（环境工程专业论文）区域人地系统的数值仿真.pdf

y 5 7 7 5 1 8 摘要 人地关系的和谐是区域可持续发展的灵魂，人地系统是包含环境、地理、资 源、社会、经济等诸多因素的复杂大系统，具有非线形、高阶性、反直观性、不 确定性等特点，研究其内部动态响应模式是实施可持续发展战略的技术基础。本 文以南水北调中线工程实施后的湖北省襄樊市为例，分别建立了反映区域人地系 统动态响应模式的神经网络模型和系统动力学模型， 就调水对襄樊市环境的损害、 以及在环境突变情况下该市人地系统中人口、经济在s o 年时间序列内的动态趋势 进行了定量预测。为维护该地区的可持续发展能力，本文进一步提出了政策调控 措施，并对调控政策的整体实施效果进行了模拟。通过对两种模型模拟结果的分 析和比较，文章讨论了神经网络和系统动力学在人地系统建模工作中的适应性。 鉴于每一种理论方法都出自 一种独特的研究视角，对一个未知复杂系统而一言，任 何一种方法都不可能胜任其建模工作的方方面面，受分析结果的启发，作者进一 步提出了一套多种技术手段集成的递进的、自 反馈、自学习和自适应的人地系统 建模的理论方法。 关键词:人 地系 统 数 值 仿 真 神 经网 络 系 统 动 力 学 可 持 续 发 展 _方、 升歼r i 念 文公布 a b s t r a c t t h e c o m p a t i b l e r e l a t i o n s h i p b e t w e e n m a n a n d l a n d i s t h e e s s e n c e o f r e g i o n a l s u s t a in a b le d e v e l o p m e n t . i n o r d e r t o s i m u l a t e d y n a m i c b e h a v i o r s o f s o c i e t y a n d e c o n o m y i n t h e f a c e o f e n v i r o n m e n t a l c a t a s t r o p h e , t o f o r e c a s t t h e t r e n d o f t h e r e g i o n a l m a n - l a n d s y s t e m , t o e x p l o r e m o d e l s o f d y n a m i c r e s p o n s e a m o n g i n n e r s u b s y s t e m s , a n d t o r e s e a r c h m e c h a n i s m s o f r e g i o n a l s u s t a i n a b l e d e v e l o p m e n t . we u s e d ma t l a b t o s e t u p a a r t i f i c i a l n e u r a l n e t w o r k ( a n n ) m o d e l , i n t h e m e a n t i m e u s e d v e n s i m p l a t o s e t u p a s y s t e m d y n a m i c s ( s d ) m o d e l o f t h e m a n - l a n d s y s t e m o f x i a n g f a n , u s e d t h e m o d e l s to f o r e c a s t i m p a c t s , w h i c h a r e b r o u g h t b y s o u t h t o n o r t h w a t e r t r a n s f e r p r o j e c t i n c h i n a , o n i t s e n v i r o n m e n t , s o c i e t y , a n d e c o n o m y w i t h i n a t i m e s e r i a l o f 5 0 y e a r s , a n d f u r t h e r e x e r c i s e d t h e m o d e l s t o v e r i f y t h e e ff e c t s o f s u g g e s t e d r e g u l a t o r y p o l i c ie s . t h e s i m u l a t i o n r e s u l t s s h o w a n t i - i n tu i t i v e c h a r a c t e r i s t i c s , a c c o r d in g t o w h i c h t h e m o s t s e r i o u s i m p a c t c a u s e d b y t h e w a t e r t r a n s f e r p r o j e c t t o