中国碳强度关键影响因子的机器学习识别及其演进   总被引：3，自引：1，他引：2  

刘卫东  唐志鹏  夏炎  韩梦瑶  姜宛贝 《地理学报》2019,74(12):2592-2603

碳强度影响因子数量众多,通过在众多因子中评估其重要性以识别出关键影响因子进而解析碳强度关键因子的变化规律,是中国2030年碳强度能否实现比2005年下降60%~65%目标的科学基础。传统的回归分析方法对于评估众多因子的重要性存在多重共线性等问题,而机器学习处理海量数据则具有较好的稳健性等优点。本文从能源结构、产业结构、技术进步和居民消费等方面选取了56个中国碳强度影响因子指标,采用随机森林算法基于信息熵评估了1980-2014年逐年各项因子的重要性,通过指标数量与信息熵的对应关系统一筛选出每年重要性最大的前22个指标作为相应年度关键影响因子,最终依据关键影响因子的变化趋势划分了3个阶段作了演进分析。结果发现：1980-1991年,碳强度的关键因子主要以高耗能产业规模及占比、化石能源占比和技术进步为主;1992-2007年,中国经济进入快车道增长时期,服务业占比和化石能源价格对碳强度的影响作用开始显现,居民传统消费的影响作用在增大;2008年全球金融危机后,中国进入经济结构深化调整时期,节能减排力度大大增强,新能源占比和居民新兴消费的影响作用迅速显现。为实现2030年碳强度下降60%~65%目标,优化能源结构和产业结构,促进技术进步,提倡绿色消费,强化政策调控是未来需要采取的主要措施。  相似文献   

基于卫星遥感数据的森林病虫害监测与评价     

王涵  赵文武  刘月  刘焱序 《地理研究》2019,74(4):831-843

森林病虫害由于在森林资源中造成的重大破坏而被人们称为“不冒烟的火灾”,其对生态系统的研究具有重要意义。现有基于遥感数据的病虫害研究多集中在森林病虫害的监测、爆发原因以及发病区域内生产力的变化情况,而对于森林病虫害发生后森林中植被指数与叶面积指数之间的相关性的变化情况还相对较少,处于需要持续性深入探讨的阶段。以加拿大不列颠哥伦比亚地区2002—2012年森林病虫害数据为基础,分析不同严重程度的病虫害对叶面积指数（LAI）与归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）的影响。结果表明：① 受病虫害感染的像元在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别中,NDVI与LAI之间的相关性由弱变强,又由强变弱;② EVI与LAI之间的相关性,在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别的像元中则依次变强。这一研究将为今后利用遥感数据识别病虫害、评价生态系统影响提供基础。  相似文献   

不同森林经营方式下幼林地水土流失对降雨增强的响应     

李志明  魏智华 《亚热带资源与环境学报》2019,14(3)

研究自然降雨梯度下不同经营方式森林的径流和泥沙量有助于预测未来气候变化背景下水土流失模式。选择次生林以及由其转换而来的米槠人工幼林(人工幼林)和人工促进天然更新幼林(人促幼林)为研究对象,选取47场自然降雨事件构成一个降雨梯度,探讨不同森林类型水土流失对降雨增强的响应差异及其内在机制。结果发现:人促幼林和次生林因其植被垂直结构发育,降雨侵蚀力施加的侵蚀动能被植物体抵消,水土流失量低,其产量主要受到降雨量的调控,且随降雨的加强而缓慢增加;人工幼林覆盖度低,林下裸露,水土流失受到降雨侵蚀力的直接影响,产流和输沙量大,而且随着降雨强度的增加而快速增加.未来应多提倡人工促进更新的方式,人工林的经营要加强林下管理,增加覆盖。  相似文献   

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类   总被引：1，自引：0，他引：1  

曹爽  潘锁艳  管海燕 《测绘通报》2019,(11):79-84

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。  相似文献   

基于Sentinel-1B SAR数据的洪水提取和监测     

吴文会  王丽欣  马卓 《测绘与空间地理信息》2019,42(4):110-111,118

洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前期工作和基础。本文利用sentinel-1B雷达数据,以黑瞎子岛为研究区,联合使用OSTU阈值分割法和随机森林面向对象分类法针对像素统计单波形、双波形、多波形SAR影像提取洪水要素,实现对洪灾淹没面积的时序监测,为灾情监测提供数据和技术支撑。  相似文献   

齐长城土壤电导率的高光谱定量估测模型     

高华光  于瑞阳 《测绘与空间地理信息》2019,42(5)

