熊建新,陳端呂,彭保發(fā),王亞力
(湖南文理學(xué)院 資源環(huán)境與旅游學(xué)院,湖南 常德 415000)
基于ANN的洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力預(yù)警研究
熊建新,陳端呂,彭保發(fā),王亞力
(湖南文理學(xué)院 資源環(huán)境與旅游學(xué)院,湖南 常德 415000)
生態(tài)承載力預(yù)警是判定生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)承載的重要依據(jù)。利用狀態(tài)空間法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力進(jìn)行預(yù)警分析,結(jié)果表明:(1)景氣預(yù)警上,洞庭湖區(qū)2001~2010生態(tài)承載力整體上處于中警狀態(tài),反映出湖區(qū)生態(tài)、資源、環(huán)境與社會經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)性較差,生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)性較弱。洞庭湖區(qū)17個區(qū)域單元生態(tài)承載力出現(xiàn)了重警、中警和輕警三種狀態(tài),2001年、2005年和2010年3個年份的區(qū)域差異及變化相當(dāng)明顯。(2)景兆預(yù)警上,2015年洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力接近輕警狀態(tài),可持續(xù)承載能力由弱可持續(xù)向可持續(xù)轉(zhuǎn)變;相比2010年,17個區(qū)域單元的重警和中警比重分別下降了33.3%和18.2%,輕警比重上升了100%,體現(xiàn)了洞庭湖區(qū)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展“十二五”規(guī)劃綱要和環(huán)境保護(hù)“十二五”發(fā)展規(guī)劃合理,生態(tài)環(huán)境保護(hù)和修復(fù)計劃有效,生態(tài)調(diào)控措施得力。(3)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以科學(xué)地預(yù)測預(yù)報生態(tài)承載力未來發(fā)展趨勢,判定區(qū)域經(jīng)濟、社會和生態(tài)的可持續(xù)性;模型的應(yīng)用可靠可行,預(yù)警結(jié)果可以為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。
生態(tài)承載力;預(yù)警;狀態(tài)空間法;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);洞庭湖區(qū)
生態(tài)承載力是衡量區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要標(biāo)志[1],其本質(zhì)是生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)承載[2]。隨著人類社會經(jīng)濟活動對資源利用程度的加深和對生態(tài)環(huán)境干擾力度的加劇,使得生態(tài)系統(tǒng)的承載能力日漸處于危機或危險狀態(tài),可持續(xù)性急需診斷,因而對生態(tài)承載力進(jìn)行預(yù)警已成為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究的重大課題[3]。然而,目前關(guān)于生態(tài)承載力預(yù)警研究尚處于初始階段,更多的預(yù)警研究集中在生態(tài)環(huán)境質(zhì)量預(yù)警[4]、可持續(xù)發(fā)展預(yù)警[5-6]、經(jīng)濟與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展預(yù)警[7]等方面,因此加強生態(tài)承載力預(yù)警研究迫在眉睫,具有極強的現(xiàn)實意義。就洞庭湖區(qū)而言,其生態(tài)性極弱,而社會經(jīng)濟性極強,一直是各級政府和學(xué)術(shù)界最為關(guān)注的熱點和重點區(qū)域。目前,湖區(qū)已成為我國“十二五”期間構(gòu)建“十大生態(tài)屏障”之一的長江流域的重點區(qū)域;湖南省委省政府已經(jīng)啟動了國家層面的“環(huán)洞庭湖生態(tài)經(jīng)濟圈”建設(shè)工作[8];湖區(qū)的岳陽、常德和益陽已成為湖南省“3+5”城市群發(fā)展戰(zhàn)略的核心區(qū)域。學(xué)術(shù)界從土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響[9]、退田還湖對生態(tài)承載力的影響評價[10]、生態(tài)環(huán)境承載力分析[11]、生態(tài)足跡評價[12]、生態(tài)功能區(qū)劃[13]、生態(tài)承載力綜合評價[14]等方面取得了定性和定量研究成果,而對洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力進(jìn)行預(yù)警分析則是鮮見報道。因此,本研究基于RS、ArcGIS和MapInfo等技術(shù)支撐,構(gòu)建生態(tài)承載力預(yù)警指標(biāo)體系,運用狀態(tài)空間法求算生態(tài)承載力預(yù)警指數(shù),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANN)對洞庭湖區(qū)及所轄21個縣(區(qū)、市)生態(tài)承載力進(jìn)行預(yù)警分析,反映洞庭湖區(qū)生態(tài)系統(tǒng)運行與發(fā)展中的可持續(xù)性,為洞庭湖區(qū)生態(tài)、經(jīng)濟和社會可持續(xù)發(fā)展提供決策依據(jù)和參考價值。
