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基于人工神经网络CA模型的土地利用碳储量情景模拟--以环洞庭湖区为例

2021-06-26 发布
首页 / 毕业论文 2475 0 0

杨宇萍

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  洞庭湖位于中国湖南省北部,是长江流域重要的集水蓄洪区。环洞庭湖区被誉为“鱼米之乡”,对湖南省及长江流域有重要的生态保护作用,且碳储量极为丰富。
  而今,随着经济和人口快速增长,人类活动对于资源利用在程度和数量等方面产生了深刻影响。一方面,极大地促进了经济的快速增长,另一方面,也对我国生态的可持续性发展造成了严重的环境问题,在一定程度上增加了温室气体的排放。且湿地的水生碳库在湿地生态系统碳储量中占据重要地位,保护好洞庭湖湿地对其固碳能力及碳储量的稳定发展极其重要。目前环洞庭湖区的土地利用变化等的相关研究大多都聚焦在水资源研究、承载力和生态功能等方面而极少进行模拟预测并据此计算碳储量,探讨两者关系。对环洞庭湖区进行不同情景下的土地利用碳储量模拟显得尤为重要,研究好此类问题,对于如何正确利用保护现有的土地资源具有重要意义。
  本研究以环洞庭湖区为研究区,选定2005-2015年区间每隔五年为一个节点,立足于环洞庭湖区土地利用变化情况,选择碳中和情景,水环境保护情景以及生物多样性保护情景这三个情景,并基于人工神经网络CA模型(ANN-CA),选择相关驱动因素作为神经网络CA模型的输入神经元,设置相关参数进行模拟预测并通过InVEST模型对模拟结果进行碳储量计算,为未来环洞庭湖区的土地利用方式提供理论支持。
基于人工神经网络CA模型的土地利用碳储量情景模拟--以环洞庭湖区为例.pdf.pdf (997.91 KB, 下载次数: 0)

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