土地调查与监测中的不确定性问题研究

2024-03-28丁秀芳丹阳市自然资源和规划局江苏丹阳212300

中国房地产业 2024年7期

文／丁秀芳丹阳市自然资源和规划局江苏丹阳 212300

引言：

在土地调查与监测领域，不确定性问题一直是一个备受关注的议题。土地作为人类生活和社会发展的基本要素，其状态和变化对于资源管理、环境保护、城市规划等方面具有极其重要的影响。准确了解土地的特征、状况以及未来的变化趋势至关重要。然而，土地调查与监测中的不确定性问题却时常使我们难以达到这一目标。因此，进行土地调查与监测中的不确定性问题研究具有十分重要的现实意义。

1.土地调查与监测中的不确定性概述

1.1 不确定性的定义与分类

不确定性通常指的是关于土地或土地属性的信息的缺乏或不完全性，以及有关未来土地状况或事件的难以确定性。在土地调查与监测中，不确定性可以被分为多个不同的类别，以更好地理解和管理其复杂性。

首先，可以将不确定性分为参数不确定性和模型不确定性两大类。参数不确定性涉及到土地属性数据的准确性和可信度，这包括了测量误差、数据质量、采样偏差等问题。模型不确定性则关注土地状况未来演变的难以预测性，这涵盖了土地变化模型的不完善性和模型参数的不确定性。其次，还有混淆不确定性，这是由于不同土地特征或土地用途之间的相似性而导致的信息混淆问题。不确定性的分类有助于更精细地分析其来源和影响，从而为土地调查与监测中的决策和政策制定提供更明智的指导。

1.2 不确定性来源与影响因素

不确定性的存在源于多个因素，这些因素在土地调查与监测过程中产生了不同程度的影响。

首先，不确定性的来源之一是数据的质量和准确性。土地属性数据的收集和处理可能受到测量仪器的精度、采样方法的合理性以及数据处理过程中的误差等因素的影响。不准确或低质量的数据可能导致对土地特征和变化的误解。其次，土地调查和监测的频率和时空分辨率也会影响不确定性。如果调查和监测频率较低，或者数据的时空分辨率较差，那么对土地状况的理解可能会受到限制，因为长时间间隔或模糊的数据可能无法捕捉到快速变化或局部特征。再次，模型的选择和参数化也会对不确定性产生影响。不同的土地变化模型或预测方法可能导致不同程度的模型不确定性，而模型参数的选择和估计也可能涉及到不确定性。最后，土地调查与监测的人为因素，如操作者的经验和培训水平，也可能在数据收集和处理过程中引入不确定性[1]。

2.土地调查中的不确定性问题分析

2.1 数据采集不确定性

2.1.1 采样误差

采样误差是由于在土地调查过程中选择的样本不足以代表整个研究区域或总体而引起的不确定性。这种误差可以产生各种不同的影响，从而影响到土地调查的准确性和可靠性。

首先，采样误差可能导致偏倚，即样本可能不够代表整个研究区域的特征。例如，在土地调查中，如果只选择了特定地点或特定时间段的样本，而没有足够的随机性或多样性，那么就可能错过了某些重要的变化或特征，从而导致数据的不完整性和不准确性。其次，采样误差还可能导致统计推断的问题。如果采样不足以代表总体，那么对于总体参数的估计将不准确。这会影响到土地调查的结果和结论的可信度。在实际应用中，这可能导致错误的政策制定或不准确的土地规划。最后，采样误差还可能导致不稳定性和不一致性。在不同的采样实验中，由于随机性的影响，可能会得到不同的结果。这会增加不确定性，使得在土地调查中做出一致性和可重复的决策变得更加困难。

2.1.2 仪器误差

仪器误差是由于测量工具或设备的精度、精确度或校准问题而引起的不确定性。这种误差可能对土地调查的结果产生显著影响，因此需要仔细考虑和管理。

首先，仪器误差可能导致数据的系统性偏差。如果测量仪器存在精度问题或校准不准确，那么采集的数据可能会倾向于高估或低估特定参数或变量的值。这种系统性偏差会在整个数据集中传播，并导致不准确的土地特性评估或监测结果。其次，仪器误差也可能导致测量的不稳定性。如果仪器的精度不高或者容易受到环境因素的干扰，那么在不同的测量条件下，可能会得到不一致的测量结果。这会增加数据的不确定性，降低土地调查的可靠性。

