熵权-云模型法在环洞庭湖区林分空间结构评价中的应用

[目的]为综合评价林分空间结构,迫切需要构建林分空间结构指标体系、科学对指标权重赋值以及解决定量指标与定性评价结果之间的不确定性映射问题.[方法]在环洞庭湖内的大围山自然保护区、龙虎山国有林场、芦头国有林场等3个区域各设置固定研究样地5块.构建了由全混交度、大小比数、开阔比数、角尺度与交角竞争指数5个指标组成的评价指标...     

基于熵权物元模型的陕北农牧交错带草地生态安全评价

针对农牧交错带草地生态系统的特点，以P-S-R (Pressure-State-Response)模型为基础，采用熵权法和物元模型构建草地生态安全综合评判模型，对陕北农牧交错带榆林地区12县(区)草地生态安全进行实证分析。结果表明：2019年陕北农牧交错带草地生态安全等级总体上北部高于南部，神木市草地生态安全等级最优；草地生态安全保护治理措施是研究区草地生态安全等级产生差异的主要因素，建议实行分区域生态调控；熵权物元模型在陕北农牧交错带草地生态安全评价中模拟效果较好。     

基于BP神经网络的东洞庭湖区域森林生态系统健康预警研究

利用定量和定性分析相结合的方法构建了东洞庭湖区域森林生态系统健康预警指标体系,通过样本训练、新样本模拟仿真,建立了BP神经网络预警模型,并利用该模型对东洞庭湖区域森林生态系统健康进行预警预测。结果表明:1)BP神经网络预警模型,拟合效果较好,用于森林生态健康预警是可行的;2)东洞庭湖区域森林生态系统整体处于蓝色和黄色警戒内,健康状况中等,需采取必要的健康经营方法。     

美国的森林动态评价模型及其对中国森林健康评价的启示

应用动态模型评价森林健康状况,预测树木或林分的生长与收获,以及在不同立地条件下采用某些特定的营林技术措施后林分的动态变化,一直是森林健康评价及管理的核心问题.当前在美国应用的两个森林动态评价及决策模型SIMPPLLE和MAGIS主要是用来评价当前林分状况、模拟林分发展以及预测不同经营管理方式下林分未来的动态变化状况,通过分析不同决策下森林植被的收获状况,选择最优化的管理措施以及实施措施的时间及地点制定最优化决策.针对现阶段中国森林健康评价中,以建立评价指标体系进行静态评价、缺乏空间信息数据和森林健康经营动态变化规律模型等问题,提出今后应针对中国实际情况开展切合实际的研究,开发出以促进森林健康经营为目的的动态预测模型和决策模型,提高森林健康的预测能力,完善森林健康经营综合评价技术体系.     

基于SOM神经网络的五指山市森林健康评价

SOM神经网络具有无样本自组织学习的功能,能从输入数据中寻找规律,使结果客观、真实。本研究采用1993-2008年五指山市四期一类调查数据,运用SOM神经网络分析森林动态变化,对五指山市森林健康进行评价,并探讨了森林健康等级与龄组和郁闭度之间的关系。结果表明:1993年五指山市森林健康水平较低,Ⅰ等质量占据绝对主导地位,随后森林质量逐步提高,至2008年,五指山市森林健康等级,Ⅲ、Ⅳ等占据主体,森林健康水平得到很大提高,同时在一定范围内,森林表现出小班龄组越大,郁闭度越大,健康等级越高。以上评价结果可为五指山市的森林可持续经营利用提供理论支撑。     

