基于ANN的洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力預(yù)警研究

熊建新，陳端呂，彭保發(fā)，王亞力

（湖南文理學(xué)院 資源環(huán)境與旅游學(xué)院，湖南 常德 415000）

基于ANN的洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力預(yù)警研究

熊建新，陳端呂，彭保發(fā)，王亞力

（湖南文理學(xué)院 資源環(huán)境與旅游學(xué)院，湖南 常德 415000）

生態(tài)承載力預(yù)警是判定生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)承載的重要依據(jù)。利用狀態(tài)空間法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力進(jìn)行預(yù)警分析，結(jié)果表明：（1）景氣預(yù)警上，洞庭湖區(qū)2001～2010生態(tài)承載力整體上處于中警狀態(tài)，反映出湖區(qū)生態(tài)、資源、環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性較差，生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)性較弱。洞庭湖區(qū)17個(gè)區(qū)域單元生態(tài)承載力出現(xiàn)了重警、中警和輕警三種狀態(tài)，2001年、2005年和2010年3個(gè)年份的區(qū)域差異及變化相當(dāng)明顯。（2）景兆預(yù)警上，2015年洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力接近輕警狀態(tài)，可持續(xù)承載能力由弱可持續(xù)向可持續(xù)轉(zhuǎn)變；相比2010年，17個(gè)區(qū)域單元的重警和中警比重分別下降了33.3%和18.2%，輕警比重上升了100%，體現(xiàn)了洞庭湖區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展“十二五”規(guī)劃綱要和環(huán)境保護(hù)“十二五”發(fā)展規(guī)劃合理，生態(tài)環(huán)境保護(hù)和修復(fù)計(jì)劃有效，生態(tài)調(diào)控措施得力。（3）利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以科學(xué)地預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)生態(tài)承載力未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，判定區(qū)域經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)的可持續(xù)性；模型的應(yīng)用可靠可行，預(yù)警結(jié)果可以為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

生態(tài)承載力；預(yù)警；狀態(tài)空間法；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；洞庭湖區(qū)

生態(tài)承載力是衡量區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要標(biāo)志[1]，其本質(zhì)是生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)承載[2]。隨著人類(lèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)資源利用程度的加深和對(duì)生態(tài)環(huán)境干擾力度的加劇，使得生態(tài)系統(tǒng)的承載能力日漸處于危機(jī)或危險(xiǎn)狀態(tài)，可持續(xù)性急需診斷，因而對(duì)生態(tài)承載力進(jìn)行預(yù)警已成為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究的重大課題[3]。然而，目前關(guān)于生態(tài)承載力預(yù)警研究尚處于初始階段，更多的預(yù)警研究集中在生態(tài)環(huán)境質(zhì)量預(yù)警[4]、可持續(xù)發(fā)展預(yù)警[5-6]、經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展預(yù)警[7]等方面，因此加強(qiáng)生態(tài)承載力預(yù)警研究迫在眉睫，具有極強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。就洞庭湖區(qū)而言，其生態(tài)性極弱，而社會(huì)經(jīng)濟(jì)性極強(qiáng)，一直是各級(jí)政府和學(xué)術(shù)界最為關(guān)注的熱點(diǎn)和重點(diǎn)區(qū)域。目前，湖區(qū)已成為我國(guó)“十二五”期間構(gòu)建“十大生態(tài)屏障”之一的長(zhǎng)江流域的重點(diǎn)區(qū)域；湖南省委省政府已經(jīng)啟動(dòng)了國(guó)家層面的“環(huán)洞庭湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)圈”建設(shè)工作[8]；湖區(qū)的岳陽(yáng)、常德和益陽(yáng)已成為湖南省“3+5”城市群發(fā)展戰(zhàn)略的核心區(qū)域。學(xué)術(shù)界從土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響[9]、退田還湖對(duì)生態(tài)承載力的影響評(píng)價(jià)[10]、生態(tài)環(huán)境承載力分析[11]、生態(tài)足跡評(píng)價(jià)[12]、生態(tài)功能區(qū)劃[13]、生態(tài)承載力綜合評(píng)價(jià)[14]等方面取得了定性和定量研究成果，而對(duì)洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力進(jìn)行預(yù)警分析則是鮮見(jiàn)報(bào)道。因此，本研究基于RS、ArcGIS和MapInfo等技術(shù)支撐，構(gòu)建生態(tài)承載力預(yù)警指標(biāo)體系，運(yùn)用狀態(tài)空間法求算生態(tài)承載力預(yù)警指數(shù)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ANN）對(duì)洞庭湖區(qū)及所轄21個(gè)縣（區(qū)、市）生態(tài)承載力進(jìn)行預(yù)警分析，反映洞庭湖區(qū)生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行與發(fā)展中的可持續(xù)性，為洞庭湖區(qū)生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展提供決策依據(jù)和參考價(jià)值。

