基于CART决策树的陕北气候变化风险感知信息通道研究

发布时间：2021-05-18 21:03

　　为了探究影响陕北地区气候变化风险感知的主要信息获取方式,并对气候变化风险信息感知通道分类,基于1660份陕北地区民众调查数据,采用CART决策树方法,构建了陕北地区气候变化风险感知的信息通道.以陕北1660位调查对象为训练集,通过Modeler软件,将10种信息获取方式作为变量、气候变化风险感知指数作为目标变量建立模型.结果表明:模型训练的稳定度为75.3%,预测准确率为84.4%;环保公益活动、科学家（科普书籍）和社区应急演练对气候变化风险感知指数的影响程度均为0.25;学校教育和个人亲身经历信息获取对气候变化风险感知指数影响程度较高,分别为0.06和0.05,政府、互联网、长辈亲朋好友和广播电视对气候变化风险感知指数的影响程度最低.实例研究证实,该方法不仅能准确预测影响气候变化风险感知的信息获取方式和主要信息通道,还可以实现陕北地区的气候变化风险感知信息通道的分类. 

【文章来源】：河南科学. 2020,38(10)

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 研究区
    1.2 问卷数据来源与内容
    1.3 研究方法
        1.3.1 熵值法和CART决策树模型
        1.3.2 气候变化风险感知指数计算
2 结果分析
    2.1 影响因素的选择和目标变量
    2.2 信息获取方式对气候变化风险感知的影响
    2.3 气候变化风险感知的信息通道分类
3 讨论
4 结论与展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]新媒体用户灾害认知和响应的时空分异及影响因素研究——以山东寿光洪灾为例[J]. 耿硕璘,周旗,李明洁,文彦君,宋佃星,陈冠男,张海宁.  灾害学. 2020(02)
[2]基于CART决策树的企业通讯活跃度分析[J]. 林涛.  网络安全技术与应用. 2020(04)
[3]10年间盐城滨海湿地类型信息提取及动态变化分析[J]. 蒋佳文,温小荣,王海龙,佘光辉,林国忠.  西北林学院学报. 2019(03)
[4]基于结构方程的公众气候变化感知与响应关系研究——以陕西省汉中市为例[J]. 周毓栋,周旗,黄蓉,郭科朋.  河南科学. 2019(03)
[5]撂荒耕地的提取与分析——以山东省庆云县和无棣县为例[J]. 肖国峰,朱秀芳,侯陈瑶,夏兴生.  地理学报. 2018(09)
[6]新媒体环境下自然灾害舆情传播路径及网络结构研究——以新浪微博“雅安地震”话题为例[J]. 王晰巍,文晴,赵丹,王楠阿雪.  情报杂志. 2018(02)
[7]基于变化检测-CART决策树模式自动识别沙漠化信息[J]. 黄晓君,颉耀文,卫娇娇,付苗,吕利利,张玲玲.  灾害学. 2017(01)
[8]公众对气候变化的感知与适应行为研究进展[J]. 史兴民.  水土保持通报. 2016(06)
[9]丹江口库区土地利用格局与水质响应关系[J]. 张博,王书航,姜霞,王雯雯,赵丽.  环境科学研究. 2016(09)
[10]基于层次分析法的建设用地节约集约效益研究——以商丘市为例[J]. 任远辉,郭雯,陈伟强,马月红.  中国农学通报. 2016(26)

硕士论文
[1]陕北黄土丘陵沟壑区农户对气候变化的感知与适应行为研究[D]. 孙立凡.陕西师范大学 2018
[2]基于CART决策树的高分遥感影像建筑物提取研究[D]. 刘兆彬.华中师范大学 2018
[3]数据挖掘在登陆中国热带气旋路径分类及频数预测研究[D]. 史达伟.南京信息工程大学 2016



本文编号：3194479