洞庭湖區(qū)地處長江中游荊江南岸,地跨湘、鄂 兩 省, 地 理 坐 標(biāo) 約 為 28°44′N ~ 29°35′N、111°53′E ~ 113°05′E,介于長江東西不同景觀生態(tài)的過渡地帶,占據(jù)長江中下游最敏感又最脆弱的生態(tài)區(qū)位,大部分地區(qū)的海拔高度不到50 m,土地面積的85%以上在湖南省轄境內(nèi)[15]。本研究范圍界定為岳陽、常德和益陽3個地級市的21個縣市、區(qū)(除平江縣、石門縣和安化縣),其土地面積3.2×104km2,人口1.5×107,分別占湖南省的15%和21%以上。湖區(qū)屬于典型的亞熱帶季風(fēng)氣候,年平均降雨量1 200~1 450 mm,年平均氣溫16.5~17.0℃[15]。河網(wǎng)密布,湘、資、沅、澧四水流經(jīng),水、土、生物等資源要素豐富。湖區(qū)開發(fā)歷史悠久,生態(tài)資源獨特,具備潛在發(fā)展空間。2001~2010年期間,三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從27.5∶36.7∶35.8調(diào)整為21.7∶41.5∶36.8,人均GDP從5.581×103元上升到3.704×104元。多年來,由于洞庭湖區(qū)自然環(huán)境的變遷和人類高強度持續(xù)開發(fā)利用,造成區(qū)域內(nèi)湖泊濕地萎縮嚴(yán)重,水體富營養(yǎng)化日趨明顯,水土流失、土地退化等生態(tài)環(huán)境問題突顯[16],已成為制約湖區(qū)可持續(xù)發(fā)展的重要因素。
洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力預(yù)警指標(biāo)體系涉及到資源、環(huán)境、社會、經(jīng)濟和生態(tài)等諸多因素的數(shù)據(jù)及文字資料。因此,本研究利用ERDAS和ArcGIS軟件對洞庭湖區(qū)2001~2010年遙感影像解譯和信息處理,提取洞庭湖區(qū)各種土地利用類型的原始數(shù)據(jù),人類社會經(jīng)濟和其它地理要素的數(shù)據(jù)主要通過《湖南省統(tǒng)計年鑒》、《岳陽市統(tǒng)計年鑒》、《常德市統(tǒng)計年鑒》和《益陽市統(tǒng)計年鑒》,以及環(huán)保、農(nóng)業(yè)、氣象、林業(yè)等相關(guān)部門提供的數(shù)據(jù)獲得。
生態(tài)承載力預(yù)警集中反映生態(tài)系統(tǒng)的承載和壓力狀態(tài)。因此,指標(biāo)選取立足承載和壓力兩個方面,滿足科學(xué)性、全面性和可操作性,結(jié)合洞庭湖區(qū)自然和社會經(jīng)濟概況,根據(jù)高吉喜[1]對生態(tài)承載力內(nèi)涵的闡釋,從生態(tài)彈性力、資源環(huán)境承載力和社會經(jīng)濟協(xié)調(diào)力3個角度,共篩選出18項體現(xiàn)承載和壓力狀態(tài)、便于度量且內(nèi)涵豐富的指標(biāo)(表1),符合中國科學(xué)院可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)體系[17]和《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范(試行)(HJ/T192-2006)》[18]的要求。為了消除指標(biāo)數(shù)據(jù)間量綱和量級的影響,本文使用極差正規(guī)化法[19],將原始數(shù)據(jù)有效歸一化在(0,1)之間,離散度具有一致性。
預(yù)警指標(biāo)權(quán)重的確定采用層次分析法[1],通過預(yù)警指標(biāo)兩兩之間的相對重要性比較,形成判斷矩陣,求出預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重值并進(jìn)行一致性檢驗,建立生態(tài)承載力預(yù)警指標(biāo)體系(表1)。其中,生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)、人均水資源量、人均耕地面積、人均林地面積、環(huán)境污染治理投資率、經(jīng)濟密度、城市化率、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)比重為正向指標(biāo),與總目標(biāo)呈正相關(guān)性,即數(shù)值越大,表明對生態(tài)系統(tǒng)的壓力越小,承載能力越強。土地退化指數(shù)、濕地面積退化指數(shù)、氣候變化指數(shù)、單位規(guī)模工業(yè)增加值能耗、廢水凈排放量、人口密度、恩格爾系數(shù)為負(fù)向指標(biāo),與總目標(biāo)呈負(fù)相關(guān)性,即數(shù)值越大,表明對生態(tài)系統(tǒng)的壓力越大,承載能力越弱。
