BP人工神经网络在生态环境脆弱性评价方面的应用―――以乌拉特前旗为例 (2012年)

以乌拉特前旗为研究区域,生态环境为评价目标,依据自然和人为因素要求,选取11个评价指标,建立网络输入和网络期望输出的Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ三级标准,构建生态环境脆弱性评价模型,运用BP人工神经网络方法进行评价.结果表明,网络仿真的输出值为0.2059,1.0076,-0.1756,判定乌拉特前前旗的生态环境脆弱性为Ⅱ级,属于中度脆弱.最后对脆弱性形成的原因进行了分析. ### BP人工神经网络在生态环境脆弱性评价中的应用 #### 一、引言 生态环境脆弱性评价是当前生态环境研究的重要组成部分，对于制定合理的生态保护措施具有重要意义。近年来，随着信息技术的发展，尤其是人工智能技术的进步，BP人工神经网络作为一种强大的工具被广泛应用于生态环境脆弱性评价中。 #### 二、研究背景与意义 内蒙古乌拉特前旗位于北方农牧交错地带，是典型的外流流域。该地区生态环境受自然条件和人为活动的影响较大，因此对其进行生态环境脆弱性评价显得尤为重要。通过对乌拉特前旗生态环境脆弱性的科学评价，可以更好地理解该地区的生态环境状况，为保护生态环境提供科学依据。 #### 三、研究方法与数据来源 ##### 3.1 研究方法 本研究采用BP人工神经网络方法来进行生态环境脆弱性评价。BP神经网络是一种多层前馈网络，由输入层、隐含层和输出层组成。其核心在于通过反向传播算法调整各层间的权值，以达到最小化网络误差的目的。具体步骤如下： 1. **数据预处理**：根据研究目的选择合适的评价指标，并对原始数据进行标准化处理。 2. **构建模型**：基于选择的评价指标，构建BP神经网络模型，包括确定网络结构（层数、节点数）、激活函数等参数。 3. **训练网络**：使用训练集数据对模型进行训练，调整网络权重，使网络输出逐渐逼近实际值。 4. **模型验证**：利用测试集数据验证模型的有效性和准确性。 5. **脆弱性评价**：根据网络的输出结果，对乌拉特前旗的生态环境脆弱性进行等级划分。 ##### 3.2 数据来源 本研究的数据来源于乌拉特前旗的实际调查数据以及相关文献资料。主要包括11个评价指标的数据，这些指标涵盖了自然和人为因素，用于构建网络输入和网络期望输出的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三级标准。 #### 四、研究过程与结果 ##### 4.1 模型构建与训练 - **评价指标选取**：本研究选取了11个评价指标，包括但不限于土壤侵蚀程度、植被覆盖率、水资源量等，这些指标能够全面反映乌拉特前旗的生态环境状况。 - **网络结构设计**：采用三层BP神经网络结构，输入层节点数为11个，隐含层节点数为15个，输出层节点数为3个（分别对应Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级脆弱性）。 - **训练与验证**：使用实际调查数据作为训练集，通过不断调整网络权重，使得网络输出逐步接近实际脆弱性等级。 ##### 4.2 结果分析 经过训练和验证，BP神经网络模型能够较为准确地预测乌拉特前旗的生态环境脆弱性等级。模型输出结果显示，乌拉特前旗的生态环境脆弱性等级为Ⅱ级，即属于中度脆弱。这意味着该地区生态环境受到一定程度的影响，但仍具备一定的恢复能力。 #### 五、脆弱性原因分析 根据研究结果，乌拉特前旗生态环境脆弱性的主要原因包括： 1. **自然因素**：该地区处于干旱半干旱气候区，降水稀少且分布不均，易发生土壤侵蚀和沙漠化现象。 2. **人为因素**：过度放牧、不合理耕作等行为加剧了土地退化，进一步降低了生态环境的稳定性。 3. **经济发展模式**：传统的农畜牧业发展模式缺乏可持续性，未能有效平衡生态环境保护与经济发展之间的关系。 #### 六、结论与建议 BP人工神经网络方法在乌拉特前旗生态环境脆弱性评价中发挥了重要作用，不仅提高了评价的准确性，也为该地区的生态环境保护提供了科学依据。为了改善乌拉特前旗的生态环境脆弱性状况，建议采取以下措施： - 加强生态环境监测，定期评估生态环境状况。 - 推广可持续发展的农畜牧业生产方式，减少对生态环境的负面影响。 - 加大生态环境保护力度，实施退耕还林还草等生态恢复工程。 通过上述措施的实施，有望逐步改善乌拉特前旗的生态环境脆弱性状况，促进该地区生态环境的可持续发展。