一种基于贝叶斯数据融合的荒漠区生境质量动态评估方法与流程

本发明涉及生态环境监测领域，具体涉及一种基于贝叶斯数据融合的荒漠区生境质量动态评估方法。

背景技术：

1、荒漠区生态系统具有降水稀少、蒸发强烈、植被覆盖度低、生态结构脆弱、对气候变化与人类活动响应敏感等特点，是生态保护、荒漠化治理和生态修复工程实施中的重点区域。生境质量反映生态系统维持物种生存、繁衍和群落稳定的能力，是评价区域生物多样性保护状况、生态安全水平和生态修复成效的重要指标。对荒漠区生境质量进行准确评估、动态更新和未来预测，对于开展国土空间生态管控、修复工程布局优化、退化风险识别和生态风险预警具有重要意义。

2、现有生境质量评价方法通常基于土地利用/覆被数据、威胁源分布和生境敏感性参数建立评价模型。例如，以土地利用类型作为生境载体，以道路、居民地、耕地、工矿用地、放牧活动区等作为威胁因子，结合威胁权重、影响距离、生境敏感性和可达性修正参数，对区域生境质量进行估算。该类方法具有数据来源较广、空间表达直观、便于制图分析等优点，在生态评估和保护规划中已有应用。但是，该类方法通常以单一时期或有限时期的土地利用格局为主要输入，更多反映某一时点的静态评价结果，对历史演化过程、实时遥感观测证据以及未来变化趋势的利用不足，难以实现随监测数据积累而动态修正的生境质量评估与预测。

3、现有技术中，现有专利申请cn120524083a公开了一种结合多源异构数据的农业气象智能决策支持方法和系统，其通过获取农业多源异构数据并进行预处理，依据数据之间的时空关联性融合多源异构数据，并结合风险分析和决策生成实现农业气象智能决策。该方案涉及多源异构数据获取、处理和融合，但其主要面向农业气象风险决策场景，并非针对荒漠区生境质量评估。

4、现有专利申请cn120197831a公开了一种干旱胁迫下的湿地林草生态系统恢复力量化评估方法，其收集地形数据、气象数据、土壤数据和植被数据，并结合生态系统服务功能评估、生态干旱识别以及贝叶斯非参数分位数回归模型构建不同植被类型的生态系统恢复弹性曲线，从而实现生态系统恢复力的量化评估。该方案涉及干旱胁迫条件下的生态系统恢复力分析，但其关注重点是湿地林草生态系统恢复力评价，并非荒漠区生境质量动态评估。

5、现有专利申请cn120596778a公开了一种基于遥感长时序的植被扰动动态检测方法及系统，其利用遥感影像、矿区地表沉陷数据、干旱指数和气象数据等建立植被扰动特征与生物量之间的映射关系，并识别生态扰动的时空窗口。该方案能够利用遥感长时序数据进行植被扰动检测，但其主要解决的是矿区或相关区域植被扰动识别问题。

6、现有专利申请cn121436702a公开了一种库区水生态空间生态系统评价方法及系统，其通过贝叶斯网络构建叶面积网络，基于地物空间分布信息和植被遥感图像得到多个叶面积指数，并根据叶面积指数、地物类别和地物空间分布信息对生态系统进行评估。该方案说明叶面积指数可以用于生态系统评价，并涉及贝叶斯网络与遥感信息的结合。

7、综合来看，现有技术至少存在以下不足：

8、缺乏面向荒漠区生境质量时空演化的动态更新和预测能力。现有生境质量评价方法多以静态评价为主，通常只能反映某一时期的生境质量空间分布，难以结合历史变化过程、当前遥感观测信息和未来环境驱动变化，对生境质量进行连续递推预测；同时，现有方法普遍缺少先验信息与新增观测证据之间的贝叶斯更新机制，不能随着遥感监测数据、地面样地数据和环境驱动数据的持续积累动态修正评估结果。

9、多源异构数据融合方式不足，难以兼顾生态机理和现实观测约束。荒漠区生境质量受土地利用/覆被格局、威胁因子分布、植被生长状态、气象水热条件、地形土壤背景、风蚀沙化过程以及人为扰动等因素共同影响。上述数据在时空尺度、数据精度、物理含义和概率分布特征方面存在明显差异。现有方法多采用经验赋权、线性加权或简单叠加方式进行融合，难以处理土地利用先验信息与lai等遥感观测信息之间边缘分布不同、误差来源不同和可信度不同的问题，也难以充分挖掘多源数据之间的互补关系。

