二公式为：
Figure BDA0004163959000000122
式中，EC为生态供给面积，yj为j类用地的产量因子，sAj为供给面积数据。生态供给面积为一个地区所能提供给人类的生物生产性土地面积总和，表征该地区生态容量，能够表征区域内真正拥有的生物生产性空间的面积，是一种真实土地面积，反映了生态系统对人类活动的供给程度。
可选地，由于不同地区的资源禀赋不同，不仅单位面积不同类型的土地生产能力差别很大，而且单位面积同类型生物生产土地的生产力也有很大差异。因此不同地区同类生物生产土地的实际的供给面积数据是不能直接对比的，需要对其进行调整。因此，可以引入产量因子，利用地区平均产量得到固定的产量因子，可反映长期发展状况。产量因子是描述在特定地区的生物生产土地比全球同类生物生产土地的平均生产水平高(或低)。对于同一类型的生物生产土地，每个区县或有其自身的产量因子，它反映了当地生产力的平均水平。可以根据生物资源的实际产量计算各类土地的产量因子，其计算公式为：
Figure BDA0004163959000000123
式中，yj是j类用地的产量因子，r为加权因子，是区县j类用地中i类产品的生产面积(Sj，i)与j类用地总面积(Sj)的比重，cPj，i、nPj，i分别为j类用地中第i种消费项目的区县平均产量、全国平均产量。其中，化石燃料用地产量因子取值0，建筑用地产量因子与可耕地相同。也可以利用NPP代替生物资源的实际产量计算各类土地的产量因子。可选地，可以分别计算各类用地类型的生态供给面积，公式为：某类用地生态供给面积＝某类生物生产性土地面积*某类用地产量因子*某类生物生产性土地的均衡因子。在此基础上，加总七类用地生态供给面积，得出总生态供给面积。此外，还可以相关建议，在总生物生产性面积中扣除12％作为生物多样性保护地。
在图3所示的实施例中，能够将目标区域的整体自然生态情况转换为相应的第一类指标数据，有效地提高了第一类指标数据的全面性和有效性。
可选地，请参阅图4，图4为本申请实施例提供的第二种步骤S300的详细流程示意图，步骤S300还可以包括步骤S350-S380。
步骤S350，确定目标区域的可利用土地资源指数；基于可利用土地资源指数计算城市地区指标。
其中，城市化地区指全国功能区中的国家级和省级优化开发区、重点开发区。城市化地区可采用可利用土地资源指数作为指标，通过对可利用土地资源数量结构、质量特征和空间分布的综合考核，评价该区域剩余或潜在可利用土地资源对人口集聚、工业和城镇化发展的承载能力，具体通过人均可利用土地资源、可利用土地资源总量来反映。
可选地，可利用土地资源指数的计算方式可以为：计算各格网单元内可利用土地资源。计算公式为：可利用土地资源＝适宜建设用地面积-已有建设用地面积-基本农田面积适宜建设用地面积＝(地形坡度∩海拔高度)-所含河湖库等水域面积-所含沙漠戈壁面积-生态保护红线面积。其中，已有建设用地面积＝城镇用地面积+农村居民点用地面积+独立工矿用地面积+交通用地面积+特殊用地面积+水利设施建设用地面积；基本农田面积＝适宜建设用地面积内的耕地面积×β。式中：地形坡度与海拔高度的选算条件可以设定为：地形高程低于2000m对应坡度取值小于15度、地形高程在2000～3000m之间对应坡度取值小于8度、地形高程在3000m以上对应坡度值小于3度提取各土地利用类型面积。各区县可结合本区县地形高程、坡度分级标准进行适当调整。计算适宜建设用地面积时，沙漠戈壁可采用监测数据中地表覆盖数据，涉及类别有：盐碱地表、泥土地表、沙质地表、砾石地表、岩石地表；生态保护红线应采用最新的、由环保或林业部门编制的生态红线保护的资料，或者基于监测数据提取自然保护区、风景名胜区、森林公园、地质公园、世界文化自然遗产、湿地、饮用水水源保护区等。计算已有建设用地面积时，建议采用监测数据中地表覆盖数据，涉及类别如下表4所示。β的取值范围为[0.8，1)，建议取值0.85。可选地，还可以引入夜光和大气遥感影像、POI、历史交通态势、社交媒体等与居民日常生活直接相关的多源时空数据，构建城市地区指标。
表4
Figure BDA0004163959000000131
/>
Figure BDA0004163959000000141
