基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的貴陽市花溪區(qū)生態(tài)安全預(yù)警模擬研究

易武英，蘇維詞,2，周文龍，唐金剛，張鳳太

（1.貴州省山地資源研究所，貴州 貴陽550001；2.重慶師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院，重慶400047；3.貴州師范學(xué)院 地理與旅游學(xué)院，貴州 貴陽550018）

基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的貴陽市花溪區(qū)生態(tài)安全預(yù)警模擬研究

易武英1，蘇維詞1,2，周文龍1，唐金剛1，張鳳太3

（1.貴州省山地資源研究所，貴州 貴陽550001；2.重慶師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院，重慶400047；3.貴州師范學(xué)院 地理與旅游學(xué)院，貴州 貴陽550018）

基于生態(tài)安全理論和景觀生態(tài)理論，以貴陽市花溪區(qū)為研究對象，以專題繪圖儀（TM）遙感影像為主要數(shù)據(jù)源，結(jié)合花溪區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)及部分地貌指標(biāo)如坡度等數(shù)據(jù)，選取景觀破碎度、景觀分離度、景觀優(yōu)勢度及景觀脆弱度4個(gè)核心景觀指數(shù)構(gòu)建生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)，從景觀視角對花溪區(qū)進(jìn)行生態(tài)安全預(yù)警評價(jià)研究。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用元胞自動(dòng)機(jī)（CA）模型對花溪區(qū)進(jìn)行了生態(tài)安全預(yù)警模擬。結(jié)果顯示：2020年花溪區(qū)生態(tài)安全預(yù)警模擬指數(shù)為2.36，2030年警度略有上升，由2.36上升到2.50，表明研究時(shí)段花溪區(qū)生態(tài)安全受到威脅增加，生態(tài)安全狀況呈不良的變化趨勢，通過對2000年和2010年2個(gè)時(shí)段的檢驗(yàn)，模擬精度達(dá)到90%以上。圖2表1參21

生態(tài)學(xué)；生態(tài)安全預(yù)警指數(shù);元胞自動(dòng)機(jī)（CA）模型;貴陽市

生態(tài)環(huán)境預(yù)警是指就區(qū)域內(nèi)的工程建設(shè)、資源開發(fā)、國土整治等人類活動(dòng)對生態(tài)環(huán)境所造成的影響進(jìn)行預(yù)測、分析與評價(jià)，確定在人類活動(dòng)影響下的區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量和生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)變化趨勢和速度［1－2］。目前，國內(nèi)外部分學(xué)者圍繞生態(tài)安全預(yù)警展開了系列有益探討。如：陳治諫等［3］探討了生態(tài)環(huán)境影響預(yù)警概念內(nèi)涵、原則及方法；許學(xué)工［4］提出了 “環(huán)境潛在指數(shù)”計(jì)算公式，并運(yùn)用該公式對黃河三角洲生態(tài)環(huán)境進(jìn)行了評估和預(yù)警評價(jià)；方創(chuàng)琳等［5］探討了西北干旱區(qū)生態(tài)安全系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能監(jiān)測思路；郭中偉［6］闡述了國家生態(tài)預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)的心要性、意義及特點(diǎn)；吳克寧等［7］基于壓力-狀態(tài)-反應(yīng)（PSR）模型對鄭州市生態(tài)安全系統(tǒng)進(jìn)行了預(yù)警分析；臧淑英等［8］利用耦合回歸模型、灰色預(yù)測模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等三大模型，進(jìn)行了大慶市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究；Parr等［9］對土壤退化以及土壤荒漠化進(jìn)行了監(jiān)測預(yù)警研究；Stephenne等［10］對非洲薩赫勒地區(qū)土地生態(tài)安全變化進(jìn)行了動(dòng)態(tài)模擬監(jiān)測。上述研究主要側(cè)重于運(yùn)用相關(guān)數(shù)學(xué)模型對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量及其變化趨勢進(jìn)行評價(jià)和預(yù)測，但從景觀學(xué)視角進(jìn)行生態(tài)安全預(yù)警研究較少尤其是對生態(tài)系統(tǒng)格局、過程、功能進(jìn)行預(yù)警研究的極少?；ㄏ獏^(qū)位于貴陽市南部，處于流經(jīng)貴陽市南明河的上游，為貴陽市重要生態(tài)屏障和水源保護(hù)地，對貴陽市生態(tài)安全具有重要影響。隨著貴陽市工業(yè)化、城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的推進(jìn)以及貴州大學(xué)城的進(jìn)駐，花溪區(qū)的土地利用結(jié)構(gòu)、景觀格局及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、功能等將發(fā)生重大變化。直接影響貴陽市生態(tài)安全與可持續(xù)發(fā)展。本研究從景觀視角，通過景觀優(yōu)勢度、景觀分離度、景觀優(yōu)勢度及景觀脆弱度指數(shù)構(gòu)建生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)，以2000年數(shù)據(jù)為基數(shù)據(jù)，運(yùn)用元胞自動(dòng)機(jī)（CA）模型分別模擬和預(yù)測花溪區(qū)2020年和2030年生態(tài)安全功能狀況，以期為貴陽市花溪區(qū)土地合理規(guī)劃與利用、區(qū)域城鎮(zhèn)化發(fā)展規(guī)劃、生態(tài)建設(shè)等提供參考借鑒。

