集成灰色分析和元胞自动机用于景观动态模拟

1、6228生态学报29卷集成灰色分析和元胞自动机用于景观动态模拟李 晖白杨3,李国彦°,杨树华2(1-云南大学城市建设与借理学院；2.云南大学生命科学学院，昱明650091；3.中国科学院生态环境研究中心城巾与区域生态国家疏点实验冬.北京100031； 4.昆明理工大学，昆明650093)摘要:针对景观生态系统“复杂性”的持点，采用灰色励势确定邻域转换规则，构述元胞自动机，用于模拟和分析景观生态动态 变化。在信息不完全的哨况卜，提爲了元胞fl动机呆观生态动态模型的可靠性和可行性。以中国云南省怒江流域中段作为实 例，确定影响元胞转换规则的三因索主要有元胞邻域的聚集程度，土地适宜程度和人类

2、活动影响程度，根据最观这一类友杂系 统的动态变化特征其权弄随地理空间位置和时间而变化，同时用Monte Carb法考虑了模拟时转换的随机性。通过计算显示模 拟未来发展的悄晟总的舀势是符合实际的不但模拟了微观的杲观单元的门组织机制，而H在一定程度匕反映了宏观的社会经 济因素彫响，因而史:貝有针对性、典型性及准确性。关键词:元胞白动机;灰色分析;景观;动态模拟;转换规则文章编号：1000-0933(2009111-6227-12中图分类号：Q143文献标识码：ANew approach to dynamic modeling to landscape eco-pattern changes usi

3、ng grey analysis and cellular automataLI HuiL2，,BAI Yang3,LI Guo-Yan4 , YANG Shu-Hua21 School of Urban Construction and Management, Yunnan Uniwrsity, Kunming. Yunnan. China2 School of lift Science 9 Yurman Univtrsily, Kunming. Yunnan f China3 Stale Key laboratory of Urban and Regional Ecology. Resea

4、rch Center for Eco Environmental Sciences t Chinese Academy of Sciences, Beijing, China4 Kunming Science and Technology University, Kunming, Yunnan. ChinaActa Ecologica Sinica.2009,29( 11) ：6227 6238Abstract: In this article, a new technique of simulating and analyzing dynamic changes in landscape e

5、co-pattems is proposed based on grey-situation decision-based cellular automata When only incomplete information is available, such a method can add credibility and feasibility to the dynamic modeling Based on a case study on the middle reach of the Nujiang River in Yunnan province, three factors t

6、including concentration of cellular neighbors, land suitability, and human disturbance, are found to be the major drivers of cellular transition t whose weight changes along with spatial and temporal alterations in accordance with the dynamic properties of such a complex system as a landscape Random

7、ness of transition in simulating is also taken into consideration by employment of the Monte Carlo method. Calculation results show that general tendencies seen in a simulated future scenario conform to the actual processes, not only simulating the micro self-organizing mechanisms of landscape units

8、, but also reflecting to some extent the macro social and economic impacts Hence, it can be concluded that such an approach is more problem-targeted, representative t and accurate than methods currently in use.Key Words: Cellular Automata (CA) ; grey analysis； landscape； dynamic modeling；transition

9、rules景观是由相互作用的生态系统空间镶嵌组成的异质区域，具有空间异质性、地域性、可辨别性、可重复性 墓金项目：国家自然科学基金资助项R(504680(M)；云南省自然科学基金资助项冃(2008ZC002M)；云南人学科年骨干教师培养计划资助项口 收稿日期：2007-11-01； 修订日期：20090727 拿通讯作者 Correspond in k author. E-mail： ydlihui 126. com和功能一致性等特征，它构成复杂开放巨系统，景观格局与生态过程有密切关系”小。而元胞自动机方法是 一种可在计算机上模拟复杂系统的动态模型。目前，元胞自动机已广泛应用于各种复杂的坏境系

