关键词:
社会⁃生态系统
脆弱性
支持向量机模型
优化算法
陕南秦巴山区
摘要:
随着人类活动干扰不断加剧,促使我国山区人地关系发生了重大变化,从社会⁃生态系统视角动态评估和预测秦巴山区社会⁃生态系统脆弱性(SESV)的演化与特征,对实现我国山区生态保护与高质量发展具有重要的实践意义。利用空间显式脆弱性模型模型,将SESV分解为暴露风险、敏感性和适应能力三个维度共48个指标,定量评估了2000—2020年陕南秦巴山区SESV及其各维度的空间分布特征,随后构建支持向量机模型,通过对比三种算法优化后的模型精度选取最优模型并预测2020—2050年陕南秦巴山区SESV及其各维度的时空分布和演化特征。结果显示:①陕南秦巴山区的SESV整体处于中低脆弱水平,在空间上呈现“中部高,南北低”的分布格局。②粒子群算法优化的支持向量机模型的准确性最优,且选取合适的训练样本数量能进一步改善预测性能。③预测结果显示,陕南秦巴山区SESV得到了显著降低,社会⁃生态系朝着良好态势发展。其中,暴露风险与SESV具有趋同性且地区间的差异变小,敏感性与适应能力维度均呈现“西高东低”的态势但地区间的差异并未缓解。研究旨在通过中国山区典型案例分析为SESV评估与预测提供参考依据。