基于Gec-CA烏梁素海挺水植物時(shí)空擴(kuò)散模擬研究.pdf

1、濕地水生植物群落動(dòng)態(tài)變化過程可以反映濕地生態(tài)系統(tǒng)健康程度及其生態(tài)服務(wù)功能。建立挺水植物群落時(shí)空擴(kuò)散模型，定量分析挺水植物群落擴(kuò)散與濕地環(huán)境變化之間的響應(yīng)關(guān)系，探索濕地復(fù)雜非線性演化規(guī)律、剖析演化機(jī)制，可以為濕地可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)與決策支持。
　　 本文以烏梁素海濕地為研究區(qū)，在遙感、地理信息系統(tǒng)的支持下，通過景觀指數(shù)定量研究了1986～2008年濕地景觀類型格局及動(dòng)態(tài)變化特征，測(cè)算了挺水植物群落重心位置及其移動(dòng)軌跡，分析了挺

2、水植物擴(kuò)散的影響因子。以地理元胞自動(dòng)機(jī)（Geo-CA)為模型框架，分別基于空間統(tǒng)計(jì)學(xué)和人工智能方法構(gòu)建了烏梁素海濕地挺水植物擴(kuò)散時(shí)空動(dòng)態(tài)模型，模擬了濕地挺水植物群落擴(kuò)散過程。主要研究結(jié)論如下：
　　 （1）基于多源遙感數(shù)據(jù)提取烏梁素海濕地類型信息，定量分析了濕地類型區(qū)景觀指數(shù)變化，結(jié)果表明：1986～2008年間，烏梁素海濕地挺水植物面積由120.89km2上升至167.43km2，斑塊個(gè)數(shù)由 1138個(gè)降至690個(gè)，斑塊密度由

3、1.2335個(gè)/km2降至0.7479個(gè)/km2，最大斑塊面積比例由6.7002％升高至17.3879％，形狀指數(shù)由36.2997下降至33.8494。挺水植物侵吞明水區(qū)和淺水沼澤區(qū)，成為濕地優(yōu)勢(shì)景觀類型，斑塊破碎度降低，邊緣結(jié)構(gòu)趨于簡(jiǎn)單。濕地挺水植物群落發(fā)展具有不平衡性，22年間挺水植物群落的重心偏移基本可分三個(gè)階段：1986～1997年重心位置由（E108°50′55.35″，N 40°58′53.78″）移動(dòng)至（E 108°50′

4、25.26″，N 40°58′37.57″），向西南偏移了863.03m；1997～2000年重心由（E108°50′25.26″，N40°58′37.57″）移至（E108°50′35.33″，N40°58′28.32″），向東南偏移了369.76m；2000～2008年重心位置由（E108°50′50.12″，N40°58′39.11″）移動(dòng)至（E108°50′35.33″，N40°58′28.32″），向東北偏移487.73m。<

5、br>　　 （2）在實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行挺水植物群落擴(kuò)散影響因子相關(guān)分析，通過逐步回歸分析進(jìn)一步確定了水深、TN是烏梁素海挺水植物擴(kuò)散的主要影響因子，回歸系數(shù)分別為-0.46和0.17。其中，水深超過1.5m挺水植物擴(kuò)散停止，檢測(cè)挺水植物體內(nèi)N / P≤14，TN仍對(duì)烏梁素海挺水植物擴(kuò)散起促進(jìn)作用。通過地統(tǒng)計(jì)學(xué)插值方法模擬了烏梁素海不同時(shí)期水深、TN的時(shí)空分布。
　　 （3）基于空間統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，計(jì)算不同時(shí)期烏梁素海挺水植物擴(kuò)散

6、動(dòng)態(tài)度（LC）變化，獲取挺水植物擴(kuò)散速度拐點(diǎn)，進(jìn)而將烏梁素海挺水植物群落擴(kuò)散分為：快速擴(kuò)散期（1986～2002年）和滯緩期（2002～2008年），挺水植物擴(kuò)散動(dòng)態(tài)度分別為2.1％和 0.61％。建立動(dòng)態(tài)度最優(yōu)分段的 Logistic-CA模型模擬濕地挺水植物時(shí)空擴(kuò)散過程，結(jié)果表明：1997、2002和2008年模擬總體精度分別為74.01％、72.29％和74.36％，Kappa系數(shù)分別為0.6222、0.6103和0.6370，實(shí)

7、際MoranI系數(shù)分別為0.628、0.686和0.709，模擬結(jié)果的 MoranI系數(shù)分別為0.641、0.712和0.720。動(dòng)態(tài)度校正后的邏輯回歸 CA模型在精度、空間形態(tài)一致性定量檢驗(yàn)及控制模擬精度下降方面均優(yōu)于常規(guī)Logistic-CA模型。
　　 （4）將案例推理（CBR）引入濕地挺水植物擴(kuò)散Geo-CA模型，解決濕地挺水植物擴(kuò)散模擬面積大、時(shí)間長(zhǎng)、影響因素復(fù)雜、非線性轉(zhuǎn)化規(guī)則難以獲取等問題。
　　 構(gòu)建基于

8、案例推理的烏梁素海挺水植物擴(kuò)散元胞自動(dòng)機(jī)模型（CBR-CA），依據(jù)地理特征和空間特征的相似度，搜索動(dòng)態(tài)歷史案例庫(kù)中k 個(gè)最近鄰，隱含獲取 Geo-CA轉(zhuǎn)化規(guī)則，模擬挺水植物群落擴(kuò)散過程，結(jié)果表明：1997、2002和2008年模擬總體精度分別為76.41％、73.05％和75.91％，Kappa系數(shù)分別為0.6402、0.6382和0.6393，實(shí)際MoranI系數(shù)分別為0.628、0.686和0.709，模擬結(jié)果的Moran I系數(shù)分

9、別為0.640、0.710和0.718。CBR-CA模型能適應(yīng)濕地環(huán)境快速變化，并體現(xiàn)出復(fù)雜系統(tǒng)自適應(yīng)特點(diǎn)。
　　 （5）分別基于 LC-Logistic-CA 模型和CBR-CA模型預(yù)測(cè)了2015年烏梁素海濕地挺水植物擴(kuò)散狀況，預(yù)測(cè)結(jié)果顯示：挺水植物面積分別為174.34km2和172.92km2，斑塊個(gè)數(shù)分別為634個(gè)和646個(gè)，斑塊密度分別為0.7287個(gè)/km2和0.7311個(gè)/km2，最大斑塊所占景觀面積的比例分別為1