x i a n g f a n w o u ld b e n o t o n e n v i r o n m e n t q u a li t y b u t o n e c o n o m i c g r o w t h . h o w e v e r , i f a s e r i e s o f r e g u l a t o r y p o l i c i e s w e r e c a r r i e d o u t i n a d v a n c e , t h o s e a n x i o u s t r e n d s c o u l d b e e ff e c t i v e l y e a s e d . e i t h e r a n n o r s d p r o v i d e s u s w i t h t o o l s f o r p r e c i s e l y u n d e r s t a n d i n g c o m p l e x m a n - l a n d s y s t e m s , w h i c h a l w a y s s e e m a n t i - in t u i t i v e . h o w e v e r , t h e r e s t i l l e x i s t l i m it a t i o n s a n d d i s a d v a n t a g e s f o r e a c h o f t h e m t o o v e r c o m e . f i n a l l y , in t h e p a p e r , w e p u t f o r w a r d a s u g g e s t e d a p p r o a c h t o m o d e l c o m p l e x r e g i o n a l m a n - l a n d s y s t e m, w h i c h a s s o c i a t e a n n a n d s d w i t h s o m e o t h e r t o o l s f o r c o m p l e x s y s t e m m o d e l i n g . i t i s b e l i e v e d t o r e p r e s e n t t h e n e x t l o g i c s t e p i n d e r iv i n g b e t t e r d y n a m ic m o d e l s o f m a n - l a n d s y s t e m s t h a t a d v a n c e d a l g o r i t h m s o r t e c h n o l o g i e s c o o p e r a t e w i t h e a c h o t h e r . k e y w o r d s : ma n - l a n d s y s t e m n u m e r i c a l s i m u l a t i o n a rt i f i c i a l n e u r a l n e t w o r k s ( a n n s ) , s y s t e m d y n a m i c ( s d ) s u s t a i n a b l e d e v e l o p m e n t 1 1 课题来源 1绪言 南水北调是我国在新世纪对水资源进行优化配置的具有宏伟战略意义的大型 水利工程，中线工程计划每年从汉江调走9 5 亿m 3 ( 约1 3 ) 的水量( 见图1 ) ，中 央特别重视工程对生态的影响，江泽民总书记、朱绍基总理、温家宝副总理等党 和国家领导人多次指示，要高度重视对生态环境的保护，实现南北双赢。 图l 南水北调中线工程示意图 襄樊市位于湖北省西北部，地处汉江中段，是南水北调中线工程的起点，而 积1 9 7 1 7 .4 k m 2 ， 人口5 7 7 .0 3 万。 襄樊市横跨扬子淮地台 和秦岭地槽两个性质不同 的大地构造单元，处于我国地势第二阶梯向第三阶梯过渡地带，地形构成较为复 杂。襄樊市属热带季风气候，具有南北过渡型特征，年均温度 1 5 - 1 6 c， 年均湿度 7 0 %，年降雨 8 0 0 - 1 0 0 0 m m。生态类型包括森林、草地、河流湖泊、湿地、 耕地和 城区等。 调水后襄樊市的生态环境势必会受到较大的影响，受襄樊市计委的委托，我 们承担了“ 南水北调中线工程对襄樊市生态环境影响研究”课题，并在此基础上， 进一步展开了对襄樊市人地系统环境一经济一社会动态响应模式的研究。 1 . 2人地系统与可持续发展 人地系统是包含环境、地理、资源、社会和经济等子系统的复杂大系统，是 人类和自 然相互作用、相互影响后的共存体。人地关系的和谐是可持续发展的灵 魂(5 , 6 , 1 9 , 5 8 可持续发展涉及到人地系统的社会、经济、环境、资源以及地理等方方面面， 其目 标就是在不损害生态环境的服务功能价值的前提下，保证经济的持续增长， 实现社会的稳定进步。