双界面匹配一体化速度建模技术研究与应用——以天山南山前带阳霞区块为例
基于SWIPT的半双工中继QF协作可达速率分析
2021年2月第44卷第1期北京邮电大学学报Journal of Beijing University of Posts and TelecommunicationsF e b.2021Vol.44 No. 1文章编号：1007-5321 (2021 )01-0014-06 D O I：10. 13190/j. jbupt. 2020-043基于SW IPT的半双工中继Q F协作可达速率分析张顺外，石笑笑(南京邮电大学通信与信息工程学院，南京210003)摘要：为解决中继节点能量受限的问题及提高系统能量效率以实现可靠绿色通信，提出了基于无线携能传输(SWIPT)技术的半双工中继量化转发（Q F)协作系统.首先，建立基于S W I P T的半双工中继Q F协作系统模型，信源节点和目的节点由电源供电，中继节点通过S W IP T技术同时实现信息传输和能量收集；其次，在功率分割协议下，推导出基于S W IP T的Q F协作的可达速率表达式，证明可达速率是关于功率分割因子的凸函数，并求解出最优功率分割因子以优化可达速率；然后，针对慢衰落信道，进一步分析了基于S W IP T的Q F协作的预期速率；最后，理论分析与仿真结果表明，基于S W I P T的Q F协作的可达速率或预期速率均明显优于传统放大转发和译码转发协作，并且基于S W IP T的Q F协作在中继节点没有外部供电的情形下，能达到与传统Q F协作相近的性能.关键词：无线携能传输技术；量化转发协作；功率分割协议；可达速率；预期速率中图分类号：TN911.2 文献标志码：AAchievable Rate of the SWIPT-Based Half-Duplex Relay QFCooperative SystemZHANG Shun-wai, SHI Xiao-xiao(College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003 , China)Abstract ：Aiming to solve the problem of energy limitation of relay node and improve the energy efficiency of the system for achieving reliable green communication,the half-duplex relay quantize-and-forward (QF)cooperative system is studied based on simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT).Firstly,a SWIPT-based half-duplex relay QF cooperative system model is established.The source node and destination node are powered by external power.The relay node simultaneously implements information transmission and energy harvesting by SWIPT.Then,for the power-splitting protocol,the achievable rate expression of the SWIPT-based QF cooperation is derived.It is proved that the achievable rate is a convex function with respect to the power-splitting factor,and the optimal power-splitting factor is obtained to maximize achievable rate.Furthermore,for slow fading channels,the expected rate of SWIPT-based QF cooperation is further analyzed.Finally,the analysis and simulation shows that the a-chievable rate or expected rate of SWIPT-based QF cooperation is obviously superior to that of traditional amplify-and-forward and decode-and-forward cooperation,and SWIPT-based QF cooperation achieves similar performance to that of traditional QF cooperation in the absence of external power supply for the relay.Key words：simultaneous wireless information and power transfer technology；quantize-and-forward coop-收稿日期：2020~04-23基金项目：国家自然科学基金项目（61501256);江苏省高等学校自然科学研究面上项目（20KJB510034);南京邮电大学国自基金孵化项目（NY219073)作者简介：张顺外（1987 —），男，副教授，硕士生导师，E-mail:*****************.cn.第1期张顺外等：基于SW1P T的半双T中继Q F协作可达速率分析15 eration；power-splitting protocol;achievable rate；expected rate随着绿色通信技术的快速发展，能量收集（EH，energy harvesting)技术成为研究热点，与传统的能量 收集技术不同，无线携能传输（SWIPT，simultaneous wireless information and power transfer)技术 将射频 (RF,radio frequency)信号作为能量源，经过转换装 置转换为电能进行存储，供自身无供电的终端使用. SWIPT技术能同时传输信息与能量，是一种延长无 线通信系统生存时间的有效方法.Zhou等[2:提出 了 2种SW IPT协议，即功率分割（PS,power splitting)协议和时 间切换 （TS,time switching)协议 •PS 协议是将接收的R F信号功率分成两部分，分别用 于E H和信息译码.在T S协议中，E H设备在一段 时间内从其接收的R F信号中获取能量，而在剩余 时间内译码其接收的信息.协作技术可追溯至1979年Cover等对中继信道的研究，常见协作方式包括：放大转发（A F,ampli-fy-and-forward)方式—'、译码转发（DF，decode-and-forward)方式:4]、编码协作方式[5:等•基于SW1PT 的协作技术融合了 SWIPT技术与协作技术，能实现 可靠的绿色通信，引起了广泛关注.H u等[6]研究了 基于SW IPT的A F协作系统，提出了一种基于最小 机会成本的中继选择算法以延长系统的生存时间，并证明了中断概率要求严格时所提方案的优越性. Zhang等[~针对基于SW IPT的A F双向中继协作的 能效优化问题展开研究，建立了基于统计的能量效率模型，通过非线性分式规划求解得出闭合解，并将 其推广至多中继多用户场景.I n等[8S研究了 P S协 议下基于SW IPT的D F协作系统，分析了可达速率一能量（R-E,rate-energy)区域，并提出了一种新的能量收集协议，即信息和能量信号多址广播协议，以改善可达R-E区域.Zoi■等:9]考虑一个基于SWIPT的D F单信源多中继协作系统，提出了最佳功率分配和中继选择算法，推导出了系统中断概率解析表达式，并分析了高信噪比（SNR,signal noise mtio)下系统的分集增益.与A F或D F协作方式相比，量化转发（QF, quantize-and-forward)协作方式下中继节点将其接收 的信号进行简单量化，然后将量化后的信号转发至目的节点.量化后的信号无噪声积累，便于存储、处 理和交换，复杂度较低，便于加密处理，更有利于信 息的安全传输.丫3〇等[~研究了Q F协作在离散无记忆加性高斯白噪声（AWGN,additive white Gaussian noise)半双工中继信道上的可达速率，并将其扩展至慢衰落信道上，证明了 Q F协作相比压缩转发协作更适合慢衰落信道.Y a o等研究了Q F协作 在慢衰落半双工信道上的中断概率和预期速率，并 表明在信道状态信息（CSI,channel state information)仅在接收端可知情形下，从目的节点到中继节点的简单反馈可以进一步改善Q F协作的性能.目前暂未见基于SW丨P T的Q F协作的相关研究.鉴于上述情形，提出了基于SW IPT的半双工中 继Q F协作系统，解决了中继节点能量受限的问题，实现了可靠的绿色通信，主要贡献概述如下：①推导出了基于SW IPT的半双工中继Q F协作的可达速 率表达式；②针对AWGN信道，求解出P S协议下 最优功率分割因子以优化可达速率；③针对慢衰落信道，分析了基于SW IPT的半双工中继Q F协作 的预期速率，并进一步通过数值仿真验证了系统性能.1基于SW IPT的半双工中继Q F协 作系统描述基于SW【P T的半双工中继Q F协作系统模型如 图1所示.信源节点S在中继节点R的协助下向目 的节点D传送信息.假定信源节点S由电源供电，而中继节点R处无供电，需要从接收信号中收集能量，并将收集到的能量用于信息传输.在协作方式下，中继节点先对其接收信号进行量化，再将量化后 的信息经R-D信道发送至目的节点D.假定S-R、S-D和R-D信道的增益分别为l/tS K I2、I k l2和I/1rd I2,7'为整个时间块的持续时间，将其 分成2个时隙（子块），且2个时隙的持续时间相16北京邮电大学学报第44卷等，均为772.信源节点S在整个时间块中发送信息，而中继节点R在第1时隙接收并在第2时隙发 送和七分别表示第I和第2时隙信源节点S发 送的信号，^表示第2时隙中继节点R发送的信 号，y,和73分别表示第1和第2时隙目的节点D接 收的信号，y2表示第I时隙中继节点R接收的信号.1.1中继节点能量收集中继节点R接收到来自信源节点S的信号，在 P S协议下，通过SWIPT技术得到的能量信号为2.1 A W G N半双工中继Q F协作AWGN半双工中继Q F协作可达速率见定理1.定理 1记 C,= I /i s…I2,C2= I/i.S B 丨2,C3 = 1/1…,,12，在六10〜信道下（：丨、(：2、(：3为固定值，假定 归一化4 =杧=1，则AWGN半双工中继Q F协作的 可达速率为R <max min{—lb( 1 + C,P,H—^^+碲1 4 l I +52v I+lb(l+C丨P,),J e h=/P^P h^x>+n«( 1 )其中：P为功率分割因子，A为信源节点s第1时 隙的发射功率为服从均值为0、方差为S2R的复 加性高斯白噪声.故中继节点收集的能量为E^Vp P t\h,R\2T/2(2)其中：7?为能量转换效率，〇 <r? <1.进一步，可得出中继节点的发送功率为P« =VP P\l/l SR |：(3) 1.2接收端信息传输在Q F协作方式下，中继节点先对接收的信号进行量化，再将量化后的信号进行转发.中继节点的接收信号表示为J-L = (1 -p)^sR*i+nR(4)在第1时隙，目的节点的接收信号为Ji = \/~P~\hsv x\+nn(5)在第2时隙，目的节点的接收信号为~+n D(6)中继节点量化后的信号为r2 = r2 + zv(7)其中：p3为信源节点第2时隙的发射功率，中继节 点将第1时隙接收的信号y2量化得到么，在第2时 隙通过信号&发送其对应的量化索引["_12];%为服从均值为〇、方差为忒的复高斯白噪声；&为独 立的高斯随机变量…]，均值为〇,方差为$•2 基于SW IP T的半双工中继Q F协作可达速率分析在分析AWGN半双工中继Q F协作可达速率基 础上，推导出基于SW IPT的Q F协作在AWGN信道 下最大可达速率表达式.并进一步推广分析其在慢衰落信道下的预期速率.>[1 + (1 冗:)〜]々b d+C A+w}(8)其中为中继节点的发送功率.定理1的证明参 见文献[11].2.2 基于SW IPT的A W G N半双工中继Q F协作利用SWIPT技术，中继节点将收集的能量用于 第2时隙的信息传输，此时式（8)中匕=/\，再结合 式（4 )~ 式（7 )，假定 x,.e= 1，2，3 )、y,e、么e么，则相关的平均互信息如下:I{X r,Yx,Yt) =I(X r,Yl,Y2+Z Q)=+卟+C，+^1](9)/u w2)丨丨)(i+c，3)(10)/(z,；y,) =y i b(i +c,p,)(i i)I(X r,Y2) ^I(X]；Y2 +z y)c2p,(i-P)T2-lb/(Y2；Y2)-lb1+C2P,(1 -p)S'K X,,X2；Y,)=y l b(l^C,P^C2CiVp P y)由式（11)〜式（13)可得：K x x；y x) +/(^,；y2)-i(y2；y2)i『（i + c丨尸丨）52h2-lb+ 5,(12)(13))(14)(15)基于SW IPT的AW GN半双工中继Q F协作的可达速率可进一步表示为/? < m ax m in {备’d ;) + +/(X3;F3 IZ2)，碎L2 2第1期张顺外等：基于SWIPT 的半双T .中继Q F 协作可达速率分析17[/(J I ；F ,) +I (X I -,Y 1) -l (Y 2；Y 2)] +2max min \ ^(8,,) ,I 2(S 9)sb(16)其中.1,(81) = —lb I 1 +C ,P ,4C 2P t ( \ -p )I +44lb (l +C ,P 3)(17)述为maxZ (p ) =1 +Clf >1 +pC 2P ,(1 -p )1 +C ,P , +C 2P ,(1 -p )C 2CiVP P ,s . t . ：0 <p < 1(23 )求Z (P )关于P 的一阶偏导可得：dZ (p ) —_________-C 2Pt _________dp ~ t | C ,P , +C ,P ,(1 -p ) + 1 +C 1Ci 7)pPl/2(o =士lb(1 +c tp t )82Q1+5;4lb (l +C ,P 3 +C 2CiVPP t )(18)由的表达式可知，/,(碑）是关于 < 的单 调减函数；由/2($)的表达式可知，/2(&)是关于< 的单调增函数，则当且仅当/,(<) =/2(<)时，QF 协作可得到最大理论可达速率的表达式.