CN108984995A - 一种计算数值模拟的生态园林景观设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，其特征在于，包括如下步骤：获取目标地块的气候数据、水文数据和地形数据。根据气候数据、水文数据和地形数据建立目标地块的物理模型。将物理模型进行网格划分并离散成计算网格模型。构建Markov模型对计算网格模型进行迭代计算，从而得到每个目标地块的物理变量。将目标地块划分为多个地块单元，从而得到每个地块单元的单元物理变量。对单元物理变量与景观植物的生长所需的环境变量进行匹配，从而得到单元物理变量与环境变量的匹配度，再根据匹配度的高低从而得到每个地块单元的地块评分，进一步根据地块评分的高低从植物库中选择适宜每个地块单元种植的植物。
Description
技术领域
本发明涉及计算数值模拟分析方法，具体涉及一种计算数值模拟的生态园林景观设计方法，属于景观规划设计领域。
背景技术
关于植物群落的动态过程以及外界环境因子和植物群落之间的关系，是植物群落生态学发展过程中的重要问题，引起了生态学家们的广泛关注。园林地区植物较为稀疏，多呈斑块状分布，且时空变化幅度较大，园林生态***十分重要，加之人类活动的干扰，植物特征对于园林地区生态环境的稳定意义重大，可以起到保持水土的作用。
影响园林植物分布格局和动态的因素包括生物的和非生物的，其间的相互作用关系十分复杂。关于放牧对植被影响的研究相对较多，而关于在较长时间序列下气候因子对滨水植被影响的研究较少。自然过程、人类活动一直在影响着园林景观格局的发展变化。特别是在人口不断增长、社会经济结构在不断调整变化的今天，人们对景观不同的利用方式、不同的认识都在改变景观格局。
通常的园林景观设计由设计师的根据设计经验来选择景观植物，所种植物与地块的匹配度不高，园林缺乏生态性。本发明通过Markov模型采用除趋势对应分析和典范对应分析两种排序方法模拟预测园林地区景观格局的动态变化，对园林植物群落特征与气候因子的相关性进行分析，选择适宜地块种植的景观植物，旨在为生态园林景观设计提供理论依据。
发明内容
为解决上述问题，本发明采用了如下技术方案：
本发明提供了一种基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，用于选择适宜目标地块种植的景观植物并设计生态园林景观，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，获取目标地块的气候数据；
步骤S2，获取目标地块的水文数据；
步骤S3，获取目标地块的地形数据，该地形数据包含至少两个细节层次；
步骤S4，将地形数据及水文数据导入建模软件从而建立目标地块的物理模型并且根据气候数据及水文数据设置物理模型的初始物理条件和边界；
步骤S5，将物理模型进行网格划分并离散成计算网格模型；
步骤S6，将计算网格模型导入计算数值仿真软件，通过构建Markov模型对计算网格模型进行迭代计算，从而得到目标地块的物理变量；
步骤S7，将目标地块划分为多个地块单元，从而根据目标地块的物理变量得到每个地块单元的单元物理变量；
步骤S8，通过计算机对单元物理变量与景观植物的生长所需的环境变量进行匹配，从而得到单元物理变量与环境变量的匹配度，再根据匹配度的高低从而得到每个地块单元的地块评分，进一步根据地块评分的高低从植物库中选择适宜每个地块单元种植的植物，从而完成生态园林景观的设计。
本发明提供了一种基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，还可以具有这样的特征，其中，单元物理变量包含多个单项单元物理变量，每个单项单元物理变量与环境变量中相对应的单项环境变量进行匹配，从而得到每个地块单元的单项单元物理变量评分，将地块单元的每个单项单元物理变量评分相加从而得到地块评分。
本发明提供了一种基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，还可以具有这样的特征，其中，单项单元物理变量为每个地块单元的温度、风速、湿度以及气压。
本发明提供了一种基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，还可以具有这样的特征，其中，气候数据包含通过气象仪器所获得的目标地块的气候***的原始资料以及根据原始资料所整编的资料。