10、现有方法对荒漠区区域特征适应性不足。荒漠区植被覆盖度低、斑块破碎度高、生态过程受降水波动、风蚀、水热条件、土壤质地、沙丘活动和人为扰动共同制约。一般生态环境综合评价方法、农业气象决策方法、湿地林草恢复力评价方法、矿区植被扰动检测方法或作物产量估测方法，均难以直接表达荒漠区生境质量的空间聚集性、时间连续性和扰动响应特征，导致评估结果对荒漠区生态过程的刻画不足。

11、结果表达较为单一，不确定性刻画不足。现有生境质量评价方法通常输出单一评价值或等级结果，缺少对结果概率分布、置信区间、后验方差、阈值超越概率和退化风险概率的量化表达，难以反映模型预测误差、观测误差和过程不确定性，也不利于开展生态保护优先区识别、修复重点区划定、高风险区域预警和管理决策支持。

12、因此，亟需提出一种基于贝叶斯数据融合的荒漠区生境质量动态评估方法，从而解决现有技术中动态预测能力不足、多源异构数据融合不充分、荒漠区适应性不足以及不确定性难以量化的问题。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提出了一种基于贝叶斯数据融合的荒漠区生境质量动态评估方法，所述方法包括以下步骤：

2、步骤1：多源数据采集与数据库构建

3、采集研究区多时相、多源异构数据，并建立统一数据库。

4、所述数据包括土地利用/覆被数据、遥感观测数据、环境背景数据、人类扰动数据、地面监测数据以及历史时期生境质量相关数据。

5、所述遥感观测数据至少包括能够表征植被结构和生长状态的遥感指标，环境背景数据包括气候、地形和土壤等因子，人类扰动数据至少包括道路、居民地、耕地、工矿区和放牧活动等扰动信息。

6、将研究区划分为统一空间分辨率的栅格单元，以第个栅格表示空间单元，以第个时期表示时间单元，构建各栅格在不同时间上的基础数据库。

7、数据库包括：土地利用/覆被类型数据、威胁因子数据、叶面积指数lai时序数据、环境驱动数据以及地面调查数据。

8、其中，土地利用/覆被类型包括流动沙地、半固定沙地、固定沙地、荒漠草地、灌丛、林地、耕地、居民地、工矿用地和水域；威胁因子包括道路、居民点、工矿扰动区、耕作扰动区和放牧扰动区；环境驱动数据包括降水、气温、风速、蒸散发、地形和土壤质地；地面调查数据包括植被盖度、生物量、群落结构参数和生境退化等级。

9、步骤2：生境质量先验信息构建

10、依据土地利用/覆被类型、生境适宜性、威胁因子权重、作用距离、敏感性参数及保护修正系数，建立生境质量先验信息。该先验信息用于描述在缺少实时观测情况下，各空间单元生境质量的初始概率特征。

11、对每一类土地利用/覆被类型赋予生境适宜性值，其中。对每一类威胁源赋予权重、最大作用距离和敏感性系数。对第个时期、第个栅格，定义威胁退化度为：

12、；

13、其中，表示威胁栅格在时期的威胁强度，表示威胁影响的距离衰减项，表示栅格的可达性或保护修正系数。

14、威胁衰减采用指数衰减函数：

15、；

16、依据生境适宜性和退化度，得到时期栅格的土地利用先验生境质量均值：

17、；

18、由于生境质量取值在0至1之间，采用beta分布描述其先验分布：

19、；

20、其中，

21、；

22、为浓度参数，用于反映土地利用识别精度、威胁信息可靠性及地面样地支撑程度。至此，完成基于土地利用和威胁因子的先验概率密度构建。

23、步骤3：观测信息构建

24、基于遥感观测数据和环境驱动数据建立观测信息，用于表征各时期各空间单元生境状态的现实证据。观测信息重点反映植被生长状况、水热条件及其对生境质量的约束关系，并可结合地面监测数据进行校正。

25、遥感观测层采用叶面积指数lai作为刻画荒漠区植被生长状况和生境支持能力的核心观测变量。由于lai为正值且通常呈偏态分布，采用gamma分布建模：

26、；

27、其中，为形状参数，为尺度参数。为使lai与潜在生境质量状态建立联系，设其期望满足：

28、；

29、其中，表示降水因子，表示热量因子，为待估参数。通过该结构，lai既保留其自身观测分布特征，又能够作为对潜在生境质量状态的现实约束。

30、步骤4：贝叶斯信息融合

31、将步骤2获得的先验信息与步骤3获得的观测信息进行贝叶斯融合，建立各空间单元在各时期的生境质量后验分布。对于边缘分布类型不同的先验信息和观测信息，采用概率密度耦合方式构建联合分布，以提高异构数据融合精度。由于土地利用先验生境质量服从beta分布，而lai观测服从gamma分布，二者边缘分布不同，不能直接采用简单加权方式融合。本发明采用gaussian copula构建联合分布。