1 研究區(qū)域概況

洞庭湖區(qū)地處長(zhǎng)江中游荊江南岸，地跨湘、鄂 兩 省， 地 理 坐 標(biāo) 約 為 28°44′N(xiāo) ～ 29°35′N(xiāo)、111°53′E ～ 113°05′E，介于長(zhǎng)江東西不同景觀(guān)生態(tài)的過(guò)渡地帶，占據(jù)長(zhǎng)江中下游最敏感又最脆弱的生態(tài)區(qū)位，大部分地區(qū)的海拔高度不到50 m，土地面積的85%以上在湖南省轄境內(nèi)[15]。本研究范圍界定為岳陽(yáng)、常德和益陽(yáng)3個(gè)地級(jí)市的21個(gè)縣市、區(qū)（除平江縣、石門(mén)縣和安化縣），其土地面積3.2×104km2，人口1.5×107，分別占湖南省的15%和21%以上。湖區(qū)屬于典型的亞熱帶季風(fēng)氣候，年平均降雨量1 200～1 450 mm，年平均氣溫16.5～17.0℃[15]。河網(wǎng)密布，湘、資、沅、澧四水流經(jīng)，水、土、生物等資源要素豐富。湖區(qū)開(kāi)發(fā)歷史悠久，生態(tài)資源獨(dú)特，具備潛在發(fā)展空間。2001～2010年期間，三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從27.5∶36.7∶35.8調(diào)整為21.7∶41.5∶36.8，人均GDP從5.581×103元上升到3.704×104元。多年來(lái)，由于洞庭湖區(qū)自然環(huán)境的變遷和人類(lèi)高強(qiáng)度持續(xù)開(kāi)發(fā)利用，造成區(qū)域內(nèi)湖泊濕地萎縮嚴(yán)重，水體富營(yíng)養(yǎng)化日趨明顯，水土流失、土地退化等生態(tài)環(huán)境問(wèn)題突顯[16]，已成為制約湖區(qū)可持續(xù)發(fā)展的重要因素。

2 預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力預(yù)警指標(biāo)體系涉及到資源、環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)等諸多因素的數(shù)據(jù)及文字資料。因此，本研究利用ERDAS和ArcGIS軟件對(duì)洞庭湖區(qū)2001～2010年遙感影像解譯和信息處理，提取洞庭湖區(qū)各種土地利用類(lèi)型的原始數(shù)據(jù)，人類(lèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和其它地理要素的數(shù)據(jù)主要通過(guò)《湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《岳陽(yáng)市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《常德市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《益陽(yáng)市統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及環(huán)保、農(nóng)業(yè)、氣象、林業(yè)等相關(guān)部門(mén)提供的數(shù)據(jù)獲得。

2.2 預(yù)警指標(biāo)體系

生態(tài)承載力預(yù)警集中反映生態(tài)系統(tǒng)的承載和壓力狀態(tài)。因此，指標(biāo)選取立足承載和壓力兩個(gè)方面，滿(mǎn)足科學(xué)性、全面性和可操作性，結(jié)合洞庭湖區(qū)自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)概況，根據(jù)高吉喜[1]對(duì)生態(tài)承載力內(nèi)涵的闡釋?zhuān)瑥纳鷳B(tài)彈性力、資源環(huán)境承載力和社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)力3個(gè)角度，共篩選出18項(xiàng)體現(xiàn)承載和壓力狀態(tài)、便于度量且內(nèi)涵豐富的指標(biāo)（表1），符合中國(guó)科學(xué)院可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)體系[17]和《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范（試行）（HJ/T192-2006）》[18]的要求。為了消除指標(biāo)數(shù)據(jù)間量綱和量級(jí)的影響，本文使用極差正規(guī)化法[19]，將原始數(shù)據(jù)有效歸一化在（0，1）之間，離散度具有一致性。

