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煤炭依賴型區(qū)域生態(tài)承載力安全預(yù)警評價研究——基于山西省的實證分析

發(fā)布時間:2019-03-20 14:20
【摘要】:煤炭依賴型區(qū)域是高生態(tài)風(fēng)險區(qū)域。以該區(qū)域生態(tài)承載力運作系統(tǒng)為出發(fā)點,選取16項代表性技術(shù)指標(biāo),采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計生態(tài)承載力安全預(yù)警評價技術(shù)模型,并以山西省為實證研究對象進行預(yù)警分析。結(jié)果表明:基于GA-BP算法的預(yù)警技術(shù)有助于實現(xiàn)煤炭依賴型區(qū)域生態(tài)承載力風(fēng)險預(yù)警;未來10年內(nèi),歷史生態(tài)債務(wù)將在一定程度上削弱該區(qū)域生態(tài)風(fēng)險控制的效果;必須采取進一步措施,方能降低生態(tài)承載力警情發(fā)生的可能性。
[Abstract]:Coal-dependent area is a high ecological risk area. Taking the operation system of ecological carrying capacity in this region as the starting point, 16 representative technical indexes are selected, and genetic algorithm is used to optimize the BP neural network to design the technical model of ecological carrying capacity security early warning and evaluation. And take Shanxi Province as the empirical research object to carry on the early warning analysis. The results show that the early warning technology based on GA-BP algorithm is helpful to realize the risk early-warning of ecological carrying capacity in coal-dependent regions, and the historical ecological debt will weaken the effect of ecological risk control in the region to a certain extent in the next 10 years. Further measures must be taken to reduce the possibility of ecological bearing alarm.
【作者單位】: 山西財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目“煤炭依賴型區(qū)域生態(tài)風(fēng)險監(jiān)控機制及規(guī)避路徑研究”(13YJCZH137) 山西省高等學(xué)?萍紕(chuàng)新項目“煤炭型礦業(yè)城市生態(tài)承載力動態(tài)預(yù)警設(shè)計及應(yīng)用”(20121007)
【分類號】:X826;F426.21

【參考文獻】

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【共引文獻】

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2 曹瑾;楊s,

本文編號:2444294


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