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Updated: Jan 15, 2026

An R-Based Landscape Validation of a Competing Risk Model
Published on: September 16, 2022
[基于地质探测器-GTWR的江西省景观生态风险及其驱动因素]
Min Liu1, Hai-Sheng Cai1,2, Xue-Ling Zhang1,3
1Innovation Research Base of Natural Resources Utilization Technology and Management of Jiangxi Province, Key Laboratory of Poyang Lake Ecology of Nanchang, Development Research Center of Selenium-rich Agricultural Industry, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China.
江西省的景观生态风险一般较低,但正在增加,高风险地区正在扩大. 人类和自然因素相互作用推动这些变化,突出显示了有针对性的管理策略的必要性.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 生态生态学 生态生态学
- 地理信息科学 地理信息科学
背景情况:
- 景观模式面临着来自人类和自然因素的越来越多的压力,导致生态风险.
- 评估景观生态风险 (LER) 对了解和减轻环境退化至关重要.
研究的目的:
- 在2000年至2020年期间使用景观模式指数评估江西省的景观生态风险 (LER).
- 调查江西省LER的空间自相关性和驱动因素.
- 确定影响LER的驱动因素及其空间关系的最佳组合.
主要方法:
- 用于LER评估的景观图案指数方法.
- 空间自相关性分析以确定LER聚类模式.
- 探索回归,地质探测器和地理加权回归 (GWR) 模型 (包括GTWR) 来分析驱动因素.
主要成果:
- 江西省的平均LER略有增加,从0.0712升至0.0725,保持在较低水平.
- 低风险地区减少了6.14%,而中高风险和高风险地区在2000年至2020年间扩大了.
- 观察到LER具有显著的空间自相关性,具有稳定的低低 (西部,中部,南部) 和高高 (北部) 聚合模式.
- 因素的相互作用比单一因素具有更强的解释力,人口,GDP,年降水,DEM和NDVI被确定为关键驱动因素.
- 人口和GDP对LER产生了积极的影响,而NDVI,年降水和DEM具有抑制作用. 在GTWR车型显示出优越的装配 (AICc: -66139.80,R_adj^2: 0.55).
结论:
- 江西省的景观生态风险的特点是总体水平较低,但是一个不断扩大的高风险区域,受人类和自然因素的复杂相互作用的影响.
- LER的空间分布表现出显著的集群,在该省的不同地区有明显的模式.
- 这些发现为江西省和类似地区的生态风险管理和可持续发展规划提供了宝贵的见解.
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