国土空间规划环境影响监测方法及装置

技术领域

本发明涉及土地空间规划技术领域，特别是涉及一种国土空间规划环境影响监测方法及装置。

背景技术

国土空间规划是指一个国家或地区政府部门对所辖国土空间资源和布局进行的长远谋划和统筹安排，旨在实现对国土空间有效管控及科学治理，促进发展与保护的平衡，为各类开发保护建设活动提供基本依据。

然而，由于国土空间规划涉及的因素较多，且各因素之间存在较大差异，尤其在空间范围较大时难以准确评估国土空间规划的环境影响，无法为国土空间规划提供科学可靠的参考价值。当前国土空间规划多处于项目规划环评思路阶段，重点为针对市级及以下微观尺度环境影响评价，缺乏省级等宏观尺度战略环评分析。

发明内容

基于此，有必要针对国土空间规划涉及的因素较多，且各因素之间存在较大差异，在空间范围较大时很难评估国土空间规划的环境影响这一不足，提供一种国土空间规划环境影响监测方法及装置。

一种国土空间规划环境影响监测方法，包括步骤：

获取环境评价指标以及环境评价指标的指标敏感性、潜在影响、指标影响矩阵、区域类型、区域影响矩阵和主观权重；

根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵；其中，区域敏感性矩阵包括环境评价指标对应的区域敏感性；

根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数；

根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数；

根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数。

上述的国土空间规划环境影响监测方法，在获取到环境评价指标以及环境评价指标的指标敏感性、潜在影响、指标影响矩阵、区域类型、区域影响矩阵和主观权重后，根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵。进一步地，根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数，并根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数。最后，根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数。基于此，降低国土空间不同区域由于社会经济及地理条件等特征对不同指标变动的敏感程度差异带来的不利影响，通过综合环境影响指数准确监测国土空间规划的环境影响。

在其中一个实施例中，通过人工学习模型或神经网络模型对指标敏感性、潜在影响和主观权重进行修正处理。

在其中一个实施例中，神经网络模型选用CNN神经网络。

在其中一个实施例中，基于不同区域类型确定区域影响矩阵——区域类型划分有几类，即可叠加几个区域影响矩阵，即区域类型与区域影响矩阵一一对应。其中，区域类型的划分包括但不限于：主体功能区划分(城镇，农业，生态)；城乡类型划分(城市，乡村)；是否沿海地区划分等。

在其中一个实施例中，根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵的过程，包括步骤：

对指标敏感性作归一化处理，获得第一归一化处理结果；

将第一归一化处理结果与环境评价指标对应填写，获得区域敏感性矩阵。

在其中一个实施例中，第一归一化处理结果大于等于0.75且小于等于1.25。对指标敏感性作归一化处理的过程，如下式：

Xnormi＝0.75+((1.25-0.75)*((Xi-Xmini)/(Xmaxi-Xmini)))

其中，Xnormi表示环境评价指标i的指标敏感性的第一归一化处理结果，Xi表示环境评价指标i的指标敏感性原始数值，Xmini表示环境评价指标i的指标敏感性最小原始数值，Xmaxi表示环境评价指标i的指标敏感性最大原始数值。

在其中一个实施例中，根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数的过程，包括步骤：

将潜在影响与区域敏感性矩阵的乘积，作为定量影响参数。

在其中一个实施例中，将潜在影响与区域敏感性矩阵的乘积，作为定量影响参数的过程，如下式：

TIMQA

其中，TIMQA

在其中一个实施例中，景观破碎度的获取方式应用了有效网格大小方式，将区域中随机选择的两个点连接在一起确定处于同一区域的概率。有效网格的尺寸表示景观中任意两个随机选择的点被连接的概率。通过将该概率乘以报告单位的总面积，可以转换为有效网格尺寸的面积m

其中，n表示面片的数量，A1至An表示从片1到n的大小，Atotal表示所研究区域的总面积。

在其中一个实施例中，生境质量的获取方式如下：物种分布模型数据要求量较多，并且物种分布数据库数据精度较低，因而参考物种分布模型原理，选用原理相近、数据需求相对较少的InVEST模型的HabitatQuality(生境质量)模块进行评估。生境质量计算包含网格外界胁迫及网格生境适宜性两个部分，网格外界胁迫Dxj计算公式：

