一种国土空间规划与生态修复协同管控方法与流程

本发明涉及数据处理，更具体地说，本发明涉及一种国土空间规划与生态修复协同管控方法。

背景技术：

1、国土空间规划与生态修复是保障国家生态安全与高质量发展的两大核心手段。然而，在实际的流域山水工程修复与空间开发管控中，两者往往存在时空错配与协同失灵的问题，导致“规划破坏生态、修复滞后于开发、上下游工程相互抵消”等困境。

2、国土空间规划与修复工程的数据表现为离散的矢量图斑，具有明确的刚性边界；而流域生态过程（如水文流动、物种迁徙）表现为连续的栅格场，具有动态渐变特征。现有技术在处理时，很容易丢失生态过程的连续性机理和推演规划与生态的交互作用，导致在计算逻辑上相互割裂。

3、现有的生态冲突识别多属于静态的显性冲突检测。然而，流域生态风险具有沿因果链条传导的特性。传统基于空间邻接的审查方法无法穿透因果网络进行隐性风险的多跳推演。此外，在发现潜在的时序错配风险后，现有的调整多依赖经验判断，导致时序调整具有盲目性，无法精准时序调整。

4、因此，有必要提出一种国土空间规划与生态修复协同管控方法。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种国土空间规划与生态修复协同管控方法，包括：

2、步骤s1：获取流域多源异构数据，进行时空对齐与实体抽取，得到空间实体、管控实体、工程实体和生态实体；

3、步骤s2：基于图-场耦合机制，利用空间实体、管控实体、工程实体和生态实体构建时空知识图谱；

4、步骤s3：基于时空知识图谱中的因果边，推演不同修复工程时序在流域内引发的生态风险涟漪效应，得到时序错配风险传导路径；

5、步骤s4：基于反事实推理，沿时序错配风险传导路径对修复时序进行干预，评估时序错配导致的生态风险差异，得到风险收益差值；

6、步骤s5：基于双智能体博弈模型，以风险收益差值为寻优约束进行协同寻优，输出修复时序与空间布局的协同调度方案；

7、步骤s6：基于实时监测数据更新时空知识图谱，当时空知识图谱中生态实体属性值未达预设属性阈值时，触发对协同调度方案的时序调整，生成时序调整指令。

8、优选地，所述基于图-场耦合机制，利用空间实体、管控实体、工程实体和生态实体构建时空知识图谱，包括：

9、将空间实体、管控实体和工程实体中的离散图斑与修复工程单元抽取为时空知识图谱的拓扑节点及边；

10、将生态实体中的连续场数据及生态机理场模型封装为时空知识图谱的超节点；

11、建立超节点的地理语义透镜机制，其中，地理语义透镜机制包含在执行宏观推理时，将超节点折叠为抽象语义节点的规则，以及在执行微观溯源时将超节点展开，并调用内部生态机理场模型的规则。

12、优选地，所述地理语义透镜机制的规则执行，包括：

13、定义超节点数据结构，包含抽象语义接口、空间边界参数以及封装的生态机理场模型；

14、当接收到宏观推理指令时，屏蔽超节点内部生态机理场模型，将超节点作为普通节点执行图拓扑遍历，输出图谱拓扑推理结果；

15、当接收到微观溯源指令时，读取超节点的空间边界参数，将相邻节点的时序变化转化为输入参数，调用内部封装的生态机理场模型执行栅格计算，输出微观生态过程演化结果；

16、将微观生态过程演化结果回写至超节点的抽象语义接口，更新该超节点的状态值及相邻因果边属性。

17、优选地，所述推演不同修复工程时序在流域内引发的生态风险涟漪效应，得到时序错配风险传导路径，包括：

18、将特定修复工程在特定时序的状态变量输入时空知识图谱，以该修复工程对应的节点为起点，沿因果影响边通过信度传播，获取该修复工程实施状态在流域时空网络中多跳传导后的级联生态效应值；

19、当级联生态效应值超过预设风险阈值时，记录并生成时序错配风险传导路径。

20、优选地，所述时序错配风险包括：下游修复工程先于上游源头阻断工程实施时的下游污染累积状态或水土流失状态，以及生境廊道修复先于核心栖息地修复时的物种迁徙阻断状态。

