Page 101 - 《环境工程技术学报》2022年第5期
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第 5 期 丘海红等:基于土地利用变化的广西 近 2 年生态系统服务价值研究 · 1457 ·
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(202 年)》,201 年常住人口 为 4 96 万人,城镇人 1)通 过 baggin 方式在原始训练样本中随机且有放
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口 2 53 万人,城镇化率达 到 51.09%,地区生产总值 回的抽 取 n 个样本构成新的样本训练集,对样本训
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为 21 237.1 亿元。在新时代背景下,广西是“一带 练集构成决策树;2)对单个决策树的每个节点有放
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一路”有机衔接的重要门户,是面向东盟的国际大通 回的抽 取 m(小于等于训练样本集中的特征总数)个
道,是西部陆海新通道和新晋自贸区,具有重要的国 特征,再计算每个特征所包含的信息量进而分裂生
家战略地位。 长。对每棵决策树的结果采用多数投票法进行综
合,得出分类结果。
2 材料与方法
2.2.2 土地利用动态度
2.1 数据源与预处理 土地利用动态度是研究土地利用在特定时间内
广 西 200 0 年 、200 5 年 、201 0 年 、201 5 年 、 不同土地利用类型的变化速率。指标数值越大,表
202 年 5 期土地利用数据来源 于 Landsa 系列遥感 征土地利用变化剧烈程度越大,反之,土地利用变化
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影像,主要从美国地质勘探局(USGS)(https://www. 程度越小。其计算公式如下:
usgs.gov/)获取,空间分辨率 为 30 m×30 m。土地分 D i = |C i | × 1 ×100% (1)
类标准来源 于 202 年中国科学院资源环境科学与 U ia T
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式中: i为土地利用类型; D i 为第 i种土地利用类型的
数据中心(https://www.resdc.cn/)。运 用 ENVI 5. 软
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土地利用动态度,%; C i 为研究期内第 i种土地利用类
件对影像进行波段组合、几何校正、投影转换、图像
型的变化量,km ; U ia为研究初期第 i种土地利用类型
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镶嵌、裁剪等预处理,将土地利用类型分为耕地(1)、
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的面积,km ; T 为研究时段长度,a。研究区综合土地
林地(2)、草地(3)、水域(4)、建设用地(5)及未利用
利用动态度为各土地利用类型 D i 之和。
地(6) 种。按照上述标准通过随机森林智能分类算
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2.2.3 土地利用转移矩阵
法 对 5 期影像进行分类并验证精度,训练样本点和
土地利用转移矩阵是研究土地利用类型在研究
测试样本点数量如 表 1 所示。为了避免训练样本和
初期和末期的转化情况,是描述土地利用类型转移
测试样本出现交集的情况,在选取样本时要保证均
方向和数量变化的一种方法,其计算公式如下:
匀分布。在验证样本测试后的误差混淆矩阵导出,
将总精度 和 Kapp 系数作为精度评价标准,得出研 A 11 ··· A 1n
a
.
A xy = . . (2)
.
究 区 2000—202 年 5 期土地利用分类的总精度分 . .
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别 为 79.4%、80.3%、78.6%、82.9%、81.3%,Kapp 系 A n1 ··· A nn
a
式中: A xy 为研究初期为第 x种土地利用类型在研究
数分别 为 0.75、076、0.74、0.78、0.77,分类总体精度
期末转换成第 y种土地利用类型的土地面积,km ;
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均较高,可以利用该数据进行土地利用变化分析。
n为土地利用类型数。
粮食产量、粮食价格等统计数据来源于 2000—
2.2.4 生态系统服务价值
202 年的《广西统计年鉴》《全国农产品成本收益资
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2.2.4.1 生态系统服务价值评估方法
料汇编》。
采用当量因子法进行评估,以谢高地等 [23 ] 修改
表 1 训练样本点和测试样本点数量
后的中国生态系统单位面积生态服务当量表为基
Table 1 Number of training sample points and
test sample points 础,结合广西社会经济发展状况,对研究区单位面积
粮食产量创造的经济价值进行修正。经《广西统计
土地利用类型 训练样本点数 测试样本点数
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耕地(1) 125 54 年鉴》查询可得,广 西 2000—201 年平均粮食单产
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林地(2) 155 66 为 4 748.94 kg/hm ,201 年全国粮食平均收购价格
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草地(3) 35 15 为 2. 元/kg,按照“一个标准生态系统服务经济价值
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水域(4) 55 24 等效系数是单位面积农田的食物生产经济价值的
建设用地(5) 110 48 1/7” [29] ,计算得出广西一个生态系统服务价值当量
未利用地(6) 30 13 因子 为 1 831.7 元/(hm ·a),其次计算得出广西生态
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2.2 研究方法 系统服务价值系数( 表 2),最后计算生态系统服务价
2.2.1 随机森林分类算法 值。相关计算公式如下:
n
∑
随机森林算法 是 Breima 等 [28 ] 发明的一种机器 ESV = VC i × A i (3)
n
学习算法,广泛应用于分类和回归问题。其原理是: i=1