可选地，以区县为单元汇总可利用土地资源总量，并计算人均可利用土地资源。计算公式为：人均可利用土地资源＝可利用土地资源总量/常住人口。根据计算得到的可利用土地资源、人均可利用土地资源，参考相关文件中的国家级可利用土地资源分级标准进行分级并赋值，在此基础上进行加权平均得出区县可利用土地资源指数，计算公式如下：可利用土地资源指数＝0.5×人均可利用土地资源等级赋值+0.5×可利用土地资源总量等级赋值，赋值情况可参考下表5：
表5
Figure BDA0004163959000000142
和/或，步骤S360，确定目标区域的种植业地区数据和牧业地区数据；基于种植业地区数据和牧业地区数据计算农产品指标。
其中，目标区域中可能存在相应的农产品主产区，农产品主产区可以按照种植业地区和牧业地区分别开展评价。种植业地区可以根据相应的种植业地区数据进行计算，采用耕地资源指数作为特征指标，通过耕地面积占县域国土面积的比例以及人均耕地生产能力反映；牧业地区可以根据相应的牧业地区数据进行计算，采用草地资源指数作为特征指标作为特征指标，通过草地面积占县域国土面积的比例以及人均草地面积反映，从而相结合作为相应的农产品指标。
可选地，根据种植业地区数据计算相应的特征指标的计算可以为：第一步：计算各格网单元内不同年份的耕地面积比例，耕地面积可基于历史监测数据中的水田、旱地、大棚的总面积计算。第二步：以区县为单元汇总耕地面积，计算耕地面积占县域国土面积的比例，并根据各省平均水平划定阈值，一般可按照耕地面积比重>39％、16％～39％、<16％的取值范围，将其划分为耕地资源总量丰富、耕地资源总量一般、耕地资源总量缺乏，分别赋值4，3，1。第三步：以区县为单元计算人均耕地面积，参照联合国粮食及农业组织制定的耕地警戒线标准及各省情况确定分级评价标准，分级标准具体可参阅下表6。通常：小于533平方米/人为耕地资源缺乏，533～693平方米/人为耕地资源较缺乏，693～933平方米/人为耕地资源一般，933～1333平方米/人为耕地资源较丰富，大于1333平方米/人为耕地资源丰富，分别对应赋值1，2，3，4，5。第四步：依据耕地面积占比、人均耕地面积两项指标的评价结果判定种植业地区的资源环境承载状态。通常，在此基础上进行加权平均得出可利用土地资源指数，计算公式如下：耕地资源指数＝0.5×人均可利用土地资源等级+0.5×可利用土地资源总量等级。
表6
Figure BDA0004163959000000151
可选地，根据牧业地区数据计算相应的特征指标的计算可以为：计算各格网单元内的草地面积比例，草地面积可基于历史监测数据中的高覆盖草地(0411)、中覆盖草地(0412)、牧草地(0421)的总面积计算。以区县或网格为单元汇总草地面积，计算草地面积占区域国土面积的比例。
和/或，步骤S370，确定目标区域的生态指数；基于生态指数计算生态专项指标。
其中，目标区域中可能包含生态地区，生态地区指全国主体功能区规划中的国家级和省级重点生态功能区，其专项评价将以相关规定中的生态功能区生态状况指标为参考依据，并依据各类功能区功能特点以及历史监测数据，选择植被覆盖指数、受保护区域面积比、林地覆盖率、草地覆盖率、水域湿地面积比、耕地和建设用地面积比、沙化土地面积比等多项指数，作为生态指数进行集成处理，集成形成生态状态指标(FEI)，以作为相应的生态专项指标。
可选地，多个生态指数定义如下：植被覆盖指数：评价区域植被覆盖的程度，利用评价区域单元面积中年最大增强植被指数(EVI)的平均值表示。受保护区域面积比：评价区域内受到严格保护的面积和所占比例，主要包括各级(国家、省、市或县级)自然保护区、(国家或省级)风景名胜区、森林公园、国家湿地公园、国家地质公园、集中式饮用水源地保护区，以及其它生态红线区域。单位：％。林地覆盖率：指区域内林地(对应历史监测数据中的乔木林0310、灌木林0320、乔灌混合林0330、竹林0340、疏林0350、绿化林地0360、人工幼林0370)面积占土地面积的比例。林地覆盖率指标对生态环境的改善、居民生活质量的提高具有重要意义，同时还从一定程度上反映了城乡投资环境、区域经济发展。增加林地资源可以有效改善气候、涵养水源、固碳释氧、降低噪音等作用。林地覆盖其指标的数值越大，代表区域内林地资源以及生物多样性更加丰富，森林生态系统更为健康完善；有助于减小降水的径流排泄，补给地下水，有利于改善地区水资源缺乏的状况。草地覆盖率：评价区域内草地(对应历史监测数据中的草地0400及其下级类)面积所占的比例。水域湿地面积比：用来评价区域内河流(渠)、湖泊(库)、冰川和积雪、滩涂、沼泽地等湿地类型的面积之和所占比例，数据可采用第二次全国湿地资源调查结果。