换一批基于优化的支持向量机模型评估和预测社会-生态系统脆弱性
Assessment and prediction of social-ecological systems'vulnerability based on optimized SVM model:a case study of the Qinling-Daba Mountains in southern Shaanxi
摘要随着人类活动干扰不断加剧,促使我国山区人地关系发生了重大变化,从社会-生态系统视角动态评估和预测秦巴山区社会-生态系统脆弱性(SESV)的演化与特征,对实现我国山区生态保护与高质量发展具有重要的实践意义.利用空间显式脆弱性模型模型,将SESV分解为暴露风险、敏感性和适应能力三个维度共 48 个指标,定量评估了 2000-2020 年陕南秦巴山区SESV及其各维度的空间分布特征,随后构建支持向量机模型,通过对比三种算法优化后的模型精度选取最优模型并预测2020-2050 年陕南秦巴山区SESV及其各维度的时空分布和演化特征.结果显示:① 陕南秦巴山区的SESV整体处于中低脆弱水平,在空间上呈现"中部高,南北低"的分布格局.② 粒子群算法优化的支持向量机模型的准确性最优,且选取合适的训练样本数量能进一步改善预测性能.③ 预测结果显示,陕南秦巴山区SESV得到了显著降低,社会-生态系朝着良好态势发展.其中,暴露风险与SESV具有趋同性且地区间的差异变小,敏感性与适应能力维度均呈现"西高东低"的态势但地区间的差异并未缓解.研究旨在通过中国山区典型案例分析为SESV评估与预测提供参考依据.
更多相关知识
关键词
社会-生态系统脆弱性支持向量机模型优化算法陕南秦巴山区social-ecological systemsvulnerabilitysupport vector machine modelalgorithm optimizationQinling-Daba Mountains of southern Shaanxi
栏目名称
DOI
10.20103/j.stxb.202404090760
发布时间
2025-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（42471321）
西北大学研究生创新项目（CX2024178）
- 浏览14
- 被引2
- 下载6
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