本发明提供了一种基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，还可以具有这样的特征，其中，地形数据为通过卫星遥感技术获得的目标地块的遥感影像图。
本发明提供了一种基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，还可以具有这样的特征，其中，水文数据包含多个通过观测及计算研究所得的目标地块的单项水文数据以及根据单项水文数据所求得的单项水文数据的最大值、最小值、平均值、总量、过程线和等值线，单项水文数据为目标地块的降水量、蒸发量、水位、流量以及含沙量。发明作用与效果
根据本发明的计算数值模拟的生态园林景观设计方法，由于获取了目标地块的气候数据、水文数据以及地形数据，因此能够将地形数据及水文数据导入建模软件从而建立目标地块的物理模型并且根据气候数据及水文数据设置物理模型的初始物理条件和边界。由于地形数据包含至少两个层次，因此能够满足计算数值模拟所需的各种虚拟场景需求。由于将物理模型进行网格划分并离散成计算网格模型，因此能够将计算网格模型导入计算数值仿真软件，并通过构建Markov模型对计算网格模型进行迭代计算，从而得到目标地块的物理变量。由于将目标地块划分为多个地块单元，因此能够根据目标地块的物理变量得到每个地块单元的单元物理变量。由于使用计算机进行迭代计算，因此计算的效率更高，结果更准确。由于对单元物理变量与景观植物的生长所需的环境变量进行匹配评分，因此能够根据地块评分的高低从植物库中选择适宜每个地块单元种植的植物，从而完成生态园林景观的设计。由于通过计算机进行匹配评分，因此匹配评分的效率更高，结果更准确。
附图说明
图1是本发明的计算数值模拟的生态园林景观设计方法的卫星遥感示意图；
图2是本发明实施例的物理模型示意图；
图3是本发明的计算数值模拟的生态园林景观设计方法的流程示意图；
图4是本发明实施例的计算网格模型示意图；
图5是本发明实施例的地块划分示意图；
图6是本发明实施例的目标地块的风速分布示意图；
图7是本发明的计算数值模拟的生态园林景观设计方法的地块评分与植物匹配示意图；
图中，10-江心岛；20-水域；30-陆地。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下结合附图对本发明的计算数值模拟的生态园林景观设计方法作具体阐述。
如图2所示，本实施例中的目标地块包含江心岛10、水域20以及陆地30。
如图1～图7所示，本实施例中的生态园林景观设计方法，包括如下步骤：
步骤S1，通过气象仪器获得的目标地块的气候***的原始资料并对原始资料进行整编，从而得到目标地块的气候数据；
步骤S2，通过观测及计算研究得到目标地块的单项水文数据并且根据单项水文数据计算求得每个单项水文数据的最大值、最小值、平均值、总量、过程线和等值线，从而得到目标地块的水文数据。单项水文数据包含目标地块的降水量、蒸发量、水位、流量以及含沙量；
步骤S3，通过卫星遥感技术得到目标地块的卫星遥感图，从而得到具有两个细节层次的地形数据；
步骤S4，将地形数据及水文数据导入建模软件，按比例建立目标地块的物理模型，并且根据气候数据及水文数据设置物理模型的初始物理条件和边界；
步骤S5，将物理模型进行网格划分并离散成计算网格模型；
步骤S6，将计算网格模型导入计算数值仿真软件，通过构建Markov模型对计算网格模型进行迭代计算，从而得到目标地块的地块物理变量；
步骤S7，将目标地块划分为多个地块单元，从而根据目标地块的物理变量得到每个地块单元的单元物理变量；
步骤S8，通过计算机使用大数据算法对单元物理变量与景观植物的生长所需的环境变量进行匹配，从而得到单元物理变量与环境变量的匹配度，再根据匹配度的高低从而得到每个地块单元的地块评分，进一步根据地块评分的高低从植物库中选择适宜每个地块单元种植的植物，从而完成生态园林景观的设计。
其中，步骤S5中的计算网格模型的质量能够满足多限元计算的精度要求，计算网格模型的质量越高，计算结果的精度就越高。