耕地和建设用地面积比：用来评价区域内耕地(可采用历史监测数据中的水田0110、旱地0120、大棚0750数据)和建设用地(可采用历史监测数据中的房屋建筑区0500及其下级类、道路及0600其下级类、构筑物及其除沙障以外的下级类、建筑工地0830、水渠1012)面积之和所占比例。沙化土地面积比：针对防风固沙功能类型区域，指除固定沙地之外的沙化土地面积之和占区域国土面积的比例。沙化土地分类按照林业部门荒漠化与沙化土地调查分类标准，分为半固定沙地、流动沙地、风蚀残丘、戈壁、沙化耕地、露沙地8种类型。单位：％。
可选地，生态专项指标的计算方式可以为：分项测算各个格网单元内的植被覆盖指数、受保护区域面积比、林地覆盖率、草地覆盖率、水域湿地面积比、耕地和建设用地面积比、沙化土地面积比等多项指数。基于分项指数，计算生态状况指标(FEI)，各指标权重如下表7所示。计算公式为：FEI＝0.2×植被覆盖指数+0.17×受保护区域面积比+0.15×林地覆盖率+0.1×草地覆盖率+0.18×水域湿地面积比+0.16×(1-耕地和建设用地面积比)+0.17×(1-沙化土地面积比)。
表7
序号 分项指数 权重 类型
1 植被覆盖指数 0.2 正
2 受保护区域面积比 0.17 正
3 林地覆盖率 0.15 正
4 草地覆盖率 0.1 正
5 水域湿地面积比 0.18 正
6 耕地和建设用地面积比 0.16 负
7 沙化土地面积比 0.04 负
和/或，步骤S380，确定目标区域的禁开发数据；基于禁开发数据计算禁开发指标。其中，部分区县作为确保生态平衡、改善区域生态环境质量、保障粮食安全的核心区域，大面积被划入禁止开发区范围(如自然保护区、历史文化遗产、重点风景区、森林公园、地质公园或重要水源地等)或部门红线范围(如生态红线等)，作为相应的禁开发区域。这些区域需要实行强制保护、禁止一切对自然生态人为干扰活动的。因此，可以结合区县的实际需求，针对这些区域开展生态承载力辅助评价，根据禁开发区域的禁开发数据，计算相应的禁开发指标。可选地，考虑到禁止开发区、部门红线保护区内可能存在着一定的经营性活动(如旅游活动)，对生态环境保护造成压力，因此参考相关规定中的自然保护区生态保护状况评价指标，基于与开发活动有关的用地类型，采用开发干扰指数作为指标，评价人类生产生活在禁止开发区、部门红线保护区造成的干扰程度。禁开发指标的计算方式可以为：依据人类开发活动的程度，确定不同地表覆盖类型的开发干扰权重。示例地，高密度房屋建筑区的权重可以为0.40，低密度房屋建筑区的权重可以为0.10，其他建设用地的权重可以为0.40，耕地的权重可以为0.10。基于历史监测数据中地表覆盖数据计算各格网单元内不同开发干扰类型的面积。开发干扰类型与历史监测数据中地表覆盖分类体系的对应关系可以参考下表8。计算禁开发指标的计算公式为：禁开发指标＝A_dev×(功能区权重×0.40×高密度房屋建筑区+功能区权重×0.40×其它建设用地+功能区权重×0.10×低密度房屋建筑区+功能区权重×0.10×耕地)/保护区总面积。式中：A_dev为开发干扰指数的归一化系数，参考值为15.203363830174。功能区权重取值可以为：核心区的权重为0.60，缓冲区的权重为0.30，实验区的权重为0.10，未进行功能区分区的区域的权重可以按0.60计算。
表8
Figure BDA0004163959000000171
Figure BDA0004163959000000181
在图4所示的实施例中，能够根据目标区域中的不同功能的地区进行细化地指标化处理，有效地提高了第二类指标数据的针对性和有效性。
可选地，请参阅图5，图5为本申请实施例提供的一种步骤S400的详细流程示意图，步骤S400中还可以包括步骤S410-S450。
步骤S410，根据第一类指标数据，确定供需平衡数据；根据供需平衡数据，确定目标区域的第一承载类型。
其中，由于第一类指标数据中可以包括生态占用面积和生态供给面积，因此，可以根据生态占用面积和生态供给面积计算相应的供需平衡数据，供需平衡数据为目标区域中的人均生态占用面积和人均生态供给面积之间的比值，可以反映地区资源供给和需求的关系，即供给平衡数据
Figure BDA0004163959000000182