令/,(<) =/2(馮），得到夂的表达式为S ：,+ C .P , +C 2P ,(1 -p )(1 +C ,P ,)C 2C ,V pPt19)+ c ,p 3 I得到Q F 协作的最大理论可达速率表达式为C ,p ,C 2P ,(1 -p )+ C ,P , +C 2P ,(1 -p )4(I +C ,P ,) lb(l +C ,P 3)C 2C 37]pP ,1 +c ,p 3(20)2.3功率分割因子优化C 2P ,(1 —p )^V PC ,P , +C 2P ,(1 -p )C 2C ,Vp 2P ,C ,P , +0^,(1 -p ) +1C 2C 3r ?pP ,(24)令解得： dpP * =C ,P , -+C 2P , +1)(C ,P , +C 2C ,Plr / + l ) +C 2P , +1c2P 丨-C A P lV(25)由式（24)可知：Z (p )在（0，,）范围内，是关 于p 的单调递增函数，在[P ’，I )范围内是关于P 的 单调递减函数.由此可得：在（〇，1)范围内有且仅有一个根^使得M ^=〇,因此/?#是关于功率分割dp因子P 的凸函数，即在最优功率分割因子y 处可得 到可达速率•.的最大值.2.4基于SW IP T 的慢衰落半双工中继信道的QF当信源节点发送功率P , =P 3,得到式（20)的简化式l 〇F-lb+ C.P ,C 2P ,(1 -p )+c ,p , +c 2p ,(r ^yC 2C ,-qpPiT lb 〇 +C ,P 3)(21)由式（21)可知，RQ F 是关于p 的函数，且只有部 分分式与p 有关，为简化运算，记作Z (p ) =1 +C ,P ,C 2P ,(1 _P )1 + CtP , + C2P ,(1 -p )C 2C ^p P l协作对于慢衰落信道模型，信道系数在单个时间块 上保持不变，而在块与块之间随机变化，在这种情况 下，可达速率为随机变量.在研究中继Q F 协作的性 能时，考虑系统预期速率.为了方便起见，记作C 二[(：,，(：2，(：3] ,Q F 协作 的可达速率通常表示为信道系数矢量的函数 /Q F (C ),即 /Q F (C ) =R Q f .，其中 /Q F (C )为“瞬时可达 速率在整个传输过程中假定固定信息的传输速率为 /•.对于慢衰落信道，在基于SW IPT 的半双工中继 Q F 协作中，中断概率表示为(22)因此，可将系统的最大可达速率的求解问题表P …u , =Pr j V (C ) 〇丨 （26)根据上述中断概率的定义，可以进一步定义预18北京邮电大学学报第44卷3.2不同能量转换效率下基于SW IP T 的半双工中继Q F 协作可达速率的比较图3所示为不同能量转换效率下基于SWIPT 的半双工中继Q F 协作的可达速率的对比.假设功 率分割因子P 分别为〇. 3、0. 5和0. 8,P = 10 W .由 图3可知，当p 固定时，可达速率与能量转换效率” 为正相关，系统可达速率随着能量转换效率的增加 而提升.在p 为0.5的情况下，77=0.3时，可达速率 /?!jF = 1.06 bit /s ，而=0. 8 时，可达速率 ft # =1. 12 bit /s ,性能提升约5.7%，这是因为能量转换效 率越高，中继节点可利用的能量越多，中继节点的发 送功率越高，进而增大了系统的可达速率.故提高 系统实际的能量转换效率是改善系统可达速率的有 效途径之一.l.lX)^^1-----1-------1------1------1------1------1------1------1------0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0n图3不同能量转换效率下系统可达速率的比较3.3不同功率分割因子下基于S W IP T 的半双工中继Q F 协作可达速率的比较图4所示为不同功率分割因子下基于SWIPT 的半双工中继Q F 协作的可达速率的对比.假定信 源节点发射功率分别为6 W ，10 W 和15 W ,=0.9. 由图4可知，最优功率分割因子p '即为仿真图中标 “A ”的位置.如发射功率为15 W 时，得到最优功率 分割因子^^ =0.51,对应的可达速率最大约为期速率为R其中，-P.,J =K 1 -P r |/Q F (C ) <r | ) (27)P o u , =P r {(l + C ,P ,)2 +C C W l-p )(l + C 丨 P 3)<24^ 1 (28)1 + C 1P 3+C 2P 1(1 —p ) + C2C ^rjpP3仿真结果与分析通过数值仿真分析基于SW IPT 的半双工中继Q F 协作的可达速率和预期速率.假设AWGN 情形 下，S -D 、S -R 和R -D 信道增益分别固定为C , =0.3、 C 2 = 1和C 3 =1.信源节点在第I 时隙和第2时隙 的发送功率P , 中继节点和目的节点的噪声功率归一化S2R=1 ,则S -D 信道的平均发送信噪比与发送功率相等，即为3.1不同协作方式下半双工中继可达速率的比较研究基于SW IPT 的半双工中继Q F 协作的可达 速率，并与传统的QF 、D F 和A F 协作方式的可达速 率进行比较，结果如图2所示.假定Q F 协作方式 下，p =0. 5，i 7 =〇. 9.传统协作方式中继节点由电源 提供能量，且功率P 2=P .由图2可知，在高信噪比 下，基于SW IPT 的Q F 协作和传统Q F 协作的可达 速率均比D F 或A F 协作更高•这是因为D F 或AF 协作严格受到S -R 信道限制，对S -R 信道可靠性依 赖性更强，而Q F 协作受S -R 信道限制较小.仿真结 果同时表明：基于SW IPT 的Q F 协作的可达速率与 传统Q F 协作的可达速率相近，仅相差约0. 1 bit /s . 但由于基于SW IPT 的Q F 协作中继节点无需外部电 源提供能量，因此能效更高，更适用于能量受限的通 信场景•上述结论可推广至更一般的信道传播模 型，如经典的奥村传播模型等.1.4图4不同功率分割因子下系统可达速率的比较0 1 2 34 5 67 8 9 10SNR/dB图2不同协作方式下系统可达速率的比较8060402(，丨I!q )/^i r -K I a c _{'.•1S /褂i r -K I f ^•■=1)/#铟相IF第1期张顺外等：基于SW1P T的半双工中继Q F协作可达速率分析19l.367 7 bit/s•图4同时验证了，在（〇,p‘）范围内，可达速率随着功率分割因子的增加而单调增加；在 [P'l)范围内，可达速率随着功率分割因子的增加 而单调减小.3.4不同协作方式下半双工中继预期速率的比较针对慢衰落信道，信道系数在单个块上保持不变，而在块与块之间随机变化，研究了基于SWIPT 的Q F协作的预期速率，并与传统的QF、D F和AF 协作方式的预期速率比较.假定0=0.5,77=0.9,固定信息传输速率r =0.5 bit/s.由图5可知，基于 SWIPT的Q F协作与传统Q F协作的预期速率均优于A F或D F协作方式，且前两者非常接近，相差仅 约0.01 ~ 0.02 bit/s•在高信噪比情况下，基于 SWIPT的Q F协作和传统Q F协作的预期速率近似一致，但前者能效更高.〇10---1--1---1---1---1---1--1---1---1--'5 6 7 8 9 10 II 12 13 14 15SNR/dB图5不同协作方式下系统预期速率的比较4结束语提出了基于SW IPT的半双工中继Q F协作系统 模型.在中继节点采用P S协议的情形下，推导出基 于SWIPT的AWGN半双工中继Q F协作的可达速率表达式，证明可达速率是关于功率分割因子的凸函数，并求解出最优功率分割因子以优化可达速率. 然后，进一步分析了基于SW IPT的慢衰落半双工中 继Q F协作的预期速率.最后，仿真结果表明，基于 SWIPT的Q F协作的可达速率或预期速率均明显优 于传统A F和D F协作，并且基于SWIPT的Q F协作 在中继节点无电源供电的情形下，能够达到与传统 Q F协作相近的性能，且能效更高，更适用于能量受 限的通信场景.参考文献：[1Abedi M, Masoumi H, Emadi M J. 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大语言模型技术在区域地质勘探报告中生成式应用的实践探索
大语言模型技术在区域地质勘探报告中生成式应用的实践探索目录一、内容简述 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状概述 (3)1.3 研究内容与方法 (4)二、大语言模型技术基础 (4)2.1 大语言模型技术原理 (5)2.2 生成式对抗网络原理 (6)2.3 大语言模型与GAN的结合 (7)三、区域地质勘探报告生成式应用需求分析 (7)3.1 区域地质勘探报告的特点 (8)3.2 生成式应用的需求分析 (9)3.3 报告生成式应用的技术框架 (10)四、大语言模型技术在区域地质勘探报告生成中的应用 (11)4.1 数据预处理与特征提取 (12)4.2 基于大语言模型的文本生成方法 (13)4.3 模型训练与优化 (14)4.4 实时交互式报告生成 (15)五、应用效果评估与案例分析 (16)5.1 应用效果评估指标 (17)5.2 案例一 (18)5.3 案例二 (19)六、结论与展望 (21)6.1 研究成果总结 (22)6.2 存在的问题与不足 (23)6.3 后续研究方向与展望 (24)一、内容简述在实际应用中，我们发现大语言模型技术能够有效地提取地质勘探数据中的关键信息，并自动生成结构清晰、内容准确的地质勘探报告。
该技术还可以辅助地质学家进行数据解读和成果分析，提高工作效率和质量。
我们也面临着一些挑战和问题，如数据质量、模型准确性、应用场景等。
为了解决这些问题，我们需要进一步研究和改进大语言模型技术，探索更高效、更准确的生成式应用方法。
大语言模型技术在区域地质勘探报告生成式应用中具有广阔的前景和潜力。
通过实践探索和应用改进，我们可以更好地发挥这一技术的优势，为地质勘探工作提供更加高效、准确的服务。
1.1 研究背景与意义区域地质勘探报告是地质学家对地壳进行深入研究后编制的重要文件，其中包含了丰富的地质信息。
手动编写这些报告不仅耗时费力，而且容易出错。
传统的方法也无法充分利用现代地质学、地球物理学等多学科的最新研究成果，导致报告的内容和深度难以得到有效提升。
用于沙漠区深度域速度建模的方法_CN109581501A
建模的方法及装置 ，其中 ，方法包括 ：建立浅表层 深度域速度模型 ；建立中 深层深度域速度模型 ； 将浅表层深度域速度模型和中深层深度域速度 模型进行速度融合以获取浅中深层一体化深度 域初始速度模型 ；以 及利用各向同性层析速度反 演技术和各向异性层析速度反演技术对浅中深 层一体化深度域初始速度模型进行迭代更新。本 发明的 用于沙漠区 深度域速度建模的 方法可获 得沙漠区高精度深度域速度模型，从而进一步提 高深度偏移的成像质量。
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延迟； 利用层反射波层析速度反演技术，对拾取的所述剩余速度或剩余延迟进行各向同性深
度域层速度模型更新； 重复各向同性叠前深度偏移成像与各向同性深度域速度模型更新过程，以获得精确的
各向同性深度域层速度模型；以及 利用所述各向同性深度域层速度模型对时间域层位进行时深转换获得深度域层位，计
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说 明 书
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用于沙漠区深度域速度建模的方法
技术领域 [0001] 本发明涉及复杂沙漠区石油和天然气地震勘探技术领域，具体涉及一种用于沙漠 区深度域速度建模的方法及装置。
(74)专利代理机构 北京市浩天知识产权代理事 务所(普通合伙) 11276
代理人 宋菲 刘云贵
(51)Int .Cl . G01V 1/30(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109581501 A (43)申请公布日 2019.04.05
( 54 )发明 名称 用于沙漠区深度域速度建模的方法
算深度域层位深度与测井分层深度的 误差 ，建立各向 异性参数体 ，利 用各向 异性反射波层 析速度反演技术对各向异性深度域层速度和各向异性参数进行更新；
新工科专业产教融合人才培养模式探索——以区块链专业为例
新工科专业产教融合人才培养模式探索——以区块链专业为
例
王陆平;奚雪峰;戴欢;李泽;陆悠
【期刊名称】《教育进展》
【年(卷),期】2024(14)4
【摘要】区块链技术是一项发展数字经济的关键技术,然而,目前我国区块链专业人才极度缺乏,已严重阻碍了我国区块链产业的发展速度。
区块链工程作为新工科专业之一,面向产业人才需求,加强产教深度融合,培养创新能力强、综合实践能力强的高素质复合型的“新工科”人才的意义重大。
本文以苏州科技大学的区块链工程专业为例,从人才培养模式和协同育人路径、产教融合的课程体系等多方面进行分析,探索区块链技术人才培养和能力建设新思路,探索一种更全面、更深入的新工科专业产教融合教学新模式。
【总页数】8页(P458-465)
【作者】王陆平;奚雪峰;戴欢;李泽;陆悠
【作者单位】苏州科技大学电子与信息工程学院苏州
【正文语种】中文
【中图分类】G64
【相关文献】
1."产教融合、工学一体、校内顶岗"的动漫制作技术专业现代学徒制人才培养模式探索与实践——以黑龙江职业学院动漫制作技术专业产教融合项目为例
2.赛教融
合深化产教融合人才培养模式探索与实践——以南京交通职业技术学院汽车运用与维修技术专业群为例3.专业群背景下新工科专业产教融合协同育人模式的探索--以北京联合大学机器人工程专业为例4.“新工科”背景下产教融合共培同育食品专业人才模式的实践与探索——以河南农业大学食品科学与工程专业为例5.新工科产教融合背景下软件工程专业融合型人才培养的探索与实践——以现代信息产业学院为例
