基于GIS和人工神经网络的区域贫困化空间模拟分析_以贵州省猫跳河流域为例
基于InVEST模型的贵州喀斯特生态系统服务功能评估研究进展
基于InVEST模型的贵州喀斯特生态系统服务功能评估研究进展作者：柳嘉佳王普昶王志伟宋雪莲阮玺睿丁磊磊谢彩云张文来源：《安徽农业科学》2021年第20期摘要生态系统服务功能评估不仅是环境保护和生态系统稳定性评估的定性、定量研究手段，同样其对人类生活的服务功能也具有重要作用。
贵州是全国石漠化面积最大的省份，生态环境异常脆弱。
将多种具有生态系统服务功能的模型应用到贵州省，是近年研究的一个热点。
在国内外涌现出的各类生态服务评估模型中，InVEST模型的开发应用更加成熟，并且在国内生态系统服务功能评估中推广应用。
基于上述原因，通过详细阐述InVEST模型的基本内容和特点、应用现状以及该模型的应用局限性和发展趋势，为该模型在贵州的应用与发展提供科学支持，并为后续的石漠化地区生态系统服务功能模型相关研究提供部分理论依据和科学指导。
关键词生态系统服务功能;InVEST模型;贵州省;喀斯特地貌;生态脆弱区;评估中图分类号 X 826 文献标识码 A文章编号 0517-6611（2021）20-0025-03doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.20.007开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Research Progress of Guizhou Karst Ecosystem Service Function Evaluation Based on InVEST ModelLIU Jia-jia，WANG Pu-chang，WANG Zhi-wei et al （Grassland Research Institute，Guizhou Academy of Agricultural Sciences，Guiyang，Guizhou 550025）Abstract Ecosystem service function evaluation is not only a qualitative and quantitative research method for environmental protection and ecosystem stability assessment，but also plays an important role in the service function of human life.Guizhou is the province with the largest area of rocky desertification in China，and its ecological environment is extremely fragile.In recent years，it is a hot topic to apply a variety of models with ecosystem services to Guizhou Province.Among all kinds of ecological service assessment models emerging at home and abroad，InVEST model is relatively mature and has been widely used in ecosystem service evaluation in China.Based on the above reasons，the basic content and characteristics of the InVEST model，the application status and the application limitations and development trends of the model were explained in detail，it providedscientific support for the application and development of the model in Guizhou，and provided part of the theoretical basis and scientific guidance for subsequent studies on the ecosystem service function model in rocky desertification areas.Key words Ecosystem service function;InVEST model;Guizhou Province;Karstlandform;Ecologically fragile area;Evaluation基金項目贵州省农业科学院2021年院基本科研业务发展专项（黔农科院青年科技基金〔2021〕31号）;贵州省科技计划项目（黔科合支撑项目（2018）2371）;贵州省科研机构服务企业行动计划（黔科合服企（2019）4010号）;贵州省农业科学院2017年度学术新苗培养及创新探索专项（黔农科院青年基金〔2018〕91号）。
基于人工神经网络的喀斯特地区水资源承载力综合评价——以贵州省为例
１１ ７
值 ， 为第 歹 神经 元 的 阈值 。 个
１ 人 工 神经 网络 原 理
人工神 经 网络 以生 物大 脑 的结构 和功 能为基 础 ，
网络完 成 了一 次正 向传播后 ， 根据 实际 输 出与期
望 能输 出差 值 的大小 对连接 权值和 阈值 进行 修正 ， 即
逆 向传 播过程 。修正 后的连 接权值 和 阈值为 ：
承 载 力指 标 体 系及 理 论 模 型 进 行 了构 建Ｌ ； 亮 广 １ 周 叩
应 用多 目标灰 色关 联 投影 法 对 喀斯 特地 区水资 源承
载 力进行 了预测 ［ 。水资 源承 载 力指标 多种 多样 ， ４ ］ 各
指 标与承 载力等 级之 间存 在复 杂的 非线性关 系 。 神经 网络具有 高度 的非线性 映射 和 自学 习功能 ， 鉴于其 在
第ｚ ９卷
第２ 期
中 国 岩 溶
ＣＡＲＳ ０Ｌ０ＧＩ ＣＡ Ｓ ＮＩ Ｉ ＣＡ
Ｖｏ１ ２ Ｎｏ ２ ． ９ ．
２１ 年 ６ ００ 月
Ｊ ｎ． ０１ ｕ ２ ０
文章编号 ：０ １ ８ ０２ １ ）２ Ｏ ７ —ｏ １ ０ —４ １ （０ ０ ０ － １Ｏ ６
基 于 人工 神 经 网络 的喀 斯 特 地 区 水 资 源承 载 力综 合 评价
特地 区水 资源 可持 续开发 利用有重 要 意义 。 我 国 目前 研 究水 资源 承 载力 的方 法 主要 有 主 成
基 金 项 目 ： 州 省 优 秀科 技 教 育 人 才 省长 专 项 资 金 项 目［ 科 教 办 （０ ４ ０ ］ 贵 州 省科 学 技 术 基 金 ［ 科合 人 字 （０ ５２ ８ ］ 贵 黔 ２ ０ ）４ 、 黔 ２０ ）０ ５
基于GIS的BP神经网络洪涝灾害评估模型研究_单九生
第31卷第4期江西农业大学学报Vol.31,No.4 2009年8月Acta Agriculturae Universitatis J iangxiensis Aug.,2009文章编号:1000-2286(2009)04-0777-04基于G I S的BP神经网络洪涝灾害评估模型研究单九生1,徐星生2,樊建勇1,管 珉3 (1.江西省气象科学研究所,江西南昌330046;2.江西省气象台,江西南昌330046;3.南京信息工程大学,江苏南京210044)摘要:洪涝灾害损失的大小不仅与洪灾的自然属性有关,还受地形、天气气候、人口、社会经济状况及其分布等因素影响。
基于GI S技术及其背景数据,实现GI S空间信息单元格点上淹没水深的模拟和空间社会经济数据的展布,并针对影响洪涝灾害评估的复杂因子对各空间单元格点损失评估的不确定性和复杂性,提出了BP神经网络计算方法,运用matlab神经网络工具箱实现区域洪涝灾害的快速评估,建立了基于GI S的BP神经网络洪涝灾害评估模型。
运用此方法,通过少量的样本资料,对鄱阳县洪涝灾害经济损失个例进行评估,评估结果误差为12%。