1 研究區(qū)概況

貴州省貴陽市花溪區(qū)位于26°11′~26°34′N，106°27′~106°52′E，地處長江、珠江分水嶺和南明河上游，總土地面積為976.8 km2，地勢東西較高，中部槽谷較低，地貌類型以山地、丘陵為主，耕地資源短缺，人地矛盾突出。屬于亞熱帶高原季風(fēng)濕潤氣候，降水量充沛，年均降水量1 178 mm，年平均氣溫在15.0℃左右，雨熱同期，但降水時(shí)空分布不均。境內(nèi)巖溶地貌廣布，水土流失嚴(yán)重，石漠化問題突出，水土流失面積約為288.2 km2，占土地面積的29.5%，喀斯特面積及石漠化面積分別占土地面積的94.0%和15.7%，生態(tài)環(huán)境極其敏感脆弱。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及人民生活水平的提高，花溪區(qū)生態(tài)環(huán)境污染日益加劇，生態(tài)安全受到重大威脅。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究以花溪區(qū)2000年和2010年美國陸地衛(wèi)星專題繪圖儀（TM）遙感影像為主要數(shù)據(jù)源，結(jié)合研究區(qū)數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)、交通道路數(shù)據(jù)、坡度數(shù)據(jù)，以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，遙感影像數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院數(shù)據(jù)應(yīng)用中心（http://www.csdb.cn/），空間分辨率為30 m×30 m，坡度數(shù)據(jù)從DEM數(shù)據(jù)中提取，交通道路數(shù)據(jù)根據(jù)花溪區(qū)交通道路圖矢量化獲取。遙感影像首先在遙感圖像處理系統(tǒng)軟件ERDAS中進(jìn)行校正、融合、拼接、裁剪及格式的轉(zhuǎn)換，再進(jìn)行解譯及精度檢驗(yàn)。結(jié)合研究區(qū)區(qū)域特征，將花溪區(qū)土地利用/覆被劃分為有林地、灌木林、水田、旱地、水域、城鎮(zhèn)用地、未利用地7種類型。本研究利用ERDAS軟件的精度評價(jià)功能（assessment）檢驗(yàn)遙感圖象解譯精度，以隨機(jī)抽樣的方法選取500個(gè)地面檢查點(diǎn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明：解譯總精度為85%，Kappa指數(shù)大于0.78?；ㄏ獏^(qū)交通道路、數(shù)字高程模型、坡度及土地利用/覆被情況如圖1所示。

2.2 研究方法

目前，生態(tài)安全預(yù)警主要研究方法有：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬［11－13］、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)［14－15］、灰色模型［16］、模糊綜合評判［17－18］等方法。本研究基于黎夏和葉嘉安教授等研制的GeoSOS（Geographical Simulation and Optimization Systems）軟件，以花溪區(qū)土地利用數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)、坡度數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從景觀視角，在土地利用模擬基礎(chǔ)上，利用景觀優(yōu)勢度、景觀分離度、景觀優(yōu)勢度及景觀脆弱度構(gòu)建生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)，對貴陽市花溪區(qū)進(jìn)行生態(tài)安全預(yù)警研究。該方法在理論上可行，操作簡單。

