[口头报告]基于“白箱”机器学习模型的生态系统服务协同权衡主导因子和阈值效应探究——以福建省为例

基于“白箱”机器学习模型的生态系统服务协同权衡主导因子和阈值效应探究——以福建省为例
编号：135 访问权限：私有 更新：2023-04-20 22:34:17 浏览：308次 口头报告

报告开始：2023年05月07日 15:36 （Asia/Shanghai）

报告时间：12min

所在会议：[4B] 4B、生态与可持续发展 » [4B-2] 4B-2 生态与可持续发展

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摘要
探究影响生态系统服务（ESs）间协同权衡的主导因子和阈值效应，有利于对生态系统进行科学管理。以往的研究多使用线性回归模型，忽略了生态系统的非线性特征，难以反映真实的生态过程。本研究对福建省6项典型ESs（粮食生产力、碳储量、户外休闲、生物多样性保护、水土保持和水源涵养）进行空间量化，并基于ESs的时空变化，获得6项ESs间的15对二元动态协同权衡关系的空间分布图。构建“自然-社会经济”条件综合指标体系，并首次引入“白箱”（可解释、可视化）的机器学习模型，探究ESs协同权衡与“自然-社会经济”条件因子间的非线性关联。结果表明，在包含人类活动、气候、地形、土地利用和生境质量这5个方面的“自然-社会经济”条件中，气候因子对ESs协同权衡的影响最显著。年总降水量、年日照辐射量、年均气温、距铁路距离和GDP密度是影响研究区ESs协同权衡的主导因子。通过将15个因变量（15对二元协同权衡关系）对各影响因子的非线性响应曲线分别叠加，获得有利于研究区综合协同最大化的各影响因子的最佳阈值区间。在本研究同时测试的三个“白箱型”机器学习模型（XGBoost，RF和GBDT）中，XGBoost模型在探究福建省“生态系统服务协同权衡与‘自然-社会经济’条件间的非线性关联”这一问题上展现出极大的优越性。本研究的方法和思路具有普适性，可为其他地区和尺度的研究提供参考。
关键字
生态系统服务;主导因子;阈值效应
报告人
张紫怡
东华理工大学

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