摘 要:研究了面向山地生物多樣性保護的資源本體空間分析問題;建立了基于Mereotopology與定位理論的山地多層生物資源本體模型,并在此基礎上完成了數字峨眉資源環境動態監測系統。實驗證明,該系統不僅存儲了峨眉山自然保護區內瀕危物種的分布、植被、氣候等豐富的資源信息,而且通過空間分析技術,揭示了保護對象與生境的存在狀態、破碎程度和變化趨勢之間的內在關系。本研究為本體論與山地生物多樣性保護工作相結合探索了一條新的途徑。
關鍵詞:資源本體;空間分析;山地生物多樣性保護;Mereotopology;定位理論;多層本體
中圖分類號:TP391 文獻標志碼:A
文章編號:1001-3695(2008)07-1979-04
Research of mountain biodiversity spatial analysis based on resource ontologies
YANG Jun,XU Jinghua,LI Yongshu
(Geography Information Science Centre,College of Civil Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031, China)
Abstract:The use of spatial analysis in mountain biodiversity conservations as a new research tool had grown tremendously over past year.This paper proposed a strategy called multilayers ontologies which based on Mereotopology and location theory.This strategy could not only store maintain biodiversity resource efficiently, but also could qualitative spatial reasoning of mountain resource in dynamic GIS. A case study in this application domain of EMEI mountain biodiversity conservations involving was examined closely.
Key words:resource ontologies;spatial analysis;mountain biodiversity conservations;Mereotopology;location theory;multilayers ontologies
0 引言
保護生物學家和生態學家早就認識到[1]:只有準確地辨識保護對象的空間位置、范圍及其相鄰的關系(如邊緣)和連接度,以及依存的地形和氣候等生境條件,才能發現生物種群和生境在空間的擴散與收縮、增長與滅絕的動態,揭示分布的格局,從而系統、全面地了解保護對象和生境的存在狀態、破碎程度和變化趨勢,從而進行有效的自然保護。
峨眉山位于四川盆地西南,北緯29°30′~29°38′,東經103°15′~103°28′,距成都約160 km,它是邛崍山南段余脈,自峨眉平原拔地而起,其主峰海拔3 099 m,為一典型的褶皺斷塊山脈。峨眉山因其特殊的地理位置、雄秀神奇的自然景觀,典型的地質地貌、保護完好的生態環境,特別是地處世界生物區系的結合過渡地帶,擁有豐富的動植物資源,具有明顯的區域性特點,珍稀瀕危物種繁多。因此,對峨眉山的生物多樣性保護顯得尤為重要。
隨著現代信息技術,特別是地理信息科學(GIS)技術的飛速發展,使生物多樣性保護工作進入了數字化時代。特別是3S技術的綜合應用,使建立生物多樣性保護信息系統有了強大的技術保障。峨眉山生物資源豐富、空間分布廣泛,因此迫切需要建立這樣一套山地生物多樣性保護信息系統。這套系統不僅能存儲保護區內瀕危物種的分布、土壤成分、巖層、植被、氣候等豐富的資源信息;更重要的是,系統能夠通過空間分析技術,揭示上述信息間的相互關系,回答諸如生活在河濱地帶的瀕危鳥類有那些、其遷徙活動的時空分布如何,小熊貓生活區的峨眉冷箭竹長勢如何,鳳頭鵑隼生活在有麗紋游蛇的篦子三尖杉灌木叢嗎,中華枯葉蛺蝶和華麗鳳蝶分布區的氣候類型是什么?等等與峨眉山生物多樣性保護密切相關的問題。數字峨眉平臺建設與資源環境動態監測(四川省科技廳攻關項目)項目的建設,正是希望通過GIS強大的空間分析能力,對峨眉山生物多樣性進行動態監控,揭示其分布的格局,了解其存在狀態、破碎程度和變化趨勢,從而進行有效的多樣性保護。項目中本體論思想的引入,更是為山地生物多樣性保護中的空間分析提供了強有力的工具。
1 基于空間分析的保護生物學