关键词:GI S;matlab;洪涝灾害;BP神经网络中图分类号:S422 文献标识码:AA Study on the Neural Networks Assess mentM odel of Floodand Waterlog D is aster Based on GI SSHAN J iu-sheng1,XU Xing-sheng2,F AN J ian-yong1,G UAN M in3 (1.Meteor ol ogical Science I nstitute of J iangxi Pr ovince,Nanchang330046,China;2.Meteor ol ogical Ob2 servat ory of J iangxi Pr ovince,Nanchang330046,China;3.Nanjing University of I nfor mati on Science and Tech2 nol ogy,Nanjing210044,China) Abstract:Fl oods acr oss China have very different characteristics.There are s o many types of fl ood,depen2 ding on geography,chi m ate/weather characteristics,and hu man populati on,s ocial and econom ic situati ons,etc. Thus,assess ment of fl ood da mage is a comp lex task.Base on the GI S technol ogy and its database,the paper manages t o si m ulate the fl ood dep th and the distributi on of economy on each GI S grid.And t o s olve the uncer2 tainty of the influences of vari ous comp lex fact ors on the econom ic l oss assess ment p recisi on,Back Pr opagati on Neural Net w orks are app lied by the matlab neural net w ork t ool-boxes.Thus,a model of fl ood da mage assess2 ment is constructed.I n this way,with the hel p of a fe w sa mp le datas,the certain Fl ood and W aterl og D isaster A ssess ment can be comp leted more quickly and p recisely in Poyang,and the margin of the err or is12percent2 age points.Key words:GI S;matlab;fl ood and waterl og disaster;BP Neural Net w orks近年来,极端天气事件发生频次愈来愈高,洪涝灾害频繁发生。
基于CSLE模型的南、北盘江流域水土流失定量分析评价
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｎｍｉｎｚｈｕｊｉａｎｇ．ｃｎＤＯＩ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１ ９２３５ ２０２４ ０２ ００９第４５卷第２期人民珠江 ２０２４年２月 ＰＥＡＲＬＲＩＶＥＲ基金项目：广东省水利科技创新项目（２０２０－２５）；贵州省水利科技创新项目（ＫＪ２０２００４）收稿日期：２０２３－０１－０３作者简介：刘晓林（１９９１—），男，硕士，工程师，主要从事水土保持遥感应用研究等工作。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｕｘｉａｏｌｉｎ２５＠１６３．ｃｏｍ刘晓林，史燕东，曾小磊，等．基于ＣＳＬＥ模型的南、北盘江流域水土流失定量分析评价［Ｊ］．人民珠江，２０２４，４５（２）：６９－７５，９６．基于ＣＳＬＥ模型的南、北盘江流域水土流失定量分析评价刘晓林１，２，史燕东１，２，曾小磊１，２，黄海容１，２，尹 斌１，２（１．珠江水利委员会珠江流域水土保持监测中心站，广东 广州 ５１０６１１；２．珠江水利委员会珠江水利科学研究院，广东 广州 ５１０６１１）摘要：水土流失定量评价可为防治水土流失灾害和开展生态环境建设提供科学依据。
以多源遥感影像为信息源，基于ＡｒｃＧＩＳ平台的空间分析与数据管理等功能，获取南、北盘江流域土地利用、植被覆盖、地形坡度等数据，应用中国土壤流失方程（ＣＳＬＥ）计算土壤侵蚀模数，得到南、北盘江流域水土流失监测成果。
结果表明，２０２１年南、北盘江流域水土流失面积共２３９６６．９７ｋｍ２，以轻度侵蚀强度为主，流域东北部水土流失较西南部严重；水土流失主要发生在耕地、林地和草地，占总水土流失面积比例达９０％以上，各等级园、林、草植被覆盖度均以轻度和中度侵蚀水土流失为主，整个区域水土流失主要发生在６～３５°的坡度等级上。
整体而言南、北盘江局部区域水土流失问题仍然突出，需以预防和治理相结合的手段改善该区域水土流失状况。
关键词：水土流失；ＣＳＬＥ模型；南、北盘江流域中图分类号：Ｓ１５７．１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１ ９２３５（２０２４）０２ ００６９ ０８ＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆＳｏｉｌａｎｄＷａｔｅｒＬｏｓｓｉｎｔｈｅＮａｎｐａｎａｎｄＢｅｉｐａｎＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｓＢａｓｅｄｏｎＣＳＬＥＭｏｄｅｌＬＩＵＸｉａｏｌｉｎ１牞２牞ＳＨＩＹａｎｄｏｎｇ１牞２牞ＺＥＮＧＸｉａｏｌｅｉ１牞２牞ＨＵＡＮＧＨａｉｒｏｎｇ１牞２牞ＹＩＮＢｉｎ１牞２牗１．ＳｏｉｌａｎｄＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＣｅｎｔｅｒｏｆＰｅａｒｌＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ牞ＰｅａｒｌＲｉｖｅｒＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＣｏｍｍｉｓｓｉｏｎｏｆｔｈｅＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ牞Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６１１牞Ｃｈｉｎａ牷２．ＰｅａｒｌＲｉｖｅｒＨｙｄｒａｕｌｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ牞ＰｅａｒｌＲｉｖｅｒＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＣｏｍｍｉｓｓｉｏｎｏｆｔｈｅＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ牞Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６１１牞Ｃｈｉｎａ牘Ａｂｓｔｒａｃｔ牶Ｔｈｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｓｏｉｌａｎｄｗａｔｅｒｌｏｓｓｃａｎｐｒｏｖｉｄｅａｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｂａｓｉｓｆｏｒｐｒｅｖｅｎｔｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｓｏｉｌａｎｄｗａｔｅｒｌｏｓｓｄｉｓａｓｔｅｒｓａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｐａｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄａｔａｍａｎａｇｅｍｅｎｔｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓｏｎｔｈｅＡｒｃＧＩＳｐｌａｔｆｏｒｍｗｉｔｈｍｕｌｔｉｓｏｕｒｃｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｒｙｕｓｅｄａｓｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅ牞ｔｈｅｄａｔａｏｆｌａｎｄｕｓｅ牞ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒ牞ａｎｄｔｅｒｒａｉｎｓｌｏｐｅｉｎｔｈｅＮａｎｐａｎＲｉｖｅｒａｎｄＢｅｉｐａｎＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ．ＴｈｅｓｏｉｌｅｒｏｓｉｏｎｍｏｄｕｌｕｓｗａｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｅｍｐｌｏｙｉｎｇＣｈｉｎａｓｏｉｌｌｏｓｓｅｑｕａｔｉｏｎ牗ＣＳＬＥ牘牞ｙｉｅｌｄｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒｓｏｉｌａｎｄｗａｔｅｒｌｏｓｓｉｎｔｈｅＮａｎｐａｎＲｉｖｅｒａｎｄＢｅｉｐａｎＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｉｎ２０２１牞ｔｈｅｔｏｔａｌａｒｅａａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｓｏｉｌａｎｄｗａｔｅｒｌｏｓｓｉｎｔｈｅＮａｎｐａｎＲｉｖｅｒａｎｄＢｅｉｐａｎＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｓｗａｓ２３９６６．９７ｋｍ２牞ｐｒｉｍａｒｉｌｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄｂｙｍｉｌｄｅｒｏｓｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙ．Ｓｏｉｌａｎｄｗａｔｅｒｌｏｓｓｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅａｓｔｐａｒｔｏｆｔｈｅｂａｓｉｎｓｗａｓｍｏｒｅｓｅｖｅｒｅｔｈａｎｔｈａｔｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｗｅｓｔｐａｒｔ．Ｔｈｅｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｍａｉｎｌｙｏｃｃｕｒｒｅｄｉｎａｒａｂｌｅｌａｎｄ牞ｗｏｏｄｌａｎｄ牞ａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄ牞ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇｆｏｒｏｖｅｒ９０％ｏｆｔｈｅｔｏｔａｌｓｏｉｌａｎｄｗａｔｅｒｌｏｓｓａｒｅａ牞ｗｉｔｈｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｔａｌｌｌｅｖｅｌｓｓｈｏｗｉｎｇａｐｒｅｖａｌｅｎｃｅｏｆｍｉｌｄａｎｄｍｏｄｅｒａｔｅｅｒｏｓｉｏｎ．Ｓｏｉｌａｎｄｗａｔｅｒｌｏｓｓｉｎｔｈｅｅｎｔｉｒｅｒｅｇｉｏｎｍａｉｎｌｙｏｃｃｕｒｒｅｄｉｎｓｌｏｐｅｇｒａｄｅｓｒａｎｇｉｎｇｆｒｏｍ６°ｔｏ３５°．Ｉｎｇｅｎｅｒａｌ牞ｔｈｅｉｓｓｕｅｏｆｓｏｉｌａｎｄｗａｔｅｒｌｏｓｓｒｅｍａｉｎｓｐｒｏｍｉｎｅｎｔｉｎｓｐｅｃｉｆｉｃｒｅｇｉｏｎｓｏｆｔｈｅＮａｎｐａｎａｎｄＢｅｉｐａｎＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｓ．Ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏａｄｏｐｔａｃｏｍｂｉｎｅｄａｐｐｒｏａｃｈｏｆｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｉｓｉｓｓｕｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｓｉｔｕａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ牶ｓｏｉｌａｎｄｗａｔｅｒｌｏｓｓ牷ＣＳＬＥｍｏｄｅｌ牷ｔｈｅＮａｎｐａｎａｎｄＢｅｉｐａｎＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｓ人民珠江２０２４年水土流失是全球性的生态环境问题之一，土壤侵蚀造成土地资源流失，严重制约着全球经济和社会的可持续发展［１］，开展水土流失评价工作可为防治水土流失灾害、编制区域水土保持规划、实施水土保持目标责任考核等提供科学依据［２］。
神经网络法在地质灾害评估中的应用及分析
神经网络法在地质灾害评估中的应用及分析地质灾害的发生常常给人类的生命和财产带来巨大的损失，因此对地质灾害进行准确的评估至关重要。
在众多的评估方法中，神经网络法因其独特的优势，逐渐在地质灾害评估领域得到了广泛的应用。
一、神经网络法概述神经网络法是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。
它由大量的节点（也称神经元）相互连接而成，通过对输入数据的学习和训练，能够自动提取数据中的特征和规律，并进行预测和分类。
神经网络法具有很强的自适应性、容错性和学习能力。
它可以处理复杂的非线性关系，对于那些传统方法难以解决的问题，往往能够取得较好的效果。
二、地质灾害评估的重要性地质灾害包括滑坡、泥石流、地震、地面塌陷等，它们的发生具有不确定性和突发性。
通过对地质灾害进行评估，可以提前了解灾害发生的可能性和危害程度，为制定相应的预防和应对措施提供科学依据。
有效的地质灾害评估有助于合理规划土地利用，避免在危险区域进行建设；能够提前采取防护工程，减少灾害损失；还可以提高公众的防灾意识，增强社会的抗灾能力。
三、神经网络法在地质灾害评估中的应用1、数据采集与预处理在地质灾害评估中，首先需要收集大量的相关数据，如地形地貌、地质构造、岩土性质、降雨量、地震活动等。
这些数据往往具有多样性和复杂性，需要进行预处理，如数据清洗、归一化等，以便于神经网络的学习和处理。
2、模型构建与训练根据数据特点和评估需求，选择合适的神经网络模型，如多层感知机、卷积神经网络等。
确定网络的结构、层数、节点数等参数，并使用预处理后的数据进行训练。
在训练过程中，通过不断调整网络的权重和偏置，使模型的输出逐渐接近实际值，从而提高模型的准确性和泛化能力。
3、灾害预测与评估训练好的神经网络模型可以对新的区域进行地质灾害预测和评估。
将相关数据输入模型，模型会输出灾害发生的概率、危险程度等评估结果。
例如，对于滑坡灾害，可以通过输入地形坡度、岩土类型、植被覆盖等因素，预测滑坡发生的可能性和规模。
基于循环神经网络的欧亚中高纬夏季极端高温年代际预测模型研究
基于循环神经网络的欧亚中高纬夏季极端高温年代际预测模型研究作者：索朗多旦黄艳艳陈雨豪王会军来源：《大气科学学报》2024年第02期摘要近幾十年来频繁发生的极端高温事件严重威胁着自然生态系统、社会经济发展和人类生命安全。
针对生态环境脆弱的欧亚中高纬地区，首先评估了当前主流动力模式（CMIP6 DCPP）对于该地区夏季极端高温的年代际预测水平，并构建了基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的年代际预测模型。
多模式集合平均（Multi-Model Ensemble，MME）的评估结果显示，得益于大样本和初始化的贡献，当前动力模式对于60°N以南区域（South Eurasia，SEA）展现了预测技巧，准确预测出了其线性增长趋势和1968—2008年间主要的年代际变率，然而模式对于60°N以北区域（North Eurasia，NEA）极端高温的年代际变率几乎没有任何预测技巧，仅预测出比观测低的线性增长趋势。
基于86个初始场的动力模式大样本预测结果，RNN将2008—2020年间NEA和SEA极端高温的年代际变率预测技巧显著提高，距平相关系数技巧从MME中的-0.61和-0.03，提升至0.86和0.83，均方差技巧评分从MME中的-1.10和-0.94，提升至0.37和0.52。
RNN的实时预测结果表明，在2021—2026年，SEA区域的极端高温将持续增加，2026年很可能发生突破历史极值的极端高温事件，NEA区域在2022年异常偏低，而后将呈现波动上升。
关键词极端高温;DCPP;年代际预测;循环神经网络在全球气候变暖的背景下，自20世纪50年代以来，全球大部分地区极端高温事件频率增加，持续时间延长（Alexander et al.，2006;孙建奇等，2011），呈现出明显的非线性增长，并且事件越极端，其发生频率的增长百分比越大（IPCC，2021）。