圖1 研究區(qū)土地利用/覆被情況Figure 1 Land-use and cover of the study area

2.2.1 元胞自動(dòng)機(jī)（CA） 元胞自動(dòng)機(jī)由Von Neumann和Ulam研制而成，由離散、有限狀態(tài)的元胞組成，并按照一定的局部規(guī)則，在離散的時(shí)間維上演化的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)［19］。Couclelis［20］用簡單的一維元胞自動(dòng)機(jī)對種群在不同時(shí)空移動(dòng)動(dòng)態(tài)格局進(jìn)行了模擬。目前，CA被廣泛應(yīng)用于化學(xué)自組織、生物繁殖、城市發(fā)展等復(fù)雜系統(tǒng)模擬，但在生態(tài)安全預(yù)警研究方面的報(bào)道不多。元胞自動(dòng)機(jī)通常由元胞（又稱單元或基元）、元胞空間（主要指一維空間和二維空間）、元胞狀態(tài)、鄰域及規(guī)則等部分組成。在數(shù)學(xué)上元胞自動(dòng)機(jī)可用元胞空間、元胞狀態(tài)、轉(zhuǎn)換規(guī)則和領(lǐng)域表達(dá)為：

式（1）中：A為元胞自動(dòng)機(jī)；La為元胞空間及無胞空間維數(shù)，a表示一維、二維、三維或多維空間；N為領(lǐng)域向量；S為元胞有限離散狀態(tài)集，包括S0，S1，…，Sk；f為局部轉(zhuǎn)換函數(shù)，又稱規(guī)則。

2.2.2 生態(tài)安全預(yù)警指數(shù) ①景觀損失指數(shù)［21］。景觀損失指數(shù)（Ei）反映景觀在自然因素和人為因素干擾下其自然屬性損失的程度，它由景觀破碎度、景觀分離度及景觀優(yōu)勢度3個(gè)指數(shù)加權(quán)而得，Ei=aCi+bSi+ cDi，其中各景觀指數(shù)系數(shù)滿足a+b+c=1。根據(jù)3個(gè)指標(biāo)在自然和人為干擾下所受影響程度強(qiáng)弱和景觀指數(shù)在生態(tài)過程中重要性大小進(jìn)行權(quán)重賦值：a，b，c權(quán)重分別0.5，0.3，0.2。一是景觀破碎度。指景觀被分割的破碎程度，其計(jì)算公式為：

式（2）中：Ni表示景觀類型i的數(shù)目；Ai表示景觀類型i的面積。二是景觀分離度。指某一景觀類型中不同斑塊數(shù)個(gè)體分布的分離度，其計(jì)算公式如下：

式（3）中：Si為景觀類型i的分離度；Dij為景觀類型i的距離指數(shù)；Aij為景觀類型i的面積指數(shù)。三是景觀優(yōu)勢度。描述景觀由少數(shù)幾個(gè)主要景觀類型的控制程度，景觀優(yōu)勢度越大，景觀異質(zhì)性越弱，反之，景觀異質(zhì)性越強(qiáng)。

式（4）中：Di為景觀優(yōu)勢度，Hmax為多樣性指數(shù)最大值，Pk是斑塊類型k在景觀中出現(xiàn)的概率；m是景觀斑塊類型總數(shù)。②景觀脆弱度指數(shù)。不同土地利用類型，其易損性存在差異，景觀脆弱度不同。本研究根據(jù)不同土地利用類型內(nèi)部屬性及其在外界干擾破壞作用下的易損程度，對不同土地利用類型脆弱度進(jìn)行分級賦值：林地6，草地5，水域4，耕地3，未利用地2，建設(shè)用地1，景觀脆弱度指數(shù)計(jì)算公式如下：

式（5）中：Fi為景觀類型i的景觀脆弱度指數(shù)；A為研究區(qū)土地面積；ai為景觀類型i的面積；Ci為景觀類型i的景觀脆弱分級指數(shù)。

2.2.3 生態(tài)安全預(yù)警指數(shù) 生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)是定量描述生態(tài)系統(tǒng)在受到外界干擾破壞作用下生態(tài)系統(tǒng)安全狀況的指標(biāo)，由景觀損失指數(shù)Ei和景觀脆弱度指數(shù)Fi計(jì)算而得，生態(tài)預(yù)警指數(shù)計(jì)算公式如下所示：