預(yù)警指標(biāo)權(quán)重的確定采用層次分析法[1]，通過(guò)預(yù)警指標(biāo)兩兩之間的相對(duì)重要性比較，形成判斷矩陣，求出預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重值并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，建立生態(tài)承載力預(yù)警指標(biāo)體系(表1)。其中，生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)、人均水資源量、人均耕地面積、人均林地面積、環(huán)境污染治理投資率、經(jīng)濟(jì)密度、城市化率、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)比重為正向指標(biāo)，與總目標(biāo)呈正相關(guān)性，即數(shù)值越大，表明對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的壓力越小，承載能力越強(qiáng)。土地退化指數(shù)、濕地面積退化指數(shù)、氣候變化指數(shù)、單位規(guī)模工業(yè)增加值能耗、廢水凈排放量、人口密度、恩格爾系數(shù)為負(fù)向指標(biāo)，與總目標(biāo)呈負(fù)相關(guān)性，即數(shù)值越大，表明對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的壓力越大，承載能力越弱。

表1 洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力預(yù)警指標(biāo)體系Table 1 Forecasting index system of ecological carrying capacity in Dongting lake region

3 預(yù)警模型及方法

3.1 預(yù)警模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artif i cial neural network）是一個(gè)具有高度非線(xiàn)性的超大規(guī)模連續(xù)時(shí)間動(dòng)力系統(tǒng)，是由大量的神經(jīng)元廣泛互連而形成的網(wǎng)絡(luò)，具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力、聯(lián)想存貯能力、高速尋找優(yōu)化解能力等特性，特別適用于地理過(guò)程模擬與預(yù)測(cè)、復(fù)雜地理系統(tǒng)優(yōu)化計(jì)算等問(wèn)題的研究[20]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即前饋網(wǎng)絡(luò)模型（Back-propagation network），是目前應(yīng)用最廣泛的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[20]。它由輸入層、隱含層和輸出層組成，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示[3,20]。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層和輸出層上的某神經(jīng)元j的輸出Oj由下式確定：

其中：fj表示神經(jīng)元j對(duì)應(yīng)的激發(fā)函數(shù)，主要采用Sigmoid函數(shù)表示神經(jīng)元j的閾值；xi表示對(duì)應(yīng)神經(jīng)元j的各個(gè)輸入值；wij表示對(duì)應(yīng)輸入和該神經(jīng)元的連接權(quán)值。影響生態(tài)承載力的因子涉及到資源、環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)等諸多方面，它們之間是復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系。因此本文應(yīng)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練生態(tài)承載力影響因子的非線(xiàn)性及不確定性關(guān)系，進(jìn)而予以預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)。

圖1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)Fig.1 Three layers structure of BP-ANN model

3.2 預(yù)警方法

狀態(tài)空間法（state-space techniques）是歐氏幾何空間用于定量描述系統(tǒng)狀態(tài)的一種有效方法，通常由表示系統(tǒng)各要素狀態(tài)向量的三維狀態(tài)空間軸組成。利用三維狀態(tài)空間中的承載狀態(tài)點(diǎn)，可以表示一定時(shí)間尺度內(nèi)區(qū)域的不同承載狀況，利用狀態(tài)空間中的原點(diǎn)同系統(tǒng)狀態(tài)點(diǎn)所構(gòu)成的矢量模數(shù)表示區(qū)域承載力的大小[2]。在生態(tài)承載力研究中，三維狀態(tài)空間軸分別代表生態(tài)承載力的影響因素，毛漢英等[2]將三維軸界定為人類(lèi)活動(dòng)軸、資源軸和環(huán)境軸。本文在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合洞庭湖區(qū)特定的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、資源和環(huán)境背景，將三維軸界定為生態(tài)彈性力軸、資源環(huán)境承載力軸和社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)力軸，從而計(jì)算生態(tài)承載力預(yù)警指數(shù)。計(jì)算公式：