10、统和生态系 统;也被广泛地应用于工程和工业系统研究领域，近年模拟地理系统取得很大进展6'*01，但用来模拟景观动 态变化的尚不多见川）。景观动态模型可以模拟、分析晟观的动态过程，并预测未来变化的情景，为景观的管理和规划提供依据。 元胞自动机模型具备强有力的自组织机制,采用元胞自动机模拟景观动态变化是适宜的。建立元胞自动机模 型的关键在于邻域转换规则的确定，而口前往往采用启发式的方法来确定CA的转换规则，这些转换规则多 为静态的，而且其参数值多是确定的，在反映诸如景观动态变化等不确定性复杂现象时，有一定的局限性。景观的变化在微观上受到元胞聚集效应的彫响，在宏观上受到社会、政治、经济乃至文

11、化等复杂因素的影 响,既随时间变化又随地理位置不同而变化;同时，景观本身的变化也右一定的随机因索。这些因素的信息往 往是不完全的，因而景观生态系统可以归为信息不完全的灰色系统。本文用灰色局势决策方法确定邻 域转换规则，既可随时间变化乂可随地理位置不同而变化，比较能适应景观的复杂变化。1方法11构建元胞自动机的讨论一般元胞自动机定义为A7“，S,N,F）表述了元胞自动机的4要素。其中丄d为d维元胞空间；S为元胞有限的离散的状态集合；N为一个所 有邻域内元胞的集合（包括中心元胞）；F为中心元胞与邻域元胞间的转换规则。本文研究二维元胞自动机，即d =2的情况，采用Moore邻域，中心元胞的邻域共有8

12、个元胞。采用元胞 自动机考察区域的景观生态格局的动态变化,即扩展为面向实际地理对象的元胞自动机，因而应扩展元胞的 空间、状态及其转换规则和时间。元胞与元胞空间的扩展。元胞空间不再是抽象的空间，而与实际地理空间相对应，并可以抽象为二维的 地域或研究区。每-个元胞都具冇地理含义,表示一定大小的土地覆盖/利用单元。元胞状态的扩展。地理元胞可以有多种状态,其状态定义为表征地理实体或现象的指标（土地的适宜性 等）、土地利用类型（城市用地、耕地、林地、园地或者城镇用地）、等级（如土地质址）等属性的集合。元胞状态转换规则的扩展。转换规则可以视为景观生态格局的动态变化在微观匕体现出来的变化规律。 由于动态演化

13、十分复杂，除受局部个体间相互作用的影响外,还受务种宏观的政治、经济及社会因素的影响， 因此,CA模型中状态转换规则必须兼顾微观与宏观社会经济因素，建立综合的多层次规则。而且规则在元 胞空间和时间上是不同构的，应该随区域差异和时间而调整。时间概念的扩展。CA模型中的模拟时间必须和景观生态格局动态变化的真实时间建立对应关系，否 则，建模就失去了利用价值。-般采用历史数据来建立两者之间的联系。由此可见，构建面向实际地理对象的元胞白动机必须解决的核心与关键问题就是:状态转换规则的建立 和模拟时间的校准，状念转换规则的研究-直是元胞自动机应用最关注的问题,本文根据灰色分析理论探讨 状态转换规则的建立。1

14、2灰色局势决策景观格局变化的信息是不完全的，相对而言,信息不完全就是“灰”血。鉴于干扰景观格局变化的因素 很多，且常常随时间变化，不同时间上某种因素的作用大小也不样，囚此，采用灰色分析方法考察景观格局 的变化符合景观格局变化的特点。灰色局势决策中事件指的足要处置的对象，对策指的是处置的方法、手段 及途径;局势指的是事件和对策二者的结合，8J9O第1步，根据事件集和决策集构建局势集事件集和对策集定义为：http：/www ecologica. cnII期李晖 等:集成灰色分析和元胞ri动机用丁耳观动态模拟6229事件集人=<2,，aj对策集二场，6,m局势集定义为:局势集=S = 4 x/

15、? = ISy = （a, ,6y） a "也 第2步,确定决策目标第3步，求效果样本矩阵对目标k = 12.7求相应的效果样本矩阵:U2"22 /) nm根据决策H标评价尺度的不同，效果测度有第4步，计算-致效果测度： 效果测度指对各个局势所产生的实际效果进行比较的秋度。3种计算方式：u；4>/（ maxmax |4）|）,± 限效果测度 （minmin |叩| /叩,卜限效果测度 "鳥/（”鳥+1”-唸!），适中效果测度效果测度反映偏离度，在单口标局势决策问题中，对于希望效果样本值“越大越好”、“越多越好”这类冃 标，可采用上限效果测度;对于希

