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基于生态系统服务和PSO-SOFM神经网络的中亚水土热资源匹配分区OA北大核心CSTPCD

Regionalization of the matching degree of water,soil,and heat resources in Central Asia based on ecosystem services using PSO-SOFM neural network

Latvia VS Albania

水土热资源匹配度分区研究对于区域农业规划具有重要意义.中亚地区长期以来缺乏合理的水土热资源管理,已引发了一系列资源环境问题,严重威胁该地区农业生产.目前的研究也较少关注中亚水土热资源匹配分区模式.本研究利用遥感数据,通过量化4种主要生态系统服务(植被固碳、土壤保持、水源供给与涵养及生物多样性保护)的时空分布特征,结合PSO-SOFM(particle swarm optimization,PSO;self-organizing feature m…T

闫雪;黄法融;李倩;周宏飞;李兰海

中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室 乌鲁木齐830011中国科学院伊犁河流域生态系统研究站 新源835800中国科学院大学 北京100049中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室 乌鲁木齐830011中国科学院伊犁河流域生态系统研究站 新源835800

资源环境

水土热资源生态系统服务PSO-SOFM神经网络匹配度分区中亚

《中国生态农业学报(中英文)》 2021 (2)

241-255,15

中国科学院战略性先导科技专项(XDA2004030202)和中国科学院"西部青年学者"B类项目(2016-QNXZ-B-13)资助

10.13930/j.cnki.cjea.200412