基于RBF神經網絡模型的土地生態安全預警
——以甘肅省張掖市為例

陳英，孔吉吉，路正，王東，邱曉娜，閔文婧，楊潤慈

（甘肅農業大學資源與環境學院，甘肅蘭州730070）

基于RBF神經網絡模型的土地生態安全預警
——以甘肅省張掖市為例

陳英，孔吉吉，路正，王東，邱曉娜，閔文婧，楊潤慈

（甘肅農業大學資源與環境學院，甘肅蘭州730070）

以張掖市為研究區域，在借鑒國內土地生態安全研究成果的基礎上，依據PSR模型，結合2001—2012年土地利用的相關數據，建立土地生態安全預警指標體系。運用RBF神經網絡模型對張掖市2013—2017年土地生態安全演變趨勢進行預測，并結合預警指數和警度標準對2001—2017年的安全警況進行分析。結果表明：2001—2012年張掖市土地生態安全的壓力系統的警度呈波動上升趨勢，狀態系統和響應系統的警度呈下降趨勢，2013—2017年的壓力系統將逐步由“中警”轉變為“重警”，狀態系統將基本維持在“中警”水平，響應系統將處于“無警”狀態；2001—2017年，張掖市土地生態安全警度呈略有下降態勢，2013—2017年的預警指數將處于0.46左右，警度將處于“中警”狀態。

土地生態安全；預警；RBF神經網絡；PSR模型；張掖市

土地生態安全源于近年來所興起的“生態安全”研究［1］。生態安全是21世紀人類社會可持續發展所面臨的一個新主題［2］，是由資源安全、生物安全、環境安全等多方面組成的安全體系，土地資源是人類社會存在和發展的最基本條件。土地生態安全是指人類賴以生存和發展的土地所處的生態環境，處于一種不受或少受威脅與破壞的健康、平衡狀態［3］。土地的生態安全狀況是決定一個國家安全程度的重要因素，但國內土地生態安全及其評價研究還處于起步階段。目前關于生態脆弱區土地資源生態安全評價的研究，主要涉及到黃土高原生態脆弱區［4－5］和北方農牧交錯生態脆弱區［6］，而對西北干旱區尤其是張掖市的研究還比較少。

目前，國內外土地生態安全的預警方法主要有模糊綜合評判法、層次分析評價法、灰色關聯法、主成分投影法、系統聚類分析法、綜合指數法、土地承載力分析法、生態模型方法、生態足跡法、景觀生態學方法等［7－9］。這些方法大都采用的是線性或指數模型等回歸統計進行評價，但影響土地生態安全的各因素關系非常復雜，往往是非線性的，通過某種確定的數學模型來準確描述是很困難的。而徑向基函數（Radial Basis Function，簡稱RBF）神經網絡具有逼近能力強、網絡結構簡單、學習速度快等優點，可以任意精度逼近任意的非線性函數［10］，對提高預測的準確性具有重要意義，已廣泛運用于短時交通量預測、地下水位預測、需水量預測、中長期負荷預測等諸多領域，并取得了很好的效果，但其在生態安全預警領域的應用仍鮮見報道。基于此背景，以張掖市為例，對其土地生態安全發展趨勢進行預測預警分析，以期為張掖市土地生態安全的有效調控與管理提供決策參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

張掖市地處河西走廊中段，東臨巴丹吉林沙漠和騰格里沙漠，按照地形地貌特征可分為祁連山區、走廊平原區、北部山區。全市國土總面積4.2萬km2，耕地面積25.3萬hm2，森林面積44.9萬hm2，森林覆蓋率10.71%。區域多年平均氣溫7.6℃，降水量110mm，蒸發量2002.5mm，為典型的大陸性溫帶干旱氣候，生態環境脆弱。近些年來隨著人口的快速增長和城市化、工業化進程的推進，張掖市的生態環境遭到了極大的破壞。水土流失、土地沙化、土地污染、濕地和優質土地的銳減以及土壤鹽漬化等土地退化問題已直接和間接導致了河流斷流、湖泊淤積、土地生產力降低、森林功能衰退、生物多樣性減少等土地生態問題。而所有的這一切也都直接或間接地與土地資源不合理開發利用密切相關，土地利用結構不盡合理，城郊農業化肥農藥的大量施用和工業三廢的超負荷排放，環保和技術投入水平較低等導致土地集約利用水平不高，土地生態環境惡劣。