EC為生態(tài)承載力預(yù)警指數(shù)，Mg為生態(tài)承載力空間向量的模；B1jg為生態(tài)彈性力(B1)的第j個(gè)指標(biāo)在空間坐標(biāo)軸上的投影；B2jg為資源環(huán)境承載力(B2)第j個(gè)指標(biāo)在空間坐標(biāo)軸上的投影；B3jg為社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)力(B3)的第j個(gè)指標(biāo)在空間坐標(biāo)軸上的投影；W1j、W2j、W3j分別為B1、B2、B3的第j個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

生態(tài)承載力預(yù)警可分為景氣預(yù)警和景兆預(yù)警兩種模式[5,21]，景氣預(yù)警是對(duì)警情的靜態(tài)描述與定位，景兆預(yù)警是動(dòng)態(tài)地把握警情未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。預(yù)警指數(shù)運(yùn)用狀態(tài)空間法求算，預(yù)警指數(shù)與警度等級(jí)及安全狀況參考朱曄[5]、沈渭?jí)踇22]等觀(guān)點(diǎn)，利用特爾菲法、等間距法和線(xiàn)性加權(quán)求和法來(lái)確定（表2），預(yù)警指數(shù)越高，表明生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)承載能力越強(qiáng)，生態(tài)狀況越安全；反之越惡劣。運(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)警時(shí)，輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由預(yù)警指標(biāo)數(shù)確定，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由警度劃分的等級(jí)數(shù)確定。

表2 生態(tài)承載力警度區(qū)間及可持續(xù)性劃分Table 2 Warning degree intervals and sustainability division of ecological carrying capacity

4 結(jié)果及分析

4.1 洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力景氣預(yù)警

利用狀態(tài)空間法測(cè)算出洞庭湖區(qū)2001～2010年生態(tài)承載力預(yù)警指數(shù)，根據(jù)警度等級(jí)的劃分，給出各年度的景氣狀況（表3）?？梢钥闯?，近10來(lái)洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力整體上處于中警狀態(tài)，反映出湖區(qū)生態(tài)、資源、環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性較差，可持續(xù)性較弱，生態(tài)系統(tǒng)的安全狀況為一般。從區(qū)域差異角度來(lái)看，選取2001年、2005年和2010年3個(gè)典型年份的生態(tài)承載力預(yù)警指數(shù)，運(yùn)用MapInfo Professional 7.0 SCP軟件繪制出了景氣預(yù)警的區(qū)域差異圖（圖2）?？梢钥闯觯赐ズ^(qū)17個(gè)區(qū)域單元（常德市區(qū)包括鼎城區(qū)和武陵區(qū)、益陽(yáng)市區(qū)包括赫山區(qū)和資陽(yáng)區(qū)、岳陽(yáng)市區(qū)包括岳陽(yáng)樓區(qū)、云溪區(qū)和君山區(qū)）生態(tài)承載力出現(xiàn)了重警、中警和輕警三種狀態(tài)，并且3個(gè)年份的區(qū)域差異及變化相當(dāng)明顯：（1）3個(gè)年份的重警區(qū)域個(gè)數(shù)依次為2個(gè)、5個(gè)和3個(gè)，占總數(shù)的11.8%、29.4%和17.6%，中警區(qū)域個(gè)數(shù)比重為47.1%：52.9%：64.7%，輕警區(qū)域個(gè)數(shù)比重為41.1%：17.7%：17.7%。表明洞庭湖區(qū)2001～2005年生態(tài)系統(tǒng)自我調(diào)節(jié)和抗干擾能力向惡化方向發(fā)展，2005～2010年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所改善，體現(xiàn)了“退耕還林還草”、“退田還湖平垸”等生態(tài)治理和恢復(fù)措施所取得了一定的成效。但是不容忽視的是輕警個(gè)數(shù)比重仍然較低，無(wú)警狀態(tài)尚未出現(xiàn)。（2）3個(gè)年份同時(shí)出現(xiàn)重警狀態(tài)的有岳陽(yáng)市區(qū)和桃江縣2個(gè)，輕警狀態(tài)的只有沅江市1個(gè)，中警狀態(tài)的有岳陽(yáng)縣、華容縣、汨羅市、臨湘市和益陽(yáng)市區(qū)等5個(gè)，其它9個(gè)區(qū)域的警情變化不穩(wěn)定，其中日趨惡化的有澧縣，日趨良好的有南縣。上述結(jié)果表明，目前洞庭湖區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)承載能力較低，可持續(xù)性受到挑戰(zhàn)，生態(tài)系統(tǒng)遭受人為干擾現(xiàn)象仍然突出[16]。同時(shí)，也說(shuō)明所選取的預(yù)警指標(biāo)具有代表性，預(yù)警方法可行。