空間分析是基于地理對象的位置和形態特征的空間數據分析技術,其目的在于提取和傳輸空間信息[2];其內容包括對地理對象的空間位置分析、空間分布分析、空間形態分析、空間關系分析以及空間相關分析。其技術源于20世紀60年代地理和區域科學的計量革命,隨著數學概念和方法的引入,以及統計學、運籌學、拓撲學等方法的應用,進一步促進了其定量分析的能力。空間分析是地理信息系統(GIS)區別于一般信息系統的主要功能特征。利用空間分析方法不但可以查詢數據庫系統中的各種信息,而且可以通過這些信息去揭示事物間更深刻的內在規律和特征。空間分析是GIS的核心功能之一[3]。GIS的成功依賴于空間分析方法和功能的有效應用。
基于空間分析的保護生物學研究主要是源于兩個方面的驅動[1]:a)對保護對象和生境的空間位置、范圍和動態變化的強烈需求;b)在基于系統保護的新保護生物學(new conservation biology)框架中,空間分析是一個必不可少的研究手段。在保護生物學的研究和實踐中,人們早就發現沒有空間分析就很難辨識如位置、范圍、及其相鄰的關系(如邊緣)和連接度,以及地形和氣候等生境的空間條件;很難發現生物種群和生境在空間的擴散與收縮、增長與滅絕的動態;不能揭示分布的格局。因此不可能系統全面地了解保護對象及其生境的存在狀態、破碎程度和變化趨勢;因而不容易進行有效的自然保護。雖然自然保護己有較長的歷史,可以追溯到很早的歷史時期,但是傳統的自然保護側重于對單個物種的保護,其保護的效果有限。自20世紀80年代后期開始,一個強調對整個生態系統及其相應的全部生物組分與過程保護的新保護生物學逐漸興起。新保護生物學的興起與發展和空間分析有著十分密切的關系。正是得益于空間分析的應用,保護生物學自從20世紀90年代以來取得了很大的進步。受助于現代信息技術的飛速發展,空間分析的技術、方法和理論有了長足的進步。特別是高分辨率和多光譜的數字衛星遙感空間解譯技術、地理信息系統空間分析技術、計算機空間模擬技術、源于地理統計的空間統計方法、植根于復雜性分析的面向代理(agentbased)的方法等在最近二十年深入到了許多生物學和地學領域,使許多傳統學科的研究與應用發生了很大的變化。
2 面向資源本體的空間分析
隨著地理信息科學的發展,已有許多基于GIS的生物保護信息系統問世。傳統上,這些系統采用面向對象(OO)的原理,將每一個被保護對象(個體或物種)抽象為一個獨立的管理對象,再將相關屬性直接賦予管理對象。在此基礎上,系統運用定位、空間分布分析、緩沖區分析等技術手段,實現相關生態資源的空間分析。在此領域,較為成功的案例有面向生物群體分析法[3]等。
OO原理雖然實現了對獨立的生態資源和被保護對象的有效管理,但它的這種獨立性(即離散性)、靜態性卻人為地分割了生態資源和被保護對象之間在時間、空間上以及其內在的相互聯系,無法有效回答之前提到的那些關于被保護的資源對象之間實時、動態變化的問題。而本體論的引入,為解決傳統生物保護信息系統中OO原理的不足提供了有力的支持。
2.1 本體論
本體最初是哲學上的一個分支,用來表示事物的本質和組織。這一概念最早來源于亞里士多德(公元前384~322年)在形而上學方面對事物存在本質的研究,后來成為哲學的研究分支。康德對本體定義為:“種種出現,就其按照范疇的統一性而被思維為對象來說,稱為現象。但是,如果我們所設定的事物是知性的單純對象,它能夠作為此知性的單純對象被給予一個直觀——雖然不能給予一個感性的直觀,因此就是被給予一個知性的直觀——這樣的事物就被稱為本體[4]。”
信息學的本體概念目前被廣泛接受的定義是1995由Gruber提出的,即本體是一個領域里共享的概念化模型的形式化和顯式的說明規范。用代數語言表示為[5]
φ={I,C,A,R,Ir}(1)
即一個本體可由五種元素組成:類間關系(intercategory relations)、實例(instances)(表示的是對象)類(categories)(表示的是對象的集合)、屬性(attributes)、關系(relations)(對應于對象元組的集合)。類的定義一般采用框架結構,包括類的名稱、與其他類之間關系的集合以及用自然語言對該類的描述。基本的關系有以下四種:Partof表示類之間部分與整體的關系;Isof表示類之間的繼承關系,類似于面向對象中父類和子類之間的關系;Instancesof表達的實例和類之間的關系,類似于面向對象中的對象和類之間的關系;Attributeof表達某個類是另一個類的屬性。
形象地說,本體擁有一個金字塔形結構(圖1)。它回答的是每一個資源本體是什么(what)、什么時間(when)、在哪里(where)的問題。
2.2 面向資源本體的空間分析方法—多層本體構建法
本質上說,本體反映了一個給定領域(如生物保護)的通用觀點,是該領域中的概念以及這些概念間關系的集合。關系反映了概念間的約束和聯系,也可以將它看成一種特殊的概念,關系之間還可以存在新的關系。傳統基于GIS的生物保護信息系統的不足恰恰是由于對生物保護領域各要素的人為隔離,也即是概念間約束和聯系的欠缺。對這一問題,可以采用面向生物保護領域的資源本體化方案加以解決。這一方案需要反映被保護對象和生境的空間位置、范圍和動態變化,辨識其位置、范圍及其相鄰的關系(如邊緣)和連接度,以及地形和氣候等生境的空間條件。基于Mereotopology和定位理論的多層本體構建法正是這樣的一套方案。
