基于主成分分析的输变电工程水土流失区域生态质量动态监测

覃文虎

(鹤峰县水土保持站，湖北 鹤峰 445800)

0 引 言

输变电工程项目建设开发是推动国家经济发展的主要动力，目前输变电工程建设项目有上千项，对于输变电工程水土流失区域生态质量的监测是现阶段水土保持工作的重点，很有必要对其进行详细的分析，针对监测的实际情况减少此类工程建设的水土流失和生态破坏[1-3]。

输变电工程项目开发造成的水土流失，主要是以人类自身的建设活动为主要外因而形成的水土流失类型，主要体现为输变电工程周边水土资源及其环境的破坏和损失[4]。通过对输变电水土流失区域生态质量动态监测，能够有效检验工程在建设过程中水土流失是否得到有效控制，及时反映水土流失的动态变化情况，向监管部门及时提供监测信息，针对突发的水土流失现象，及时发现并提供对策，为今后开展水土保持方案提供相应的经验[5]。

在输变电工程水土流失区域生态质量监测实践中，国内外的专业研究者不断探索和研究监测技术及方法，发展到现今，已经研究出很多成熟的监测方法[6]。如基于RSEI模型的动态监测方法、基于多源遥感数据的动态监测方法，这些监测方法在面对大面积区域时，监测内容过于复杂，操作不灵活，实际应用能力不能满足现阶段对监测方法需求[7-9]。因此，本文提出基于主成分分析的输变电工程水土流失区域生态质量动态监测方法，解决上述存在的问题。

1 基于主成分分析的输变电工程水土流失区域生态质量动态监测方法设计

1.1 布设监测点

输变电工程施工过程中，由于人为活动的影响会加剧水土流失，待施工完成后不再有土建施工活动，水土流失量比较小[10]。因此，水土流失区域的生态质量动态监测，主要针对施工期的水土流状况、生物丰富程度、土地退化指数、植被覆盖指数等项目进行监测。

在进行实地监测时，监测点的选择必须满足以下规定：监测点具有代表性，可以集中反映水土流失区域的水流流失状况，尽量避免人为活动的干扰，平地模拟观测场应与施工场地水土流失因素保持一致[11]。

对于点式工程，主要对地面进行定量监测，对道路边坡、临时堆土场等位置设置监测点位。监测点具体点位布设见表1。

表1 水土流失区域监测点点位布设

对于线状工程，默认标段存在所有类型的塔基来设置监测点位。如果实际工程中，塔基类型不存在，则取消塔基类型；如果塔基重合，则合并该监测点[12]。监测点位具体布设见表2。

表2 线状工程水土流失区域监测点位布设

在监测点布设完成后，将获得的各项参数作为监测指标，统一进行无量纲化处理后，筛选出与生态质量有密切关系的指标，用于衡量生态质量的水平。

1.2 动态监测指标选择与计算

考虑输变电工程所处的特殊环境和水土流失呈现出的特征，最终确定生态质量动态监测的指标为生物丰富度指数、土壤湿润指数、植被覆盖指数、土地侵蚀指数[13]。各项指数具体计算如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

读写分离 有的老师在读写结合过程中为了读写结合而结合，“写”与“读”之间的关系显得很生硬，存在阅读与写作分离现象，不能把阅读、积累、实践、写作有机地紧密结合起来，甚至破坏了阅读情绪，提不起学生的表达欲望。

获得监测指标后，计算生态质量综合指数，作为输变电工程水土流失区域生态质量的监测结果。

1.3 生态质量监测结果计算与分析

采用主成分分析法处理指标数据，标准化处理公式如下：

(5)

(6)

(7)

对经过处理的数据进行主成分分析，为了缩减计算时间，使用SPSS软件计算出特征值和贡献率，筛选出贡献率大于85%或者特征值大于1的数据作为主成分，对主成分进一步分析，得到正交旋转因子载荷矩阵；对数据进一步筛选，得到与输电工程水土流失区域生态质量相关性大的数据；使用这些数据作为衡量生态质量的数据，计算生态质量综合指数。

