【摘 要】
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[目的]在滑坡易发性评价中，滑坡预测模型的选取和优化对运算过程的高效性和预测结果的准确性至关重要。针对现有单目标遗传优化算法（genetic algorithm, GA）易陷入早熟、局部搜索能力差、全局优化速度慢等问题，拟提出一种新的优化算法框架，将多目标遗传算法中的经典算法—带精英选择策略的非支配排序算法（the nondominated sorting genetic algorithm wi
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31971726）；
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[目的]在滑坡易发性评价中，滑坡预测模型的选取和优化对运算过程的高效性和预测结果的准确性至关重要。针对现有单目标遗传优化算法（genetic algorithm, GA）易陷入早熟、局部搜索能力差、全局优化速度慢等问题，拟提出一种新的优化算法框架，将多目标遗传算法中的经典算法—带精英选择策略的非支配排序算法（the nondominated sorting genetic algorithm with an elite strategy, NSGA-Ⅱ）与常用机器学习模型[随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector machine, SVM）]相结合，进行滑坡易发性预测。与单目标优化不同的是，NSGA-Ⅱ算法可同时进行特征选择和超参数优化，并使预测模型同时实现最优准确度、召回率、精密度和AUC（area under curve, AUC）。[方法]以三峡库区重庆段为研究区，从模型精度评价、滑坡灾害易发性分区图、分区统计3个方面对4种优化模型（RF-GA、SVM-GA、RF-NSGA-II、SVM-NSGA-II）进行对比分析。[结果] NSGA-II较GA优化效果更明显，在模型评价和滑坡易发性分区方面，RF-NSGA-II模型具有更高的预测性能，4项评价值分别为80.91%,81.89%,80.07%,88.60%,证明NSGA-II优化算法的有效性；极低至极高危险区面积占比依次为23.06%,22.46%,22.96%,19.99%,11.53%,验证了RF-NSGA-II模型的可靠性。由RF-NSGA-II模型预测得到的易发性图表明，高和极高易发性区集中在研究区北部，且由东向西呈带状分布。[结论]研究采取的基于多目标选择的RF-NSGA-II模型，为滑坡易发性评价中机器学习模型调优提供新思路。
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[目的]降雨是黑土坡耕地水力侵蚀的动力来源,研究天然降雨条件下坡耕地土壤侵蚀特征对水土流失防治具有重要意义。[方法]基于黑龙江省海伦市光荣小流域2021—2022年不同坡度（3°,5°和7°）顺坡垄作径流小区观测的43场次侵蚀性降雨事件,采用K-mean聚类法对比分析不同雨型和坡度下径流与输沙特征,并探讨影响坡耕地径流与输沙的影响因素。[结果]研究区以短历时、大雨强、小雨量的降雨（雨型Ⅲ）为主,其
[目的]作物在生长过程,尤其在干旱半干旱地区,时常经受干旱和复水（降雨或灌溉）过程。干旱胁迫下作物的生长发育受到抑制,产量降低;同时,经过干旱胁迫后作物对干旱胁迫的耐受性有所提高;而干旱胁迫后复水,为了弥补作物干旱期间的损失,作物往往表现出补偿性生长,在产量上产生补偿甚至超补偿效应。作物旱后复水补偿效应是作物对干旱胁迫的积极响应与复水后补偿性生长的共同结果,在旱区作物生产中合理利用旱后复水补偿效应
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