式中：Dxj是土地覆盖(或生境类型)j中栅格x的生境胁迫水平；wr为胁迫因子的权重，表明某一胁迫因子对所有生境的相对破坏力；，ry用于判断栅格y是否为威胁因子r的来源地；irxy为栅格y中胁迫因子r(ry)对栅格x中生境的胁迫作用；βx为在社会、法律等保护状态下栅格x的可达性水平，数值越大表明极易达到；Sjr为土地覆盖j对胁迫因子r的敏感性，数值越大越敏感。

dxy为栅格x与栅格y之间的直线距离，drmax是胁迫因子r的最大影响距离。考虑网格生境适宜性后，生境质量计算公式如下：

式中：Qxj是土地覆盖j中栅格x的生境质量；Hj为土地覆盖j对物种的生境适合性，数值从0到1，1表明栖息地适宜性最强；k是为半饱和常数，当

在其中一个实施例中，根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数的过程，包括步骤：

根据指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵确定区域潜在影响；

将区域潜在影响与区域敏感性矩阵的乘积，作为定性影响参数。

在其中一个实施例中，根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数的过程，包括步骤：

对定量影响参数和定性影响参数进行归一化处理，获得第二归一化处理结果；

在第二归一化处理结果的基础上，根据主观权重进行综合测算，获得综合环境影响指数。

在其中一个实施例中，将区域潜在影响与区域敏感性矩阵的乘积，作为定性影响参数如下式：

TIMQL

其中，TIMQL

在其中一个实施例中，主观权重可通过熵权法确定。

在其中一个实施例中，在第二归一化处理结果的基础上，根据主观权重进行综合测算，获得综合环境影响指数的过程，如下式：

其中，TIM

在其中一个实施例中，环境评价指标包括生态安全格局指标、环境质量改善指标、灾害危险性指标、应对气候变化指标和人居环境指标；

生态安全格局指标包括景观破碎度、生境质量、水资源供给服务、土壤保持服务、生态保护红线占国土空间面积比例、林地覆盖率和草地覆盖率；

环境质量改善指标包括水污染和空气污染；

灾害危险性指标包括灾害风险；

应对气候变化指标包括碳排放强度、碳汇(固碳)；

人居环境指标包括交通拥挤。

一种国土空间规划环境影响监测装置，包括：

指标获取模块，用于获取环境评价指标以及环境评价指标的指标敏感性、潜在影响、指标影响矩阵、区域类型、区域影响矩阵和主观权重；

矩阵确定模块，用于根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵；其中，区域敏感性矩阵包括环境评价指标对应的区域敏感性；

定量参数模块，用于根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数；

定性参数模块，用于根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数；

综合测算模块，用于根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数。

上述的国土空间规划环境影响监测装置，在获取到环境评价指标以及环境评价指标的指标敏感性、潜在影响、指标影响矩阵、区域类型、区域影响矩阵和主观权重后，根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵。进一步地，根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数，并根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数。最后，根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数。基于此，降低国土空间不同区域由于社会经济及地理条件等特征对不同指标变动的敏感程度差异带来的不利影响，通过综合环境影响指数准确监测国土空间规划的环境影响。

一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时实现上述任一实施例的国土空间规划环境影响监测方法。

上述的计算机存储介质，在获取到环境评价指标以及环境评价指标的指标敏感性、潜在影响、指标影响矩阵、区域类型、区域影响矩阵和主观权重后，根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵。进一步地，根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数，并根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数。最后，根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数。基于此，降低国土空间不同区域由于社会经济及地理条件等特征对不同指标变动的敏感程度差异带来的不利影响，通过综合环境影响指数准确监测国土空间规划的环境影响。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述任一实施例的国土空间规划环境影响监测方法。

上述的计算机设备，在获取到环境评价指标以及环境评价指标的指标敏感性、潜在影响、指标影响矩阵、区域类型、区域影响矩阵和主观权重后，根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵。进一步地，根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数，并根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数。最后，根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数。基于此，降低国土空间不同区域由于社会经济及地理条件等特征对不同指标变动的敏感程度差异带来的不利影响，通过综合环境影响指数准确监测国土空间规划的环境影响。

附图说明

图1为一实施方式的国土空间规划环境影响监测方法流程图；

图2为另一实施方式的国土空间规划环境影响监测方法流程图；

图3为一实施方式的国土空间规划环境影响监测装置模块结构图；

图4为一实施方式的计算机内部构造示意图。

具体实施方式

为了更好地理解本发明的目的、技术方案以及技术效果，以下结合附图和实施例对本发明进行进一步的讲解说明。同时声明，以下所描述的实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供了一种国土空间规划环境影响监测方法。

