張美美，張榮群，張曉東，楊建宇

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院，北京100083）

0 引 言

濕地的時(shí)空動態(tài)發(fā)展過程比其最終形成的空間格局更為重要［1］。只有清楚的了解濕地的發(fā)展過程，才能夠?qū)ζ溲莼瘷C(jī)制進(jìn)行深層次的剖析，獲取濕地的變化規(guī)律［2］。傳統(tǒng)的地理對象模擬和預(yù)測模型，如經(jīng)典的土地利用覆被變化模型、土地利用競爭模型等，主要解決了空間變量隨時(shí)間變化與地理現(xiàn)象間的因果關(guān)系［3－4］，沒有考慮地理現(xiàn)象在空間上的相互作用與相互依存問題；在地理空間格局變化規(guī)律的表達(dá)上，雖然提出了空間轉(zhuǎn)移矩陣［5－6］，但這僅解決了研究區(qū)濕地各類型變化的總量問題，研究結(jié)果只說明一個(gè)研究區(qū)的整體變化特征和規(guī)律，無法給出具體點(diǎn)位上的變化情況。元胞自動機(jī)是一時(shí)間、空間和狀態(tài)都離散的動力系統(tǒng)，其狀態(tài)的轉(zhuǎn)換規(guī)則在時(shí)間和空間上都是局部的［7－8］，充分考慮了鄰域間的相互作用，可以很好地解決地理現(xiàn)象在空間上的相互作用問題。元胞自動機(jī)模型中最核心的部分是轉(zhuǎn)換規(guī)則的定義［9］。在實(shí)際的應(yīng)用中，轉(zhuǎn)換規(guī)則的定義涉及到很多的變量、參數(shù)的確定，用戶難以選擇，因此研究提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的元胞自動機(jī)模型（artificial neural network－cellular automata，ANN－CA）對濕地景觀演變過程進(jìn)行模擬，有效地簡化了轉(zhuǎn)換規(guī)則的定義，得到較符合實(shí)際的演變規(guī)律，提高了模擬的準(zhǔn)確性。本文以銀川平原濕地的研究為例，探討基于元胞自動機(jī)的濕地景觀變化時(shí)空動態(tài)模擬模型的構(gòu)建方法，模擬結(jié)果能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測未來濕地類型的空間分布，為濕地的保護(hù)規(guī)劃提供決策支持。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

銀川平原位于寧夏境內(nèi)賀蘭山與鄂爾多斯高原之間，由黃河長期淤積及準(zhǔn)平原演化而成，東經(jīng)105°51′～106°54′，北緯37°36′～39°14′，海拔1100～1200m。地處中溫帶干旱區(qū)，氣候干旱少雨，年均降水量為185mm，多集中在6月～9月份，年蒸發(fā)量為1825mm，約為降雨量的10倍。銀川平原日照充足，年均日照時(shí)數(shù)3000小時(shí)左右，氣溫日較差大，平均達(dá)13℃，有利于作物的生長發(fā)育和營養(yǎng)物質(zhì)積累。干旱少雨，黃河年均過境水量300余億立方米，光、熱、水、土等農(nóng)業(yè)自然資源配合較好，為發(fā)展農(nóng)林牧業(yè)提供極有利條件。該地區(qū)生物資源豐富多樣，擁有典型的濕地生態(tài)旅游景觀和豐富的濕地動植物資源。

1.2 方 法

組成元胞自動機(jī)的基本要素有元胞、狀態(tài)、鄰域和轉(zhuǎn)換規(guī)則［10］。表達(dá)式為

式中：——在元胞i在t＋1時(shí)刻的狀態(tài)，——在元胞i在t時(shí)刻的狀態(tài)，——t時(shí)刻元胞i的鄰域狀態(tài)集合，f——轉(zhuǎn)換規(guī)則。元胞自動機(jī)的基本原理是元胞i在t＋1時(shí)刻的狀態(tài)是其t時(shí)刻狀態(tài)和領(lǐng)域狀態(tài)的函數(shù)［11］。本文結(jié)合濕地自身的演化規(guī)律建立了銀川平原濕地景觀變化的元胞自動機(jī)模型。技術(shù)路線如圖1所示。

