The spatio-temporal evolution characteristics of landscape fragmentation for Xining City in recent 15 years
Notice bibliographique
Résumé
Spatiotemporal evolution processes of land use dynamic change and landscape fragmentation change in Xining city were quantitatively analyzed through dynamic attitude,landscape index in this paper. The analysis used three phases of Landsat remote sensing image of 1995,2003,2010 for information source,and Erdas9. 2, Fragstats3. 3 and SPSS16. 0 software were used. The results showed that:( 1) In study area,construction land and woodland continued to grow,net growthes were 4068. 09hm2and 1473. 39hm2respectively for 15 years,cultivated land and bare land continued to decrease,net dereases were 4058. 28hm2and 1481. 85hm2respectively.( 2) The land use dynamics were significant differences among the landscape type stages. In 1995-2003,the construction land,woodland,arable land,bare land and water dynamic degcees were 4. 93%,2. 44%,4. 00%,1. 54% and0. 02% respectively; In 20032010,they were 2. 85%,0. 56 %,2. 38%,3. 17% and0. 02%.( 3) land landscape fragmentation degree intensified for the past 15 years in study area,but the phase difference between the 19952003 and 20032010 was fairely great,It showed that the dominant patchbased construction land and other landscape types did not balancet.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».