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基于信息熵的自然保护区定量评价 总被引:4,自引:0,他引:4
针对自然保护区评价因指标众多、标准不一且难以定量化表达而存在实际操作上的困难,提出利用信息熵量化评价指标的新方法,定义自然保护区综合熵指数GEI(Gross Entropy Index)的计算模型为GEI=1/k(k∑=1)CEi和CEi=-wiPilogpi,其中CEi(Criterion Entropy)为第i个指标的熵,wi为第i个指标的权重,pi=xi/X为第i个指标的概率值,k为选取的指标个数.自然保护区的GEI值越大,则其不确定度越大,生态复杂性程度越高,其自然保护的价值也越大,因而越需要得到有效的保护.对海南省3处典型自然保护区进行的实例研究表明,基于信息熵的保护区定量评价方法,充分利用了保护区的本底数据资料,能较好地解决指标众多且标准不一、难以定量化表达的问题,分析结果具有较好的可比性,是保护区综合定量评价的一种有效方法. 相似文献
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针对自然保护区评价因指标众多、标准不一且难以定最化表达而存在支际操作上的困难,提出利用信息熵量化评价指标的新方法,定义自然保护区综合熵指数GEI(Gross Entropy Index)的计算模型为GEI=1/k∑i=1^kCEi和CEi=-WiPilogpi,其中CEi(Criterion Entropy)为第i个指标的熵,Wi为第i个指标的权重,Pi=x/X为第i个指标的概率值,k为选取的指标个数。自然保护区的GEI值越大,则其不确定度越大,生态复杂性程度越高,其自然保护的价值也越大,因而越需要得到有效的保护。对海南省3处典型自然保护区进行的实例研究表明,基于信息熵的保护区定量评价方法,充分利用了保护区的本底数据资料,能较好地解决指标众多且标准不一、难以定量化表达的问题,分析结果具有较好的可比性,是保护医综合定量评价的一种有效方法。 相似文献
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