井梅秀 ，穆天紅★，馬文君，趙慧芳

（1.青海省農(nóng)牧業(yè)區(qū)劃遙感中心，青海西寧 810000；2.青海省氣象科學(xué)研究所，青海西寧 810000）

1 前言

全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，使人類(lèi)對(duì)動(dòng)物源性食品的需求量急劇增加，加快促進(jìn)了畜牧業(yè)的發(fā)展。 畜牧業(yè)的發(fā)展逐漸引起了人類(lèi)的高度重視， 畜牧業(yè)一定程度上與環(huán)境承載力緊密相關(guān)，對(duì)維持草畜、生態(tài)平衡，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展、人與自然和諧共生至關(guān)重要。目前， 人類(lèi)掌握牲畜情況依然長(zhǎng)期依賴(lài)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)， 是以行政區(qū)劃為單元進(jìn)行的逐級(jí)數(shù)字收集，多以省、市、縣三級(jí)為主，尺度比較粗糙，只能滿(mǎn)足以行政區(qū)劃為單元的數(shù)字分析，在應(yīng)用上具有局限性，不能反映牲畜的實(shí)際分布與自然地理特征之間的關(guān)系，不能用于可視化、空間分析和地學(xué)模擬。近年來(lái)，數(shù)據(jù)空間化已成為自然社會(huì)科學(xué)中的研究熱點(diǎn)， 如氣象觀(guān)測(cè)要素的空間化、 人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化、國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值數(shù)據(jù)空間化等，隨著人們對(duì)空間化概念的不斷深入， 使得牲畜數(shù)據(jù)空間化的必要性更加強(qiáng)烈，空間化能夠揭示牲畜在地理空間上的分布位置和數(shù)量信息， 參與地理信息空間進(jìn)行整合計(jì)算， 實(shí)現(xiàn)空間尺度上的分析和決策。因此，研究牲畜數(shù)據(jù)的空間化， 將牲畜的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)擴(kuò)展到一定的空間尺度上， 實(shí)現(xiàn)社會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與自然數(shù)據(jù)的整合， 具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

青海省是我國(guó)傳統(tǒng)的四大牧區(qū)之一，牧區(qū)主要分布在青海南部地區(qū)（青南地區(qū)），畜牧業(yè)是青南地區(qū)重要的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，是特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)。以青南地區(qū)為研究區(qū)，結(jié)合氣候、地理等多源遙感數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、可靠性?xún)?yōu)勢(shì)，開(kāi)展了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的牲畜研究， 探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在牲畜統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)網(wǎng)格化研究中的適用性， 實(shí)現(xiàn)了1 千米格網(wǎng)尺度上牲畜的空間化， 解決了傳統(tǒng)的牲畜數(shù)據(jù)以行政區(qū)為單元統(tǒng)計(jì)， 難以與地理空間數(shù)據(jù)融合進(jìn)行分析決策的問(wèn)題， 整體的描繪出了青南地區(qū)牲畜的空間化情況。

2 方法

2.1 研究區(qū)概況

青南地區(qū)是指青海境內(nèi)柴達(dá)木盆地、青海南山及八音山以南的地區(qū)，包括玉樹(shù)、果洛及黃南藏族自治州、海南州的興海同德， 格爾木市的部分地區(qū)等地， 面積占全省土地面積的一半左右，約為36 萬(wàn)平方公里，占青海省總面積的一半，西部、南部與藏北高原、川西高原連成一片。 青南地區(qū)具有典型的青藏高原特征， 西部和北部地面較平緩、完整，東部和東南部地區(qū)因河流切割，多為高山峽谷，絕大部分地面海拔在4000～5000米以上，區(qū)內(nèi)氣候寒冷，東南部河谷地帶年平均氣溫0℃～3℃，其余地區(qū)在零攝氏度以下，年降水量從東南向西北逐漸減少。 植被類(lèi)型有高寒灌叢草甸、 高寒草甸、 高寒草原、 高寒荒漠草原等， 具有耐寒、生長(zhǎng)季節(jié)短、生物積累緩慢等特點(diǎn)。 土壤類(lèi)型有高山草甸土、高山草原土、高山寒漠土、山地草甸土、鈣栗土等。河流從多，冰川廣布，是長(zhǎng)江、黃河、瀾滄江的發(fā)源地。 耕地、 林地極少，草原廣闊。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源表