表3 近10年洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力景氣狀況Table 3 Prosperity forewarning of ecological carrying capacity in Dongting Lake region from 2001 to 2010

圖2 洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力景氣預(yù)警的區(qū)域差異Fig.2 Regional diversity of prosperity forewarning of ecological carrying capacity in Dongting Lake region

4.2 洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力景兆預(yù)警

根據(jù)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理，配置網(wǎng)絡(luò)模型。生態(tài)承載力預(yù)警指標(biāo)為18個(gè)，即輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)為18，輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1，根據(jù)Kolmogorov定理，確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為12時(shí)，BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)為18×12×1。以洞庭湖區(qū)2001～2010年的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入變量的訓(xùn)練樣本，基于BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，選取動(dòng)態(tài)參數(shù)為0.6，Sigmoid參數(shù)為0.9，模型輸入層與隱含層之間的連接權(quán)值矩陣為：

隱含層到輸出層的權(quán)值矩陣為：

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)行結(jié)果顯示，2010年洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力預(yù)測(cè)值為0.495，而狀態(tài)空間法求算的實(shí)際值為0.491，預(yù)測(cè)誤差為0.8147%，擬合效果好，說(shuō)明基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的生態(tài)承載力預(yù)警，用于預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)警情未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)于模型的適用具有可靠性，可以用來(lái)預(yù)測(cè)。因此，以洞庭湖區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展“十二五”規(guī)劃綱要和環(huán)境保護(hù)“十二五”發(fā)展規(guī)劃中各項(xiàng)指標(biāo)的目標(biāo)值進(jìn)行預(yù)測(cè)，模型輸出結(jié)果顯示2015年洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力預(yù)測(cè)值為0.577，警度等級(jí)為中警，接近輕警狀態(tài)。從區(qū)域差異角度來(lái)看（圖3），重警、中警和輕警區(qū)域個(gè)數(shù)分別為2個(gè)、9個(gè)和6個(gè)，占總數(shù)的11.8%、52.9%和35.3%；相比2010年，重警和中警比重分別下降了33.3%和18.2%，輕警比重上升了100%；變化最明顯的是臨澧縣、華容縣和湘陰縣等3個(gè)縣域由中警轉(zhuǎn)變?yōu)檩p警，澧縣由重警轉(zhuǎn)變?yōu)橹芯?。上述結(jié)果表明洞庭湖區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)承載能力由弱可持續(xù)向可持續(xù)性轉(zhuǎn)變，警情向良性發(fā)展。這一結(jié)果既體現(xiàn)了洞庭湖區(qū)3個(gè)地級(jí)市的21個(gè)行政區(qū)制定的國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展“十二五”規(guī)劃綱要和環(huán)境保護(hù)“十二五”發(fā)展規(guī)劃合理，生態(tài)環(huán)境保護(hù)和修復(fù)計(jì)劃有效，生態(tài)調(diào)控措施得力。同時(shí)也說(shuō)明了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行生態(tài)承載力預(yù)警切實(shí)可行，模型運(yùn)行結(jié)果可以為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

5 結(jié)論與討論

圖3 洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力景兆預(yù)警的區(qū)域差異（2015）Fig.3 Regional diversity of omen forewarning of ecological carrying capacity in Dongting Lake region (2015)

