摘 要
针对传统评估系统没有统一定量标准，受主观认识影响较大的问题，该文以川*藏西**区五县为研究区，筛选地形地貌、植被盖度、水土流失、土地覆被、地质灾害、地球化学数据、矿产开采等13种主控因素，借助ArcGIS空间分析和MATLAB数学建模功能，构建基于GIS的GA-BP模型（即遗传算法优化BP神经网络)，对研究区地质生态环境进行非线性定量评价；采用混合编程实现超大浮点栅格矩阵在不同软件平台间相互传递处理，完成GA-BP评估系统设计；通过回判检验与AHP法结果进行对比分析，突显GA-BP模型的优越性，为研究矿产开发下非线性的地质生态环境问题提供一种较新颖的、行之有效的方法。
引用格式
龙晓君， 郑健松， 李小建， 等． 一种地质生态环境评估系统［Ｊ］．测绘科学，２０１８，４３（３）：６５-７０．
正文
川*藏西**区矿产资源开发是在极其敏感和脆弱的地质生态环境本底下进行的，在复杂地质构造、地貌的过渡带和高海拔高寒脆弱区，面对矿产资源开发地质生态环境问题的不确定性、复杂性特征，迫切需要建立不同时空尺度的非线性地质生态环境承载力定量评价、预警综合体系，理清地质生态环境的演替规律，科学控制人类活动来实现资源--人--环境和谐共生［1］。
国内外生态环境评价常采用GIS空间数据迭加分析法、层次分析、灰色模糊综合评价、BP神经网络等多种方法。非线性理论引入地质生态环境构造定量评价模型，可以克服传统方法评价这类弱结构问题的不足。传统评价办法没有统一的定量标准，受到人为主观认识的影响，尤其是评价因子权重的确定，如模糊综合评价法和层次分析法（AHP）［2-3］。神经网络的优点是多输入多输出实现了数据的并行处理与自学习能力［4］，通过该算法可以有效解决矿产开发对地质生态环境扰动中，难以精确建模、具有高度非线性和各种不确定性的问题。地质生态环境评估需要运算超大浮点型栅格矩阵，单纯采用一般的赋权公式，可能只得到局部最优解。同时由于计算量过于庞大，导致硬件设施难以满足。利用遗传算法GA（genetic algorithm, GA）优化BP神经网络（back propagation, BP）避免传统BP收敛速度慢，容易陷入局部最优的缺点，建模稳定性高，拟合数据R2更加稳定［5］，该模型简称为遗传神经网络(GA-BP)。
本文以川*藏西**区五县为研究区，采集多源数据，借助ArcGIS空间分析和MATLAB数学建模功能，构建基于GIS的GA-BP模型，为研究矿产开发下非线性地质生态环境问题提供一种较新颖的、行之有效的方法。
通过遥感、实地勘察获取水文地貌、地质灾害、地球化学采样、矿产开发等多源信息。采用矿产资源-地质生态环境驱动力-压力作用模型，使用主成分降维、聚类谱系图等理论，筛选出影响地质生态环境的13种主控因素，在ARCGIS软件中提取13张tiff格式主控因子专题图，将各栅格图层重采样成300m *300m评价单元格，导入MATLAB中转化为超大型矩阵，产生约7 500万个仿真数据[17-18]。
通过川西五县矿产资源开发地质生态环境综合评估，明晰了川西五县地质生态环境承载力情况。按面积排序，评估结果划分为优、良、中、差：九龙、雅江一带，承载力的交叉控制区，极为复杂。丹巴、康定、泸定、九龙等地局部存在承载力超载情承载带以中、差为主；康定、道孚则为四级。表明矿业活动区、缓冲区、小流域、大流域都处于风险联动系统内，矿产资源开发的风险性与地质环境综合评价区划为正相关关系。改善研究区地质生态环境，要从改善社会经济背景因素、地质生态环境的人为因素、自然环境背景因素、发展绿色矿业的可持续开发道路等各个方面综合采取措施。
矿产资源开发对地质生态环境的刻画是非线性、动态、巨大的,作为生态环境脆弱程度研究的基础定量综合评价地质生态环境，有着极其重要的意义。地质生态环境问题具有复杂、模糊不确定的特征，GA-BP非线性模型的自组织、自适应性更适合于处理已知条件与结果之间没有明确关系的数据，并需要在条件与结果之间建立一定的关系的问题。实例运行结果显示:所建立的GA-BP智能综合评价与传统 AHP评价拟合程度较高，论文提出的遗传神经GA-BP模型不仅具有智能化程度高和使用方便、普适性强等优点，且结果更显准确和可靠。为研究矿产开发下非线性的地质生态环境问题提供一种较新颖的、行之有效的方法。
2018年（第43卷）第3期
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编辑：邓国臣 dc_217@126.com
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