1、第 卷 第 期 年 月 世 界 地 质 文章编号:()基于随机森林算法的吉林省延边地区土地生态敏感性评价姬冬梅 李淑杰 孙建华 吉林省国土资源调查规划研究院 长春 吉林大学 地球科学学院 长春 吉林省地质环境监测总站 长春 摘要:以吉林省延边地区为研究对象 运用随机森林分类方法训练数据并建立模型 进行生态敏感性评价 在选取的植被覆盖度、坡度、水环境、人口密度和土地利用类型 个因子中 水环境因子对延边地区生态敏感性影响程度最高 植被覆盖度次之 土地利用类型中等 人口密度和坡度影响较小通过评价 将延边地区生态敏感性划分极度敏感、高度敏感、中等敏感、轻度敏感和不敏感 个等级 占研究区总面积的比例分别
2、为、和 并在此基础上针对不同土地生态敏感性区域提出差别性的用地管控措施关键词:生态敏感性 随机森林算法 延边地区中图分类号:文献标识码:/收稿日期:修订日期:基金项目:吉林省自然科学基金项目()第一作者:姬冬梅()女 硕士 高级工程师 主要从事土地规划研究:通信作者:李淑杰()女 博士 教授 主要从事土地经济评价与规划管理研究:.:.:引言土地生态敏感性是指土地生态系统对人类活动反应的敏感程度 用来反映区域发生土地生态失衡与生态环境问题的可能性大小 对区域进行土地生态敏感性评价 是完善空间治理的基础性工作 是优化国土空间开发保护格局的参考依据当前 对于生态敏感性的研究有很多 欧阳志云等对中国生
3、态敏感性及其区域差异规律进行了研究 李月臣等、叶其炎等对研究区单一生态环境因子进行敏感性评价 李冬梅等、李咏红等以省级行政单元为研究区 选择多种影响因子进行综合评价 目前 生态敏感性综合评价的研究虽比较深入 但仍存在不足之处 在多因子综合评价中 研究因子体系选取或多或少有人为因素的介入 引入专家打分时由于其研究背景的差异 因此可能在构建指标体系和确定权重出现偏差 近年来 地理大数据的发展对 技术的发展和应用产生了巨大影响 并成为今后发展的驱动力 徐朗、秦和天基于 软件 使用 为编程语言 调用开源库 中的随机森林模型 对常州市土地利用进行模拟 杨波等基于随机森林算法对张家界生态旅游适宜性评价 李
4、明洁等采用多特征随机森林对城市土地利用进行分类 可见 随机森林对于因子分析与分类具有明显的优势 鉴于此 笔者以吉林省延边地区为研究区 选择对 要求较低的 进行本次研究 运用随机森林模型 确定影响因子权重 对研究区生态敏感性进行评价 研究区概况 地理位置延边地区位于吉林省东部 长白山脉北麓 与俄罗斯、朝鲜接壤 东临日本海()(图)延边地区河谷纵横 森林茂密 具有得天独厚的地理优势 为农业和旅游业的发展提供了优越的条件 其中 林地占研究区总面积的 耕地占 境内河流分属图们江、松花江和绥芬河水系图 延边地区位置示意图 世 界 地 质 第 卷 数据来源与处理植被覆盖数据来源于地理空间数据云的 遥感影像
5、 经过 处理提取植被覆盖值坡度数据来源于地理空间数据云 分辨率 数据 通过 处理得出 夜间灯光数据来源于珞珈一号 星 气象数据来源于中国气象数据网土地利用数据利用 对 数据进行解译 将土地利用类型划分为耕地、林地、草地、建设用地、水域及未利用地 种 研究方法 生态敏感性评价体系 评价因子的选取生态敏感性是区域内生态环境受到外部干扰时 区域发生生态环境问题的可能性大小 对于判断区域能否提供良好生态服务功能具有重要的科学意义 不同研究区应根据实地的生态环境情况分析其差异性 选取最能反映该区域的各生态敏感性因子 结合当地实际 选取生态敏感性中的植被覆盖度、坡度、水环境、人口密度和土地利用类型为本研究