图1为一实施方式的国土空间规划环境影响监测方法流程图，如图1所示，一实施方式的国土空间规划环境影响监测方法包括步骤S100至步骤S104：

S100，获取环境评价指标以及环境评价指标的指标敏感性、潜在影响、指标影响矩阵、区域类型、区域影响矩阵和主观权重；

在国土空间规划中，环境评价指标主要受到政策/规划以及区域的影响。政策/规划构成影响程度，包括潜在影响、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，区域构成区域敏感性，包括指标敏感性。

在其中一个实施例中，环境评价指标包括生态安全格局指标、环境质量改善指标、灾害危险性指标、应对气候变化指标和人居环境指标；

生态安全格局指标包括景观破碎度、生境质量、水资源供给服务、土壤保持服务、生态保护红线占国土空间面积比例、林地覆盖率和草地覆盖率；环境质量改善指标包括水污染和空气污染；灾害危险性指标包括灾害风险；应对气候变化指标包括碳排放强度、碳汇；人居环境指标包括交通拥挤。如下表1《省级国土空间规划环境影响评价指标体系》所示：

表1省级国土空间规划环境影响评价指标体系

S101，根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵；其中，区域敏感性矩阵包括环境评价指标对应的区域敏感性；

其中，指标敏感性取决于单一区域的社会经济和地理特征、其社会价值以及不同政策领域的政治优先事项。区域敏感性为各区域内各指标的总体敏感度。

在确定环境评价指标的指标敏感性后，根据指标敏感性与区域的相关关系，建立区域敏感性矩阵。

在其中一个实施例中，通过人工学习模型或神经网络模型对指标敏感性、潜在影响和主观权重进行修正处理。

其中，根据预先获取的指标敏感性、潜在影响和主观权重的历史数据，作为训练集对预设数据模型执行训练优化，获得优化后的人工学习模型或神经网络模型。进一步地，根据优化后的人工学习模型或神经网络模型对指标敏感性、潜在影响和主观权重进行修正处理。其中，指标敏感性、潜在影响和主观权重在训练集或修正处理中均被设置为数字化向量，人工学习模型或神经网络模型输出向量化的修正处理结果，用于替换原始的指标敏感性、潜在影响和主观权重。

在其中一个实施例中，神经网络模型选用CNN(Convolutional Neural Networks，CNN)神经网络。作为一个较优的实施方式，通过调整CNN神经网络内的池化操作次数，调整神经网络模型的修正过程。通过设置偶数倍数的池化操作次数，提高指标敏感性、潜在影响和主观权重的参考性。同时，通过神经网络模型的向量化修正结果，便于后续区域敏感性矩阵和指标影响矩阵的计算。

在其中一个实施例中，图2为另一实施方式的国土空间规划环境影响监测方法流程图，如图2所示，步骤S101中根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵的过程，包括步骤S200和步骤S201：

S200，对指标敏感性作归一化处理，获得第一归一化处理结果；

S201，将第一归一化处理结果与环境评价指标对应填写，获得区域敏感性矩阵。

在其中一个实施例中，第一归一化处理结果大于等于0.75且小于等于1.25。对指标敏感性作归一化处理的过程，如下式：

Xnormi＝0.75+((1.25-0.75)*((Xi-Xmini)/(Xmaxi-Xmini)))

其中，Xnormi表示环境评价指标i的指标敏感性的第一归一化处理结果，Xi表示环境评价指标i的指标敏感性原始数值，Xmini表示环境评价指标i的指标敏感性最小原始数值，Xmaxi表示环境评价指标i的指标敏感性最大原始数值。

将第一归一化处理结果与环境评价指标对应填写，如下表2《区域敏感性指标》所示：

表2区域敏感性指标

如表2所示，一个地区相对落后，它可能对经济影响(国内生产总值或就业水平)特别敏感；另一个可能对环境影响特别敏感，因为存在非常敏感的自然区或山区；另一个地区可能对交通拥挤的影响非常敏感，因为它目前的交通密度和交通拥挤程度很高。基于来自区域相关统计指标，以定量方式估计每个环境评价指标的区域敏感性。一般来说，根据专家的判断和数据的可获得性，表征压力的环境评价指标的区域敏感性程度与当前压力条件成正比(例如，在排放、空气或水质领域，当前排放越高，对进一步排放的敏感度越高)，表征状态的环境评价指标的区域敏感性程度与其当前状况条件成反比(例如，在国内生产总值和就业领域，人均收入越高，对该变量进一步增加的敏感度越低)。