基于复杂网络的森林健康评价研究

为了揭示森林生态系统健康状况的发展规律,本研究构建了森林健康评价指标体系,采用复杂网络和综合指数法对森林健康状况进行了评价分析。以广州市大岭山林场216个小班为例,把优势树种和龄组相同的相邻小班合并成景观斑块,构建了小班网络、景观斑块网络,并计算出不同尺度的健康指数。结果表明:小班尺度,优质、健康、亚健康、不健康、病态小班分别是139个、44个、20个、11个、2个;景观斑块尺度,优质、健康、亚健康、不健康、病态景观斑块分别占总面积的75.57%、10.68%、10.13%、2.86%、0.76%;区域尺度,整个区域的森林健康指数为78.62,森林健康等级为健康。研究结果可为森林可持续经营提供科学依据。     

基于SOM神经网络的新化县森林健康评价

运用主成分分析法、定量和定性相结合的方法构建了新化县森林健康评价指标体系,基于SOM神经网络构建了新化县森林健康评价模型,对新化县森林进行健康评价,利用GIS技术对健康评价结果和森林属性进行了数据对比分析,结果表明:新化县森林的总体健康水平不高,主要以较健康状态为主;森林的健康状况存在明显的空间分布特征,森林的健康状况与人为干扰程度存在明显的相关关系;结合森林起源、林种、龄组、主要优势树种和森林健康等级空间分布进行了对比分析,得出了新化县森林起源、林种、龄组和主要优势树种健康状况的现状和成因。     

基于PCA的福建省顺昌县森林健康评价

以福建省顺昌县的杉木纯林、毛竹纯林、杉木马尾松混交林、杉木阔叶混交林、阔叶林等5块样地为对象,从结构性、功能性和抗干扰性等3个方面出发,筛选出15个指标,并利用主成分分析（PCA）实现了研究区森林健康评价。结果显示：福建省顺昌县杉木纯林、毛竹纯林、杉木马尾松混交林、杉木阔叶混交林、阔叶林等5块样地的森林健康综合指数值依次为-0．27、-0．25、0．35、0．53和-0．01,从优到次的排名为：杉木阔叶混交林、杉木马尾松混交林、阔叶林、毛竹纯林、杉木纯林。     

城步苗族自治县森林健康评价

采用主成分分析法筛选出森林健康评价体系的指标,通过Matlab构建SOM神经网络模型,计算出森林健康等级,得出结论:城步苗族自治县森林健康状况较为理想,较健康等级以上的森林面积占总面积的81.70%;在空间分布上呈现出优质健康和健康等级的森林主要集中在城步县中部偏北和中部偏西南,而不健康和亚健康的森林主要零散分布在城步县北部和西南部的特征,且与人为干扰存在一定的相关性;天然林的森林健康状况优于人工林;过熟林和成熟林因群落结构完善、生态系统稳定性高,其健康状况优于他龄组,森林群落结构的完整性和生态系统的稳定性是影响森林健康程度的主要因素。     

基于变权欧式距离模型的森林流域地表水水质评价

为满足经济建设对木材及木质产品日益增长的需求,我国人工林的种植面积快速增加,其中,华南地区的桉树(Eucalyptus L’Hérit.)人工林的发展速度极快,至2008年我国桉树林面积为260万hm2[1]。桉树人工林在我国国民经济中发挥了很大的经济、社会和生态效益[2-4];然而,部分桉树种植区的居民甚至少数政府部门人员认为桉树污染水体,出现停     

基于熵权法的四川省城市韧性评价及其时空特征分析

参考韧性基线模型构建城市韧性评价指标体系,运用熵权法对四川省18个地级市的城市韧性进行了综合评价,并对其时空特征进行了分析。结果表明:(1)四川省城市整体韧性水平偏低,且呈现明显的空间分异特征,一级韧性城市具有绝对优势,二级韧性城市出现断层,省域中心城市边缘地区韧性发展水平偏低;(2)近10年来四川省城市整体韧性水平有一定程度的提升,环境韧性与组织韧性水平有显著提高,经济韧性水平发展滞缓;(3)基础设施韧性与社区韧性是大多数城市的韧性短板。最后,在研究结论的基础上提出建议,为城市韧性建设提供依据。     