以每个主成分对应的特征值占所有特征值之和的比例作为生态质量综合指数，并对其按综合主成分值进行排序。生态质量综合指数越高，说明生态质量越好；生态质量综合指数越低，说明生态质量越差。基于主成分分析的动态监测方法将最终获得生态质量综合指数作为监测结果，能够更好地衡量输变电工程水土流失区域生态质量，以便及时采取措施面对突发的破坏生态的情况，保证输变电工程水土流失区域能够及时恢复生态稳定。至此，基于主成分分析的输变电工程水土流失区域生态质量动态监测方法设计完成。

2 输变电工程水土流失区域生态质量动态监测方法实验研究

2.1 实验数据准备

对输变电工程水土流失区域生态质量进行动态监测，主要目的是通过对工程项目建设全过程的监测，定点定量观测和调查林草恢复情况，以说明水土流失防治效果。在实验研究中，将动态监测的主要目的考虑其中，以某输变电工程为例，使用Landsat系列影像数据及Pleiades高分遥感影响数据作为实验数据。综合时相和云覆盖等多方面因素，实验中采用的数据分别由Landsat5和Landsat8两种卫星产生。具体的波段见表3。

表3 Landsat5/ Landsat8卫星

考虑输变电工程所在区域，综合时相及热效应强度较明显的原则，选择的卫星数据参数见表4。

实验中，以验证方法在实际工作中的应用性能为研究目的，将传统的基于RSEI模型的动态监测方法和基于多源遥感数据的动态监测方法引入到实验研究中，设计对比实验，主要对不同监测方法的监测频次和参数关联性进行实验研究。

表4 卫星数据参数

2.2 监测频次实验结果及分析

图1 不同生态质量动态监测方法监测频次实验结果

观察图1结果可以看出，基于RSEI模型的动态监测方法在一年的监测中，只有在暴雨阶段的6、7、8月份进行监测，监测频次为3次/年；基于多源遥感数据的动态监测方法实验结果显示，在一年的监测中，在3-9月份的雨季中，只选择5、7和9月份进行了监测，监测频次为3次/年；提出的基于主成分分析的动态监测方法实验结果显示，在整个3-9月份的雨季中均进行了监测，监测频次为7次/年。综上所述，提出的基于主成分分析法的输变电工程水土流失区域生态质量监测方法能够根据实际情况调整监测频次，保证监测的实效性。

2.3 参数关联性实验结果及分析

由于输变电工程水土流失区域生态质量动态监测中涉及的参数物理意义不相同，单位也不相同，为了便于比较，对原始数据进行无量纲化处理。在处理完成后，计算两两参数间的关联系数，计算公式如下：

(8)

Δi(j)=|x0(n)-xi(n)|

(9)

式中：x0为反映输变电工程水土流失区域生态质量的参数数列；xi为影响生态质量的参数关联组成的数据序列，共有n个；Δi(j)为参数数列和比较数列归一化后的绝对差值；ε为分辨系数，取值为0.5；ξi(j)为参数关系系数。

对于监测方法的参数关联性的对比分析，将计算关联系数的平均值作为关联度，以此衡量不同监测方法的参数关联性。关联度越大，说明参数相关性越强，影响越大；反之，关联度越小，说明参数相关性越弱，影响越小。具体的计算结果见表5。

对比观察表5结果可知，两种传统的动态监测方法的参数相关度比较高。相比之下，提出的动态监测方法参数相关度低，参数相关性弱，对监测结果影响小。结合监测频次实验结果可知，提出的基于主成分分析法的输变电工程水土流失区域生态质量动态监测方法实效性好，参数之间的关联性对监测结果影响小，具有较好的应用性能，该方法优于传统的动态监测方法。

表5 不同监测方法参数相关性实验结果

3 结 语

本文围绕输变电工程水土流失区域的生态质量问题展开研究与讨论，在相关研究资料支持下，提出基于主成分分析的输变电工程水土流失区域生态质量动态监测方法。在方法设计完成后，通过多项对比实验验证了该监测方法的可行性和高水平的应用性能。但是受到时间、精力等原因的限制，输变电工程水土流失区域生态质量监测未能进行更深层次的验证分析，在后续研究中将从这一方面展开研究。