步骤S6中的Markov模型是利用某一变量的现在状态和动向，预测该变量未来状态和动向的预测方法。Markov模型基本原理，在变量预测中将所研究变量的发病率划分若干状态，把时间按观察间隔分为几个时间段，再计算各状态间的转移次数，确定概率转移矩阵，由矩阵中最大转移概率做出预测；在决策分析中将研究变量按其对匹配的影响程度划分为多个不同的匹配状态，结合各状态在一定时间内相互间的转换概率模拟变量的发展过程，根据所有状态上的匹配结果和资源消耗经过反复运算，对变量发展的结局及医疗费用做出预测；在变量筛查措施评价中是将某变量的自然病程分为若干状态，确定循环周期，分别分析模拟筛查和不筛查人群，据此估计筛查的效果和费用，并进行增量分析。Markov模型建立步骤为状态划分、初始概率计算、转移概率矩阵和预测与检验。Markov模型数学结构λ＝(N，M，π，A和B)，其中，N为模型状态数，M为所有状态可能存在的观测序列中观测值数量，π为状态初始概率，A为状态转移矩阵，B为观测序列概率矩阵。马尔可夫模型已经广泛应用于自然科学、工程技术领域。
具体的算法如下：
给定观察值序列O，通过计算确定一个模型λ，使得P(O|λ)最大。
算法步骤：
1.初始模型(待训练模型)λ0,
2.基于λ0以及观察值序列O，训练新模型λ；
3.如果log P(X|λ)-log(P(X|λ0)<Delta，说明训练已经达到预期效果，算法结束。
4.否则，令λ0＝λ，继续第2步工作，直至条件满足。
步骤S6中的迭代计算是指计算中一类典型方法，应用于方程求根，方程组求解，矩阵求特征值等方面。其基本思想是逐次逼近，先取一个粗糙的近似值，然后用同一个递推公式，反复校正此初值，直至达到预定精度要求为止。采用基于风险熵的环境承载力熵权Markov模型，构建遗传投影寻踪模型，将风险值与时间序列拟合，运用信息扩散论将各样本风险值划分为不同等级，采用风险熵的计算方法评估迭代计算结果。
迭代计算是由计算数值仿真软件自动计算完成，根据物理模型进行多限元迭代，直至迭代的计算结果收敛至稳定值，具体的结束控制是通过每个物理变量的残差控制，当每个残差都小于预设的阈值时计算机自动停止计算。在计算过程中也可以通过使用者设定的迭代步数来结束迭代计算，迭代步数主要是依靠使用者的计算经验和观察物理变量的变化曲线来确定。
步骤S8中的匹配评分方法如表1所示，匹配过程中可以将不同的环境变量赋予不同比重，以使得匹配的结果更加符合实际情况，具体为：
表格1地块评分表
a是每个单元物理变量计算时的权重系数，b是每个单元物理变量与环境物理变量的匹配度，n是单元物理变量的数量。
本实施例中，单元物理变量为地块单元的温度、风速、湿度以及气压，即n＝4。
将每个地块单元进行编号，并对单元物理变量与景观植物的生长所需的环境变量进行匹配评分，在匹配评分的过程中，每个单元物理变量的权重系数不同。
以1号地块与1号植物的匹配评分方法为例，温度的权重系数a1＝0.7，温度的匹配度b1＝0.8，风速的权重系数a2＝0.5，风速的匹配度b2＝0.9，湿度的权重系数a3＝0.9，湿度的匹配度b3＝0.7，气压的权重系数a4＝0.6，气压的匹配度b4＝0.8，那么地块1相对于植物1的地块评分即为：
通过计算机使用大数据算法对每个地块单元与植物库中每种植物逐一进行匹配评分，从而得到每个地块单元相对于植物库中每种植物的地块评分，根据地块评分的结果选取评分最高的一项作为最优解，从而从植物库中选择出最适宜每个地块单元种植的植物。
本实施例中，将地块评分加以不同的其他的一些物理评先标准，最终使得各地块的物理环境数据化。利用地理信息***软件对卫星遥感影像图分类结果进行分析，获得不同时段的景观要素面积数据，运用Markov模型以不同时期各景观要素面积数据为基础数据，可以预测出未来任意一年的各种景观类型的面积，从而得知各景观要素面积发生的变化，分析景观的演变方向。
Markov模型的关键在于景观转移矩阵和转移概率的确定和生态景观的规划。通过计算数值模拟生态园林的物理环境，获得该地区的物理环境分布特点，将整个地块进行划分，并将各个子地块按照衡量标准进性评比打分，最后根据植物物种库与该地块进行匹配，获得最适合该地块的景观植物种植，在此基础上进行微调，将Markov模型模拟预测景观格局的动态变化以此来对绿色生态园林的景观格局布局理念提供一种计算数值模拟的生态园林景观设计方法。
实施例作用与效果
根据本实施例的计算数值模拟的生态园林景观设计方法，由于获取了目标地块的气候数据、水文数据以及地形数据，因此能够将地形数据及水文数据导入建模软件从而建立每个地块单元的物理模型并且根据气候数据及水文数据设置物理模型的初始物理条件和边界。由于地形数据包含至少两个层次，因此能够满足计算数值模拟所需的各种虚拟场景需求。由于将物理模型进行网格划分并离散成计算网格模型，因此能够将计算网格模型导入计算数值仿真软件，并通过构建Markov模型对计算网格模型进行迭代计算，从而得到目标地块的物理变量。由于通过计算机进行迭代计算，因此计算的效率更高，结果更准确。由于将目标地块划分为多个地块单元，因此能够根据目标地块的物理变量得到每个地块单元的单元物理变量。由于对单元物理变量与景观植物的生长所需的环境变量进行匹配评分，因此能够根据地块评分的高低从植物库中选择适宜每个地块单元种植的植物，从而完成生态园林景观的设计，由于通过计算机使用大数据算法进行匹配评分，因此匹配评分的效率更高，结果更准确。