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源和處理

放牧是青南地區(qū)最主要的牲畜的活動(dòng)方式之一，羊是青南地區(qū)的優(yōu)良品種，選澤牲畜羊來(lái)模擬它的空間分布，包括山羊、綿羊（半細(xì)毛羊、藏羊），收集獲取了2021 年青南地區(qū)21 個(gè)縣、區(qū)羊的年末存欄量數(shù)據(jù)。氣候、地形、地貌等都是影響牲畜活動(dòng)的主要因素。該地區(qū)牲畜主要以天然草地為食，草地的利用率較高，活動(dòng)范圍主要受土地利用覆蓋的影響。 隨著海拔高度的增加，地形起伏度呈現(xiàn)逐漸升高趨勢(shì)，牲畜量也會(huì)隨之減少。本文綜合考慮了青南地區(qū)地域特色和氣候特征，選取了影響牲畜分布的高程（DEM）、歸一化植被指數(shù)（ NDVI）、人口、年降水量、平均濕度、年均溫度、 土地利用數(shù)據(jù)等11 個(gè)多源遙感數(shù)據(jù)作為研究牲畜空間化的環(huán)境變量因子。

借助地理信息系統(tǒng)ArcMap 軟件，將行政區(qū)劃數(shù)據(jù)做適宜性掩蔽處理，剔除區(qū)內(nèi)冰川、常年積雪等不適宜牲畜生存的區(qū)域， 結(jié)合2021 年羊的年末存欄量數(shù)據(jù)， 計(jì)算獲得各縣羊的密度數(shù)據(jù)，作為構(gòu)建牲畜模型的的因變量。 裁剪、計(jì)算得到2021 年青南地區(qū)人口密度數(shù)據(jù)、 歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)、年均濕度、年降水量、年均溫度數(shù)據(jù)、 坡度數(shù)據(jù)。 在2021 年土地類(lèi)型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)每個(gè)公里網(wǎng)格中各地物類(lèi)別的像元個(gè)數(shù)， 再除以每個(gè)公里網(wǎng)格中包含的總像元個(gè)數(shù)，得到耕地、草地、林地、未利用地的百分比數(shù)據(jù)。 將這11 個(gè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，整合到統(tǒng)一的投影、坐標(biāo)及分辨率，作為構(gòu)建牲畜模型和模擬空間化的自變量。

2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是由人工構(gòu)建的、以有向圖為拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、通過(guò)對(duì)連續(xù)或斷續(xù)的輸入做出響應(yīng)而進(jìn)行大規(guī)模信息處理的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，是一種試圖模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，是集神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科于一體的一種綜合技術(shù)。 其實(shí)質(zhì)是以大腦生理變化過(guò)程為基礎(chǔ)，模仿大腦的結(jié)構(gòu)和功能，是對(duì)人腦的某種程度上的抽象、簡(jiǎn)化和模仿。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是由多個(gè)神經(jīng)元相互組合而成的，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程就是連接權(quán)重的更新訓(xùn)練過(guò)程。其具有強(qiáng)大的計(jì)算能力、學(xué)習(xí)和歸納能力，應(yīng)用在各個(gè)方面，比如在醫(yī)學(xué)、油漆成藏、電力等各個(gè)行業(yè)，取得了較好的效果。

3 結(jié)果與分析

3.1 多源遙感數(shù)據(jù)

經(jīng)GIS 處理得到影響牲畜的環(huán)境變量因子土地利用類(lèi)型、坡度、年均溫度、年降水量、年均濕度、人口密度、NDVI、DEM 等如圖1 所示。

圖1 多源遙感數(shù)據(jù)圖

3.2 牲畜模型

采用均值統(tǒng)計(jì)分析方法， 獲得各縣的11 個(gè)環(huán)境變量因子的值， 作為構(gòu)建牲畜模型的自變量， 牲畜密度值作為因變量， 借助IBM SPSS Modeler 軟件，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，構(gòu)建了牲畜模型。 結(jié)果顯示：牲畜模型的精度為94.16%，最大誤差為0.63，絕對(duì)平均誤差為0.12，小于2，誤差比較低，牲畜統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與各因子之間的線(xiàn)性相關(guān)性為0.98， 表明選取的11 個(gè)環(huán)境變量因子能夠比較準(zhǔn)確地反映牲畜的分布情況，訓(xùn)練的牲畜模型模擬家畜數(shù)量是相對(duì)準(zhǔn)確的。影響牲畜分布最重要的環(huán)境變量因子是年降水量，占27%，其次是年均溫度占17%，草地覆蓋占13%，人口密度占10%，其余影響因子占比較小。 青南地區(qū)屬青藏高原氣候，條件惡劣、暖季短、冷季長(zhǎng)，牲畜主要以草為食，以天然草場(chǎng)放牧為主，降水是直接影響牧草的生長(zhǎng)狀況的一個(gè)重要條件，在降水豐富、溫度適宜的情況下，牧草生長(zhǎng)茂盛，草地資源情況較好， 為牲畜的生存提供了充足的飼料，相反，如果降水過(guò)少或者溫度過(guò)低，都不適宜牲畜的生存。該地區(qū)位于青海南部，地域廣闊，人煙稀少， 牲畜的分布與人口的活動(dòng)有著緊密的聯(lián)系，有人的地區(qū)，就有牲畜，無(wú)人的地區(qū)，牲畜分布就很少，因此人口密度也是影響牲畜活動(dòng)范圍的重要因子。 由于海拔高、氣候寒冷，種植業(yè)難以發(fā)展，青南地區(qū)耕地很少，有極少的林地分布，因此耕地、林地、植被覆蓋度、未利用地等對(duì)牲畜的影響都比較小。 羊主要在平坦的地區(qū)放牧，因此坡度等的影響因素比較小。