逻辑回归和人工神经网络模型在滑坡灾害空间预测中的应用
第５期水文地质工程地质·９３·为１００ｍ×１００ｍ。
根据长江三峡坝区到巴东段滑坡发生的实际情况，考虑的预测因素有坡度、坡向、山脊山谷、岩性、坡体结构、软弱夹层、断层影响范围、水系影响范围、土地利用，这些预测因素是通过ＡｒｃＧＩＳ９．３中的ＡＲＣ／ＩＮＦＯ进行空间数据库的计算或提取完成的。
栅格数据的其它来源主要有ＤＥＭ数据和矢量数据。
３逻辑回归分析模型从ＤＥＭ数据可以转化取得如坡度、坡向、高程、山影等地形地貌数据。
而根据其作用已经分区的矢量数据，如岩性、岩体结构、植被、土地利用等，可以直接根据属性转化为栅格数据；其它矢量数据例如断层、褶皱、水系等，需要Ｂｕｆｆｅｒ（缓冲）处理等空间处理后才能确定其影响范围，然后才能转为栅格数据。
图１研究区沿江主要滑坡灾害分布图Ｆｉｇ．１Ｓｔｕｄｙｍａｉｎｌａｎｄｓｌｉｄｅｌｏｃａｔｉｏｎｍａｐ逻辑回归分析主要是在一个因变量和多个自变量之间形成多元回归关系，从而预测任何一块区域某一事件的发生概率。
逻辑回归的优势在于进行统计分析时，自变量可以是连续的，也可以是离散的，也没有必要满足正态分布。
而一般的多元统计分析模型中，变量必须满足正态分布。
在逻辑回归分析中，因变量ｙ是一个二分类变量，其取值Ｙ＝ｌ和Ｙ＝０，分别代表发生过滑坡和未发生滑坡。
影响ｙ取值的ｎ个自变量分别为石。
，ｘ：，…，ｘ。
，在ｎ个自变量作用下滑坡发生的条件概率为Ｐ＝Ｐ（Ｙ＝１ＩＸ。
，Ｘ：，…，Ｘ。
），则ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型可表示为：彳‘＝ａｏ＋口ｌｘｎ＋ｎ２ｘ珏＋…＋口。
ｘ讯（１）Ｄ一１，９、１‘一１＋ｅｘｐ（一五）、。
７式中：毛——中间变量参数；口ｏ——回归常数；口。
——第＿『个变量的回归系数（ｉ，Ｊ＝１，２，…，ｎ）；Ｘ；，——第ｉ号单元中第＿『个变量的取值，存在滑坡取１，否则取０；Ｐ。
——第ｉ号单元内滑坡发生概率的回归预测值（ｉ＝１，２，…，ｎ）。
逻辑回归分析最重要的是将变量转换为二进制数据。
基于GIS的遵义县域多维贫困测度及空间格局研究
62第22卷第6期遵义师范学院学报2020年12月贫困是人类发展的全球性难题，也是发展中国家实现可持续发展所面临的严峻挑战之一[1]。
改革开放以来，随着反贫困工作的开展，我国扶贫事业取得了巨大进步，累计使2亿人摆脱贫困，贫困发生率由30.7%下降到2.8%[2]。
然而，这一数据仅是传统意义上经济收入标准下的绝对贫困[3]。
随着我国经济的飞速发展和人民生活水平的提高，对贫困的理解和研究限于经济收入层面，仅通过经济收入来确定是否贫困并不全面。
单纯地通过收入来定义贫困，不能体现贫困的多层次内容，对于围绕“两不愁三保障”目标，开展精准扶贫工作具有一定的阻碍作用。
因此，对贫困的研究应从一维的绝对贫困转向多维的相对贫困[4]。
故本文运用熵值法从经济收入、健康教育、生活质量三个维度14指标对遵义14个县市区进行多维贫困测度，同时利用GIS 空间分析方法对多维贫困的空间特征进行分析。
1研究区概况遵义位于贵州北部，境内地貌类型复杂，地形起伏大，东西横跨武陵山和乌蒙山两大集中连片贫困区。
作为革命老区长期以来，受历史、地理等因素影响，贫困面广、贫困量大、贫困程度深，是全国脱贫攻坚战的重要战场之一。
全市下辖14个县市区，2012年3月，在国务院发布的国家扶贫工作重点县（简称国家级贫困县）名单上[5]，遵义有正安、道真、务川和习水4个县。
同年，国务院扶贫办确定并公布了全国14个集中连片特殊困难地区，其中正收稿日期：2020-03-10基金项目：贵州省科技合作计划项目“基于GIS 技术的黔北贫困空间分异及治理机制研究”（黔科合LH 字[2017]7078号）；贵州省教育厅“贵州省精准脱贫与乡村振兴耦合机制及政策协同研究”（2019qn028）作者简介：史文涛，男，河南上蔡人，遵义师范学院管理学院讲师。
研究方向：区域经济与区域规划。
基于GIS 的遵义县域多维贫困测度及空间格局研究史文涛，周林荣，马艳玲（遵义师范学院管理学院，贵州遵义563006）摘要：根据“两不愁三保障”的精准扶贫目标，本文利用熵值法分别从经济收入、健康教育、生活质量三个维度14指标对遵义14个县市区进行多维贫困测度，同时利用GIS 空间分析方法对多维贫困的空间特征进行分析。
GIS技术和神经网络模型在地震地质灾害小区划中的应用研究的开题报告
GIS技术和神经网络模型在地震地质灾害小区划中的
应用研究的开题报告
一、研究背景和目的
地震是一种自然灾害，其对人类和社会经济都造成了严重影响。
因此，研究地震地质灾害是非常重要的。
针对地震地质灾害的小区划分研
究已经成为一个热门研究领域。
早期的研究主要是基于经验和个人经验，而现在可以使用GIS技术和神经网络模型来实现更精准的划分。
本研究旨在利用GIS技术和神经网络模型，将地震地质灾害的小区
进行精准地划分，以实现更好的预测和防范。
二、研究内容和方法
该研究主要包括以下内容：
1. 收集地震地质灾害的相关数据，包括地形、地貌、地质、地震历
史等。
2. 利用GIS技术进行数据处理和分析。
利用地理信息分析软件ArcGIS，通过空间分析、可视化等技术，对收集的数据进行处理。
3. 利用神经网络模型对小区进行划分。
利用神经网络模型对地震地
质灾害小区进行划分和预测，实现对地震灾害的早期预警和防范。
4. 验证和评估。
利用相关评估指标对预测结果进行评估，检验模型
的准确性。
三、预期成果和意义
1. 提供一种新的基于GIS技术和神经网络模型的地震地质灾害小区
划分方法，实现更为精确的预测和防范。
2. 可以为地震灾害风险评估和应急管理提供重要的参考依据。
帮助政府和相关部门制定更加科学合理的应急管理措施，减少地震灾害造成的损失。
3. 为相关领域的研究提供一个新的思路和方法，促进地震地质灾害小区划分的发展。
人工神经网络在贵州地质灾害易发性分析中的应用探索
人工神经网络在贵州地质灾害易发性分析中的应用探索
党杰;陆安良;李蕊;王成龙
【期刊名称】《贵州地质》
【年(卷),期】2024(41)1
【摘要】贵州省地质环境条件复杂、地质灾害发育严重,开展基于人工神经网络算法的地质灾害易发性分析,对提高全省易发性评价效率、实现智能化分析具有重要
意义。
本文通过对各种人工神经网络算法的比较,选取径向基神经网络(RBF)、概率神经网络(PNN)、模糊神经网络(FNN)作为模型算法,采用基于GIS平台的空间数
据建模软件(SDM)构建基于人工智能的地质灾害风险分析模型系统,通过数据准备、数据处理、模型训练、模型调用、评估优化等步骤,开展基于三种人工神经网络的
贵州山区地质灾害易发性分析应用探索。
结果表明:(1)三种人工神经网络计算的易
发性结果分区合理、精度检验合格,AUC检验显示具有良好预测价值;(2)通过与专
家经验分析结果对比,RBF算法的评价结果与实际更为吻合,表明RBF算法可更好地应用于地质灾害易发性分析。
【总页数】8页(P67-74)
【作者】党杰;陆安良;李蕊;王成龙
【作者单位】贵州省地质环境监测院;北京云阈科技有限公司;北京数识科技有限公
司
【正文语种】中文
【中图分类】P315.9
【相关文献】
1.关联分析在地质灾害易发性分析中的应用
2.基于GIS的层次分析法在同德县地质灾害易发性评价中的应用
3.层次分析法在通海县地质灾害易发性分区中的应用
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毕业设计-神经网络BP算法运用到GIS中的设计在地质灾害预测中的应用
摘要陕西省地质构造复杂多样，泥石流灾害时有发生，每年因泥石流灾害造成的损失巨大，如果能及时准确的预测这些灾害，将能在挽回经济损失的同时，减少人员伤亡。
人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)具有自学习能力，在预测方面有其自身的优势，但是地理信息形式独特，有空间和时间特性，如何管理和表示这些信息，是棘手问题。
地理信息系统GIS(Geographical Information System)为地理信息的数字化和计算机处理提供了解决方式。
本文提出了将神经网络BP（Back Propagation）算法运用到GIS中的设计思想。
在分析了泥石流灾害的成因后，设计了泥石流灾害影响因素模型和各地质构造上的灾害概率计算模型，以及地理信息数据的处理过程。
利用提取的GIS 空间数据库的数据，对地质灾害进行预测。