16、望效果样本值“越小越好”、“越少越好”这类冃标，可采用下限效果测度；对 于希望效果样本值“既不太大又不太小”、“既不太多又不太少”这类冃标，可采用适中效果测度。求*目标下的-致效果测度：第5步，确定各目标的决策因素的权重各目标决策因索权重,7的确定分关键，下面单独讨论。 第6步，将多目标央策综合为单目标决策由= X 罗可求得综合效杲测度矩阵:11II * 12R=（口）=第7步,确定最优局势从爭件心的各种对策b,（j",2,，m）中，找出最佳效果的对策,称为行决策。以选择上限效果测度为 例,综合效果测度矩阵中行的最大元所对应的局势即为最优局势。littp：/www ccologica

17、 cn11期李晖 零:集成灰色分析和元胞门动机用于景观动态模拟6231也可以从对策®对应的各个事件a4（r = l,2,-,n）中，找出最佳效果的爭件,称为列决策。以选择上限 效果测度为例，综合效果测度矩阵中列的最大元所对应的局势即为最优局势。13决策因素权重的确定各目标决策因素权重可根据层次分析法（analytic hierarchy process,即AHP）确定。其主要步骤为:明确问 题范围、所涉及的因素和各因索之间关联;建立层次结构模型;构造判断矩阵;层次单排序，归结为计算判断矩 阵的待征根和特征向量问题;层次总排序;一致性检验。对层次单排序及层次总排序都要进行一致性检验。

18、以层次单排序为例，先要计算判断矩阵的-致性指标：其中,"是判断矩阵的阶数，入“是判断矩阵的最大特征根。若判断矩阵的随机一致性比例CR=C1/R1< 0. 10时，就认为判断矩阵具有满意的一致性;其中R1为同阶的平均随机一致性指标。14景观生态动态模拟实例区域一怒江流域中段概况本文以怒江流域中段（即怒江州福贡县范围）为例，基于灰色局势分析的CA研究该区域景观的动态变 化。研究区在北纬26。28，27。32',东经98。04, 99。02'之间，全区总面积2756. 44 km2o南北纵距长达百余 公里，东西最大横距不足30km。该区地处青藏高原南延部分的横断山脉的

19、中北段，地势北高南低，最髙海拔 4379m,最低海拔1010m,相对高差达3369叫 南北走向紧密排列的两山（高黎贡山、碧罗雪山）夹一江（怒 江），构成著名的怒江大峡谷，是典型的山高坡陡谷深的高山峡谷地貌景观，独特的地质构造为区内自然地理 景观、生态环境和生物多样性的形成创造了条件。然而日益增加的人口数就带來的人为干扰导致该区景观格局发生了变化，包括对土地利用方式与利用强 度的改变、森林资源的掠夺性开采等。景观格局的变化反映在总斑块数持续增加，景观破碎化趋势明显;景观 多样性指数增加、优势度指数滅小,景观趋于多样化和均匀化;斑块被分割严重,景观总体连通性下降等几个 方面。而基于灰色局势分析的C

20、A研究能够模拟景观生态格局的动态变化，为景观生态规划模式研究提供帮 助并预测在景观格局发生改变的状况卜生态糸统的发展趋势,在保护和恢复景观安全格局的前提卜促进本地 区可持续发展炉】。数据来源及处理采用的数据资料有1994年和2004年Undsat TM多光谱遥感影像。经同期土地利用详査资料和典型区 野外实地抽样调査验证，解译粘度为89%。利用地理信息系统软件对最观结构动态变化进行数据处理，最后 计算各景观组分的各种景观指数，以反映研究区各景观组分的空间分布特征。参照全国土地利用分类方法及 本研究实际情况，将景观类型划分为有林地、灌木林地、荒草地、耕地、水域、滩涂和城镇7类。15模拟过程本文实例

21、研究的口的与城市扩展动态模型研究类型不一样，并非着重城市单元的扩展而在于景观类型的 转换。元胞自曹机模型的元胞元胞空I：可面向地理实体，将1994年和2004年的福贡土地利用类型图加以栅格化，每个栅格尺寸为100m xlOOm。一个栅格即一个元胞，它包含地理属性，如经度、纬度、海拔高度、坡度、向阳（阴）、土壤、土地利用类 型等;生物属性，如植被、演替规律等。元胞的状态元胞的初始状态对应于景观类型的初始状态，即下述的事件集。而对策集则为元胞经过转换规则运行后 元胞的状态。元胞的转换规则转换规则采用灰色局势决策方法。研究区域呆观类型有上述7类，其中滩涂和水域变化情况不大，基本http:/www.