1.2 數據來源

研究數據主要來源于2001—2012年《中國城市統計年鑒》［11］、《甘肅發展年鑒》［12］及2001—2012年《張掖市環境狀況公報》［13］、《張掖市國民經濟和社會發展統計公報》［14］和張掖市土地利用結構現狀數據。

2 研究方法

2.1 層次分析法與熵權法

土地生態安全具有系統性、復雜性等特點，其評價指標體系是一個融合人口、經濟、資源、環境和社會等方面的復合系統［15］。土地生態安全預警作為土地生態安全研究的重要內容之一，其指標的選擇不僅要考慮土地生態現狀，還要反映對土地生態安全有潛在影響的因素和人類活動的影響。該研究基于PSR模型，根據指標選取的科學性、完整性、相對獨立性、可操作性等原則，參考相關研究成果［16］，結合張掖市實際，考慮數據的可獲得性，構建張掖市土地生態安全預警指標體系，包括目標層、準則層、因素層、指標層、權重和指標性質6個層次，指標體系如表1所示。

其中“壓力”是指造成土地生態安全惡化的原因，包括自然原因和人為原因，從人口壓力、社會經濟壓力、環境壓力、自然壓力等方面構建；“狀態”即土地生態安全在上述壓力下所處的狀況，從資源狀態、環境狀態、利用狀態等方面構建；“響應”即人們在促進土地生態可持續發展進程中所采取的對策措施，從經濟響應、環境響應、社會響應等方面構建。P－S－R模型能反映人類社會與生態系統的關系，將自然資源、社會經濟有效地聯系起來，因此實用性較強［17－18］。

指標權重反映了指標對所研究問題的重要程度，對區域土地生態安全預警結果有重要影響。目前，存在的指標權重確定方法總體可分為客觀賦權法和主觀賦權法，客觀賦權法能夠根據已有數據較為客觀地反映指標權重，所以本文采用熵權法來確定土地生態安全預警指標權重。

①對原始數據進行無量綱化處理，得到標準化的指標值。正向指標值進行標準化的計算見公式（1）：

對于越小越安全的負向生態安全指標，計算見公式（2）：

式中，Xij為第i年第j個指標的實際值；Yij為第i年第j指標的標準化值；Xjmin為第j項指標的最小值；Xjmax為第j項指標的最大值。

②熵權法確定指標權重如下：定義fij為指標標準化值占總標準化值的比重，則有公式（3）：

令ej為第j項指標的熵值，則有公式（4）：

計算第j項指標的熵權wj，即公式（5）：

由此可得出各指標權重，如表1所示。

表1 張掖市土地生態安全預警指標體系Table 1 Index system of land ecological security early warning in Zhangye City

2.2 RBF神經網絡

徑向基函數（RBF）神經網絡是以函數逼近理論為基礎而構成的一類前向網絡。能夠以任意精度逼近任意有限函數，且相比于BP神經網絡具有收斂速度快、不易陷入局部極小點、魯棒性好和易于實現等優點，特別適用于預測非線性時間序列，進而得到廣泛地應用。RBF神經網絡包括輸入層、中間層和輸出層3部分。網絡具有n個輸入節點，p個隱節點，m個輸出節點，隱節點的激活函數為“基函數”，一般選用Green函數，輸入層到中間層的權值不變，而中間層到輸出層的突觸權值是可調整的。

