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生态科学 21卷
的19．8％，是西固区经济、文化的中心；②坪台沟坡
区：“坪”大都指保存完好的Ⅳ级阶地，在黄河南岸甚为
发育，一般高出水面60一90m，面积440lha，占全医
总面积的12．12％；③南山梁峁区：位于南部坪台之
上，海拔l800～2621．4m，面积9588ha，占全区总面
积的25．6％。因地质作用和长期侵蚀作用，形成了许
多长橥、塬峁和深沟；④北部梁峁沟壑区：位于黄河以
北，面积14924ha，占全区总面积的4I．¨％，海拔I
600—20646m。山谷问有平滩地，是黄土梁峁状的干
旱丘睦山区，坡度大部分在150～25。之间，天然植被稀
少，水土流失十分严重，年侵蚀模数在500t·km。2左
右。
本区地处甘肃省中部半干旱地区，具有典型的大
陆型气候特征，四季分明，雨热同季，山地垂直型气候
变化比较显著。年平均气温8．5℃，平均日较差
13．6℃，极端高温39．7℃，极端低温一23．4℃。降水变
率大，年降水量从东南部山区的500mm逐渐递减到西
北部山区的29Imm，地域差异明显。区内经济发达，
交通便利，城市功能齐备，自然景观和人为景观丰富多
样。
图1河流廊道与数字高程模型的叠加
ngl 11leove—ayofdigitaldev州onmo岫锄d—ve璐inx 印district，La眦h咖dly
2样本采集
根据建模需要及数据的可获得性，并考虑研究区
域尺度较大的特点，将采用兰州市西固区各样点的高
程，高程离差、坡度、坡度离差、地貌分区、离黄河距离、
居民点数七个要素作为输入变量，选取斑块密度、分维
数、sh¨non多样性指数和聚集度指数作为输出变量。
其中，高程、高程离差、坡度、坡度离差反映了区域的地
形状况，居民点数代表了人类干扰作用，离黄河距离贝0
既包古了区域的自然、地貌等信息，也包含有社会、经
济信息。斑块密度、分维数、shmon多样性指数、聚集
度指数则分别反映了景观格局的破碎度、镶嵌结构的
复杂程度、景观要素构成、景观组分的空间配置等特
征。，
本研究可获得的数据是兰州市西固区2000年土
地利用现状详查成果，此成果是基于Arc＼inf0地理信
息系统的矢量数字产品。首先在兰州市西固区土地利
用现状图(2000)的基础上将西固区景观构成要素分为
耕地、园地、林地、牧草地、居民点及工矿用地、水域和
未利用地共7个景观类型，并根据景观生态规划的一
般原则做景观生态规划图。然后用单元为2km×2km
的格冈切割，从所切得的方格中剔除那些边沿的、不可
靠的数据，选取具有代表性、均匀分布的25个方格作
为样本数据。其中20个样本用于网络训练，剩余5个
用于模型检验。利用Arc、ir山软件将这些样本转换
成分辨率为20m×20m的栅格数据，并结合景观格局
分析软件fm鼬t8ts计算出每个样本的上述四个景观指
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2期 孙会国等：城市边缘区景观生态规划的人工神经同络模型
数(在景观水平上)，这样便获得了网络训练的输出矩
阵(表2)。同样用单元为2Km×2Km的格网切割高
程分布图、坡度分布图(此两图由等高线生成)及地貌
分区图，得到与上述25个样本完全重合的另外3组方
格幽。对于高程图和坡度图，可直接计算出每个方格
中的面积加权平均高程及面积加权平均坡度。为了不
丢失高程和坡度方格图中数据间的差异性所包含的重
要信息，再分别计算出每个方格图的高程和坡度的标
图2兰州市西固区景观生态规划图(其上叠加的是单元为2Km★2Km的格网)
ng2 L棚d鼢peecologicalpl 山血ginxigIlDistrid，Lall曲仙(overlaidbya2Km★2Km画d)
图3用于模型学习训练和检验的25个样本(用单元为2Km女2Km的格网切出)
Rg3 s帅pI皓formodd—trail吐ngaIldve商阻60n(啷iDga2Km★2Km鲥dsp胁ing)
图4兰州市西固区高程与居民点分布图
Hg4 口evaⅡ帅andreside嘣mar吩dis耐bu6帅iIIxiglldb岍ct，hmJlou
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100 生态科学 2l卷
准差，作为输入矢量的两个要素。对于地貌分区图，因
为人工神经网络只能处理表示成数值的输人数据，所
以要对地貌分区进行信息编码。把河谷川区、坪台沟
坡区、粱峁区、梁峁沟壑区分别用数字10、20、30、40表
示，这样便可计算每个地貌分区方格图的面积加权平
寰I羹型训练的输入参数
T曲k1Modd-州IliI唱inputwI一枷瞄
均地貌分区值。在地理信息系统支持下，将水系图层、
居民点图层和格网图层进行叠加，然后则很容易获得
每个样本离黄河的距离(方格中心距黄河的最短距离)
及样本中包含的居民点数。由此，便获得到网络训练
的输入矩阵(表1)。