22、ecologica. on 没发生与具他景观类型间的相互转换,城镇也不会转换为其他类型，所以不作为研究的事件。而有林地、灌木 地、荒草地、耕地则相互转换并可转换为城镇。因而半件集A = g宀，,5,为所有状态为有林地、灌木林、荒草地、耕地的元胞对策集B + 咖,4 厶为有林地、灌木林、荒草地、耕地、城镇I对于元胞5有局势g二有林地|丹= |a<,灌木林|心=国，荒草地皿=g,耕地，九=g,城 镇。冇/V个元胞，故共有3N个局势。如上述元胞的转换既冇宏观因素也有微观因索，既要考虑生态系统本身演变规律，又要考虑人类活动的 干扰°本区生态系统脆弱，易受自然灾害和人类活动的影响，而人类

23、活动足导致该区呆观格局变化的主要 因素°在一般的灰色局势决策中的目标，对于景观格局变化应作为影响元胞转换的因素来看待。本文主要考虑 3种因索，如表1所示。Table 1表1影响元胞转换的因索The effecting factors of cellular transition因索i：元胞邻域的聚Ik程度 The firBt factor: thr concentration of cellular neighbor因素2：元胞的土地适宜性程度The second factor: the land suitability of the cell因索3：人类活动的彩响程度 The th

24、ird factor： impact of human disturbance意义 Significance中心元胞受而围元胞影响产生的聚集 效应用十地适宜性评价等级度秋粽合农示人类社会、经济.政治及人文等 因索的彫响，用影响程度评价等级度匮表示其数值 大小的符号 Numerical size indicative svnibol其数值用中心元鷹邻域中具有网矣景 观类电元胞总数衣示（本文采用摩尔邻 域）。用表示第i个元胞邻域为有 林地的尤胞个数汕J表示第i个元腕 邻域为灌木牀的兀胞个数小屮表示笫 i个元胞邻城为荒草地的尤胞个数； 好表示第i个元胞邻域为耕地的元胞 个数A屮农示第i个元胞邻域为城

25、饿 用地的元胞个数用好表示節t个细胞若为右林地其适 宜性评价等级20表示第i个细胞若 为瀬木林其适宜性评价等级;表示 第 < 个细胞若为荒第地其适仇性评价 等级A0表示笫i个细胞若为耕地其 适竹件评价等级汕0表示第i个细腕 若为城镇用地其适仇性评价零级用U0农示第i个细胞若为冇林地其人类 活动的彩响评价等级卫0表示第i个细 胞若为溝木林其人类活动的彫响评价等 级衣示第 <个细胞若为荒草地其人 类活动的嫌响评价等级汕/表示第t个 细胞若为餅地其人类活动的彩响评价零 级;衣示第 < 个细胞若为城淡川地及 人类活动的形响评价等级The effect produced as the

26、central cell is influenced by surTounciing cells；The land suitability of the cell is measured by assessment ranking;()A comprehensive indicator for social, economic, |x>litical and cultural drivers and also can be measured by assessment ranking;($Its value is shown by the total number of cells of

27、 the same landscape types within neighbor of thr central cell ( Moore neighbor is adopted for this study ) For example v uj/ > stands for the number of cells with forested land as the ih cellular neighbor. By analog)* t , ug, and u/)respectively refers to the number of cells with shrubbery. waste

28、 grassland, farmland and town as the th cellular neighbor；For instance, refers to assessment ranking of land suitability when the th cell stands f<>r forestland. By analogy u)and respectively refers to assessment ranking of land suitability when the i th cell stands forshnibben*, waste grassla

29、nd, f&rmland and town；§)For instance, refers to a&esment ranking of human disturiMince when the th cell stands for forested land, and uf),and u2) respectively refers to assessment ranking of human disturbance when :he th cell stands for shrubbery, waste grassland.farmland and town由此可以形成

