报告详情
基于机器学习的青藏高原沟蚀易发性评价及影响因素研究
编号：667
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更新：2024-04-10 22:12:56 浏览：941次
口头报告
报告开始：2024年05月20日 10:00（Asia/Shanghai）
报告时间：7min
所在会场：[S11] 主题11、地表过程与地貌 [S11-7] 主题11、地表过程与地貌 专题11.6、专题11.7（20日上午，B2鹭江厅VIP3）
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摘要
青藏高原环境复杂脆弱，土壤侵蚀是青藏高原区域生态安全的主要威胁。切沟侵蚀是一种剧烈的土壤侵蚀过程，在青藏高原分布广泛，但对切沟侵蚀的分布及发育规律尚待进一步明晰。本研究在青藏高原区域随机布设了14187个1km×1km的调查单元，对切沟侵蚀进行遥感目视解译，基于4种机器学习模型对青藏高原沟蚀易发性进行评估，并分析其影响因素。结果表明，共3451个调查单元存在切沟侵蚀，占比24.12%，沟蚀单元的平均沟壑密度为3.94 km/km2。随机森林模型对沟蚀易发性评估结果整体优于其余3个模型，预测结果表明青藏高原约46.7%的区域其沟蚀易发性达到中等及以上级别，主要分布在喜马拉雅山系、昆仑山系等区域，坡度和土壤类型是沟蚀易发性空间分异的主要影响因素。
关键词
切沟侵蚀,机器学习,青藏高原,影响因素
报告人
杨宗达
硕士研究生 云南大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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