基于LVQ的煤矿城市生态风险评价指标时间尺度特征
生态风险评价指标在时间尺度上的表征效果是不一致的,因而有必要基于生态风险评价指标的时间尺度特征分析,探索生态风险动态评价方法.本文以辽宁省5个典型煤矿城市为研究对象,采用学习向量量化神经网络(learning vector quantization,LVQ)定量分析生态风险评价指标的重要性,进而明晰其时间尺度特征,并提出煤矿城市风险“长期-短期”时间二维动态表征方法.结果表明:单位产值工业SO2去除量、单位产值工业粉尘去除量、城市园林绿地面积覆盖率、降水量、子系统协调度、矿业从业人数百分比、污染治理项目本年度完成投资等为长时间尺度指标,其余指标偏向反映生态风险的短期特征;长、短时间尺度指标相结合,能够反映煤矿城市两个时间维度上的生态风险动态水平.其中,阜新市现状风险值最大,抚顺市短期风险上升幅度最高,朝阳市长期风险上升幅度最高.基于LVQ的评价指标时间尺度特征分析,对于煤矿城市生态风险的动态防范与综合管理具有重要指示意义.
生态风险动态评价、“长期-短期”时间二维尺度、学习向量量化神经网络、煤矿城市
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F205;X826(国民经济管理)
国家自然科学基金项目41271195资助.
2015-04-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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