Influence factors of ecological environment in Wanjiang River Basin based on RSEI and CASA models
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the original RSEI model (including greenness index, humidity index, heat index and dryness index) and their contribution rate (%) are used to evaluate the change of ecological environment. To study how natural and anthropogenic changes in ecological environment affect ecosystem function and how these factors interact, CASA model was used to estimate the correlation between the net primary productivity of vegetation (NPP), population density and land use. This could reveal the influence factors of ecological environment change in the Wanjiang River Basin from 2000 to 2022. The results show that the combing RSEI and CASA models can effectively show the spatial-temporal variation and spatial distribution of NPP of vegetation in Wanjiang Basin. During this period, RSEI of the basin showed an overall upward trend, and the RSEI increased by about 0.1/10 a. The vegetation productivity in most areas was gradually improved, the ecological environment was restored, and the ecological environment quality was gradually improved. The average annual NPP simulated by CASA was 266.81 g C·m -2 ·a -1 . The variation trend of NPP in vegetation showed a slight decrease, but the overall NPP level was basically unchanged. There is a significant correlation between NPP and population density, a negative correlation between NPP and population density areas such as city centers, and a positive correlation between NPP and population density in areas with frequent agricultural activities. From 2010 to 2020, there is a significant positive correlation between population density and land use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».