2.2 数据处理不确定性

2.2.1 数据清洗

数据清洗是指对采集的原始数据进行整理、筛选和修复，以去除错误、不一致或不完整的信息，以确保最终数据集的质量和可用性。数据清洗的不确定性主要源于人为判断和处理的主观性，以及数据缺失的挑战。

首先，数据清洗过程中的主观性可能引入不确定性。清洗数据通常涉及对异常值、重复值和不一致的数据进行识别和处理。不同的数据清洗人员可能会对数据异常的定义和处理方式有不同的看法，这可能导致清洗结果的差异。因此，数据清洗的不确定性主要源于清洗人员的主观判断，需要透明和一致的清洗标准来减少这种不确定性。其次，数据清洗还需要处理数据缺失的问题。在土地调查中，由于各种原因，数据集中可能存在缺失值，例如由于设备故障、采样问题或其他因素导致的数据丢失。处理缺失数据需要采用合适的方法，例如插值、数据补全或数据删除。然而，选择哪种方法以及如何处理缺失数据也涉及主观判断，这可能引入不确定性。

2.2.2 数据插值和外推

数据插值和外推涉及在研究区域内或时间范围内使用有限的采样点数据来估计或推测未采样点的数值。数据插值和外推可能引入多种不确定性因素，需要仔细考虑和管理。

首先，数据插值和外推的不确定性源于估计方法的选择。在土地调查中，常用的插值和外推方法包括克里金插值、反距离加权插值、多项式插值等。不同的插值方法可能产生不同的估计结果，因此需要在估计过程中选择合适的方法，并进行敏感性分析来评估不同方法对结果的影响。其次，数据插值和外推的不确定性还受到采样点的密度和分布的影响。如果采样点的密度不足或不均匀，那么估计的结果可能不够准确，因为未采样点之间的空间或时间变化可能无法充分反映。因此，在数据处理中需要考虑采样点的分布，以确定估计的可信度。最后，数据插值和外推的不确定性还受到数据的空间或时间自相关性的影响。如果数据在空间或时间上具有自相关性，那么插值和外推结果可能会受到这种相关性的影响，导致不确定性增加。

2.3 地理信息系统（GIS）中的不确定性

2.3.1 空间数据不确定性

空间数据不确定性可以影响到地理信息系统应用中的决策制定、规划和分析等方面，因此需要仔细考虑和管理。

首先，空间数据不确定性的一个主要来源是数据源的质量和精度。地理数据通常来自不同的数据源，包括卫星遥感、地面测量、航空摄影等。每种数据源都可能具有不同的精度和质量水平，这会影响到地理数据的准确性。例如，卫星遥感数据可能具有一定的分辨率和误差，而地面测量可能受到仪器精度和操作技能的限制。其次，空间数据不确定性还涉及到空间数据的空间分布和变化。地理数据通常在空间上具有一定的变异性，即不同地点的数据值可能不同。这种空间变异性可能是由于地理现象的本质、地形特征或环境因素引起的。最后，地理信息系统中的不确定性还受到地理数据处理方法的影响。在GIS 分析中，常常需要进行空间插值、数据叠加、缓冲区分析等操作，这些操作可能引入额外的不确定性。例如，在进行插值时，选择不同的插值方法和参数可能会产生不同的结果，从而增加不确定性。

