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基于COCA的海岸带盐沼植被动态扩散模型设计与应用

作　者: 管玉娟
导　师: 张利权；周云轩
学　校: 华东师范大学
专　业: 自然地理学
关键词: COCA模型盐沼植被动态模型计算机模拟与预测
分类号: Q948
类　型: 博士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

盐沼植被是滩涂湿地的重要组成部分,其动态变化直接影响着湿地的生态服务功能和价值。定量掌握各种盐沼植被分布信息、认识盐沼植被动态扩散规律并在此基础上建立扩散模型,不仅对滩涂湿地的研究具有重要的理论意义,而且对海岸带生物多样性保护和资源与环境的科学管理具有显著的现实意义。本论文首先分析了元胞自动机的基本特点和应用局限性,立足于所研究区域盐沼植被的特点,结合遥感图像处理、地理信息系统、计算机视觉以及随机理论模型等,将滩涂植被生境信息诸如高程信息、离水体的最近距离作为优化条件,融入遗传算法、随机模型等数学模型,使传统的元胞与影像像素、元胞邻居与栅格图像的邻域、元胞扩展原则与滩涂植被扩散规律等逐一结合,设计了基于均匀扩散规则、条件优化的均匀扩散规则、基于概率论和蒙特卡罗转换规则、基于概率论和域值的转换规则、条件优化的概率论转换规则、以及基于遗传算法的转换规则等多种模型规则,实现了大尺度上的动态模型——条件优化的元胞自动机模型(COCA)。作者选用受人为干扰少的九段沙自然保护区的中沙和下沙新生湿地生态系统为研究区域和对象,分别以相同试验数据不同的转换模型以及不同的试验数据同一转换模型进行实验,利用逐点评价法和整体评价法对模拟结果做精度分析。结果表明,在适当的参数设置下,基于随机论的转换规则模拟精度相对较高。由于野外条件数据不足,遗传算法的转换规则并没有理想的模拟结果。随后,论文对模拟和预测结果进行了生态学分析,指出九段沙中沙植被分布格局基本稳定,但是下沙上的互花米草仍有更大的扩散空间。最后作者对模型的完善提出了新的设想,旨在为相关研究提供借鉴和参考。

全文目录

管玉娟博士学位论文答辩委员会成员名单  5-6
摘要  6-7
ABSTRACT  7-11
第1章绪论  11-17
  1.1 研究背景  11-15
    1.1.1 盐沼植被动态研究概况  11-12
    1.1.2 湿地景观动态模型研究概况  12-13
    1.1.3 元胞自动机研究综述  13-14
    1.1.4 元胞自动机在景观模拟方面的应用  14-15
  1.2 本文的研究目标和研究意义  15-16
  1.3 拟解决的关键问题和可能的创新点  16-17
    1.3.1 拟解决的关键问题  16
    1.3.2 本项研究的创新点  16-17
第2章 CA概述  17-24
  2.1 标准元胞自动机  17-21
    2.1.1 元胞自动机(CA)的概念  17
    2.1.2 元胞自动机的构成和基本特征  17-20
    2.1.3 标准元胞在地学方面的局限性  20-21
  2.2 地理元胞自动机(Geo-CA)  21-24
    2.2.1 地理元胞自动机概念的提出  21-22
    2.2.2 地理元胞在地学模型的方面应用  22-24
第3章条件优化的元胞自动机模型  24-30
  3.1 概念的引出  24-25
  3.2 COCA模型要素的定义  25-27
  3.3 COCA模型结构  27
  3.4 COCA数据流  27-28
  3.5 本章小结  28-30
第4章 COCA模型规则的确定  30-52
  4.1 确定模型规则的理论方法  30-32
    4.1.1 随机理论  30-31
    4.1.2 遗传算法  31-32
  4.2 COCA模型规则的设计思想  32-33
  4.3 COCA元胞转换规则的描述  33-35
  4.4 盐沼植被动态模型中的元胞扩散规则  35-50
    4.4.1 均匀扩散规则  35-37
    4.4.2 条件优化的均匀扩散规则  37-40
    4.4.3 基于概率论的转换规则  40-45
    4.4.4 条件优化的概率论转换规则  45-46
    4.4.5 基于遗传算法的转换规则  46-50
  4.5 本章小结  50-52
第5章 COCA模型评价  52-56
  5.1 模型评价的意义  52-53
  5.2 数据源误差  53
  5.3 COCA模型规则的不确定性  53-54
  5.4 模拟效果评价的方法  54-55
    5.4.1 改进的逐点对比法  54
    5.4.2 整体对比法  54-55
  5.5 本章小结  55-56
第6章 COCA软件系统  56-59
  6.1 系统功能  56-58
    6.1.1 图像数据输入、输出  56
    6.1.2 模型初始参数的设定  56-57
    6.1.3 优化因素层的输入  57
    6.1.4 模型运行  57-58
  6.2 系统界面  58-59
第7章 COCA在九段沙植被动态分析中的应用  59-74
  7.1 实验区域及对象  59-63
    7.1.1 九段沙概况  59-61
    7.1.2 九段沙植物群落的空间分布及面积  61-62
    7.1.3 滩涂植被的演替特征  62
    7.1.4 盐沼植被生长扩散特点  62-63
  7.2 实验初始影像数据的选择与预处理  63-64
    7.2.1 遥感卫星影像的选择  63
    7.2.2 预处理  63-64
  7.3 控制因素信息的获取  64-67
  7.4 COCA模型模拟与预测  67-72
    7.4.1 模型参数的确定和调整  67
    7.4.2 同一初始数据不同规则的模拟  67-70
    7.4.3 同一规则不同年份的模拟  70-72
  7.5 结果分析  72-74
第8章总结与展望  74-77
  8.1 总结  74-75
  8.2 展望  75-77
参考文献  77-85
攻读博士期间发表的文章及出版物  85-86
致谢  86

基于COCA的海岸带盐沼植被动态扩散模型设计与应用

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