基于人工神经网络的青藏公路铁路沿线生态系统风险研究

• 作者: 李双成 郑度 陈辉
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 生态风险评价 人工神经网络 MLP模型 自然因素 人为因素
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 586-593
• 页数: 8页
• 分类号: X32
• 字数: 5894字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0479-8023.2005.04.012

摘要

根据青藏公路铁路沿线(50 km缓冲区)生态系统特征,选取雪灾、旱灾、崩塌滑坡等7项指标,依托人工神经网络MLP(Multilayer Percetron)模型,构建青藏公路铁路沿线生态风险评价模型.评价结果显示:青藏公路铁路沿线生态系统所跨越的6个自然区的平均生态风险值居前3位的是:柴达木山地荒漠区(4.258 5),果洛那曲高寒灌丛草甸区(2.764 0)、青东祁连山地草原区(2.733 5);沿线10种植被生态系统平均生态风险值居前3位的是:针叶林生态系统(4.309 6)、荒漠生态系统(4.117 4)和无植被地段(3.618 2).在影响各区、各植被生态系统风险值大小的因素中,自然因素为主要控制因素,人为因素影响相对较弱.依据评价结果,将青藏公路铁路沿线生态系统划分为4个区:柴达木盆地高风险区、西大滩至当雄中度风险区、青东祁连和青南2个轻度风险区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈辉	中国科学院地理科学与资源研究所	29	855	12.0	29.0
3	李双成	北京大学环境学院	109	7005	38.0	83.0
4	郑度	中国科学院地理科学与资源研究所	124	11160	48.0	105.0