一种乡村生境质量评估及预测方法技术

本发明专利技术公开一种乡村生境质量评估及预测方法，属于城乡规划领域；该方法将FLUS、InVEST和MaxEnt模型耦合，利用RCPs情景下未来气候数据，驱动多种生态模型，分别从地理学和生物学的角度得到研究区生境质量现状的综合评估及未来预测结果；通过FLUS模型土地利用惯性、适宜性概率等算法，获得RCPs情景下的研究区未来土地利用分布图；在此基础上，通过InVEST模型自带的生态系统服务功能评估模块得出研究区的生境退化和生境质量评估，并给出研究区的未来生境质量预测，最后结合MaxEnt模型模块预测RCPs情景下研究区的物种丰富度分布格局，得到研究区域的生境质量综合评价及RCPs情景下的未来预测结果，进而提出研究区的生境优化策略。略。略。

【技术实现步骤摘要】
一种乡村生境质量评估及预测方法


[0001]本专利技术属于城乡规划领域，具体涉及一种乡村生境质量评估及预测方法。

技术介绍

[0002]生境质量是指生态环境的优劣程度，它以生态学理论为基础，在特定的时间和空间范围内，从生态系统层次上反映生态环境对人类生存及社会经济持续发展的适宜程度，根据人类的具体要求对生态环境的性质及变化状态的结果进行评定。乡村相对于城市往往拥有更优良的生态环境，但近年来，由于经济社会的快速发展，人类活动的过度干扰使乡村区域生境质量也面临威胁。生境质量有其自身内在的规律，掌握了这些规律，必然可正确的预测生境质量状况，因此，对乡村区域的生境质量进行量化评估，预测其未来状况，在此基础上制定针对性的生境优化策略不失为一种提升乡村地区生境质量的有效途径。
[0003]当前生境评估常常利用单一模型评估现状，而无法科学预测未来，因此无法根据未来发展合理安排对应政策；或是仅根据土地利用情况得出生境质量，而不考虑物种丰富度格局，得出的结果较为片面。本专利技术将综合模拟预测未来不同发展情景下的生境质量。
[0004]合理预测生境质量的未来发展状况，才能安排对应政策。而生境质量的未来发展状况与未来气候变化息息相关，其中排放情景是对潜在的辐射活跃排放物(如温室气体、气溶胶等)未来发展的一种可能的表述，也是预估未来气候变化的基础。基于未来大气辐射强度变化，联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次气候变化评估报告中提出温室气体的典型浓度路径排放情景(RCPs)，可用于气候模式和土地利用变化等各项预测模型。RCPs以稳定浓度为特征，综合考虑未来气候变化、温室气体排放、社会经济变化和土地利用变化，提供了几种不同的发展情景，包括RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.0四种；其中RCP4.5和RCP6.0均属于在政府干预下的中间发展情形，但由于RCP4.5情境下耕地面积减少，有可能超过最低红线，不符合实际，故不考虑此类情景。选择了其中RCP 2.6,RCP 6.0,RCP 8.5三种作为本专利研究的未来情景。
[0005]RCP2.6是温室气体浓度非常低的情景模式；全球范围内能源利用类型的改变，使温室气体排放显著减少，是全球作物面积增加最大的排放情景。RCP6.0是政府干预下的气候情景，在这种情境下至2100年，人口数目增至100亿；模拟各种政策的制定减少了温室气体的排放，但与RCP2.6相比，排放量的缓解程度较低，耕地的面积增长对森林面积的影响程度小。RCP8.5是在无气候变化政策干预时的基线情景，特点是温室气体排放和浓度不断增加，在此情景下，随着全球人口大幅增长、收入缓慢增长以及技术变革和能源效率改变导致的化石燃料消耗变大。
[0006]目前，国内外对生物多样性的评估和测算的方法主要集中于两种方式：一种是基于地面调查方法，重点是关注生物本底调查的评估研究；另一种是基于生态模型模拟的评价方法，如生态风险分析的EVR模型(Ecological Value at Risk)、生态系统服务和权衡的综合评估模型(InVEST)等。但单个模型预测的精度及时间跨度有所局限，例如InVEST模型无法预测未来生境状况，无法较好地用于评估土地利用变化及其导致的生态环境影响，使
得InVEST模型用于预测未来一些特定情境下的生境质量变化成为了难题。