30、效果样本矩阵，再根据上限效果测度计算&目标下的一致效果测度。继而将多II标的一致效 果测度，根据上述3因素的权重将多口标综合为单冃标决策。圾后,按照综合效果测度矩阵进行行局势决策。景观类型的相互转换是很复杂的，不可能依照数学模型作确定性的转换，所以还要在计算中考虑元胞转 换的随机性。每个元胞具体如何转换由蒙特代罗法确定。蒙持K罗法也称统计模拟方法，它的基本思想是: 当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者足某个随机变量的期望值时，通过某种“实验”的方法，以这 种事件出现的频率估汁这-随机兜件的概率，或者得到这个随机变诫的杲些数字特征，并将其作为问题的解。由匕述可见，邻域元胞转换规则取

31、决十3因素及其权重，而它们足随着地理空间位置不同而改变，同时也 可随时间不同而改变。例如，在不同的时间阶段，不同的元胞的3因素可以有不同的权重，从而构成不同的转 换规则，元胞也会有不同的转移趋向。这样木方法比较能适应景观动态变化的蚁杂性。http：/vww ecologies cn11期李晖 等:集成灰色分析和元胞自动机用于景观动态模拟62332结果21模拟时间的对应模拟循环的轮数应与实际时间对应。1994年景观 现状图经过20轮模拟计算，其各类型景观的面积及景 观指数与2004年景观现状基本相符，见图l(a)、(b)及 表2表4。以此作为时间参照。由于研究区内耕地、 荒草地面积分别占总面积的

32、3.4%和2. 1% ,因此模拟 误差较大，而占景观主体的有林地和灌木林相符极好。 特别是景观层面上的景观指数相符共好,说明利用上述 CA方法能够较好地模拟和预测景观的动态变化过程。2004年模拟值LPI之所以与实际值有较大差异， 是因为运算中聚集作用较强以致较小斑块聚集为较大 斑块，使得最大斑块指数变大。而聚集作用冇随机因 素,很难加以调整c为了对空间相关性进行验证，运用 ERDAS IMAGINE8.7梢度评价统计功能对2004年土地 利用解译结果和2004年CA预测结果进行评价，运用 Kappa指数检验分类精度，结果表明：2004年景观现状 图的Kappa指数为0. 868. 2004年

33、景观模拟图的Kappa 指数为0.756,二者均达到最低允许判别椿度0.7的要 求，25】。而且二者的相对误差12.9%,说明二者的 空间相关性是符合要求的。2.2怒江流域中段景观生态情景预测按照上述方法，预测了 3种状况下怒江流域中段景 观的动态变化，其面积变化见表5。0_ J020 km图例 Ixgend潅木林 Shrubbery有林地 Forested land畑辭地 Farmland益水地 Waste grassland城镇 Town图12004年景观格M (a)现状图(b)模拟图Fig. 1 The landscape pattern in 2004 year (a) actual

34、pattern ( b) simulated pattern表2各类型賢观面积模拟值与实际值的比较(km2)Table 2 Comparison of simulated and actual area of landscape types杲观类型 Landsape types2004年模拟面积 2004 year simulate! area2004年实际面积 2004 year actual area相对误差 Relative error( % )有林地 Forested land1500.541424.57-5.33灌木林Shmbbery1157.311181.872.08耕地 Farm

35、land70.4694. 1625.17荒草地 Waste grawkmd40.4156.9329.02城镇Town0. 790. 790合计Total2756.442756.44*3 2004年(实际)寮观指数及其与模拟值的比较(斑块水平)Table 3 Comparison of actual and simulated landscape indexes in 2004 (at patch level)跌观类型 Landsapc types景观IS 数"ndscspe indexFIinCl实际值Actual value模拟值 Simulated value实际值 Actual

36、 value模拟伉 Simulated value实际值Actual value棋拟值 Simulated value有林地 Forested land0.02520.022414.58452.2699.6799.93灌木林Shrubbery0.03550.037119.25916. 1499.7999.7耕地 Farmland0.19150.24280.2190. 20595.2494.3荒草地 WaMe grasdand0.25420.45280.17260.06990.7690.56城镇Town0.25310.12660.02790.02993.6494.5表中景观指数来白耶建国，FI破

