【摘 要】
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区域作为人类、自然、社会共同作用和互相影响的复杂系统,对区域进行生态量化建模与模拟仿真,是实现区域可持续发展战略的关键。传统机器学习方法对区域生态系统建模取得了一
【机 构】
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北京大学数字地球工作室; 北京大学智慧城市研究中心;
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2012BAC20B06)
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区域作为人类、自然、社会共同作用和互相影响的复杂系统,对区域进行生态量化建模与模拟仿真,是实现区域可持续发展战略的关键。传统机器学习方法对区域生态系统建模取得了一定的成果,但难以确定学习特征和实现时空模拟。深度学习不需事先确定训练特征,具有优异的特征学习能力,能够提高模型预测精度,因此利用深度学习进行建模具有显著优势。本文使用植被净初级生产力(NPP)、气溶胶光学厚度(AOD)和人口格网数据,充分利用深度学习的优点,采用最优深度神经网络时空模拟,得到了河南省2007-2014年3 km分辨率的生态赤字空间分布图和河南省2015-2020年的生态赤字时间预测结果并进行分析,为区域生态的科学管理和建设供科学依据和参考。
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