| 基于FP-growth算法的高寒草地退化因素关联度分析 |
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| 引用本文： | 马蓉蓉,杨国柱,胡月明,郭玉彬,杨颢,严晓霞,李彩弟,吴宇航.基于FP-growth算法的高寒草地退化因素关联度分析[J].青海大学学报,2019(1). |
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| 作者姓名： | 马蓉蓉 杨国柱 胡月明 郭玉彬 杨颢 严晓霞 李彩弟 吴宇航 |
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| 作者单位： | 青海大学生态环境工程学院;华南农业大学资源环境学院;自然资源部建设用地再开发重点实验室;广东省土地信息工程技术研究中心;广东省土地利用与整治重点实验室;华南农业大学数学与信息学院 |
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| 摘 要： | 为探讨多因素组合作用下青海省高寒草地退化的情况,量化并挖掘多因素集与青海省草地退化之间的关联关系,文中以高寒草地为研究对象,通过收集2005—2014年青海省气象数据、社会经济等各方面的数据并进行分级,以草地NDVI指数为退化评价指标,采用FP-growth算法来分析高寒草地植被覆盖退化与影响因子之间的关联性,经过置信度筛选得到以下结果:影响青海省高寒草地退化的影响因素集为G4,Q1,J2],即当GDP均值在较高水平(157.8亿元～191.76亿元)、气温均值在较低水平(-15.77～-8.94℃)以及降水均值在较低水平(385.18～1 570.80 mm)的同时发生条件下,草地盖度较低,草地容易产生退化的情况。该结果具有较高的置信度,验证了FP-growth算法在草地退化多因素组合研究中的可行性。
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