当一个地区的生态供给面积小于其生态占用面积，表明该地区的人类负荷已经超过了生态容量，表现为区域的生态赤字；这种情况说明该地区发展模式处于相对不可持续状态，若要满足人口在现有生活水平下的消费需求，该地区需要从地区之外获得欠缺的资源，或者消耗剩余自然资本来弥补供给的不足。相对的，当生态供给面积大于生态占用面积，表明该地区的生态容量完全能够支持其人口负荷，表现为生态盈余；这种情况说明该地区发展模式具相对可持续性，地区内自然资本总量有可能得到增加，生态容量有望扩大。当生态供给面积与生态占用面积相等，表明该地区生态平衡。
在确定第一承载类型时，可以根据EI值的范围，将区县承载力供需平衡关系划分为多个等级，示例地，第一承载类型可以与生态承载类型的分级标准相似，例如，同样设置超载、未超载、临界超载这三个等级进行评价。示例地，在EI≤1时，则表征未超载，在1<EI≤1.2时，则表征临界超载，在EI>1.2时，则表征超载。
步骤S420，根据第二类指标数据，确定第二承载类型。
其中，由于第二类指标数据中可以包括多种类型的指标，因此，可以分别根据各个类型的指标，确定多个第二承载类型。
示例地，第二承载类型也可以与生态承载类型的分级标准相似，例如，同样设置超载、未超载、临界超载这三个等级进行评价。
可选地，在第二类指标数据中包括城市地区指标时，可以依据可利用土地资源指数将土地资源超载状况划分为未超载、超载、临界超载3种类型。例如，可利用土地资源指数<2，则表征超载；介于2～3之间，则表征临界超载；可利用土地资源指数>3，则表征未超载。在第二类指标数据中包括农产品指标时，可以依据耕地资源指数将农产品主产区资源承载状况划分为未超载、超载、临界超载3种类型。例如，耕地资源指数<2，则表征超载；介于2～3之间，则表征临界超载；耕地资源指数>3，则表征未超载，并根据各省平均水平划定阈值，将其划分为草地资源总量超载、草地资源总量临界超载、草地资源总量未超载。在第二类指标数据中包括生态专项指标时，可以将各格网单元的生态状况分为5级，即优、良、一般、较差和差，并划分未超载、临界超载、超载三种类型；在此基础上，根据超载类型的面积比例，确定县级行政单元的整体超载情况。根据各个格网单元的开发干扰指数值，将其生态保护状况分为5级，即优、良、一般、较差和差，并划分未超载、临界超载、超载三种类型，具体判定方式可以参阅下表9；在第二类指标数据中包括禁开发指标时，可以根据超载类型的面积比例，确定禁止开发区的整体超载情况，具体判定方式可以参阅下表10。
表9
Figure BDA0004163959000000191
表10
Figure BDA0004163959000000192
Figure BDA0004163959000000201
步骤S430，基于短板效应对第一承载类型和第二承载类型进行计算，确定生态承载类型。
其中，在获取第一承载类型和第二承载类型时，可以统计多个承载类型中各个等级的数量，以短板效应确定最终的生态按类型，例如，在第一承载类型和第二承载类型的超载数量等于或大于1时，则生态承载类型为超载；若第一承载类型和第二承载类型中的超载数量为0，临界超载数量等于或大于2时，则生态承载类型为超载；若第一承载类型和第二承载类型中的超载数量为0，临界超载数量等于1时，则生态承载类型为临界超载；其余情况为未超载等。
或，步骤S440，基于预设权重信息对第一承载类型和第二承载类型进行计算，确定生态承载类型。
其中，还可以根据预设的权重信息对多个承载类型进行计算，可以根据区域的实际情况预设相关的权重信息，将每个承载类型设置为对应的数值，从而以数值与相应的权重信息进行计算后相加，以计算得到的数据确定生态承载类型。
或，步骤S450，基于均值算法对第一承载类型和第二承载类型进行计算，确定生态承载类型。
其中，还可以使用均值算法对多个承载类型进行计算，将每个承载类型设置为对应的数值，将所有数值相加后进行平均，以最终得到的数值所表征的承载类型作为生态承载类型。
在图5所示的实施例中，能够结合多种不同类型的指标数据对目标区域的生态情况进行多方面地有效分析，有效地提高了确定生态承载类型的效率，以及确定的生态承载类型的有效性和准确性。
可选地，请参阅图6，图6为本申请实施例提供的另一种生态分析方法流程示意图，该方法还可以包括步骤S510-S540。
步骤S510，获取目标区域的历史指标数据。