样本蝙号 斑块密度 平均斑块分维数 Sh衄帆多样性指数 景观聚集度指数
S蛐DleNo．PD^妒FDSHDI COMrAG
“ 0．25 I．oo 0．00 000
卯 950 1．10 O．5l 7279
64 1．25 1．08 O．1l 9537
65 11．75 1，09 1．21 6327
85 15．25 1．09 】．29 64，36
89 9．75 1．09 0．72 75．03
103 5．75 1．10 1．39 59．99
107 0．75 1．03 0．6l 70．09
108 3．25 1．05 O．20 87．87
J27 2．25 1，11 O．44 80．56
128 2，50 1．08 0．76 75．87
146 19，50 1．08 1 73 48．97
147 12．75 1．10 0．80 49．94
148 3．25 1．11 0．29 90．32
150 1．50 1．19 O02 96．87
167 13．00 1．1l l 77 48．68
169 4．75 1．00 O．0l 97．95
187 20．25 1．10 1．97 40．9l
245 4．00 1．08 1 19 59．87
2“ 5．oo 1．09 1．13 56．07
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2期 孙会国等：城市边缘区景观生态规划的人工神经网络模型 101
3模型设计
根据BP人工神经网络基本原理，网络共分三层，
一个输入层，一个隐含层和一个输出层。输入层7个
节点，隐台层15个节点，输出层4个节点。
令P、H、T分别为输入层、隐含层、输出层的输入；
0H、0T分别为隐含层、输出层的输出．输入层的输出
等于输入，仍为P；wH、WT分别为输入层与隐含层、隐
含层与输出层单元的联接权值；BH、BT分别为隐含
层、输出层单元的偏置值。设有L个学习样本(P1，
Q1)，(P2，Q2)⋯⋯．，(Pf，Q‘)，则利用梯度下降法，模
型计算步骤如下：
(1)网络初始化
取学习步长a=0．2，冲量因子8=O．2，最大学习
误差E=O．001，令权值WH、w1、偏置值BH、BT为介于
(一1，1)之间的随机数。
(2)计算各层输入与输出
①隐含层：
日．=暑时9‘PJ+眦(i=1，2，⋯，15)
O皿=^(H．)其中，矗为sigmoid函数
②输出层：
以=∑Ⅳ巩·(埘f+B见(k=l，2，⋯，4)
0n=^(n)其中，f2为线性函数
(3)计算各层误差信号
①定义误差函数
E=寺∑(仉一on)2
②输出层权值、偏置值的变化
讽=一蔬。器一蔬刈t硼"：
‘0H
=机i‘OR
其中，占“=(仉一0n)‘，2=q’，2
ek=Qt一0T‘
式中，△wL。表示从第i输入到第k个输出的权值
变化。
同理。
龇=一蔬=一蔬·蓑-(Qt一㈣，：
=乱
③隐含层权值、偏置值的变化
锄=一彘=一箍·潞·器=扣-
一on)‘，2’W氏。，t‘P』=如‘弓
其中，％=q‘厂1，e．=∑声“％，
式中，△吼j表示从第，个输入到第i输出的权值
变化。
同理，△脚，=％
(4)修正各层权值
胛j。=妒巩。+口‘△甲7k
WHH=WHu+a’△WHH
(5)修正各层偏置值
BTK=BTu+8’△BTH
BH。=B}ji+p’△8H．
(6)输入下一样本
(7)学习样本结束，增加学习次数
(8)如果E<0．00l，学习结束
4模型训练
用上述所得输入矩阵与输出矩阵对模型进行训
练。为了消除量纲影响．在数据进入系统前，先对输入
矩阵用如下公式做标准化处理：
f0：缈
sJ
其中而=去善畸
。=√去蓦(*’。一斗)2
(i，j分别为因子数和样本数)
模型学习4465次后，E值小于误差允许值o．00l，
训练结束，得到理想的收敛效果(图5)。
田5网络训练时的误差下降曲线
Fig5 n柚lHgerrwn|rve0fⅡe押ork—m山lI丑g
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城市边缘区景观生态规划的人工神经网络模型
作者： 孙会国， 徐建华
作者单位： 孙会国(中国科学院地质与地球物理研究所,北京,100029)， 徐建华(华东师范大学地理系
,教育部城市与环境信息科学开放实验室,上海,200062)
刊名： 生态科学
英文刊名： ECOLOGIC SCIENCE
年，卷(期)： 2002,21(2)
被引用次数： 9次

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学报（自然科学版） 2006(8)
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8.汤新艺 山区县域生态规划研究——以阳山县为例[学位论文]硕士 2005
9.郑新奇 基于GIS的城镇土地优化配置与集约利用评价研究[学位论文]博士 2004


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