基于概率不確定推理的土地利用時空演變建模方法

李文清

摘要：從時空建模的角度，通過借鑒人工智能和模糊數(shù)學領域的概率不確定推理方法，運用面向對象和GIS建模技術，將土地利用時空演變過程中對象、事件、狀態(tài)、過程、驅動概率封裝成一個整體，構建基于不確定推理的土地利用時空演變模型，利用此模型來分析土地環(huán)境的演變過程及其驅動因子的作用。

關鍵詞：土地利用；不確定推理方法；時空演變模型；驅動因子

中圖分類號：K903 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2019）06-0167-03

Land Use Temporal and Spatial Evolution Modeling Method Based on The Probability of Uncertain Reasoning

LI Wen-qing

（Baise University a. School of Politics and Public Affair Manegement， Baise 533000，China）

Abstract： from the perspective of spatio-temporal modeling， through using probability in the field of artificial intelligence and fuzzy uncertainty reasoning method， using the object-oriented modeling and GIS technology， the use of the land use spatio-temporal evolution of objects， events， condition， process， drive probability encapsulated into a whole， build the land use temporal and spatial evolution model based on uncertainty reasoning and USES this model to analyze the evolution process of land environment and its effect on the driving factors.

Key words： land use； Uncertain reasoning method； Temporal and spatial evolution model； Driving factor

1 引言

土地是城市經(jīng)濟社會發(fā)展的基礎，是人類與自然進行交互的載體。土地問題研究的核心是土地利用的時空變化，土地利用受到人為和自然雙重因素的影響，其變化過程是極其復雜的。國內外專家學者對其進行過大量研究，大部分都是通過建立相關模型來進行分析，其中最具代表性的是荷蘭學者P.H. Verburg研究的CLUE-S模型[1-2]，該模型是一種在較小尺度上模擬土地利用變化及其環(huán)境效應的模型，通過定量分析自然、經(jīng)濟、政策和人口等驅動因子之間的相互關系，模擬并表達土地利用的變化，并分析其動態(tài)演變規(guī)律 。中國學者劉紀遠等通過綜合土地利用程度變化指標和土地利用動態(tài)度來對土地利用的時空動態(tài)特征進行研究，并揭示出土地利用變化的空間格局與驅動因子[3-4]。

2 基于概率的不確定推理分析

3 概率不確定推理的土地利用時空演變分析

土地利用是一個特別復雜的空間結構，是由很多個不同的土地利用類型復合而成，總的來說可以將土地類型劃分為六大類：林地、草地、耕地、水系、城鄉(xiāng)居住建設用地、未利用土地[6]。而且，不同的土地利用類型之間存在著相互影響的關系。

3.1 土地利用時空動態(tài)變化度分析

分析一塊區(qū)域的土地結構的時空動態(tài)度，通常可以從綜合的土地利用動態(tài)度和單一的土地利用動態(tài)度兩個角度著手：

（1）綜合土地利用動態(tài)度：綜合土地利用動態(tài)度是指描述該區(qū)域整體土地利用類型變化速度區(qū)域差異的指標，可以反映出人為活動在對該區(qū)域整個土地利用類型發(fā)生轉變的綜合影響程度，其數(shù)學模型表達為：

（2）單一土地利用動態(tài)度：單一土地利用動態(tài)度用來描述該區(qū)域特定時間內不同土地利用類型發(fā)生變化的速度，可以反映出人為與自然的作用對單一土地利用類型的影響。

為了更詳細的表達土地利用動態(tài)變化的特征，使用土地利用狀態(tài)轉移矩陣的形式則顯得更為直觀。以矩陣形式的數(shù)學表達來反映出自然以及人為活動對土地利用變化轉移趨向的引導，其數(shù)學表達為：

3.3 土地利用時空演變規(guī)律分析

土地利用在時空尺度上，受到自然和人為等眾多因子的驅動發(fā)生變化，在這個變化的同時，往往會反作用于這些驅動因素，以達到一種平衡的狀態(tài)。土地利用類型的這種變化往往有形狀、面積、空間位置和空間關系的變化，建立的時空數(shù)據(jù)庫也一直在不斷的更新著，因此土地利用的時空演變過程可以表示為如圖1所示：

4 基于概率不確定推理的土地利用動態(tài)演變模型

4.1 不確定推理土地利用演變過程概念化描述

土地利用是在受到外在驅動力影響的情況下發(fā)生變化，這個變化過程是十分復雜的，涉及到空間對象、事件對象、過程序列、狀態(tài)參數(shù)、驅動概率等相關參數(shù)，可以使用BNF范式對其進行描述如下。

（1）空間對象（Spatial Object，SO）：一個土地利用類型可以當成一個空間對象，其空間（Spatial）、屬性（Attribute）和時間（Time）特征以及空間關系（Spatial Relations）可以一起封裝在對象的模型中，簡要的描述為< SO >：：=< Spatial >< Attribute >< Time >< Spatial Relations >。

