65、地理信息系统中的路径分析与土壤微生物生态保护研究

地理信息系统中的路径分析与土壤微生物生态保护研究

1. GIS 中的最短路径算法

在地理信息系统（GIS）里，最短路径问题是网络分析中的关键基础问题，在众多领域都发挥着重要作用。比如在网络交通分析系统中，它是选择最优方案的基础。

1.1 双向搜索算法

由于路径长度的增加，可能导致得到的解大于实际的最短路径长度。因此，在搜索最短路径顶点时，会根据相邻点之间向量夹角小于零和大于零分为两组，分别在这两组中选择向量夹角绝对值最小的对应节点。该算法采用双向搜索，从起点 S 向前搜索，同时从终点 T 反向搜索。在两个方向的每一步搜索中，都选取与指定线段和左侧边夹角最小的边，直至两者相遇，或者到达目标点，最后从两个方向的搜索结果中选取最短路径。

1.2 GIS 地图操作

用户通过鼠标点击选择位置，系统会根据鼠标点击结果进行计算。若鼠标点击次数为奇数，先移除原结果，将原有的实线重新绘制为虚线，然后在点击处绘制虚线圆圈；若鼠标点击次数为偶数，则根据 Floyd 最短路径算法绘制连接两个城市的虚线。

• 读取文件初始化地图 ：
  首先，定义一个布尔类型的静态变量 shouci。输入位置名称，使用 GetDlgItemText() 函数获取文本编辑框的输入内容，再用 LocateVex() 函数获取对应城市的编号。若点击查询两个城市之间的路径，即可得到路径并输出途经城市。若 shouci 为 false，即不是第一次查询，需撤销原查询结果，将原路径从实线变为虚线，再检查虚线路径。具体代码如下：

CreateFUDN (g); // 从文件构建网络
for (i = 0; i < g.vexnum; i++)
  g.arcs [i] [i] = 0; // ShortestPath_FLOYD() 要求对角元素为零，因为两点相同距离为 0
ShortestPath_FLOYD (g, p, d); // 查找各顶点之间的最短路径
r = 14;
count = 0;
for (i = 0; i < 2; i++)
  number [i] = 0;
return TRUE; // 除非将焦点设置到控件，否则返回 TRUE

• 无向图的构建 ：
  初始化后，通过读取文件构建无向图，获取地图上各个位置的坐标以及两个位置之间的直接距离。具体代码如下：

void CShortestDlg:: CreateFUDN (MGraph & G)
{
  int i, j, k, w;
  VertexType va, vb;
  FILE * graphlist;
  graphlist = fopen ("mapvc.txt", "r"); // 打开数据文件
  fscanf (graphlist, "%d", & G.vexnum); // 输入城市数量和边的数量
  fscanf (graphlist, "%d", & G.arcnum);
  for (i = 0; i < G.vexnum; i++) // 构建顶点向量
    fscanf (graphlist, "%s%d%d", G.vexs [i]. a, & G.vexs [i]. x, & G.vexs [i]. y);
  for (i = 0; i < G.vexnum; i++) // 初始化邻接矩阵
    for (j = 0; j < G.vexnum; j++)
      G.arcs [i] [j] = INFINITY; // 网络
  for (k = 0; k < G.arcnum; k++)
  {
    fscanf (graphlist, "%s%s%d", va, vb, & w);
    i = LocateVex (G, va);
    j = LocateVex (G, vb);
    G.arcs [i] [j] = G.arcs [j] [i] = w; // 无向网络
  }
  fclose (graphlist); // 关闭数据文件
}

1.3 GIS 图像显示

通过循环绘制各个位置的坐标圆圈，依据邻接矩阵中两个城市之间的距离绘制弧线。此步骤的关键在于找到弧线与圆圈的交点，具体做法是连接圆心与弧线得到交点，然后绘制弧线。Floyd 算法用于计算网络 G 中各顶点 v 和 w 之间的最短路径 P [v] [w] 及其长度 D [v] [w]。代码如下：

void CShortestDlg:: ShortestPath_FLOYD (MGraph G, PathMatrix P, DistancMatrix D)
{
  int u, v, w, i;
  for (v = 0; v < G.vexnum; v++) // 各节点间初始路径和距离已知
    for (w = 0; w < G.vexnum; w++)
    {
      D [v] [w] = G.arcs [v] [w]; // 顶点 v 到顶点 w 的直接距离
      for (u = 0; u < G.vexnum; u++)
        P [v] [w] [u] = FALSE; // 路径矩阵初始值
      if (D [v] [w] < INFINITY) // v 到 w 有直接路径
        P [v] [w] [v] = P [v] [w] [w] = TRUE; // v 到 w 经过 v 和 w 两点
    }
  for (u = 0; u < G.vexnum; u++)
    for (v = 0; v < G.vexnum; v++)
      for (w = 0; w < G.vexnum; w++)
        if (D [v] [u] < INFINITY && D [u] [w] < INFINITY && D [v] [u] + D [u] [w] < D [v] [w])
        {
          D [v] [w] = D [v] [u] + D [u] [w]; // 更新最短距离
          for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
            P [v] [w] [i] = P [v] [u] [i] || P [u] [w] [i]; // v 到 w 的路径经过 v 到 u 和 u 到 w 的所有路径
        }
}