21、优选地，所述s4，包括：

22、针对包含多个修复工程的拟定调度方案，运行信度传播，提取拟定调度方案对应的图谱状态下的第一级联演化结果；

23、在时空知识图谱中对特定工程节点的实施时间进行因果阻断或前移操作，生成该工程延迟或提前实施的反事实图谱状态；

24、基于反事实图谱状态，再次沿时序错配风险传导路径运行信度传播，生成反事实图谱状态下的第二级联演化结果；

25、计算第一级联演化结果与第二级联演化结果的差值，作为风险收益差值。

26、优选地，所述s5，包括：

27、将流域生态修复时序排期定义为修复智能体，将国土空间规划开发时序与空间约束定义为规划智能体，将时空知识图谱的节点属性与关系状态定义为强化学习的环境状态空间；

28、设定修复智能体的动作为调整修复工程的启动时序与空间选址，规划智能体的动作为调整规划开发的时序与空间布局；

29、将风险收益差值作为惩罚项引入强化学习的奖励函数中，对修复智能体和规划智能体进行训练。

30、优选地，所述强化学习的奖励函数包括：

31、修复智能体对应的第一奖励函数，其中，第一奖励函数的自变量包含流域生态系统服务价值增量和源头阻断工程时序优先度；

32、规划智能体对应的第二奖励函数，其中，第二奖励函数的自变量包含土地利用收益和规划开发时序匹配度；

33、当规划智能体的规划开发动作使得环境状态空间中的生态状态指标下降时，对修复智能体产生负奖励值，以使修复智能体在时空知识图谱的因果网络中更新启动时序先于该规划开发动作的源头修复工程。

34、优选地，所述对修复智能体和规划智能体进行训练的过程包括：

35、修复智能体和规划智能体在环境状态空间中进行多轮交替输出动作，直至环境状态空间收敛至纳什均衡点；

36、提取该纳什均衡点对应的时空知识图谱快照，生成修复时序与空间布局的协同调度方案；

37、其中，在协同调度方案中，源头阻断工程的时序参数早于末端修复工程的时序参数，且修复工程成效周期参数与规划开发周期参数存在对应关系。

38、优选地，所述s6，包括：

39、将流域生态修复工程实施后的实时监测数据映射为时空知识图谱中生态实体的生态实体属性更新值；

40、比对生态实体属性更新值与预设属性阈值；

41、当生态实体属性更新值未达到预设属性阈值时，触发时空知识图谱中预置的时序预警规则，生成包含后续待建修复工程或关联规划开发项目时序变更参数的时序调整指令。

42、本发明国土空间规划与生态修复协同管控系统的技术效果和优点：

43、将离散图斑与修复工程单元映射为普通拓扑节点，将连续场数据及生态机理场模型封装为超节点，突破了传统图谱仅能表达离散关系的局限。通过建立地理语义透镜机制，在宏观推理时折叠超节点屏蔽模型计算，保障图谱遍历效率；在微观溯源时展开超节点调用场模型进行栅格计算，实现了离散图拓扑与连续场模拟在同一图谱架构下的动态切换与无缝融合。

44、在时空知识图谱中抽取并赋权表征生态过程传导关系的因果影响边，通过信度传播算法推演修复工程状态在流域时空网络中多跳传导后的级联生态效应值。能够精准识别出传统空间叠合无法发现的隐性风险。

45、通过在图谱中对特定工程节点实施因果阻断或前移操作，生成反事实图谱状态，沿风险传导路径对比拟定方案与反事实方案的级联演化结果，剥离了其他无关因素，为工程时序的科学调整提供了严密的因果数据支撑。

46、将修复时序排期定义为修复智能体，将规划开发时序与空间约束定义为规划智能体，改变了传统“规划破坏、修复补救”的单向模式。实现了修复成效周期与规划开发周期的对应匹配，达到了发展与保护的双向最优均衡。

47、将实时监测数据映射为图谱中生态实体的属性更新值，沿因果链路溯源定位责任节点，并通过调用内部场模型反推时序偏移量，自动生成包含后续待建修复工程或关联规划开发项目时序变更参数的调整指令，彻底解决了传统方案固化的问题。