6、中的评价因子 其中 植被覆盖度是反映森林资源和绿化水平的重要指标 坡度与农业种植、城镇开发和植被生长有着密切关系 水环境对周围土壤环境、人类活动有重要作用 人口密度与社会经济活动呈正相关 但同时也反映了人类对于自然的干预程度 为研究区的生态环境带来不利影响 土地利用类型表征了城市开发土地的不同功能 不同土地利用类型对生态环境影响差异较为明显 各因子分别选取、坡度、水环境、灯光指数和土地利用类型作为指标 分布如图 所示 评价因子敏感等级划分及权重确定参考国内外研究 结合研究区实际生态环境特点 将植被覆盖度、坡度、水环境、人口密度和土地利用类型 个生态敏感性因子 划分为 个等级 分别赋值为、各评价
7、因子敏感等级划分见表 表 评价因子敏感等级划分 评价因子不敏感轻度敏感中等敏感高度敏感极度敏感植被覆盖度 坡度/()水环境 缓冲区 缓冲区 缓冲区 缓冲区 土地利用类型建设用地、裸地耕地草地林地水系赋值 随机森林原理 随机森林算法随机森林()算法由 提出 是一种基于决策树用于分类和回归的机器学习算法以相互独立的决策树为基本单元 由于树与树之间相互独立 随机过程不容易出现过拟合 从训练数据中随机选取一部分样本 每一棵树依据这个对象的属性得出一个结果 把所有决策树的输出进行平均得出最终结果 最终分类决策如下:()()()式中:()表示组合分类模型 表示单个决策树分类模型 表示输出变量 为示性函数
8、表示分类树数目 表示单棵树分类结果 训练样本训练样本的选取在分类过程中起到至关重要的作用 依据样本数量要足够多、样本分布均匀的原则 选取 个训练样本 随机抽取 为训练集 剩下的 作为测试集 利用 软件并基于 语言对延边地区生态状况进行随机森林的预测 训练数据集包括 个预测变量(植被覆盖度、坡度等 个因子)和一个结果变量(该区域生态敏感性程度)第 期 姬冬梅 等:基于随机森林算法的吉林省延边地区土地生态敏感性评价 世 界 地 质 第 卷 参数设置及精度评价树的数目设置默认值为 树的深度是对树进行的最大分割数目 使用较大的最大深度将会创建更多分割 通过多次实验得到该值设置为 时可以得到更好的效果
9、训练时使用数据占比取值范围在 设置默认值为 叶子分裂节点分裂阈值是保留叶子最小观测数目 分裂方法中默认值为 在精度评价中 随机森林分类方法的总体精度达到 系数为 说明随机森林分类方法对生态敏感性判别的准确度具有可靠性 驱动因素分析基于随机森林分类的方法可以得到字段的重要性 即各自变量特征对因变量的影响程度 从结果可以看出植被覆盖度、水环境和土地利用类型是影响延边地区生态敏感性的主要因子 其中 水环境因子对延边地区生态敏感性影响程度最高 为 植被覆盖度次之 为 这与研究区较高的河网密布、森林覆盖率的特点高度相关 土地利用类型为 人口密度和坡度的较小 分别为 和 结果分析根据随机森林模型预测结果
10、得到每一个点的生态敏感性预测值 在 这个区间内 在 软件中对其采用自然断点法进行分类 得出生态敏感性临界值并分为 个等级 分别对应不敏感、轻度敏感、中等敏感、高度敏感和极度敏感多因子综合生态敏感性分布见图 图 多因子综合生态敏感性评价 生态极度敏感区域面积为 占研究区总面积的 主要分布在敦化市北部、珲春市东北部、安图县北部、延吉市中部、汪清县西部、龙井市南部、和龙市东北部和图们市中部 生态极敏感区总体上呈条带状分布 这些区域大多处于自然保护区内 从土地利用类型上看 以林地、水系和公园绿地为主 有雪乡国家森林公园风景区、帽儿山国家森林公园、琵岩山风景区和雁第 期 姬冬梅 等:基于随机森林算法的吉
