基于ANN－CA的濕地景觀變化時(shí)空動(dòng)態(tài)模擬研究

張美美，張榮群，張曉東，楊建宇

（中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息與電氣工程學(xué)院，北京100083）

0 引 言

濕地的時(shí)空動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程比其最終形成的空間格局更為重要［1］。只有清楚的了解濕地的發(fā)展過(guò)程，才能夠?qū)ζ溲莼瘷C(jī)制進(jìn)行深層次的剖析，獲取濕地的變化規(guī)律［2］。傳統(tǒng)的地理對(duì)象模擬和預(yù)測(cè)模型，如經(jīng)典的土地利用覆被變化模型、土地利用競(jìng)爭(zhēng)模型等，主要解決了空間變量隨時(shí)間變化與地理現(xiàn)象間的因果關(guān)系［3－4］，沒(méi)有考慮地理現(xiàn)象在空間上的相互作用與相互依存問(wèn)題；在地理空間格局變化規(guī)律的表達(dá)上，雖然提出了空間轉(zhuǎn)移矩陣［5－6］，但這僅解決了研究區(qū)濕地各類(lèi)型變化的總量問(wèn)題，研究結(jié)果只說(shuō)明一個(gè)研究區(qū)的整體變化特征和規(guī)律，無(wú)法給出具體點(diǎn)位上的變化情況。元胞自動(dòng)機(jī)是一時(shí)間、空間和狀態(tài)都離散的動(dòng)力系統(tǒng)，其狀態(tài)的轉(zhuǎn)換規(guī)則在時(shí)間和空間上都是局部的［7－8］，充分考慮了鄰域間的相互作用，可以很好地解決地理現(xiàn)象在空間上的相互作用問(wèn)題。元胞自動(dòng)機(jī)模型中最核心的部分是轉(zhuǎn)換規(guī)則的定義［9］。在實(shí)際的應(yīng)用中，轉(zhuǎn)換規(guī)則的定義涉及到很多的變量、參數(shù)的確定，用戶難以選擇，因此研究提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的元胞自動(dòng)機(jī)模型（artificial neural network－cellular automata，ANN－CA）對(duì)濕地景觀演變過(guò)程進(jìn)行模擬，有效地簡(jiǎn)化了轉(zhuǎn)換規(guī)則的定義，得到較符合實(shí)際的演變規(guī)律，提高了模擬的準(zhǔn)確性。本文以銀川平原濕地的研究為例，探討基于元胞自動(dòng)機(jī)的濕地景觀變化時(shí)空動(dòng)態(tài)模擬模型的構(gòu)建方法，模擬結(jié)果能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)濕地類(lèi)型的空間分布，為濕地的保護(hù)規(guī)劃提供決策支持。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

銀川平原位于寧夏境內(nèi)賀蘭山與鄂爾多斯高原之間，由黃河長(zhǎng)期淤積及準(zhǔn)平原演化而成，東經(jīng)105°51′～106°54′，北緯37°36′～39°14′，海拔1100～1200m。地處中溫帶干旱區(qū)，氣候干旱少雨，年均降水量為185mm，多集中在6月～9月份，年蒸發(fā)量為1825mm，約為降雨量的10倍。銀川平原日照充足，年均日照時(shí)數(shù)3000小時(shí)左右，氣溫日較差大，平均達(dá)13℃，有利于作物的生長(zhǎng)發(fā)育和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)積累。干旱少雨，黃河年均過(guò)境水量300余億立方米，光、熱、水、土等農(nóng)業(yè)自然資源配合較好，為發(fā)展農(nóng)林牧業(yè)提供極有利條件。該地區(qū)生物資源豐富多樣，擁有典型的濕地生態(tài)旅游景觀和豐富的濕地動(dòng)植物資源。

1.2 方 法

組成元胞自動(dòng)機(jī)的基本要素有元胞、狀態(tài)、鄰域和轉(zhuǎn)換規(guī)則［10］。表達(dá)式為

式中：——在元胞i在t＋1時(shí)刻的狀態(tài)，——在元胞i在t時(shí)刻的狀態(tài)，——t時(shí)刻元胞i的鄰域狀態(tài)集合，f——轉(zhuǎn)換規(guī)則。元胞自動(dòng)機(jī)的基本原理是元胞i在t＋1時(shí)刻的狀態(tài)是其t時(shí)刻狀態(tài)和領(lǐng)域狀態(tài)的函數(shù)［11］。本文結(jié)合濕地自身的演化規(guī)律建立了銀川平原濕地景觀變化的元胞自動(dòng)機(jī)模型。技術(shù)路線如圖1所示。

