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基于机器学习算法的湿地退化生态风险评价研究
编号：1042
访问权限：仅限参会人
更新：2021-06-15 16:39:46 浏览：827次
口头报告
报告开始：2021年07月11日 16:15（Asia/Shanghai）
报告时间：5min
所在会场：[S4B] 4B、生态与可持续发展 [S4B-3] 4B、生态与可持续发展-3
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摘要
为了对水资源做出有效保护与调控，确保湿地生态系统得到有效保护，需要一种有效手段来识别湿地退化的风险。现有国内外关于湿地退化的生态风险评价研究表明，关于湿地生态风险方面评价研究大多为单一指标风险或有较强主观因素影响的多因素风险评价。为了弥补现有研究不足，研究案例中，利用遥感监测数据及地理信息技术再分析数据，采用随机森林模型（RF）和支持向量机模型（SVM）两种算法模型，建立湿地退化风险评价模型，评价案例区域张家口坝上地区湿地的退化风险。
关键词
湿地风险,风险评价
报告人
王洁
首都师范大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
07月09日
2021
至07月11日
2021
-
05月30日 2021
摘要截稿日期
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05月30日 2021
初稿截稿日期
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05月30日 2021
提前注册日期
-
07月10日 2021
注册截止日期
-
07月11日 2021
报告提交截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
中国科学院地球化学研究所
贵州大学
贵州大学
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