S102，根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数；

根据潜在影响以及区域敏感性矩阵对环境评价指标进行定量分析，获得定量影响参数。在其中一个实施例中，根据潜在影响以及区域敏感性矩阵对景观破碎度、生境质量、生态保护红线占国土空间面积比例、林地覆盖率和草地覆盖率的定量影响参数。基于此，选取环境评价指标中适用变化率/量的区域影响的指标进行定量分析，获得定量影响参数。

在其中一个实施例中，步骤S100中景观破碎度的获取方式应用了有效网格大小方式，将区域中随机选择的两个点连接在一起确定处于同一区域的概率。有效网格的尺寸表示景观中任意两个随机选择的点被连接的概率。通过将该概率乘以报告单位的总面积，可以转换为有效网格尺寸的面积m

其中，n表示面片的数量，A1至An表示从片1到n的大小，Atotal表示所研究区域的总面积。

有效的网格密度给出了每平方千米的有效网格数，即网格的密度，则每1000平方千米的有效网格数S

其中，在碎片增加时，有效网格密度值会增加。

在其中一个实施例中，步骤S100中生境质量的获取方式如下：物种分布模型数据要求量较多，并且物种分布数据库数据精度较低，因而参考物种分布模型原理，选用原理相近、数据需求相对较少的InVEST模型的HabitatQuality(生境质量)模块进行评估。生境质量计算包含网格外界胁迫及网格生境适宜性两个部分，网格外界胁迫Dxj计算公式：

式中：Dxj是土地覆盖(或生境类型)j中栅格x的生境胁迫水平；wr为胁迫因子的权重，表明某一胁迫因子对所有生境的相对破坏力；，ry用于判断栅格y是否为威胁因子r的来源地；irxy为栅格y中胁迫因子r(ry)对栅格x中生境的胁迫作用；βx为在社会、法律等保护状态下栅格x的可达性水平，数值越大表明极易达到；Sjr为土地覆盖j对胁迫因子r的敏感性，数值越大越敏感。

dxy为栅格x与栅格y之间的直线距离，drmax是胁迫因子r的最大影响距离。考虑网格生境适宜性后，生境质量计算公式如下：

式中：Qxj是土地覆盖j中栅格x的生境质量；Hj为土地覆盖j对物种的生境适合性，数值从0到1，1表明栖息地适宜性最强；k是为半饱和常数，当

胁迫因子选择城镇、农田、主干道路(铁路、高速公路、国道、省道)，参考相关文献设置各胁迫因子最大影响距离及权重，如下表：

各生态系统生态敏感性设置如下表：

其中，生境质量重要性评估相关数据主要来自政府部门的提供数据、网络共享数据、文献调研、生态环境部卫星中心提供地表覆盖数据等，如下表：

在其中一个实施例中，如图2所示，步骤S102中根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数的过程，包括步骤S202：

S202，将潜在影响与区域敏感性矩阵的乘积，作为定量影响参数。

其中，步骤S202在将潜在影响与区域敏感性矩阵的乘积，作为定量影响参数的过程，如下式：

TIMQA

其中，TIMQA

S103，根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数；

其中，指标影响矩阵和区域影响矩阵的确定受主观影响，可预先根据相关专家人员进行主观评定确定，如下表3《区域类型划分：定义及标准》所示：

表3区域类型划分：定义及标准

指标影响矩阵，定义不同规划情景下主要驱动因素对每个指标的影响程度(不分区域)，影响强度分5级：零、低、中等、强、非常强；区域影响矩阵，定义不同规划情景下主要驱动因素在每种区域类型受影响的程度(不考虑影响指标)，影响强度分5级：零、低、中等、强、非常强；然后将强度分级换为数值(-4至4)，以便进一步的计算。研究的区域类型包括多种：如主体功能区划(按开发方式划分为优化开发区/重点开发区/限制开发区/禁止开发区，按开发内容划分为城市化地区、农产品主产区和重点生态功能区)、城乡区划(城市群/城市/农村)、地理分区(东/北/南/中心)。

其中，影响强度分级包括：

非常强：对区域环境评价指标具有非常强优势效应(非常强增长)

强：对区域环境评价指标具有强优势效应(强增长)

中等：对区域环境评价指标具有中等优势效应(中等增长)

低：对区域环境评价指标具有低优势效应(弱增长)

零：没有影响

低：对区域环境评价指标具有较低的不利影响(弱减少)

中等：对区域环境评价指标具有中等的不利影响(中等减少)

强：对区域环境评价指标具有强的不利影响(强减少)

