基于大数据的西藏荒漠化治理植物优选与验证

• 作者: 吕涛 奥宝平 宋成宝 张立欣 张超 柳平增 王雪
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 植物 聚类分析 相关性分析 大数据 植物优选 荒漠化治理 生态适应性
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 166-173
• 页数: 8页
• 分类号: S11
• 字数: 6758字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.10.020

摘要

植物种植作为荒漠化治理的重要方式之一,关系到荒漠化区域的高效可持续发展.为提高植物选择的科学性与合理性,在项目前期已建成荒漠生态治理大数据平台并实现中国主要荒漠化区域生态信息全方位采集的基础上,进行基于大数据的植物优选研究与试验验证.研究运用相关性分析、聚类分析等大数据分析方法对荒漠植物种质资源库中植物进行类别划分,初步筛选适应该地区气象条件的植物;进一步运用层次分析法、专家打分法等决策方法从土壤、地形、生态效益、经济效益和其他等 5 个方面进行综合分析与评价,以优化初选结果.将该方法应用于西藏地区荒漠化治理植物的选择,经大数据挖掘分析,初步筛选出了核桃、黑果枸杞、盐生草和花花柴等适宜植物;进一步优化分析得出,核桃具有经济效益高、耐储运、前期投入相对较少等优势,是该区域荒漠化治理中生态适应性与综合效益俱佳的植物.优选结果在西藏山南市扎囊县桑耶镇的荒漠化治理中得到了验证,目前核桃长势良好,预期生态与经济效益显著.基于大数据进行荒漠治理植物的优选可为荒漠化区域科学规划及高效治理提供坚实的理论与数据支撑.