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森林火灾作为一种常见的自然灾害,影响因素众多,一旦发生将会造成严重损失。基于“分解-重构”的研究思路,采用集合经验模态分解EEMD对森林火灾成灾面积时间序列进行特征分解,将提取出的特征分量分别代入长短期记忆网络LSTM模型进行预测,由各分量的预测值叠加重构得到最终的森林火灾成灾面积预测值。选取我国1992—2017年的全国森林火灾成灾面积作为样本数据进行应用验证,结果表明,与单一BP和LSTM神经网络模型相比,本文所建EEMD-LSTM预测模型平均绝对误差MAE的预测性能分别提高了33.7%和41.8%,均方根误差RMSE的预测性能提高了28.8%和39.1%,预测精度明显优于另外2种模型,在森林火灾预报研究领域具有一定的应用价值。 相似文献
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基于RS/GIS和RUSLE的华北平原土壤侵蚀现状分析 总被引:4,自引:0,他引:4
对华北平原的土壤侵蚀状况进行分析,可为粮食主产区的生态保护及土壤侵蚀防治提供重要依据。在GIS技术支持下,利用遥感影像解译资料、数字高程模型(DEM)及土壤、降雨等数据,对修正土壤流失方程(RUSLE)中的各因子进行了量化,实现了对华北平原土壤侵蚀量的估算,并对结果进行土壤侵蚀强度分级。分析结果表明,华北平原多年平均土壤侵蚀模数为2 674.26t/(km2.a),最大值可达8 302.11t/(km2.a),总体上属中度侵蚀。发生轻度以下侵蚀面积占总面积的82.94%,表明华北平原的水土流失在总体上得到了较好的控制。但仍有占总面积7.33%的区域属于较强以上的侵蚀等级,说明局部水土流失严重,尤以沿太行山、燕山、泰山和大别山的低山丘陵地带的土石山区最为严重,是华北平原土壤侵蚀治理的重点地区。 相似文献
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