其中，在生成相应的指标数据后，可以将指标数据存储在历史数据库中，以便进行动态地分析。可以根据需求的时间段，在历史数据库中对目标区域的历史指标数据进行查询，历史指标数据中也包括相应的第一类指标数据和第二类指标数据，例如，查询目标区域2019-2020年之间的指标数据作为历史指标数据。
步骤S520，根据历史指标数据、第一类指标数据和第二类指标数据，确定指标变化量。
其中，可以根据不同时间段的指标数据计算目标区域的指标变化量，计算方式可以为：ΔC＝Ct+n-Ct；式中，ΔC为指标变化量，t为基准时间，Ct为基准时间段内的第一类指标数据和第二类指标数据，Ct+n为自基准年后n段时间内的历史指标数据，其中，t和n的单位都可以为年，n可以取值10，也可根据各区县数据情况确定。
步骤S530，根据指标变化量，确定目标区域的历史变化趋势。
其中，可以基于指标变化量的取值对各指标值进行分类定性，从而确定目标区域的历史变化趋势。变化趋势一般分为变化趋良或趋势不明显、变化趋差两个类别。分类标准可参考下表11，也可结合实地情况划定。
表11
Figure BDA0004163959000000211
步骤S540，根据历史变化趋势，生成相应的预警等级信息。
其中，预警等级信息用于对目标区域的生态情况进行预警。还可以根据第一类指标数据和第二类指标数据的变化类别，进一步评估资源环境耗损情况的变化趋势，划分为资源环境耗损加剧和趋缓两种类型：两类指数中有一项趋向差的方向，则判定资源环境耗损加剧，否则为资源环境耗损趋缓。按照资源环境耗损趋势评价结果，对超载类型进行预警等级划分。将资源环境耗损加剧的超载区域定位红色预警区(极重警)，资源环境耗损趋缓的超载区域定为橙色预警区(重警)，资源环境耗损加剧的临界超载区域定为黄色预警区(中警)，资源环境耗损趋缓的临界超载区域定位蓝色预警区(轻重警)，不超载的区域为绿色无警区(无警)，并生成相应的预警等级信息，例如红色预警信息等进行预警和提示。
在图6所示的实施例中，能够结合分析的指标数据和历史指标数据对目标区域的生态变化进行动态地分析和预警，以进行实时地预警和提醒，从而在生态变化剧烈且趋势恶化时，及时地提示相关部门进行有效地处理，提高了生态问题的处理效率。
可选地，请参阅图7，图7为本申请实施例提供的一种步骤S200的详细流程示意图，步骤S200中还可以包括步骤S210-S220。
步骤S210，根据目标区域的地理位置，在历史数据库中查询相应的初始生态数据。
其中，历史数据库中可以存储有多个不同部门对各个区域采集的多种类型的数据，可以根据目标区域的地理位置，例如坐标、范围等数据，在历史数据库中查询相应坐标及范围内的多种类型的初始生态数据。初始生态数据可以包括地理监测数据、统计数据、专题数据以及参考数据等多种数据，多种数据的具体种类可以参考下表12。
表12
Figure BDA0004163959000000221
步骤S220，对初始生态数据进行预处理，得到历史生态数据。
其中，由于多种初始生态数据的类型、载体、结构等都不相同，为了便于后续对数据进行处理，可以根据初始生态数据的类型等，选择相应的预处理方式对初始生态数据进行处理，以得到相应的历史生态数据。预处理可以包括空间处理、扫描处理以及关联处理等多种不同的处理方式。
示例地，在对空间数据进行预处理时，可以采用配准纠正、坐标转换、格式转换、数据拼接与裁切等空间处理方式进行处理；在对纸质数据进行处理时，可以对纸质图像资料进行扫描处理，扫描图像分辨率不低于200DPI；在对统计数据进行处理时，可以对近年作业区的人口、经济统计数据进行整理，并与相应的行政区划单元相关联，形成空间统计数据。
在图7所示的实施例中，能够根据需求查找到相应的生态数据，并结合数据的类型进行相应地预处理，有效地提高了历史生态数据的相关性和可操作性。
请参阅图8，图8为本申请实施例提供的一种生态分析装置的结构示意图，生态分析装置600中可以包括：获取模块610、指标模块620和评价模块630；获取模块610用于获取待评估的目标区域的历史生态数据；指标模块620用于根据历史生态数据，计算第一类指标数据和第二类指标数据；评价模块630用于根据第一类指标数据和第二类指标数据，确定目标区域的生态承载类型；其中，第一类指标数据与人类活动相关，第二类指标数据与区域特征相关。
在一可选的实施方式中，其中，第一类指标数据包括生态占用面积和生态供给面积；指标模块620中还可以包括第一指标子模块，用于基于历史生态数据计算多个类型的生物生产性土地的需求面积数据；基于均衡因子和多个需求面积数据，根据