可持续发展作为我国的一项基本国策，就现实国情而右 经济发展是压倒一切的工作主线，环境建设和保护应为经济建设服务，为其提供 物质保障和发展动力。实施可持续发展战略的基础，就是要充分地研究环境、地 理、资源、社会、经济之间的动态响应模式，科学地认识社会行为和经济活动对 环境的影响，以及环境变化后对社会经济的反作用，进而实现对区域发展的科学 规划和有效管理j2 5 , 2 6 1 1 . 3人地系统的墓本特征 环境、地理、资源、社会、经济是人地系统的基本单元，它们都是远离平衡 态的开放系统，系统外的扰动会引起系统内部因子状态的一系列改变。它们共同 构成的人地系统则是一个自 组织、自适应的循环系统，各子系统内部的因子之间 以及不同子系统的因子之间相互作用、相互制约并互为因果，当某个子系统的某 个因子发生阶越式变化时，除了造成该子系统内其他因子的变化外，还会引发其 他子系统在结构、状态、功能等方面一系列的动态调整过程。这样一个复杂大系 统，整体性和动态性是它的基本特征，在对人地系统动态响应模式的研究中应充 分 体 现这两 大基 本特征 t2 ) 。 另 外需要 强调指出 的 是， 由 于非 线形 和高 阶 性， 人 地系 统时常会表现出反直观性的特征， 这就要求在研究动态响应模式时进行定量分析， 避 免 主 观 臆 断 3 g 1 1 . 4人地系统动态响应模式的研究进展 随 着人类对可持续发展问 题的关注， 在环境与社会、 经济的关系和相互影响 方面的研究取得了长足的进展，南水北调工程自立项论证以来，国内对调水对农 灌、航运、渔业、城乡供水等各方面的影响进行了大量的研究和探讨，但 一 个地 区的环境一社会一经济系统作为一个有机整体，评价调水对它的影响绝非是对各 方面进行简单的加和。此外，环境一社会一经济作为一个动态的时变系统，研究 调水对它的影响需要有一个时间序列的连续预测。因此，目前国内在南水北调实 施后对工程沿线地区环境、社会、经济方面影响的研究，既缺乏从宏观高度对整 个地区系统的把握，也未能体现这种影响的动态特征要求。究其原因，就是缺乏 套科学的、系统的预测和模拟的理论方法和模型。 环境、地理、资源、社会、经济作为人地大系统中各异的子系统，分别有着 各自的指标体系和研究方法。研究人地系统动态响应模式就是要在环境、地理、 资源、社会和经济这些不同学科门类的领域间建立起联系，将这些大相径庭的对 象放在同一个系统中进行一体化处理，探明它们之间以及它们内部要素之间的时 空 对应关系， 亦即 人地系统建模， 它是9 0 年代后兴起的多学科交叉的前沿领域5 9 1 近年来， 一 些新兴的系统建模方法陆续被引入到人地系统的建模中来，主要包括 有 系 统 动力 学、 层次 分 析 2 4 1 、 多目 标 规 划 4 0 , o il 、 人 工智 能( 专 家 系统 4 5 , 4 6 1遗传 算法和神经网络 9 , 1 0 , 1 1 ) 以 及突变理论等， 取得了 令人瞩目 的进展， 并逐渐成为该 领域的前沿技术主流。 h a n h s 和 l a n g e采用系统动力学的 方法分 析了 生态系统的功能和结构2 6 1 . b o u m a n s 和c o s t a n z a 等人采用系统动力学方法建立了生态服务功能的一体化模型 g u m b o 3 1 , b a k s h i 利 用系统动力学 对生 态系统的 过 程机理 和动力结构进行了 描 述 i . h u a n g等 人引 入 层次 分 析 法 对 城市 用 地 规 划中 的 能 源 层次 进 行了 研 究 2 8 1 a m e l a c h r i n o u d i s 4 0 1 等人采用多目 标规划对城市垃圾填埋场的布局进行了优化， k e l l o m a k i 把多目 标规划应用于森林管理3 2 , p r a t 。运用多目 标规划进行生态管理 4 4 1 o b r a d s h a w等 人 把专 家 系 统 用于 生 态 系 统 分 析 ， r e c k n a g e l 利 用 专家 系 统) l 发 了 河 流 湖 泊 水质 控制 系 统的 软 件 包4 1 1 o d a n g e lo等 人 在复 杂 栖 息 地的 鱼类 状况 预 测中运用了遗传算法 14 1 , g o l i k o v等人把遗传算法应用到对鱼类的分析中 2 1 1 0 c o m r i e 把神经网络运用 于环境预测中 1 , s c h l e i t e r 等人应用神经网 络对湍流生态 系统的水质、生物种类及生物指示进行建模5 0 。这些新兴的系统建模方法分别从 系统的功能、动力、结构等方面入手，突破了传统统计学仅仅对数据进行处理的 方法，在实际应用中均取得了较相关分析和多元回归等更理想的效果。 环境一社会一经济的系统建模是多学科交叉的研究领域，任何种方 法都不 可能胜任这样一个复杂大系统建模过程中的方方面面，这就要求对各学科的先进 研究手段和分析方法加以整合。目前整合多种系统建模方法分步骤、互为呼应地 对环境一人口一经济系统进行建模，在国外还鲜有报道。 