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空天一体化视景仿真关键技术研究
小型微型计算机系统Journa l o f Ch i nese C om puter Sy ste m s2010年11月第11期V o l 31N o .112010收稿日期:2009 08 28 基金项目:国家"八六三"高技术研究发展计划项目资助. 作者简介:郭栋梁,男,1983年生,博士研究生,研究方向为计算机图形学、虚拟现实;聂俊岚,女,1964年生,博士,教授,研究方向为虚拟现实;王艳芬,女,1982年生,硕士,助理实验师,研究方向为虚拟现实、计算机图形学;孔令富,男,1957年生,博士生导师,教授,研究方向为计算机智能控制、机器视觉.空天一体化视景仿真关键技术研究郭栋梁,聂俊岚,王艳芬,孔令富(燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004)E m ai:l dong li an g1005@摘 要:针对空天场景中仿真实体坐标系难以组织,通过研究空天场景坐标系的一般关系树,提出基于V ega Pr i m e 的坐标系关系树组织结构;通过设计观察目标到视点距离和视域远近裁减面的函数对应关系,解决了空天场景中由于实体尺寸差别悬殊带来的展现失真问题;对气象环境加入区域约束,根据视点位置确定当前气象环境效果,实现空天场景多环境的展现.设计K T SG 系统,实现了空天一体化场景的逼真显示.关键词:空天一体化;视景仿真;多坐标系管理;多气象环境中图分类号:T P391 文献标识码:A 文章编号:1000 1220(2010)11 2255 05Research on K ey T echnologies of Scene Si m ulation AboutA erospace IntegrationGU O D ong liang,N IE Jun lan ,W ANG Y an fen ,KONG L ing fu(In f orma tion Science and En gi n eeri ng In stit u te,Yanshan Un iversity,Q i nhuangdao 066004,Ch i n a )Abstrac t :A no ve l organizati o na l structure o f coo rd i nate s h i e rarch ical tree t ha t base on V ega P ri m e w as propo s ed ,ai m i ng a t o rg an i z i ng the si m ulation entities i n aero s pace .A nov e l functi o n w as desi gned ,w h i ch is com po sed o f t he d istance bet w een targ et and o b serv er ,t he near c li ppi ng p l ane ,and t he far cli pp i ng plane .Succe ssfull y preven t the prob le m o f d is p l ay d isto rti on .The m ulti env iro n m ents w ere disp l ayed i n aero space scene ,buil ding on addi ng reg ion re str i c t to m eteo ro log i ca l env i ron m en.t Currentm eteo ro log i ca l en v i ron m ent w as cho se acco rd i ng t o t he po siti on o f v ie w er .K T S G syste m w as designed ,ex ac tl y d isplay i ng t he s pace scene .K ey word s :aero s pace i nteg ra tion ;scene si m ulati on ;m u lti coo rdi na t e sm anagem en ;t m ulti m eteo ro l og i ca l env iron m ent1 引 言空天场景是包含航天平台、临近空间平台、航空平台和地面环境一体化结合的三维场景,具有范围广、气象环境多样、实体描述复杂等特点.有效地组织三维空天场景,实现不同空间平台实时逼真地展现,在空间探测、空天虚拟战场仿真、三维游戏等方面都有着极其重要的研究意义.作为M u lti g en Parad i gm 公司推出的支持面向对象技术的实时视景驱动软件,V eg a P ri m e 具有展现效果逼真、配置灵活、扩展模块丰富等特点,在航空航天、虚拟战场、工业仿真等诸多领域得以广泛地应用.对于空间局部区域的视景仿真,使用其自带的场景配置工具L ynx P r i m e 就能很容易地实现.然而,由于空天场景的特点,V ega Pr i m e 实现空天视景仿真会遇到如下问题:1)描述仿真实体的坐标系各式各样.例如卫星等航空飞行器一般使用地心惯性坐标系,飞机等近地飞行器一般使用大地坐标系,而车辆、房屋等地面物体使用的却是当地坐标系.多种坐标系难以管理.2)实体尺寸比例相差很大,如卫星、飞机尺寸等只有米数量级,而地球半径、卫星轨道半径都在数千公里甚至更高数量级,不考虑尺寸因素会产生定位精度问题和Z fighting 现象;3)场景范围广,气象环境复杂,同一场景下不同区域不同环境的展现效果难以很好地展现,难以实现多角度、全方位观察整个空天场景.目前对于近地平台,只对局部区域进行视景仿真[1 3];对于航天、临近空间等单一平台,通常采用非真实比例,即缩小地球和卫星半径尺寸比例进行视景仿真[4 5].无法满足既包含航空平台、临近空间平台、航天平台、又包含局部精细地形区域的空天一体化真实场景的视景仿真要求.本文从多坐标系管理、视域远近裁剪面控制和多气象环境管理等方面入手,研究如何在V ega Pr i m e 中实现真实比例、高逼真度的空天场景展示.2 空天场景下多坐标系管理三维场景通常采用对笛卡尔坐标系进行平移、旋转、缩放等操作来组织场景图[1],而对于空天三维场景,一部分仿真实体的位置和姿态使用笛卡尔坐标系进行描述,而其他许多仿真实体是在大地等地理坐标系中进行描述的[6,7].通过对空天仿真实体定位方式的研究,总结空天场景坐标系之间的关系,如图1所示,图中椭圆表示各种不同的坐标系,大写字母表示不同坐标系下的转换矩阵.实体本体坐标系是真正绘制实体三维模型的坐标系;实体轨道坐标系是指环绕行星质心做规则周期运动实体所在坐标系,在其坐标系下描述的实体对应卫星、临近空间飞行器等运动有规律的实体;地心固定坐标系下的描述实体主要对应与实体轨道坐标系下相类似、只是参考坐标系不同的实体;大地坐标系下描述的实体对应飞机、近程导弹、局部地形等近地实体;当地坐标系则描述以某个地理位置点做参考的实体,如局部地形下的车辆、建筑等;而行星惯性坐标系一般在日心黄道坐标系下进行描述.图1 空天场景多坐标系关系树F i g.1M ulti sy ste m s h i erarch ies i n s pace scene在V ega P r i m e中,可以定义四种类型的坐标系:当地坐标系、大地坐标系、地心固定坐标系和投影坐标系[8][9].由于V ega Pr i m e是针对近地视景仿真,其本身提供的坐标系描述不足以支持整个空天场景的生成,必须进行坐标系扩展.描述地球表面场景可视化,V ega P ri m e采用地心固定坐标系为场景的根节点,然后再进行地理坐标系和当地坐标系的转换.在场景图中,实体本体坐标系越靠近根节点,矩阵计算误差越小,尤其是大范围场景中更要考虑这个因素.由于空天场景中大部分仿真实体是在以地球为中心的坐标系或大地坐标系下定位的,为了降低坐标转换带来的精度误差,所以采用以地心固定坐标系为空天场景的根节点,对图1的组织形式进行转变,得到图2以地固坐标系为根节点的空天场景组织关系图.图2 以地固坐标系为根的空天场景组织关系F i g.2Space scene o rg an iza ti on w ho seroo t is eart h fixed co ordi na t e sy ste m如图2所示,只需求得日心黄道坐标系到地心惯性坐标系的转换矩阵A的逆矩阵A^( 1),以及地心惯性坐标系到地心固定坐标系的转换矩阵C的逆矩阵C^( 1)作为新关系树的转换矩阵,完成以地心固定坐标系为根节点的关系树的转换.对于大地坐标系这种直接与地球模型相关的地理坐标系,在V ega P ri m e中通过设定参考地球模型获得vpC oo rdSy s 对象,从而根据此对象获得地心固定坐标系到大地坐标系的坐标转换器v p C oo rdC ov erter对象.对于大地坐标系下的仿真实体vp O bjec,t只要设定其坐标转换器为此vpC oo rdC ov erter 对象,就可以以(经度,纬度,海拔,偏航角,俯仰角,滚动角)的地理位姿形式来描述仿真实体的运动.绘制时,场景图内部会自动地对其进行坐标转换矩阵F,从而实现笛卡尔坐标系与地理坐标系之间的转换.具体创建和使用vpC oo rdC ov erter 的方法如下://创建地球模型vpC oo rdSy s::E lli pso i d*m_E lli p s o i d=new v p C o o rdSy sEllips o i d("K TE art h",EARTH_SE M I M A J OR,EARTH _SE M I M I NOR);m_E lli p s o i d >ref();//通过m_E lli pso i d创建大地坐标系的vpC oo rdSy s对象vpC oo rdSy s*m_G eo de tic=new vpCo o rdSy s(v p C o o rdSy s::TY PE_GEO DET IC,m_E lli pso id);m_G eodeti c >re f();//通过m_Ellips o i d创建地心固定坐标系的vpC oo rdSy s 对象vpC oo rdSy s*m_G eocentr i c=new vpCoo rdSy s(v p C o o rdSy s::TY PE_GEO CENTR I C,m_E llipso i d);m_G eocentr i c >ref();//初始化大地坐标系转换器vpC oo rdCo nv erter*m_G eo de ti cC ov=ne w vpCo ord C onv erter();m_G eodeti cC ov >ref();m_G eodeti cC ov >s e t Co o rdSy s(m_G eo de tic);//初始化地心固定坐标系转换器vpC oo rdCo nv erter*m_G eocentricC ov=ne w vpCo ord C onv erter();m_G eocentr i cC ov >ref();m_G eocentr i cC ov >se t Co ordSy s(m_G eo centr ic);//初始化地心惯性坐标系的v p T ransfo r mvpT ransfor m*m_G eoCenInerT ran s=ne w vpT ran sfo r m ();m_G eoC enInerT rans >re f();//设置场景根节点m_Scene为地心固定坐标系形式m_Scene >se t Coo rd C onver t e r(m_G eo cen tricCo v);//建立地心固定坐标系和地形惯性坐标系的从属关系m_Scene >add C hil d(m_G eoC enInerT ran s);//设定场景中实体对象a irplane为大地坐标系描述形式的方法m_Scene >add C hil d(a irp l ane);a irp l ane >set C oo rdC onverter(m_G eodeticCo v);3 视域远近裁剪面控制大规模场景精确显示必须解决两个问题,一是如何提高2256 小 型 微 型 计 算 机 系 统 2010年三维场景中物体定位的精度,二是如何提高深度检测的准确性.在三维场景中,对于获得高精度的物体位姿数据,可以通过减少矩阵转换操作和采用高精度数据类型来实现[10].通过对空天场景下多坐标系的管理,采用以地固坐标系为根结点的空天场景组织关系,可以相应地减少矩阵转换操作,获得较高精度的物体位姿数据.此外,V eg a Pr i m e 较之前身V ega 在数据类型上进行了改进,采用更为精确的64位双精度浮点型数据类型,从而进一步提高了矩阵操作计算结果的精度.图3 大尺寸地球模型产生的Z fighti ng 现象F ig .3Z f i ghti ng caused by b i g ger earth m o de l 目前主流计算机最多支持32位的深度缓存,即对于三维场景而言,以视域远、近裁剪面为两端的深度值数据最多支持232个量化单位,而且随着远离视点,量化单位表示的距离是越来越大的.对空天一体化真实视景仿真,不仅要对大尺寸实体进行全局显示,也要对小尺寸实体进行局部特写.如果没有对视域近裁剪面的N ear 值和远裁剪面的F ar 值进行合理设置,就会出现用户不可容忍的失真效果[11]:若N ear 值很小而Far 值很大,就会使得绘制到同一屏幕像素上的面片深度检测不准确,出现如图3所示Z f i ghti ng 现象;若N ear 值很大且Far 值也很大,则大尺寸的物体不会出现Z fighti ng 现象,但是小尺寸的近处物体却会跑到近裁剪面之外,出现如图4所示部分"拦断",甚至全部看不到的现象.所以必须针对视点位置动态调整视域的远近裁剪面的值,更好地利用32位的深度量化级.图4 N ear 值太大出现的"拦断"现象F i g.4"blo ck"caused by larg er N ear nu m b l er 通过研究,发现空天场景具有以地球为中心,地球表面和星空为场景绘制背景,仿真实体作为场景单元嵌入其中,且运动位置在地球半径数量级以下的特点.