关键词：地质灾害预测,人工神经网络,BP算法,地理信息系统,空间数据库AbstractThere are many disasters of debris flow in our country and these disasters bring us huge losses every year.By accurately forecasting them,a lot can be saved.ANN(Artificial Neural Networks)can do well in forecasting because it has a specialability called self-learning.But geographical information has spatial and time character.So how to manage and describe the information is a real serious problem.GIS(Geographical Information System)provides a good solution to digitize and computerprocess the geographical information.This dissertation declares the way using Nerual Networks with GIS.The main point is how to get a right way to forecast disasters of debris flow by using the information fromGIS.On the base of the analysis of debris flow ,the factor models and theposibility models of debris flow are designed.Also,the data handlingprocedure of geography information is designed.Keyword: Geographical Disaster Forecast, Artificial Neural Networks, Backpropagation Algorithm,Geographical Information System,Geodatabase第一章绪论1.1 引言陕西境内由南到北自然地理呈明显分带性，地质地貌条件复杂，地势南北高，中间低，断裂构造发育。
汤国安《地理信息系统》(第2版)笔记和典型题(含考研真题)详解
汤国安《地理信息系统》（第2版）笔记和典型题详解第1章绪论一、地理信息系统的基本概念1信息、地理信息（1）信息和数据①信息信息是用文字、数字、符号、语言、图像等介质来表示事件、事物、现象等的内容、数量或特征，从而向人们（或系统）提供关于现实世界新的事实和知识，是生产、建设、经营、管理、分析和决策的依据。
②数据数据是一种未经加工的原始资料。
数字、文字、符号、图像都是数据。
③信息和数据的关系信息具有客观性、适用性、可传输性和共享性等特征。
数据是客观对象的表示，而信息则是数据内涵的意义，是数据的内容和解释。
信息来源于数据。
（2）地理信息①地理信息的定义地理信息是有关地理实体的性质、特征和运动状态的表征和一切有用的知识，它是对表达地理特征与地理现象之间关系的地理数据的解释。
②地理数据的定义地理数据是各种地理特征和现象间关系的符号化表示，包括空间位置、属性特征（简称属性）及时域特征三部分。
③地理空间分析的三大基本要素空间位置、属性及时间是地理空间分析的三大基本要素a．空间位置数据描述地物所在位置。
b．属性数据有时又称非空间数据，是属于一定地物、描述其特征的定性或定量指标。
c．时域特征是指地理数据采集或地理现象发生的时刻或时段。
（3）地理信息的特征地理信息除了具有信息的一般特性外，还具有以下独特特性：①空间分布性地理信息具有空间定位的特点，先定位后定性，并在区域上表现出分布式的特点，其属性表现为多层次，因此地理数据库的分布或更新也应是分布式的。
②数据量大地理信息既有空间特征，又有属性特征，此外地理信息还随着时间的变化而变化，具有时间特征，因此其数据量很大。
③信息载体的多样性地理信息的第一载体是地理实体的物质和能量本身，除此之外，还有描述地理实体的文字、数字、地图和影像等符号信息载体以及纸质、磁带、光盘等物理介质载体。
2信息系统（1）信息系统的定义信息系统是具有采集、管理、分析和表达数据能力的系统。
（2）信息系统的基本组成在计算机时代，信息系统部分或全部由计算机系统支持，并由计算机硬件、软件、数据和用户四大要素组成。
BP神经网络在贵州喀斯特山区径流预报中的应用
BP神经网络在贵州喀斯特山区径流预报中的应用高岩【摘要】以贵州六冲河、倒天河流域为例建立喀斯特山区径流预报BP神经网络模型.六冲河流域以七星关站丰水期流量过程为输出数据,以丰水期降雨过程、出口断面前期流量过程、蒸发量作为输入数据,倒天河流域以徐家屯站丰水期流量过程为输出因子,丰水期降雨过程、前期流量过程作为输入因子.预报结果确定性系数DC值分别为0.538、0.420.结果表明将蒸发量作为输入数据、流域面积比较大模型预报精度较大.【期刊名称】《地下水》【年(卷),期】2012(000)002【总页数】3页(P63-65)【关键词】BP神经网络;喀斯特山区;径流预报【作者】高岩【作者单位】贵州大学资源与环境工程学院,贵州贵阳550003【正文语种】中文【中图分类】P338+.1喀斯特流域具有与非喀斯特流域不同的产流方式，预报径流难度大，精度低。
目前喀斯特流域降雨径流关系研究多以将流域产流方式概化为蓄满产流模式为主，但将喀斯特流域产流方式概化为蓄满产流以及对新安江模型结构进行改进等方法模型参数物理意义不明确。
人工神经网络是一个可自动提取一组预报变量和另一组自变量之间非线性关系的数据处理系统，是黑箱模型。
前人的研究结果表明，神经网络模型可以较好的表征非线性，复杂的水文过程。
本文试在喀斯特流域建立BP神经网络逐日径流预报模型，为喀斯特山区径流预报提供新方法。
1 喀斯特流域特征贵州省是喀斯特发育的高原山区，多峰丛、峰林地貌中、小喀斯特流域。
喀斯特流域具有二元流场特征，地表与地下分水岭不重合。
对比非喀斯特流域，喀斯特流域产流形式及运动形式更加多样，除非喀什特地区所具有的产流形式外，还包括皮下径流、裂隙管道流、渗透流及竖井流。
[1]流域内水文动态变化剧烈，地下水渗漏严重，地下持水能力差，与湿润地区流域相比，其流域空间结构、水系发育、地貌景观、水文动态规律都有明显的差异。
[3]喀斯特流域的特性，决定其洪水过程具有与非喀斯特流域不同的特性。
基于逻辑回归模型的泥石流易发性评价与检验:以金沙江上游奔子栏—昌波河段为例
基于逻辑回归模型的泥石流易发性评价与检验：以金沙江上游奔子栏—昌波河段为例吴赛儿;陈剑;ZHOU Wendy;高玉欣;徐能雄【摘要】基于地理信息系统(ArcGIS10.0)平台和小流域单元,采用逻辑回归(LR)模型对金沙江上游(奔子栏—昌波河段)干热河谷区进行泥石流易发性评价,并对预测结果进行总体检验与随机个案检验.评价与检验结果表明,得到的最优指标组合下LR 评价模型的AUC值为82.7％;预测的极高易发区、高易发区面积合占全区面积的35.98％,实发泥石流面积占泥石流总面积的65.03％;在个案检验中,位于各等级分区的检验组样本实发泥石流比例随着分区易发性等级降低,依次为91.7％(极高)、75.0％(高)、36.4％(中等)、16.7％(低)、0(极低),表明评价效果良好.研究区泥石流集中发育于金沙江沿岸的东北部、中部和西南部,主导性的评价指标依次为距主干道路距离、岩性、距断裂带距离、雨季月平均降雨量.人类活动与季节性降雨为研究区干热河谷泥石流的主要诱发条件.基于逻辑回归模型的泥石流易发性评价方法提高了泥石流发生可能性的预测精度,可为干热河谷区泥石流预测预警和防治提供参考依据.【期刊名称】《现代地质》【年(卷),期】2018(032)003【总页数】12页(P611-622)【关键词】干热河谷区;泥石流;逻辑回归模型;易发性评价;金沙江【作者】吴赛儿;陈剑;ZHOU Wendy;高玉欣;徐能雄【作者单位】中国地质大学(北京)工程技术学院,北京100083;中国地质大学(北京)工程技术学院,北京100083;Colorado School of Mines, Department of Geology and Geological Engineering, Colorado Denver 80401;中国地质大学(北京)工程技术学院,北京100083;中国地质大学(北京)工程技术学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】P642.20 引言泥石流作为我国最频发的地质灾害之一，多发生于半干旱山区以及高原冰川区，其分布遍及我国31个省、市和自治区，全国有1 583个县(市)长期受到泥石流灾害的困扰，每年要暴发数千起泥石流灾害，其活动区域面积达480万km2，共计8万多处，其中活动强烈的泥石流有8 500多处，面积达130万km2[1-2]，多爆发于西南、西北的广大山区，在空间和时间上有分布广泛但相对集中的特征。