表1 洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力預(yù)警指標(biāo)體系Table 1 Forecasting index system of ecological carrying capacity in Dongting lake region
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artif i cial neural network)是一個具有高度非線性的超大規(guī)模連續(xù)時間動力系統(tǒng),是由大量的神經(jīng)元廣泛互連而形成的網(wǎng)絡(luò),具有強大的自學(xué)習(xí)能力、聯(lián)想存貯能力、高速尋找優(yōu)化解能力等特性,特別適用于地理過程模擬與預(yù)測、復(fù)雜地理系統(tǒng)優(yōu)化計算等問題的研究[20]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,即前饋網(wǎng)絡(luò)模型(Back-propagation network),是目前應(yīng)用最廣泛的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[20]。它由輸入層、隱含層和輸出層組成,其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示[3,20]。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層和輸出層上的某神經(jīng)元j的輸出Oj由下式確定:
其中:fj表示神經(jīng)元j對應(yīng)的激發(fā)函數(shù),主要采用Sigmoid函數(shù)表示神經(jīng)元j的閾值;xi表示對應(yīng)神經(jīng)元j的各個輸入值;wij表示對應(yīng)輸入和該神經(jīng)元的連接權(quán)值。影響生態(tài)承載力的因子涉及到資源、環(huán)境、社會、經(jīng)濟和生態(tài)等諸多方面,它們之間是復(fù)雜的非線性關(guān)系。因此本文應(yīng)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練生態(tài)承載力影響因子的非線性及不確定性關(guān)系,進(jìn)而予以預(yù)測和預(yù)報。
圖1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.1 Three layers structure of BP-ANN model
狀態(tài)空間法(state-space techniques)是歐氏幾何空間用于定量描述系統(tǒng)狀態(tài)的一種有效方法,通常由表示系統(tǒng)各要素狀態(tài)向量的三維狀態(tài)空間軸組成。利用三維狀態(tài)空間中的承載狀態(tài)點,可以表示一定時間尺度內(nèi)區(qū)域的不同承載狀況,利用狀態(tài)空間中的原點同系統(tǒng)狀態(tài)點所構(gòu)成的矢量模數(shù)表示區(qū)域承載力的大小[2]。在生態(tài)承載力研究中,三維狀態(tài)空間軸分別代表生態(tài)承載力的影響因素,毛漢英等[2]將三維軸界定為人類活動軸、資源軸和環(huán)境軸。本文在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合洞庭湖區(qū)特定的生態(tài)、經(jīng)濟、社會、資源和環(huán)境背景,將三維軸界定為生態(tài)彈性力軸、資源環(huán)境承載力軸和社會經(jīng)濟協(xié)調(diào)力軸,從而計算生態(tài)承載力預(yù)警指數(shù)。計算公式:
EC為生態(tài)承載力預(yù)警指數(shù),Mg為生態(tài)承載力空間向量的模;B1jg為生態(tài)彈性力(B1)的第j個指標(biāo)在空間坐標(biāo)軸上的投影;B2jg為資源環(huán)境承載力(B2)第j個指標(biāo)在空間坐標(biāo)軸上的投影;B3jg為社會經(jīng)濟協(xié)調(diào)力(B3)的第j個指標(biāo)在空間坐標(biāo)軸上的投影;W1j、W2j、W3j分別為B1、B2、B3的第j個指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重。
生態(tài)承載力預(yù)警可分為景氣預(yù)警和景兆預(yù)警兩種模式[5,21],景氣預(yù)警是對警情的靜態(tài)描述與定位,景兆預(yù)警是動態(tài)地把握警情未來的發(fā)展趨勢。預(yù)警指數(shù)運用狀態(tài)空間法求算,預(yù)警指數(shù)與警度等級及安全狀況參考朱曄[5]、沈渭壽[22]等觀點,利用特爾菲法、等間距法和線性加權(quán)求和法來確定(表2),預(yù)警指數(shù)越高,表明生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)承載能力越強,生態(tài)狀況越安全;反之越惡劣。運用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)警時,輸入層神經(jīng)元個數(shù)由預(yù)警指標(biāo)數(shù)確定,輸出層神經(jīng)元個數(shù)由警度劃分的等級數(shù)確定。
