基于SOFM的区域界线划分方法.pdf

第 2 7 卷第 5 期 2 0 0 8 年 0 9 月地理科学进展 P R O G R E S S I N G E O G R A P H Y V o l . 2 7 , N o . 5 S e p t . , 2 0 0 8 收稿日期: 2 0 0 8 - 0 6 ; 修订日期: 2 0 0 8 - 0 8 . 基金项目: 河南省软科学研究( 0 8 2 4 0 0 4 4 0 7 5 0 ) ; 国家重点基础研究发展计划( 2 0 0 3 C B 4 1 5 1 0 1 ) 。作者简介: 郝成元( 1 9 6 9 - ) , 男, 山东曹县人, 博士, 副教授, 中国地理学会会员, 主要从事自然地理综合研究。 E - m a i l : h a o c y @ h p u . e d u . c n 1 2 1 ~ 1 2 7 页基于 S O F M 的区域界线划分方法郝成元 1 , 吴绍洪 2 , 李双成 3 ( 1 . 河南理工大学测绘与国土信息工程学院, 焦作 4 5 4 0 0 0 ; 2 . 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 1 0 0 1 0 1 ; 3 北京大学城市与环境学院, 北京 1 0 0 8 7 1 ) 摘要: 区域分异研究是人们对地理环境认知深度和自然地理研究水平的重要标志之一, 划定分区界线就成为一项迫切而意义重大的工作, 尤其是在气候复杂、地貌多样的我国西南高原、山地组合区。云南省南部地区由于多季风系统和大地形作用的影响, 气候复杂多样。雨季, 温暖湿润的西南夏季风给研究区西部带来大量降水, 东部雨量少; 干季, 整个研究区主要在西风南支急流控制之下, 天气晴朗、少雨, 同时也使得植被种类及盖度差别较大。基于研究区 3 0 个气象台站的海拔高度、多年平均气温和降水、风速、活动积温、潜在蒸散以及 M O D I S - E V I 等数据, 利用神经网络技术构建了非线性分类器, 即自组织特征映射模型( S O F M ) , 对所有气象台站进行了聚类研究。结果显示, 哀牢山成为阻挡北来冷空气进入西南山地的屏障, 是我国冬季东北风和夏季西南风的分界线, 因此也成为研究区东、西两类气候的分界线。 S O F M 网络应用于地形复杂、地貌多样的生态地理区域分异研究, 基本能反映不同区域之间界线两侧的相似性和差异性, 能够揭示一个由量变到质量过程的连续性, 不失为一种较好的综合自然地理区划方法。关键词: S O F M ; 区域分异; 气候复杂性; 哀牢山; “阻隔”作用 1 引言区域分异是指地球表层大小不等的、内部具有一定相似性地段之间的相互分化, 以及由此而产生的差异[ 1 , 2 ] ; 其问题可以归结为模式识别或聚类分析问题。所谓模式识别是依据某种算法, 自动或人工将待识对象归入特定类别的方法和技术。目前常用的模式技术中, 基于概率论和数理统计支撑的贝叶斯分类器和线性分类器较为成熟, 两者在样本线性可分时, 分类的准确度很高, 且具有聚类结果清晰, 无模糊二义的优点, 但也存在一些致命问题。如自然界中的待识客体经常是线性不可分的, 特别是对于由多种要素耦合成的自然地理综合体来说; 而且要求事先指定 K 个聚类初始点[ 3 ] , 然而聚类一般是一个事先未知的过程, 但聚类结果对 K 值( 聚类数) 大小非常敏感,