37、碎度指数Fragmentation Index； AI聚集度指数Aggmgalion Index；CI结合度Patch Connection Index;LPI最大斑块指数 largest Patch Index:DI 优势度指数 Dominance Index;SHDI 香农多样性指数 Shannon*s Diversity Index表4 2004年(实际)毀观指数和它与模拟值的比较(景规层面)Table 4 Comparison of actual and simulated landscape indexes in 2004 （at landscape level）项冃hem呆观指数

38、Landscape indexFlAlLPICISHD1DI2004 年实际值 2004 year actual value0.410794.417952.259299.82690.85500.43982004 年模拟值 2004 year simulate value0.427493.807619.258899.68940.92160.3348表5 2014年各种模拟悄景与2004年各景观类型实际面积比较（km2 ）Table 5 Comparison of simulated scenario in 2014 and actual acreage of landscape types in

39、 2004最規类型 Landsape types郎份Year2004（实际值 Actual value）2014（现有模式Current inode）2014 年 （聚集模式 Concentrated mode）2014（生态模式 Ecological mode）有林地 Forested land1424.571396.241397.30 1532.85池木林Shrubbery1181.871219.131221.401095.43耕地 Farmland94.1695.3893.8892.07荒草地 Wa«lc grasdand56.9344.0443.0135.14城镇Town0.

40、790.860.850.86合计Total2756.442756.442756.442756.44'现有模式'指按照1994年至2004年的演变方式不变。此时,各因素的权重由层次分析法确定。结合怒 江流域中段景观的实际悄况，由专家打分，确N各个因索之间的相对重耍性，从而组成判断矩阵如下：rr23r11/31/3r23113311英中，“ 1 ”表示r.和ry具方相同的彩响程度,“3”表示r,比匚影响程度大一些。上述判断矩阵表明按照“现有模式V青呆，土地适宜度利人为因素影响程度相同，都比聚集度影响大。下面检验判断矩阵的-致性。 用方根法求出此判断矩阵的最大特征根入叭=3,则C/

41、= (Am.K-n)/(n-l) = (3-3)/(3 - 1)，而平均随机一 致性指标R!在矩阵为3阶时取值为0. 58 ,故CR = C/?/=0o层次分析法中用CR检验判断矩阵的一致性的 好坏程度，当CR<0A时，认为该矩阵具有较好的一致性，此时与矩阵最大持征值入z对应的特征分量便可作 为所求因索的权重值。由于上述判断矩阵C/C=0<0. 1,具有极好的一致性，所以入心对应的特征分量y = (0. 1429,0. 4286,0. 4286)便可作为聚集度、土地适宜度和人为因素的权重值。按照现有模式不作任何改变继续演变,经过20轮循环，也即2014年的预测情景，见表6和图2(a

42、)。表6 2014年以现有模式演变模拟的各寮观类型指数（展熄水平）Table 6 Simulated indexes in 2014 under current mode （at landscape level）就观类型 Landscape types我:观指数 Landscape indexFlAlLPIClDI冇林地 Forested land0.033697.3114.5299.700.3564灌木林Shrubbery0.036196.0720.8199.820.3892耕地 Farmland0.168492.710.3296.370.0728荒卓地 Waste grassland0.4

43、96690.250.2194.250.0301城績Town0.117697.870.0394.730. （）004以聚集效应为主演变，也就是在演变中增加聚集因素权重的概率，即减少现冇模式中人类活动影响，增加 生态系统自然演变的肌会。此时判断矩阵如下：http：/www ecologica. on11期李晖 等:集成灰色分析和元胞自动机用于虽观动态模拟6235r, 135r2 1/313r3 1/51/31用方根法求出此判断矩阵的最大特征根入“3.039,则C/=(A1W -n)/(n-l) =(3 -3. 039)/(3 -1) = 0.019,而平均随机一致性指标RI在矩阵为3阶时取值为0.

