本发明专利技术的目的在于提供一种全过程定量化并智能识别生态系统服务功能区划边界的区划方法——生态系统服务功能动态区划方法（ＳＩＺＥＳ），主要包括以下步骤：Ｓ１，获取多源生态系统服务功能表征指标数据。Ｓ２，将生态系统服务功能表征指标数据转换为１ｋｍ栅格数据格式。Ｓ３，建立层式化生态系统服务功能表征指标体系模型。Ｓ４，利用ＳＩＥＺＳ内嵌的因子分析模型生成生态系统服务功能位序矩阵。Ｓ５，利用ＳＩＥＺＳ内嵌的主分量估计法提取核心生态系统服务功能。Ｓ６，利用ＳＩＺＥＳ内嵌的空间模糊聚类模型识别生态系统服务功能区划边界。Ｓ７，对生态系统服务功能区划边界进行制图综合，输出生态系统服务功能一致性单元的二维或三维图。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生态系统服务功能信息融合领域以及资源与生态系统管理领域，具体 涉及一种生态系统服务功能动态区划的方法。
技术介绍
生态系统服务功能区划是认识区域生态系统服务功能空间分异特征的重要手段。 尽管已经进行了生态区划、生态功能区划等方面的研究，但是，在区划尺度上，多少区划结 果为静态输出；在区划方案上，各研究是以各种地理要素及其空间组合的相似性或相异性 程度为基础进行的特征区划或自然区划；在研究尺度上，多数是在区域尺度上开展研究; 在数据源获取上，数据源较为单一，且不同尺度数据的融合方法存在不确定性；在研究方法 上，一般采用定性与定量相结合的方式。因此，迫切需要一种生态系统服务功能区划方法， 该方法能够从生态系统服务功能自身规律出发，采用全过程定量化的方式在较精细的栅格 单元上形成生态系统服务功能分区，并辨识每个分区单元上的核心生态系统服务功能及其 差异性与空间分异特征。目前，我国开展的生态系统服务功能区划研究，较多的借助于GIS和遥感技术，如 申请号为200710130861. 1，名为一种利用地理信息系统与遥感技术进行生态功能区划的方 法，公开号为CN101114277的申请专利。但是，该方法并没有实现生态系统服务功能区划边 界全过程的智能化识别。因此，传统的生态系统服务功能数据处理、融合方法，区划方法已 不能满足研究需要，尤其是对如何自动输出生态系统服务功能一致性区划单元的二维和三 维视图的研究，并实现动态区划，现有的生态系统服务功能区划方法要实现上述目的比较 困难。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术方法很难实现生态系统服务功能动态区划的不 足，提供一种全过程定量化并智能识别生态系统服务功能区划边界的区划方法，为此，本发 明采取如下技术方案一种生态系统服务功能动态区划方法(SIZES)，其特征在于包括以 下步骤S1，根据研究目的，获取多源、多尺度的生态系统服务功能表征指标数据。S2，将生态系统服务功能表征指标数据整理成SIZES所需的1km栅格数据格式。S3，建立层式化生态系统服务功能表征指标体系模型。S4，利用SIEZS内嵌的因子分析模型生成生态系统服务功能位序矩阵。S5，在S5的基础上，利用主分量估计法提取核心生态系统服务功能。S6，利用SIZES内嵌的空间模糊聚类模型自动识别生态系统服务功能区划边界。S7，对生态系统服务功能区划边界进行制图综合，输出生态系统服务功能一致性 区划单元的二维或者三维制图。其中，步骤S1获取的生态系统服务功能信息数据包括自然环境数据，气象数据，土壤属性数据，土地利用数据和社会经济数据。 附图说明图1是本专利技术实施例的生态系统服务功能动态区划方法流程图。 具体实施例方式下面结合图1，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下用于说明本发 明，但不用来限制本专利技术的范围。图1是本专利技术实施的生态系统服务功能动态区划方法的流程图。如图1所示，本 专利技术包括以下步骤S1，根据研究目的，获取多源的生态系统服务功能信息数据，选取自然环境数据， 气象数据，土壤属性数据，土地利用数据和社会经济数据，实现对区域生态系统服务功能现 状的描述。S2，将生态系统服务功能信息数据整理成SIZES软件所需形式。SIZES以文本文 件为数据源的入口，在程序中定制了文本文件的格式。要求必须包含有OriginalMatrix， 并且放在文本文件的第一行；第二行为样本数和指标数，两个数据中间必须保留空格，例如 “31 8” ；并且在样本点之间也需要有空格，例如“3229. 