表2 生態(tài)承載力警度區(qū)間及可持續(xù)性劃分Table 2 Warning degree intervals and sustainability division of ecological carrying capacity
利用狀態(tài)空間法測算出洞庭湖區(qū)2001~2010年生態(tài)承載力預(yù)警指數(shù),根據(jù)警度等級的劃分,給出各年度的景氣狀況(表3)??梢钥闯觯?0來洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力整體上處于中警狀態(tài),反映出湖區(qū)生態(tài)、資源、環(huán)境與社會經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)性較差,可持續(xù)性較弱,生態(tài)系統(tǒng)的安全狀況為一般。從區(qū)域差異角度來看,選取2001年、2005年和2010年3個典型年份的生態(tài)承載力預(yù)警指數(shù),運用MapInfo Professional 7.0 SCP軟件繪制出了景氣預(yù)警的區(qū)域差異圖(圖2)。可以看出,洞庭湖區(qū)17個區(qū)域單元(常德市區(qū)包括鼎城區(qū)和武陵區(qū)、益陽市區(qū)包括赫山區(qū)和資陽區(qū)、岳陽市區(qū)包括岳陽樓區(qū)、云溪區(qū)和君山區(qū))生態(tài)承載力出現(xiàn)了重警、中警和輕警三種狀態(tài),并且3個年份的區(qū)域差異及變化相當(dāng)明顯:(1)3個年份的重警區(qū)域個數(shù)依次為2個、5個和3個,占總數(shù)的11.8%、29.4%和17.6%,中警區(qū)域個數(shù)比重為47.1%:52.9%:64.7%,輕警區(qū)域個數(shù)比重為41.1%:17.7%:17.7%。表明洞庭湖區(qū)2001~2005年生態(tài)系統(tǒng)自我調(diào)節(jié)和抗干擾能力向惡化方向發(fā)展,2005~2010年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所改善,體現(xiàn)了“退耕還林還草”、“退田還湖平垸”等生態(tài)治理和恢復(fù)措施所取得了一定的成效。但是不容忽視的是輕警個數(shù)比重仍然較低,無警狀態(tài)尚未出現(xiàn)。(2)3個年份同時出現(xiàn)重警狀態(tài)的有岳陽市區(qū)和桃江縣2個,輕警狀態(tài)的只有沅江市1個,中警狀態(tài)的有岳陽縣、華容縣、汨羅市、臨湘市和益陽市區(qū)等5個,其它9個區(qū)域的警情變化不穩(wěn)定,其中日趨惡化的有澧縣,日趨良好的有南縣。上述結(jié)果表明,目前洞庭湖區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)承載能力較低,可持續(xù)性受到挑戰(zhàn),生態(tài)系統(tǒng)遭受人為干擾現(xiàn)象仍然突出[16]。同時,也說明所選取的預(yù)警指標(biāo)具有代表性,預(yù)警方法可行。
表3 近10年洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力景氣狀況Table 3 Prosperity forewarning of ecological carrying capacity in Dongting Lake region from 2001 to 2010
圖2 洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力景氣預(yù)警的區(qū)域差異Fig.2 Regional diversity of prosperity forewarning of ecological carrying capacity in Dongting Lake region
根據(jù)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理,配置網(wǎng)絡(luò)模型。生態(tài)承載力預(yù)警指標(biāo)為18個,即輸入神經(jīng)元個數(shù)為18,輸出神經(jīng)元個數(shù)為1,根據(jù)Kolmogorov定理,確定隱含層神經(jīng)元個數(shù)為12時,BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)為18×12×1。以洞庭湖區(qū)2001~2010年的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入變量的訓(xùn)練樣本,基于BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),選取動態(tài)參數(shù)為0.6,Sigmoid參數(shù)為0.9,模型輸入層與隱含層之間的連接權(quán)值矩陣為:
隱含層到輸出層的權(quán)值矩陣為:
BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運行結(jié)果顯示,2010年洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力預(yù)測值為0.495,而狀態(tài)空間法求算的實際值為0.491,預(yù)測誤差為0.8147%,擬合效果好,說明基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的生態(tài)承載力預(yù)警,用于預(yù)測預(yù)報警情未來的發(fā)展趨勢,對于模型的適用具有可靠性,可以用來預(yù)測。因此,以洞庭湖區(qū)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展“十二五”規(guī)劃綱要和環(huán)境保護(hù)“十二五”發(fā)展規(guī)劃中各項指標(biāo)的目標(biāo)值進(jìn)行預(yù)測,模型輸出結(jié)果顯示2015年洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力預(yù)測值為0.577,警度等級為中警,接近輕警狀態(tài)。從區(qū)域差異角度來看(圖3),重警、中警和輕警區(qū)域個數(shù)分別為2個、9個和6個,占總數(shù)的11.8%、52.9%和35.3%;相比2010年,重警和中警比重分別下降了33.3%和18.2%,輕警比重上升了100%;變化最明顯的是臨澧縣、華容縣和湘陰縣等3個縣域由中警轉(zhuǎn)變?yōu)檩p警,澧縣由重警轉(zhuǎn)變?yōu)橹芯?。上述結(jié)果表明洞庭湖區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)承載能力由弱可持續(xù)向可持續(xù)性轉(zhuǎn)變,警情向良性發(fā)展。這一結(jié)果既體現(xiàn)了洞庭湖區(qū)3個地級市的21個行政區(qū)制定的國民經(jīng)濟和社會發(fā)展“十二五”規(guī)劃綱要和環(huán)境保護(hù)“十二五”發(fā)展規(guī)劃合理,生態(tài)環(huán)境保護(hù)和修復(fù)計劃有效,生態(tài)調(diào)控措施得力。同時也說明了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行生態(tài)承載力預(yù)警切實可行,模型運行結(jié)果可以為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。
圖3 洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力景兆預(yù)警的區(qū)域差異(2015)Fig.3 Regional diversity of omen forewarning of ecological carrying capacity in Dongting Lake region (2015)
(1)可持續(xù)預(yù)警是以可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)的生態(tài)承載力調(diào)控[3]。研究發(fā)現(xiàn),從景氣預(yù)警上來看,洞庭湖區(qū)2001~2010年生態(tài)承載力整體上處于中警狀態(tài),反映出湖區(qū)生態(tài)、資源、環(huán)境與社會經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)性較差,可持續(xù)性較弱,生態(tài)系統(tǒng)的安全狀況為一般。洞庭湖區(qū)17個區(qū)域單元生態(tài)承載力出現(xiàn)了重警、中警和輕警三種狀態(tài),生態(tài)系統(tǒng)沒有出現(xiàn)惡劣狀況,但是3個年份的區(qū)域差異及變化相當(dāng)明顯。從景兆預(yù)警上來看,2015年洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力接近輕警狀態(tài),可持續(xù)承載能力由弱可持續(xù)向可持續(xù)轉(zhuǎn)變,警情向良性發(fā)展;相比2010年,重警和中警所占比重不斷下降,輕警所占比重不斷上升。這既體現(xiàn)了洞庭湖區(qū)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展“十二五”規(guī)劃綱要和環(huán)境保護(hù)“十二五”發(fā)展規(guī)劃合理,生態(tài)環(huán)境保護(hù)和修復(fù)計劃有效,生態(tài)調(diào)控措施得力。同時也說明了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以科學(xué)地預(yù)測預(yù)報生態(tài)承載力未來發(fā)展趨勢,判定區(qū)域經(jīng)濟、社會和生態(tài)的可持續(xù)性;模型的應(yīng)用可靠可行,預(yù)警結(jié)果可以為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。
(2)生態(tài)承載力是一個“自然—經(jīng)濟—社會”復(fù)雜系統(tǒng),涉及到社會、經(jīng)濟、資源、環(huán)境和生態(tài)等諸多影響因素,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析這個復(fù)雜系統(tǒng)的可持續(xù)預(yù)警是一種方法的創(chuàng)新,但是模型的運行不僅需要多次訓(xùn)練,而且存一定的局限;加之洞庭湖區(qū)獨特的生態(tài)區(qū)位,因此在進(jìn)行預(yù)警研究時,預(yù)警指標(biāo)的敏感性和隨機波動不易把握,權(quán)重確定存在量化處理,使得預(yù)警結(jié)果欠全面客觀。然而,從更長時間尺度、更多預(yù)警指標(biāo)和更科學(xué)的預(yù)警方法去研究生態(tài)承載力,將具有更為重大的影響力和現(xiàn)實意義。