基于人工神经网络的雅砻江流域水文过程多模型集合模拟
基于人工神经网络的雅砻江流域水文过程多模型集合模拟陈昕;鱼京善【摘要】为降低水文模型的不确定性对流域水文过程模拟的影响,优化模型的实际应用效果,选取四种常见的水文模型:SWAT模型、BTOPMC模型、VIC模型和DTVG模型在中国西南的雅砻江流域分别建模,采用一套统一的模型输入数据与模拟时间范围,再次运用四个水文模型进行径流计算,并运用北京师范大学水科学研究院自主开发的基于人工神经网络方法的多模型输出集合系统对四个模型的模拟结果进行集合计算,得到集合计算的流量过程线及误差水平,与各水文模型计算结果相比较.研究结果表明,多模型集合计算的确定性系数和纳什效率系数均达到了0.90,相比单一水文模型的计算精度有大幅提高,且计算结果较稳定,与实际径流过程具有很好的一致性,说明多模型集合模拟在该流域具有很好的适用性.【期刊名称】《南水北调与水利科技》【年(卷),期】2018(016)002【总页数】7页(P74-80)【关键词】水文模型;人工神经网络;水文过程;多模型集合;雅砻江流域【作者】陈昕;鱼京善【作者单位】北京师范大学水科学研究院,北京100875;城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室,北京100875;北京师范大学水科学研究院,北京100875;城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室,北京100875【正文语种】中文【中图分类】TV121.1水文模型的不确定性主要来源于模型输入、模型结构、模型参数和模型输出四个方面。
其中，模型结构的不确定性属于系统不确定性，没有任何一个模型相比于其他模型具有绝对优势；此外，面向某种空间尺度进行开发与设计的水文模型都具有特定的适用空间尺度。
因此，应用单一模型得到的模拟结果无法避免由模型结构带来的不确定性[1]，也无法模拟多空间尺度下的水文过程，容易影响模拟效果与预报精度。
为降低水文模型模拟应用的不确定性，根据不同水文模型的特点，借鉴气象预报和水文集合预报的思想[2-3]，可采用水文集合模拟的方法提高模拟预报的精度和可靠性。
基于GIS的滑坡灾变智能预测系统及应用研究
基于GIS的滑坡灾变智能预测系统及应用研究一、内容概要本文围绕地质灾害监测与预警领域中的核心问题——滑坡灾害，探讨了基于GIS（地理信息系统）的滑坡灾变智能预测系统的设计与实现。
研究内容涵盖了滑坡灾变机理与预测模型的构建、GIS技术在滑坡监测与预警中的应用、以及基于GIS的滑坡预警系统的开发与应用实践。
滑坡作为常见的地质灾害之一，其发生往往具有突发性和破坏性，给人类生命财产安全带来严重威胁。
及时、准确地预测滑坡的发生对于降低灾害风险具有重要意义。
本文首先从滑坡的基本概念、的形成机理和滑坡灾变的分类入手，深入分析了滑坡灾害的特点及其影响因素。
随着GIS技术的不断发展，其在地质灾害监测与预警领域的应用日益广泛。
本文利用GIS技术，开展了滑坡气象风险评价、地质结构稳定性分析、滑坡预测模型构建等方面的研究工作。
通过收集和分析大量地质、气象、水文等数据资料，运用GIS的空间分析、统计分析等功能，对滑坡灾害的风险进行评估和预测。
在此基础上，本文设计并实现了一个基于GIS的滑坡灾变智能预测系统。
该系统采用模块化设计思想，包括数据采集、数据整理、数据分析、模型预测和预警发布等多个子系统。
各子系统之间相互协作，共同完成滑坡灾害的智能预测和预警任务。
系统还具备良好的用户界面和强大的数据统计分析功能，方便用户实时查看滑坡灾害的情况和处理预警信息。
在应用实践方面，本文以某地的实际地质条件和滑坡历史数据为案例，对基于GIS的滑坡灾变智能预测系统进行了验证和应用。
该系统能够有效地识别潜在滑坡区域，并给出相应的预警信息，为滑坡灾害的预防和应对提供了有力支持。
未来随着GIS技术的不断进步和数据的不断积累，相信基于GIS的滑坡灾变智能预测系统将在地质灾害监测与预警领域发挥更大的作用。
1.1 研究背景与意义随着经济的快速发展，城市化进程的加速，人类对土地的开发利用已经深入到地形、地貌、地质等自然环境的每一个角落。
这种开发往往会对原本复杂的地质环境产生一定的负面影响，导致滑坡等地质灾害的发生。
基于GIS和BP神经网络的地质灾害风险评价系统
实 的基 础 。但 由于诱 发地 质 灾 害 的 因素 的 多样 性 和 不 确 定性 ， 且 通 常 穿 插交 融 着 复 杂 的地 理 环 境 凶素 ， 并 对数 据 的 管 理 与评 价 变得
异常 困难
神 经 网络 技 术 可 有效 地 解 决评 价 因素 等 问题 。神 经 网络 通 过 学 习 ， 以从 典 型 事 例 中提 取 所 包 含 的一 般 原 则 、 会 处理 具 体 问 可 学 题 ． 能 对 不 完整 信 息 进行 补 全 ， 而做 出准 确 的 评 价 。但 其 局 限性 是 要 求 大 量 的数 据 进 行 学 习 ， 能更 加 准 确 的作 出评 价 ， 往往 且 从 才 但
一
个 地 区 的样 本 属 于小 样 本 ， 不 到 神经 网络 样 本数 量 的 要求 。 用 Ｂ样 条二 乘 拟 合技 术 对 地 质 灾 害小 样 本 进行 处 理 ， 其 扩 充 至 达 利 使
符合 Ｂ Ｐ神 经 网 络法 要 求 的 样本 容 量 ， 而 实 现运 用 Ｂ 从 Ｐ神经 网络 法 对地 质 灾 害 进行 评 价 。 地 理 信 息 系统 （ Ｉ） 有 强 大 的数 据库 而 ＧＳ具
（ 上海 海 事 大 学 ， 上海 ２ ０ ３ ） ０ １５
摘 要 ： 建 立 基 于 ＧＩ 就 Ｓ和 Ｂ Ｐ神 经 网络 的 地 质 灾 害评 价 系统 的 理 论 可行 性进 行 了 分析 ， 对 系统 的设 计 思 想 和 架 构进 行 了讨 论 ， 并 系 统将 发 挥 Ｇ Ｓ强大 的 空 间信 息 可视 化 管 理和 分析 功 能 以及 神 经 网络 的 非 线 性描 述 和 分析 功 能 ， Ｉ 实现 地 质 灾害 危 险性 评 价 的 可视 化 管理。
基于GIS和人工神经网络的滑坡危险性评价方法研究的开题报告
基于GIS和人工神经网络的滑坡危险性评价方法研究的开题报告一、研究背景和意义滑坡是一种常见的地质灾害，对人类的生命财产造成了巨大的威胁。
滑坡的发生与地形、地质、气候等因素有关，因此需要进行滑坡危险性评价来预测潜在的灾害风险。
传统的滑坡危险性评价方法主要基于统计分析和专家判断，存在数据需求大、模型偏差大等问题。
但随着地理信息系统（GIS）和人工神经网络（ANN）技术的发展，基于GIS和ANN的滑坡危险性评价方法逐渐被研究和应用。
本研究旨在基于GIS和ANN技术，建立一种高精度的滑坡危险性评价模型，为滑坡预测和管理提供科学依据。
二、研究内容和方法研究内容：1. 构建滑坡危险性评价指标体系，综合考虑地形、地质、气候、水文等因素。
2. 基于GIS，采用数学模型对滑坡危险性评价指标进行空间分析和建模。
3. 采用ANN技术，将滑坡危险性评价指标和历史滑坡数据作为输入和输出，建立滑坡危险性评价模型。
4. 对模型进行验证和精度评价，同时利用模型进行滑坡预测和可视化呈现。
研究方法：1. 文献综述和案例分析通过对国内外相关文献的综述和滑坡案例的分析，明确研究主题和内容，总结经验和不足，提出研究思路和方法。
2. 指标体系构建选择合适的地形、地质、气候、水文等因素，综合构建滑坡危险性评价指标体系。
3. GIS空间分析和建模采用GIS技术，对滑坡危险性评价指标进行空间分析和建模，获取空间数据和计算结果。
4. ANN建模和预测利用MATLAB软件，采用BP神经网络算法，将滑坡危险性评价指标和历史滑坡数据作为输入和输出，建立滑坡危险性评价模型。
同时对模型进行验证和精度评价。
5. 结果呈现和应用利用GIS软件，将模型预测结果进行可视化呈现，并结合地理信息和实际情况，进行滑坡预测和管理。
三、预期成果和意义本研究将基于GIS和ANN技术，建立一种高精度的滑坡危险性评价模型，并在实际应用中进行验证和精度评价，具有以下预期成果：1. 理论上，构建滑坡危险性评价指标体系和模型，满足滑坡预测和管理的高精度需求。
西南喀斯特山区土地利用覆被变化研究——以贵州省猫跳河流域为例.
