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申请/专利权人：成都理工大学

摘要：本发明公开了一种大熊猫国家公园建设成效系统性空间化评估方法，其涉及公园建设技术领域。本发明基于自然、社会和经济三个维度构建大熊猫国家公园的建设成效空间化评估指标体系；将建设成效评估指标体系中空间化的影响因子数据进行标准化的预处理以统一量纲，构建多维指标投影函数，求解最优投影方向，结合指标数据，有效评估大熊猫国家公园建设成效的空间化，提高了评估结果的准确度；并通过评价结果开展大熊猫国家公园、大熊猫生态廊道生境质量时空变化评估与趋势预警，为大熊猫国家公园建设成效评估和规范标准制定提供技术支撑和决策依据。

主权项：1.一种大熊猫国家公园建设成效系统性空间化评估方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取大熊猫国家公园的矢量边界、Landsat遥感数据；S2、构建大熊猫国家公园的建设成效空间化评估指标体系；S3、根据大熊猫国家公园的矢量边界和Landsat遥感数据，对建设成效空间化评估指标体系中的指标数据进行计算和空间化处理，得到对应计算后的指标数据和空间化的指标数据；S4、对计算后的指标数据进行归一化处理和筛选，得到筛选后的指标数据；S5、对筛选后的指标数据进行降维处理，得到对应的最佳投影方向；S6、将最佳投影方向作为权重；通过ArcGIS对空间化的指标数据进行加权叠加，得到大熊猫国家公园的建设成效评估综合结果；S7、通过自然间断点分级法对建设成效评估综合结果进行分类评估，得到对应的评估结果，完成对大熊猫国家公园建设成效统的评估；所述步骤S2的具体过程为：根据大熊猫国家公园监督考核指标体系，结合空间化指标易获取性、对大熊猫国家公园横跨的地区综合成效的代表性，构建对应的建设成效空间化评估指标体系；所述大熊猫国家公园建设成效空间化评估指标体系包括基于遥感数据元的指标和基于统计数据的指标；所述基于遥感数据元的指标包括生态系统面积比例、生态系统面积变化率、植被覆盖度、夜间灯光、土地利用强度和香农多样性指数；所述基于统计数据的指标包括空气质量达标率、地表水水质达标率、人口密度、物质生活指数、旅游人数、旅游收入和当地生产总值；所述步骤S3的空间化处理的具体过程为：利用ArcGIS将大熊猫国家公园的矢量边界进行格网化，并划分为10m×10m的格网单元；判断基于遥感数据元的指标数据对应的格网单元的大小是否大于10m；若是，则利用ArcGIS的渔网创建模型创建对应格网单元大小一致的渔网，并利用“面转点”模型提取出格网中心点，利用“提取点对应值”模型来提取格网中心点对应的栅格值；基于“克里金插值”模型将格网中心点进行插值，得到大小为10m×10m的栅格空间数据；反之则利用“空间重采样”模型得到大小为10m×10m的栅格空间数据；对基于统计数据的指标数据进行空间回归建模，得到对应的大小为10m×10m的栅格空间数据；根据大熊猫国家公园的矢量边界，对上述得到的栅格空间数据进行裁剪，得到对应的空间化的指标数据；所述基于统计数据的指标数据进行空间回归建模，得到对应的回归模型，包括：空气质量达标率的回归模型：Qi1＝a1+b1Ti1-c1Ti12其中，Qi1表示空气质量达标率，Ti1表示PM2.5数据，a1、c1、b1表示系数，分别为77.220、2.0470、0.67；地表水水质达标率的回归模型：Qi2＝a2-b2Ti2+c2Ti22其中，Qi2表示地表水水质达标率，即水系分布影响下的人口密度分布，Ti2表示水网密度，a2、b2、c2表示系数，分别为568.001、7.341、0.025；物质生活指数的回归模型：Qi3＝a3+b3Ti3-c3Ti32+d3Ti33其中，Qi3表示物质生活指数，Ti3表示人口密度，a3、b3、c3、d3表示系数，分别为14005.209、36.980、0.659、0.002；旅游人数的回归模型： 其中，Qi4表示旅游人数，Ti4表示路网密度，a4、b4表示系数，分别为117.716、0.857；旅游收入的回归模型： 其中，Qi5表示旅游收入，Ti5表示旅游人数，a5、b5表示系数，分别为0.159、0.857；当地生产总值的回归模型：Qi6＝a6+b6Ti6-c6Ti62其中，Qi6表示当地生产总值，Ti6表示夜间灯光，a6、b6、c6表示系数，分别为37020、3.949、0.016；所述步骤S4进一步包括：S4-1、对计算后的指标数据进行归一化处理，得到归一化的指标数据；S4-2、对归一化的指标数据进行计算，得到各指标与其他指标之间的Pearson相关系数的总和；S4-3、根据各指标与其他指标之间的Pearson相关系数的总和，对两两归一化的指标数据的相关系数rij进行筛选，得到筛选后的指标数据；所述步骤S6的具体过程为：根据公式： 得到大熊猫国家公园对应的空间单元格网i关联的各评价指标Ti,j对应的投影映射值vi；其中，Vj表示第j维评价指标对应的投影方向，∑·表示求和函数；根据公式：maxRD 得到降维投影指标函数RD的最大值maxRD；其中，S表示优化算法，p表示评价指标个数，m表示投影映射值个数，表示投影映射值vi的均值，r表示估计局部投影点密度的指标，dij表示两个降维映射值之间的距离，g·表示阶跃函数；降维投影指标函数RD的最大值maxRD对应的投影方向即为最佳投影方向。

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