2.3.2 时间数据不确定性

时间数据不确定性涉及到地理数据在时间维度上的不确定性。时间数据的不确定性在地理信息系统应用中具有重要意义，因为时间信息对于监测、预测和规划地理现象至关重要。

首先，时间数据不确定性可能源于数据采集和记录的时机和频率。地理数据通常在不同的时间点进行采集或记录，这可能导致数据在时间上的不连续性。例如，气象数据可能每小时记录一次，而土地利用数据可能每年更新一次。这种不连续性可能导致在不同时间点进行分析时产生不确定性，因为数据可能无法准确反映时间内的变化。其次，时间数据不确定性还与数据的时间精度和准确性相关。地理数据中的时间却可能具有不同的精度，例如，某些数据可能只记录到日期级别，而其他数据可能记录到毫秒级别。这种时间精度的差异可能会对时间分析的结果产生影响。此外，数据的时间准确性也是一个重要考虑因素，因为不准确的时间信息可能导致错误的分析结论。最后，地理信息系统中的时间数据不确定性还涉及到数据处理和分析方法的选择。不同的时间数据处理方法可能会引入不同的不确定性。例如，在进行时间序列分析时，选择不同的平滑方法或模型可能会导致不同的结果[2]。

3.土地监测中的不确定性问题分析

3.1 监测数据的质量问题

监测数据的质量直接影响了对土地变化和状况的准确理解，以及对土地管理和决策的可靠性。

首先，监测数据的采集过程可能受到人为或设备因素的干扰，导致数据的不准确性。例如，在土地监测中，传感器的校准不准确或者操作人员的技能水平可能会影响数据的准确性。这些因素可能导致数据的偏差或误差，从而影响对土地变化的分析和解释。其次，监测数据的时间和空间覆盖可能不足，导致数据的不完整性。监测站点的分布可能不均匀，导致某些地区或时间段的监测数据缺失或稀疏。这种不完整性可能导致对土地变化的漏报或误报，限制了对土地状况全面了解的能力。最后，监测数据的一致性和可比性也是一个质量问题。如果在不同时间、地点或数据源之间存在不一致的监测方法、标准或单位，那么数据之间的比较和分析可能会受到干扰。一致性问题可能包括数据格式、时间尺度、空间分辨率等方面的不一致性，这需要在数据整合和分析过程中得到解决。

3.2 监测方法和技术的不确定性

监测方法和技术的选择和应用方式可以对土地监测结果产生重要影响，因此需要深入了解和管理相关不确定性。

首先，监测方法和技术的选择可能会受到监测目标和研究问题的影响。不同的土地监测问题可能需要不同的监测方法，例如遥感技术、地面测量、地理信息系统（GIS）分析等。选择不当的方法可能导致数据的不准确性和不一致性。其次，监测方法和技术的精度和分辨率也是一个不确定性因素。不同的监测方法和技术具有不同的精度和分辨率水平，这可能影响监测结果的准确性。例如，卫星遥感数据可能具有一定的空间分辨率，而地面测量可能具有更高的精度。在进行土地监测时，需要考虑数据的精度和分辨率，并了解它们对结果的影响。最后，监测方法和技术的操作和数据处理也可能引入不确定性。操作人员的技能水平和操作流程的标准化程度可能会影响数据的准确性。同时，数据处理步骤，如数据校正、遥感图像分类、地理空间分析等，也可能影响监测结果。

3.3 模型和预测的不确定性

当进行土地变化预测、土地利用规划或土地管理决策时，通常会使用模型来模拟土地系统的行为和变化趋势。然而，这些模型和预测通常伴随着不确定性，这种不确定性可以在多个方面产生影响。

首先，模型的结构和参数选择可能导致不确定性。不同的模型结构和参数设定可能会产生不同的模拟结果。在土地监测中，模型的选择可能受到研究问题、数据可用性和研究目标的影响。其次，数据质量和可用性也会影响模型的不确定性。如果监测数据不准确或不完整，那么输入模型的数据可能会引入误差，从而影响模型的准确性。此外，数据的时间和空间分辨率也可能与模型的需求不匹配，导致不确定性增加。最后，模型的不确定性还可以由于模型的简化和近似性质引起。为了使模型更具可操作性，通常需要对土地系统的复杂性进行简化，这可能导致模型与实际情况的不匹配。同时，模型通常是基于一定的假设和参数化的，这些假设和参数可能会引入不确定性[3]。

