利用InVEST生态系统服务模型与深度学习和备用谈判相结合,在伊朗北部有效地保持沉积物
Ali Nasiri Khiavi1, Hamid Khodamoradi2, Fatemeh Sarouneh2
1Ardabil Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Ardabil, Iran. a.nasiri@areeo.ac.ir.
深度学习模型,特别是RNN,在沉积物保留建模中表现出优异的性能,与卡西里亚流域的游戏理论算法相比. 这些先进的方法准确地预测了沉积物保留模式,有助于有效的流域管理.
科学领域:
- 环境建模环境建模
- 评估生态系统服务的评估
- 计算水文学计算水文学
背景情况:
- 沉积物保留 (SR) 对流域健康和水质至关重要.
- 传统模型可能无法完全捕捉SR的复杂时空动态.
- 集成先进的计算技术可以提高生态系统服务建模的准确性.
研究的目的:
- 将游戏理论和深度学习与InVEST生态系统服务模型 (IESM) 集成,用于沉积物保留 (SR) 建模.
- 为了比较游戏理论和深度学习算法在预测卡西里亚流域SR中的性能.
- 为了确定SR的最佳分流域,并绘制空间SR分布图.
主要方法:
- 使用InVEST生态系统服务模型 (IESM) 绘制沉积物保留 (SR) 地图.
- 落后讨价还价算法 (游戏理论) 的实施,用于分流域优先级.
- 深度学习算法的应用:卷积神经网络 (CNN),长期短期记忆 (LSTM) 和循环神经网络 (RNN) 用于SR建模.
- 统计分析,包括错误指标 (MAE,MSE,R2,RMSE) 和曲线下的面积 (AUC) 用于模型评估.
- 使用相似度百分比和阿尔法多样性指数 (ADI) 进行模型输出的比较.
主要成果:
- 地质环境因素,如降雨侵蚀性,土壤侵蚀性,LS,海拔和土地使用,显著影响SR.
- 该RNN深度学习模型实现了高精度的最佳性能 (R2: 0.79,AUC: 0.97).
- 深度学习模型 (CNN,LSTM,RNN) 与游戏理论算法 (47%) 相比,与InVEST模型结果 (79-84%) 的相似性更高.
- 空间SR绘图表明北部分流域的潜力更高,分流域5被确定具有最高潜力.
结论:
- 深度学习模型在沉积物保留建模准确性和空间预测方面明显优于游戏理论算法.
- 确定RNN模型是卡西里亚流域SR分布建模中最有效的.
- 该研究通过准确的SR区划,为流域管理和保护策略提供了宝贵的见解.
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