通过设定不同的Near 、F ar 值和观察物体的尺寸进行试验还得出:以10米为N ear 值的话,F ar 值取地球直径(约1.3万公里)不会出现Z fi gh ting 现象且能满足对局部小尺寸实体进行特写的要求;以2000米为N ear 值的话,F ar 值取太阳系直径(约120亿公里)不会出现Z f i gh ting 现象,而且在这个范围内(2000米以上)小尺寸实体实际不需要局部精细表现.由此,采用式1建立观察目标到视点的距离d 和N ea r 、F a r 值的函数关系.其中m i n N 和m ax N 分别为实验得到的最小、最大N ea r 值(m i n N =10,m ax N =2000),ED 为地球直径,SD 为太阳系直径.当观察目标到视点的距离d 落在m i n N 和m ax N 之间时,为最大限度满足可视化范围和逼真度,使用等比例公式视域的远近裁剪面.在场景帧更新阶段,通过式1实时计算视域N ea r 、F a r 值,能很好地避免大尺寸实体的Z f i gh ting 现象和小尺寸实体的"拦断"现象,实现空天场景的高精度、大范围显示.图5 远处地球星空背景和近处实体同时展现的效果F ig .5E ffec ts s how ed by backg round o f starry sky i ni n fi n ity and entities in near d istance图5展现了合理确定N ea r 、F a r 以后,近处物体、远处地球和星空背景的展现效果.N ear =m i n N ,Fa r =ED:(d <m i n N )N ear =d,F a r =(m ax N -d ) S D +ED (d -m i n N )m ax D -m in D :(m in N !d !m ax N )N ear =m ax N,F a r =S D :(d >m ax N ea r )(1)4 多气象环境管理在视景仿真可视化中,支持气象环境效果对于增强三维沉浸感尤为重要.空天一体化场景不像局部场景那样只关注某一种气象环境的展现,而是关注对整个地球范围内不同区域的不同气象环境的展现.使得观察者不仅能动态了解不同空天仿真实体运行状态,还能真实感受其所处的自然环境.V eg a P ri m e 使用观察者绑定的方式实现环境效果的绘制,其vpEnv 模块对环境效果信息进行了封装,不仅可以定义展现环境的时间、地理位置、天空颜色等,而且作为环境管理者,vpEnv 还可以加载太阳、月亮、云层、风和雨等环境效果,通过合理设计和搭配,一个vpEnv 对象能够根据时间和所在225711期 郭栋梁等:空天一体化视景仿真关键技术研究位置,模拟出某一地点某时的真实环境展现.本文使用.star 格式的真实星体数据实现的星空效果作为空天场景的的默认环境.为了满足观察者进入不同区域表现不同的气象环境,设计了一个环境列表来组织管理不同的环境对象,并为列表中的环境对象设定其相应的展现区域,在场景运行时动态维护此环境列表.当每次帧更新时,通过判断视点所处的地理位置是否在某一个环境对象展现区域中,决定视点究竟与什么样的气象环境进行绑定.新设计的环境对象K TEnv类,继承自v p Env类,如下所示:classK T Env:pub lic vpEnv{doub l e m_M axL a,t m_M i nL a;t//纬度范围doub l e m_M axL on,m_M i nL on;//经度范围doub l e m_M axE le,m_M i nE l e;//高度范围public:boo l IsIn(v u V ec3d po s);//判断位置po s是否在该环境区域中};对于多视点多通道空天场景可视化的情况,其观察者(KTO b s e rv er)绑定环境(K TEnv)更新算法描述如下:(1)遍历K TO b s e rv er对象列表,如果遍历完成,退出,否则转入(2)处理;(2)通过大地坐标系的vpCo o rdCo ver t e r对象计算当前K TO bserver对象的经纬度海拔O bs LLA;(3)遍历K TEnv对象列表,如果遍历完成则转入S t ep1;否则转入(4)进行处理;(4)通过IsIn函数判断O bs L LA是否在当前KT Env对象区域中,如果为真转入(5);否则转入(6)进行处理;(5)如果K TO bserv er对象没有绑定任何KT Env对象,那么绑定当前K T Env对象于当前K TO bserver对象,并设置当前K TEnv对象的实际经纬度为此K TO bserv er对象的经纬度,然后转到(3)继续处理其他KT Env对象;否则直接转到(3);(6)如果当前K TEnv对象就是当前K TO b s e rv er对象绑定的环境对象,那么取消两者之间的绑定关系,然后转入(3)继续处理其他K TEnv对象;否则直接转到(3);通过上述算法,本文实现了多视点观察空天场景时,在地球上不同区域展现不同气象环境的效果.5 实验验证和生成效果采用本文对空天场景的组织和管理方法,在W i ndow s操作系统下的HP图形工作站上使用V C7.0和V ega P ri m e实现了K T S G(空天场景K ongT ian Scene G raph)可视化系统.使用地球、高精度局部地形、地面车辆、飞机、导弹和卫星等多种模型作为空天场景的三维可视化元素,模型尺寸完全使用真图6 空天场景可视化效果图F i g6Effects g raphics o f space scene v isuali za tion实比例,同时,场景中包含了粒子系统、三维动画等特殊效果和多种气象环境展现效果;为了多角度全方位展现整个空天场景,使用多视点多通道技术;同时,绘制帧率能保持在35帧/秒以上.K T SG系统的展现效果如图6所示.其中,通道1观察的是某一时间华北某地区月夜的气象环境;通道2观察的是同一时刻不同时区西北某地区白天飘雪的气象环境;通道3观察目标是一颗卫星载有多个传感器,对不同区域进行行扫的效果;通道4是以一颗卫星为观察目标显示整个地球和星空背景的效果.KT S G系统以一个统一、真实尺寸的场景多角度、全方位地展现了空天视景仿真效果.6 结论与展望本文对空天视景仿真的关键技术难点进行了分析并提出了有效地解决途径:1)获得空天场景坐标系组织的关系树,并研究其组织形式,设计出其改进后更适于空天视景仿真的关系树模型;2)设计观察目标到视点的距离和视域远近裁剪面的函数关系,有效解决实体尺寸悬殊时场景产生的失真现象; 2258 小 型 微 型 计 算 机 系 统 2010年3)设计了气象环境列表,对改进的环境对象类进行管理,根据视点所处环境区域动态展现区域气象环境,实现在地球上不同区域展现不同气象环境的效果.最后使用V ega P ri m e和VC7.0进行开发,实现了K T SG可视化系统,生成结果表明,该系统很好地展现了空天一体化场景效果,得到了预期的目标.随着航空航天技术的快速发展,空天视景仿真必然会成为虚拟现实领域研究的一个热点课题.今后,还需进一步研究空天场景三维可视化技术在分布式仿真中的应用,提高K T SG系统的实用性和通用性.R eferences:[1]Tang K a,i K ang Fen g j u,ZhaoW en ti n g,et a.l Gen eralv is uali zati on si m u l ati on d evel opm en t arch itecture[J].Journal o f Sy st e m S i m ulati on,2008,20(21):5752 5757.[2]H u C hun,T i an Ji n w en,M i ng De lie.C o ll abo rati ve d istri buted ocean attack d efen se scene si m u lati on[J].Journal o fH uazhon g U n i versit y of S ci en ce and Technology(N at ure S ci ence Ed iti on),2008(12):63 65.[3]W ei H ai t ao,J i ang Y u m i ng,Z hang Y a.V irtual s pace s huttl ebased on O penGL[J].M i croel E ct ron ics&C om pu t er,2009,26(5):200 204.[4]W ang X i n feng,L i Y an j un,Zhan g Shu q i n.V isual si m u l ationm odeli ng fo r s pacecrafts m ove m en t[J].Jou rnal of Syste m S i m u l a ti on,2008,20(10):2609 2613.[5]L i ao Y i ng,L i u G uang m ing,W en Yuan l an.Res earch on m odeli ng and si m u l ation for v ie w fiel d of star s en s or[J].J ou rnal of Syste m S i m u l ation,2006,18(2):38 44.[6]X i ao Y a l un.Aero s pace veh i cle m ove m en t m odeli n g[M].B eiji n g:B ei han gun i versit y Press,2003.[7]N i e Jun lan,W ang Yan fen,G uo D on g liang.M ulti coord i natess cene m anage m en t i n s pace i nfo r m ation v i sualizati on syste m[C].I EEE ACC S2009,nanya.2009:309 312.[8]V ega Pri m e Progra mm er sG u i deV ersi on2.0[M].M ulti gen Parad i 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[3]魏海涛,姜昱明,张 娅.基于OpenGL的虚拟航天飞机发射场景仿真研究[J].微电子学与计算机,2009,26(5):200 204. [4]王信峰,李言俊,张淑琴.航天器运动可视化仿真建模技术研究[J].系统仿真学报,2008,20(10):2609 2613.[5]廖 英,刘光明,文援兰.卫星星敏感器视场建模与仿真研究[J].系统仿真学报,2006,18(增刊2):28 44.[6]肖亚伦.航空航天飞行器运动的建模[M].北京:北京航空航天大学出版社,2003.[9]李亚臣,胡 健,黎远忠,等.基于V ega Pri m e的航天器视景仿真中的多坐标系问题[J].系统仿真学报,2007,19(03):575 578.225911期 郭栋梁等:空天一体化视景仿真关键技术研究。
城市“双修”价值体系下的山地郊野公园探研——以福州魁岐溪边公园为例
economic operation through the efficient use and regeneration concept of the surrounding radiation plots, and can also shape the city’s characteristic area through the shaping of humanistic and historical styles and the optimization and integration of ecological environment.Key words urban “double repair”; country parks; ecological security pattern; urban inefficient space; urban landscape ar ea城市“双修”是住房城乡建设部针对城市过快发展所产生的“城市病”的一项指导意见。
包含生态修复与城市修补两个概念。
生态修复[1]，其目的是对被破坏的“山水林田湖草”等自然环境的基本载体进行有计划、有步骤的修复，逐步恢复城市生态系统的自我调节功能；城市修补[2]，则是针对城市现存资源所进行的一系列优化，改善城市功能体系质量、空间品质，发掘和保护城市历史文化。
山地郊野公园临近城市边缘，往往承担着山地行洪的重任。
以“双修”视域看待此类山地郊野公园，其实是对城市快速发展时期侵占城市生态环境行为的一种纠正。
应通过“行、滞、沉淀、漫溢”等多样生态行洪手法修复城市局部区域的生态行洪功能，并以此为模式，逐步完善城市生态格局。
通过城市修补与生态修复的联动作用，优化提升场地所辐射周边城市“低效空间”的同时，也可结合“再生与利用”的多元经济营建方式优化城市营运的经济性，并形成功能叠加效应。
可通过增补场地所蕴含的生物多样性及纷繁的生境类型、生态系统服务[3]，将生态环境的优化融入彰显地域历史人文特色的景观营造中，最终塑造出别具一格的城市特色风貌区域。
中国天山积雪垂直分布异质性研究
中国天山积雪垂直分布异质性研究
张博;李雪梅;秦启勇;李超;孙天瑶
【期刊名称】《干旱区地理》
【年(卷),期】2022(45)3
【摘要】基于2001—2018年MOD10A2积雪产品和MOD11A2陆地表面温度数据,采用精细分区统计和相关性分析方法,研究了中国天山不同海拔高度上积雪垂
直分布特征及其与地表温度(Land surface temperature,LST)的响应关系。
结果表明:中国天山积雪覆盖率(Snow cover percentage,SCP)随海拔的变化呈现春、夏、秋、冬4种不同的季节变化模式。
SCP在海拔4200 m以下呈秋冬季增加、春夏
季减少态势,在海拔4200 m以上呈秋冬季减少、春夏季增加态势。
除冬季外,春、夏、秋3个季节的SCP与LST均具有显著强负相关性。
【总页数】9页(P754-762)
【作者】张博;李雪梅;秦启勇;李超;孙天瑶
【作者单位】兰州交通大学测绘与地理信息学院;甘肃省地理国情监测工程实验室;
地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】I26
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3.