2 理论方法 在本课题的研究过程中，我们先后采用了神经网络和系统动力学 “ 一黑一白” 两种模型对襄樊市在调水之后的环境、经济和社会状况进行了模拟和预测。从对 两种预测结果的方向比较中，我们受到了启发，并由此提出了对区域人地系统一 这一未知复杂系统建模的一套理论方法。 2 . 1神经网络理论 神经网络是模拟人脑的思维方式、 采用大量神经元广泛联接而成的网络系统， 神经网络彻底摒弃了传统算法和程序 “ 串行”的运算和存储方式，采取 “ 并行” 分布处理n 。 因而具备自 组织、自 适应、自 学习、 鲁棒性和容错性等独特的 优良 性 质7 1 。 生态系统是一个包含多因子“ 多输入、多输出” 的复杂大系统， 同时人们对 它内部各因子之间的许多关系还不甚清楚，对这样一个未知的复杂系统建模，神 经网络可以提供一个有效的解决方案。更为重要的是神经网络的误差指导、能量 稳定、单元竞合等构建思想符合生态系统的一般进化原则，给我们在进行生态建 模时提供了更为生态和谐的指导思想。 神经网络的基本单元是神经元，工作原理见图2 0 图z神经元原理 a ， 一 f ( 艺、 ， ， + b , ) a : 输出 ; p j : 输 入; 呜: 输 入 权 重 ; 红 : 输 入 闽 值; f:传 递函 数， 包 括非 线 性 和 线性 传 递函 数， 神 经网 络的 非线 性 拟合 正 是 通 过非线性传递函数来实现的。见图3 : lo g - s ig m o id t a n - s ig m o i d p u r e - l i n e a r 图3常用的三种传递函数 lo g - s ig m o id : t a n - s ig m o id : f ( a ) f ( a ) 1 ( 1 + e ) = t a n ( a ) p u r e - lin e a r : f ( a ) = a 神 经网 络包 括b p 网 络、 h o p f i e ld 网 络 2 7 1 、自 适 应 共 振网 络、 对向 传播网 络、 自 组织特征映 射模网 络等3 11 ，而b p 网络是其中 发展较为成熟且应用较多的 种。 b p网络属于多层网络， 若干神经元 ( 节点)分别组成输入层、隐含层和输出 层。输入信号经隐含层 “ 向前”传向输出层，如果输出信号误差超出网络的设定 精度范围，则将误差由输出层 “ 向后”传向隐含层，逐层调整各神经元的连接权 重和10 11 值，直不输出信号误差满足网络精度要求 a= f ( y( w p ; + b ; ) ) = 见图 4 0 f ( n e t ; ) 心 隐 含 层 i 节 点 输 出 ， f : 传 递 函 数 ， 叫: 输 入 p ， 与 隐 含 层 i 节 点 间 的 权 重 ， p ， : 输 入 ， 酬 : 隐 含 层 i 节 点 的 闭 值 o u t p u t la y e r h id d e n la y e r in p u t la y e r 图4 典型的b p 网络结构 a , = f ( 艺 ( w f a + b z ) ) 一 f ( n e t; ) “ ) : 输出 层1 节 点 输出 ， 可: 隐 含 层i 节 点 与 输出 层1 节点 间 的 权 重， 时: 输 出层1 节点的阑值 如果在 输 出层 得不到期望输 出，即输 出误差 大于设定精度 : f = 艺 二(三毛 r )y (tf -2 一 a zr ? e ，则将误差沿原来通道反向传播， 并逐级调整输出层和隐含层 每 个节 点 的 连 接 权重 和闭 值 4 8 1 . 输出节点: s , = ( ， 一 a r ) f ( n e t ; ) 权重修正: w 另 ( k + 1 ) = 可( k ) + 可= 武+ 77 8 , a 闽 值 修 正 : b ; ( k + 1 ) = h ,2 ( k ) + 77 ,5 , 隐 含 层 节 点 : 民 = 厂 ( n e t ) 艺s 心 权重修正: 弓( k + 1 ) 二 叫( k ) + a w一 弓( k ) + i7 8 ; p , 闽 值 修 正 b . ( k + 1 ) = 时 ( k ) + 17 ,5 , 通过反复调整各层每个神经元的连接权重和阐值，最终使网络输出与目标输 出 之 间 的 误 差 小 于 设 定 精 度 ， 即 e = 艺 e , 2r e a 生态系统是由多因子、多单元广泛连接而成的复杂系统，作为一个有机统一 的整体，其中任何因子或单元的变化都会引起其他因子或单元的联动，并在全局 白 适应地寻 找到新的平衡点。 正如j s r g e n s e n 在1 9 9 2 年所指出的，生态系统是不 i1j 拆分的， 它最基本的 特征是它的整体性和动态性2 9 1 。这就要求当我们在进行生 态服务功能的货币化评价时，应当体现和反映生态环境的这种系统特征同时， 在环境问题日 益突显的今天，人们对生态系统的认识还刚刚起步，其内部大量的 底层关系和动态机理目 前尚鲜为人知。如何展开对这样一个未知复杂系统的研究， 即生态建模，是进行生态服务功能价值动态评价的技术关键。 神经网络技术是 8 0年代复苏的新兴系统建模技术，从理论上讲，b p网络的 非线性模拟技术可以以任意精度实现函数逼近。