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基于PSRM模型的宁波市生态脆弱性时空演变及其驱动因素
1
作者 陈伟峰 苏雷 《宁波大学学报(理工版)》 2025年第1期91-99,共9页
生态脆弱性是衡量区域生态水平的核心议题.为助力国家实现“十三五”生态质量总体改善的目标,利用PSRM模型,选取PM2.5、高程、NDVI等12个指标,结合综合赋权法、热点分析、CA-Markov模型、地理探测器等方法,探究宁波市生态脆弱性时空演... 生态脆弱性是衡量区域生态水平的核心议题.为助力国家实现“十三五”生态质量总体改善的目标,利用PSRM模型,选取PM2.5、高程、NDVI等12个指标,结合综合赋权法、热点分析、CA-Markov模型、地理探测器等方法,探究宁波市生态脆弱性时空演变特征及其驱动因子.结果表明:宁波市的生态脆弱性呈中等水平,在2000—2020年逐渐降低,但在预测的时间点(2030年)有小幅度升高;冷热点区域与脆弱性格局基本一致;PM2.5、年平均降水、年平均气温、生境质量、归一化植被指数、植被净初级生产力为宁波市生态脆弱性的主要驱动因子.研究结果可为区域生态保护和可持续发展提供科学依据. 展开更多
关键词 生态脆弱性 psrm模型 地理探测器 CA-Markov模型
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PSRM模型及其在大伙房水库中的应用研究 被引量：2
2
作者 董霞 王本德 梁国华 《东北水利水电》 2009年第1期46-49,共4页
本文在分析径流物理成因的基础上建立一个旬降雨与旬径流非线性相关模型，并将该模型应用于大伙房水库流域。模拟预测结果表明，该模型模拟精度高，模型结构简单，可操作性强，为应用美国的GPS预报系统和中国气象局的213模式10-15d降雨... 本文在分析径流物理成因的基础上建立一个旬降雨与旬径流非线性相关模型，并将该模型应用于大伙房水库流域。模拟预测结果表明，该模型模拟精度高，模型结构简单，可操作性强，为应用美国的GPS预报系统和中国气象局的213模式10-15d降雨预报信息，预报旬径流量提供一个有效方法。 展开更多
关键词 降雨 旬径流预报 psrm模型
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基于PSRM模型的京津冀地区生态脆弱性时空演变 被引量：17
3
作者 武帅 田冰 +1 位作者 顾世杰 胡引翠 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期5630-5640,共11页
京津冀地区作为中国三大城市群之一,经济实力雄厚,但其生态脆弱性问题十分突出,为达到经济-社会-生态综合发展,对京津冀地区生态环境现状进行分析显得尤为重要.基于PSRM模型,选取PM_(2.5)、PM_(10)和土壤侵蚀强度等19项代表性指标,结合... 京津冀地区作为中国三大城市群之一,经济实力雄厚,但其生态脆弱性问题十分突出,为达到经济-社会-生态综合发展,对京津冀地区生态环境现状进行分析显得尤为重要.基于PSRM模型,选取PM_(2.5)、PM_(10)和土壤侵蚀强度等19项代表性指标,结合序关系法、CRITIC法、锡尔系数、热点分析和地理探测器等方法探究京津冀地区生态脆弱性时空演变特征及影响因素.结果表明,京津冀地区在2009~2019年:①生态脆弱性先升后降,脆弱区大体呈现"东北-西南"走向,东北、西南部生态环境优于中南、西北部;②空间相关程度呈"V"形浮动,冷热点区域与脆弱性空间格局基本一致;③研究区内生物丰度、PM_(10)和人类干扰指数对京津冀地区生态脆弱性影响力较大.最后根据生态脆弱性分析结果,对京津冀地区生态环境与可持续发展提出建议. 展开更多
关键词 京津冀 生态脆弱性 psrm模型 序关系法 CRITIC法 锡尔系数 地理探测器
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基于PSRM模型的吉林省西部地区生态脆弱性时空演变及驱动机制研究 被引量：3
4
作者 姜海玲 张舒涵 +3 位作者 范铭轩 于海淋 郭艺涵 沈佳琳 《吉林师范大学学报（自然科学版）》 2023年第4期131-140,共10页
基于压力-状态-响应-管理(pressure-state-response-management,PSRM)模型构建了评价指标体系,结合层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和CRITIC法确定指标的综合权重,计算出吉林省西部地区的生态脆弱性指数,揭示了其生态脆弱... 基于压力-状态-响应-管理(pressure-state-response-management,PSRM)模型构建了评价指标体系,结合层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和CRITIC法确定指标的综合权重,计算出吉林省西部地区的生态脆弱性指数,揭示了其生态脆弱性时空分布格局及动态变化趋势;运用冷热点分析方法,探究了生态脆弱性的空间聚集特征;借助地理探测器中的因子探测,分析了影响生态脆弱性的主要驱动因子.结果表明:2011—2021年吉林省西部地区生态脆弱性以轻度、中度脆弱为主,空间分布存在明显的地域差异,总体呈“西高东低”的显著特征;2011、2016、2021年吉林省西部地区生态脆弱性平均值分别为0.392、0.417、0.376,整体处于中度脆弱水平;剖析驱动因子可以发现,植被净初级生产力、景观多样性指数、年均气温对区域内生态脆弱性有较强的驱动作用.研究结果可为该区域生态保护及高质量的可持续发展提供科学的参考数据. 展开更多
关键词 生态脆弱性 psrm模型 地理探测器 吉林省西部地区
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