Figure BDA0004163959000000231
进行计算，以得到生态占用面积；其中，EF为生态占用面积，j为生物生产性土地的类型，wj为j类用地的均衡因子，dAj为各种消费项目折算的需求面积数据；基于历史生态数据计算生物生产性土地的供给面积数据；基于均衡因子、产量因子和供给面积数据，根据/>
Figure BDA0004163959000000232
进行计算，以得到生态供给面积；其中，EC为生态供给面积，yj为j类用地的产量因子，sAj为供给面积数据。
在一可选的实施方式中，其中，第二类指标数据包括：城市地区指标、农产品指标、生态专项指标以及禁开发指标中的至少一种；指标模块620中还可以包括第二指标子模块，用于确定目标区域的可利用土地资源指数；基于可利用土地资源指数计算城市地区指标；和/或确定目标区域的种植业地区数据和牧业地区数据；基于种植业地区数据和牧业地区数据计算农产品指标；和/或确定目标区域的生态指数；基于生态指数计算生态专项指标；和/或确定目标区域的禁开发数据；基于禁开发数据计算禁开发指标。
在一可选的实施方式中，评价模块630具体用于：根据第一类指标数据，确定供需平衡数据；根据供需平衡数据，确定目标区域的第一承载类型；根据第二类指标数据，确定第二承载类型；基于短板效应对第一承载类型和第二承载类型进行计算，确定生态承载类型；或基于预设权重信息对第一承载类型和第二承载类型进行计算，确定生态承载类型；或基于均值算法对第一承载类型和第二承载类型进行计算，确定生态承载类型。
在一可选的实施方式中，生态分析装置600中还可以包括预警模块，用于获取目标区域的历史指标数据；根据历史指标数据、第一类指标数据和第二类指标数据，确定指标变化量；根据指标变化量，确定目标区域的历史变化趋势；根据历史变化趋势，生成相应的预警等级信息；其中，预警等级信息用于对目标区域的生态情况进行预警。
在一可选的实施方式中，其中，第一类指标数据和第二类指标数据为目标网格单元下的指标数据；生态分析装置600中还可以包括尺度模块，用于确定目标区域的区域范围；对区域范围进行划分，得到多个目标网格单元。
在一可选的实施方式中，获取模块610具体用于：根据目标区域的地理位置，在历史数据库中查询相应的初始生态数据；其中，初始生态数据包括地理监测数据、统计数据、专题数据以及参考数据中的至少一种；对初始生态数据进行预处理，得到历史生态数据；其中，预处理包括空间处理、扫描处理以及关联处理中的至少一种。
由于本申请实施例中的生态分析装置600解决问题的原理与前述的生态分析方法的实施例相似，因此本实施例中的生态分析装置600的实施可以参见上述生态分析方法的实施例中的描述，重复之处不再赘述。
本申请实施例还提供了一种计算机可读取存储介质，可读取存储介质中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行本实施例提供的生态分析方法中任一项方法中的步骤。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的框图显示了根据本申请的多个实施例的设备的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图中的每个方框、以及框图的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种生态分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待评估的目标区域的历史生态数据；
根据所述历史生态数据，计算第一类指标数据和第二类指标数据；
根据所述第一类指标数据和所述第二类指标数据，确定所述目标区域的生态承载类型；
其中，所述第一类指标数据与人类活动相关，所述第二类指标数据与区域特征相关。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述第一类指标数据包括生态占用面积和生态供给面积；
所述根据所述历史生态数据，计算第一类指标数据，包括：
基于所述历史生态数据计算多个类型的生物生产性土地的需求面积数据；
基于均衡因子和多个所述需求面积数据，根据
Figure FDA0004163958990000011
进行计算，以得到所述生态占用面积；其中，EF为所述生态占用面积，j为所述生物生产性土地的类型，wj为j类用地的所述均衡因子，dAj为各种消费项目折算的所述需求面积数据；
