吳海波,趙曉慎?,王治國,張超
(1.華北水利水電學(xué)院,450011,鄭州;2.水利部水利水電規(guī)劃設(shè)計總院,100011,北京)
水土保持區(qū)劃是水土保持規(guī)劃的基礎(chǔ)工作和關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。為了使水土資源得以充分利用,水土流失得到有效控制,水土資源在經(jīng)濟、社會和生態(tài)的效益達到最大化,為科學(xué)開展水土保持工作提供決策依據(jù),對水土保持區(qū)劃的研究具有十分重要的現(xiàn)實意義。近些年,隨著社會經(jīng)濟發(fā)展與生產(chǎn)實踐需求,水土保持區(qū)劃以辛樹幟等[1]于1982 年提出土壤侵蝕類型對中國水土流失進行分區(qū)后,經(jīng)過調(diào)整和補充,為其他全國水土保持區(qū)劃研究提供基礎(chǔ)理論[2-3]。王治國等[4-5]根據(jù)我國水土保持區(qū)劃存在的實際問題,提供解決辦法和提出水土保持區(qū)劃基本框架理論;魏曉等[6]依據(jù)寧夏地域差異類型及防治措施進行了水土保持區(qū)劃。以土壤侵蝕類型、地域差異類型等進行區(qū)劃指導(dǎo)水土保持工作,取得了較好的實際應(yīng)用效果,但存在方法指標單一、主觀定性偏重等不足。隨著現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計分析理論和計算機技術(shù)的快速發(fā)展,引入了主成分分析法、聚類分析法、遙感技術(shù)等方法和技術(shù)[7]。筆者采用多元統(tǒng)計知識的Bayes 判別分析理論建立水土保持區(qū)劃綜合判別模型,以定性指標選擇與定量數(shù)據(jù)計算相結(jié)合,用主成分分析法對指標進行選擇,對已有觀測樣本的若干數(shù)量特征對新樣本進行識別,判別新樣本所屬類型,并將該方法應(yīng)用于甘肅、寧夏、青海3 省份的黃土丘陵溝壑區(qū)進行區(qū)劃分析。
甘肅、寧夏、青海(甘寧青)3 省份的黃土丘陵溝壑區(qū)屬于我國第二級地形階梯中西北黃土高原區(qū)的一個二級區(qū)。該區(qū)位于日月山以東,大阪山、烏鞘嶺至白于山一線以南,六盤山以西,秦嶺以北的西北黃土高原,主要位于黃河流域范圍內(nèi),面積為12 萬6 087.8 km2,涉及甘肅、青海及寧夏3 省份共50 個縣(市、區(qū))。區(qū)內(nèi)地面坡度較緩,以丘陵為主,有部分高地草原區(qū)和小盆地,其中山地占52.21%、平原占22.54%、其他占25.25%。因該區(qū)地處西北內(nèi)陸,氣候條件干旱少雨,年均降雨量約為386 mm,干旱指數(shù)約為1.1,年均氣溫約為4.5℃,是一個氣候比較敏感的生態(tài)脆弱地帶[8]。甘寧青地區(qū)位于黃土高原、內(nèi)蒙古高原和青藏高原交匯處,是一個地緣遼闊的少數(shù)民族積聚地,經(jīng)濟條件落后,生產(chǎn)水平低下,由于特殊地形、地質(zhì)和氣象條件,加上當?shù)匕傩諝Я珠_墾及過度放牧,植被破壞嚴重,林草覆蓋率約為38.45%,土壤侵蝕非常嚴重,加大了水土流失發(fā)生的頻率、災(zāi)害的程度及治理的難度[9]。
Bayes 判別分析模型是根據(jù)已有的樣本建立判別函數(shù)對測試樣本進行識別,判定測試樣本所屬類別的一種方法。其基本思想是充分利用各類先驗信息,考慮已有樣本先驗概率,利用Bayes 公式按照一定準則構(gòu)造判別函數(shù),以測試樣本在各判別函數(shù)中所得最大值的一類為測試樣本所屬類別[10]。
式中:μi為第i 個總體的均值;Σi為第i 個總體的方差。
對于一個新樣本x 到其中任意2 個總體Gm和Gn的馬氏距離的平方差[12],具體形式為
gm和gn分別為2 個總體Gm和Gn的概率密度函數(shù),具體形式為:
式中:μm,μn為2 個總體的均值向量;Σm,Σn為2 個向量的協(xié)方差矩陣。
當Σm=Σn=Σ 時,根據(jù)式(2)、式(3)和式(4)可得Bayes 判別函數(shù),具體形式為
當存在Σ1=Σ2=…=Σg=Σ 時,則得到多正態(tài)總體的Bayes 判別函數(shù)
式中qi為總體Gi的先驗概率。
通過Wi(x)可得x 屬于Gi的后驗概率P(Gi/x),具體形式為
由式(7)可知,后驗概率P(Gi/x)與概率密度exp(Wi(x))成正比關(guān)系,則對于給定的樣本x∈Gi,Bayes 判別準則表示為