模型中的元胞狀態(tài)定義為濕地的類(lèi)型，依次為：河流濕地、湖泊濕地、坑塘濕地、水稻田濕地、建設(shè)用地（包括居民點(diǎn)和道路）以及黃河河漫灘和其他地類(lèi)。采用的元胞空間是二維的，形狀是四邊形，元胞大小設(shè)為60m×60 m。鄰域采用常見(jiàn)的8個(gè)鄰居的Moore模型。

轉(zhuǎn)換規(guī)則是CA模型的核心。隨著模型的擴(kuò)展，模型結(jié)構(gòu)的定義、眾多參數(shù)的確定變得更難，這在一定程度上限制了模型的推廣。濕地的發(fā)展和轉(zhuǎn)化的規(guī)律十分復(fù)雜，是非線性過(guò)程［12］，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)、聯(lián)想以及記憶的優(yōu)勢(shì)［13］，能夠有效的簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，這樣可以從數(shù)據(jù)本身出發(fā)，用戶不用自己定義轉(zhuǎn)化規(guī)則，可以自動(dòng)獲取和校驗(yàn)?zāi)Ｐ椭懈骺臻g變量的作用參數(shù)，從而挖掘出更加符合實(shí)際的轉(zhuǎn)換規(guī)則，同時(shí)避免人為的主觀干預(yù)，特別適合模擬復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。因此采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)換規(guī)則更適合本研究。

圖1 技術(shù)路線

1.3 ANN－CA模型結(jié)構(gòu)

本研究采用的ANN－CA模型由訓(xùn)練模塊和預(yù)測(cè)模塊組成，他們共用同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練模塊利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到模型的參數(shù)，預(yù)測(cè)模塊用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)模擬。在此模型中，各個(gè)空間變量的處理、分析以及模擬結(jié)果的顯示均在ArcGIS中進(jìn)行，ANN只負(fù)責(zé)提供元胞類(lèi)型間的轉(zhuǎn)換規(guī)則。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)采用面向?qū)ο蠼５乃悸?，利用Matlab2011a開(kāi)發(fā)。本文采用經(jīng)典的BP算法，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為三層：第一層為數(shù)據(jù)輸入層，共23個(gè)神經(jīng)元，分別對(duì)應(yīng)影響濕地變化的各變量；第二層為隱含層，根據(jù)Kolmogorov定理，對(duì)于3層的非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)至少為輸入層的2／3［14］，本文設(shè)計(jì)的神經(jīng)元為非線性的，經(jīng)過(guò)多次反復(fù)實(shí)驗(yàn)后，認(rèn)為隱含層神經(jīng)元為16個(gè)時(shí)，訓(xùn)練效果較好。因此設(shè)定隱含層的神經(jīng)元數(shù)目為16，采用tansig激勵(lì)函數(shù)；第三層為輸出層，由7個(gè)神經(jīng)元組成，分別對(duì)應(yīng)7類(lèi)濕地類(lèi)型的轉(zhuǎn)換概率，采用logsig激勵(lì)函數(shù)。

2 銀川平原濕地的動(dòng)態(tài)模擬

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和ANN－CA模型的輸入變量

本研究所采用的數(shù)據(jù)主要有1991年8月的Landsat－5 TM和2006年8月的中巴資源衛(wèi)星CBERS－02CCD影像，1∶10萬(wàn)中國(guó)地形圖，銀川平原土地利用現(xiàn)狀圖，統(tǒng)計(jì)資料為研究區(qū)相關(guān)的自然和經(jīng)濟(jì)等年鑒資料。對(duì)遙感影像進(jìn)行前期處理后，配合目視解譯得到濕地分類(lèi)圖，驗(yàn)證解譯精度達(dá)到了85%以上。

GIS可以很方便地對(duì)模型所需要的各種空間變量進(jìn)行處理，得到所需數(shù)據(jù)。大量濕地驅(qū)動(dòng)因素的研究表明，濕地景觀類(lèi)型的演變通常取決于一些相關(guān)的距離變量，包括各元胞離最近道路的距離，離最近居名點(diǎn)的距離、窗口中鄰近現(xiàn)有類(lèi)型的其他濕地類(lèi)型元胞的數(shù)量、單元的社會(huì)因素及自然屬性等［15］。在此模型中，輸入層的23個(gè)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)于影響濕地景觀變化的23個(gè)驅(qū)動(dòng)力因子。這些驅(qū)動(dòng)力因子的獲取方法及原始數(shù)據(jù)范圍見(jiàn)表1。

