生態大數據在草原生態修復中的實踐研究

草原是我國重要的生態屏障，面積占陸地總面積的 40% ，但由于人口增長、過度放牧、氣候變化以及人為開發等因素影響，使得草原生態系統出現了不同程度的退化，已經嚴重威脅牧區可持續發展和生態系統穩定。傳統修復方式多依靠游牧轉場和小范圍修復，加之人口密度、牲畜數目超出土地承載能力和決策過于主觀，影響草原生態修復效果。生態大數據的崛起，主要得益于地面物聯網傳感器、遙感衛星組網以及AI算法的突破，賦予了生態大數據實時性、多尺度等特點，為草原生態修復帶來了新的技術手段。

1.生態大數據的優勢

1.1數據來源渠道多樣數據來源渠道多樣屬于生態大數據的一個典型優勢，突破了以往單一渠道采集數據的限制，草原生態修復場景中的數據來源于無人機巡查、地面監測站以及衛星遙感等維度。衛星遙感數據能夠宏觀獲取草原植被覆蓋、分布以及地形地貌等信息，監測范圍較廣；地面監測站負責特定點位氣溫、土壤濕度和養分、降水等數據采集，數據精細化程度更高；無人機巡檢負責重點修復區域監測，收集植被長勢、病蟲害等細節數據。多源異構數據收集和補充，支持草原生態系統的全面覆蓋監測，為具體決策部署提供精準、可靠的數據支持。

1.2動態監測

有別于數據采集方式的周期長、精準度不高以及后期更新緩慢等特點，生態大數據基于物聯網、實時通信技術，具有強大的動態監測能力[2]。通過部署各類傳感器采集草原生態數據，經由無線網絡輸送到數據中心。如土壤熵情數據每小時采集一次，將土壤含水量、風速、風向等數據傳輸到數據中心。數據定期更新，能夠幫助管理人員實時掌握草原生態系統變化情況，及時發現病蟲害、干旱等突發事故，立即采取有效措施予以處置，提高草原生態修復工作響應速度和成效。

1.3高效處理和分析

生態大數據整合了人工智能、云計算等先進技術，數據處理效率高、深度分析能力強。基于分布式計算框架，能夠實現多源異構的草原生態數據清洗、剔除、轉換和整合，最終以結構化數據形式呈現。機器學習算法可捕捉數據潛在聯系，建立多因素量化模型，從而精準預測草原生態系統演變趨勢。如，分析田野調查和歷史文獻數據，精準預測不同降水條件、放牧強度下草原植被退化情況，制定科學合理的放牧計劃，為草原生態系統修復提供數據支持[3]。

2生態大數據在草原生態修復中的實踐路徑

2.1數據的全面采集草原生態數據采集，主要采用以下幾種方法：（1）衛星遙感數據。基于高光譜衛星收集地表反射率數據，反演生態參數。核心參數采集如表1。（2）地面傳感網絡。地面傳感網絡負責特定點位數據采集，部署架構如圖1。草原區域布設地面監測站點，部署大量傳感器，連續、長期觀測草原植被、氣象和土壤等數據。如氣象站采用CampbellScientific自動氣象站，可實現分鐘級數據采樣4。同時，建立長期定位觀測樣地，采用人工調查以及儀器測量結合方式，定期記錄植被高度、類型以及生物量等信息，為草原植被群落交替演變規律和修復效果評估提供數據支持。運用物聯網技術有機整合分散的地面監測設備，實現數據自動采集、存儲和上傳。

（3）無人機數據采集。無人機具有分辨率高、操作靈活的特點，可成為前兩種監測方式的補充手段。草原生態修復中，運用無人機監測方式，集成熱紅外相機、多光譜相機等設備，實現草原植被、地形地貌等數據高效采集。例如，基于多光譜影像采集歸一化植被指數，以此為依據綜合評估草原植被的長勢健康情況。而且無人機可實現非法開墾和病蟲害等行為監測，為草原生態環境精準治理提供數據依據[5]。

多源異構數據采集后，需要對數據進行清洗和預處理。采集的原始數據具有缺失值、噪聲以及異常值等問題。基于統計學方法和算法對數據清洗，精準識別設備故障或云層干擾下的錯誤數據，并對數據修正。如土壤濕度傳感器收集的數據可能產生跳變數據，選擇滑動平均法平滑處理；缺失的氣象數據，基于機器學習缺失值預測模型補充。預處理階段是對多源異構數據轉化格式、歸一化處理，衛星遙感影響數據轉化為地理信息系統兼容格式，將各類傳感器采集的氣象、土壤等數據歸一化，保證數據一致性。

2.2數據處理與分析建模

草原生態數據中信息類型豐富多樣，包括牧民對草牧場管理的地方性知識相關數據，需要提取關鍵特征，技術處理與當地文化認知相結合，從而深層次挖掘數據潛在價值。衛星遙感影響數據選用光譜特征分析和圖像分割等技術，提取土地利用和植被覆蓋度等特征；地面監測數據運用時序分析法提取土壤養分變化趨勢特征。為了發揮多源異構數據優勢，各類數據需要按照相應標準整合，按照統一坐標系與時間戳、提取共性指標、決策級融合流程實現數據整合。