[6] [5] [4]
基金项目： 基金项目： 国家自然科学基金项目 “西南喀斯特山区不同土地利用格局下的土壤侵蚀经济损失评估” : （编号： 40701091） ； 重庆 作者简介： 许月卿， 女， 河北定州市人， 博士， 副教授， 主要从事土地利用变化及土地资源可持续利用等方面研究。
流域 1 ∶ 5 万数字高程模型 （DEM） 。四期遥感影像数 据的处理包括几何纠正、 配准和标准化。作者在 况进行详细的地面调查， 在 ArcGIS 9.0 平台下， 根据 2002 年、 2008 年、 2009 年多次对流域的土地覆被状
利用 GIS 软件对流域地形图进行数字化， 生成
图 1 1973 年、 1990 年、 2002 年、 2007 年流域土ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ利用/覆被类型
2010 年 9 月
许月卿等： 西南喀斯特山区土地利用/覆被变化研究
1753
生态重建政策的制定提供有益参考和依据。
刻地影响着当地生态环境和农牧业生产条件。
2 研究区概况
长约 180km。流域面积 3116km ， 在行政辖区上涉及
2
3 数据来源与方法
3.1 数据来源与处理 1973 年 MSS 影像 （时相 12 月 31 日， 分辨率 57m） ， 1990 年 （时相 6 月 10 日， 分辨率 30m） 、 2002 年 （时相 8 月 31 日， 分辨率 30m） 和 2007 年 （时相 5 月 8 日， 分 辨率 30m） TM 遥感影像数据。 本文采用的数据主要包括： 流域 1 ∶ 5 万地形图，
乡村振兴视域下脱贫地区内生发展能力测度及精准施策研究
乡村振兴视域下脱贫地区内生发展能力测度及精准施策研究作者：杨俊严芝清钟文来源：《中国集体经济》2024年第05期摘要：文章在已有理论基础上，甄选科学合理的指标构建了脱贫地区县域内生发展能力评价指标体系，运用BP神经网络模型和GIS空间分析技术测度我国原有14个集中连片特困地区2014-2020年县域内生发展能力并分析其时空演变规律，通过聚类分析法识别出466个（4大类）乡村振兴重点帮扶县。
研究表明：县域内生发展能力受贫困程度的深刻影响，原有深度贫困县主要分布在自然环境恶劣、社会经济发展低下等特殊区域；针对中国原有14个集中连片特困地区，临沧-齐齐哈尔能够成为划分区域内生发展能力的重要分界线，即分界线以东是内生发展能力高水平片区、以西为低水平片区、以中是中等水平片区；依据主要制约因素，466个重点帮扶县进一步可划分为综合发展能力制约县、资源环境承载能力制约县、社会经济发展能力制约县、人力资本提升制约县；依据不同类型帮扶县制定因地制宜的扶持政策是新时期实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的有效举措。
关键词：脱贫地区；内生发展能力；人地关系地域系统理论；乡村振兴；重点帮扶县一、引言实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接是实现共同富裕的重要推进战略，是实现中国式现代化的必然选择。
新中国成立以来的农村扶贫概括起来有三个阶段性任务，即大水漫灌式扶贫，广扶贫、成效低——精准扶贫，培育区域内生发展能力——脱贫攻坚与乡村振兴的有效衔接，实现共同富裕。
1978-2019年，中国农村贫困发生率从97.5%下降到0.6%，农村贫困人口从7.7亿下降到550万，减少近7.65亿，取得宏伟成绩①。
在此过程中，离不开国家划定14个集中连片特困地区的明智之举，对所划定的连片特困区域，国家给予针对性地重点帮扶，为推进乡村振兴夯实了基础。
而在国家乡村振兴战略实施中，注重原有14个集中连片特困地区县域内生发展能力提升是巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的根本途径。
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第２５卷第３期２００６年５月地理科学进展ＰＲＯＧＲＥＳＳＩＮＧＥＯＧＲＡＰＨＹＶｏｌ．２５，Ｎｏ．３Ｍａｙ，２００６收稿日期：２００６－０１；修订日期：２００６－０４．基金项目：国家自然科学基金资助重点项目（４０３３５０４６）和高等学校博士学科点专项科研基金资助课题（２００４０００１０３８）资助．作者简介：许月卿（１９７２－），女，河北定州市人，博士后，副教授。
主要从事土地利用变化及其环境效应等方面研究。
Ｅｍａｉｌ：ｘｍｏｏｎｑ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ基于ＧＩＳ和人工神经网络的区域贫困化空间模拟分析———以贵州省猫跳河流域为例许月卿１，２，李双成２，蔡运龙２（１．中国农业大学资源与环境学院，北京１０００９４；２．北京大学环境学院，北京１００８７１）摘要：我国西南喀斯特地区山高坡陡，地形破碎，生境脆弱，水土流失严重，是我国典型的极贫困代表区域之一。
本文选择贵州省猫跳河流域作为研究区，以乡镇为基本单元，应用ＧＩＳ和ＡＮＮ技术，模拟区域自然致贫因子和消贫因子的空间分布，计算各乡镇的贫困度，揭示区域贫困的空间分布格局，以期为指导研究区早日脱贫及生态重建提供科学依据。
结果表明，地形、土壤侵蚀等自然要素是主要的致贫因子，而社会经济要素是缓解贫困的因子。
贫困度较小的乡镇主要分布在研究区的中部和东部，贫困度较大的乡镇主要分布在研究区的南部和北部边缘。
可见，应用人工神经网络模拟区域贫困化简便、实用，避免了传统的单纯依靠统计数据进行贫困化研究的做法，是一种可行的方法与技术途径。
关键词：区域贫困；空间模拟；人工神经网络中图分类号：Ｎ９４５．１；Ｋ９０１通过长期反贫困战略的实施，中国大部分地区的贫困人口已经基本解决了温饱问题。
但在自然条件恶劣、生态环境脆弱、交通不便的深山区，贫困问题仍然没有得到根本解决［１］。
《中国２１世纪议程》指出：我国典型极端贫困区域有两片，其中一片是黄土高原及其以西广大西北内陆干旱区，另一片是以滇、桂、黔为主的喀斯特地貌区，前者是我国沙漠化威胁最严重的地区，后者则是水土流失导致石漠化最严重地区［２］。
贵州省位于中国西南喀斯特岩溶区的核心部位，岩溶面积占全省土地面积的７３％，山地丘陵占全省总面积的９２．５％，是全国唯一没有平原支撑的山区农业省份。
该省山高坡陡，生境脆弱，土地承载力低，人口压力大，水土流失严重，使相当部分的农村人口陷于“人增－耕进－林退－土地退化－贫困”的恶性循环之中，注定了“一方水土养活不了一方人”的贫困格局，成为中国典型的极贫困代表区域之一［３］。
本文摒弃传统单纯依赖统计数据进行贫困化计算的做法，以贵州省猫跳河流域为例，在ＧＩＳ技术支持下，以各乡镇为评价单元，采用人工神经网络模型，定量分析研究区自然致贫因子和社会经济消贫因子对区域贫困的影响，计算各乡镇的贫困度，模拟研究区贫困分布的空间格局，以期为指导研究区早日脱贫及生态重建提供科学依据。
地理科学进展２５卷１研究区概况猫跳河流域位于贵州省中部，介于１０６°００′～１０６°５３′Ｅ，２６°００′～２６°５２′Ｎ之间，属长江水系。
在行政辖区上，猫跳河流域涉及西秀、长顺、平坝、贵阳、清镇、修文、息烽７个县市和４７个乡镇，２００２年总人口１４７．７８×１０４人，流域面积３１９５ｋｍ２（图１）。
猫跳河流域地貌类型繁多，山地、丘陵、谷地、坝子、湖泊均有分布。
