【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于土壤侵蚀领域，具体涉及一种基于公开数据集的土壤侵蚀评估与预测方法。
技术介绍
1、土壤是地球上最基本的环境要素和人们赖以生存的基本资源。然而，人类在发展的过程中会不可避免的对土壤造成破坏，加之大自然自身的影响，会在部分地区形成土壤侵蚀问题，严重时会造成土壤养分流失，土地贫瘠、洪涝灾害等一系列的生态环境问题，从而降低土壤的质量，对生态环境、人类生活以及社会经济发展造成了很大的负面影响。土壤侵蚀问题已经被联合国定为21世纪全球面临的主要挑战之一，需要全世界联合起来解决。目前估算土壤侵蚀量的方法主要采用修正通用土壤流失方程(the revised universalsoil loss equation,rusle)，此模型考虑了影响土壤侵蚀量的多种因素且适用性广泛，故采用此模型估算土壤侵蚀量。土壤是人类赖以生存的关键所在，所以，准确预测土壤侵蚀的发展趋势是治理水土流失和制定宏观水土保持措施的关键，相关研究已经成为土壤研究的热点。目前在针对土壤侵蚀预测的研究中主要有两种方法，一种是基于现有的土壤侵蚀状况直接进行预测，另一种是对各土壤侵蚀因子进行预测，进而输入土壤侵蚀模型达到预测土壤侵蚀的目的。第一种方法在预测过程中忽略了自然因素以及人为因素对于土壤侵蚀的影响，所得到的预测结果较为粗糙；而第二种方法已经被广泛使用，其合理性、准确性已经得到有效印证。
2、目前对于土壤侵蚀的预测主要是针对单个城市或区域，较少考虑天山北坡城市群这类以对城市群、经济带这类以经济为区划的地区。天山北坡城市群地区作为新疆维吾尔自治区的经济承
3、土壤侵蚀数据的实测需要耗费大量的时间、人力、物力，且难以获取，未来的土壤侵蚀状况更是无从测量，水土保持工作方案的制定没有合理的依据，因此，本专利提出一种可以简单、高效的评估及预测研究区域的土壤侵蚀状况的方法框架。
4、目前对于土壤侵蚀的预测大多集中于单一情景，多情景综合考虑较少，且对于多情景预测土壤侵蚀方法在侵蚀因子的预测方面存在一定的局限性。在预测土地利用时没有充分考虑社会发展的可能性，没有考虑各土地类型之间互相转换的适用性因子；也没有考虑政府现有的政策对土地利用变化的影响。因此，本专利创新性综合城市发展、国家政策、土地利用转换内在机理，提出自然发展情景、抑制城市外拓情景、生态优先情景、耕地保护情景四种预测情景。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足之处，提出一种基于公开数据集的土壤侵蚀评估与预测方法，利用易获取的公开数据集，简单高效的评估与预测出研究区域的土壤侵蚀状况，为政府制定水土保持方案的制定提供参考。
2、为实现上述技术目的，本专利技术公开一种基于公开数据集的土壤侵蚀评估与预测方法，其特征在于，步骤如下：
3、步骤一：结合国家及地方政府政策以及土壤侵蚀的影响因素对研究区域设置为不同的发展情景，包括：自然发展情景、抑制城市外拓情景、生态优先情景、耕地保护情景；
4、步骤二：对长时间序列的土地利用类型数据以及各情景对应的地理情景约束数据进行预处理，地理情景约束数据包括道路、水系、坡度、高程信息，通过预处理将将土地利用数据重分类为7个一级分类，包括：耕地、林地、草地、水体、冰/雪、裸地以及建筑用地；统一研究区域的范围、空间分辨率和坐标系，并标注所又研究区域的坡度数据；
5、步骤三：基于改进的rusle模型的土壤侵蚀评估，对研究区域进行1km的格网划分,对每个格网单元的土壤侵蚀构建改进的rusle模型，得到单个格网的土壤侵蚀量，将得到的结果汇总，用于评估研究区域的土壤侵蚀状况。利用重采样将城市群级的研究区域划分为多个1km的格网，在每一个格网单元内部构建改进的rusle模型，计算单个格网的土壤侵蚀量，汇总结果用于评估研究区域的土壤侵蚀状况；
6、步骤四：针对现有政策，模拟研究区域未来可能发展的方向，设定了四种发展模式，分别为自然发展情景、抑制城市外拓情景、生态优先情景、耕地保护情景；针对四种发展情景分别设定限制条件，使其模拟过程尽可能的符合未来发展，进而预测出未来的土地利用状况数据，
7、步骤五：分情景预测研究区域在某个年份的土地利用适应性图集，土地利用适应性图集包括约束条件和适应性因子，其中约束条件为布尔类型，在地类之间设置，利用0表示不可以转换，利用1表示可以转换，其中适应性因子用来限制利用土地周围环境的细节规则；