此外从上述的网络原理中可以发 现，作为功能模拟技术，b p网络有别于传统的结构模拟方法，强调输入与输出之 间的拟合，避免了构模者纠缠于系统的结构和过程之中，这就为类似生态系统这 样大量内部结构和机理尚出于人们认识之外的未知系统的建模提供了一种有效的 解决方案。 2 . 2系统动力学理论 系统动力学 ( s y s t e m d y n a m i c s简称 s d ) 是一种以反馈控制理论为基础、以 计算机仿真为手段的研究复杂大系统的模拟技术。该方法在总结运筹学的基础上， 综合系统理论、控制论、信息反馈理论、决策理论、系统力学、仿真与计算机利 学等基础上形成的新兴学科， 近年来得到了 迅猛的发展18 1 。 最具里程碑意义的是 f o r r e s t e r 的研究小组受罗马俱乐部的委托利用系统动力学建立的世界模型， 以及在 此基础匕 发表的具有深远影响的 增长的极限 6 6 系统动力学能帮助人们更透彻、更清晰地了解复杂系统内部的动态过程和动 力学机理。从本质上来讲，系统动力学要求研究者从全新的视角来分析和审视一 些系统的现象和问题。系统动力学认为系统的要素都是相互影响、相互制约的 任何要素绝不可能是孤立的，即使它与其它要素之间的关联是相当之弱。概括起 来说，系统动力学的基本观点就是:系统是结构与功能的统一，系统结构决定系 统功能 1 6 , 17 , 1 8 1 结构决定功能是s 。 建模的基本思想， 信息反馈回路是s d 模型的基本结构。 5 0 认为一切大系统都是由大量的信息反馈回路相互作用、祸合而成的，任何系统都 mo d e l mo d e l b o u n d a r y lbo un da r y 2 i n fl o wr a t e o u t fl o wr a t e 图5流图的基本单元 存在一个或几个主要反馈回路，它们决定了系统的主要结构和动态趋势。 流图是系统动力学用来研究系统的基本手段， 见图5 。 系统动力学通过各状态 变量 ( s t o c k )的水平来反映系统的瞬时现状:用影响状态变量水平的速率变量 ( i n fl o w r a t e 图 7称为负反馈因果环， 已反映了一种 逼近日 标的趋势;图 8表示正反馈和负反馈因果环累加的结果，它反映了一种 5 型的增长趋势。 为了将系统各要素有机地联系起来，在系统动力学中还设计有辅助变量。不 同的状态变量和它们相应的速率变量是通过大量的辅助变量来普遍地建立起联系 的。 i n t e r e s t earns s a v i n g s a v i n gt a x p a i d s a v i n g s a v i n g ti met i me 图 6正反馈因果环图7负反馈因果环 i n t e r e s t e rni n 只 s a v i n g ta xp a i d t i n u 图85 型增长 1 3 3 实验模拟 3 . 1 b p 模型 3 . 1 . 1 构建模型 鉴于生态环境是和社会经济相互影响、密不可分的统一整体，两者内的各种 因子交错影响、互为因果。因此在建模时，为了从整体上把握生态环境和社会经 济 ( g d p )之间的本质联系，我们把二者放在一个b p网络中建模。 f v l cn乙 e 图9用于模拟调水后生态服务功能价值损失的b p 网络拓扑结构 e :生态服务功能价值，g : g d p , f :流量， v :流速，l :水位， c : c o d , i :生态 投入，n :工业新增固定资产和农业科技投入，de :生态服务功能价值递减量 b p网络对襄樊生态服务功能损失进行的是功能模拟，即把襄樊生态环境影响 3 1b p 模型 3 1 1 构建模型 3 实验模拟 鉴于生态环境是和社会经济相互影响、密不可分的统一整体，两者内的各种 因子交错影响、互为因果。因此在建模时，为了从整体上把握生态环境和社会经 济( g d p ) 之问的本质联系，我们把二者放在一个b p 网络中建模。 eg fvlcln4 e 圈9 用于模拟调水后生态服务功能价值损失的b p 网络拓扑结构 e ：生态服务功能价值，g ：g d p ，f ：流量，v ：流速，l ：水位，c ：c o d ，i ：生态 投入，n ：工业新增固定资产和农业科技投入，e ：生态服务功能价值递减量 b p 网络对襄樊生态服务功能损失进行的是功能模拟，即把襄樊生态环境影响 4 因子簇和社会经济影响因子簇的多年历史数据作为输入，同时把对应的生态服务 功能价值和g d p 的历史数据作为输出提供给网络，对它进行训练，反复比较网络 输出与实际历史数据的误差，使网络逐渐把握住输入因子( 生态环境影响因子和 社会经济影响因子) 之间、输入因子和输出因子( 生态服务功能价值和g d p ) 之 l 刈的内在本质联系。当此误差小于设定的精度时，便可认定网络已具备了泛化能 力，即可用模拟数据来模拟调水后生态价值和g d p 的变化情势，见图9 。 3 1 2 网络结构 具体的网络设计采用m a t l a b 6 1 的神经网络工具箱中的n n t o o l 来完成。