模型中的元胞狀態(tài)定義為濕地的類型，依次為：河流濕地、湖泊濕地、坑塘濕地、水稻田濕地、建設(shè)用地（包括居民點(diǎn)和道路）以及黃河河漫灘和其他地類。采用的元胞空間是二維的，形狀是四邊形，元胞大小設(shè)為60m×60 m。鄰域采用常見的8個(gè)鄰居的Moore模型。

轉(zhuǎn)換規(guī)則是CA模型的核心。隨著模型的擴(kuò)展，模型結(jié)構(gòu)的定義、眾多參數(shù)的確定變得更難，這在一定程度上限制了模型的推廣。濕地的發(fā)展和轉(zhuǎn)化的規(guī)律十分復(fù)雜，是非線性過程［12］，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)、聯(lián)想以及記憶的優(yōu)勢［13］，能夠有效的簡化模型結(jié)構(gòu)，這樣可以從數(shù)據(jù)本身出發(fā)，用戶不用自己定義轉(zhuǎn)化規(guī)則，可以自動獲取和校驗(yàn)?zāi)Ｐ椭懈骺臻g變量的作用參數(shù)，從而挖掘出更加符合實(shí)際的轉(zhuǎn)換規(guī)則，同時(shí)避免人為的主觀干預(yù)，特別適合模擬復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。因此采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)換規(guī)則更適合本研究。

圖1 技術(shù)路線

1.3 ANN－CA模型結(jié)構(gòu)

本研究采用的ANN－CA模型由訓(xùn)練模塊和預(yù)測模塊組成，他們共用同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練模塊利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到模型的參數(shù)，預(yù)測模塊用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測模擬。在此模型中，各個(gè)空間變量的處理、分析以及模擬結(jié)果的顯示均在ArcGIS中進(jìn)行，ANN只負(fù)責(zé)提供元胞類型間的轉(zhuǎn)換規(guī)則。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)采用面向?qū)ο蠼５乃悸?，利用Matlab2011a開發(fā)。本文采用經(jīng)典的BP算法，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為三層：第一層為數(shù)據(jù)輸入層，共23個(gè)神經(jīng)元，分別對應(yīng)影響濕地變化的各變量；第二層為隱含層，根據(jù)Kolmogorov定理，對于3層的非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)至少為輸入層的2／3［14］，本文設(shè)計(jì)的神經(jīng)元為非線性的，經(jīng)過多次反復(fù)實(shí)驗(yàn)后，認(rèn)為隱含層神經(jīng)元為16個(gè)時(shí)，訓(xùn)練效果較好。因此設(shè)定隱含層的神經(jīng)元數(shù)目為16，采用tansig激勵函數(shù)；第三層為輸出層，由7個(gè)神經(jīng)元組成，分別對應(yīng)7類濕地類型的轉(zhuǎn)換概率，采用logsig激勵函數(shù)。

2 銀川平原濕地的動態(tài)模擬

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和ANN－CA模型的輸入變量

本研究所采用的數(shù)據(jù)主要有1991年8月的Landsat－5 TM和2006年8月的中巴資源衛(wèi)星CBERS－02CCD影像，1∶10萬中國地形圖，銀川平原土地利用現(xiàn)狀圖，統(tǒng)計(jì)資料為研究區(qū)相關(guān)的自然和經(jīng)濟(jì)等年鑒資料。對遙感影像進(jìn)行前期處理后，配合目視解譯得到濕地分類圖，驗(yàn)證解譯精度達(dá)到了85%以上。