8、步骤六：构建ca-markov模型，ca-markov模型为元胞自动机(cell automata，ca)与markov模型综合利用的耦合模型，利用markov模型对完成数据预处理的土地利用类型数据以及土地利用适应性图集进行分析，得到相应状态下的转移概率矩阵；利用ca模型在此基础上处理土地利用的转变；
9、步骤七：结合土地利用数据和适应性图集，利用ca-markov模型对城市群级的土地利用格局进行预测，利用预测得到的多情景的土地利用数据，结合水土保持措施，得到未来时间序列的水土保持措施因子；
10、步骤八：将未来的土地利用状况输入到针对公开数据集改进的rusle模型，得到未来多情景下的土壤侵蚀状况评估：通过对土地利用数据赋值计算水土保持措施因子，并计算土壤侵蚀模型rusle中其他影响因子，最后计算得出目标年份各情景的预测土壤侵蚀量。
11、进一步，设定几种未来可能的发展模式，看各种模式下土壤侵蚀状况发展的不同，为水土保持措施制定提供参考：
12、ca-markov模型根据预设发展情景，分情景设置各地类之间的转换关系及转换优先级，结合限制数据对目标年份的土地利用类型进行预测。
13、ca模型：
14、s(t+1)＝f(st,n)
15、s(t+1)，st分别为t+1、t时刻的元胞状态，n为元胞的邻域，f为转换规则。
16、markov模型：
17、st+1＝pij×st
18、st、st+1分别为t、t+1时刻的生态系统土地利用的状态，pji为某状态转移矩阵。
19、进一步，按照目前的城市化发展模式与现有的土地利用转换速率，在转换规则中不限制地类之间的转换设定自然发展情景；抑制城市外拓情景：控制建筑用地的外拓，允许建筑用地向其他用地转换，但不允许其他用地向建筑用地转换；生态优先情景：以生态保护为原则，践行自然环境的保护理念，禁止生态效益本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于公开数据集的土壤侵蚀评估与预测方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于公开数据集的土壤侵蚀评估与预测方法，其特征在于：基于多情景预测土地利用变化，设定几种未来可能的发展模式，看各种模式下土壤侵蚀状况发展的不同，为水土保持措施制定提供参考：
3.根据权利要求1所述的根据权利要求1所述的基于公开数据集的土壤侵蚀评估与预测方法，其特征在于：自然发展情景为：按照目前的城市化发展模式与现有的土地利用转换速率，在转换规则中不限制地类之间的转换的一种情景设定；抑制城市外拓情景：控制建筑用地的外拓，允许建筑用地向其他用地转换，但不允许其他用地向建筑用地转换；生态优先情景：以生态保护为原则，践行自然环境的保护理念，禁止生态效益高的林地、草地、水域、冰/雪这四类土地向其他用地进行转换；耕地保护情景：禁止耕地向其他用地转换，同时允许其他地类向耕地转移和相互转换。
4.根据权利要求1所述的基于公开数据集的土壤侵蚀评估与预测方法，其特征在于：改进的RUSLE模型中其他影响因子指计算基准年份的坡度坡长DEM数据、植被覆盖高度数据、土壤质地数据
...【技术特征摘要】
1.一种基于公开数据集的土壤侵蚀评估与预测方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于公开数据集的土壤侵蚀评估与预测方法，其特征在于：基于多情景预测土地利用变化，设定几种未来可能的发展模式，看各种模式下土壤侵蚀状况发展的不同，为水土保持措施制定提供参考：
3.根据权利要求1所述的根据权利要求1所述的基于公开数据集的土壤侵蚀评估与预测方法，其特征在于：自然发展情景为：按照目前的城市化发展模式与现有的土地利用转换速率，在转换规则中不限制地类之间的转换的一种情景设定；抑制城市外拓情...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫兆进，毛福林，杨慧，王冉，慈慧，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：
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