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基于“潜力
第４４卷第８期２０２４年４月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４４，Ｎｏ．８Ａｐｒ．，２０２４基金项目：国家自然科学基金项目（４２２７６２３４，４２２０６２３６）收稿日期：２０２３⁃０１⁃２２；㊀㊀网络出版日期：２０２４⁃０１⁃３０∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｕｙｏｎｇｃｈａｏ＠ｎｂｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．２０１０３／ｊ．ｓｔｘｂ．２０２３０１２２０１３２李加林，张旖芯，张海涛，龚虹波，刘永超．基于 潜力⁃弹性⁃稳定性 模型的温州市生态韧性时空变化及影响因素研究．生态学报，２０２４，４４（８）：３２５３⁃３２６７．ＬｉＪＬ，ＺｈａｎｇＹＸ，ＺｈａｎｇＨＴ，ＧｏｎｇＨＢ，ＬｉｕＹＣ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｓｐａｔｉｏ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｏｆＷｅｎｚｈｏｕｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌ⁃ｅｌａｓｔｉｃ⁃ｓｔａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２４，４４（８）：３２５３⁃３２６７．基于 潜力⁃弹性⁃稳定性 模型的温州市生态韧性时空变化及影响因素研究李加林１，２，３，张旖芯１，４，张海涛１，龚虹波５，刘永超１，２，３，∗１宁波大学东海研究院，宁波㊀３１５２１１２宁波大学地理与空间信息技术系，宁波㊀３１５２１１３陆海国土空间利用与治理浙江省协同创新中心，宁波㊀３１５２１１４浙江省象山中学，宁波㊀３１５７００５宁波大学公共管理系，宁波㊀３１５２１１摘要：城市生态韧性为城市应对长期发展积累的内在压力，以及外界不确定性风险的冲击提供了新思路，对城市的可持续发展具有重要意义㊂基于城市生态学视角，从生态韧性的抵御力㊁恢复力及适应力三个方面特性，构建基于 潜力⁃弹性⁃稳定性 的生态韧性评价模型，分析了１９９０ ２０２０年温州市生态韧性时空变化特征，并运用时空地理加权回归模型（ＧＴＷＲ），探究了生态韧性影响因素的时空异质性㊂结果表明：（１）１９９０ ２０２０年，温州城市生态韧性指数总体呈现先上升后下降的趋势，潜力㊁弹性㊁稳定性呈现出相似的变化趋势，研究后期稳定性的提升使生态韧性的下降得到短暂缓解㊂（２）温州市东部沿海地区生态韧性较差，西部与北部山地生态韧性较好；低韧性水平区呈现出区域中心韧性水平降低，并且向外围扩张的趋势㊂（３）温州市城市生态韧性影响因素之间存在显著的时空差异，空间上也存在波动方向与强度的差异，这种差异性集中分布于城市边缘县（区）㊂研究以期为温州市及沿海同等级城市，提升城市生态韧性㊁促进区域可持续发展决策提供参考㊂关键词：生态韧性；时空变化；影响因素；时空地理加权回归模型；温州市Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｓｐａｔｉｏ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｏｆＷｅｎｚｈｏｕｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌ⁃ｅｌａｓｔｉｃ⁃ｓｔａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌＬＩＪｉａｌｉｎ１，２，３，ＺＨＡＮＧＹｉｘｉｎ１，４，ＺＨＡＮＧＨａｉｔａｏ１，ＧＯＮＧＨｏｎｇｂｏ５，ＬＩＵＹｏｎｇｃｈａｏ１，２，３，∗１ＤｏｎｇｈａｉＡｃａｄｅｍｙ，ＮｉｎｇｂｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎｉｎｇｂｏ３１５２１１，Ｃｈｉｎａ２ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＳｐａｔｉａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＮｉｎｇｂｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎｉｎｇｂｏ３１５２１１，Ｃｈｉｎａ３ＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｆｏｒＬａｎｄａｎｄＭａｒｉｎｅＳｐａｔｉａｌＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄＧｏｖｅｒｎａｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈ，Ｎｉｎｇｂｏ３１５２１１，Ｃｈｉｎａ４ＸｉａｎｇｓｈａｎＨｉｇｈＳｃｈｏｏｌ，ＺｈｅｊｉａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｎｉｎｇｂｏ３１５７００，Ｃｈｉｎａ５ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｕｂｌｉｃＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＮｉｎｇｂｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎｉｎｇｂｏ３１５２１１，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｒｂａｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｃａｎｐｒｏｖｉｄｅａｎｅｗｗａｙｏｆｔｈｉｎｋｉｎｇｔｏｃｏｐｅｗｉｔｈｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｐｒｅｓｓｕｒｅｏｆｔｈｅｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｃｉｔｙａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｏｕｔｓｉｄｅｗｏｒｌｄｉｍｐａｃｔｏｆｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｒｉｓｋ，ｗｈｉｃｈｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｕｒｂａｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｅｃｕｒｉｔｙｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｂａｓｅｄｏｎｕｒｂａｎｅｃｏｌｏｇｙ，ｆｒｏｍｔｈｅｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅａｇａｉｎｓｔｓｔｒｅｎｇｔｈ，ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ，ａｎｄｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ，ａｐｏｔｅｎｔｉａｌ⁃ｅｌａｓｔｉｃ⁃ｓｔａｂｉｌｉｔｙｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｉｎＷｅｎｚｈｏｕｃｉｔｙｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０２０．Ｂａｓｅｄ４５２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀ｏｎｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｄａｔａ，ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｗｅｉｇｈｔｅｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＧＴＷＲ）ｍｏｄｅｌｗａｓｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ，ａｎｄｔｏｐｒｏｖｉｄｅｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇｇｏｏｄｕｒｂａｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｉｎＷｅｎｚｈｏｕ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔ：（１）Ｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０２０，ｔｈｅｕｒｂａｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｉｎｄｅｘｏｆＷｅｎｚｈｏｕｉｎｃｒｅａｓｅｄｆｉｒｓｔｌｙａｎｄｔｈｅｎｄｅｃｒｅａｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅｔｈｒｅｅｉｎｄｅｘｅｓｏｆｐｏｔｅｎｔｉａｌ，ｅｌａｓｔｉｃｉｔｙａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙｓｈｏｗｅｄｔｈｅｓａｍｅｔｒｅｎｄ．Ｔｈｅｄｅｃｒｅａｓｅｉｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｗａｓｔｅｍｐｏｒａｒｉｌｙａｌｌｅｖｉａｔｅｄｂｙｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｓｔａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｈｅｌａｔｅｓｔｕｄｙｐｅｒｉｏｄ．（２）ＴｈｅｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｏｆｄｅｖｅｌｏｐｅｄｃｏａｓｔａｌａｒｅａｓｉｎｔｈｅｅａｓｔｏｆＷｅｎｚｈｏｕｗａｓｐｏｏｒ，ｗｈｉｌｅｔｈａｔｏｆｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓａｒｅａｓｉｎｔｈｅｗｅｓｔａｎｄｎｏｒｔｈｏｆＷｅｎｚｈｏｕｗａｓｂｅｔｔｅｒ．Ｔｈｅｌｏｗｌｅｖｅｌｏｆｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｓｈｏｗｅｄａｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄｏｆｃｅｎｔｒａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅａｎｄｅｘｐａｎｓｉｏｎｔｏｔｈｅｐｅｒｉｐｈｅｒｙ．（３）ＴｈｅｒｅｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓａｍｏｎｇｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｕｒｂａｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｉｎＷｅｎｚｈｏｕ，ａｎｄｔｈｅｒｅｗｅｒｅａｌｓｏｓｐａｔｉａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙｏｆｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｗｅｒｅｍａｉｎｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｉｎｔｈｅｕｒｂａｎｆｒｉｎｇｅｃｏｕｎｔｉｅｓｒａｔｈｅｒｔｈａｎｔｈｅｍａｉｎｕｒｂａｎａｒｅａｓ．ＴｈｅｓｔｕｄｙｉｓｅｘｐｅｃｔｅｄｔｏｐｒｏｖｉｄｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒＷｅｎｚｈｏｕｃｉｔｙａｎｄｃｏａｓｔａｌｃｉｔｉｅｓｏｆｔｈｅｓａｍｅｇｒａｄｅｔｏｉｍｐｒｏｖｅｕｒｂａｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅａｎｄｐｒｏｍｏｔｅｒｅｇｉｏｎａｌｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ⁃ｍａｋｉｎｇ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ；ｓｐａｔｉｏ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ；ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓ；ＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙａｎｄＴｅｍｐｏｒａｌｌｙＷｅｉｇｈｔｅｄＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ；Ｗｅｎｚｈｏｕ工业化和城市化产生经济效益的同时，带来的能源消耗㊁环境破坏㊁人口过载等问题，促使社会生态系统发展规模㊁速度和连通性的优化变得更加重要［１］㊂近几十年来，城市生态系统受到的胁迫愈发严重［２］，加大了城市生态风险高发的可能［３］㊂特别是在陆海相互作用强㊁人类活动相对集中㊁开发强度较高的沿海地区，城市生态系统更加脆弱与多变，加剧了复杂且难以预测的风险㊂城市生态系统变化的区域影响㊁产生机理以及应对方式等内容，逐渐受到城市生态系统可持续发展研究与管理领域的重视［４］，城市韧性的理念应运而生［５］㊂加之后疫情时代的到来，社会经济复苏过程中生产需求与城市生态供给之间的矛盾加剧，对于这些矛盾的调和更加需要关注城市生态韧性水平的演变机制㊂韧性（Ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ）起源于拉丁文 Ｒｅｓｉｌｉｅｒｅ ，最早是出现在物理学的概念，也被译为恢复力㊁弹性㊁韧性［６ ７］㊂１９７３年加拿大生态学家霍林将韧性研究引入生态系统学，认为生态韧性是指生态系统恢复平衡的速度，应对危机并且进行自我恢复㊁以及适应新环境的能力［８］㊂随着区域主动探索面对干扰和冲击的影响而适应性调整变化方式［９ １０］，韧性从生态韧性发展到演化韧性（社会生态韧性）领域［１１］，开始诠释城市的发展状态，以评判其发展的健康性并为可持续发展提供协助㊂尽管学术界对韧性的理解还未有统一的定义，但可以普遍接受的是，城市韧性的内涵包括了生态韧性㊁社会韧性㊁经济韧性㊁制度韧性和基础设施韧性等维度［１２ １３］，这些维度对城市韧性进行了较为全面的阐释㊂生态韧性作为城市韧性研究的重要方面，包括对外界威胁的抵御力㊁受到威胁后的恢复力以及应对生态环境变化的适应力［１４］，其测算㊁分析与模拟等研究得到了较多的关注［１５ １７］㊂在评估思路方面，通过熵值法综合测算城市韧性的变化趋势，选用因子诊断模型对制约城市韧性的障碍因子进行分析，判断不同障碍因子对城市韧性的影响程度［１８ １９］，以克服城市发展过程中生态环境负面效应的最优途径［２０］㊂在生态韧性的提升上，围绕韧性理论［２１］，通过研究生态韧性的形成机理［２２］，提出相应的优化模型和路径［２３］，如城市蓝绿空间㊁城市花园和海绵城市建设等［２４ ２５］㊂结合土地利用变化特征，模拟未来不同情景下城市生态韧性水平的演化［１３］，探讨城镇化与生态韧性的耦合协调关系［２６］及其主要影响因素［２７］㊂在生态环境对于外界威胁的抵御方面，利用景观干扰度㊁景观脆弱度等指标，构建景观生态风险评价模型［２８ ２９］，分析区域生态风险空间分布与格局变化［３０ ３１］㊂然而，较少从韧性的恢复力与适应力出发，对生态韧性水平的空间格局变化进行探究，较多的研究仅在大尺度范围内构建生态韧性指数来分析其时空特征［３２ ３３］，缺乏对沿海市域尺度城市生态韧性时空特征及影响因素的分析㊂因此，研究城市生态韧性时空变化的精细特征及影响因素尤为必要㊂研究以温州市为研究区，以１９９０年㊁１９９５年㊁２０００年㊁２００５年㊁２０１０年㊁２０１５年㊁２０２０年七期土地利用数据为主要数据源，从生态韧性对于外界威胁的抵御力㊁受到威胁后的恢复力以及应对生态环境变化的适应力出发，从潜力㊁弹性㊁稳定性方面，构建城市生态韧性评估模型，评估温州１９９０ ２０２０年城市生态韧性时空格局变化特征，并从时间与空间维度探讨其影响因素㊂研究可为当地国土空间规划㊁城市可持续发展以及生态修复工程的实施提供科学依据，也可为其他沿海地区的城市生态安全问题识别与解决提供参考㊂１㊀数据与方法１．１㊀研究区概况温州地处浙江东南沿海，位于瓯江下游南岸，境内地势从西南向东北呈梯级分布，横亘洞宫㊁括苍㊁雁荡等山脉，东部为平原地区，人工河道纵横㊂位于中亚热带季风气候区，冬夏季风交替显著，降水丰富，冬无严寒，夏无酷暑，雨热同期㊂主要水系有瓯江㊁飞云江㊁螯江等，境内大小河流１５０余条，陆地海岸线长３５５ｋｍ，岛屿４３６个，岸线曲折，形成了磐石等天然良港㊂市辖鹿城㊁龙湾㊁瓯海㊁洞头四区，永嘉㊁平阳㊁泰顺㊁文成㊁苍南五县以及瑞安㊁乐清㊁龙港三个县级市（图１）㊂作为浙江三大主要城市之一，温州综合经济实力较强，２０２１年生产总值７５８５．０２亿元，规模以上工业㊁财政收入㊁对外贸易等多项经济指标位居全省前列；在经济稳步增长的基础上，产业结构得到了持续优化，居民生活水平不断提高，经济实力不断攀升㊂近年来，温州市城镇化水平不断提升，建设用地面积持续扩大，同时对于当地生态环境质量也产生了不可忽视的影响㊂图１㊀研究区温州市在东南沿海地区的位置示意图、温州市高程及２０２０年土地利用类型概况Ｆｉｇ．１㊀Ｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｓｃｏｐｅｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ１．２㊀数据来源本文以１９９０年㊁１９９５年㊁２０００年㊁２００５年㊁２０１０年㊁２０１５年㊁２０２０年七个时期的温州市土地利用数据为主要源㊂该数据来自于中国科学院资源环境科学数据中心（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ），空间分辨率为３０ｍ；运用Ｌａｎｄｓａｔ⁃ＴＭ／ＥＴＭ＋／ＯＬＩ遥感影像，经过裁剪㊁大气校正㊁几何校正等预处理过程，利用人机交互解译方式进行分类，精度为８５％㊂参考土地利用／土地覆盖变化分类体系和研究区实际，将其重分类为耕地㊁林地㊁草地㊁水域㊁建设用地㊁未利用土地和海洋７类［３４］㊂人均国内生产总值和人口密度等统计数据，从温州市统计年鉴获得，部分缺失数据通过插值补齐㊂１．３㊀研究方法１．３．１㊀城市生态韧性评估模型国际区域可持续发展协会将韧性城市定义为能够及时抵御㊁吸收㊁快速适应并做出有效反应的城市㊂增５５２３㊀８期㊀㊀㊀李加林㊀等：基于 潜力⁃弹性⁃稳定性 模型的温州市生态韧性时空变化及影响因素研究㊀强自身抵御力㊁适应力以及恢复力，是提高城市生态系统韧性的首要条件［２６，３５］㊂研究从抵御力㊁恢复力及适应力三个方面，构建 潜力⁃弹性⁃稳定性 城市生态韧性评估模型㊂潜力是生态系统的自身属性，表示生态系统为城市提供服务的能力，是生态系统中形成并维持自然环境条件与功能的重要支撑㊂生态系统服务价值（ＥＳＶ）是表示生态服务能力的综合指标，计算方法源于谢高地修正的Ｃｏｓｔａｎｚａ提出的方法［３６］㊂根据刘桂林等［３２］对长三角地区土地利用类型生态系统服务价值系数进行修订的研究，结合温州市土地利用情况，修订得到温州市生态系统服务价值系数（表１），公式（１ ３）如下㊂ＥＳＶｋ＝ðｆＡｋˑＶＣｋ㊀㊀（１）ＥＳＶｆ＝ðｆＡｋˑＶＣｋｆ（２）ＥＳＶ＝ððＡｋˑＶＣｋｆ（３）式中，ＥＳＶｋ㊁ＥＳＶｆ和ＥＳＶ分别表示第ｋ类土地利用的潜力，第ｆ项服务功能的潜力和生态系统总潜力，Ａｋ表示第ｋ类型的土地面积；ＶＣｋｆ代表第ｋ类型第ｆ项服务单位面积的潜力㊂生态系统服务价值越高，则代表其潜力指数越高㊂表１㊀温州市土地利用类型的生态服务价值系数Ｔａｂｌｅ１㊀Ｅｃｏ⁃ｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｏｆｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｓｏｆＷｅｎｚｈｏｕ生态系统服务与功能／（元／ｈｍ２）ＥｃｏｓｙｓｔｅｍＳｅｒｖｉｃｅｓａｎｄＦｕｎｃｔｉｏｎｓ耕地Ｆａｒｍｌａｎｄ林地Ｆｏｒｅｓｔ草地Ｇｒａｓｓｌａｎｄ水域Ｗａｔｅｒ建设用地Ｂｕｉｌｄ⁃ｕｐｌａｎｄ未利用地Ｂａｒｅｌａｎｄ海洋Ｓｅａ气体交换Ｇａｓｅｘｃｈａｎｇｅ８６９．０９６０８３．６３１３９０．５４０００３１２８．７２气候调节Ｃｌｉｍａｔｅｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ１５４６．９８４６９３．０９１５６４．３６７９９．５６００２９７２２．８８水源涵养Ｗａｔｅｒｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ１０４２．９１５５６２．１８１３９０．５４３５４５８．８７０５２．１５２６９４１．７９土壤形成与保护Ｓｏｉｌｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ２５３７．７４６７７８．９１３３８９．４５１７．３８０３４．７６２９７２．２９废物处理Ｗａｓｔｅｄｉｓｐｏｓａｌ２８５０．６２２２７７．０２２２７７．０２３１６３４．８８０１７．３８３１６００．１１生物多样性保护Ｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ１２３４．１１５６６６．４７１８９４．６２４３２８．０７０５９０．９８４３４５．４５食物生产Ｆｏｏｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１７３８．１８１７３．８２５２１．４５１７３．８２０１７．３８５２１．４５原材料Ｒａｗｍａｔｅｒｉａｌ１７３．８２４５１９．２７８６．９１１７．３８００１２１．６８娱乐休闲ＥｎｔｅｒｔａｉｎｍｅｎｔａｎｄＬｅｉｓｕｒｅ１７．３８２２２４．８７６９．５３７５４３．７００１７．３８９６４６．９０合计Ｔｏｔａｌ１２０１０．８２３７９７９．２３１２５８４．４２７９９７３．６６０７３０．０４１０９００１．３０生态弹性也称为生态恢复力，表现为生态系统遭遇危害时进行恢复的能力㊂遭遇外界灾害或变化时，人类活动造成的用地类型弹性较差；自然形成的用地类型弹性较好，相较于人类活动造成的用地类型更易恢复原本状态㊂参考彭建等［３７］提出的生态弹性模型，计算公式（４）如下㊂Ｒ＝ðＡｋˑＲＣｋ（４）式中，Ｒ是生态弹性，Ａｋ表示第ｋ类型的土地面积，ＲＣｋ为第ｋ类土地利用类型的生态弹性系数，系数参考彭建等研究㊂生态系统越稳定，表示其适应力越高［３８］㊂利用景观指数建立生态系统稳定性评价模型，但单一指数不能全面反映生态系统稳定性㊂参考张欣等［３９］城市景观稳定性评价模型，结合温州土地利用实际，选取斑块结合度指数（ＣＯＨＥＳＩＯＮ）㊁总边缘对比度指数（ＴＥＣＩ）和斑块密度（ＰＤ）指数，根据等级斑块动态理论，构建景观稳定性评估模型［４０ ４１］，计算公式（５）如下㊂Ｓ＝ＣＰˑＴ（５）式中，Ｓ代表景观稳定性，Ｃ代表斑块结合度，Ｐ代表斑块密度，Ｔ代表总边缘对比度指数㊂Ｓ值越高越稳定，反之则越不稳定㊂６５２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀由于潜力㊁弹性与稳定性的计算单位不同，在多个指标进行评估时，将三个指标均标准化至［０，１］，韧性水平测算如公式（６）㊂ＥＲ＝３ＥＳＶˑＲˑＳ（６）式中，ＥＲ为生态韧性，ＥＳＶ为潜力，Ｒ为弹性，Ｓ为稳定性㊂１．３．２㊀空间自相关分析空间自相关分析是指一些变量在同一个区域内观测数据间的潜在相互依赖性，作为分析空间格局的有效方法，用于衡量空间变量的聚集性［４２ ４４］㊂通过空间自相关分析，有效分析城市生态韧性在不同区域内的集聚与分散情况，对于其特征分析具有重要意义㊂空间自相关的ＭｏｒａｎᶄｓＩ统计可表示为计算公式（７ ８）㊂Ｓ０＝ðｎｉ＝１ðｎｊ＝１ωｉ，ｊ㊀㊀㊀（７）Ｉ＝ｎＳ０ðｎｉ＝１ðｎｊ＝１ωｉ，ｊｚｉｚｊðｎｉ＝１ｚ２ｉ（８）式中，Ｓ０是所有空间权重的聚合，ωｉ，ｊ是要素ｉ和ｊ之间的空间权重，ｎ是要素总数，ｚｉ㊁ｚｊ分别为要素ｉ与要素ｊ与其平均值的偏差㊂统计的ｚｉ得分如计算公式（９ １０）所示㊂ｚｉ＝Ｉ－Ｅ［Ｉ］㊀Ｖ［Ｉ］㊀㊀㊀㊀（９）Ｅ［Ｉ］＝－１ｎ－１（１０）Ｖ［Ｉ］＝Ｅ［Ｉ２］－Ｅ［Ｉ］２（１１）式中，Ｅ［Ｉ］是期望，Ｖ［Ｉ］是方差，ｎ是要素总数㊂运用潜力㊁弹性㊁稳定性对城市生态韧性评价，三个指标在空间上具有结构性与随机性，存在空间关联㊂因此，通过空间自相关分析，利用ＭｏｒａｎᶄｓＩ指数探究温州市生态韧性在空间上的聚集性，以验证基于 潜力⁃弹性⁃稳定性 的城市生态韧性评价模型的合理性㊂１．３．３㊀时空地理加权回归模型Ｈｕａｎｇ等［４５］在地理加权回归（ＧＷＲ）模型的基础上，引进时间维度，提出时空地理加权回归（ＧＴＷＲ）模型，该模型中自变量的回归参数，在空间变化的基础上增加了时间尺度的变化㊂因此，该模型较ＧＷＲ模型而言能更好地描述解释变量与因变量之间的时空关系，评估结果更为准确㊂通过ＧＴＷＲ模型对于温州市各行政区内的多项因子分析，判断其与生境质量变化的时间关系与空间联系，以此分析温州市生态韧性的驱动因素㊂ＧＴＷＲ模型的表达公式（１２）如下所示㊂Ｙｉ＝β０ｕｉ，ｖｉ，ｔｉ()＋ðｐｋ＝１βｋｕｉ，ｖｉ，ｔｉ()Ｘｉｋ＋εｉ（１２）式中，ｕｉ，ｖｉ分别表示第ｉ个样本点的经纬度坐标，ｔｉ表示观测时间，Ｙｉ表示第ｉ个样本点的因变量值，Ｘｉｋ表示第ｉ个样本点的第ｋ个解释变量㊂β０ｕｉ，ｖｉ，ｔｉ()代表第ｉ个样本点的回归常数，βｋｕｉ，ｖｉ，ｔｉ()表示第ｉ个样本点第ｋ个解释变量的回归系数，εｉ为模型误差项㊂２㊀城市生态韧性时空演变特征２．１㊀生态系统潜力时空演变特征在城市持续扩张背景下，研究期内潜力指数除１９９０年至１９９５年略有上升外，１９９５年后潜力指数呈逐年下降趋势㊂表明温州市的城市发展随着建设用地面积而增加，生态用地面积逐渐减小，造成生态系统潜力的下降，尤其２０１５ ２０２０年水域生态潜力的降低，导致了生态系统潜力指数的大幅降低㊂通过对３０年间七个年份不同土地利用类型的生态系统潜力指数贡献变化分析，发现研究期内生态系统潜力整体下降１７２．