2.2.1 Mereotopology與定位理論基本概念
Mereotopology是本體論的一個理論分支,它是部分理論與整體理論的一種結合。1995年紐約國立大學的Barry Smith提出了一個相對完整的Mereotopology概念[6],并給出了其中的基本概念和關系。Mereotopology以Mereology為理論基礎,結合拓撲學的研究方法,選擇一組基本的關系和謂詞,建立一類空間概念和關系的公理和推理規則,以此表示并處理空間知識。它的研究對象包括邊界一整體、內部部分一整體、相切關系、連通關系等。
Mereotopology中的各種拓撲關系的定義分別基于兩個基本關系[7],即X是Y的部分(XPY)和X是Y的內部部分(表示為XIPY)。其他的主要拓撲關系有:
XIPY→XPY內部部分運算IP是部分運算P的特例
定位理論建立在Mereotopology基礎之上,用來研究地理對象與地理對象所占據的空間之間關系的一種理論。其理論基礎是基本關系“恰好位于(exact location)”,用L表示,L(X,Y)表示“對象X恰好位于區域Y”。該理論的基本定義為
2.2.2 多層生物資源本體的構建
在Mereotopology和定位理論基礎上,本體論提供了一個多層次[8]的概念用于反映給定領域的結構(圖2)。在這個層次關系中,上一層是下一層的元本體,就是描述下一層本體的本體。最頂層的概念描述了本領域知識中最抽象,也是最廣泛的那些概念;最底層的是那些面向具體應用的概念。在實際應用中,不同層次的本體可以通過它們共同的上層通用本體進行描述,以實現本體間的一致。也就是說,多層本體的核心是:將同一領域內在同一時間位于同一空間(即恰好位于某一區域,定位理論)的資源實體按其與本領域的不同關系(即不同的Mereotopology),劃分為不同的層次;這種層次劃分具有自反性、對稱性及物性[9]。
多層本體的構建遵循以下法則:
資源本體的創建是一個自然認知的過程,所以多層本體的構建也是對自然資源啟發式的識別過程[10],即多層本體的構建遵循一定約束條件。下面以筆者參加的“數字峨眉”平臺建設與資源環境動態監測項目(圖3)為例,說明多層資源本體構建過程及其遵循的約束條件。
過程1 基本概念識別
本體首先是概念的集合。基本概念的識別是領域本體創建的基礎,它包括對領域內基本術語的聚合以及對同義詞的辨析。關鍵在于概念的完整性,也即是確保領域內基本術語被識別、被包含。
在本項目中,峨眉山資源環境定義為領域本體,它包括動物本體、植物本體、水系本體等數十項資源本體及其子本體。具體劃分及本體編碼如表1所示。
本體的創建是為相關領域提供信息,而概念間關系是信息的重要組成部分,正如學者Burrough曾指出:“truth is not always objective,but maybe a matter of opinion。”這里的opinion正是指概念間的關系,它們包括:
a)基本概念間的關系
(a)概念間基本關系,如分類關系(is of)、組分關系(part of);
(b)同義詞間關系;
(c)概念間其他關系。
b)本體間的關系
這一關系包括本體與本體之間、本體與子本體之間的關系,如灌木子本體與植物本體、獸類子本體與動物本體等。
過程3 基本約束條件的識別
概念間的約束條件表達的是本體語義,它包括以下四種類型:
a)必要性約束——概念A的出現,必須以概念B的出現為前提,如峨眉裂瓜必須要有藤木子本體的出現;
b)時間約束——若干概念/關系間的時序;
c)包含約束——概念間的相互包含關系,即概念A與B互為必要性約束,如小熊貓與冷箭竹和大箭竹;
d)排斥約束——概念間的相互排斥關系,概念A出現,則概念B必不出現。
過程4 領域知識的識別
本體應用的最終目的是形成領域知識,領域知識的識別主要是領域約束條件的識別,例如植物本體,依賴于領域內喬木子本體、灌木子本體等概念的共同約束。
3 資源本體空間分析實例
筆者在參加數字峨嵋平臺建設與資源環境動態監測項目的建設中,運用多層本體構建法進行了資源動態監測部分的系統設計,取得了較好的效果。下面以該系統對小熊貓動態監控區域的選擇為例說明面向資源本體的空間分析對山地生物多樣性保護的應用。
小熊貓是喜馬拉雅—橫斷山脈特產珍稀獸類,作為一種高度特化的素食性食肉目動物,近年來,由于其棲息地逐漸片斷化、破碎化,我國已將其列為Ⅱ類重點保護動物。對小熊貓的保護,首先是對其生存環境、活動規律、種群數量以及與相關資源關系的了解。為此,系統首先建立如下動態資源本體層(圖4):
a)峨眉山資源本體層,包括峨眉山基本地質資源、地形地貌等子本體,是領域本體;
b)峨眉山珍稀獸類本體層(圖5),包括小熊貓子本體層;
c)峨眉山植物本體層,包括冷箭竹子本體層、大箭竹子本體層;
