基于Jena引擎的湿地食物链语义模拟研究

第

37

卷第

1

期

2021

年

3

月

金陵科技学院学报

JOURNAL

OF

JINLING

INSTITUTE

OF

TECHNOLOGY

Vol.

No.

#

2021

DOI

：

10.16515

#911

站.

32-1722/11.202101002

基于

Jena

引擎的湿地食物链语义模拟研究

陈文君

】

，

王子豪

】

，

邹睿泓

2

,

丁顾霏

】

，

严

鸣

】，

徐尚瑜

】

，

曲爱妍

】

，

张

燕

3

(1

金陵科技学院软件工程学院

，

江苏

南京

211169

%

.

金陵科技学院国际教育学院

，

江苏

南京

211169

；

3

.金陵科技学院

，

江苏南京

211169

&

摘

要

：

湿地生态系统生物种类繁多

，

内

部食物链关系复杂

。

为模拟食物链循环过程

，

构建了基于种族关系的本

体模型

，

依靠

Jena

引擎与语义网规则语言

(semantic

web

language,SWRL

)

技术实现了语义数据的高效存储

和查询

°

同时

，

以真实池塘样本数据为例

，

借助

Java

swing

和超文本标记语言

(

hype<

text

markup

language,

HT-

：

L)

技术完成对模拟结果的可视化展示

，

从稳态和非稳态两方面完善生态系统食物链的建模与仿真

，

从而实现

模拟过程的动态化与定量化

’

关键词

：

语义模拟

；

本体构建

；

湿地食物链

；

语义网规则语言;

Jena

引擎

中图分类号

：

TP393

；

X56

文献标识码:

A

文章编号

"

672

-

755X(2021)01

-

0008

-

06

Study

on

Semantic

Simulation

of

Wetland

Food

Chain

Based

on

Jena

Engine

CHEN

Wen-jun

，

WANG

Zi-hao,

ZOU

Rui-hong

，

DING

Gu-fei

，

YAN

Min

，

XU

Shang-yu

，

QU

Ai-yan

，

ZHANG

Yan

(Jinling

Institute

of

Technology

，

Nanjing

211169

，

China)

Abstract

:

The

wetland

ecosystem

has

a

wide

variety

of

organisms

，

and

the

internal

food

chain

is

complicated.

In

order

to

simulate

the

wetland

food

chain

cycle

process

，

this

paper

proposes

an

ontology

model

based

on

race

relations

，

and

achieves

efficient

storage

and

query

of

semantic

da-

taby

on

Jena

engine

and

semantic

web

language

the

same

time

!

taking

!

withthehelpofJavaswingandhype

language

to

complete

the

visualization

of

simulation

results

，

the

research

improves

the

model

­

ing

and

simulation

of

the

wetland

food

chain

of

the

ecosystem

f

both

the

steady

state

and

the

unsteady

state

，

and

achieves

dynamic

and

quantitative

simulation

process.

Key

words

:

semantic

simulation

；

ontology

construction

；

wetland

food

chain

；

semantic

web

rule

language

；

Jena

engine

湿地是地球上极其重要的自然资源

，保护湿地需深入了解生态系统的动态过程

，

以实现对湿地的评

估

、

预测与管理*

1

+

。

由于人力

、

物力等资源的限制

，在不同地区

，

以不同尺度对整个湿地生态系统实行长久

的现场观测仍存在一定的难度閃

，

因此需要构建语义模型来达到该目的

'

语义网是互联网技术飞速

发展的产物

，

已广泛应用于社会生产中

。

在语义网体系中

，

本体占据主导地位

，

是解决层次上的

Web

信息

收稿日期

"

020

-07

-

14

基金项目

：

江苏省自然科学基金

(BK20180115

)

；

江苏省农业科技自主创新资金项

目

(

CX(17)2015

)

；

金陵科技学院博士

科研启动基金

(jit-b-201804

)

；

金陵科技学院校级科研基金孵化项目

(

jit-fhxm

-

201804

)

；

金陵科技学院

“

科教

融合

”

项目

(2020KJRH26

)