为保 证网络的非线性，隐含层采用非线性传递函数l o g s i g 函数；输出层采用线性函数 p u r l i m 目标误差e 设定为o 5 ；为保证网络快速收敛，采用l e v e n b e r g m a r q u a r d t 学习规则。 1 ) 输出层：2 个神经元，包括生态服务功能价值、g d p 。 2 ) 隐含层：经过反复比较各种隐含节点数的网络收敛情况，最后确定隐含层的最 优神经元数为4 个。 3 ) 输入层：包括生态环境影响因子簇和社会经济影响因子簇，其中生态环境影响 因子簇包括流量( m 3 s ) 、流速( m s ) 、水位( m ) 、水质( c o d ) 、地下水( 因与 流量线性相关，故不单列) 、水生生物( 因与流速、c o d 相关较大，故不币列) 、 生念投入( 包括植树造林、退耕还林、还湖、还湿等) 。社会经济影向因子簇包括： 渔业( 因与流量相关较大，故不单列) 、河滩( 因与水位相关较大，故不单列) 、 航运( 凶与流量相关较大，故不单列) 、农灌( 因与流量相关较大，故不单列) 、 i , k 新增固定资产和农业科技投入( 万元) 和生态价值年递减量。 3 1 3 网络样本 刚络样本包括训练样本、检验样本和模拟样本。 1 ) 采用上述单列凶子的1 9 6 0 - - 2 0 0 1 年( 1 9 7 5 、1 9 8 5 、1 9 9 5 、1 9 9 9 年除外) 的 3 6 年数据作为训练数据。如前所述，为避免出现多模式现象，要给网络提供尽可 能多的训i 练样本量，至少要多于网络权重数，最好达到3 5 倍以上( 参照回归统汁 方法) 。本文中的b p 网络含有7 个输入、4 个隐含层神经元和2 个输出神经元， 共计3 6 个网络权重，而1 9 6 0 2 0 0 1 年( 1 9 7 5 、1 9 8 5 、1 9 9 5 、1 9 9 9 年除外) 的训练 样本量总计3 7 个，基本满足以上要求。其中输入部分： 流量：采用襄樊监测站流量的年均数据： 流速：采用襄樊监测站流速的年均数据； 水位：采用襄樊监测站水位的年均数据： 水质：采用襄樊监测站c o d 的年均数据； 生态投入：逐年数据； 工业新增固定资产和农业科技投入：逐年数据； 生态价值年递减量： 输出部分： 生态服务功能价值：采用c o s t a n z a 的方法计算，但对其经济参数进行调整， 去除其中的直接市场价值部分( 因直接市场价值部分己包含在g d p 中) ，见下式： v = s ，一 _ = s ：各生态类型的面积： l6 f ：各生态类型的单位面积价值量 k ：各生态类型中包含的各种服务功能的单位面积价值量。 g d p ：逐年数据。 2 ) 检验样本包括训练中监控样本和训练后检验样本： 采用上述单列因子的1 9 7 5 、1 9 8 5 、1 9 9 5 年数据作为训练中监控样本。 ( 萤采用上述单列因子的1 9 9 9 年数据作为训练后检验样本。 3 ) 模拟样本采用： 流量：调水后2 0 0 2 年开始预测的襄樊监测站逐年平均流量： 流速：调水后2 0 0 2 年丌始预测的襄樊监测站逐年平均流速： 水位：调水后2 0 0 2 年开始预测的襄樊监测站逐年平均水位； 水质：根据环境容量预测的调水后2 0 0 2 年开始襄樊监测站水质c o d 指标的 上限值； 】i 态投入：为真实反映调水对生态造成的损害，2 0 0 2 年之后生态投入均取0 ； 工业新增固定资产和农业科技投入：保持2 0 0 1 年水平； 3 1 4 模型优化 b p 网络高精度非线性函数逼进能力的实现有赖于正确地构建网络拓扑结构、 合理地选择输入和输出参数、有效地选用有代表性的训练数据、以及采用适当的 算法以保证网络能收敛到全局最小点等等，在网络设计过程中，尤其要杜绝经常 出现的“多模式”、“过拟合”和“过学习”现象。 1 ) 多模式现象：神经网络的首要目的是保证网络泛化能力，即通过归纳已知 样本的内在规律来推广到未知情况的预测。导致网络泛化能力下降的多模式现象 l7 的根小原因是训练样本太少或代表性差。我们知道，b p 网络需要通过对大量样本 的反复训l 练米逐步掌握输入、输出各因子问的内在规律，如果训练样本量太少或 代表性差，网络就不能明确这种内在规律，出现对同一训练样本和同一网络结构 而得到不同的连接权重和闽值的情况，即多模式现象。这实际e 是系统误筹h 现 了多个全局最小点，从而导致网络泛化能力的下降，甚至失去泛化能力。为避免 出现多模式现象，要给网络提供尽可能多的训练样本量，至少要多于网络权重数 最好达到3 5 倍以上( 参照回归统计方法) 。 本文中的b p 网络含有7 个输入、4 个隐含层神经元和2 个输出神经元，共计 3 6 个网络权重，而1 9 6 0 2 0 0 1 年( 1 9 7 5 、1 9 8 5 、1 9 9 5 、1 9 9 9 年除外) 的训练样本 量总汁3 7 个，基本满足以上要求。 2 ) 过拟合现象：“过拟合”的直接原因是网络结构过于庞大。过拟合的网络 虽然在收敛速度和网络精度上有所提高，但会造成学习过程偏离样本内在规律 从而导致网络泛化能力的下降。为避免出现过拟合现象，应尽量精简网络结构。 尤其是输入样本，对于相关性较大的向量组要尽可能地筛减。 