基于InVEST模型的伊洛河流域土壤保持功能研究

【目的】伊洛河流域属于国家级水土流失重点治理区，研究伊洛河流域的土壤保持功能对科学认识伊洛河流域土壤侵蚀特征、防治土地退化等具有重要意义。【方法】研究基于伊洛河流域1990年与2020年降雨侵蚀力因子、坡度坡长因子、植被、土壤等数据，利用InVEST模型，估算伊洛河流域土壤侵蚀量和土壤保持量，从流域尺度与县域尺度分析了伊洛河流域土壤侵蚀量和土壤保持量的时空格局。【结果】研究结果显示，1990年和2020年实际土壤侵蚀强度主要处于强烈侵蚀（50～80 t hm-2）、极强烈侵蚀（80～150 t hm-2）等级，此两类约占流域面积的50%，其中高值区主要分布在坡度较大的西部低山丘陵区。未利用地、建设用地、耕地地类的平均土壤侵蚀量较高。【结论】与1990年相比，2020年各地类平均土壤侵蚀强度有所下降。1990年与2020年土壤保持能力较高的区域主要分布在西部低山丘陵区，低值主要分布在东部地形平坦、经济发展较好的地区。与1990年相比，2020年伊洛河流域土壤保持能力呈降低趋势。研究结论可深化对伊洛河流域土壤侵蚀特征的科学认识，为编制水土保持规划，防治土地退化等提供参考。     

图神经网络技术研究综述

近年来，深度学习已成功应用于图像处理、自然语言理解等领域，在图像、语音、文本等形式的数据上获得较好效果。但深度学习一直无法很好地对于图形式的非结构化数据进行有效的适配。而作为一类主要用于描述关系的通用数据表示方法，图数据在产业界有着更加广阔的应用场景，例如社交网络、电子购物、物联网、生物制药等场景中数据多以图的形式出现。于是，将深度学习技术迁移到图数据处理的图神经网络技术于2005年被提出，并且受到了非常广泛的关注。本文对图神经网络技术进行综述，首先梳理了图神经网络相关的背景知识，介绍了四个主要的图神经网络模型原理、主要应用领域以及开放资源，最后分析了图神经网络面临的主要问题。     

图神经网络技术研究综述

近年来，深度学习已成功应用于图像处理、自然语言理解等领域，在图像、语音、文本等形式的数据上获得较好效果。但深度学习一直无法很好地对于图形式的非结构化数据进行有效的适配。而作为一类主要用于描述关系的通用数据表示方法，图数据在产业界有着更加广阔的应用场景，例如社交网络、电子购物、物联网、生物制药等场景中数据多以图的形式出现。于是，将深度学习技术迁移到图数据处理的图神经网络技术于2005年被提出，并且受到了非常广泛的关注。本文对图神经网络技术进行综述，首先梳理了图神经网络相关的背景知识，介绍了四个主要的图神经网络模型原理、主要应用领域以及开放资源，最后分析了图神经网络面临的主要问题。