；

江苏省高校中外合作办学高水平示范性建设工程项目

作者简

9

：

陈文君

(

1986

—

),

男，

江苏南京人

，

讲师

，

博士

，

主要从事数学生态农业

、

GIS

软件工程

、

中外合作办学研究

。

第

1

期

陈文君

，

等

：

基于

Jena

引擎的湿地食物链语义模拟研究

9

共享和重用问题的基础

。

基于本体构建的语义模型页需要编程语言的支持

，

在当今所有的编程语言中

，

由

W3C

的网格

用

Protege

（

ontology

web

；

ngu3ge,0WL

）

是较为

作

的

。

，将湿地食物链通

进行

示

；

然后利用

析

,

SWRL

技术对湿地食物链进行规则推理

，

利用

Jena

引擎对

利用

SPARQL

对

生成的

OWL

文件进行

的形式

进行查询

，

并

有

之间的

以

出来

；

最后运用

对构建的湿地食物链模型进行验证

，

基于

Java

swing

和

Jfreechart

工具包

，

对规则推理的

进行可

示

,

对展示

进行分析与比对

,

以查看运行是否达

期效果

。

1

湿地食物链的本体

1.1

湿地食物链的本体设计

是结构化的

，

它以符号的形式来描述物理世界中的

及其相互

成单位是资源描述框架

（

resource

description

framework

,

RDF

）

三元组

，

为实体或资源的描述提供了统一

的

。

大多

的构建过程需要经

建模

、

信息

、

信息

、

信息

、

信息推理

•阶

段

,

其中本体建模遵循精准的指导方法

，

选取最具权威的

源

，

指

的对象模型

，

从不同层面

明确分析对象与对象之间的

湿地食物链

之间的通用

如表

1

所示

。

表

1

湿地食物链本体概念之间的通用关系

通用关系名称

Part-of

语义关系的描述

概念术语之间的继承机制

，

也可以理解成包含与被包含的关系

术语之间

术语与

术语与

与部分的

之间的

之间的

Kind-of

Instance-of

：

，

如

“

鲫鱼

”

是

“

鱼类

”

的一个实例

，

如

“

死亡

”

是

“

鲫鱼

”

的一

；

性

Attribute-of

经过对

的分析

，

确

对象为湿地动物和湿

心

。

际

为

，

本试验构建了自

、

爬

上而下的

，

其中

、

要

的

为

"

）

湿

、

鸟类

、

鱼类

、

两

行类

、

冃

、

的子

等

。

2

）

湿

为沼生

、

湿生

。

生

。

3

）

湿

J

植

种类的相应需求再进行

后

，

设计湿

构建湿地食物链

，

分别为的设计

。

“

生存状态

”

用来表示当前生

物个体的生存状态

，

即将死亡

”

用来表示当前生物个体即将死亡

（

该死亡为自然死亡

）

。

2

）

对象属性的设

“捕食

”

用

同生

，

从而

食物链中的顺序

。

图

1

为

Protege

生物类间的关系图谱

，

实线箭头表示从属关系

，

如

Animal

#

Fish

#

Carp

，

表示动物包

含鱼类

，

鲤鱼是鱼类的一个实例

；

虚线箭头表示捕食关系

，

如

Eagle

#

Rabbit

，

表示老鹰捕食兔子

。

每个实

例标签内均保存生物的属性

，

如生存或死亡

-

p

Shrimp]

A

—

I

I

Moss

|

waterweed

|

Flower

I

Crab

]

F

Loach

Jv

[叫

Carp

|

■

r

----------

—

.

___________

3.

—

1

X

------

TM

Earthworm

I

|

Aquatic

|

Eatage

|

l

s

«

Eagle

Crustacean

1

1

A~

--------------

1

八

1

-------

1

Fish

Flant

]

Annelid

Terrestrial

Waterfowl

/

9

Animal

]

|

OWL:Thing|

-

1

Fungus

|

P

Lizard

x

J

O

BeastL

---------------

Arthropoda

________

*

Mushroom

|

Insecta

Badger

|

Z

Fox

|

n

Rabbit

P

~

厂

I

Wolf

|

；

『

otter

|

J

Spider

「

Caterpillar

]

—

"

------

—

「

Fly

|

I

Green

insect

图

1

Protege

生物类间的关系图谱

10

金陵科技学院学报

第

37

卷

1.

2

基于

Jena

引擎的

OWL

文件解析

生态关系的推理机制是根据

Jen;

引擎提供的推理机而建立的引擎是惠普实验室开发的一个

构建语义

Web

应用程序的框架

，

为

RDF

、

RDFS(RDF

schema),OWL

以及

SPARQL

提供了一个可编程

的环境

。

此外,

Jen;

引擎还含有基于规则的推理引擎⑻

，

能够结合本体语言

OWL,

实现文件解析

。

OWL

文件主要表示对象类别以及对象相互关联的信息。

本研究生成的

OWL

文件主要包含

3

种元

素

：

Object

property

A

Datatype

property

A

Class

o

这里以鲫鱼的语法分析为例

：

VOWL

：

Object

property

RDF

:

about

'

"Crucian,

Carp

；

Eat"/>

$OWL

:

Datatype

property

RDF

:

about

=

"Crucian,

Carp

；

Living

state"/%

V

OWL

:

Class

RDF

:

about

=

"Crucian,

Carp；

Alga"/

%

在

OWL

文件中对不同元素的定义都是以

RDF

三元组的形式(

V

元素类别元素名

''

“

元素具体

值

〉

")

表示

，

其中

“

V

元素类别

”

采用

“

RDF

:

bout

”

连接

。

本研究使用

Jena

API

来处理以上

RDF

三元组

。

通常情况下，

用户使用

Jena

API

构建本体

，

可获取

基于该语言设计的本体对象

，

但参数均默认为空

，

此时系统便会根据参数值来构建一个基于

OWL

文件的

本体模型

，此模型可操作

Jena

API

所提供的任何信息

，

可避免对相应语言类型的设置

。

因此,

Jena

框架不

仅支持基于

OWL

文件的本体模型

，

并且实现了语言和推理的本体操作

。

2

湿地生态推理

2.1

湿地简单推理查询

本研究为使推理查询具有更强的逻辑表达能力

，

采用

SWRL

技术以及

Jena

推理机来对推理查询进

行完善

。

在湿地食物链中

，

本体采用

Jena

框架自带的

RDFS

推理机

*

0

+

，

该推理机遵循自定义的湿地推

理规则

*

1

+

。

Jena

RDFS

推理机结构如图

2

所示

。

其工作原理概括为

：

1)

推理机是根据已经创建或已读入

RDF

三元组的信息资源和本体结构内所包含的信息而建立的

，

它通过

Jena

第三方库的

Reasoner

库进行操作

%

2)

把推理机和需要进行查询推理的本体绑定在一起

，

从而得到检索的模型对象

(InfGraph)

；

3)

借助本体结

构和模型的

API

对已建立的模型对象进行操作和处理,并通过对概念的推理

，

完成基于语义的信息检索

,

而

得

要的

。

图

2

Jena

RDFS

推理机结构

2.2

规则的确定与编写

通过多次模拟生物出生与死亡的过程来观察湿地食物链的发展状况

，

其算法设计的难点是物种出生

与死亡的随机性

，

以及生物因捕食与被捕食导致的数量波动

。

借助

SWRL

设计规则

，

在原有本体架构上

进行操作

，

具体的操作过程为

：

根据

OWL

文件得到本体

Model

对象,从而确定本体中生物的种类与具体

数目

，以贴合实际环境中生物数量的动态演变过程

。

部分规则展示如下

：

自然出生规则为全部生物添加了

Data

property

属性

(Living_state)

,

并将起始值都设置为

Live,

再通

过

For

循环以及

Rule,

append

。

函数来对每种生物的个体数目进行随机计算

。

其规则推理格式为

：

第

1

期

陈

文

君，

等:基于

Jena

引

擎的湿地食物链语义模拟研究

11

[(?

Subject

RDF

：

type

?

Biological

species)#

(?

Biological

individual

living_state

live)]

自然死亡规则为部分个体添加了新的

Data

property

属性

(

Dead

_

state)

,

并将它们设置为

Dying

。其

规则推理格式为

：

[(?

Subject

dead_state

dying)#(?

Subject

living_state

dead)

+

非自然死亡规则是提取本体中因被捕食而死亡的个体

，

检索食物链中含有

Eat

属性的生物

。

其规则

推理格式为

：

[(?

Subject

eat

?

object

)

#

(?

Subject

living

_

state

dead)

+

以上规则通过检索生物种类，

以获得生物属性

，

从而达到以更改属性来推理生物数量的目的

。

2.3

稳态与非稳态

本研究旨在模拟湿地食物链的变化情况

，

主要包含稳态模拟和非稳态模拟两种类型

。

稳态模拟是指

模拟食物链中因生物自然出生

、

死亡

、

捕食和被捕食而引起的数量变化

。

非稳态模拟建立在稳态基础之

上

，

模拟食物链中一种生物消亡后剩余生物的数量变化

。

非稳态规则的设计是以单条食物链的变化来覆

盖整个食物链的稳态局面*◎

，

并在推理结束后

，借助

Jena

框架对推理结果进行解析并计算出每个生物的

存活数目

，

从而来判断非稳态的模拟结果是否符合实际情况

。

上述功能实现的代码如下：

//

定义

StringBuffer

类型的

Rule

对象

StringBuffer

rule

=

new

StringBuffer

()

；

//

编写

Rule

规则的具体内容

，

这里的规则具体是

//[(?

Subject

RDF

：

type

?

Biological

species)#(?

Subject

living_state

dead)

//

Rule.

append(

"?

Subject")

；

Rule.

append(

‘

‘

RDF

:

type"

)

；

//

Rule.

append(montage(prefixString

,

slistl.

get(i)

)

)

；

Rule.

append(

"?