８（表２）㊂７５２３㊀８期㊀㊀㊀李加林㊀等：基于 潜力⁃弹性⁃稳定性 模型的温州市生态韧性时空变化及影响因素研究㊀表２㊀温州市生态系统潜力值及其变化Ｔａｂｌｅ２㊀ＥｃｏｓｙｓｔｅｍｐｏｔｅｎｔｉａｌａｎｄｉｔｓｃｈａｎｇｅｓｏｆＷｅｎｚｈｏｕ土地利用类型Ｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｓ１９９０年２０００年２０１０年２０２０年１９９０ ２０２０年ＥＳＶ／（ｙｕａｎ／ｈｍ２）比例Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ／％ＥＳＶ／（ｙｕａｎ／ｈｍ２）比例Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ／％ＥＳＶ／（ｙｕａｎ／ｈｍ２）比例Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ／％ＥＳＶ／（ｙｕａｎ／ｈｍ２）比例Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ／％ＥＳＶ／（ｙｕａｎ／ｈｍ２）比例Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ／％耕地Ｆａｒｍｌａｎｄ３３４．４７．９３２４．４７．７２９０．５７２７３．９６．８－６０．５２１．２林地Ｗｏｏｄｌａｎｄ３３９８．８８０．６３３９５．２８０．８３３６６．６８０．６３３４０．６８２．７－５８．２２０．４草地Ｇｒａｓｓｌａｎｄ４８．２１．１５４．６１．３５３．５１．３５４．１１．３５．９２．１水域Ｓｅａ２１９．８５．２２１７．４５．２２５５６．１２７０６．７５０．２１７．６建设用地Ｂｕｉｌｔ⁃ｕｐｌａｎｄ００００００００００未利用地Ｂａｒｅｌａｎｄ０．１００．１００．１００．１０００海洋Ｓｅａ２１２．９５．１２１２．８５．１２１２．５５．１１０２．７２．５－１１０．２３８．７合计Ｔｏｔａｌ４２１４．３１００４２０４．３１００４１７８．１１００４０４１．４１００－１７２．８１００㊀㊀ＥＳＶ：生态系统服务价值Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅ为深入分析生态系统潜力变化特征，根据生态系统潜力指数，通过自然断点法将生态系统潜力划分为五个等级，即低潜力（ＥＳＶɤ１５０００）㊁较低潜力（１５０００＜ＥＳＶɤ２５０００）㊁中等潜力（２５０００＜ＥＳＶɤ３５０００）㊁较高潜力（３５０００＜ＥＳＶɤ４５０００）和高潜力（ＥＳＶ＞４５０００）等级，得到温州生态潜力等级空间分布图（图２）㊂结果表明，研究期内生态系统潜力等级整体呈现高潜力区，分布于海岛㊁沿海沿江平原；景观类型以水域㊁草地为主㊂低潜力区分布于平原地区，景观类型以建设用地为主；生态系统潜力等级分布受景观类型因素影响显著㊂同时，水域缩小显著影响了高潜力区的分布，高潜力区缩小范围与建设用地的扩张基本一致㊂图２㊀温州市生态系统潜力等级时空分布Ｆｉｇ．２㊀ＳｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｏｔｅｎｔｉａｌｏｆＷｅｎｚｈｏｕ２．２㊀生态系统弹性时空演变特征研究期内生态系统弹性指数１９９０年至１９９５年略微上升，１９９５年后呈现逐年下降趋势㊂表明温州市的城市发展，随着建设用地面积的增加，生态用地面积逐渐减小，造成了生态系统弹性下降；尤其２０１５ ２０２０年，城市急速扩张导致生态系统弹性指数大幅降低㊂为探究生态系统弹性变化特征，根据生态系统弹性系数，通过断点法将生态系统弹性划分为五个等级，即８５２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀低弹性（Ｒɤ０．３８）㊁较低弹性（０．３８＜Ｒɤ０．５２）㊁中等弹性（０．５２＜Ｒɤ０．６５）㊁较高弹性（０．６５＜Ｒɤ０．７５）和高潜力（Ｒ＞０．７５）等级，得到温州市生态弹性等级空间分布图（图３）㊂可以看出，研究期内生态系统弹性等级分布，整体上呈现出高弹性区分布于西南部及北部山地丘陵，景观类型以森林㊁草地为主；低弹性区分布于城市中心地区，景观类型以建设用地为主；可见生态系统弹性等级分布受地形因素㊁景观类型因素影响显著㊂图３㊀温州市生态系统弹性等级时空分布Ｆｉｇ．３㊀ＳｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｅｌａｓｔｉｃｏｆＷｅｎｚｈｏｕ２．３㊀生态系统稳定性时空演变特征生态系统稳定性指数整体上的变化呈波动下降，１９９５年达到峰值㊂研究期内，斑块结合度（ＣＯＨＥＳＩＯＮ）㊁斑块密度（ＰＤ）㊁总边缘对比度指数（ＴＥＣＩ），这三个影响景观稳定性的因素中，变化最明显的为斑块密度，其在１９９５年达到最小值（表３）㊂表３㊀温州市生态系统稳定性及相关指数Ｔａｂｌｅ３㊀ＥｃｏｓｙｓｔｅｍｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄａｓｓｏｃｉａｔｅｄｉｎｄｉｃｅｓｏｆＷｅｎｚｈｏｕ年份Ｙｅａｒ斑块结合度Ｐａｔｃｈｃｏｈｅｓｉｏｎｉｎｄｅｘ斑块密度Ｐａｔｃｈｄｅｎｓｉｔｙ总边缘对比度指数Ｔｏｔａｌｅｄｇｅｃｏｎｔｒａｓｔｉｎｄｅｘ稳定性Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ稳定性归一化Ｓｔａｂｉｌｉｔｙｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ１９９０９９．９１２１０．５８４７２２．０２６８７．７５７７０．６２８９１９９５９９．９１３４０．５３４６２２．１７２６８．４２９００．９６４５２０００９９．９１１３０．５９７１２２．０３０３７．５９５３０．５４７７２００５９９．９０８４０．６１６１２２．９１７７７．０７５９０．２８７９２０１０９９．９０７００．５８０７２３．４５８１７．３３４２０．４１７１２０１５９９．９０６７０．６１５２２３．２８９８６．９７２９０．２３６４２０２０９９．９０７２０．６２７８２３．６５８３６．７２６５０．１１３３通过断点法将生态系统弹性划分为五个等级，即低稳定性（Ｓɤ３０）㊁较低稳定性（３０＜Ｓɤ５５）㊁中等稳定性（５５＜Ｓɤ８０）㊁较高稳定性（８０＜Ｓɤ９２）和高稳定性（Ｓ＞９２）等级，得到温州市生态稳定性等级空间分布图（图４）㊂研究期内生态系统稳定性等级分布，整体呈现高稳定性区分布于西南部及北部的山地丘陵㊂低稳定性区分布于城市中心地区，五个稳定性等级中以较高稳定性的形态变化最为显著；其中１９９０ ２０００年间呈现面积减少的趋势；２０００ ２０２０年间呈现扩大趋势，其中２０１５ ２０２０年间扩大最为显著，其面积扩大的空间分９５２３㊀８期㊀㊀㊀李加林㊀等：基于 潜力⁃弹性⁃稳定性 模型的温州市生态韧性时空变化及影响因素研究㊀布呈现斑块状增加，连通性较差㊂图４㊀温州市生态韧性稳定性等级时空分布Ｆｉｇ．４㊀ＳｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆＷｅｎｚｈｏｕ２．４㊀ 潜力⁃弹性⁃稳定性 框架下的城市生态韧性研究期内，温州市生态韧性指数整体上呈现下降趋势㊂１９９０ １９９５年间，生态韧性在数值上呈现上升的趋势，潜力㊁弹性和稳定性三个指标也均呈现出上升趋势㊂２００５ ２０１０年，生态韧性指数较为稳定；潜力与弹性稍有下降，而稳定性有所提升㊂１９９５ ２００５年与２０１０ ２０２０年这两个阶段，生态韧性均呈现出较为显著的下降趋势；潜力㊁弹性与稳定性均呈现下降趋势；其中，２０１５ ２０２０年生态韧性的变化幅度最大，受潜力的大幅降低影响最为明显（表４）㊂表４㊀温州市生态韧性及评价因子Ｔａｂｌｅ４㊀ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅａｎｄａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｆａｃｔｏｒｓｏｆＷｅｎｚｈｏｕ年份Ｙｅａｒ１９９０１９９５２０００２００５２０１０２０１５２０２０潜力Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ４２１４．２７４２１９．６７４２０４．３４４１９７．３４４１７８．１１４１３９．３０４０４１．４２潜力归一化Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ０．９７１．０００．９２０．８９０．７９０．６００．１１弹性Ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ８６４７３６９．６０８６７２０８０．００８６５１３７３．７０８６３２１７５．３０８６０２２０９．２０８５９８４５４．９０８５１０３０８．９０弹性归一化Ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ０．７４０．８６０．７６０．６６０．５１０．４９０．０５稳定性Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ７．７６８．４３７．６０７．０８７．３３６．９７６．７３稳定性归一化Ｓｔａｂｉｌｉｔｙｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ０．６３０．９６０．５５０．２９０．４２０．２４０．１１生态韧性Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ０．７７０．９４０．７３０．５５０．５５０．４１０．０９为深入分析生态系统韧性变化特征，通过断点法将生态系统韧性划分为五个等级，即低生态韧性（ＥＲɤ６０）㊁较低生态韧性（６０＜ＥＲɤ１０５）㊁中等生态韧性（１０５＜ＥＲɤ１３０）㊁较高生态韧性（１３０＜ＥＲɤ１４５）和高生态韧性（ＥＲ＞１４５）等级，得到温州市生态韧性等级空间分布图（图５）㊂结果表明，研究期内生态系统韧性等级分布，整体呈现高生态韧性区，分布于西南部及北部的山地丘陵；大致为永嘉县㊁文成县㊁泰顺县㊁洞头区区域以及瓯江沿岸，这几个区域由于较低的污染排放㊁高度的绿地覆盖以及较低的人口密度等，生态弹性和潜力指数较高㊂低生态韧性区分布于温州市辖区（鹿城区㊁瓯海区和龙湾区）以及沿海地区（乐清市㊁瑞安市㊁平阳县和苍南县），其韧性指数出现低值与城市人口密度大㊁产业分布密集以及经济体量等有关㊂０６２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀图５㊀温州市生态韧性等级时空分布Ｆｉｇ．５㊀ＳｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｏｆＷｅｎｚｈｏｕ温州市１９９０ ２０２０年间生态韧性时空变化与杭州［１３］㊁大连［４６］㊁京津冀［４７］等地的研究表现出相似性㊂随着城市发展，生态韧性低值区从零散分布变为连片状分布；尽管温州与杭州㊁大连以及京津冀地区的发展模式存在差异，但我国早期 摊大饼 式的城市扩张模式都较为相似㊂随后以占据优良耕地扩张工业园区的发展模式盛行，被占用的优良耕地虽然以 占补平衡 的方式进行了补齐；但补充的耕地质量大不如前，导致一大批森林和水域等生态资源被破坏，造成景观破碎化，降低了城市生态韧性水平㊂通过计算研究期内生态韧性的全局空间自相关ＭｏｒａｎᶄｓＩ指数，以探究生态韧性在温州市各地区的空间关联关系（表５）㊂１９９０ ２０２０年生态韧性的全局ＭｏｒａｎᶄｓＩ指数均为正值，且基本在０．３上下波动，波动幅度不超过ʃ０．０２，显著性检验结果均为零㊂可见，研究期内温州市各地区生态韧性变化在空间上并不独立存在，存在显著且稳定的空间集聚分布特征㊂表５㊀温州市生态韧性空间自相关分析Ｔａｂｌｅ５㊀ＳｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｏｆＷｅｎｚｈｏｕ年份Ｙｅａｒ１９９０１９９５２０００２００５２０１０２０１５２０２０ＭｏｒａｎᶄｓＩ指数ＭｏｒａｎᶄｓＩｉｎｄｅｘ０．３１００．２８９０．２９７０．３１２０．３０３０．３１００．２９３ｚ得分ｚ⁃ｓｃｏｒｅ２３．９５４２２．２７４２２．９５１２４．１０３２３．４２０２３．９２５２２．５９６３㊀温州市生态韧性的影响因素分析由于温州市生态韧性指数在时间和空间上的不均衡性，各影响因素在不同阶段对生态韧性的贡献有所差异㊂根据温州市区县划分，对不同区县不同时间的生态韧性影响因素进行分析㊂龙港区在２０１９年从苍南县分出，且两者各项数据存在较大差异，为避免数据异常，将二者归为整体分析㊂３．１㊀生态韧性影响因素的确定借助人口㊁富裕和技术回归的随机影响模型（ＳＴＩＲＰＡＴ）模型［４８］，根据温州地域发展特征，结合数据相关性检验，选取影响生态韧性的解释变量开展生态韧性研究㊂为排除数据之间多重共线性，对各项指标进行方差膨胀因子（ＶＩＦ）检验（表６）㊂１６２３㊀８期㊀㊀㊀李加林㊀等：基于 潜力⁃弹性⁃稳定性 模型的温州市生态韧性时空变化及影响因素研究㊀表６㊀温州市生态韧性影响因素Ｔａｂｌｅ６㊀ＩｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｉｎＷｅｎｚｈｏｕ变量名称Ｖａｒｉａｂｌｅｎａｍｅｓ指标含义Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｍｅａｎｉｎｇｓ单位Ｕｎｉｔｓ变量表示ＶａｒｉａｂｌｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓＶＩＦ自然Ｎａｔｕｒｅ森林覆盖森林面积占比％ＦＣＲ８．