基于Matlab的草地沙化预警模型研究

【摘要】草地是陆地生态系统中一种重要的可更新资源,也是重要的天然生态屏障,在维护区域乃至国家的生态安全中占有举足轻重的地位。然而,随着人类社会的高速发展,草地生态系统出现不同程度的退化、沙化。草地退化问题关乎国家建设美丽中国的生态文明战略。论文针对宁夏东部风沙区潜在、轻度、中度、严重和极严重5种不同程度沙化草地,选取、设置典型样地进行野外实测,系统监测植被、土壤理化性质等环境因子的动态变化,并以此为基础通过贝叶斯分类器算法和支持向量机算法建立草地沙化预警模型。论文主要结论如下：(1)随着草地沙化程度加剧,土壤养分含量整体呈下降趋势。土壤全氮、全磷、速效磷、速效钾含量均随着沙化程度加剧逐渐降低。其中全氮含量在不同沙化程度草地之间差异显著。植物群落α多样性指数随着沙化程度的加剧呈现下降趋势,各指数均以潜在沙化草地最高,极度沙化草地最低。(2)草地土壤、植被指标之间的相关分析表明,速效钾与速效磷呈显著正相关。除蔗糖酶活性与速效磷含量相关不显著外,蔗糖酶活性与各土壤养分之间均呈显著或极显著相关。群落α多样性指数与各土壤指标之间相关性显著。(3)采用有机质、全氮、碱解氮、速效磷、蔗糖酶、优势度指数、均匀度指数7个草地土壤、植被指标构建模型时,基于贝叶斯分类器的草地沙化预警模型的精度最高,对潜在、轻度、中度、严重和极严重5种不同程度沙化草地的预测结果分别为62.5%、66.67%、86.67%、73.33%和87.5%,整体预测准确率为77.27%。(4)采用有机质、全氮、碱解氮、速效磷、蔗糖酶、优势度指数、均匀度指数7个草地土壤、植被指标构建模型时,基于支持向量机的草地沙化预警模型的精度最高,整体预测准确率为83.33%,模型对潜在、轻度、中度、严重和极严重5种不同程度沙化草地的预测准确率分别为75%、83.33%、80%、80%和93.75%。(5)通过对比,支持向量机模型比贝叶斯分类器模型的预测准确率高。其预测结果与实际情况吻合度高,且对较严重沙化程度草地比潜在、轻度沙化程度草地的预测准确率高。支持向量机模型在草地沙化预警中具有推广价值,其应用领域得到了拓宽。
【作者】李潮；
【导师】谢应忠；
【作者基本信息】宁夏大学，草业科学，2014，硕士
【关键词】贝叶斯分类器；支持向量机；草地沙化预警模型；

【参考文献】
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