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

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.

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

所属期刊栏目：41

分类号：X32(环境规划与环境管理)

资助基金：国家自然科学基金90202012,40271106;中国科学院知识创新工程项目KZCX3-SW-339;河北师范大学校科研和教改项目L2004B14

在线出版日期：2005-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：586-593