32、首先定义：

33、；

34、其中，和分别为beta分布和gamma分布的累积分布函数。然后构建联合密度：

35、；

36、其中，为gaussian copula密度函数，为相关参数矩阵，用于刻画土地利用先验信息与lai遥感观测之间的依赖结构。通过该耦合方式，实现不同概率密度分布之间的统一融合。

37、步骤5：时空动态预测

38、在获得历史时期和当前时期生境质量后验分布的基础上，进一步构建时空动态预测模型，将时间延续性与空间邻近性纳入统一框架，对未来时期生境质量进行递推预测，并输出后验预测分布。为表征荒漠区生境质量在空间上的聚集性和时间上的连续性，定义生境质量的对数几率变换变量：

39、；

40、令其满足如下状态方程：

41、；

42、其中，为先验均值的对数几率表达，为时间自回归系数，为空间结构效应，为时间随机效应，为独立误差项。

43、空间结构效应采用条件自回归模型表示：

44、；

45、其中，表示栅格的邻接单元集合，表示空间邻接权重，为空间自相关系数，为空间精度参数。

46、时间随机效应采用一阶自回归过程：

47、；

48、通过上述结构，在先验信息与遥感观测融合基础上，进一步把空间相邻关系和时间连续关系纳入统一模型中，更适合荒漠区生境质量的时空动态刻画。

49、综合各部分信息，得到后验分布：

50、；

51、其中，表示模型参数集合，包括及误差参数等。

52、采用马尔可夫链蒙特卡罗方法进行参数估计，采用gibbs采样与metropolis-hastings采样相结合的方式，得到各栅格、各时期生境质量的后验均值、后验方差和置信区间。

53、在完成历史时期和当前时期状态估计后，对未来时期进行动态预测。首先依据历史土地利用转移关系预测未来时期各栅格地类，计算未来时期的土地利用先验均值。其次，对未来时期lai建立动态预测方程：

54、；

55、其中，为待估参数，为预测误差项。

56、然后，将未来时期的土地利用先验分布与lai预测分布继续通过gaussian copula进行耦合，并代入贝叶斯时空联合模型：

57、；

58、从而得到未来时期生境质量的后验预测分布，并通过逐期递推实现多时期连续预测。

59、步骤6：结果输出与不确定性表达

60、基于模型求解结果，输出历史时期和当前时期的生境质量空间分布图、未来时期生境质量动态预测图、生境质量后验均值和方差图、置信区间分布图、生境退化风险概率图，以及生态保护优先区、修复重点区和高不确定性预警区识别结果。

61、与现有技术相比，本发明以土地利用/覆被信息和威胁因子信息构建具有生态机理基础的生境质量先验，并结合遥感观测信息、环境驱动信息和地面监测信息，在统一贝叶斯框架下实现多源异构数据的协同融合。相较于传统依赖经验赋权或简单叠加的生境质量评价方法，本发明能够更充分利用不同数据源之间的互补信息，既保留土地利用与威胁因子在生态解释上的优势，又增强遥感观测对现实生境状态的刻画能力，从而有效提高荒漠区生境质量评估结果的准确性和可靠性。

62、本发明通过引入不同概率密度分布之间的耦合机制，并进一步结合空间自相关约束和时间递推关系，构建了适用于荒漠区生境质量分析的贝叶斯时空联合模型。该方法不仅能够实现历史时期和当前时期生境质量的精细反演与动态更新，而且能够对未来时期生境质量进行连续预测，克服了现有方法以单时点静态评价为主、难以表达时空演化过程的不足。同时，本发明能够显式输出后验均值、后验方差、置信区间和风险概率等结果，实现对预测不确定性的量化表达，更有利于生态风险识别和管理决策。

63、此外，本发明兼顾生态机理解释性与预测能力，具有较强的区域适应性和应用推广价值。其既可用于荒漠区生境质量现状评价，也可用于生态保护优先区识别、生态修复重点区划定、退化风险预警以及不同治理情景下的效果对比分析，为荒漠区生态保护、修复工程布局优化和动态监测管理提供更加科学、稳定和可操作的技术支撑。