建立夯土齐长城黄岛段土壤电导率高光谱估测模型。由采集的夯土齐长城黄岛段的土壤样本提取光谱数据,利用SG平滑和光谱微分技术,通过相关系数法筛选敏感波长,并以敏感波长作为自变量建立土壤电导率的高光谱定量估测模型,对比分析所建立的主成分回归、支持向量机和随机森林模型的精度,选择最优模型并验证。结果表明:839 nm、975 nm、1 279 nm和1 284 nm为敏感波长,经过对比分析所建立的模型,以随机森林模型为最优估测模型。随机森林模型能较好地估测夯土齐长城黄岛段的土壤电导率。  相似文献   

基于随机森林的福建省区域滑坡灾害预警模型研究     

刘艳辉  黄俊宝  肖锐铧  方然可 《工程地质学报》2022,30(3):944-955

福建省滑坡灾害群发,点多面广,开展区域滑坡灾害预警业务是有效防灾减灾的重要手段,预警模型的科学性和有效性是预警业务的核心问题。传统区域滑坡灾害预警模型,受到滑坡诱发机理复杂、数据积累有限,以及大数据分析方法不足等限制,存在预警精度有限、精细化不足等问题。本文基于近9年地质与气象大数据,采用随机森林算法,构建了福建省区域滑坡灾害预警模型并开展实例校验。研究得出如下结论：(1)提出区域滑坡灾害训练样本集构建的优化方法,并构建了福建省区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等26个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了福建省近9年(2010～2018年)全部样本数量达15 589个(其中：正样本3562个,负样本12 027个,正负样本比例约1︰3.4);(2)基于随机森林算法,对福建训练样本集进行学习训练、模型优化和模型存储。模型训练采用5折交叉验证法,采用贝叶斯优化算法进行模型参数优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。优化后的模型准确率和泛化能力均较好(准确率94.3%,AUC为0.954);(3)选取2021年6月22日和28日的实际滑坡灾害...  相似文献   

基于地震属性约简的深度学习储层物性参数预测:以莺歌海盆地乐东区为例     

刘仕友  曲福良  周凡  邓利峰 《CT理论与应用研究》2022,31(5):577-586

储层物性参数作为描述储层特性、储层建模和流体模式的重要指标,其准确估算可以为储层预测提供有力参考依据,但传统储层物性参数反演方法无法兼顾反演精度及空间连续性。针对上述问题,本文引入地震属性作为深度学习算法输入,针对地震属性之间存在的信息冗余特征,利用随机森林-递归消除法对地震属性进行约简预处理,最终建立一种基于地震属性约简的储层物性参数预测方法。实际数据测试结果表明,地震属性约简的深度学习储层物性参数预测结果具有良好的精度及横向分辨率,证实本文方法的有效性。  相似文献   

基于随机森林模型的小时强降水订正分析     

王彬雁  王佳津  曹萍萍  杨康权  陈朝平  肖递祥 《高原山地气象研究》2023,(3):91-98

基于2020年7—8月西南区域高分辨率模式输出的物理量因子,以及四川省区域自动气象站逐小时降水资料,在分区基础上,采用随机森林模型进行小时降水订正,检验该方法在本地的可用性。结果表明：（1）建模前,对全省进行分区有利于改进大量级小时强降水预报。（2）随机森林模型得到的小时强降水分布整体趋势与原模式一致,对模式未预报出的小时强降水也有一定反应,且实况未出现小时强降水的区域订正后量级有所减小,但仍存在大量级降水分布不均以及空报较多的情况。  相似文献   

松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度数字制图方法比较     

郭俊辉  刘峰  徐胜祥  高璐璐  赵治东  胡文友  于东升  赵玉国 《地球信息科学学报》2024,(6):1452-1468

黑土层厚度与农田土壤肥力和质量密切相关,准确刻画东北松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度的空间分布对黑土地保护和农业可持续发展具有重要意义。然而,常用的预测模型在平原漫岗地区进行数字制图具有较大的难度,如何准确预测黑土层厚度的空间分布特征是亟待解决的问题。选取东北地区松嫩典型黑土区作为研究区,以研究区内106个剖面点和45个环境因子为基础数据,通过因子重要性排序和相关性剔除法筛选变量,利用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)、随机森林(Random Forest,RF)、梯度提升树(Gradient Boosting Decsion Tree,GBDT)、极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)、随机森林回归克里格(Random Forest-Regression Kriging,RF-RK)和堆叠泛化模型(Stacking)对黑土层厚度进行空间预测制图,评估不同模型预测精度并研究影响黑土层厚度空间分布的最优协变量,并基于较优模型绘制东北黑土区耕地黑土层厚度分级图。结果表明：(1) Stacking组合多种模型的...  相似文献