基于BP神经网络的西藏纯牧区草地生态承载力评价及预警

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2022.19.027

湖北农业科学 ›› 2022, Vol. 61 ›› Issue (19): 141-144.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2022.19.027

基于BP神经网络的西藏纯牧区草地生态承载力评价及预警

王娜, 雒伟群, 周章金, 张燕华

西藏民族大学信息工程学院,陕西咸阳 712082

收稿日期:2011-11-27 出版日期:2022-10-10 发布日期:2022-11-04
作者简介:王娜（1987-）,女,陕西咸阳人,讲师,在读博士研究生,主要从事供应链管理、数据采集与分析研究,（电话）18291098911（电子信箱）xywn2005@163.com。
基金资助:
西藏自治区自然科学基金项目（XZ202001ZR0086G）

Evaluation and early warning of grassland ecological carrying capacity based on BP neural network in pure pastoral area of Tibet

WANG Na, LUO Wei-qun, ZHOU Zhang-jin, ZHANG Yan-hua

College of Information Engineering, Xizang Minzu University, Xianyang 712082, Shaanxi, China

Received:2011-11-27 Online:2022-10-10 Published:2022-11-04

摘要/Abstract

摘要： 以西藏15个纯牧业县（区）为研究对象,选取与草地生态承载力相关的14个指标,运用主成分分析进行指标精简,探讨影响草地生态承载力的主要因素;然后利用BP神经网络对纯牧区草地生态承载力进行仿真预测及预警。结果表明,色尼区、巴青县、嘉黎县和当雄县草地生态承载力超载严重,处于重警状态,聂荣县处于中警状态,安多县、申扎县、班戈县等7个县处于轻警状态,尼玛县、双湖县和革吉县处于安全状态。最后,针对不同预警状态,提出相关措施建议。

关键词: 西藏, 纯牧区, 生态承载力, BP神经网络, 主成分分析

Abstract: Taking 15 pure pastoral husbandry counties （districts） in Tibet as the research objects, 14 indexes related to grassland ecological carrying capacity were selected and simplified by principal component analysis to explore the main factors affecting grassland ecological carrying capacity. Then BP neural network was used to simulate and forecast the grassland ecological carrying capacity in the pure pastoral area. The results showed that the grassland ecological carrying capacity in Seni District, Baqing County, Jiali County and Dangxiong County was seriously overloaded, and was in the severe warning state. Nierong County was in the medium warning area. Seven counties, including Anduo County, Shenza County and Bange County, were in the light warning area. Nima County, Shuanghu County and Geji County were in the safe area. Finally, some suggestions were put forward for different early warning states.

Key words: Tibet, pure pastoral areas, ecological carrying capacity, BP neural network, principal component analysis

中图分类号:

S812

王娜, 雒伟群, 周章金, 张燕华. 基于BP神经网络的西藏纯牧区草地生态承载力评价及预警[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(19): 141-144.

WANG Na, LUO Wei-qun, ZHOU Zhang-jin, ZHANG Yan-hua. Evaluation and early warning of grassland ecological carrying capacity based on BP neural network in pure pastoral area of Tibet[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2022, 61(19): 141-144.

