【摘 要】
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针对当前森林火灾预测研究中存在准确性不足和缺乏模型可解释性的问题，选择云南省为研究区域，提出融合LightGBM机器学习模型和SHAP可解释模型的森林火灾预测方法。结果表明，与已有的多种机器学习模型相比，LightGBM表现出更高的准确率（90.5%），在高易发区域大部分火点被准确识别。通过引入SHAP模型，增强了LightGBM模型的可解释性。其中，全局可解释方法可以帮助使用者理解各个特征在模型
【基金项目】
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大连市科技创新基金（2018J12GX049）；
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针对当前森林火灾预测研究中存在准确性不足和缺乏模型可解释性的问题，选择云南省为研究区域，提出融合LightGBM机器学习模型和SHAP可解释模型的森林火灾预测方法。结果表明，与已有的多种机器学习模型相比，LightGBM表现出更高的准确率（90.5%），在高易发区域大部分火点被准确识别。通过引入SHAP模型，增强了LightGBM模型的可解释性。其中，全局可解释方法可以帮助使用者理解各个特征在模型中的响应趋势，而局部可解释方法则可以解释特定森林火灾实例的预测过程。本文提出的基于LightGBM和SHAP可解释机器学习方法不仅有助于云南省森林火灾预测，还对其他灾害预测领域的风险预测建模具有启示意义。
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以塔里木河下游35团8连绿洲-荒漠交界处滴灌条件下的新生林地为研究对象,对滴灌结束24 h后不同滴头间距下的土壤盐分分布特征进行了分析,结果显示①水平方向上,在3 m滴头间距下出现盐峰是在75 cm点处的土壤剖面,这一剖面与60 cm点处的土壤剖面盐分在0.01水平上呈显著相关,随着距滴头距离的减小相关性递减;在1 m滴头间距下出现盐峰是在45 cm点处的土层,这一土层与各点处的土壤剖面盐分在0.
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目的 探究产房助产士护理干预在产妇中的应用效果。方法 选取东台市中医院2020年1月至2022年12月的80例产妇作为研究对象，按照随机数字表法分为对照组和观察组，每组各40例。对照组采取常规护理，观察组采取产房助产士护理干预。比较两组的产后出血率、新生儿窒息率、产后感染率和胎儿窘迫率，以及产程、产后2 h出血量和心理状态。结果 观察组的产后出血率、新生儿窒息率、产后感染率和胎儿窘迫率均低于对照组
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