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资源分布与评价-资源与人口

时间:2010-10-03 04:53 来源:未知 作者:云中雪 责任编辑:地理教师
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7.4 资源分布与评价

 

7.4.1 资源的分布

 

    资源在地理空间不是均匀分布的,传统认为,资源分布呈地带性(如森林资源)和非地带性(如矿产资源).从本质上看,资源形成于一定的环境中,无论是成矿带、沉积盆地还是气候带、地貌类型区,都可以认为是地域分异的结果.环境的地域分异,决定了资源分布的地域差异,因此资源的空间分布规律一般可以从板块构造、古沉积环境、气候带与地貌类型方面去把握.

    某种资源在一定地区(或矿区、沉积盆地)的分布,被认为服从一定的统计规律,其中Zipf规则是最经典的,这一规则认为,不同等级资源的资源量之间服从下列关系:

    或

lnPn-lnr=qlnPr

(7.4.2)

    这里Pr是第r级资源的资源量,q是某一常数.

    经典理论还以Bradford律来估算资源出现频度,这一规律认为按大小排序给定的资源序列,其单元的频度以幂函数形式增加,即频度序列为a0,a1,a2,…,ar-1,….这个规则估计了分布频数,但仍称为Zipf规则.

    在现代文献中,资源学家们不断地引进新的分布,如Γ-分布、指数分布、对数分布、对数正态分布和Pareto分布,其中尤以对数正态分布和Pareto分布最常见,Pareto分布的累计概率为:

    式中,Xc是最小资源量,a是归一化常数,X是资源量,b是形式参数.在无偏情况下(Xc=0),一般取Pareto分布的概率密度为:

f(X)=KX-s (K>0,S>0)

(7.4.4)

    可以看出,Zipf规则(或Bradford律)是无偏Pareto分布的特殊形式.

    对资源分布的估计,主要运用于自然资源的勘探中,用于估计未探明资源量.在城市一节中,我们将看到城市大小也服从Zipf分布及其它分布,这似乎揭示了,城市借助资金、劳动力及其它自然资源而存在的底蕴.

    在矿产资源的分布研究方面,近年来转向重视资源的组合类型,对生物资源的研究,开始注意生态位、耐性和最小限制因子律对资源分布的影响.

 

7.4.2 资源评价原理

 

    1.资源评价的地学原理

     

    资源评价是由一定的目的出发对资源或资源赋存体的数量,按一定的原则作出科学的估计,这些原则包括质量、开发难易度、利用前景、区位条件、环境影响等,为资源开发利用的可行性研究提供依据.资源评价是基于资源的有效性和稀缺性的,有效总是针对一定的使用目的而言的,因此评价目的对评价本身有决定性意义.如敦煌鸣沙山一带,从农用目的评价,是劣等土地,但从旅游目的评价,则是优等景观.资源评价也包括对资源赋存体的评价;例如为了勘探目的的油气资源评价主要是对有关构造、有关层位的生油气性和储油气性的评价,而对油气的质量评价反而放在次要地位.

    资源评价是一项高度综合性工作,评价的原则主要包括综合性原则、主导因子原则和发生学原则等.综合性原则一般提出综合性指标,适合于区域管理方面的评价,评价的目标可能是多目标的.主导因子原则就是以某一因子为重点,尤其是把使用目的放在最重要方面来评价,适合于专项目的和因素特别复杂的综合性评价.发生学原则适合于质量、开发难易程度与资源形成因素有关的评价工作,比如森林资源、油气资源等.当然,根据实际工作需要,还可以有其它原则.

    为了把握资源评价的综合性,还应时刻贯彻地理工程的三个先行原则:经济发展、社会安定和环境受控,制定评价标准时应同时考虑这三条,避免片面性.

     

    2.资源评价的数学方法

     

    资源评价的数学方法大致包括模式识别、统计、过程模拟和统计-过程模拟结合等方法.

    模式识别方法的基本作法是将对象按某些状态变量描述出来,即将资源映射到某一状态空间,然后用统计方法、数理逻辑方法将状态分类,这种类别是定义在等级空间的.统计方法包括聚类分析、判别分析两种,判别分析一般基于某种状态分布,聚类分析一般与统计分布有关,也就是说,要正确地应用统计分析,一般需要了解状态的随机分布,但这往往是困难的,一般的方法是设随机分布是正态分布,但这个假设未必对所有资源状态变量都适合.模糊数学中隶属度方法是对不明确的概率分布的一种估计,这一方法的采用克服了数学上的困难,却带来了人为的任意性,因此隶属度的确定必须十分谨慎,必须认真地应用经验.数理逻辑方法是一种人工智能方法,它需要吸收人的经验和知识,由知识建立决策判别法则来评价资源,目前这种方法的应用还很少.

    过程分析方法的基本做法是,从资源形成或更新的机理出发,推断资源的品质、数量等.然而这种评价方法需要过程模拟,需要建立模式,而模式带有一定的假设性,假设的正确与否对资源评价的影响很大;其次过程模拟往往涉及复杂的数值计算和艰难的参数估计,从而使过程分析增加了困难.为了克服这种困难,结合过程分析和统计分析估计的作法不能不认为是一种有益的探索(王铮,1990).


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