表1 ANN－CA模型的輸入變量

所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成UTM投影，WGS84坐標(biāo)系，第48帶，并統(tǒng)一生成60mASCII＿GRID格式的數(shù)據(jù)。為了避免各空間變量的量綱不統(tǒng)一而可能產(chǎn)生的誤差，最后要將所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使其范圍在［0，1］之間。歸一化公式如下

2.2 ANN－CA模型的輸出變量

本文主要研究銀川平原5類(lèi)主要的濕地類(lèi)型和2種土地利用類(lèi)型的變化情況，濕地作為土壤的狀態(tài)描述，在特定的時(shí)刻某種類(lèi)型的元胞只能轉(zhuǎn)化成別的濕地類(lèi)型或者保持不變。因此本研究使用元胞的轉(zhuǎn)移概率作為模型的輸出變量，并將轉(zhuǎn)移概率最大的濕地類(lèi)型確定為當(dāng)前元胞轉(zhuǎn)換的類(lèi)型。

2.3 ANN－CA模型訓(xùn)練、驗(yàn)證和預(yù)測(cè)過(guò)程

為了實(shí)現(xiàn)濕地演化的模擬和預(yù)測(cè)，我們?cè)诖私⒘嗽詣?dòng)機(jī)的訓(xùn)練、驗(yàn)證和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)，將1991年濕地空間變量作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫(kù)。由于空間變量的數(shù)據(jù)量較大，為保證數(shù)據(jù)訓(xùn)練的合理性及模擬的順利進(jìn)行，本研究采用隨機(jī)抽取樣本的方法，從研究區(qū)的元胞數(shù)據(jù)庫(kù)共計(jì)216 5216個(gè)元胞中各隨機(jī)抽取了30000個(gè)元胞數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫(kù)。將1991年濕地空間變量的全部數(shù)據(jù)作為ANN－CA模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)。另外，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)元胞的濕地類(lèi)型采用編碼的表示方法。用0和1組合的七位數(shù)來(lái)表示，各個(gè)數(shù)字分別代表河流、湖泊、坑塘、水稻田、建設(shè)用地、黃河河漫灘和其他地類(lèi)共7種類(lèi)型，由于某一時(shí)刻元胞的狀態(tài)是唯一的，所以編碼中有且僅有一位是1，即如果某元胞為河流濕地，則表示為1000000，若是湖泊濕地，則為0100000。

運(yùn)行模型時(shí)，首先將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)獲得模型參數(shù)，然后輸入驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，如果驗(yàn)證精度滿足要求，則利用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)2006年的濕地分布進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果不滿足要求，則需重新訓(xùn)練，直到精度達(dá)到要求為止。最后將1991年的全部預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬得到2006年銀川平原濕地景觀類(lèi)型的空間分布。

3 模擬結(jié)果與分析

用訓(xùn)練好的ANN－CA模型對(duì)未來(lái)銀川平原濕地景觀變化進(jìn)行預(yù)測(cè)模擬，模擬結(jié)果如圖2所示。另外，對(duì)于模型精度的驗(yàn)證評(píng)價(jià)，目前還沒(méi)有統(tǒng)一的或者很有效的方法，通常采用逐點(diǎn)對(duì)比和整體對(duì)比的方法，本文采用逐點(diǎn)比較的方法。圖2（a）為2006年銀川平原濕地景觀分類(lèi)圖，圖2（b）為以1991年該地區(qū)的濕地景觀類(lèi)型數(shù)據(jù)為初始值，運(yùn)用模型模擬的2006年濕地景觀類(lèi)型圖。圖2（b）與（a）通過(guò)逐點(diǎn)法對(duì)比得到模擬精度為74.16%，整體的模擬效果較好。

通過(guò)對(duì)1991年的濕地類(lèi)型，模擬的2006年的濕地類(lèi)型，以及實(shí)際的2006年濕地類(lèi)型（實(shí)際濕地分類(lèi)圖通過(guò)2006年遙感影像監(jiān)督分類(lèi)與非監(jiān)督分類(lèi)結(jié)合獲?。└黝?lèi)像元數(shù)的統(tǒng)計(jì)對(duì)比，分析之間的差別，可以從多方面更加有效地驗(yàn)證模型的精度。各濕地類(lèi)型網(wǎng)格個(gè)數(shù)見(jiàn)表2。