由于单元物理变量包含多个单项单元物理变量，因此每个单项单元物理变量能够与环境变量中相对应的单项环境变量进行匹配，从而得到每个地块单元的单项单元物理变量评分，将地块单元的每个单项单元物理变量评分相加从而得到地块评分。
由于物理模型是按比例建立的满足计算精度要求的缩小模型，因此物理模型的精度能与计算精度相对应，从而节约计算力的消耗。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
例如，本实施例中的单项物理变量包含地块单元的温度、风速、湿度以及气压，在本发明提供的基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法中，单项物理变量还可以包含日照时长、地质特性以及辐射等，用于设计各种条件不同的地块的生态园林景观。
Claims (6)
1.一种基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，用于选择适宜目标地块种植的景观植物并设计生态园林景观，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，获取所述目标地块的气候数据；
步骤S2，获取所述目标地块的水文数据；
步骤S3，获取所述目标地块的地形数据，所述地形数据包含至少两个细节层次；
步骤S4，将所述地形数据及所述水文数据导入建模软件从而建立所述目标地块的物理模型并且根据所述气候数据及所述水文数据设置所述物理模型的初始物理条件和边界；
步骤S5，将所述物理模型进行网格划分并离散成计算网格模型；
步骤S6，将所述计算网格模型导入计算数值仿真软件，通过构建Markov模型对所述计算网格模型进行迭代计算，从而得到所述目标地块的物理变量；
步骤S7，将所述目标地块划分为多个地块单元，从而根据所述物理变量得到每个所述地块单元的单元物理变量；
步骤S8，通过计算机对所述单元物理变量与所述景观植物的生长所需的环境变量进行匹配，从而得到所述单元物理变量与所述环境变量的匹配度，再根据所述匹配度的高低从而得到每个所述地块单元的地块评分，进一步根据所述地块评分的高低从所述植物库中选择适宜每个所述地块单元种植的植物，从而完成所述生态园林景观的设计。
2.根据权利要求1所述的基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，其特征在于：
其中，所述单元物理变量包含多个单项单元物理变量，每个所述单项单元物理变量与所述环境变量中相对应的单项环境变量进行匹配，从而得到每个所述地块单元的单项单元物理变量评分，将所述地块单元的每个所述单项单元物理变量评分相加从而得到所述地块评分。
3.根据权利要求2所述的基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，其特征在于：
其中，所述单项单元物理变量为每个所述地块单元的温度、风速、湿度以及气压。
4.根据权利要求1所述的基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，其特征在于：
其中，所述气候数据包含通过气象仪器所获得的所述目标地块的气候***的原始资料以及根据所述原始资料所整编的资料。
5.根据权利要求1所述的基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，其特征在于：
其中，所述地形数据为通过卫星遥感技术获得的所述目标地块的遥感影像图。
6.根据权利要求1所述的基于计算数值模拟的生态园林景观设计方法，其特征在于：
其中，所述水文数据包含多个通过观测及计算研究所得的所述目标地块的单项水文数据以及根据所述单项水文数据所求得的所述单项水文数据的最大值、最小值、平均值、总量、过程线和等值线，所述单项水文数据为所述目标地块的降水量、蒸发量、水位、流量以及含沙量。
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