非常强：对区域环境评价指标具有非常强的不利影响(非常强减少)。

在其中一个实施例中，基于不同区域类型确定区域影响矩阵——区域类型划分有几类，即可叠加几个区域影响矩阵，即区域类型与区域影响矩阵一一对应。其中，区域类型的划分包括但不限于：主体功能区划分(城镇，农业，生态)；城乡类型划分(城市，乡村)；是否沿海地区划分等。

在其中一个实施例中，如图2所示，步骤S103中根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数的过程，包括步骤S203和步骤S204：

S203，根据指标影响矩阵和区域影响矩阵确定区域潜在影响；

其中，步骤S203中根据指标影响矩阵和区域影响矩阵确定区域潜在影响的过程如下式：

其中，PIMQL

S204，将区域潜在影响与区域敏感性矩阵的乘积，作为定性影响参数。

其中，步骤S204的过程如下式：

TIMQL

其中，TIMQL

S104，根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数。

根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数进行综合测算，得到权重形式的综合环境影响指数，用于表征国土空间规划环境影响的程度，以完成国土空间规划环境影响的监测。

其中，步骤S100中主观权重的获取，如下表4《环境影响评估指标及权重》：

表4环境影响评估指标及权重

在其中一个实施例中，主观权重可通过熵权法确定。

其中，通过熵权法对环境评价指标进行数据标准化并确定各环境评价指标的信息熵，最后确定主观权重。

在其中一个实施例中，如图2所示，步骤S104中根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数的过程，包括步骤S205和步骤S206：

S205，对定量影响参数和定性影响参数进行归一化处理，获得第二归一化处理结果；

在其中一个实施例中，对定量影响参数和定性影响参数进行归一化处理，使得第二归一化处理结果大于等于-100且小于等于100.

S206，在第二归一化处理结果的基础上，根据主观权重进行综合测算，获得综合环境影响指数。

在其中一个实施例中，步骤S206中在第二归一化处理结果的基础上，根据主观权重进行综合测算，获得综合环境影响指数的过程，如下式：

其中，TIM

上述任一实施例的国土空间规划环境影响监测方法，在获取到环境评价指标以及环境评价指标的指标敏感性、潜在影响、指标影响矩阵、区域类型、区域影响矩阵和主观权重后，根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵。进一步地，根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数，并根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数。最后，根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数。基于此，降低国土空间不同区域由于社会经济及地理条件等特征对不同指标变动的敏感程度差异带来的不利影响，通过综合环境影响指数准确监测国土空间规划的环境影响。

本发明实施例还提供了一种国土空间规划环境影响监测装置。

图3为一实施方式的国土空间规划环境影响监测装置模块结构图，如图3所示，一实施方式的国土空间规划环境影响监测装置包括模块100、模块101、模块102、模块103和模块104：

指标获取模块100，用于获取环境评价指标以及环境评价指标的指标敏感性、潜在影响、指标影响矩阵、区域类型、区域影响矩阵和主观权重；

矩阵确定模块101，用于根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵；其中，区域敏感性矩阵包括环境评价指标对应的区域敏感性；

定量参数模块102，用于根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数；

定性参数模块103，用于根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数；

综合测算模块104，用于根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数。

上述的国土空间规划环境影响监测装置，在获取到环境评价指标以及环境评价指标的指标敏感性、潜在影响、指标影响矩阵、区域类型、区域影响矩阵和主观权重后，根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵。进一步地，根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数，并根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数。最后，根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数。基于此，降低国土空间不同区域由于社会经济及地理条件等特征对不同指标变动的敏感程度差异带来的不利影响，通过综合环境影响指数准确监测国土空间规划的环境影响。

本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述任一实施例的国土空间规划环境影响监测方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、终端、或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、RAM、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

与上述的计算机存储介质对应的是，在一个实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行程序时实现如上述各实施例中的任意一种国土空间规划环境影响监测方法。

该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种国土空间规划环境影响监测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

上述计算机设备，在获取到环境评价指标以及环境评价指标的指标敏感性、潜在影响、指标影响矩阵、区域类型、区域影响矩阵和主观权重后，根据指标敏感性确定环境评价指标的区域敏感性矩阵。进一步地，根据潜在影响以及区域敏感性矩阵确定环境评价指标的定量影响参数，并根据区域敏感性矩阵、指标影响矩阵、区域类型和区域影响矩阵，确定环境评价指标的定性影响参数。最后，根据主观权重、定量影响参数和定性影响参数确定用于监测国土空间规划环境影响的综合环境影响指数。基于此，降低国土空间不同区域由于社会经济及地理条件等特征对不同指标变动的敏感程度差异带来的不利影响，通过综合环境影响指数准确监测国土空间规划的环境影响。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。