技术实现思路

[0007]针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种乡村生境质量评估及预测方法。
[0008]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0009]一种乡村生境质量评估及预测方法，包括以下步骤：
[0010]S1，对研究区域进行等距网格划分；
[0011]S2，建立乡村生境质量评估数据库，数据库包括：乡村历史土地利用数据、当前社会经济数据、RCPs情境下的未来预测数据以及环境变量数据；
[0012]S3，建立Flus模型，将乡村历史土地利用数据作为影响数据，利用Flus模型筛选出训练样本，确定土地利用变化因子X，并得出各类用地的出现概率；
[0013]S4，将RCPs情境下未来气候预测数据和历史土地利用数据作为影响因素，在Flus模型内多次迭代模拟出，未来不同RCPs情境下的土地利用分布的栅格数据；
[0014]S5，将Flus模型得出的土地利用的栅格数据输入InVEST模型，来得出生境质量数据及威胁元分布数据；
[0015]S6，选取代表物种，并建立研究区域的物种地理分布数据集；
[0016]S7，利用S6得到的物种地理分布数据集及S1中的环境变量驱动MaxEnt模型，在RCPs情境下，分别对野生保护物种的潜在分布区进行模拟预测；
[0017]S8，提取模型预测结果阈值，绘制野生保护植物丰富度图，得到野生保护物种丰富度的空间分布的等级；
[0018]S9，将生境质量分布现状及未来预测和物种丰富度分布图进行叠加，得到生境质量综合评价图表。
[0019]进一步地，当前社会经济数据包括：人口数据、国内生产总值、距市中心距离以及路网；
[0020]未来预测数据包括各类用地百分比、气候、经济以及人口；
[0021]环境变量数据包括：19个气候因子数据、DEM高程数据、坡度数据、坡向数据以及NDVI数据。
[0022]进一步地，所述S3中，将历史土地利用、区位、自然环境、社会经济、气候因素作为影响数据，利用模型中人工神经网络的适宜性概率估算模块，筛选出训练样本，确定土地利用变化因子X，输入神经网络得出各类用地的出现概率。
[0023]进一步地，所述S3中，确定土地利用变化因子X的公式为：
[0024]X＝(x1(1),x2(1),
…
,x
n
(1))
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0025]式中X
i
为第1个采样点抽取的第i个驱动银子的变量，T为转置矩阵。
[0026]进一步地，所述S4中，模拟出RCPs未来土地利用分布的步骤包括：
[0027]S41，将RCPs情境下未来气候预测数据、历史土地利用数据作为影响因素，初步得出RCPs情境下未来土地利用需求，
[0028]S42，基于自适应惯性机制的元胞自动机模块，定义自适应系数自动调整每类用地的惯性，该系数根据未来不同情景下的土地利用需求和当前各类用地的实际数量进行多次
迭代，最终模拟出RCPs未来土地利用分布。
[0029]进一步地，所述S42中的迭代公式为：
[0030][0031]式中：I
tp
表示t时间段内p类用地类型的惯性系数；D
t
‑
1p
为t
‑
1时间段的p类用地需求和当前实际用地数量之差。
[0032]进一步地，所述S5中，生境质量数据的计算步骤为：
[0033]1)根据土地利用数据和表中数据进行生境退化度计算，表达式为：
[0034]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种乡村生境质量评估及预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对研究区域进行等距网格划分；S2，建立乡村生境质量评估数据库，数据库包括：乡村历史土地利用数据、当前社会经济数据、RCPs情境下的未来预测数据以及环境变量数据；S3，建立Flus模型，将乡村历史土地利用数据作为影响数据，利用Flus模型筛选出训练样本，确定土地利用变化因子X，并得出各类用地的出现概率；S4，将RCPs情境下未来气候预测数据和历史土地利用数据作为影响因素，在Flus模型内多次迭代模拟出，未来不同RCPs情境下的土地利用分布的栅格数据；S5，将Flus模型得出的土地利用的栅格数据输入InVEST模型，来得出生境质量数据及威胁元分布数据；S6，选取代表物种，并建立研究区域的物种地理分布数据集；S7，利用S6得到的物种地理分布数据集及S1中的环境变量驱动MaxEnt模型，在RCPs情境下，分别对野生保护物种的潜在分布区进行模拟预测；S8，提取模型预测结果阈值，绘制野生保护植物丰富度图，得到野生保护物种丰富度的空间分布的等级；S9，将生境质量分布现状及未来预测和物种丰富度分布图进行叠加，得到生境质量综合评价图表。2.根据权利要求1所述的一种乡村生境质量评估及预测方法，其特征在于，所述S2中，当前社会经济数据包括：人口数据、国内生产总值、距市中心距离以及路网；未来预测数据包括各类用地百分比、气候、经济以及人口；环境变量数据包括：19个气候因子数据、DEM高程数据、坡度数据、坡向数据以及NDVI数据。3.根据权利要求1所述的一种乡村生境质量评估及预测方法，其特征在于，所述S3中，将历史土地利用、区位、自然环境、社会经济、气候因素作为影响数据，利用模型中人工神经网络的适宜性概率估算模块，筛选出训练样本，确定土地利用变化因子X，输入神经网络得出各类用地的出现概率。4.根据权利要求3所述的一种乡村生境质量评估及预测方法，其特征在于，所述S3中，确定土地利用变化因子X的公式为：X＝(x1(1),x2(1),
…
,x
n
(1))
T
ꢀꢀ
(1)式中X
i
为第1个采样点抽取的第i个驱动银子的变量，T为转置矩阵。5.根据权利要求1所述的一种乡村生境质量评估及预测方法，其特征在于，所述S4中，模拟出RCPs未来土地利用分布的步骤包括：S41，将RCPs情境下未来气候预测数据、历史土地利用数据作为影响因素，初步得出RCPs情境下未来土地利用需求，S42，基于自适应惯性机制的元胞自动机模块，定义自适应系数自动调整每类用地的惯性，该系数根据未来不同情景下的土地利用需求和当前各类用地的实际数量...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐宁，潘可欣，何雪馨，段皓然，成玉宁，郑琳，池麦，王姁，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：