基于機器學習算法建立分析模型，支持隨機森林、向量機等算法，建立草原退化風險評估模型。輸入草原植被、氣象、土壤和人類活動等歷史數據，進行模型訓練和優化，使得模型精準識別草原退化影響因素，預測未來不同區域草原退化概率，劃定生態修復優先次序。基于卷積神經網絡建立的深度學習模型，變化檢測以及遙感影響分類表現優異，通過學習大量標注影像數據，卷積神經網絡可自動識別草原水體分布、沙化等情況，動態監測草原生態系統演變過程。考慮草原生態系統存在時空異質性特點，需要建立時空預測模型，如表2。例如，新疆巴州建立了ConvLSTM模型，通過輸入各類傳感器采集數據和歷史數據，成功預測了塔里木河畔草場沙化擴散趨勢。

根據生態學原理建立草原生態過程模型，精準模擬生態系統具體的能量流動和循環過程。將植被數據、土壤數據和氣象數據作為輸人量，建立草地生產力模型，模擬分析各種環境下草原植被生長、生產力變化趨勢，預測生態修復措施對改善草原生態系統的效果，為后續修復方案制定提供數據支持。

2.3生態修復決策支持

根據前期收集、整合與分析處理的生態大數據，可精準診斷草原生態系統中的各類問題。基于機器學習模型分析多源異構數據，挖掘導致草場退化的因素，包括過度放牧、氣候干旱、土壤沙化等。如基于時空模型收集歷史數據進行分析，明確草原退化原因為近幾年降水量減少，放牧強度持續疊加，導致植被恢復速度緩慢[8]。通過精準問題診斷，為后續決策方案優化提供參考，避免盲目決策加劇破壞。制定草原生態修復方案，生態大數據可提供多種模擬選擇，在模型中模擬各類措施產生的效果和影響因素[9]。例如，模擬退化草原區域實行圍欄封育、人工種草等措施，未來3＼～5年內植被覆蓋度以及土壤肥力等生態指標發生顯著改變。

基于民族學田野調查數據，分析當地牧民的生產生活方式，與現代化技術分析相結合，優化放牧方案。比如，在草原生態不斷發生變化的大背景下，內蒙古興安盟科爾沁右翼前旗烏蘭毛都蘇木，隨著牧民的傳統的游牧生活方式向定居方式轉型，草牧場保護和管理措施以及民俗文化也隨之發生了相應的變化[10]。因此，在參考當地文化變遷現狀的基礎上，實時監測草原的植被生物量變化，低于閾值則觸發輪牧轉場決策，生成避讓區域地圖，通過APP推送消息給當地牧民；高于閾值，則保持當前放牧強度。

為模型建立自適應優化機制，監測草原植被、土壤和氣候環境狀態，智能體選擇修復動作，根據獎勵函數更新Q-Table。同時，建立技術集成平臺，負責數據收集和處理，為草原生態修復智能推送修復方案。平臺包括： ① 數據層，采用Hadoop分布式存儲，支持多源異構數據湖管理； ② 算法層，基于PySparkMLlib，支持并行化模型訓練； ③ 應用層， WebGIS+ 移動終端，推送可視化草原生態修復方案。

基于此種方式，能夠極大地提高草原生態退化原因識別精度，縮短修復方案生成時間到2小時以內，在降低修復成本方面效果顯著。但同時也存在諸多挑戰，模型可解釋性不足，人機協同存在障礙，處于高寒區的算法適應性不強，未來還有待進一步改進[11]。

2.4實時監測與評估

在制定草原生態修復方案基礎上，應實時監測與評估方案執行效果。具體可搭建立體監測網絡，集合地面監測站、衛星遙感以及無人機等技術，實時、動態監測草原生態修復過程。采集數據經由物聯網上傳到數據中心，建立全面覆蓋、實時更新的數據庫。同時，結合當地牧民草原生態觀和我國生態治理政策實施，建立生態大數據修復效果評價指標體系，從生物多樣性、牲畜群結構、土壤改良以及植被恢復等角度量化評估草原生態修復效果。基于數據分析模型，綜合評價各項指標數據，最終得到整體評分，客觀反映生態修復措施是否合理，修復效果同預期是否相符。

結論

綜上所述，草原生態修復是一項系統工程，通過民族學田野調查和定性研究與生態大數據的融合應用，可全面收集草原生態系統數據，通過數據分析和處理，精準定位草原生態退化的主導原因，為生態修復方案制定提供數據支持，提升生態修復質量。

參考文獻

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[11]楊會霞.內蒙古自治區阿拉 善盟草原生態修復思考[J].鄉村科 技，2021，12（13）：111-112.

作者簡介：司玉潔，博士，講師，15804829212@163.c0m，研究方向：民族學、生態人類學

基金項目：內蒙古民族大學博士科研啟動基金項目：內蒙古草原生態文明建設與牧民社會文化變遷調查研究（編號：BS415）