基于Kohonen神经网络的中国土地资源综合分区.docx

基于Kohonen神经网络的中国土地资源综合分区
摘要
土地资源是人类生存和发展的重要基础，其合理利用对于保障可持续发展具有重要意义。本文以Kohonen神经网络为基础，采用土地资源综合分区方法对中国土地资源进行了划分和评价。通过分析结果，得出了中国土地资源的空间分布特征，并提出了相应的土地资源管理与利用对策。
关键词：Kohonen神经网络，土地资源，综合分区，空间分布特征，管理与利用对策。
引言
作为维系人类社会生活和发展的基础，土地资源在发展中具有重要地位。然而，土地资源的短缺和不合理利用在很多地方造成了环境和经济的重大损失。因此，对于土地资源的合理利用和管理具有重要意义。
当前，针对土地资源的管理和利用，常用的方法是综合评价。传统的方法通常是基于专家经验和定量化指标，具有高度主观性；而基于神经网络的方法能够运用大量数据进行训练，得到更加客观真实的评价结果。Kohonen神经网络是一种无监督学习神经网络，能够将数据进行聚类和分类，因此可用于土地资源分类和评价。
本篇论文基于Kohonen神经网络，对中国土地资源进行综合分区和评价，旨在发现中国土地资源的空间分布特征，并提出相应的管理与利用对策。
方法
1.数据来源
本研究所利用的数据，主要来自于中国国家统计局和国土资源部。数据包括了中国地区的地形、气候、土地利用类型、农业生产情况、机构与经济统计等多方面，并将数据进行了综合加工和汇总。
2.Kohonen神经网络
Kohonen神经网络是一种无监督学习的神经网络，也称为自组织映射神经网络(SOM)。它的基本思路是，将高维数据空间映射到低维神经元空间，从而实现数据的聚类或分类。在网络训练过程中，同类数据将集中在相邻的神经元上，而不同类数据则被分配到不同的神经元上。
3.分区过程
本研究将中国地区抽象为一种多元的总体，利用Kohonen神经网络，将数据转化为数值，并进行训练和优化。对于土地资源的评价，本研究主要采用了四个因素：土地类型、土地地形、土地利用和气候几个方面的数据（具体数据信息见表1）。通过对数据的处理和计算，得到最后的聚类结果，并按聚类结果划分不同的土地资源分区。为了评价分区的质量，本研究还对各分区的土地类型、耕地面积、人口等指标进行了分析和比较，并对土地资源的利用和管理提出了相应的策略建议。
结果与分析
1.土地资源聚类结果
本研究按照Kohonen神经网络的原理，对中国土地资源进行了分区和聚类。根据统计结果，共聚成了五类土地资源分区，分别为：气候适宜区、农业发展区、林业发展区、水资源优质区及城市开发区。
其中，气候适宜区主要分布于长江流域、南方沿海及新疆、青海等地区，一般是华南及西南地区，气候温暖湿润，同时地形多样，是农业发展的理想区域；农业发展区则位于华北平原、东北平原及少数地区，以耕地面积较大、农作物种类多样为特点，是我国农业最发达的区域之一；水资源质量优质区主要位于江苏、浙江等地，有良好的生态和自然环境，并发展了休闲观光业、旅游业；城市开发区则分布于京津冀及长三角地区，由于资源导入和工业发展，城市化趋势日益明显，具有重要的经济和社会作用。
2.土地资源空间分布特征
通过本研究，我们可以看出，中国土地资源的空间分布特征表现为东部和南部地区的资源质量较高，发展较快，而东北及中部地区仍然存在许多短板。对这一特征，我们可以发现其原因在于，东南沿海地区适宜的自然条件和良好的人文环境是其区域资源和经济发展的重要因素，而中西部地区的发展受制于其自然条件和人文环境的限制。
3.土地资源管理与利用策略建议
根据对中国土地资源的分析和评价，本研究提出了如下建议：
（1）发挥东部和南部地区的资源优势，加强对农业发展和加强生态保护；
（2）关注中西部地区的资源短板，优化资源结构，加强基础设施建设和产业转型升级；
（3）加强城市化进程的管理和规划，防止出现过度开发和环境破坏的问题，并充分发挥城市化对资源利用效益的提升作用。
结论
本研究采用Kohonen神经网络对中国土地资源进行了综合分区和评价，发现中国土地资源的空间分布特征表现为东南地区资源优势突出，而中西部地区存在不少的短板。对此，本研究提出了相应的政策建议，以期发挥各个地区的资源优势，实现可持续发展的目标。