基于自组织神经网络的生态敏感性分区——以北京市房山区为例

摘要

采用自组织神经网络(SOM)模型,以北京市房山区为例,对其进行生态敏感性分区.分别以土壤侵蚀、地表水环境、地下水环境和生境为生态敏感性因子.作为SOM模型的4个二维输入矩阵,通过多次迭代学习和自组织聚类,使结果在4维(4个生态因子)生态敏感性空间内最大限度地逼近房山区生态特征分布.结果表明,房山区西北部山区的敏感性最高;东部平原是地表、地下水非常丰富的地区,属中度敏感;二者之间的丘陵浅山区敏感性相对较弱.