RBF神經網絡最常用的基函數是高斯函數，即對于任意的輸入向量x∈Rn（Rn為輸入樣本集），有：Ri（x）＝exp［－｜｜x－Ci］｜｜2／（2ɑi2）］，i＝1，2，…r；式中：Ri（x）為隱含層第i個神經元節點的輸出；x為n維輸入向量；Ci為第i個隱節點高斯函數的中心點；ɑi為第i個隱節點的歸一化參數；r為隱含層節點數［10，19］。

2.3 預警指數的計算

其公式為：

式中，Ep（p＝1，2，3）為各子系統的預警指數；E為土地生態安全總預警指數；wp為p系統的權重。Ep和E均介于0～1之間，其值越大，表明土地生態安全警度越嚴重。

圖1 RBF神經網絡結構Fig.1 Structure of RBF neural network

2.4 警度的確定

按照等分的原理，依據預警指數將張掖市土地生態安全警度分為5等，確定其警度及指示燈劃分標準如表2。

表2 張掖市土地生態安全警度及指示燈標準Table 2 The warning degree of land ecological security and the standard of indicating lamp inZhangye City

3 結果與分析

運用前述預警方法計算得2001—2012年張掖市土地生態安全各子系統的預警指數（圖2），將計算的各子系統預警指數作為預測基礎數據，按年限為時間序列建立預測模型，采用迭代一步滾動預測方式對2013—2017年張掖市土地生態安全各子系統的發展趨勢進行預測，預測步長取1步，即相當于1年。由于滾動預測中輸入層的神經元數可確定為多個值，一般是根據學習樣本數量的多少，采用試驗法確定［20］，本研究在對張掖市土地生態安全各子系統分別選擇3、4、5等值進行大量試驗的基礎上，綜合確定各系統的最佳輸入層神經元數為4（即用各子系統前4年的預警指數預測其第5年的預警指數，依此類推），輸出層神經元數為1（即預測目標年各子系統的預警指數）。

在此基礎上，運用MatlabR2010a應用軟件的newrb工具箱［21］設計程序，用2001—2011年張掖市土地生態安全各子系統的預警指數構造輸入樣本集，以2001—2012年12個年份張掖市土地生態安全各子系統的預警指數作為期望輸出值，構造RBF網絡模型進行網絡學習，學習結果顯示張掖市土地生態安全各子系統的R均遠大于0.95，RMSE則小于0.4，說明模型學習效果好，可信度高，可用其對張掖市土地生態安全發展趨勢進行預測。據此預測得2013—2017年張掖市土地生態安全各子系統的變化趨勢，結果如圖3，并由此計算得張掖市土地生態安全預警總指數。

圖2 張掖市土地生態安全預警指數及警度Fig.2 The early warning index and warning degree of land ecological security in Zhangye City

圖3 張掖市土地生態安全預警各系統RBF學習情況Fig.3 RBF study situation of each land ecological security early-warning subsystem in Zhangye City

3.1 各子系統生態安全警況分析

3.1.1 壓力系統生態安全警況分析2001—2012年，張掖市土地生態安全壓力系統的預警指數整體呈上升趨勢，警度由“輕警”上升到“中警”再到“重警”，指示燈則由“藍燈”逐步變至“黃燈”再至“橙燈”（表3）。不過大致可以分為兩個階段：2001—2009年為迅速上升期，進入二十一世紀以來，張掖市逐步進入工業化和城市化的快速發展時期，農業經濟水平隨之得到快速提高，農藥、化肥和地膜使用量急劇增加，另外建設占用耕地日益嚴重，都導致了農業資源的破壞。耕地面臨蠶食和面源污染的雙重壓力，使得土地生態負荷加大，警度由“輕警”迅速上升到“中警”，逐步靠近“重警”。2010—2012年為波動上升期，較前幾年化肥、農藥以及地膜使用量等趨于穩定，隨著農業經濟比重的下降和農民應對自然災害能力的增強，近幾年人們所面對的土地生態壓力有所平緩，但不會降低，預警指數基本保持在0.60左右。通過對2013—2017年的預測可知，其預警指數會在前三年的基礎上波動上升，警度會保持在“重警”，指示燈為“橙燈”。因為在未來幾年，工業化和城市化水平會穩步提高，人口密度及人口增長率也不會降低，人地矛盾日益突出，土地生態安全的維護壓力只會越來越大。