基于所述历史生态数据计算所述生物生产性土地的供给面积数据；
基于所述均衡因子、产量因子和所述供给面积数据，根据
Figure FDA0004163958990000012
Figure FDA0004163958990000013
进行计算，以得到所述生态供给面积；其中，EC为所述生态供给面积，yj为j类用地的所述产量因子，sAj为所述供给面积数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述第二类指标数据包括：城市地区指标、农产品指标、生态专项指标以及禁开发指标中的至少一种；
所述根据所述历史生态数据，计算第二类指标数据，包括：
确定所述目标区域的可利用土地资源指数；基于所述可利用土地资源指数计算所述城市地区指标；和/或
确定所述目标区域的种植业地区数据和牧业地区数据；基于所述种植业地区数据和所述牧业地区数据计算所述农产品指标；和/或
确定所述目标区域的生态指数；基于所述生态指数计算所述生态专项指标；和/或
确定所述目标区域的禁开发数据；基于所述禁开发数据计算所述禁开发指标。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一类指标数据和所述第二类指标数据，确定所述目标区域的生态承载类型，包括：
根据所述第一类指标数据，确定供需平衡数据；根据所述供需平衡数据，确定所述目标区域的第一承载类型；
根据所述第二类指标数据，确定第二承载类型；
基于短板效应对所述第一承载类型和所述第二承载类型进行计算，确定所述生态承载类型；或
基于预设权重信息对所述第一承载类型和所述第二承载类型进行计算，确定所述生态承载类型；或
基于均值算法对所述第一承载类型和所述第二承载类型进行计算，确定所述生态承载类型。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述目标区域的历史指标数据；
根据所述历史指标数据、所述第一类指标数据和所述第二类指标数据，确定指标变化量；
根据所述指标变化量，确定所述目标区域的历史变化趋势；
根据所述历史变化趋势，生成相应的预警等级信息；其中，所述预警等级信息用于对所述目标区域的生态情况进行预警。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，其中，所述第一类指标数据和所述第二类指标数据为目标网格单元下的指标数据；
所述方法还包括：
确定所述目标区域的区域范围；
对所述区域范围进行划分，得到多个所述目标网格单元。
7.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取待评估的目标区域的历史生态数据，包括：
根据所述目标区域的地理位置，在历史数据库中查询相应的初始生态数据；其中，所述初始生态数据包括地理监测数据、统计数据、专题数据以及参考数据中的至少一种；
对所述初始生态数据进行预处理，得到所述历史生态数据；其中，所述预处理包括空间处理、扫描处理以及关联处理中的至少一种。
8.一种生态分析装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块、指标模块和评价模块；
所述获取模块用于获取待评估的目标区域的历史生态数据；
所述指标模块用于根据所述历史生态数据，计算第一类指标数据和第二类指标数据；
所述评价模块用于根据所述第一类指标数据和所述第二类指标数据，确定所述目标区域的生态承载类型；
其中，所述第一类指标数据与人类活动相关，所述第二类指标数据与区域特征相关。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器运行所述程序指令时，执行权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
10.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述可读取存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器运行时，执行权利要求1-7任一项所述方法中的步骤。
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