式（6）中：U為研究區(qū)生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)；Ei為景觀類型i的景觀損失指數(shù)；Fi為景觀類型i脆弱度指數(shù)；n為景觀類型種類數(shù)。在參考借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合研究區(qū)區(qū)域特征，將景觀損失指數(shù)與景觀脆弱度指數(shù)對生態(tài)安全預(yù)警的重要性視為相同，利用主觀賦值法確定指標(biāo)權(quán)重。本研究將景觀損失指數(shù)、景觀脆弱度指數(shù)權(quán)重均賦為1。

3 結(jié)果分析

生態(tài)系統(tǒng)安全狀況受眾多生態(tài)因子影響，單個(gè)生態(tài)因子變化通過一系列連鎖反應(yīng)，從而對整個(gè)系統(tǒng)起作用。本研究以花溪區(qū)2000年土地利用數(shù)據(jù)為基數(shù)據(jù)，2010年土地利用數(shù)據(jù)為模擬精度評價(jià)數(shù)據(jù)，利用主成分分析的法，確定全局因素影響比例和領(lǐng)域因素影響比例，為0.7∶0.3， 所占比例越大，影響作用越大。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：研究區(qū)全局性因素影響作用明顯大于領(lǐng)域因素；擴(kuò)散參數(shù)α與迭代次數(shù)，以誤差最小為原則，通過不斷反復(fù)調(diào)試，以確定參數(shù)值。當(dāng)擴(kuò)散參數(shù)α為1，迭代次數(shù)為33 027次。在此參數(shù)組合下，總體精度和Kappa系數(shù)較大，模型精度較高，精度在90%以上，花溪區(qū)土地利用現(xiàn)狀圖與模擬圖如圖2所示。

3.1 花溪區(qū)核心景觀指數(shù)變化

景觀破碎度、景觀分離度、景觀優(yōu)勢度和景觀脆弱度4個(gè)指標(biāo)的量綱不同，不具可比性。本研究通過對4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以達(dá)到消除量綱影響的目的。由表1可知：隨著時(shí)間推移，水田和旱地景觀景觀破碎度、景觀分離度呈增大的變化趨勢，而景觀優(yōu)勢度呈減小的變化趨勢；水域、未利用地景觀分離度、景觀破碎度、景觀優(yōu)勢度變化趨勢不明顯；灌木林、有林地、建設(shè)用地景觀破碎度、景觀分離度呈減少變化趨勢，景觀優(yōu)勢度越來越顯著。

3.2 花溪區(qū)生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)變化

根據(jù)式（1）~式（5）得：2000年和2010年花溪區(qū)生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)分別為2.19和2.31，2020年和2030年花溪區(qū)生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)模擬值分別為2.36和2.50，生態(tài)安全指數(shù)呈增加的變化趨勢，由2010年的 2.31上升到2030年的2.50?；ㄏ獏^(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱（水土流失面積占 29.76%，石漠化面積占15.72%），喀斯特地貌發(fā)育典型（喀斯特面積占國土面積的94.0%）；經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使花溪面臨的環(huán)境壓力增大，2000－2010年花溪區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速［2010年國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）為79.59億元，同比增長率超過15%，人均GDP達(dá)2.26萬元］；貴州大學(xué)城的進(jìn)駐，建設(shè)用地的擴(kuò)張，人口、資源、環(huán)境壓力增加，生態(tài)安全受到威脅加劇，生態(tài)安全狀況呈不良的變化趨勢。在快速工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程推動(dòng)下，按目前發(fā)展趨勢若不采取對應(yīng)的調(diào)控措施，預(yù)測到2030年花溪區(qū)隨著工業(yè)園區(qū)的建設(shè)，居住、道路交通、文化娛樂等相關(guān)配套設(shè)施的進(jìn)一步完善，單位土地工業(yè)三廢負(fù)荷加劇，周邊綠地、濕地、大片耕地逐漸被侵占，人地矛盾激化，人口、資源、環(huán)境壓力日益增加，生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)向不良方向發(fā)展，生態(tài)環(huán)境惡化，生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)上升。

圖2 花溪區(qū)土地利用現(xiàn)狀圖及模擬圖Figure 2 Land-use map and simulating map of the study area

表1 2000－2030年花溪區(qū)核心景觀指數(shù)情況Table 1 Key landscape indexes of Huaxi District from 2000 to 2030