猫跳河流域属于亚热带季风湿润气候，年平均气温１３．８℃，年均降雨量１３００ｍｍ，气候温和，冬无严寒，夏无酷暑，季风交替明显。
流域主要土壤类型有黄壤、水稻土、石灰土、紫色土、山地黄棕壤、沼泽土等土类，其中以黄壤分布面积最大，其次是水稻土和石灰土。
２指标选择、数据处理与方法根据收集到的资料情况，由于各乡镇没有ＧＤＰ和人均纯收入统计数据，研究区属于喀斯特贫困农业区，农业是当地农民家庭生活收入的主要经济来源，因此，本文选用人均农业总产值作为反映研究区贫困程度的指标。
由２００２年贵州省乡级交通地图册选取猫跳河流域研究区，经数字化得到研究区乡镇空间分布图。
同样在ＧＩＳ技术支持下，对研究区１∶５万地形图的河流、公路等要素进行跟踪数字化，得到研究区公路和河流数字化图。
利用研究区１∶５万ＤＥＭ数据生成坡度图。
在Ａｒｃ／ｖｉｅｗ３．２软件支持下，将研究区土壤侵蚀空间分布图、公路分布图、河流分布图与乡镇分布图叠加，得到各乡镇平均土壤侵蚀模数、平均坡度、平均海拔高程、公路密度、河流密度、地形破碎度等数据。
地形破碎度由各乡镇不同点的高程标准差来代表。
石漠化是土壤侵蚀的终极状态，是导致区域贫困的重要影响因素。
在Ａｒｃ／ｖｉｅｗ３．２软件支持下，将研究区土地利用图与乡镇分布图叠加，得到各乡镇的裸岩面积比例，即石漠化率。
净第一性生产力（ＮｅｔＰｒｉｍａｒｙＰｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）简称ＮＰＰ，表示植物所固定的有机碳中扣除本身呼吸作用消耗的部分，这部分用于植被的生长和生殖［４］，是衡量生态系统生产力最重要的指标。
本文采用统计模型中的Ｔｈｏｒｎｔｈｗａｉｔｅ经验模型并结合ＤＥＭ计算研究区的ＮＰＰ气候潜力。
ＮＰＰ的计算公式为［５，６］：ＮＰＰ（Ｅ）＝３０００×（１－ｅ－０．０００９６９５（Ｅ－２０））（１）式中：ＮＰＰ（Ｅ）是植被净第一性生产力（ｇｍ－２－ａ－１）；ｅ为自然对数底数；Ｅ为年实际蒸发量（ｍｍ），可用公式（２）确定：图１研究区位置Ｆｉｇ．１Ｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ８０３期许月卿等：基于ＧＩＳ和人工神经网络的区域贫困化空间模拟分析Ｅ＝１．０５×Ｐ／［１＋（１．０５×Ｐ／Ｌ）２］１／２（２）其中Ｐ为年降水量，Ｌ为年平均最大蒸发量，是温度Ｔ的函数，Ｌ与Ｔ的关系为：Ｌ＝３００＋２５×Ｔ＋０．０５×Ｔ３（３）当Ｐ＞０．３１６Ｌ时，（３）式成立，若Ｐ＜０．３１６Ｌ，则Ｐ＝Ｅ。
利用研究区修文、清镇、平坝、贵阳等气象站１９８１～２００１年多年平均降雨和气温数据，采用Ｋｒｉｇｉｎｇ插值方法得到研究区的多年平均气温和降雨空间分布图。
由于研究区地形对生境的影响十分明显，本文分别利用温度和降雨的地形效应方程公式（４）、（５）进行修正，得到经过地形修正的降雨和气温空间分布图，然后根据公式（１）～（３），经计算得到研究区的ＮＰＰ空间分布情况，在Ａｒｃ／ｖｉｅｗ３．２软件支持下，将ＮＰＰ空间分布图和乡镇分布图叠加，得到各乡镇的ＮＰＰ。
温度的地形效应方程为：Ｔｔ＝Ｔ０－０．６×（Ｈｔ－Ｈ０）／１００（４）式中Ｔｔ为ｔ点年均温度，Ｔ０为气象台站点的年均温度，Ｈｔ为ｔ点海拔高程，Ｈ０为气象站点的海拔高程。
降雨的地形效应方程为［７］：Ｐｔ＝Ｐ０＋３０×（Ｈｔ－Ｈ０）／１００（５）式中Ｐｔ为ｔ点年均降雨量，Ｐ０为气象台站点的年均降雨量，Ｈｔ为ｔ点海拔高程，Ｈ０为气象站点的海拔高程。
生长季节月干燥指数（ＧＦＤＩ）：生长季节月干燥指数为植物生长季节４～１０月的月干燥指数平均而成，由基于月平均气温数据计算而得。
其计算公式为：ＧＦＤＩ＝Ｅｉ／Ｐｉ（６）式中：Ｅｉ为月蒸发量，Ｅｉ＝２．２１５×Ｔｉ，Ｔｉ为某月平均气温，Ｐｉ为月降水量。
ＧＦＤＩ为生长季节干燥指数，当ＧＦＤＩ＝１时，表明水分平衡，当ＧＦＤＩ＜１时，表明水分有盈余，当ＧＦＤＩ＞１时，表明水分短缺［１］。
利用研究区修文、清镇、平坝、贵阳等气象站１９８１～２００１年多年４～１０月平均降雨和气温数据，采用Ｋｒｉｇｉｎｇ插值方法得到研究区多年４～１０月平均气温和降雨空间分布情况，并分别利用温度和降雨的地形效应方程进行修正，修正方法同上。
利用公式（６）计算，得到研究区植被生长季节月干燥指数空间分布情况，经叠加乡镇分布图，得到各乡镇生长季节月干燥指数。
从研究区各县市的２００２年统计年鉴得到各乡镇人均农业总产值、人均粮食、粮食产量等社会经济指标。
３区域贫困化空间模拟分析３．１区域贫困影响因素的相关分析根据研究区实际情况和数据的可得性，选取土壤侵蚀模数、坡度、海拔高程、公路密度、粮食单产、裸岩面积比例、人均水田、人均旱地等与贫困化相关的主要因子，分别与人均农业产值进行相关分析，以期揭示出贫困化的主要影响因素。
同时，为人工神经网络模型的构建提供基础信息。
相关分析结果见表１。
８１８２地理科学进展２５卷表１研究区贫困与影响因素相关分析结果Ｔａｂ．１Ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｏｆｐｏｖｅｒｔｙａｎｄｉｔｓｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓ＊＊显著性水平０．０１，＊显著性水平０．０５由表１可见，土壤侵蚀模数与人均农业产值呈极显著的负相关关系，粮食单产、人均旱地与人均农业产值呈显著的正相关关系。
坡度、海拔、地形破碎度、裸岩比例与人均农业总产值均呈负相关关系，而人均水田、公路密度等社会经济要素与人均农业总产值均呈正相关关系。
尽管其相关关系显著性不高，但其分析结果表明了地形、土壤侵蚀等自然要素是主要的致贫因子，而社会经济要素是消贫或缓解贫困的因子。
３．２区域贫困化空间模拟分析３．２．１人工神经网络模型简介人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，简称ＡＮＮ）是由大量简单的神经元广泛连接而成用以模拟人脑思维方式的复杂网络系统，具有自组织、自适应、自学习、鲁棒性和容错性等特点，被广泛应用于模式识别、图像处理、非线性系统辨识、自适应控制等领域。
ＢＰ网络是ＡＮＮ技术中应用最为广泛的一种网络类型，在预测预报、分类及评价等方面最为适用。
ＢＰ网络属于多层状型的人工神经网络，由输入层、输出层和一个或若干个隐含层构成，每一层包含若干神经元，层与层间神经元通过连接权重及阈值互连。
ＢＰ网络模型是一种监督性网络类型，对于输入信号，先向前传播到隐含层，经过作用函数后，再把隐含层的输出信息传播到输出层，最后给出输出结果［８］。
本文采用ＢＰ网络模型定量计算各种自然因素的致贫指数和社会经济因素的消贫指数，将自然致贫分级指标和社会经济消贫分级指标作为样本输入，自然致贫指数和社会经济消贫指数作为网络输出，ＢＰ网络通过不断学习修改权重，找出评价指标与评价级别间复杂的内在对应关系，进行自然致贫与社会经济消贫的评价。
３．２．２自然致贫指数（１）网络构建及训练数据的准备。
选取各乡镇的地形坡度、地形高程、破碎度、植被指数（ＮＤＶＩ）、河流密度、植被生长季节月干燥指数、净第一性生产力（ＮＰＰ）、裸岩比例等８个输入神经元，输出神经元为自然致贫指数，构建ＢＰ神经网络模型。
根据所有样本的数据最大和最小区间，进行线性内插，线性设定影响等级，构建人工神经网络的训练数据（表２）。
自然８３３期许月卿等：基于ＧＩＳ和人工神经网络的区域贫困化空间模拟分析致贫指数为５级，１表示自然致贫程度低、２表示自然致贫程度较低、３表示自然致贫程度中等、４表示自然致贫程度较高、５表示自然致贫程度高。