3.1.2 狀態系統生態安全警況分析2001—2012年，張掖市土地生態安全狀態系統的預警指數整體呈波動下降趨勢，警度由2001—2002年的“重警”逐漸過渡到“中警”，指示燈也由“橙燈”轉變為“黃燈”（表3），雖然近幾年警度都處于“中警”格局，但是預警指數總體在下降。2001年以來，雖然張掖市人均建設面積在急劇增加，大量農田免不了被占用，但是隨著農業經濟水平的提高、農業科技的發展，大量未利用地得到了很好的開發利用，人均耕地面積不但沒有減少反而略有逐步增加的趨勢。此外，近年來張掖市政府和人民的生態意識和資源意識增強，建成區綠化覆蓋率由2001年的20.20%上升到2012年的41.25%，增加了一倍；森林覆蓋率和土地利用率也呈現穩步提高的趨勢，使得張掖市土地生態安全的狀態系統預警指數波動下降。未來幾年，十八大從新的歷史起點出發，做出了“大力推薦生態文明建設”的重大戰略決策以后，張掖市政府在土地利用規劃和城市規劃過程中會更加重視土地利用率、森林利用率和綠化覆蓋率的提高。根據預測結果可知，2013—2017年其預警指數將繼續波動下降，警度將由“中警”逐漸過渡到“輕警”，指示燈也由“黃燈”逐漸轉變為“藍燈”。

3.1.3 響應系統生態安全警況分析2001—2012年張掖市土地生態安全響應系統預警指數呈明顯下降態勢。由2001年的0.837下降到2012年的0.355，警度也由“巨警”逐漸下降至“輕警”狀態，指示燈則由“紅燈”轉變為“藍燈”（表3）。進入21世紀以來，尤其是中國加入世界貿易組織以來，中國經濟得到突飛猛進的發展，在這個大的背景下，中國的西部城市尤其是農業較為發達的張掖市經濟水平也得到了迅速提高。張掖市人均GDP由2001年的4 986元·人－1提高至2012年的24 235元·人－1，十二年時間增加了將近原來的四倍之多；環保投入占GDP比重也由2001年的1.08%上升到2012年的2.16%；此外，農業機械化水平和“三廢”治理率也相應提高。這些都對全市土地生態安全響應系統的預警指數持續下降做出了貢獻。未來幾年，人均GDP會持續增長，生態環保意識日益增強，農業機械化水平也在不斷提高都使得張掖市響應系統預警指數會像預測的那樣持續下降。

3.2 土地生態系統總體安全警況分析

2001—2012年，張掖市土地生態安全警度維持在“中警”水平，指示燈則處于“黃燈”狀態（表3）。其中2001—2008年上下波動，漲幅不大，2008年預警指數達到最大值0.559，之后到2012年呈現下降態勢，與這幾年狀態系統預警指數變化趨勢基本一致，說明狀態系統在全市土地生態安全格局變化中具有重要地位。2008年以來，土地生態保護的重要性日益凸顯，工業“三廢”治理率不斷提高，環保投入占GDP比重持續增加，自然保護區面積也有所擴大，使得土地生態安全狀況有所好轉，預警指數略有下降，但幅度有限，仍處于0.499～0.559之間。

按照這種趨勢發展，根據預警結果可知，2013—2017年，全市土地生態安全的總體警度仍將基本保持這一發展態勢，變化幅度有限，預警指數將保持在0.46左右，基本維持在“中警”水平，指示燈處于“黃燈”狀態（表3），需要采取相應措施予以改善。

表3 2001—2017年張掖市土地生態安全警度指示燈狀況Table 3 Situation ofwarning degree’indicator lamp of land ecological security in Zhangye in 2001—2017