GIS可以很方便地對模型所需要的各種空間變量進(jìn)行處理，得到所需數(shù)據(jù)。大量濕地驅(qū)動因素的研究表明，濕地景觀類型的演變通常取決于一些相關(guān)的距離變量，包括各元胞離最近道路的距離，離最近居名點(diǎn)的距離、窗口中鄰近現(xiàn)有類型的其他濕地類型元胞的數(shù)量、單元的社會因素及自然屬性等［15］。在此模型中，輸入層的23個(gè)神經(jīng)元對應(yīng)于影響濕地景觀變化的23個(gè)驅(qū)動力因子。這些驅(qū)動力因子的獲取方法及原始數(shù)據(jù)范圍見表1。

表1 ANN－CA模型的輸入變量

所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成UTM投影，WGS84坐標(biāo)系，第48帶，并統(tǒng)一生成60mASCII＿GRID格式的數(shù)據(jù)。為了避免各空間變量的量綱不統(tǒng)一而可能產(chǎn)生的誤差，最后要將所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使其范圍在［0，1］之間。歸一化公式如下

2.2 ANN－CA模型的輸出變量

本文主要研究銀川平原5類主要的濕地類型和2種土地利用類型的變化情況，濕地作為土壤的狀態(tài)描述，在特定的時(shí)刻某種類型的元胞只能轉(zhuǎn)化成別的濕地類型或者保持不變。因此本研究使用元胞的轉(zhuǎn)移概率作為模型的輸出變量，并將轉(zhuǎn)移概率最大的濕地類型確定為當(dāng)前元胞轉(zhuǎn)換的類型。

2.3 ANN－CA模型訓(xùn)練、驗(yàn)證和預(yù)測過程

為了實(shí)現(xiàn)濕地演化的模擬和預(yù)測，我們在此建立了元胞自動機(jī)的訓(xùn)練、驗(yàn)證和預(yù)測數(shù)據(jù)庫，將1991年濕地空間變量作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫、驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫。由于空間變量的數(shù)據(jù)量較大，為保證數(shù)據(jù)訓(xùn)練的合理性及模擬的順利進(jìn)行，本研究采用隨機(jī)抽取樣本的方法，從研究區(qū)的元胞數(shù)據(jù)庫共計(jì)216 5216個(gè)元胞中各隨機(jī)抽取了30000個(gè)元胞數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫和驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫。將1991年濕地空間變量的全部數(shù)據(jù)作為ANN－CA模型的預(yù)測數(shù)據(jù)庫。另外，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對元胞的濕地類型采用編碼的表示方法。用0和1組合的七位數(shù)來表示，各個(gè)數(shù)字分別代表河流、湖泊、坑塘、水稻田、建設(shè)用地、黃河河漫灘和其他地類共7種類型，由于某一時(shí)刻元胞的狀態(tài)是唯一的，所以編碼中有且僅有一位是1，即如果某元胞為河流濕地，則表示為1000000，若是湖泊濕地，則為0100000。

運(yùn)行模型時(shí)，首先將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動獲得模型參數(shù)，然后輸入驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，如果驗(yàn)證精度滿足要求，則利用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對2006年的濕地分布進(jìn)行預(yù)測。如果不滿足要求，則需重新訓(xùn)練，直到精度達(dá)到要求為止。最后將1991年的全部預(yù)測數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬得到2006年銀川平原濕地景觀類型的空間分布。

3 模擬結(jié)果與分析

用訓(xùn)練好的ANN－CA模型對未來銀川平原濕地景觀變化進(jìn)行預(yù)測模擬，模擬結(jié)果如圖2所示。另外，對于模型精度的驗(yàn)證評價(jià)，目前還沒有統(tǒng)一的或者很有效的方法，通常采用逐點(diǎn)對比和整體對比的方法，本文采用逐點(diǎn)比較的方法。圖2（a）為2006年銀川平原濕地景觀分類圖，圖2（b）為以1991年該地區(qū)的濕地景觀類型數(shù)據(jù)為初始值，運(yùn)用模型模擬的2006年濕地景觀類型圖。圖2（b）與（a）通過逐點(diǎn)法對比得到模擬精度為74.16%，整體的模擬效果較好。