圖2 2006年的濕地分類(lèi)圖和模擬

表2 濕地景觀類(lèi)型網(wǎng)格模擬對(duì)比

表3給出了模擬的性能參數(shù)，其中水稻田，坑塘，建設(shè)用地的模擬準(zhǔn)確率較高，而河流和黃河河漫灘的模擬準(zhǔn)確率相對(duì)低些，但也達(dá)到了65%以上。這種差異表明，模擬準(zhǔn)確率與不同狀態(tài)元胞變化的頻率有一定關(guān)系，即狀態(tài)變化越頻繁的元胞，模擬的準(zhǔn)確率相對(duì)越低，反之則越高。

對(duì)比1991年、2006年及模擬的2006年濕地類(lèi)型面積分布情況如表4，可以看出，1991年到2006年期間，濕地總面積呈增加趨勢(shì)，15年間整個(gè)銀川平原濕地面積共增加了278.7804km2。在所研究的5個(gè)濕地類(lèi)型中，河流濕地的面積持續(xù)減少，從153.8604km2減少到了70.4736km2，共減少了83.3868km2。湖泊濕地和黃河河漫灘的面積變化比較平緩，湖泊濕地從1991年的98.9136km2到2006年的38.7072km2，黃河河漫灘從6.9804km2減少到2.8080 km2。水稻田濕地和坑塘濕地一直呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，水稻田濕地從300.0564km2增長(zhǎng)到637.2648km2，共增加了337.2084 km2?？犹翝竦貏t由100.8792km2增長(zhǎng)到了190.2168 km2，總共增加了89.3376km2。模擬的濕地空間分布與實(shí)際變化情況基本一致。

表3 BP網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)

表4 不同時(shí)期銀川平原濕地類(lèi)型面積分布情況

進(jìn)一步分析我們可以發(fā)現(xiàn)，河流濕地、湖泊濕地、黃河河漫灘濕地等天然濕地的面積不斷減少，尤以河流濕地面積的減少最為顯著；而人工濕地如水稻田濕地和坑塘濕地則呈迅速增加的趨勢(shì)，說(shuō)明人為因素對(duì)濕地的結(jié)構(gòu)數(shù)量影響較大。通過(guò)不同濕地類(lèi)型的面積分布特征來(lái)看，該模擬結(jié)果反映出的元胞狀態(tài)的轉(zhuǎn)變規(guī)律，即濕地不同類(lèi)型元胞之間的轉(zhuǎn)變，與實(shí)際2006年銀川平原濕地類(lèi)型的分布特征基本吻合，可以說(shuō)，CA與ANN相結(jié)合的濕地景觀變化模擬具有一定的客觀性和現(xiàn)實(shí)可行性。

4 結(jié)束語(yǔ)

就目前的研究來(lái)看，ANN－CA模型通常應(yīng)用于簡(jiǎn)單的土地利用變化模擬，如：城市與非城市土地類(lèi)型之間的轉(zhuǎn)化情況，而很少用于濕地等復(fù)雜的土壤狀態(tài)演變研究。濕地景觀的演變是一個(gè)非線性復(fù)雜的過(guò)程，其空間地物的相互作用關(guān)系對(duì)濕地的形成有很大影響，而傳統(tǒng)的土地利用模擬模型并未考慮到此因素。本文采用元胞自動(dòng)機(jī)和GIS相結(jié)合的方法對(duì)濕地演變進(jìn)行時(shí)空動(dòng)態(tài)模擬和預(yù)測(cè)，同時(shí)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘出濕地類(lèi)型間的轉(zhuǎn)換規(guī)則，是濕地預(yù)測(cè)和模擬研究的新方法。它不僅較為準(zhǔn)確的模擬出濕地的預(yù)測(cè)結(jié)果，還充分考慮了元胞地理空間的相互作用關(guān)系，進(jìn)一步提高了模擬的精度。研究為合理利用濕地資源提供了參考，對(duì)今后政府部門(mén)的決策與規(guī)劃具有重大意義。

［1］LI Xia，LIU Xiaoping，HE Jinqiang，et al.A geographical simulation and optimization system based on coupling strategies［J］.Acta Geographica Sinica，2009，64（8）：1009－1018（in Chinese）.［黎夏，劉小平，何晉強(qiáng)，等.基于耦合的地理模擬優(yōu)化系統(tǒng)［J］.地理學(xué)報(bào)，2009，64（8）：1009－1018.］

［2］YU Huan，HE Zhengwei，ZHANG Shuqing，et al.Spatial－temporal evolution simulation of wetland landscape in SanJiang plain using automaton［J］.Geography and Geo－Information Science，2010，26（4）：90－94（in Chinese）.［于歡，何政偉，張樹(shù)清，等.基于元胞自動(dòng)機(jī)的三江平原濕地景觀時(shí)空演化模擬研究［J］.地理與地理信息科學(xué)，2010，26（4）：90－94.］