4.不确定性的改善措施

4.1 数据质量改进策略

数据质量改进策略旨在确保采集到的数据是准确、可靠和一致的，从而降低不确定性。两个关键的数据质量改进策略包括数据校正与校验以及数据集成与验证。

首先，数据校正与校验是确保数据质量的重要步骤。这包括对采集到的数据进行仔细的校验和校正，以检测和纠正可能存在的错误和异常。在数据校正阶段，常见的任务包括对数据进行格式化、填补缺失值、检查数据的一致性和逻辑性等。同时，数据校验的过程可以通过比对采集数据与地理信息系统（GIS）或其他已有数据进行验证，以确保数据的准确性和完整性。其次，数据集成与验证是另一个重要的策略，旨在整合不同来源的数据并验证其一致性。土地调查可能涉及多个数据来源，包括卫星遥感数据、地理信息系统数据、实地测量数据等。因此，将这些数据整合到一个一致的数据集中，并验证其之间的一致性非常关键。数据集成可以通过GIS 等工具进行，同时进行验证以确保各个数据集之间的空间和属性一致性[4]。

4.2 测量与模型精度提高

提高测量与模型的精度包括采用先进的测量技术和不确定性建模方法，以提高数据的准确性和模型的可信度。

首先，采用先进的测量技术可以显著提高土地测量的精度。现代技术如全球卫星导航系统（GNSS）、激光测距仪（LiDAR）和高分辨率遥感图像等，提供了高精度和高分辨率的地理数据。这些先进的测量工具能够实现精确的地理定位和高度测量，有助于减少测量误差和提高数据的准确性。同时，使用先进的测量技术还可以快速获取大规模地理数据，提高土地调查的效率和覆盖范围。其次，不确定性建模方法是提高土地调查与监测精度的关键因素之一。通过采用先进的不确定性建模技术，可以更好地理解和量化不确定性来源，包括测量误差、模型参数不确定性等。这些方法可以帮助分析人员更好地理解土地数据和模型的局限性，并提供一种有效的方式来处理不确定性。

4.3 引入不确定性传播与分析工具

在处理土地调查与监测中的不确定性时，不确定性传播与分析工具起着关键作用。这些工具帮助分析人员更好地理解和量化不确定性的传播过程，以及不确定性如何在土地数据和模型中扩散。

首先，蒙特卡洛模拟是一种常用的不确定性传播工具。它通过随机抽样和模拟的方法，多次运行模型或分析过程，以生成大量可能的结果。每个运行都考虑不同的不确定性来源，例如测量误差或参数不确定性。通过统计分析生成的结果，可以获得不确定性的概率分布，从而更好地了解土地属性的不确定性。蒙特卡洛模拟还允许分析人员进行灵活的敏感性分析，以评估不同因素对结果的影响程度。

其次，空间统计分析是另一个有力的不确定性传播工具。在土地调查与监测中，地理数据通常具有空间关联性，因此传统的统计方法可能不足以捕捉空间变异和不确定性。空间统计分析结合了地理信息系统（GIS）和统计学方法，允许分析人员更好地处理地理数据的不确定性。这些方法可以识别地理数据中的空间趋势、自相关性和变异性，有助于更准确地建模土地属性的不确定性分布。通过空间统计分析，可以生成空间上的不确定性图和预测地理属性的空间分布。

4.4 风险评估与管理

不确定性风险评估帮助决策者识别不确定性的来源、程度和潜在影响，为制定决策提供重要信息。同时，决策支持系统是一个有力的工具，可以帮助管理者更好地应对土地不确定性，做出明智的决策。

首先，不确定性风险评估是一个系统性的过程，旨在识别和评估土地调查与监测中的各种不确定性。这包括测量误差、参数估计不确定性、数据质量问题等。通过对不确定性来源进行详尽的评估，决策者能够更好地了解潜在的风险和不确定性的程度。不确定性风险评估还可以为不同不确定性源头分配权重，以便确定哪些源头可能对土地决策产生最大的影响。其次，决策支持系统在土地调查与监测中发挥关键作用。这些系统集成了不确定性分析的结果，为决策者提供了可视化和定量的信息。通过模型和算法，这些系统可以帮助管理者更好地理解不确定性如何影响土地决策，并提供决策的不同选项。这有助于制定风险管理策略，以应对不确定性可能带来的潜在挑战[5]。