５４水体覆盖水体面积占比％ＷＣＲ５．１７经济Ｅｃｏｎｏｍｙ经济发展水平人均ＧＤＰ万元ＰＧＤＰ３．５产业结构第二产业增加值占ＧＤＰ比重％ＩＮＤ２．８３社会Ｓｏｃｉｅｔｙ人口集聚单位面积常住人口数量人／ｋｍ２ＰＯＰ２．６８消费水平社会消费品零售总额万元ＴＲＳ２．５７㊀㊀０＜ＶＩＦ＜１０表示不存在多重共线性；ＶＩＦ：方差膨胀因子ＶａｒｉａｎｃｅＩｎｆｌａｔｉｏｎＦａｃｔｏｒ图６㊀温州市生态韧性影响因素时间变化Ｆｉｇ．６㊀ＴｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｆａｃｔｏｒｓａｆｆｅｃｔｉｎｇｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｉｎＷｅｎｚｈｏｕ３．２㊀影响因素的时间变化对不同时间温州市各县（区）的生态韧性影响因素，运用ＧＴＷＲ模型进行回归分析，进而绘制各系数随时间变化的箱形图，以观测时间变化趋势（图６）㊂研究期内森林覆盖（ＦＣＲ）与水体覆盖（ＷＣＦ）两个因素，对温州市县（区）生态韧性的贡献率均为正向，且呈现出较大数值，可见森林覆盖与水体覆盖对温州市生态韧性的变化产生了重要影响㊂虽然不同年份㊁不同区县的贡献率有所不同，但波动幅度基本在０．６内，两者变化具有相似性；森林覆盖贡献率整体上比水体覆盖贡献率低０．３，无论是平均值还是极值，在时间上的变化都具有极２６２３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀高同步性㊂二者在研究初期贡献度较高，说明森林与水体对于生态韧性的贡献较大㊂随着城市发展，城市化水平的提高，致使工业㊁生活产生固液污染物排放至森林与水体中，导致森林覆盖与水体覆盖对城市生态韧性的贡献下降㊂随着城市化水平的进一步提高，生态环境治理水平得到提升，两者贡献率又再次达到高值㊂与森林覆盖㊁水体覆盖相反，经济发展水平（ＰＧＤＰ）在温州市生态韧性贡献中基本为负向，但贡献率相较于前两者而言较小㊂温州市各县（区）经济发展水平在研究初期，对生态韧性贡献有正向也有负向㊂随着城市的发展，总体朝负向发展，且离散度减小，发展趋势愈发稳定，说明经济发展水平的提高反而造成了生态韧性的降低，且持续性地保持着这种状态㊂产业结构（ＩＮＤ）对生态韧性的影响，除２００５年有所抑制外基本上呈现促进趋势，研究期内温州市工业发展较好；但工业增加值占国内生产总值（ＧＤＰ）比重在２１世纪之后有所下降，同时温州市生态韧性也在降低㊂从经济发展水平与产业结构来看，温州市工业增加值占ＧＤＰ比重不如从前，但依然占据较大比重，温州市生态韧性水平仍持续较低㊂人口聚集（ＰＯＰ）与生态韧性回归系数，在２０１０年前基本为负向，２０１０年后变为正值，这与温州市人口密度在２０１０年达到峰值相对应㊂２０１０年前人口密度对于生态韧性的负相关，与王兴杰［４９］对人口集聚对城市环境的影响存在相似性；但２０１０年之后产生的正相关说明了合理的人口规划，对于生态韧性水平的提升具有促进作用㊂消费水平（ＴＲＳ）在一定程度上体现了居民的生活水平，其在前期对生态韧性的贡献呈现出明显的正向关系，且离散程度较高；但后期逐渐集中且趋向于零，说明居民生活水平的提高一定程度上消耗了生态韧性，但随着城市的发展这种消耗被有所削弱㊂３．３㊀生态韧性影响因子的空间异质性将ＧＴＷＲ计算得到的回归系数进行可视化表达，运用自然断点法进行分类，以对温州市县（区）的生态韧性各影响因素进行空间分析（图７），森林覆盖与水体覆盖在空间异质性上呈现出相似的分布，而经济发展水图７㊀温州市生态韧性影响因素空间变化Ｆｉｇ．７㊀ＳｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｆａｃｔｏｒｓａｆｆｅｃｔｉｎｇｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅｏｆＷｅｎｚｈｏｕ。
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双界面匹配一体化速度建模技术研究与应用——以天山南山前带阳霞区块为例费建博;杨子川【摘要】为了消除山前带复杂地表对速度分析与建模以及偏移成像的影响,基于平滑地表面和初至波反演底界面两个关键参考面,提出了双界面匹配的一体化速度建模技术.该方法通过表层模型驱动的道间时差校正与起伏地表偏移结合,消除了复杂地表引起的高低频道间时差;通过时间域浅中深层速度融合,实现深度域一体化速度初始建模;采用地质模式约束的沿层层析、网格层析修正速度模型并结合起伏地表深度偏移逐步提高速度模型精度.将该方法应用于天山南山前带阳霞区块实际地震资料处理,整体上提高了偏移成像质量,尤其是阳霞构造的成像效果得到明显提升.【期刊名称】《石油物探》【年(卷),期】2016(055)004【总页数】7页(P533-539)【关键词】表层模型驱动;道间时差校正;双界面匹配;速度建模;起伏地表偏移【作者】费建博;杨子川【作者单位】中国石油化工股份有限公司西北油田分公司勘探开发研究院,新疆乌鲁木齐830011;中国石油化工股份有限公司西北油田分公司勘探开发研究院,新疆乌鲁木齐830011【正文语种】中文【中图分类】P631近地表复杂是山前带构造成像困难的根本原因。
地表起伏、高速岩层出露及近地表横向速度变化使得地震波传播路径异常复杂,导致地震资料信噪比低且道间时差剧烈变化[1],基于水平层状假设的常规地震资料处理方法无法达到精确成像的目标。
许多学者拓展固定基准面概念,研究了基于浮动基准面的静校正[2-3]、速度反演建模[4-5]和叠前成像理论、方法[6-7],但当表层结构复杂,如折射初至为多层或无层序化时,基于单一参考基准面的折射法静校正和层析静校正的解存在不确定性,难以解决复杂地表区的时差校正和速度分析与建模问题。
为了解决上述问题,学者们探索研究了更为复杂的基准面和多参考基准面理论、方法[8-10],基于曲时面的初至拟合迭代静校正、基于空变基准面和替换速度“双变基准面”的自适应校正以及处理解释一体化的“地震工作面”等技术研究取得较大进展[11]。
本文选择平滑地表面和初至波反演底界面两个参考面,控制近地表结构和速度模型,建立表层道间时差校正、速度建模和起伏地表偏移成像统一参考面,实现一体化速度分析与建模。
天山南山前带阳霞区块处于塔里木盆地库车坳陷南部平缓背斜带,地表条件极为复杂,地下高陡构造发育,地震资料品质差,构造成像困难。
根据该区地质结构特点,在多个参考面(图1)中选取平滑地表面和初至波反演底界面两个参考面,形成静校正基准面、速度分析面、叠加偏移面和速度建场面的“多面”统一,以适应表层结构的复杂性,实现时差校正、速度分析和成像一体化处理。
平滑地表面的选取原则为,与地表高程形态一致,界面平滑无突跳,通过平滑地表能去除高程的快速变化造成的高频道间时差。
图2对比了不同尺度的平滑地表面,可以看出,与平滑长度为3000m和600m的地表面相比,平滑长度为1000m的地表面与地表高程形态一致,并且过滤了地表高程的突跳。
初至波反演底界面是一体化速度建模中浅层速度与中深层速度对接面,介于射线密度底界与高速顶界面之间(图3)。
其中射线密度底界为每个网格内穿过的射线条数横向稳定的界面,通常该界面以上的速度较为准确,高速顶界面以上的速度存在横向突变,需要进行小尺度平滑。
因此初至波反演底界面在这两者之间选取比较合理,并且应该避免速度横向突跳,选择横向变化稳定的界面。
本文基于双界面匹配的时差校正技术解决基于射线追踪的反射波层析反演无法解决的高频静校正问题,同时使得原始道集数据、速度谱起点和近地表速度保持一致;通过射线密度确定初至波反演底界范围,通过浅层速度转换叠加速度来检验浅层模型的准确性以及反演底界面的可靠性。
基于双界面匹配的表层模型驱动的道间时差校正技术采用小尺度平滑的浅层速度模型替代替换速度进行道间时差量的计算,经过校正后的道集与一体化速度模型能够很好匹配,从而提高射线路径的计算精度。
设P点表示地表某观测点(图1),td表示将P点从地表“下剥”至初至波反演底界面的时间,tu表示将P点从初至波反演底界面以平滑后的浅层速度模型“回填”到平滑地表面,再以替换速度“回填”到基准面的时间,则P点的固定基准面道间时差量为:其中,式中:H1表示从地表到初至波反演底界的厚度;v1为初至波反演的浅层速度;H2表示从初至波反演底界到地表平滑面的厚度;v2为平滑后的浅层速度;H3为平滑地表面到固定基准面的厚度;vr为替换速度。
对于任意CDP点,最终道间时差t的计算公式如下:t=ts+tr-2H4/vr式中:ts为炮点道间时差;tr为检波点道间时差;H4为CDP点到固定面的距离。
需对浅表层速度模型进行适度平滑,以消除速度横向突变产生的毛刺现象,使速度趋势变化更为合理。
模型平滑的程度只涉及高频道间时差,低频道间时差校正将在深度偏移中解决。
在阳霞二维工区开展了表层模型驱动的道间时差校正技术应用,结果表明,表层模型驱动的道间时差基准面校正量与常规静校正量存在低频差异,其主要与浅层速度横向变化的形态相关(图4)。
本文通过浅中深层一体化速度建模以及深度偏移成像来解决这部分低频时差校正问题。
图5对比了常规静校正与模型驱动的道间时差校正叠加剖面对比,后者的成像效果要好于前者,尤其是在高程变化较大、地下构造比较复杂的区域。
首先基于地表面与初至波反演底界面匹配进行浅中层一体化速度建模,由信噪比较高的初至波反演得到浅层模型,提高浅层速度模型的精度;然后通过浅中深层速度对接建立初始一体化速度模型；最后通过基于反射波的模型层析与网格层析得到高精度一体化速度。
3.1 表层速度反演建模利用初至波进行层析反演时,将小折射层析解释结果作为极浅近地表模型,并作为约束条件与旅行时残差一起构成目标函数,弥补了只用大炮初至进行层析反演时丢失精细浅层速度信息的缺陷。
经过约束反演得到精度较高的表层速度模型,如图6 所示。
3.2 时间域浅中深层速度融合一体化初始建模3.2.1 叠加速度融合将初至波反演底界面以上的浅层速度模型通过DIX公式转换为叠加速度,与中深层叠加速度对接,得到一体化叠加速度对,通过弯曲射线叠前时间偏移、约束速度反演与剩余速度拾取迭代获得较为准确的时间域层速度,将时间域模型比例到深度域,便得到了初始中深层速度模型。
图7展示了阳霞工区N148线的叠加速度对接情况。
左侧的CMP道集位于山前沉积带,在300～1100ms范围内,有高信噪比的反射波,也是初至波层析反演的探测范围,两者非常吻合，说明射线密度底界以上的速度是可靠的,也说明由约束初至反演得到的浅层速度与通过拾取反射波双曲线得到的速度具有相同性质,是可以互换和相互融合的;中间CMP道集信噪比相对较低,但在初至波和反射波共同的探测范围内,两者也是吻合的;右侧CMP道集来自山体部位,浅层几乎看不到有效的反射信息,但初至波层析反演仍然能够得到可靠的速度信息,也就是说,针对低信噪比资料,初至波层析反演可以有效补充浅层速度信息,为一体化速度模型提供浅层速度场。
3.2.2 层速度体对接通过叠加速度对接建立了一体化速度对,但由于无法做到逐点对接,造成浅层速度横向分辨率较低,因此需要进行层速度体的对接。
采用约束反演方法将一体化速度对转化为时间域层速度,在叠前时间偏移剖面上解释时间层位,进行速度抽取、比例、填充,最终得到初始深度域层速度。
以地表平滑面为顶,初至波反演底界面为底,将初至波反演的浅层速度模型与初始深度域层速度进行对接,得到初始一体化速度模型(图8)。
通过叠加速度对接,在层速度对接中不会产生速度反转的问题。
3.3 迭代优化初始一体化速度模型中,通过多信息约束所得到的浅层速度比较准确,因此速度模型修正只对中深层速度进行。
针对山地地区地震速度横向变化较大的特点,结合已知地质模式,采用递进式的模型修正技术进行速度模型的迭代优化,即分别进行基于地质模式约束的沿层层析、网格层析修正速度模型,结合起伏地表深度偏移迭代逐步提高速度模型精度,得到最终的深度域层速度模型(图9)。
一体化速度建模为起伏地表偏移提供了准确的速度模型,但表层模型驱动的道间时差校正后道集在一个CDP内炮点和检波点在同一条水平线上,这显然无法与起伏地表偏移相匹配。
为此,在计算射线追踪旅行时时,将炮点与检波点放到真实的地表高程上(平滑后),从而实现真正意义上的起伏地表偏移(图10)。
实际偏移成像中,偏移孔径较小时简单构造成像较好,但陡构造难以准确成像;偏移孔径较大时,陡构造的成像有明显改善,但简单构造会出现反射波同相轴连续性变差、信噪比变低的现象。
阳霞区块北部山地构造复杂,通过测试对比,我们采用较大孔径(8000m)进行偏移成像(图11)。
利用表层模型驱动的道间时差校正、双界面匹配一体化速度建模以及起伏地表叠前深度偏移技术对天山南阳霞山前带二维资料进行处理,得到的阳霞构造成像清晰,同相轴连续性较好(图12),对断层刻画较为清楚和合理,绕射波收敛好,层内弱反射连续性强,聚焦更集中,利于地质构造的合理解释(图13)。
通过上述方法的应用,整体上提高了该区地震偏移成像的质量,尤其是阳霞构造的成像效果得到明显的提升。
本文利用表层模型驱动的道间时差校正技术解决了道间时差校正后道集与表层速度模型不匹配的问题,利用双界面匹配一体化速度建模技术实现了浅层与中深层速度的无缝对接,利用起伏地表偏移提高了天山南山前带阳霞区块的成像质量和可靠性。
其中地表平滑面与初至波反演底界面的选择至关重要,地表平滑面应该遵循与地表高程形态一致、界面相对平滑无突跳的原则;初至波反演底界面应该选择射线密度底界面与高速顶界面之间横向变化较为稳定的面。
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