【摘 要】
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水土资源是生态、社会、经济可持续化发展的基础资源之一。水土流失会造成环境破坏、经济损失，影响人类的生存与发展。水土流失分析对于揭示水土流失过程、得出水土流失规律有重要作用，能够为水土保持工作提供有效决策。长期的水土流失研究已形成一套较为成熟的方案用于对已发生的水土流失状况进行计算与评估。然而仅依靠分析当前情况或者历史情况还不足以为水土保持工作提供有效信息。对水土流失强度大小的预测以及空间分布的预测将有助于制定水土保持措施，对于维持良好的水土状况有重要意义。
为此，论文以实现水土流失的预测为核心目
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水土资源是生态、社会、经济可持续化发展的基础资源之一。水土流失会造成环境破坏、经济损失，影响人类的生存与发展。水土流失分析对于揭示水土流失过程、得出水土流失规律有重要作用，能够为水土保持工作提供有效决策。长期的水土流失研究已形成一套较为成熟的方案用于对已发生的水土流失状况进行计算与评估。然而仅依靠分析当前情况或者历史情况还不足以为水土保持工作提供有效信息。对水土流失强度大小的预测以及空间分布的预测将有助于制定水土保持措施，对于维持良好的水土状况有重要意义。
为此，论文以实现水土流失的预测为核心目标。结合GIS、BP神经网络、并行计算等技术，探索了基于元胞自动机的水土流失预测模型的研究以及基于Spark框架的预测算法并行处理的研究。论文选用丹江口市为研究区域进行模型的设计与实验，并对结果做出相应的分析。论文的主要研究内容与成果总结如下：
(1)通过梳理元胞自动机理论并学习该模型在地理领域的应用实例，分析得出利用元胞自动机实现水土流失预测的可行性。论文设计了基于元胞自动机的水土流失预测模型。该模型对传统的元胞自动机模型进行优化，将栅格数据映射为元胞空间，将BP神经网络与一系列修正机制结合而成的模型作为元胞转移规则，实现水土流失预测。
(2)针对水土流失预测模型串行处理模式下可能出现的性能瓶颈，设计并实现了基于Spark框架的水土流失预测并行处理方法。该方案的核心思想是将数据集分配到不同计算节点上，充分利用各个节点的计算能力，使每个节点同时处理各自的数据，提高整体执行效率。
(3)通过实验验证该预测模型的模拟效果以及并行模式下的处理效率。采用Java语言实现预测模型，利用该模型模拟2017年丹江口市的水土流失分布情况。将预测结果与实际情况对比，得到的整体精度与Kappa系数都较高，证明该模型对于水土流失模拟具有一定的有效性。之后搭建Spark集群，对比分析不同分辨率下的文件在串行模式与并行模式的处理效率。结果显示在数据量较大的情况下，基于Spark的并行处理具有更高的效率。
(4)引入景观格局分析的思想对近年来的水土流失状况进行了评估，利用预测模型对2020年的水土流失分布做出模拟并结合历史数据对丹江口市的水土流失状况进行了趋势分析。结论显示该地区水土流失状况存在潜在的消极变化趋势，应当继续加强水土保持措施的施行。
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