（2）事件對象（Event Object，EO）：驅使土地利用類型發(fā)生變化的這一事件可以作為一個事件對象，這些事件一般是由自然因素（Natural Factors，NF）和人為因素（Human Factors，HF）驅動導致的，常見的自然因素有土壤（NF1）、水文（NF2）、氣候（NF3）、植被（NF4）、地質（NF5）等因素，常見的人為因素有土地政策（HF1）、人口（HF2）、城建（HF3）、經(jīng)濟（HF4）、社會（HF5）等因素，簡要描述為：：=。

（3）過程序列（Process Sequence，PS）：土地利用類型受外在驅動力的影響發(fā)生變化，這個變化過程可以作為一個過程序列，整個過程序列由若干個子過程序列組合而成，簡要描述為：：=<…>< PSn>。

（4）狀態(tài)參數(shù)（State Parameters，SP）：土地利用類型的變化是從一個初始狀態(tài)往另一個最終狀態(tài)變化，期間經(jīng)歷各種狀態(tài)的變化，其變化過程可描述為：：=<…>。

（5）驅動概率（Drive probability，DP）：驅動概率是指在驅動土地利用發(fā)生變化這個事件中，各個驅動因子所起的作用，通過概率的形式來表達他們的作用程度。驅動概率可以分別描述為自然驅動概率（Natural driven probability，NDP）和人為驅動概率（Human driven probability，HDP），其中自然驅動概率一般可分為土壤驅動概率（NDP1）、水文驅動概率（NDP2）、氣候驅動概率（NDP3）、植被驅動概率（NDP4）、地質驅動概率（NDP5）等。人為驅動概率一般可分為土地政策驅動概率（HDP1）、人口驅動概率（HDP2）、城建驅動概率（HDP3）、經(jīng)濟驅動概率（HDP4）、社會驅動概率（HDP5）等。

4.2 不確定推理的土地利用動態(tài)演變邏輯模型

土地利用的邏輯模型是指在抽象的概念模型基礎上，根據(jù)過程、事件、狀態(tài)對象以及驅動概率之間的邏輯關系構建起來的可以概括現(xiàn)實世界中土地利用演變規(guī)律的一種時空數(shù)據(jù)模型[8]。設土地利用類型變化的驅動因子為E，記土地利用類型為L，原土地利用類型樣本為Lo，現(xiàn)有土地利用類型樣本為Ln，未來的土地利用類型為Lf。驅動因子由自然因子（E1）和人為因子（E2）組成，自然因子（E1）又可分為土壤（E11）、水文（E12）、氣候（E13）、植被（E14）、地質（E15）等因子，人為因子（E2）又可分為土地政策（E21）、人口（E22）、城建（E23）和經(jīng)濟（E24）、社會（E25）等因子。記驅動因子導致土地類型發(fā)生變化的概率為P，自然因子和人為因子的驅動概率分別記為P1和P2，土壤、水文、氣候、植被、地質等因子的驅動概率各自為P11、 P12、 P13、 P14、 P15，土地政策、人口、城建、經(jīng)濟、社會等因子的驅動概率為P21、 P22、 P23、 P24、 P25。歷史、現(xiàn)在和未來的土地利用類型數(shù)據(jù)庫中都包含有林地（S1）、城市用地（S2）、居民用地（S3）、耕地（S4）、河流（S5）、湖泊（S6）六個土地利用類型數(shù)據(jù)表，每一個土地利用類型數(shù)據(jù)表中都帶有空間、時間、屬性和空間拓撲關系等信息，這些時空信息是伴隨著土地利用類型的變化而變化的。進而土地結構動態(tài)演變規(guī)律邏輯模型可以表達為如圖2所示。

5 總結

文章通過利用人工智能與模糊數(shù)學領域的不確定推理算法，使用Oracle Spatial對象—關系型數(shù)據(jù)庫對土地利用的時空數(shù)據(jù)進行組織存儲，構建基于不確定推理方法的時空數(shù)據(jù)模型，據(jù)此來對土地利用中的驅動因子和土地類型演變規(guī)律進行分析研究，這將對土地管理部門提供決策可參考的科學依據(jù)，有助于對土地利用進行合理的規(guī)劃并更加科學的利用土地資源。

參考文獻：

[1] Verburg P H， de Koning G H J， Kok K， et al. A spatial explicit allocation procedure for modeling the pattern of land use change based upon actual land use [J]. Ecological Modelling，1999，116（1）： 45-61.

[2] Verburg P H， Soepboer W， Limpiada R， et al. Land use change modeling at the regional scale： The CLUE-S model[J]. Environmental Management，2002，30（3）： 391-405.

[3] 劉紀遠，布和熬斯爾.中國土地利用現(xiàn)代變化過程時空特征的研究：基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)[J].第四紀研究，2000，20（3）：229-239.

[4] 劉紀遠，張增祥，徐新良.等.21世紀初中國土地利用變化的空間格局和驅動力分析[J].地理學報，2009，64（12）：1411-1420.

[5] 廖元秀，羅旭東.基于概率的不確定推理集成模型[J].廣西師范大學學報（自然科學版），1995，2（6）：26-31.

[6] 擺萬奇，趙土洞.土地利用和土地覆蓋變化研究模型綜述[J].自然資源學報，1997，12（2）：169-175.

【通聯(lián)編輯：王力】