Prediction and Early Warning of Water Environmental Carrying Capacity Based on Kernel Density Estimation Method and Markov Chain Model
Notice bibliographique
Résumé
Water environmental carrying capacity (WECC) is an important support for social and economic development and is closely related to regional production and consumption patterns. Exploring the level of WECC and its evolution trend is very urgent for the scientific formulation of targeted early warning control strategies. Therefore, this study first constructs the index system of WECC with a DPSIR model, and conducts the quantitative evaluation by combining the Kantiray Weighting method and the TOPSIS method. Then, the Kernel Density Estimation method and the Markov Chain model are applied to explore the spatiotemporal variation characteristics of WECC and predict its evolution trend. Finally, a case study of 17 municipal administrative regions in Hubei Province is carried out. The main findings are as follows: (1) The WECC status in Hubei Province during 2013–2022 was generally satisfactory and showed a trend of fluctuating improvement. (2) The spatial agglomeration effect of WECC in Hubei Province was significant, showing a distribution pattern of “high-high” agglomeration and “low-low” agglomeration. The improvement of the WECC in eastern Hubei was obvious, while that in central Hubei was slower, and the cities with a lower level of WECC had a more significant improvement effect. (3) Overall, the WECC of cities in Hubei Province tends to shift to a higher level. In a short period of time, the grade improvement of urban WECC in Hubei Province is more likely to occur between adjacent grades. With the increase in time span, the probability of this transition rises gradually. This study has proposed a set of methods for the evaluation and prediction of WECC status, which can provide important decision-making guidance for the early warning and regulation of regional differentiated WECC.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».