参考文献

[1] 谢文栋,旦久罗布,何世丞,等.藏北高寒草地植被退化及其治理对策研究[J].中国畜禽种业,2019, 15(8):9-11.
[2] WANG J S, ZHANG X Z, CHEN B X, et al.Causes and restoration of degraded alpine grassland in northern tibet[J].Journal of resources and ecology, 2013, 4(1): 43-49.
[3] 包杰,杨小林,王忠斌.南伊沟景区生态环境承载力研究[J].甘肃农业科技,2015(7):57-60.
[4] 徐瑶,陈涛.基于RS和GIS的班戈县草地生态承载力动态变化分析[J].西南师范大学学报(自然科学版),2015(3):86-90.
[5] 方一平,朱付彪,宜树华,等.多年冻土对青藏高原草地生态承载力的贡献研究[J].气候变化研究进展, 2019,15(2):150-157.
[6] 徐唐奇,胡慧娟,胡丽.陕西省千阳县草地资源承载力评价及其开发利用对策研究[J].西部大开发(土地开发工程研究),2019,4(12):47-51.
[7] 俞慧云,俞联平,杨林平,等.玛曲县高寒草地可食牧草产量和养分含量变化及草地承载力分析[J].中国草食动物科学,2020, 40(3):40-46.
[8] 宫继萍,石培基,魏伟.基于BP人工神经网络的区域生态安全预警——以甘肃省为例[J].干旱地区农业研究,2012,30(1):211-216,223.
[9] 李秀霞,周也,张婷婷.基于BP神经网络的土地生态安全预警研究——以吉林省为例[J].林业经济, 2017,39(3):83-86.
[10] 王慧,陈秋华,修新田,等.基于BP神经网络的森林旅游景区环境承载力预警系统构建研究——以太岳山国家森林公园石膏山景区为例[J].林业经济,2018,40(3):58-64.
[11] 曹若馨,张可欣,曾维华,等.基于BP神经网络的水环境承载力预警研究——以北运河为例[J].环境科学学报,2021,41(5):2005-2017.
[12] 高喜红,许文豪,林宇晨,等.区域生态承载力评价方法及指标研究[J].西部人居环境学刊,2021,36(1): 57-65.
[13] 杨娟,王帅,骆云中.基于主成分分析的河南省粮食产量影响因素研究[J].湖北农业科学,2017,56(13):2587-2592.

[1]	王俊俊, 王玲丽. 运城市盐湖区景观格局演变及其驱动因素研究[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(8): 81-86.
[2]	刘笑, 李林杰, 王昱涵, 王志萍. 基于多种分析模式建立壮药材火索藤的HPLC指纹图谱[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(7): 103-107.
[3]	王晗, 王慧. 基于主成分分析法的农产品上行制约因素研究[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(6): 177-182.
[4]	郗小倩, 李洪, 王瑞军, 张旭丽. 基于主成分分析法的玉米品种的抗病性评价[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(4): 78-80.
[5]	王宝英, 齐爱云, 王子莎. 黄河流域与长江经济带种植业碳足迹供需平衡对比研究[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(3): 53-59.
[6]	李树兵, 李清华, 王成. 风筛式清选装置预测模型的构建与分析[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(14): 150-154.
[7]	李万斌, 郭瑾瑜, 黄钰, 崔茂森. 基于GPCA的潍坊市农业竞争力提升路径及时空演变实证分析[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(14): 196-202.
[8]	张冬良, 郭颖, 王屏, 彭真. 基于当地实际消费与产出的生态承载力分析——以湖南省临湘市为例[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(12): 45-50.
[9]	王杰, 李晓东. 乌鲁木齐中心城区生态环境遥感监测研究[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(12): 147-154.
[10]	王玲燕, 黄金华, 张素平, 黄中文, 董彦琪, 朱红彩, 唐振海. 夏大豆种质资源农艺性状与产量的多样性分析[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(10): 15-19.
[11]	赵彩霞, 唐琳, 杨广环, 袁玉婷. 播量、施肥、除草剂对油菜京华165农艺性状的影响[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(1): 22-25.
[12]	胡文渊, 李治国, 姚荣鹏, 赵静静, 范蕊谊. 1971—2018年西藏极端气温时空变化特征[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(9): 39-45.
[13]	吴锦波, 何世明, 李铸, 王泰, 蹇尚林, 塔英, 谭本旭. 标准化生产牦牛屠宰性状的主成分分析[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(9): 102-105.
[14]	尚嘉宁, 邵怀勇, 李峰, 欧阳欣. 金沙江流域生态脆弱性评价[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(8): 50-54.
[15]	杨涛, 雷进, 朱皓睿, 胡钦云, 龙波. 基于图像特征融合的麦冬叶部病害识别[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(7): 135-138.

基于BP神经网络的西藏纯牧区草地生态承载力评价及预警

Evaluation and early warning of grassland ecological carrying capacity based on BP neural network in pure pastoral area of Tibet

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