基于贝叶斯网络的生态环境脆弱性评估模型与应用_莫定源

资 源 简 介

基于贝叶斯网络的生态环境脆弱性评估模型与应用_莫定源

详 情 说 明

贝叶斯网络作为一种概率图模型，在生态环境脆弱性评估领域展现出独特优势。该模型通过有向无环图结构表示生态要素间的因果关系，结合条件概率表量化不确定性，能够有效处理生态环境系统中的复杂非线性关系。

在建模过程中，首先需要识别关键评估指标如气候因子、土壤特性、生物多样性等节点变量，通过专家知识或数据学习确定网络拓扑结构。模型的核心优势在于其动态推理能力：当观测到部分环境指标变化时，可通过概率传播算法更新其他节点的脆弱性概率分布。

实际应用中，该模型可支持多尺度评估：在区域层面分析气候变化对生态系统的累积影响，在局部层面预测特定人类活动引发的生态风险。相比传统评估方法，贝叶斯网络的突出特点包括：处理不完整数据的能力、可视化呈现风险传导路径、支持多源异构数据融合等。

该方法的实施难点在于先验概率的获取和网络结构的优化，通常需要结合遥感监测、地面观测与历史灾害数据进行参数学习。典型案例包括流域生态敏感性分级、海岸带生态风险预警等，为环境管理提供概率化的决策依据。