为避免出现过拟合现象，尽量精简网络结构。尤其是输入样本，对于相关性 较大的向量组要尽可能地筛减，在m a t l a b 6 1 的n n t o o l 工具箱中提供了这样的输 入向累预处理工具p r i n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i s ( p r e p c a ，t r a p c a ) 。本文在设计输 入参数时考虑了生态环境影响因子簇和社会经济影响因子簇的1 5 组向量，在经过 相关性分析之后，最终只选用了其中的7 组：即流量、流速、水位、c o d 、牛态 投入、工业新增固定资产和农业科技投入和生态价值年递减量。 3 ) 过学习现象：防止“过学习”的根本途径是设置监控样本，监督网络的目 练过程，使学习在网络误差出现增大的趋势时结束，这也是避免出现过拟合现象 的有效方法。 本文从3 7 组样本中选取了1 9 7 5 、1 9 8 5 、1 9 9 5 年的数据作为监控样本，网络 在训练过程中未出现过学习的现象。 3 1 5 网络样本网络训练 采用训练数据对网络进行训练，设定网络训练参数： m a x _ e p o c h = 9 0 0 0 ；e r r _ g o a l = o 5 ：i r = o 0 5 训练结果： t m i n l m ：8 0 9 8 9 0 0 0 ，s s e = o 4 9 9 9 8 9 1 结果显示网络得到了快速、较好的收敛，见图l o 。 3 1 6 网络检验 网络检验是验证模型有效性的重要建模步骤。采用1 9 9 9 年的数据对网络的模 拟效果进行检验。将检验样本输入网络，得到的输出为：生态服务功能年度价值 2 8 2 5 亿元，而1 9 9 9 年实际的生态服务功能年度价值是2 8 2 1 亿元，网络误差0 4 亿元，网络精度1 4 ，说明网络已i j i l 练成功、是有效的。 3 1 7 预测结果 图1 0 网络误差检验 把一个时间序列的模拟样本提供给训练成功的网络即可实现对调水后襄樊生 态价值变化的动态模拟：将2 0 0 2 年模拟样本输入网络，得到2 0 0 2 年的生态服务 功能年度价值量。继续将2 0 0 3 年的模拟样本输入网络，得到2 0 0 3 年的生态服务 功能年度价值量和g d p 。重复这个过程，即可得出2 0 0 4 、2 0 0 5 、2 0 0 6 直至2 0 5 0 年的5 0 年时删序列的生念服务功能年度价值量和g d p ，结果见表1 。 利用表l 的计算结果，采用三次样条插值函数，得出调水后襄樊市生态服务 功能价值和g d p 的变化曲线，见图1 1 、图1 2 从图1 l 中可以发现，南水北调后襄樊市生态服务功能受到明显的损害，在第 一个1 0 年中，出于生态服务功能破坏的缓释效应，生态服务功能价值的损失逐渐 显现、逐步放大；在接下来的2 0 年中，生态服务功能破坏的累积效应明显地表现 出来，生态状况急剧恶化；最终，由于区域问生态系统的相互牵制，生态状况又 趋于稳定。而图1 2 则显示调水后社会经济的变化与生态服务功能并不同步 5 2 1 。在 第一个1 0 年中，生态服务功能水平缓慢下降，相反，g d p 出于惯性继续保持增长。 在接下来的2 0 年中，累积的生态破坏效应释放出来，g d p 止升回落。到2 0 3 0 年 以后，虽然生态服务功能逐渐趋于稳定，但因其己降至一个低水平，社会经济的 可持续发展能力已受到了损害，所以g d p 继续回落，由此可见，生态系统对社会 经济起着至关重要的服务功能，这种服务功能表现为生态环境为社会经济提供可 持续发展的保证旧1 3 , 1 4 , 1 ”。生态环境一旦遭到破坏，必定会给社会经济带来深远 的负面影响。虽然有些时候社会经济会以牺牲生态环境为代价取得暂时的繁荣， 但它可持续发展的根基已被动摇，人们终究会为生态环境的恶化而最终付出代价 【6 4 ，65 1 一 图11 南水北调对襄樊生态服务功能的破坏趋势 图1 2 调水后生态服务功能价值和g d p 的变化对比 表1 调水后生态服务功能价值和g d p 的逐年计算结果 生态服生态服务生态服务 g d p 在g d p 增 务功能功能价值功能价值 g d p 年份递增量长总量 价值年递减量损失总量( 亿元) ( 亿元) ( 亿元) ( 亿元)( 亿元)( 亿元) 2 0 0 12 8 0 84 7 7 2 2 0 0 22 7 9 11 71 75 0 1 12 3 92 3 9 2 0 0 32 7 74173 45 2 112 0o4 39 2 0 0 4 2 7 5 6 1 85 2 5 3 6 7 1 5 65 9 5 2 0 0 52 7 3 62 07 25 5 0 91 4 27 3 7 2 0 0 62 7 1 32 39 55 6 3 91 3 08 6 7 2 0 0 72 6 8 42 91 2 45 6 9 5 5 69 2 3 2 0 0 82 6 4 ，73 81 6 25 7 5 ，2 5 t 79 8 0 2 0 0 92 6 0 24 52 0 75 7 8 12 91 0 0 9 2 0 3 01 9 8 1 8 274 8 7 6 1 0 4 2 0 5 01 7 5 91 0 4 93 8 7 98 9 3 3 . 