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长白山林区森林生物量变化定量驱动分析 被引量：8
1
作者 杨金明 范文义 +3 位作者 李明泽 田利军 毛学刚 于颖 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期47-52,共6页
根据研究区单木生物量模型及森林资源清查资料计算样地生物量,采用试验精度较高的遥感模型进行4期遥感数据的森林生物量估算,获得区域单位面积生物量变化值,并利用bootstrap方法对引起这种变化的气象因素、森林经营活动因素和社会经济... 根据研究区单木生物量模型及森林资源清查资料计算样地生物量,采用试验精度较高的遥感模型进行4期遥感数据的森林生物量估算,获得区域单位面积生物量变化值,并利用bootstrap方法对引起这种变化的气象因素、森林经营活动因素和社会经济因素等驱动因子进行变量筛选,利用偏最小二乘算法建立不同时间段的森林生物量变化驱动模型,计算变量投影重要性指标(VIP)定量刻画各因素对森林生物量变化的影响重要程度.结果表明:目前人为因素对长白山林区森林生物量变化的影响程度(VIP值)已经小于自然因素,说明国家对林区的森林保护政策已经起到了明显的效果.本文拓宽了森林生物量变化驱动分析的内容,引入了VIP值对森林生物量的变化驱动因子进行定量刻画,为定量分析森林生物量的变化提供了一条新的途径. 展开更多
关键词 森林生物量 定量分析 vip值
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生态足迹动态预测模型构建与分析——以武汉市为例 被引量：8
2
作者 罗璐琴 周敬宣 李湘梅 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2008年第3期440-445,共6页
生态足迹的动态预测能够为区域可持续发展政策的制定提供科学的理论依据,但其研究仍处于探索阶段。以武汉市为例,选取表征社会经济发展的重要指标建立了社会经济系统指标体系,在对武汉市1978～2004年生态足迹时间序列计量的基础上,应用... 生态足迹的动态预测能够为区域可持续发展政策的制定提供科学的理论依据,但其研究仍处于探索阶段。以武汉市为例,选取表征社会经济发展的重要指标建立了社会经济系统指标体系,在对武汉市1978～2004年生态足迹时间序列计量的基础上,应用偏最小二乘算法构建了生态足迹动态预测模型,并根据VIP值的大小分析了各指标对生态足迹的影响机制。结果表明,武汉市"十一五"规划期间生态足迹呈上升趋势,其中规划期末2010年的人均生态足迹为2.810 5 hm^2,高于全球生态阈值(人均生态足迹为2.200 0 hm^2);根据VIP值得出人口、能源消费量和第三产业所占比重为最重要的影响因子,并就如何实现武汉市"十一五"规划目标提出了政策性建议。将科技进步贡献率、能源消费量等重要因子纳入社会经济系统指标体系,弥补了在生态足迹定量测度中忽略社会、经济、科技因素对其影响的不足;另一方面,引入偏最小二乘算法中的VIP值更准确地评价了各指标对生态足迹变化的影响,为生态足迹动态预测研究作了进一步地完善与改进。 展开更多
关键词 生态足迹 动态预测 指标体系 偏最小二乘算法 vip值
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生态赤字影响因素的定量分析及其动态预测研究——以江苏省为例 被引量：1
3
作者 肖思思 余颖斐 +1 位作者 黄贤金 陈燕 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2012年第6期279-285,共7页
以江苏省为例,选取表征社会经济发展的重要指标建立社会经济系统指标体系,在对江苏省1985-2009年生态赤字时间序列计算分析的基础上,综合运用STIRPAT模型、变量投影重要性指数(VIP)和偏最小二乘(PLS)方法构建了江苏省生态赤字动态预测模... 以江苏省为例,选取表征社会经济发展的重要指标建立社会经济系统指标体系,在对江苏省1985-2009年生态赤字时间序列计算分析的基础上,综合运用STIRPAT模型、变量投影重要性指数(VIP)和偏最小二乘(PLS)方法构建了江苏省生态赤字动态预测模型,对江苏省"十二五"规划期间生态赤字的发展情况进行了动态预测。结果表明,"十二五"规划期间,江苏省总生态赤字将从2009年的1.156 1×108 hm2上升至2015年的1.418 4×108 hm2,呈整体上升趋势,人均生态赤字从2009年的1.496 7hm2上升至2015年的1.768 8hm2,高于全球平均水平(0.400 0hm2),且江苏省不存在生态赤字EKC曲线的有关假说;根据VIP值得出"十二五"规划期间江苏省生态赤字持续增加的重要驱动因素,且按其影响的重要性排序依次为:二三产业产值占总产值比重>农作物总播种面积>人均GDP>普通高等学校师生比>卫生机构床位数>货运周转量>总人口数。最后就如何实现江苏省"十二五"规划目标提出相关政策建议。 展开更多
关键词 生态赤字 动态预测 偏最小二乘(PLS) vip值
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向后迭代区间选择算法及其在近红外光谱模型转移中的应用 被引量：1
4
作者 郑开逸 冯雨航 +5 位作者 张文 黄晓玮 李志华 张迪 石吉勇 邹小波 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1789-1794,共6页
近红外光谱(NIR)具有快速、无损、操作方便的特点,故广泛用于食品分析。作为一种间接的分析技术,NIR需要建立光谱与待测浓度之间的统计模型来实现检测。故模型的维护有助于保证NIR的预测准确性。在外界条件发生变化的情况下,诸如样品性... 近红外光谱(NIR)具有快速、无损、操作方便的特点,故广泛用于食品分析。作为一种间接的分析技术,NIR需要建立光谱与待测浓度之间的统计模型来实现检测。故模型的维护有助于保证NIR的预测准确性。在外界条件发生变化的情况下,诸如样品性状的改变、仪器对理化指标函数关系的变化、湿度和温度等环境因素的改变,会导致相同样品的光谱信号发生偏移,进而使得原有模型的预测精度下降。此时,如果重新建模,虽然可以解决光谱偏移对建模的影响,但是重新建模将耗费大量的人力物力。对此,模型转移可以在避免重新建模的情况下,校正光谱的偏移,进而提高模型预测精度。通常模型转移算法多用全光谱进行模型转移,这种方法计算量较大,且不能找到合适的有化学意义的波段。故提出一种基于模型转移中的变量选择方法:向后迭代区间选择法(IIBS),通过计算主光谱(用于建模的那组光谱)和从光谱(发生偏移,需要通过模型转移算法将其校正的光谱)中,变量区间的重要性信息(回归系数(β)、残差向量(Res)以及变量重要性投影(VIP))。进而通过计算该区间变量重要性信息的几何平均数,并以此作为该区间的区间重要性指标。接着根据区间的重要性,删除重要性信息较小的变量区间。然后对主光谱和从光谱重复迭代上述过程:计算变量的重要性信息,计算区间的重要性信息,删除重要性信息较小的区间。最后,比较不同的主光谱和从光谱区间组合的验证均方根误差(RMSEV),选择RMSEV最小的主光谱和从光谱区间作为最优区间。玉米、小麦两套NIR数据测试了该算法。结果显示,与全波段相比,β,Res以及VIP均可以从主光谱和从光谱中选择较少的,有化学意义的区间,提高模型转移的精度。在比较不同变量重要性向量方面,基于β的变量选择算法,模型转移的计算误差较小。 展开更多
关键词 近红外光谱 模型转移 变量选择 回归系数 残差向量 vip值
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