基于熵权物元模型的城市生态安全评价研究——以韶山市为例

以韶山市为例,选取人口增长率、人口密度、城市化率等指标构建了城市生态安全评价指标体系,综合熵权法和物元分析建立城市生态安全评价模型,对韶山市2011年-2015年生态安全状况进行了定量评价和分析,结果表明:韶山市生态安全状况逐年上升,目前稳定在安全水平。     

基于SOM神经网络的通辽市库伦旗森林健康评价

森林健康是森林可持续经营的前提。在森林健康众多研究方法中,SOM神经网络(Self Organizing Maps)能够减少主观因素的影响,是较为先进的人工智能评价方法。文章对内蒙古自治区通辽市库伦旗森林健康进行评价,运用主成分分析法选取评价指标,建立森林健康评价指标体系,运用SOM神经网络模型进行聚类分析,结论如下:(1)优质小班、健康小班面积之和占比53.72%,库伦旗乔木林总体健康程度较好;(2)以起源划分,人工林中优质和健康小班面积占比51.89%,天然林中96.72%都是优质小班;(3)以龄组划分,幼龄林和中龄林小班健康情况好于其他小班;(4)以优势树种划分,榆树(Ulmus pumila L)和樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica Litv.)小班健康情况好于杨树(Populus L.)、油松(Pinus tabuliformis Carr.)。     

森林生态系统健康评价研究进展

在参阅大量文献资料的基础上,综述国内外森林生态系统健康评价的研究现状,以及森林生态系统健康评价的方法与指标体系,针对国内外森林生态系统健康评价中存在的问题进行展望,提出今后森林生态系统健康评价的研究方向和重点,对进一步准确地进行森林生态系统健康评价具有重要的理论意义。     

广州市城市森林健康评价

文章对广州市城市森林健康进行评价,在全面踏查基础上,选取样地89块,记录样地信息及其中的乔木和灌木生长情况。将广州城市森林分为行道绿化、森林公园、街心绿地和城市公园4种类型;在林分尺度上,以VOR模型为基础建立评价指标体系,运用专家咨询法、层次分析法确定指标权重,运用综合指标评价法计算广州城市森林健康评价值。结果表明,所有样地综合指数平均值为0.6535(!=0.0091),属于健康等级。其中良好健康样地占22.5%,健康66.3%,亚健康11.2%,说明广州市城市森林总体健康,少数为亚健康;影响城市森林健康的原因主要包括林分结构简单、病虫危害、人为因素3方面。     

森林健康评价研究综述

文章介绍了森林健康的概念及其评价的研究进展,指出了影响森林健康状况的病虫害因素,探讨了森林健康状况评价指标体系的构建、评价的模型与方法以及评价的结果等,同时也对森林健康评价的趋势进行了展望。     

湘潭县森林健康评价研究

为研究湘潭县的森林健康状况,运用SOM神经网络构建了湘潭县森林健康评价模型,初步得出以下结果：(1)湘潭县的森林健康整体状况较健康,处于较健康以上的森林占森林总面积的77.63%;(2)优质健康和健康等级的森林主要集中在湘潭县南部、西部和东部,不健康和亚健康的森林主要分布在湘潭县北部和中部;(3)湘潭县森林各年龄组段的健康等级以较健康为主,其中健康和优质健康的森林集中分布在中龄林,不健康和亚健康的森林则集中分布在幼龄林和中龄林。这充分反映出森林群落的结构完整性和功能稳定性是影响森林健康程度的重要因素。     

城市森林健康评价研究进展

城市森林健康评价是保证城市森林健康发展的重要前提。在简要概述城市森林、城市森林健康、城市森林健康评价内涵的基础上,从城市森林健康评价尺度的选择、评价指标及评价方法的确定、评价结果分级等方面阐述了城市森林健康评价的研究进展。指出目前我国城市森林健康评价存在概念体系不明确、评价指标不完善、评价方法不成熟和研究力度不足等问题,并提出相应的研究趋势。