4 結(jié)論

本研究在土地利用和景觀格局分析的基礎(chǔ)上，嘗試從景觀視角進(jìn)行生態(tài)安全預(yù)警模擬研究，選取景觀景觀破碎度、景觀分離度、景觀優(yōu)勢度、景觀脆弱度指數(shù)等4個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)對研究區(qū)生態(tài)安全狀況進(jìn)行定量預(yù)測評判。該方法在理論上可行，操作簡單。該研究有助于把握花溪區(qū)生態(tài)安全狀況演變趨勢，規(guī)避工業(yè)化、城市化過程的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，對花溪區(qū)生態(tài)建設(shè)、資源開發(fā)具有重要的指導(dǎo)意義。本研究將景觀損失指數(shù)與景觀脆弱度指數(shù)對生態(tài)安全預(yù)警的重要性視為相同，與研究區(qū)實(shí)際情況基本符合，元胞自動(dòng)機(jī)（CA）模型與目前常用的數(shù)學(xué)模型相比，具有強(qiáng)大的空間處理功能，在地理研究尤其是系統(tǒng)模擬研究中具有明顯優(yōu)勢，為地理學(xué)研究提供一種強(qiáng)有力技術(shù)手段。在今后研究中，針對不同研究區(qū)不同研究時(shí)段，需對生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)計(jì)算公式進(jìn)行修正，如對景觀損失指數(shù)與景觀脆弱度指數(shù)分別設(shè)定權(quán)重α和β，利用熵權(quán)法或?qū)哟畏治龇ù_定其權(quán)重。本研究CA模型的參數(shù)的確定，以最小誤差為原則，反復(fù)調(diào)試，以確定最優(yōu)參數(shù)值。該方法簡單、直接，但工作較繁瑣，在今后研究中有待進(jìn)一步完善。

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An ecological security early warning simulation city based on the CA Model in Huaxi District of Guiyang City,China

YI Wuying1,SU Weici1,2,ZHOU Wenlong1,TANG Jingang1,ZHANG Fengtai3
（1.Institute of Mountainous Resources,Guizhou Academy of Sciences,Guiyang 550001,Guizhou,China;2.School of Geography and Tourism,Chongqing Normal University,Chongqing 400047,China;3.School of Geography and Tourism,Guizhou Normal College,Guiyang 550018,Guizhou,China）

Ecological security early warning refers to forecasting,analyzing,and evaluating the influence of human activities,such as construction,resource development,on the ecological environment and helps to determine trends and speed of change in regional ecological and environmental ecosystems.To provide reference materials for rational land use,regional urbanization,and ecological development for Huaxi District in Guiyang City,an ecological security early warning system was designed that combined ecological security and landscape ecology theories.Using inspection data from 2000 and 2010,Thematic Mapper （TM）images,the main data source,were combined with statistical data from socio-economic,demographic,traffic,and slopes of Huaxi District.Employing landscape fragmentation,isolation,dominance,and vulnerability,an ecological security warning index was developed for an ecological security early warning simulation that incorporated remote sensing（RS）and graphical information systems （GIS）.Results showed an ecological security situation that was in a state of flux with no pattern of change.With accuracy above 90%,the ecological security warning index simu-

ecology;ecological security warning index;CA Model;Guiyang City

S731;X826

A

2095-0756（2015）03-0369-07

2014-07-15；

2014-09-12

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41261038）；貴州省重大科技專項(xiàng)（黔科合重大專項(xiàng)字［2012］6015號）;貴州科學(xué)院青年基金資助項(xiàng)目（黔科院J合字［2014］08號）；貴州省教育廳自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（黔教科2010057）；貴州省科技廳自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（黔科合J字［2009］2030號）；貴州省環(huán)境科學(xué)省級特色重點(diǎn)學(xué)科基金資助項(xiàng)目

易武英，從事區(qū)域生態(tài)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究。E-mail:yiwuyingsy@163.com。通信作者：蘇維詞，研究員，從事生態(tài)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究。E-mail:suweici@sina.comlation value was 2.36 in 2020 rising to 2.50 in 2030 meaning a deterioration in ecological security.Thus,this study could provide information to help maintain ecological security and to avoid ecological risk during industrialization and urbanization of Huaxi District.［Ch,2 fig.1 tab.21 ref.］

10.11833/j.issn.2095-0756.2015.03.006