整合机器学习和地理空间方法来绘制多种危险的脆弱性地图:对环境健康和脆弱生态系统中的污染物风险的影响

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 地理空间分析是什么
• 机器学习应用 机器学习应用

背景情况:

• 高海拔的生态系统越来越受到自然灾害和人类活动的威胁,导致社会经济和环境风险.
• 泰米尔纳德邦的尼尔吉里斯地区因其的地形,脆弱的生态系统,气候变化和人为压力而被确定为一个关键区域.

研究的目的:

• 用综合的地理空间技术和机器学习绘制尼尔吉里斯地区的多危险风险区的地图.
• 评估这些风险对生态系统稳定性和污染物易感性的影响.
• 支持可持续的土地利用管理,生态系统保护和减少污染的战略.

主要方法:

• 基于地理信息系统 (GIS) 的多调节评估,包括斜率,海拔,土地使用/土地覆盖 (LULC),排水密度以及与道路和定居点的距离.
• 应用XGBoost机器学习算法,通过捕捉复杂的空间关系来准确地分类多危险风险区域.

主要成果:

• 创建了一个多危险风险区域地图,确定了五个不同的风险类别.
• 高风险区域集中在库努尔和科塔吉里附近,与山体滑坡发生和污染物流动相关.
• 较低风险的地区被观察到在AU周围的低地区.

结论:

• 地理空间分析和机器学习 (XGBoost) 的整合有效地识别了生态敏感的山区的多危险风险区域.
• 这种方法为灾难准备,降低风险和增强生态弹性提供了一个强大的框架.
• 这些发现支持知情地进行土地利用规划,保护工作,以及在脆弱的高海拔地区控制污染.