2. 土壤微生物生态保护研究

基础设施建设如道路、铁路和水利工程的大量开挖与回填，会破坏植被，导致大面积次生裸地，引发景观破碎化和生态脆弱等问题。为加速建设扰动区域的生态恢复进程，一系列植被恢复技术应运而生，像植被混凝土基材护坡技术和土壤细菌植物法等。然而，生态边坡植被恢复项目在实施一段时间后，会出现生产力退化、土壤质量下降、土壤结构变差以及土壤养分严重影响边坡恢复等问题。因此，解决边坡生态恢复与重建问题，需要综合研究植被、土壤物理、化学和生物学特性以及它们之间的相互关系。

2.1 材料与方法

在位于宜昌市的三峡大学选取了四个具有代表性的坡度为 53° - 68°的边坡。2007 年对土壤荒地进行了开挖；2008 年在 SBPM 边坡采用当地开挖土、土壤细菌和专用材料混合物进行处理；2005 年在 VGCG 边坡采用当地开挖土、腐殖质、肥料、水泥、混凝土添加剂和保水剂的混合物进行处理。具体的植被情况如下表所示：
| 边坡 | 群落结构 | 群落特征 |
| ---- | ---- | ---- |
| NSF | Ass. Rhus chinensis + Paulownia tomentosa.- Helictotrichon schellianum+Oplismenus compositus | 高度 20 - 450cm；平均覆盖率 80% |
| SBPM | Ass. Magnolia multiflora M. C. Wang et C. L. Min - Pennisetum alopecuroides (Linn.) Spreng + Digitaria sanguinalis (Linn.) Scop + Cynodon dactylon L. | 高度 20 - 150cm；平均覆盖率 95% |
| VGCG | Ass. Medicago sativa L. + Festuca arundinacea. + Cynodon dactylon L. | 高度 20 - 450cm；平均覆盖率 80% |
| CK | Ass. Agropyron cristatum + Cynodon dactylon L. + Commelina communis L. + Humulus scandens | 高度 20 - 50cm；平均覆盖率 50% |

在 2008 年 12 月、2009 年 3 月、2009 年 7 月和 2009 年 10 月这四个不同季节进行采样。所有土壤样本均从表层土（深度 4 - 8cm）以 S 形曲线采集。过 2mm 筛后，将每个土壤样本分为两份，一份保存在 4°C 用于分析土壤微生物指标，另一份风干用于分析土壤化学性质。

采用重铬酸钾氧化滴定法和凯氏定氮法分别测定土壤有机质（OM）和全氮（TN），用扩散吸收法测定有效氮（AN），通过熏蒸提取法估算土壤微生物生物量碳（MBC）和氮（MEN），用静态碱吸收法测量土壤呼吸强度。使用单因素方差分析（ANOVA）比较均值，用 Pearson 检验进行相关性分析，所有分析均使用 SPSS 11.5 for Windows 完成。