3.3 牲畜空間化

青南地區(qū)牲畜主要分布在黃南藏族自治州貴南縣、貴德縣、貴德縣、同仁縣、尖扎縣、興?？h等地區(qū)， 玉樹(shù)和果洛藏族自治州等地區(qū)分布較少。 從統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)上只能獲得各縣牲畜數(shù)字信息，不能獲得地理位置分布信息。 基于GIS 技術(shù)，結(jié)合多源遙感數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)牲畜模型， 模擬得到了1 千米格網(wǎng)牲畜空間化結(jié)果。 如圖2 所示，從空間上可以看出，東部地區(qū)貴南縣、同德縣、貴德縣分布的牲畜多。其次是興?？h、同仁縣、尖扎縣、河南蒙古族自治縣。 瑪多縣、瑪沁縣、稱(chēng)多縣、曲麻萊分布較少，囊謙縣和班瑪縣等地方最少。 通過(guò)實(shí)現(xiàn)牲畜的空間化，可直觀(guān)地看出牲畜的空間分布狀況，解決了傳統(tǒng)調(diào)查數(shù)據(jù)難以反映與自然地理特征關(guān)系的難點(diǎn)，該數(shù)據(jù)可以和氣象、土壤等地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行整合運(yùn)算，參與評(píng)估草蓄平衡，分析草原生態(tài)狀況，從更小的地理單元上分析研究牲畜的活動(dòng)分布情況，對(duì)研究畜牧業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展具有重要意義。

圖2 青南地區(qū)牲畜空間化圖

4 討論與結(jié)論

4.1 結(jié)論

本文以青南地區(qū)為研究區(qū)域，收集了牲畜的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及影響牲畜分布的多源遙感數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，構(gòu)建了牲畜模型。 在牲畜模型的基礎(chǔ)上，選取多源數(shù)據(jù)作為影響牲畜分布的自變量環(huán)境因子，用GIS 技術(shù)統(tǒng)一到相同的投影和坐標(biāo)，進(jìn)行網(wǎng)格化處理，對(duì)青南地區(qū)的牲畜進(jìn)行了網(wǎng)格化模擬，實(shí)現(xiàn)了牲畜的空間化。 得出以下結(jié)論：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建的牲畜模型模擬精度高，達(dá)到94.16%。

影響青南地區(qū)牲畜分布的主要環(huán)境變量因子是年降水量、年均溫、草地覆蓋，其次為人口密度和濕度等。

結(jié)合統(tǒng)計(jì)、 多源遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了牲畜的空間化，從空間上看，牲畜分布最多的在貴南縣、同德縣，最少的是囊謙縣和班瑪縣，該數(shù)據(jù)可參與農(nóng)牧業(yè)空間運(yùn)算。

4.2 討論

牲畜的分布還與許多因子相關(guān)， 比如居民點(diǎn)、道路等，居民點(diǎn)是人口與牲畜空間分布的重要指示因子，道路的通達(dá)性一定程度上也影響牲畜的分布。 因數(shù)據(jù)收集存在一定的難度，且道路數(shù)據(jù)、河流數(shù)據(jù)在空間上也難以實(shí)現(xiàn)1 千米格網(wǎng)化分析， 本文在進(jìn)行牲畜空間化時(shí)并未考慮這些因素，在今后的研究中，將繼續(xù)對(duì)道路、河流等牲畜活動(dòng)范圍的影響因子，進(jìn)行深入地分析、計(jì)算，更準(zhǔn)確地模擬牲畜的空間分布，為實(shí)現(xiàn)空間地理數(shù)據(jù)整合、 預(yù)測(cè)牲畜空間分布等提供更高更可靠的數(shù)據(jù)支撐。