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Study on forecasting system for ecological carrying capacity of Dongting lake region based on ANN
XIONG Jian-xin, CHEN Duan-lv, PENG Bao-fa, WANG Ya-li
(Resources Environment and Tourism College, Hunan University of Arts and Sciences, Changde 415000, Hunan, China)
Forecasting system for ecological carrying capacity is an important basis to determine ecosystem sustainable carrying. By using state-space techniques and artif i cial neural network, the ecological carrying capacity of forecasting system for Dongting Lake region was analyzed. The results show that (1) about cycle early-warning, the ecological carrying capacity of Dongting Lake region from 2001 to 2010 was in a moderate warning status, which ref l ected the ecology, resources, environment and social economy development were in poor coordination and the ecosystem was in weak sustainability; the ecological carrying capacity in 17 regional units of the Dongting Lake region appeared three forecasting states, including light, middle and serious; three years of 2001, 2005 and 2010 had quite obvious regional differences and changes. (2) About omen forewarning, the ecological carrying capacity of Dongting Lake area in 2015 will be near to light alert, the sustainable carrying capacity will change from weak sustainable to sustainable; compared with 2010, the proportion of serious warning and middle warning will decreases constantly by 33.3% and 18.2%, and the light warning is increasing constantly by 100%, which reflects the 12th Five-year Plan of economic and social development and environmental protection in Dongting Lake area are reasonable. (3) It was also proved that the BP neural network model can be used to forecast ecological carrying capacity future trends scientif i cally and determine sustainability of regional economy, society and ecology, the application of the model is reliable and feasible, the forecasting results can provide a scientif i c basis for sustainable development of regional ecosystem.
ecological carrying capacity; forecasting system; state-space techniques; artif i cial neural network (ANN); Dongting lake region
S718.5
A
1673-923X(2014)02-0102-06
2013-07-14
國家社會科學(xué)基金項目(13BJY025);教育部人文社科規(guī)劃基金項目 (12YJAZH166、12YJAZH146);湖南省哲學(xué)社會科學(xué)基金項目 (11JD53);湖南省科技廳計劃項目(2011NK3047)
熊建新(1970-),男,湖南常德人,碩士,副教授,主要研究方向為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展;E-mail:xjx1108@163.com
[本文編校:吳 彬]