2.2 结果与讨论

• 土壤养分变化 ：不同恢复模式下土壤有机碳无显著差异，且随季节变化规律相近。夏季时，NSF 的 OM 最高（42.59g.kg⁻¹），VGCG（38.16g.kg⁻¹）和 SBPM（36.16g.kg⁻¹）次之。这三种恢复模式的 OM 含量显著高于 CK（22.62g.kg⁻¹），分别是 CK 的 1.90、1.69、1.60 倍。所有样地的 OM 含量夏季分别是冬季的 1.42、1.28、1.34、1.28 倍。四个不同样地的土壤 TN 存在显著差异，且随季节变化规律相同。夏季时，SBPM（2.22g.kg⁻¹）和 NSF（1.93g.kg⁻¹）的土壤 TN 含量远高于 VGCG（1.72g.kg⁻¹）和 CK（0.73g.kg⁻¹）。土壤 AN 的变化与 TN 一致，夏季时，NSF（187.77mg.kg⁻¹）、SBPM（166.34mg.kg⁻¹）和 VGCG（140.01mg.kg⁻¹）的 AN 含量分别是 CK 的 2.15、1.91、1.61 倍。AN 含量在夏秋季节较高，春冬季节较低，而 TN 含量在不同季节变化较小。夏季时，NSF、SBPM、VGCG 和 CK 的 AN 含量分别是冬季的 1.39、1.30、1.36、1.25 倍。SBPM 和 VGCG 的土壤肥力水平较高，可能是因为其原料中添加了能提供碳氮源的复合肥和腐殖质，如锯末、酒糟、稻壳等，而且大量的枯枝落叶也能提供更多有机质，提高土壤肥力。NSF 的土壤肥力主要依赖土壤自身发育和枯枝落叶的分解。
• 土壤微生物生物量 ：不同技术下的 MBC 和 MBN 存在显著差异，每个季节的排序为：NSF > SBPM > VGCG > CK。NSF（342.5mg.kg⁻¹）、SBPM（333.93mg.kg⁻¹）和 VGCG（267.03mg.kg⁻¹）的 MBC 含量分别是 CK 的 1.78、1.74、1.39 倍；NSF（43.477mg.kg⁻¹）、SBPM（27.262mg.kg⁻¹）和 VGCG（24.974mg.kg⁻¹）的 MBN 含量分别是 CK 的 2.49、1.57、1.43 倍。不同恢复技术下的 MBC 和 MBN 差异与植被覆盖度有关。植被覆盖度高时，群落稳定性和水文条件好，根系发达，能提供更多有机质，促进土壤生物活动；而环境稳定性差时，水文条件、相对湿度和温度波动大，有机质输入少，土壤生物量含量低。各恢复模式下的 MBC 和 MBN 呈现季节性分布，四个样地的 MBC 在夏秋季节较高，春冬季节较低。夏季时，NSF、SBPM、VGCG 和 CK 的 MBC 含量分别是冬季的 1.23、1.43、1.93、1.24 倍，MBN 含量分别是 1.16、1.26、3.28、1.61 倍。总体而言，土壤微生物生物量随温度升高而增加，其季节性变化与有机质供应、植被、温度和湿度等环境因素有关。大多数微生物属于中温型（25°C - 30°C），温度升高时，其繁殖率和数量增加。夏秋季节水热条件好，微生物的繁殖能力和生物活性更强。
• 土壤呼吸强度 ：土壤呼吸强度常被用于衡量土壤分解速率和有机残留物分解强度，是微生物活动的综合指标。各恢复模式的土壤呼吸强度存在显著差异，排序为：NSF > SBPM > VGCG > CK。不同样地的土壤呼吸强度随季节变化呈单峰曲线，6 月（夏季）最高，11 月（冬季）最低。6 月温度和土壤湿度适宜，有利于微生物代谢和物质转化；11 月虽土壤水分高，但温度极低，微生物活动受抑制。研究表明，土壤呼吸强度不仅与土壤微生物生物量含量密切相关，还与有机质的有效性密切相关。

3. 结论

随着计算机和地理信息科学的发展，地理信息系统凭借其强大功能，应用范围不断扩大和深化。GIS 网络分析作为其最重要的功能之一，最短路径问题是其中最基本和关键的问题。基于 Floyd 算法，能够确定交通地图上任意两点之间是否存在路径，计算有路径两点间的距离，并找出路径上的所有位置，可快速便捷地检索出两个位置之间的最短路径，极大地提高了信息管理能力和运营效率，方便了用户使用，节省了时间和系统资源开销。

在土壤微生物生态保护方面，凋落物的质量和数量是决定土壤微生物生物量的关键因素。土壤有机质积累过程缓慢，可能导致土壤养分吸收与微生物生长竞争。若植物生长对土壤养分的需求超过微生物转化能力，土壤质量恢复初期可能较低。边坡研究结果显示，通过逐步增加植被恢复措施，或许能改善土壤生态，如保持水土和提高土壤肥力。土壤肥力和土壤微生物特性存在明显的季节性差异，夏季（8 月）的 MBC、MBN 含量和土壤呼吸强度较高。土壤微生物生物量与环境特征密切相关，包括温度、湿度、土壤理化性质和季节变化。研究结果表明，MBC、MBN 与土壤有机碳和氮呈显著正相关，说明土壤有机质是重要因素，较高的有机质含量能为微生物合成和代谢提供足够的碳氮源和能量。此外，利用微生物及其生物活性（呼吸速率）来评估土壤肥力水平是可行的。

地理信息系统中的路径分析与土壤微生物生态保护研究

4. 研究方法与流程总结

为了更清晰地展示整个研究过程，下面通过流程图和步骤总结来梳理 GIS 路径分析和土壤微生物生态保护研究的方法与流程。

4.1 GIS 路径分析流程

graph LR
    A[用户鼠标点击选择位置] --> B{点击次数奇偶判断}
    B -- 奇数 --> C[移除原结果，实线变虚线，绘制虚线圆圈]
    B -- 偶数 --> D[根据 Floyd 算法绘制两城市虚线]
    E[读取文件初始化地图] --> F[构建无向图]
    F --> G[GIS 图像显示（绘制位置圆圈和弧线）]
    H[双向搜索最短路径] --> I[选取最短路径解]
    C --> E
    D --> E
    G --> H