28 821.72 847.39 677.66 768.34 1429. 15 587. 98 561. 19”。一个制备完整的数据文件如下Original—Matrix783229. 28821. 72847. 39677. 66768. 341429. 15587. 98561. 192588. 10531. 97806. 3 6435. 38585. 94897. 02808. 05334. 401583. 68530. 02399. 04420. 15390. 24498. 06461. 1819 7. 391412. 95518. 10316. 99347. 49317. 83567. 85391. 06250. 741423. 22594. 69292. 42268. 8 8390. 18548. 21403. 69274. 331846. 11592. 01272. 75378. 31347. 47575. 06412. 09230. 62165 0. 95547. 04257. 73325. 37344. 97528. 61453. 85228. 70安装，运行SIZES软件，分别进行因子分析和模糊距离分析，最后，根据需要生成 二维或者三维视图。S3，对获得的生态系统服务功能信息数据统一为1km栅格数据。S4,建立多源生态系统服务功能数据的1km栅格数据模型，其中包括气候数据，社 会经济数据，具体包括以下步骤S41，建立气象数据的1km栅格数据模型采用梯度距离平方反比法，建立气象数 据的1km栅格数据模型，其估值公式为<formula>formula see original document page 4</formula>式中，Z为所要估计的栅格点的气象要素；X和&为待估点与气象点的X轴坐标 值；Y和t为待估值点与气象站点的Y轴坐标值；E和Ei为待估点与气象站点的海拔高程； Cx、Cy和(；为站点气象要素值与X、Y和海拔高程的回归系数吨为待估点到第i站点的大 圆距离；n为用于插值的气象站点的数目。气象数据Ikm栅格数据的具体处理步骤如下S411，确定各栅格点最近的四个气象站点的顺序号并计算距离在程序运算中，按照栅格中心的大地坐标，计算它与所有气象站点的距离，以冒泡 法选取四个最近气象站点的内部ID号。设气象站点Si和栅格点G具有相同属性横坐标(米)x，纵坐标 (米)y，年等降 水量线(毫米)，则栅格点到四个站点的距离平方为<formula>formula see original document page 5</formula>S412，计算各个站点对栅格点的影响因子，即权重Wi。首先要判断每个站点数据是否有效。如果气象站点Si的数据为无效数据，则其权 值设为0 ；若数据有效则设为<formula>formula see original document page 5</formula>S413，对气温数据进行数据同化按照海拔高度每升高100米，日均气温下降 0. 6°C、日极端最高温下降0. 9°C和日极端最低温下降0. 4°C的温度递减速率，将温度数据 调整到海平面的温度Si. T* = Si. T+r X Si. elv/100. 0其中，Si为第i个气象站点，T*为调整后的温度(包括最高、最低和日均温)，T为 原始数据，elv为海拔高度(m)。然后按照如下公式计算栅格点海平面高度的温度<formula>formula see original document page 5</for本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种生态系统服务功能动态区划方法，其特征在于，包括以下步骤：Ｓ１，获取多源生态系统服务功能信息数据；Ｓ２，利用１ｋｍ栅格数据模型对多主题、多尺度的生态系统服务功能信息数据集进行归一化处理；Ｓ３，采用层次分析法建立生态系统服务功能表征指标体系；Ｓ４，利用ＳＩＺＥＳ内嵌的因子分析模型，提取区域核心生态系统服务功能；Ｓ５，利用ＳＩＺＥＳ内嵌的空间模糊聚类分析模型，自动生成生态系统服务功能动态区划边界；Ｓ６，整理生态系统服务功能动态区划边界结果，输出表达生态系统服务功能一致性区划单元的数据图层。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：战金艳，邓祥征，史娜娜，吴锋，林英志，岳娜，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。