［3］WANG Xiuchun，HUANG Qiuhao，CAI Yunlong.Simulation of land use change a GIS－based stochastic model：a case study in Shiqian county，Guizhou province［J］.Resources Science，2008，30（4）：604－608（in Chinese）.［王秀春，黃秋昊，蔡運(yùn)龍.貴州省石阡縣土地利用變化格局模擬［J］.資源科學(xué)，2008，30（4）：604－608.］

［4］ZHANG Yongmin.Some issues in modelling land use and cover change［J］.Journal of Arid Land Resources and Environment，2009，23（10）：53－58（in Chinese）.［張永民.土地利用／覆被變化模型研究面臨的幾個(gè)問(wèn)題［J］.干旱區(qū)資源與環(huán)境，2009，23（10）：53－58.］

［5］WANG Xiuni，ZHANG Rongqun，ZHOU De，et al.Forecast of soil salinization change trend based on Markov chain［J］.Transactions of the CSAE，2010，26（Supp.2）：202－206（in Chinese）.［王秀妮，張榮群，周德，等.基于 Mar－kov鏈的土壤鹽漬化動(dòng)態(tài)變化預(yù)測(cè)［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2010，26（Supp.2）：202－206.］

［6］YUAN Hui，ZHANG Rong－qun.Changes in wetland landscape patterns on Yinchuan plain，China［J］.International Journal of Sustainability and World Ecology，2010，17（3）：236－243.

［7］Almeida C M，Gleriani J M，Castejon E F，et al.Using neural networks and cellular automata for modeling intra－urban land use dynamics［J］.International Journal of Geographical Information Science，2008，22（9）：943－963.

［8］Al－kheder S，WANG J，SHAN J.Fuzzy inference guided cellular automata urban－growth modelling using multi－temporal satellite images［J］.Geographical Information Science，2008，22（11－12）：1271－1293.

［9］LI Xia，YE Jia’an，LI Xiaoping，et al.Geographical simulation systems：Cellular automata and the multi－agent［M］.Beijing：Science Press，2007：51－62（in Chinese）.［黎夏，葉嘉安，李小平，等.地理模擬系統(tǒng)：元胞自動(dòng)機(jī)與多智能體［M］.北京：科學(xué)出版社，2007：51－62.］

［10］CAO Min，SHI Zhaoliang.Transition rule for GANN－CA［J］.Bulletin of Surveying and Mapping，2010，3：24－28（in Chinese）.［曹敏，史照良.基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取元胞自動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)換規(guī)則［J］.測(cè)繪通報(bào)，2010，3：24－28.］

［11］MENG Junxian，ZHOU Shuqiu，RAO Min.Study on occupant evacuation simulation based on cellular automata［J］.Computer Engineering and Design，2009，30（1）：241－246（in Chinese）.［孟俊仙，周淑秋，饒敏.基于元胞自動(dòng)機(jī)的人員疏散仿真研究［J］.計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2009，30（1）：241－246.］

［12］ZHANG Rong－qun，YUAN Hui，SONG Nai－ping，et al.Study on wetland change detection and underlying causes analysis in Yinchuan plain，China［J］.Journal of Food，Agriculture ＆ Environment，2010，8（2）：132－134.

［13］SU Wei，LIU Jingshuang，LI Fang.Application of BP neural network to prediction of carrying capacity of water resources［J］.Water Resources and Hydropower Engineering，2007，38（11）：1－4（in Chinese）.［蘇偉，劉景雙，李方.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水資源承載能力預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［J］.水利水電技術(shù)，2007，38（11）：1－4.］

［14］ZHAO Jing，CHEN Huagen，XU Huiping.Simulation of land use evolution based on cellular automata and artificial neural network［J］.Journal of TongJi University（Natural Science），2007，35（8）：1128－1132（in Chinese）.［趙晶，陳華根，許惠平.元胞自動(dòng)機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的土地演變模擬［J］.同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，35（8）：1128－1132.］

［15］HU Maogui，F(xiàn)U Xiaoyang，ZHANG Shuqing，et al.Landcover simulation and forecast of Melmeg wetland using cellular automata［J］.Resources Science，2007，29（2）：142－148（in Chinese）.［胡茂桂，傅曉陽(yáng)，張樹(shù)清，等.基于元胞自動(dòng)機(jī)的莫莫格濕地土地覆被預(yù)測(cè)模擬［J］.資源科學(xué)，2007，29（2）：142－148.］