4 討論

張掖市作為河西走廊的重要生態屏障，屬典型的生態脆弱區，土地生態問題顯得尤為重要。土地生態安全狀況評價結果顯示2001—2012年，張掖市土地生態安全壓力系統的預警指數整體呈上升趨勢，狀態系統的預警指數整體呈波動下降趨勢，響應系統預警指數呈明顯下降態勢，土地生態安全警度維持在“中警”水平。研究結果與實際情況相符，與劉凌冰［22］的“張掖市土地生態安全處于敏感級”的研究結論吻合，而且文章對2013—2017年張掖市土地生態安全變化趨勢的預測也通過了效度檢驗，證明了該方法具有一定的現實意義。研究僅在區域尺度上從生態安全的視角對研究區土地生態安全狀況進行了預測研究，但區域土地生態安全受多方面因素的影響，文章所構建的指標體系還存在一定的局限性，有待進一步完善。

5 結論

1）運用RBF神經網絡模型對張掖市土地生態安全各系統的發展態勢進行學習模擬與預測，結果表明，RBF模型擬合精度高，預測結果符合張掖市實際情況，能夠基本反映張掖市土地生態安全的整體發展趨勢，說明RBF神經網絡模型是土地生態安全預測預警的有效方法之一。

2）近十幾年來，張掖市土地生態安全發展態勢未得到根本性轉變，這與其城市化快速擴張、工業化迅速發展、人口快速增長、產業結構不優、土地利用方式不合理等因素有重要聯系。今后一段時期，在“兩型社會”縱深推進、糧食安全問題日趨嚴峻、新型城市化和新型工業化全面推進及生態重要性日趨明顯的形勢下，積極采取應對措施緩解全市土地生態壓力，推進人地協調和土地可持續利用，應成為張掖市發展中重點關注的內容之一。

3）改善張掖市土地生態安全狀況，需要加大資金投入力度，加快生態建設，牢固樹立土地生態安全的觀念，做好宣傳教育工作，使保護土地生態安全的觀念深入人心；控制人口增長，緩解人地矛盾，做到人與土地資源的協調共處，為實現土地資源生態安全的可持續發展打下堅實的基礎。

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Land ecological security early-warning based on RBF neural network——A case of Zhangye in Gansu province

CHEN Ying，KONG Zhe，LU Zheng，WANG Dong，QIU Xiao-na，MINWen-jing，YANG Run-ci
（College of Resourcesɑnd Environment Science，Gɑnsu Agriculturɑl University，Lɑnzhou，Gɑnsu 730070，Chinɑ）

For the target area of Zhangye area for research，the land ecological security early warning index system is established based on PSRmodel and the relevant data of land use from 2001 to 2012.Using the RBF neural network model to Zhangye from 2013 to 2017，we predicted the evolution trend of land ecological security in combination with the analysis of the early warning alert degree of the index and standard for2001—2017 safety warning condition.The results showed thatthe land ecological security alertdegree of the pressure system for Zhangye from 2001 to 2012 exhibited a tendency of fluctuations rise and alert degree of the state system and response system is on the decline，and the 2013—2017 pressure system shows the pattern of“moderatewarning”to“severe warning”，the state system will bemaintained in the“moderatewarning”in the level，the response system will be in a state of“nowarning”.In 2001—2017，Zhangye alert degree of the land ecological security will be slightly decreasing，with early warning index in 2013—2017 being about0.46 and warning degrees in a state of“moderatewarning”.

land ecological security；warning；RBF neural network；PSR model；Zhangye City

S181；F301.2

：A

1000-7601（2017）01-0264-07

10.7606／j.issn.1000-7601.2017.01.39

2016-04-12

國家自然科學基金（71263003）

陳英（1969—），男，甘肅武威人，副教授，碩士生導師，研究方向為土地資源管理。E-mail：cheny＠gsau.edu。

孔吉吉（1989—），男，碩士研究生，研究方向為土地資產管理。E-mail：751242399＠qq.com。