清远市森林覆盖率的影响因素分析与模型预测

发布时间：2022-07-27 21:23

　　以《清远统计年鉴（2012—2017）》森林覆盖率及其相关数据为基础,采用灰色关联分析方法,对影响清远市森林覆盖率的影响因素进行关联分析,并用GM（1, 1）模型对清远市森林覆盖率的发展趋势进行了预测。结果表明:对清远森林覆盖率影响最大的因素是年平均气温,其次是年降水量、年日照时数和地区生产总值;通过模型可预测出清远的中长期森林覆盖率值,分析森林覆盖率影响因素、预测森林覆盖率能为清远合理利用森林资源提供参考。 

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【文章目录】：
一、研究方法与数据来源
    (一) 研究方法
        1. 灰色关联度模型
        2. 灰色GM(1, 1) 模型
    (二) 影响因子选择与数据来源
        1. 影响因子选择
        2. 数据来源
二、 清远森林覆盖率影响因素的灰色关联分析
    (一)数据提取
    (二)数据处理
    (三)数据分析
三、清远森林覆盖率的模型预测
    (一)建立GM(1, 1) 模型
    (二) 模型评价及预测
四、结 语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GIS的安徽省森林资源演变格局及变化特征[J]. 吴海中,胡和兵,李琼.  宜春学院学报. 2018(09)
[2]广东省森林覆盖率的影响因素分析和模型预测——基于灰色关联分析和GM（1,1）模型[J]. 陈哲华,杨超裕,邓冬旺,李志华.  林业与环境科学. 2017(05)
[3]福建省森林覆盖率影响因素分析及对策研究[J]. 关玉贤.  林业勘察设计. 2015(01)
[4]森林资源变动及其影响因素研究[J]. 刘珉.  林业经济. 2014(01)
[5]辽宁省未来森林覆盖率预测[J]. 蒋玉超.  山东林业科技. 2013(06)
[6]黑龙江省森林覆盖率的灰色评价和模型预测[J]. 邱微,李崧,赵庆良,张建祺.  哈尔滨工业大学学报. 2007(10)
[7]海南省森林资源发展趋势的灰色预测[J]. 陈秀龙,陈磊夫,莫杏兴,陈秋波.  林业调查规划. 2007(03)
[8]1978—1998年我国森林覆盖率变动的影响因素分析[J]. 王兰会,刘俊昌.  北京林业大学学报(社会科学版). 2003(01)
[9]GM（1,1）模型的适用范围[J]. 刘思峰,邓聚龙.  系统工程理论与实践. 2000(05)



本文编号：3666197