d)峨眉山水系本體層,包括線狀水系(溪流)子本體層。
小熊貓生活于在海拔1 600~3 800 m之間的混交林和竹林等高山叢林之中,喜食冷箭竹、大箭竹,夜晚棲居在溪流和山泉附近的利用枯樹洞或巖石洞所筑成的巢穴中。針對這一生態特征;系統對其監控區域的選擇作如下空間分析:
a)X = “小熊貓子本體”∈“峨眉山珍稀獸類本體層”;
b)Y = “1 600≤海拔子本體≤3 800”∈“地形地貌子本體”;
c)FL(X,Y) =Z(ZPY∧XPZ) 得區域Z:小熊貓適宜生存的峨眉山地理位置(較好位于)“萬佛頂→千佛頂→普賢塔→太子坪→雷洞坪→大乘寺”一線,海拔高度2 341 m→2 796 m→2 545 m;
d)加入X′= {“冷箭竹子本體”“華西箭竹子本體”“大箭竹子本體”“峨眉開口箭竹子本體”}∈“峨眉山植物本體層”;
e)Y′={“龍池”“大溪河”“大道河”“黑龍江”“碗店子溝”“干溝”“白龍江”}∈“峨眉山水系本體層”;
f)FL(X′,Y′)=Z′(Z′PY′∧X′PZ′) 得區域Z′:“千佛頂→普賢塔→太子坪→雷洞坪”一線,海拔高度2 341 m→2 545 m;
g)U(Z,Z′) O(r(Z),r(Z′))→O(Z,Z′):小熊貓適宜生存環境應與冷箭竹、溪流所處區域覆蓋;
h)空間分析結果:對峨眉山小熊貓資源動態監測的一個重點區域為“千佛頂→雷洞坪”一線。
注:系統錄入數據來自《中國動物志》《中國植物志》《中國瀕危動物名錄》《峨眉山》《樂山市年鑒》。
系統空間分析結果如圖6所示。在此基礎上,系統綜合運用3S技術,對選定區域內小熊貓生存的空間位置、范圍以及依存的地形和氣候等生境條件進行重點監控,全面了解其生境的存在狀態、破碎程度和變化趨勢,進行有效的自然保護。
4 結束語
本文研究了基于本體論的空間分析在生物保護領域的應用問題。實踐表明:面向山地生物多樣性保護的資源本體空間分析為建立生態資源動態監測機制提供了切實可行的空間分析功能;揭示了保護對象與生境的存在狀態、破碎程度和變化趨勢之間的內在關系;為實現生態資源動態監測由定性描述到定量分析提供了有力的數學工具;為科學的生物保護預測和決策提供了合理可靠的依據。作為一項新興的資源保護技術,本體論在本領域的應用研究還將繼續深入,今后的工作將著重在以下兩個方面:建立更加完善的本體分層機制;引入粗糙數學,建立基于粗糙Mereotopology的、更符合自然狀態的空間分析機制。
參考文獻:
[1]江洪,馬克平,張艷麗,等.基于空間分析的保護生物學研究[J].植物生態學報,2004,28(4):562-578.[2]郭仁忠.空間分析[M].北京:測繪出版社,2000:4-5.
[3] BENNETT B.A categorical axiomatization of regionbased geometry[J].Fundamental Informaticae,2001,46(1-2):145158.
[4]康德.純粹理性批判[M].韋卓民,譯.武漢:華中師范大學出版社,2000:243-247.
[5]MENNIS J L,PEUQUET D J.A conceptual framework for incorporating cognitive principles into geographical database representation[J].IntJ Geographical Information Science,2000,14(6):501-520.
[6]SMITH B.Mereotopology:a theory of parts and boundaries[J].Data and Knowledge Engineering,1996,20(3):287-303.
[7]黃茂軍,杜清運,杜曉初.地理本體空間特征的形式化表達機制研究[J].武漢大學學報,信息科學版,2005,30(4):337-340.
[8]DONNELLY M.A formal theory for reasoning about parthood,connection,and location[J].Artificial Intelligence,2004,160(1-2):145172.
[9]DONNELLY M,SMITH B.Layers:a new approach to locating objects in space[C]//Proc of COSIT.Berlin:SpringerVerlag,2003:46-60.
[10]SUGUMARAN V,STOREY V C.Ontologies for conceptual modeling:their creation,use,and management[J].Data Knowledge Engineering,2002,42(3):251-271.
注:“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。”