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基于人工神经网络的青藏公路铁路沿线生态系统风险研究
被引:30
作者
:
陈辉
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机构:
中国科学院地理科学与资源研究所,北京大学环境学院,中国科学院地理科学与资源研究所北京,,河北师范大学资源与环境科学学院,石家庄,,北京,,北京,
陈辉
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李双成
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郑度
机构
:
[1]
中国科学院地理科学与资源研究所,北京大学环境学院,中国科学院地理科学与资源研究所北京,,河北师范大学资源与环境科学学院,石家庄,,北京,,北京,
来源
:
北京大学学报(自然科学版)
|
2005年
/ 04期
关键词
:
生态风险评价;
人工神经网络;
MLP模型;
自然因素;
人为因素;
D O I
:
10.13209/j.0479-8023.2005.077
中图分类号
:
X820.4 [风险评价];
学科分类号
:
071012 ;
0713 ;
083002 ;
摘要
:
根据青藏公路铁路沿线(50km缓冲区)生态系统特征,选取雪灾、旱灾、崩塌滑坡等7项指标,依托人工神经网络MLP(MultilayerPercetron)模型,构建青藏公路铁路沿线生态风险评价模型。评价结果显示:青藏公路铁路沿线生态系统所跨越的6个自然区的平均生态风险值居前3位的是:柴达木山地荒漠区(4.2585),果洛那曲高寒灌丛草甸区(2.7640)、青东祁连山地草原区(2.7335);沿线10种植被生态系统平均生态风险值居前3位的是:针叶林生态系统(4.3096)、荒漠生态系统(4.1174)和无植被地段(3.6182)。在影响各区、各植被生态系统风险值大小的因素中,自然因素为主要控制因素,人为因素影响相对较弱。依据评价结果,将青藏公路铁路沿线生态系统划分为4个区:柴达木盆地高风险区、西大滩至当雄中度风险区、青东祁连和青南2个轻度风险区。
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