通過對1991年的濕地類型，模擬的2006年的濕地類型，以及實(shí)際的2006年濕地類型（實(shí)際濕地分類圖通過2006年遙感影像監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類結(jié)合獲?。└黝愊裨獢?shù)的統(tǒng)計(jì)對比，分析之間的差別，可以從多方面更加有效地驗(yàn)證模型的精度。各濕地類型網(wǎng)格個(gè)數(shù)見表2。

圖2 2006年的濕地分類圖和模擬

表2 濕地景觀類型網(wǎng)格模擬對比

表3給出了模擬的性能參數(shù)，其中水稻田，坑塘，建設(shè)用地的模擬準(zhǔn)確率較高，而河流和黃河河漫灘的模擬準(zhǔn)確率相對低些，但也達(dá)到了65%以上。這種差異表明，模擬準(zhǔn)確率與不同狀態(tài)元胞變化的頻率有一定關(guān)系，即狀態(tài)變化越頻繁的元胞，模擬的準(zhǔn)確率相對越低，反之則越高。

對比1991年、2006年及模擬的2006年濕地類型面積分布情況如表4，可以看出，1991年到2006年期間，濕地總面積呈增加趨勢，15年間整個(gè)銀川平原濕地面積共增加了278.7804km2。在所研究的5個(gè)濕地類型中，河流濕地的面積持續(xù)減少，從153.8604km2減少到了70.4736km2，共減少了83.3868km2。湖泊濕地和黃河河漫灘的面積變化比較平緩，湖泊濕地從1991年的98.9136km2到2006年的38.7072km2，黃河河漫灘從6.9804km2減少到2.8080 km2。水稻田濕地和坑塘濕地一直呈增長趨勢，水稻田濕地從300.0564km2增長到637.2648km2，共增加了337.2084 km2?？犹翝竦貏t由100.8792km2增長到了190.2168 km2，總共增加了89.3376km2。模擬的濕地空間分布與實(shí)際變化情況基本一致。

表3 BP網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)

表4 不同時(shí)期銀川平原濕地類型面積分布情況

進(jìn)一步分析我們可以發(fā)現(xiàn)，河流濕地、湖泊濕地、黃河河漫灘濕地等天然濕地的面積不斷減少，尤以河流濕地面積的減少最為顯著；而人工濕地如水稻田濕地和坑塘濕地則呈迅速增加的趨勢，說明人為因素對濕地的結(jié)構(gòu)數(shù)量影響較大。通過不同濕地類型的面積分布特征來看，該模擬結(jié)果反映出的元胞狀態(tài)的轉(zhuǎn)變規(guī)律，即濕地不同類型元胞之間的轉(zhuǎn)變，與實(shí)際2006年銀川平原濕地類型的分布特征基本吻合，可以說，CA與ANN相結(jié)合的濕地景觀變化模擬具有一定的客觀性和現(xiàn)實(shí)可行性。

4 結(jié)束語

就目前的研究來看，ANN－CA模型通常應(yīng)用于簡單的土地利用變化模擬，如：城市與非城市土地類型之間的轉(zhuǎn)化情況，而很少用于濕地等復(fù)雜的土壤狀態(tài)演變研究。濕地景觀的演變是一個(gè)非線性復(fù)雜的過程，其空間地物的相互作用關(guān)系對濕地的形成有很大影響，而傳統(tǒng)的土地利用模擬模型并未考慮到此因素。本文采用元胞自動機(jī)和GIS相結(jié)合的方法對濕地演變進(jìn)行時(shí)空動態(tài)模擬和預(yù)測，同時(shí)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘出濕地類型間的轉(zhuǎn)換規(guī)則，是濕地預(yù)測和模擬研究的新方法。它不僅較為準(zhǔn)確的模擬出濕地的預(yù)測結(jié)果，還充分考慮了元胞地理空間的相互作用關(guān)系，進(jìn)一步提高了模擬的精度。研究為合理利用濕地資源提供了參考，對今后政府部門的決策與規(guī)劃具有重大意義。

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