具体步骤如下：
1. 用户交互 ：用户通过鼠标点击选择位置，系统根据点击次数奇偶进行不同操作。
2. 地图初始化 ：读取文件，获取位置信息，初始化地图的邻接矩阵等。
3. 无向图构建 ：从文件中读取数据，构建无向图，确定各位置间的距离。
4. 图像显示 ：绘制位置的坐标圆圈和城市间的弧线。
5. 路径搜索 ：采用双向搜索算法，从起点和终点同时搜索最短路径。
6. 结果选取 ：从两个方向的搜索结果中选取最短路径。

4.2 土壤微生物生态保护研究流程

graph LR
    A[选取代表性边坡] --> B[不同季节采样]
    B --> C[样本处理（过筛、分样）]
    C --> D[分析土壤化学性质（OM、TN、AN）]
    C --> E[分析土壤微生物指标（MBC、MEN、呼吸强度）]
    D --> F[数据分析（ANOVA、Pearson 检验）]
    E --> F
    F --> G[结果讨论与结论]

具体步骤如下：
1. 样本选取 ：在特定地点选取具有代表性的边坡作为研究样本。
2. 采样 ：在不同季节对边坡土壤进行采样。
3. 样本处理 ：将采集的土壤样本过筛并分成两份，分别用于不同分析。
4. 指标测定 ：采用不同方法测定土壤的化学性质和微生物指标。
5. 数据分析 ：使用统计方法对测定数据进行分析。
6. 结果讨论与结论 ：根据数据分析结果，讨论土壤养分、微生物生物量和呼吸强度的变化规律，并得出相关结论。

5. 实际应用与意义

5.1 GIS 路径分析的应用

• 交通规划 ：在城市交通规划中，通过 GIS 最短路径分析，可以确定最佳的公交线路、物流配送路线等，提高交通效率，减少运输成本。
• 应急救援 ：在紧急情况下，如火灾、地震等，快速确定救援车辆从救援点到事故现场的最短路径，能够争取宝贵的救援时间，提高救援成功率。
• 旅游导航 ：为游客提供景点之间的最短路径导航，方便游客规划行程，节省时间和精力。

5.2 土壤微生物生态保护的意义

• 生态恢复 ：了解土壤微生物与土壤质量的关系，有助于制定更有效的植被恢复措施，加速生态恢复进程，改善生态环境。
• 农业生产 ：通过监测土壤微生物生物量和呼吸强度等指标，可以评估土壤肥力状况，为合理施肥和土壤改良提供科学依据，提高农作物产量和质量。
• 环境保护 ：土壤微生物在物质循环和能量转换中起着重要作用，保护土壤微生物生态有助于维持生态平衡，减少环境污染。

6. 研究的局限性与展望

6.1 研究局限性

• 模型简化 ：在 GIS 路径分析中，采用的算法和模型可能对实际情况进行了一定程度的简化，忽略了一些复杂因素，如交通拥堵、道路施工等，导致计算结果与实际情况存在一定偏差。
• 样本代表性 ：土壤微生物生态保护研究中，选取的样本仅来自特定地区的几个边坡，可能不能完全代表所有类型的土壤和生态环境，研究结果的普适性受到一定限制。
• 环境因素复杂性 ：土壤微生物生物量和活性受到多种环境因素的综合影响，目前的研究可能未能全面考虑所有因素及其相互作用，对土壤微生物生态系统的理解还不够深入。

6.2 展望

• 多因素融合模型 ：未来可以将更多的实际因素纳入 GIS 路径分析模型中，如实时交通信息、天气条件等，建立更加准确和实用的多因素融合模型，提高路径规划的准确性和可靠性。
• 大样本研究 ：扩大土壤微生物生态保护研究的样本范围，涵盖更多不同地区、不同类型的土壤和生态系统，以提高研究结果的普适性和代表性。
• 深入机制研究 ：进一步深入研究土壤微生物与环境因素之间的相互作用机制，揭示土壤微生物生态系统的内在规律，为土壤生态保护和生态恢复提供更坚实的理论基础。

通过综合运用 GIS 路径分析和土壤微生物生态保护研究方法，我们可以更好地解决地理信息管理和生态环境保护中的实际问题，为人类社会的可持续发展做出贡献。同时，不断改进和完善研究方法，克服研究中的局限性，将有助于推动相关领域的进一步发展。