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2000—2020年蒙古国植被净初级生产力时空演变特征及其影响因素
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作者 黄静 李婷 +4 位作者 李朋飞 Altansukh OCHIR 杨梅焕 王涛 李莎 《干旱区地理》 北大核心 2025年第9期1541-1554,共14页
蒙古国是中国的北方邻国,其草地生态系统极易受到自然和人类活动因素的影响。采用一元线性回归模型分析2000—2020年蒙古国植被净初级生产力(NPP)时空演变规律;利用随机森林回归模型结合世界网格化牲畜数据集(GLW)模拟2020年蒙古国牲畜... 蒙古国是中国的北方邻国,其草地生态系统极易受到自然和人类活动因素的影响。采用一元线性回归模型分析2000—2020年蒙古国植被净初级生产力(NPP)时空演变规律;利用随机森林回归模型结合世界网格化牲畜数据集(GLW)模拟2020年蒙古国牲畜放牧密度,并结合年均地表温度、年均降水量、下行短波辐射、土壤水分、NO_(2)排放量和人类足迹指数等指标,采用地理探测器定量探究蒙古国国家和省域尺度NPP变化的影响因素。结果表明:(1)2000—2020年,蒙古国NPP呈东增西减、北增南减的空间变化特征;整体上呈增加趋势,并以非显著增加为主,非显著增加区域占蒙古国国土面积的62.539%。(2)单因子分析显示,气候因素是蒙古国NPP变化的主要原因,其中下行短波辐射和年均降水量的解释力最高,其q值分别为0.615、0.602;但人类足迹指数、NO_(2)排放量与气候因子交互作用大于单因子分析结果。(3)省域尺度分析表明,气候和地形等自然因素仍是蒙古国东部和西部地区NPP变化的主要驱动力,而蒙古国中部地区和杭爱地区NPP变化更易受到放牧密度、NO_(2)排放量等人类活动与自然因素的交互作用,这些区域是今后开展草地退化风险防控的重点关注区域。研究结果可为蒙古国不同地区草地生态系统的有效管理和可持续发展策略的制定提供科学依据。 展开更多
关键词 NPP 时空变化 影响因素 放牧密度 蒙古国
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2006-2020年蒙古国放牧密度数据集
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作者 黄静 李婷 +4 位作者 李朋飞 Altansukh Ochir 杨梅焕 王涛 李莎 《农业大数据学报》 2025年第1期77-84,共8页
蒙古国草地系统的健康状况关系着其畜牧业效益和国内外生态安全。衡量牲畜放牧密度并合理控制放牧密度对于维护蒙古国草地生态系统健康以及实现畜牧业的可持续发展具有重要意义。空间放牧密度梯度信息的缺失阻碍了对草地承载力相关研究... 蒙古国草地系统的健康状况关系着其畜牧业效益和国内外生态安全。衡量牲畜放牧密度并合理控制放牧密度对于维护蒙古国草地生态系统健康以及实现畜牧业的可持续发展具有重要意义。空间放牧密度梯度信息的缺失阻碍了对草地承载力相关研究的推进。本研究基于2015年世界网格化牲畜数据集(gridded livestock of the world,GLW)、牧区人口密度、土壤水分、年降水、地表温度和净初级生产力(net primary productivity,NPP)等空间数据,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台运行随机森林回归算法,建立了蒙古国放牧密度估算模型;基于省域牲畜存栏量统计数据检验了模型的准确性,并结合不同年份预测因子数据,模拟了蒙古国2006—2020年放牧密度空间分布。为确保数据集的准确性,采用判定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)三个误差测量指标对数据集进行校验。模拟结果显示,2006—2020年蒙古国放牧密度在空间上整体呈现北高南低的特点;2006—2010年蒙古国放牧密度扩张明显,放牧密度高于5 TLU/km^(2)区域面积占比由0.223%增加到51.390%;2010—2020年,蒙古国大部分地区放牧密度无显著变化。检验结果表明,该数据集较好地实现了蒙古国放牧密度空间化的模拟,2006、2010、2015和2020年模拟数据与蒙古国省域牲畜存栏量拟合R2分别为0.844、0.734、0.914、和0.926,均通过显著性检验,MAE分别为5.195、3.513、2.336、3.461,RMSE分别为8.135、5.257、4.200、5.909。本研究提供的蒙古国放牧密度数据集对该地区草地生态系统的可持续发展以及牧民的生计安全提供了重要信息支撑。 展开更多
关键词 牲畜放牧密度 GEE云平台 随机森林回归模型 蒙古国
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