（1）可持續(xù)預(yù)警是以可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)的生態(tài)承載力調(diào)控[3]。研究發(fā)現(xiàn)，從景氣預(yù)警上來(lái)看，洞庭湖區(qū)2001～2010年生態(tài)承載力整體上處于中警狀態(tài)，反映出湖區(qū)生態(tài)、資源、環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性較差，可持續(xù)性較弱，生態(tài)系統(tǒng)的安全狀況為一般。洞庭湖區(qū)17個(gè)區(qū)域單元生態(tài)承載力出現(xiàn)了重警、中警和輕警三種狀態(tài)，生態(tài)系統(tǒng)沒(méi)有出現(xiàn)惡劣狀況，但是3個(gè)年份的區(qū)域差異及變化相當(dāng)明顯。從景兆預(yù)警上來(lái)看，2015年洞庭湖區(qū)生態(tài)承載力接近輕警狀態(tài)，可持續(xù)承載能力由弱可持續(xù)向可持續(xù)轉(zhuǎn)變，警情向良性發(fā)展；相比2010年，重警和中警所占比重不斷下降，輕警所占比重不斷上升。這既體現(xiàn)了洞庭湖區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展“十二五”規(guī)劃綱要和環(huán)境保護(hù)“十二五”發(fā)展規(guī)劃合理，生態(tài)環(huán)境保護(hù)和修復(fù)計(jì)劃有效，生態(tài)調(diào)控措施得力。同時(shí)也說(shuō)明了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以科學(xué)地預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)生態(tài)承載力未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，判定區(qū)域經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)的可持續(xù)性；模型的應(yīng)用可靠可行，預(yù)警結(jié)果可以為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

（2）生態(tài)承載力是一個(gè)“自然—經(jīng)濟(jì)—社會(huì)”復(fù)雜系統(tǒng)，涉及到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境和生態(tài)等諸多影響因素，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析這個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的可持續(xù)預(yù)警是一種方法的創(chuàng)新，但是模型的運(yùn)行不僅需要多次訓(xùn)練，而且存一定的局限；加之洞庭湖區(qū)獨(dú)特的生態(tài)區(qū)位，因此在進(jìn)行預(yù)警研究時(shí)，預(yù)警指標(biāo)的敏感性和隨機(jī)波動(dòng)不易把握，權(quán)重確定存在量化處理，使得預(yù)警結(jié)果欠全面客觀(guān)。然而，從更長(zhǎng)時(shí)間尺度、更多預(yù)警指標(biāo)和更科學(xué)的預(yù)警方法去研究生態(tài)承載力，將具有更為重大的影響力和現(xiàn)實(shí)意義。

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Study on forecasting system for ecological carrying capacity of Dongting lake region based on ANN

XIONG Jian-xin, CHEN Duan-lv, PENG Bao-fa, WANG Ya-li
(Resources Environment and Tourism College, Hunan University of Arts and Sciences, Changde 415000, Hunan, China)

Forecasting system for ecological carrying capacity is an important basis to determine ecosystem sustainable carrying. By using state-space techniques and artif i cial neural network, the ecological carrying capacity of forecasting system for Dongting Lake region was analyzed. The results show that (1) about cycle early-warning, the ecological carrying capacity of Dongting Lake region from 2001 to 2010 was in a moderate warning status, which ref l ected the ecology, resources, environment and social economy development were in poor coordination and the ecosystem was in weak sustainability; the ecological carrying capacity in 17 regional units of the Dongting Lake region appeared three forecasting states, including light, middle and serious; three years of 2001, 2005 and 2010 had quite obvious regional differences and changes. (2) About omen forewarning, the ecological carrying capacity of Dongting Lake area in 2015 will be near to light alert, the sustainable carrying capacity will change from weak sustainable to sustainable; compared with 2010, the proportion of serious warning and middle warning will decreases constantly by 33.3% and 18.2%， and the light warning is increasing constantly by 100%, which reflects the 12th Five-year Plan of economic and social development and environmental protection in Dongting Lake area are reasonable. (3) It was also proved that the BP neural network model can be used to forecast ecological carrying capacity future trends scientif i cally and determine sustainability of regional economy, society and ecology, the application of the model is reliable and feasible, the forecasting results can provide a scientif i c basis for sustainable development of regional ecosystem.

ecological carrying capacity; forecasting system; state-space techniques; artif i cial neural network (ANN); Dongting lake region

S718.5

A

1673-923X(2014)02-0102-06

2013-07-14

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（13BJY025）；教育部人文社科規(guī)劃基金項(xiàng)目 (12YJAZH166、12YJAZH146)；湖南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目 (11JD53)；湖南省科技廳計(jì)劃項(xiàng)目（2011NK3047）

熊建新（1970-），男，湖南常德人，碩士，副教授，主要研究方向?yàn)閰^(qū)域可持續(xù)發(fā)展；E-mail：xjx1108@163.com

[本文編校：吳 彬]