Subject")

；

//

Rule.

append(montage(prefixString,

"living_state"))

；

Rule.

append(

"

'dead'")

；

首先根据输入信息来获取希望消灭的物种

，

然后根据物种的生活习性和形态特征来检索该物种在食

物链中所处的位置,并对高层级的捕食者信息进行归纳

。

通过递归算法来执行非自然死亡规则

，

将捕食者

的

Living

_

state

值全部推导成

Dead

值

，

再将这些推导值覆盖至稳态模拟结果

，

最终导致单条食物链断链

或消失

，其余食物链依旧处于稳态,从而达到模拟的效果

。

3

实验建模验证

为了更加直观地分析可视化界面

，

本研究使用基于

Java

的

GUI

工具包

(Java

swing

与

HTML

)

来设

计界面(图

3),

并组合

Jfreechart

对每次模拟后的生物数量进行折线图的绘制

，

以模拟前后的生物存活量

作为比对标准

，

结合实际对稳态与非稳态的模拟结果进行比对分析

。

本研究以南京市郊区某池塘为样本进行稳态和非稳态模拟实验。

该池塘面积约

12

000

，

平均水深

2.

5

m

,

存在着较完整的生态系统食物网

。

在该池塘设置

5

处采集水样点

，

分别位于池塘的四角与中心位置

。

对整块湿地及其周边的生物数量

进行放大估算*

5+

,

而对于部分大型生物则直接计算

，

具体如表

2

所示

。

12

金陵科技学院学报

第

37

卷

(a)4

个功能项的内置界面

图

3

湿地生态系统的模拟界面

表

2

池塘生物统计情况

种

硅藻

所属类别

总量

2.

7X10

10

株

1.

5X10

8

只

7.4X10

4

株

6.0X10

4

只

1000

条

浮游

浮游

生

草食

肉食

1

类

1

类

1

类

10

10

10

9

10

8

10?

vjn

10

6

&

105

蠶

蠶

I

轮虫

黑藻

黑壳虾

甲壳动物类

草鱼

青蛙

鱼

■类

■类

两栖动物类

水鸟类

200

只

100

条

6

只

10

4

10

3

10

2

10

1

野鸭

起始

5

状态

10

100

模拟次数

/

次

图

4

稳态模拟后的存活

4

可以看出

，

模拟后的湿地生

状态湿地生

的上下浮动

。以黑壳虾为例

,

100

次模拟后的数量与起始状态数量相当

，

表明此模拟生物存活量的改变幅度不大

，

符合稳态模拟的预期

效果

。

当用户输入特定的消亡物种时

，

会依据递归算法

来查询其所在食物链包含的所有物种

，

并通过折线图

来表示

。

图

5

为非稳态模拟的结果

，

从图中可看出每

蠶

I

进行一次演化

，

一个物种就会消亡

，

其他物种依旧处于

稳态

。

以黑壳虾消亡为例

，

模拟后黑壳虾的生物数量

归零

，

以其为主要食物的草鱼数量会受到影响

，

存活量

大幅减少

，

5

次模拟后数量降至

700

条

，

比起始状态减

少了

30%

,100

次模拟后数量较起始状态下降了近

90%

，

仅剩余

100

条左右

。

这充分体现出底层物种的

模拟次数

/

次

图

5

非稳态模拟后的存活量变化情况(黑壳虾消亡)

消亡对高层级物种的影响

，

此结果符合湿地非稳态的

预期效果

。

为验证本研究的模拟结果

，

2017

年初

，

将野鸭驱逐出该池塘

，

2

年后草鱼数量较

2017

年上涨了

90%

左右

，

数量增至近

1

900

条

，

与模拟结果相近

，

其契合程度在可接受范围之内

，

证实该模拟方法基本可行

o

此外

，从应用

，

对湿地食物链的模拟为养殖池塘水质的管理提供了理论依

考

。

第

1

期

陈

文

君，

等:基于

Jena

引

擎的湿地食物链语义模拟研究

13

4

结语

本文基于

Jena

引擎从语义网和生态推理两方面完善了对湿地食物链语义的模拟

，

并借助可视化界面

验证了模拟结果

，

创新性地实现了将语义网的应用技术拓展到湿地生态监测与管理领域

。

此外

，

运用实例

对语义模型进行了验证

，

表明该模型能较好地支持稳态与非稳态的动态模拟

，

对当今湿地的环保监控具有

现实的指导意义

。

但是湿地实体之间的关系错综复杂

，

后续实验中关于湿地本体和规则的研究还需进一

步深化

，

以完善推理方式

。

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(责任编辑:谭彩霞)