11、林省延边地区土地生态敏感性评价鸣湖风景区等生态服务功能极高的风景区 该区域水网密布、植被覆盖度高、生物多样性丰富 容易受到人类活动的影响 应结合自然环境现状 优先进行生态保护与修复 严格禁止开发性、生产性活动生态高度敏感区域面积为 占研究区总面积的 主要分布在敦化市中部、安图县北部、和龙市南部、珲春市西部、龙井市南部和汪清县北部 生态高度敏感区受到极度敏感区影响呈现发散分布 从土地利用类型上看 主要为林地、草地和耕地 本区域也容易受到生物多样性减少、森林质量下降以及水土流失的威胁 本区域作为生态治理与修复的重要区域 应当加强区域生态系统水涵养功能 维持自然生态系统完整性生态中等敏感区域面积为
12、占研究区总面积的 主要分布在敦化市中部、安图县南部、延吉市中部和龙井市西北部 土地利用类型主要为农业用地和林地 该区域虽然受到不同程度生态问题的威胁 但危险性不大 本区域作为全域土地综合整治的重点区域 逐步改善生态环境 积极发展特色生态农业生态轻度敏感区域面积为 占研究区总面积的 主要分布在敦化市南部、安图县南部、延吉市南部和珲春市南部 土地利用类型主要为建设用地、耕地 该区域在统筹经济社会发展和生态环境保护的前提下 合理优化土地利用结构和布局 加强耕地的生态修复和整治 严格保护耕地资源生态不敏感区域面积为 占研究区总面积的 主要集中在延吉市、珲春市南部、敦化市南部和安图县南部的城镇建设用地本
13、区域应通过节约集约利用土地资源 提高土地利用效率 重视人工环境与自然环境的融合 促进城镇发展与生态保护相融合 结论()本研究构建的随机森林生态敏感性模型经过精度评价 总体精度为 系数为 表明随机森林分类方法对生态敏感性判别的准确度较高()经过特征重要性分析 影响延边地区生态敏感性因子主要是水环境因子和植被覆盖度因子 土地利用类型因子影响次之 人口密度和坡度因子贡献相对较少()延边地区生态敏感性划分为极度敏感、高度敏感、中等敏感、轻度敏感和不敏感 个等级 占 研 究 区 总 面 积 的 比 例 分 别 为 、和 从土地利用类型上来看 林地主要划定为极度敏感区和高度敏感区内 尤其是森林保护区 严禁
14、进行开发建设中等敏感区域是耕地的集中分布区 该区在加强生态环境保护的同时 应加强国土空间生态修复与综合整治 轻度敏感和不敏感区域是城镇建设用地的集中分布区 该区域应当科学规划、合理优化空间布局 实现各项用地的优化配置 打造融入山水中的城镇格局参考文献:吴昆 彭红霞 李江风 等.基于变异系数法的灵宝市土地生态敏感性分析.湖北农业科学 ():.():.欧阳志云 王笑科 苗红 等.中国生态环境敏感性及其区域差异规律研究.生态学报 ():.():.李月臣 刘春霞 赵纯勇 等.三峡库区(重庆段)土壤侵蚀敏感性评价及其空间分异特征.生态学报 ():.():.叶其炎 杨树华 陆树刚 等.玉溪地区生物多样性及
15、生境敏感性分析.水土保持研究 ():.():.世 界 地 质 第 卷李冬梅 吴晓青 于德永 等.云南省生态环境敏感性评价.生态学报 ():.():.李咏红 李岱青 陈雅琳 等.四川省成都市生态环境敏感性评价 .水土保持通报 ():.():.徐朗.土地生态适宜性约束下的未来城市扩张优化研究.南京:南京大学.:.秦和天.基于 和机器学习的未来城市公园选址研究.南京:南京大学.:.杨波 黄钦 郑群明 等.基于随机森林算法的张家界生态旅游适宜性评价研究.湖南师范大学自然科学学报 ():.():.李明洁 王明常 王凤艳 等.基于多特征随机森林算法的深圳市土地利用分类.世界地质 ():.():.吴茂全 胡蒙蒙 汪涛 等.基于生态安全格局与多尺度景观连通性的城市生态源地识别.生态学报 ():.():.俞孔坚.生物保护的景观生态安全格局.生态学报 ():.():.刘世梁 侯笑云 尹艺洁 等.景观生态网络研究进展 .生 态 学 报 ():.():.():.第 期 姬冬梅 等:基于随机森林算法的吉林省延边地区土地生态敏感性评价