本文對Bayes 判別分析算法的實現(xiàn)進行編程計算,其結(jié)構(gòu)流程如圖1 所示。
圖1 Bayes 判別分析算法流程Fig.1 Flow chart of bayes discriminant analysis
為了對甘寧青黃土丘陵溝壑地區(qū)進行更加合理的區(qū)劃,更好地規(guī)劃并利用水土資源服務(wù)于當?shù)厣鐣a(chǎn)和生活,使得區(qū)域間相似性最小,區(qū)域內(nèi)差異性最小。根據(jù)以地形地貌、土壤侵蝕等內(nèi)部因素為主[13-14]進行區(qū)劃的結(jié)果,甘寧青黃土丘陵溝壑地區(qū)由隴中高原區(qū)、甘肅中部黃土丘陵溝壑區(qū)及黃土高原西緣區(qū)等3 部分組成,分別記為G1、G2和G3。文中考慮該地區(qū)自然資源條件、社會經(jīng)濟情況和水土資源流失等外部特征,選取每個研究單元的綜合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、土地生產(chǎn)力、水文氣象及土壤侵蝕等方面為研究內(nèi)容,對土地總面積、耕地面積、林地面積、草地面積、人口總數(shù)、糧食總產(chǎn)量、降雨量和蒸發(fā)量等10 個影響因素進行數(shù)據(jù)分析和整理,采用主成分分析法對影響指標進行處理,得到墾殖率x1、林草覆蓋率x2、人口密度x3/(人/km2)、單位面積糧食產(chǎn)量x4/(kg/hm2)、降雨量x5/mm 和蒸發(fā)量x6/mm 等6 個主要影響指標作為Bayes 判別分析算法因子,根據(jù)式(6)建立區(qū)劃分類判別的Bayes 判別分析函數(shù),對甘寧青黃土丘陵溝壑地區(qū)進行區(qū)劃分析。
以甘寧青黃土丘陵溝壑區(qū)中的50 個縣(市、區(qū))作為研究對象,其中隴中高原區(qū)G1有23 個,甘肅中部黃土丘陵溝壑區(qū)G2有10 個,黃土高原西緣區(qū)G3有17 個。為了對甘寧青黃土丘陵溝壑地區(qū)進行準確的劃分,檢驗土壤侵蝕類型區(qū)劃的合理性。將處于3 個區(qū)域邊界上的10 個縣(市、區(qū))提取用作Bayes 判別分析的測試樣本,其數(shù)據(jù)見表1。
表1 待判別的縣(市、區(qū))Tab.1 Undiscriminanted county(city,area)
對剩余40 個縣(市、區(qū))的各因子數(shù)據(jù)進行分析,可得G1、G2、G3的樣本容量分別為n1=18,n2=8,n3=14,且其相應(yīng)的先驗概率分別為q1=9/20,q2=1/5,q3=7/20。利用Bayes 判別分析理論建立區(qū)劃Bayes 判別函數(shù),根據(jù)式(6)計算,得到甘寧青黃土丘陵溝壑地區(qū)的區(qū)劃數(shù)學(xué)模型,見式(9)~(11)。
將表1 中待測數(shù)據(jù)代入式(9) ~(11),計算Bayes 判別函數(shù)Wi(x)(i=1,2,3),結(jié)果見表2。
表2 Bayes 判別分析測試結(jié)果Tab.2 Test results of discriminant analysis by Bayes
利用式(8)對表2 中判別數(shù)據(jù)Wi(x)(i=1,2,3)進行判別分析,與測試樣本在土壤侵蝕類型下所進行的區(qū)劃結(jié)果進行比較,Bayes 判別分析區(qū)劃模型判斷正確率為100%。Bayes 判別分析區(qū)劃模型論證了甘寧青黃土丘陵溝壑區(qū)劃按照土壤侵蝕類型進行水土保持區(qū)劃的合理性,同時也說明對水土保持區(qū)劃存在著多種方法。甘寧青黃土丘陵溝壑區(qū)建立的Bayes 判別分析區(qū)劃模型結(jié)果與實際情況吻合,其準確率大于80%,可推廣至其他地區(qū)進行水土保持區(qū)劃[10]。
通過Bayes 判別分析理論對甘寧青黃土丘陵溝壑區(qū)進行區(qū)劃分析,采用墾殖率、林草覆蓋率、人口密度、單位面積糧食產(chǎn)量、降雨量、和蒸發(fā)量作為判別因子,提出了Bayes 判別分析甘寧青黃土丘陵溝壑地區(qū)的區(qū)劃數(shù)學(xué)模型。實例結(jié)果表明,該模型具有操作簡單易懂、計算速度快及準確率高等特點,與按土壤侵蝕類型進行區(qū)劃的結(jié)果一致,正確率為100%。說明Bayes 判別分析是一種判別效果較好的數(shù)學(xué)區(qū)劃判別技術(shù),可以應(yīng)用于水土保持區(qū)劃中。
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