基于ANN的洞庭湖区生态承载力预警研究-论文.pdf

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1、第34卷第2期中南林业科技大学学报、，o1．34No．22014年2月JournalofCentralSouthUniversityofForestry&TechnologyFeb．2014基于ANN的洞庭湖区生态承载力预警研究熊建新，陈端吕，彭保发，王亚力(湖南文理学院资源环境与旅游学院，湖南常德415000)摘要：生态承载力预警是判定生态系统可持续承载的重要依据。利用状态空间法和人工神经网络模型对洞庭湖区生态承载力进行预警分析，结果表明：(1)景气预警上，洞庭湖区2001～2010生态承载力整体上处于中警状态

2、，反映出湖区生态、资源、环境与社会经济发展的协调性较差，生态系统可持续性较弱。洞庭湖区17个区域单元生态承载力出现了重警、中警和轻警三种状态，2001年、2005年和2010年3个年份的区域差异及变化相当明显。(2)景兆预警上，2015年洞庭湖区生态承载力接近轻警状态，可持续承载能力由弱可持续向可持续转变；相比2010年，17个区域单元的重警和中警比重分别下降了33．3％和18．2％，轻警比重上升了100％，体现了洞庭湖区国民经济和社会发展“十二五”规划纲要和环境保护“十二五”发展规划合理，生态环境保护和修复计划

3、有效，生态调控措施得力。(3)利用BP神经网络模型可以科学地预测预报生态承载力未来发展趋势，判定区域经济、社会和生态的可持续性；模型的应用可靠可行，预警结果可以为区域生态系统的可持续发展提供科学依据。关键词：生态承载力；预警；状态空间法；人工神经网络；洞庭湖区中图分类号：$718．5文献标志码：A文章编号：1673—923X(2014)02．0102．06StudyonforecastingsystemforecologicalcarryingcapacityofDongtinglakeregionbasedon

4、ANNXIONGJian·xin，CHENDuan-lv，PENGBao—fa，WANGYa-li(ResourcesEnvironmentandTourismCollege，HunanUniversityofArtsandSciences，Changde415000，Hunan，China)Abstract：Forecastingsystemforecologicalcarryingcapacityisanimportantbasistodetermineecosystemsustainablecarrying

5、．Byusingstate·spacetechniquesandartificialneuralnetwork，theecologicalcarryingeapacityofforecastingsystemforDongtingLakeregionwasanalyzed．Theresultsshowthat(1)aboutcycleearly—warning，theecologicalcarryingcapacityofDongtingLakeregionfrom2001to2010wasinamoderate

6、warningstatus，whichreflectedtheecology,resources，environmentandsocialeconomydevelopmentwereinpoorcoordinationandtheecosystemwasinweaksustainability；theecologicalcarryingcapacityin17regionalunitsoftheDongtingLakeregionappearedthreeforecastingstates，includingli

7、ght，middleandserious；threeyearsof2001，2005and2010hadquiteobviousregionaldiferencesandchanges．(2)Aboutomenforewarning，theecologicalcarryingcapacityofDongtingLakeareain2015willbeneartolightalert，thesustainablecarryingcapacitywillchangefromweaksustainabletosusta

8、inable；comparedwith2010，theproportionofseriouswarningandmiddlewarningwilldecreasesconstantlyby33_3％and18．2％，andthelightwarningisincreasingconstantlyby100％，whichreflectsthe12thFive-yearPla