44、58,故C/C = C1/KI = 0. 032 <0. 1，认为该矩阵具 有较好的一致性，比时与矩阵最大特征值入a对应的特征分量7)= (0. 6370,0. 2583,0. 1047)便可作为聚集 度、土地适宜度和人为因素的权重值。经过20轮循环，也即2014年的预测情景，见表7和图2(b) o图例Legend010 20km丄 有林地 Footed land荒地 Waste grassland 91 木林 Shrubbery城 MTown图2 2014年模拟景观格M图Fig. 2 Simulated landscape pattern in 2014 year(&)按现有模

45、式演变(b)按聚集棋式演变(c)按生态模式演变(&) Under current moce ( b) Under concentrated effect ( c) Under ecological conservation表7 2014年以聚篥模式演变模拟的各寮观类型指数(最规水平)Table 7 Simulated indexes in 2014 under concentration effect (at landscape level)景观类型 最观指数Landscape indexlandscape typesFlA!I PICIDI有林地 Forested land0.034

46、396.7914.521799.690.3582灌木林Shrubbery0.036895. 1833.386899.860.3921耕地 Farmland0.180890.740.304395.920.0610荒草地 Waste grassland0.395386.480.181792.840.0238城値Town0.117697.780.032594.790.0004以人工干预保护主态环境为主演变，也就是增加人工保护生态环境的权重。此时判断矩阵如下:rl r2 3rl 11/31/5r2 311/3D 51/31类似地，特征分量V =(0. 1047,0. 2583,0. 6370)便可作为

47、聚集度、土地适宜度和人为因素的权重值。经 过20轮循环，也即2014年的预测情景，见表8和图2(c)。表9列出眾观水平±,2004年实际呆观指数与2014年按各种演变模拟悄最的杲观指数比较。3结果分析由上述图2(a) -(c)及表59可以看出，依据CA的方法，可以模拟不同状态下景观的动态发展状况。 3.1现行模式的继续演变表5假设怒江流域中段景观情景按照近十年的现状模式不作任何改变继续演变，经过20轮循环，也即 2014年的预测情景，见图2(a)o可以看出，有林地将进一步减少,灌木林、耕地和城镇用地面积将进一步增 加，使得景观破碎化程度进一步增加，景观中灌木林、耕地和城镇用地的聚集程

48、度增加，有林地作为主要的生 态系统，其控制程度减弱，景观多样性降低。这说明按照原有模式演变下去，则耕地面积的增加意味着毁林开 荒和陡坡种植状况未得到改善，将继续对生态环境造成破坏而造成生态环境继续恶化O表8 2014年以人工干预保护模式演变樓拟的各景现类型指数（最观水平）Table 8 Simulated indexes in 2014 under man-controlled conservation ；at landscape level）杲观类刊 Landscape types景观指数 Landscape irdexFIAlLPICIDI有林地 Forested land0.024297

49、.5016.4399.760.4821灌木林Shrubbery0.040195.7613.8599.720.3147耕地 Farmland0.173992.760.3296.410.0525荒隼地 Waste grassland0.302390.030.1093.520.0116城镇Town0.117697.660.0394.660.0004衰9 2004年实际景现指数与2014年按各种演变模拟情量的最现指数比较（景观水平）Table 9 Comparison of actual landscape indexes in 2004 and simulated scenario indexes

50、in 2014 （at landscape level） 景现类型景观指数Landscape indexLandscape typesFlAlLPICISHDIDI2004 年（实际值）2004 year （actual value）0.427493.807619.258899.68940.92160.33482014 年（现有模式）2014 year （current mode）0.467796.488120.810599.73760.88970.32672014 年（聚集模式）2014 ycar（concentratwl mode）0.459795.701933.386899.76510.

51、89270.31272014 年（生态模式）2014 year（ecological mode）0.400296.553516.431699.70290.86420.47793.2聚集效应为主的演变表6假设怒江流域中段景观演变情景以聚集效应为主，也就是在演变中增加聚集因索权重及其出现概 率,即减少现有模式中人类活动的影响，增加生态系统自然演变的机会，较小的斑块演替为周围较大的斑块。 经过20轮的循环，到2014年的预测情景，见图2(b),可以看出有林地和荒草地继续减少，而耕地则逐渐减 少,并自然演替为灌木林，导致灌木林面积持续增加，城镇面积则仍在增加。其结果是景观的破碎化程度较h 一模式低，但

