[发明专利]一种基于FLUS模型和生物多样性模型的变化情景模拟方法有效
申请号: | 202110054800.1 | 申请日: | 2021-01-15 |
公开(公告)号: | CN113222316B | 公开(公告)日: | 2023-07-07 |
发明(设计)人: | 刘小平;赵林峰;曾莉 | 申请(专利权)人: | 中山大学 |
主分类号: | G06Q10/063 | 分类号: | G06Q10/063;G06Q50/26;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/047;G06N3/08 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 张金福 |
地址: | 510260 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 flus 模型 生物多样性 变化 情景 模拟 方法 | ||
1.一种基于FLUS模型和生物多样性模型的变化情景模拟方法,其特征在于,所述方法包括两个阶段:使用土地利用模拟模块模拟土地利用阶段;通过生物多样性变化定量评估模块评估土地利用对生物多样性影响阶段;
具体步骤为:
使用土地利用模拟模块模拟土地利用阶段:
S1:获取初始土地高分影像并进行预处理,对预处理后的高分影像解译得到分类后的影像,从分类后的影像获取初始土地利用数据;之后选取若干影响土地利用变化的驱动力因子组成驱动力数据;
S2:对初始土地利用数据规定好模拟区域的范围与标准栅格影像大小,用欧式距离公式计算模拟区域内栅格到土地利用变化驱动因子的距离,生成与标准栅格影像图幅大小一致的栅格距离数据;
S3:在驱动力数据与初始土地利用数据上进行随机点采样,获得采样数据;
S4:使用采样数据对参数自适应神经网络算法进行训练;
S5:将全部的驱动力数据输入训练好的神经网络,通过神经网络计算获得每种土地利用类型在模拟区域内的分布概率;
S6:将S5输出的分布概率与S1中的初始土地利用数据在土地利用模拟模块中进行迭代;迭代前设定好邻域大小、转换限制矩阵和每种用地类型的像元个数;
S7:迭代扫描初始土地利用数据的像元,计算每个像元在邻域内包含的土地利用类型和在邻域内所占的比例,与S5输出的分布概率、转换限制矩阵共同合成每个像元上各类土地利用类型的总分布概率;
S8:将每个像元上的各类土地利用类型的总分布概率构成轮盘,通过轮盘赌的方法,使区域内各种土地利用类型在像元上竞争,竞争获胜的土地利用类型占据该像元;
S9:转到步骤S7,直至迭代完一幅影像的全部有效像元,所述有效像元即土地利用数据中像元值不为空值的像元,然后返回S6刷新初始影像进入下一次迭代,计算到目标像元数目的差值;到达迭代次数R或者达到目标像元数目后,停止迭代输出模拟的土地利用结果;
通过生物多样性变化定量评估模块评估土地利用对生物多样性影响阶段:
S10:对模拟的土地利用结果和初始土地利用数据进行计算,获得土地利用转换矩阵;
S11.将模拟的土地利用结果和生态系统服务数据输入生态系统服务模型,计算获得固碳释氧和水源涵养价值;
生态系统服务模型中的固碳释氧价值是固碳和释氧价值的总和,公式表示为:
其中Vco为固碳释氧价值;PNP,i为第i种植被类型的净初级生产力;Pc为市场固定二氧化碳价格,采用造林成本法和碳税法成本价的平均值753元·t-1;Po为市场固定氧气价格,采用造林成本法和工业制氧法成本价的平均值330元·t-1;
水源涵养价值用来评估生态系统水源涵养服务价值,公式表示为:
WR=NPP×Fsic×Fpre×(1-Fslo)×P
其中WR为生态系统水源涵养服务价值;NPP为植被净初级生产力;Fsic为土壤渗流因子;Fpre为多年平均降水量因子;Fslo为坡度因子;P为水库库容建设成本,取为0.67元/m3;
S12.将模拟的土地利用结果和物种分布数据输入物种分布模型,计算获得生境适宜性和生境破碎化指数;
S13.将模拟的土地利用结果和生物多样性指数数据输入生物多样性指数模型,计算获得生物丰度和平均物种丰度指数;
S14.将S10中的土地利用转换矩阵、S11中的固碳释氧和水源涵养价值、S12中的生境适宜性和生境破碎化指数、S13中的生物丰度和平均物种丰度指数组成生物多样性指标定量评估结果,在评估前设定好情景方案,根据不同情景输出对于的情景模拟结果:
若为驱动力情景,不受其他条件约束,评估结果直接输出作为生物多样性情景模拟结果;若为保护目标情景,受生物多样性保护目标的约束,未达到目标要求则转到S6重新进行土地利用迭代模拟,满足目标要求后则输出情景模拟结果;若为多目标情景,受城市发展目标和生物多样性保护目标的共同约束,未达到目标要求则转到S6重新进行土地利用迭代模拟,满足目标要求后则输出情景模拟结果。
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