1 . 8讨论 运用神经网络进行人地系统建模，有其独特的优势3 5 , 3 6 , 3 7 . 1 ) 经网 络模拟人脑的思维方式、 采用大量神经元广泛联接而成的网络系统。 它 彻底摒弃了传统算法 “ 串行”的运算和存储方式，采取 “ 并行”分布处理，因而 具备自 组织、自 适应、自 学习、 鲁棒性和容错性等独特的优良性质。 作为一种 “ 黑 箱”模型，神经网络是一种功能模拟技术，它跳出了系统结构和过程的束缚，直 接着眼于系统的输入和输出，为未知复杂系统建模提供了有效的解决方 一 案。它所 采用的迭代算法 ( 如前所述)在模式识别、智能控制、生物工程、制药、信息处 理等领域的优异表现，已充分证明其在实现高阶函数高精度拟合方面具有突出的 优势。正是这种高精度的函数逼进能力，使网络在反复学习历史数据的基础上 逐步藕合出系统因子间的内在响应模式，最终准确地把握输入和输出间的本质必 然联系。 2 ) 为重要的， 误差指导、 能量稳定、 单元竞合等神经网 络的 基本算法思想， 和 生态系统的一般进化原则相谐调一致。可以说，神经网络为生态服务功能价值的 动态研究提供了一种生态和谐的建模方法。 3 . 2 s d 模型 3 . 2 . 1 s d 模型建模过程 s d的基本构模过程包括: . 划定系统边界; . 确立系统指标体系 . 描述系统基本因果回路; . 设计系统流图; . 编写动力学方程和系统程序; . 模型的调试和检验; . 模拟与仿真。 由于对一个复杂系统的认识，人们存在着一个自 我检验， 反复修正的过程， 所 描述系统基本因果回路 设计系统流图 编写动力学方程和系统程序 图1 3 s d 建模过程 以s d构模的侮个步骤都不可避免地存在着一些假设， 这些假设的真实性和客观性 有待于在后续的步骤中进行检验和修正。因此， s d建模是上述内容的多次反复过 2 4 程，见图 1 3 。本文采用v e n s i m p l e ，作为南水北调中线工程实施后襄樊市人地系 统动力学模型的建模平台。 3 . 2 . 2划定系统边界 系统边界的划定就是明确研究目 标的过程。区域人地系统作为一个复杂大系 统，包含着环境、地理、资源、社会、经济等林林种种诸多方面的内容，而我们 的日 标总是要研究某 个和某一些具体问题，是有针对性的，因此建模者必须抓 住主要矛盾和矛盾的主要方面，不可能也不需要把人地系统的所有内容都包含在 内。具体到本文，我们的目 标是要分析南水北调中线工程对出 水地一湖北省襄樊 市的生态环境造成的损害，以及研究在环境发生突变的情况下，社会经济所受到 的影响。所以我们就把视线锁定在环境、社会和经济三个方面。 3 . 2 . 3确立系统指标体系 系统的指标在s d模型中被定义为: 状态变量、 速率和辅助变量， 其中 状态变 量反映了系统内各子系统主要状态，是该系统动态行为的参照系。速率和辅助变 量是状态变量的变化速度和影响因子， 状态变量间通过速率和辅助变量建立联系 构成了一个相互影响的一体化的网络。在本文中，设定我们最为关心的c o d 、人 口、g d p作为状态变量，来分别表征环境、社会和经济三个子系统。同时设定一 些相关的速率和辅助变量来构筑网络，见表2 a 表 2系统指标体系 子系统状态变量速率辅助变量 环境cod c o d产生量 c o d消减量 环保投入影响因子;科技投入影响因子:产业 结构影响因子;期初 c o d ;期初人口;期初 g d p ; 汉江水量; 汉江c o d容量; 汉江污染水 平;污染水平对死亡率的影响因子;出生率: 死亡率;人均收入;人均收入对死亡率的影响 因子;生活垃圾量;人均生活垃圾最 ;污染水 平对投入产出率的影响因子;投入产出率;再 生产投入;再生产投入率;生产过程污染产生 量:生产过程污染产生率 社会人口 出生 死 亡 经济 gdp 一 投入产出 国民收入分配 3 . 2 . 4描述系统基本因果回路 如前所述， 信息反馈回路是s d模型的基本结构， 任何系统都存在一个或几个 主要反馈回路，它们决定了系统的主要结构和动态趋势。图1 4 就是襄樊市人地系 统 3 条基本的因果回路: gdp + c o d p o p u l a t 图1 4襄樊人地系统基本因果回路 1 ) 反馈回路g d p t -c o d t - - g d p l 经济的增长，会产生更多的污染物和环境质量的下降，而环境的恶化要求社 会拿出更多的投入来制污;反过来又削弱了经济的增长。 2 ) 负反馈回路p o p u l a t i o n t - c o d t -p o p u l a t i o n i 人口的增加会产生更多的生活垃圾，加重环境的污染程度;反过来会影响到 人们的身体健康，导致死亡率上 升和人口的减少。 3 ) j f 反馈回 路g d p t - - p o p u l a t i o n t - - g d p t 经济的发展能够改善人们的生活水平和健康状况， 致使死亡 率下降和人日 增 长;反过来可以向社会提供更多的劳动力供应，保障经济的继续增长。 3 .