52、仍趋于破碎化，有林地的聚集程度有一定增加,作为主要的生态系统其控制程度有所增强，景观 趋于多样化和均匀化。说明聚集模式虽然减少了人类活动的干扰，但植物的自然演替需要相当漫长的过程, 生态环境的恢复十分缓慢。http：/www ecologica cn11期李晖 等:集成灰色分析和元胞自动机用F景观动态模拟62373.3生态保护状态下的演变表7则假设人们在保护的状态下生态环境的演变，经过20轮的循环，也即2014年预测情景，见图2(c)o 可以看出有林地持续增加，而灌木林、耕地、荒草地减少，城镇依据人口的发展持续发展。其结果是景观的破 碎化程度降低而聚集度增加，有林地在景观中的控制程度增加，景观

53、的结合度较好，而景观多样性降低。说明 加强生态保护以后，林地的优势最观类型得到加强，而各个类型斑块连接度加强,破碎程度减弱，生态环境朝 恢复方向发展。4结论与讨论4.1结论从上述结果可以看出，模拟未来发展的悄呆总的趙势是符合实际貳，不但模拟了微观景观单元的自组织 机制，而且在一定程度上反映了宏观的社会经济因素影响,因而更具有针对性、典型性及准确性。模拟结果表 明基于灰色局势决策的元胞自动机用于景观格局动态变化的预测是可行的，对景观动态变化有直观的认识， 有助于最观生态规划的制定。就构建动态模型而言，圣于灰色局势决策的元胞自动机方法对景观动态进行模拟和预测,其特点和优势 是明显的。CA模型是立足

54、于复杂系统的特征去模拟和描述复杂性的，将复杂连续系统作离散化处理，使复 杂的问题得以简化，同时也可以进行-系列数学分析。同时,CA模型是用元胞作为基本单元描述复杂系统 的整体行为,演化的规则可以预设并通过汁算机来完成，具有直观性及可控性。构建CA模型的核心是邻域元胞转换规则的确定°本文用灰色局势决策方法确定邻域转换规则。在该 方法中邻域转换规则既可随时间变化又可随生境地理空间位置不同而变化，表征了复杂系统“确定性中的内 在随机性”，比较能适应景观的复杂变化。此外,统计学需要概率分布，证据理论需要基本概率赋值,模糊集 理论需要隶屈函数,灰色系统理论则不需要关于数摇的任何预备的或者额外的

55、知识，能够在数据较为缺乏的 情况下，研究某种生态过程(如干扰或物质扩散)在景观空间里的发生、发展和传播，从而模拟整个研究区的 景观格局变化过程。国内外对邻域元胞转换规则的确定进行了不少研究，例如用转换矩阵确定模型参数剤；用多准则判断 (MCE)方法确定模型的参数(叫用层次分析法(AHP)确定模型的参数刈；用模糊集的方法确定模型的参 数:纫；用主成分分析；人工神经网络模型如；数据挖掘决策树；从髙维特征空间中获取非线性转换规 则；基于粗集的知识发现转换规则:等非线性方法确定模型的参数宜等。这些转换规则多为静态的，不 随时间和区域内空间位蜀的不同而变化;而月.其参数值多是确定的,在反映诸如城市扩张、

56、景观变化等不确定 性复杂现象时，冇一定的局限性。4.2讨论利用灰色分析方法确定转换规则带有一定的人为因素,还须进-步探讨科学方法以减少人为因素影响。 应从理论上深入分析、比较各种转换规则的优劣，并更多地应用于各种景观格局动态变化的模拟，进行实证分 析、比较，进而发现新的转换规则。在模拟计算过程中,个别模拟值如最大斑块指数LPI会与实际值有较大差异，岛要进一步调整;如何将宏 观的社会经济因素的影响很好地体现岀来也是需要进一步深入研究的问题。有学者指出：同一数据既参加建模乂参加验证存在模拟结果的梢度问题，并建议把整个研究区裁成两块， 建模时使用一部分研究区的数据，验证时用另外的那部分研究区数据。虽然研究区的两部分之间仍然可能存 在空间自相关问题，但片怎上述“同一数据既参加建模又参加验证”来,要相对独立得多。References:1 a B J9 Chen L D, Ma K M, e/ a/. Principles and application of landscape ecology. Beijing： Science Press, 2001. 181 233. Xiao D L,L