本發(fā)明涉及生態(tài)數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種基于融合算法的城市綠地群落生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)服務(wù)優(yōu)化因素識(shí)別方法、裝置及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是應(yīng)對(duì)氣候變化和城市化的關(guān)鍵，城市綠地作為主要的服務(wù)提供者，在維護(hù)城市生態(tài)平衡方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。在城市快速擴(kuò)張的背景下，綠地存在著嚴(yán)重的空間不平等現(xiàn)象，而植物群落是城市綠地提供生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的主要載體，識(shí)別和量化植物群落結(jié)構(gòu)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響，能明確未來(lái)綠地優(yōu)化的方向，并為城市管理和規(guī)劃提供可復(fù)制的評(píng)估策略。傳統(tǒng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)影響因素識(shí)別與評(píng)估主要通過(guò)遙感數(shù)據(jù)結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)反演或使用invest模型等過(guò)程模型評(píng)估景觀尺度上綠地供需、公平和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)特征的時(shí)空變化。這類(lèi)方法不僅難以識(shí)別并量化綠地植被對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響，也缺乏對(duì)優(yōu)化現(xiàn)有城市綠地植被組成的指導(dǎo)性建議。

2、隨著數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，以多機(jī)器學(xué)習(xí)方法為主的融合算法在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)分析問(wèn)題中逐漸成為核心技術(shù)之一。融合算法(fa)通過(guò)結(jié)合多個(gè)不同算法的預(yù)測(cè)結(jié)果，能夠顯著提高模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和魯棒性，尤其在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估中，可以有效彌補(bǔ)單一算法在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)的不足，提供更全面的分析視角。引導(dǎo)式聚合(bootstrap?aggregating，ba)是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行多次隨機(jī)采樣，訓(xùn)練多個(gè)獨(dú)立模型，并通過(guò)投票或平均方式將各個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合，最終得到更為穩(wěn)定和精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。該方法通過(guò)減少模型的方差，增強(qiáng)了模型對(duì)數(shù)據(jù)波動(dòng)的容忍度，特別適用于處理高維復(fù)雜數(shù)據(jù)。線性混合效應(yīng)模型(lmems)是一種多層次回歸模型，通過(guò)引入隨機(jī)效應(yīng)來(lái)處理組間和組內(nèi)差異，使得模型能夠更好地適應(yīng)具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。在環(huán)境科學(xué)、林業(yè)、生態(tài)學(xué)學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)算法已被用于景觀生態(tài)評(píng)價(jià)、污染物模擬、森林生長(zhǎng)模擬、大尺度生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估等多個(gè)領(lǐng)域，但通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法與lmems融合在城市綠地生態(tài)服務(wù)影響因素識(shí)別的應(yīng)用卻尚未出現(xiàn)。

3、上述問(wèn)題成為需要解決的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于融合算法的城市綠地群落生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)服務(wù)優(yōu)化因素識(shí)別方法、裝置及電子設(shè)備，至少部分解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題。

2、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于融合算法的城市綠地群落生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)服務(wù)優(yōu)化因素識(shí)別方法，包括：

3、收集植物群落調(diào)查數(shù)據(jù)，包含喬木、灌木、草本植物的多項(xiàng)指標(biāo)及距離水體垂直長(zhǎng)度，獲取dem數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，提取所評(píng)估城市綠地植物群落點(diǎn)位的地形地貌特征，收集氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，提取生態(tài)調(diào)節(jié)服務(wù)基本指標(biāo)，將收集的數(shù)據(jù)匯聚形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集；

4、對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)統(tǒng)一量化到0-1范圍，形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，同時(shí)結(jié)合測(cè)算模型評(píng)估多種生態(tài)服務(wù)，量化不同綠地的生態(tài)服務(wù)供給效率；

5、將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集輸入隨機(jī)森林、梯度提升回歸樹(shù)和支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，利用引導(dǎo)式聚合方法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)采樣生成多個(gè)子數(shù)據(jù)集，使用特征重要性評(píng)估指標(biāo)量化特征貢獻(xiàn)度，構(gòu)建特征重要性排序列表，結(jié)合交叉驗(yàn)證技術(shù)驗(yàn)證特征集對(duì)不同模型性能影響，剔除冗余和影響小的特征，保留關(guān)鍵特征形成優(yōu)化后的特征集；

6、構(gòu)建基于線性混合效應(yīng)回歸方法的iofesrmlmem模型，包含固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)組合框架、線性基礎(chǔ)模型庫(kù)、協(xié)方差矩陣構(gòu)建，以特征篩選后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集為輸入進(jìn)入iofesrmlmem模塊，通過(guò)比較多個(gè)備選模型擬合效果，采用信息準(zhǔn)則選擇最優(yōu)模型，輸出能描述生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)優(yōu)化因素與目標(biāo)變量關(guān)系的最優(yōu)模型，對(duì)最優(yōu)模型參數(shù)效應(yīng)深入分析，識(shí)別對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)有影響的關(guān)鍵因素；

7、采用多維度性能評(píng)估指標(biāo)評(píng)估模型準(zhǔn)確性和泛化能力，分析固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)量化優(yōu)化關(guān)鍵因素貢獻(xiàn)值，輸出優(yōu)化后的預(yù)測(cè)結(jié)果、關(guān)鍵優(yōu)化因素及模型性能評(píng)估結(jié)果。

8、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種具體實(shí)現(xiàn)方式，所述植物群落調(diào)查數(shù)據(jù)中喬木數(shù)據(jù)包括平均樹(shù)高、枝下高、平均胸徑、冠幅、郁閉度、碳儲(chǔ)量、喬木種類(lèi)、喬木數(shù)量，其中喬木碳儲(chǔ)量計(jì)算公式為：

9、

10、c為喬木碳儲(chǔ)量，n為喬木種類(lèi)數(shù)量，vi為第i種喬木單株材積，ρi為第i種喬木木材密度，bi為第i種喬木生物量擴(kuò)展因子。

11、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種具體實(shí)現(xiàn)方式，所述植物群落調(diào)查數(shù)據(jù)中灌木數(shù)據(jù)包括最大灌木高度、灌木平均高、最大冠幅、灌木平均冠幅、最大灌木基徑、平均灌木基徑、灌木株數(shù)、灌木種類(lèi)，其中灌木冠幅面積計(jì)算公式為：

12、

13、s為灌木冠幅面積，dmax為最大冠幅，dmin為最小冠幅。

14、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種具體實(shí)現(xiàn)方式，所述植物群落調(diào)查數(shù)據(jù)中草本植物數(shù)據(jù)包括平均草本高度、草本蓋度、草本種類(lèi)、草本叢數(shù)，其中草本植物群落蓋度計(jì)算采用目視估測(cè)法，根據(jù)草本植物在樣方內(nèi)覆蓋地面的比例進(jìn)行估算，設(shè)草本植物覆蓋地面比例為p，則草本植物群落蓋度cherb＝p×100％。

15、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種具體實(shí)現(xiàn)方式，所述dem數(shù)字高程模型提取的地形地貌特征包括坡向、坡度、海拔，其中坡度計(jì)算公式為：

16、

17、α為坡度，dz為高程變化量，dx為水平距離變化量。

18、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種具體實(shí)現(xiàn)方式，所述氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括全天溫度、空氣濕度、固體顆粒物濃度、噪音聲級(jí)、負(fù)氧離子濃度，其中空氣濕度與溫度關(guān)系滿足克勞修斯克拉佩龍方程的簡(jiǎn)化形式：

19、

20、es為飽和水汽壓，t為溫度，a、b為常數(shù)。

21、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種具體實(shí)現(xiàn)方式，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中boxcox變換用于降低數(shù)據(jù)偏態(tài)和方差異質(zhì)性，使數(shù)據(jù)分布更接近正態(tài)分布，以提高模型訓(xùn)練效果，其變換公式為：

22、

23、x為原始數(shù)據(jù)，y(λ)為變換后數(shù)據(jù)，λ為變換參數(shù)。

24、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種具體實(shí)現(xiàn)方式，所述融合機(jī)器學(xué)習(xí)特征篩選模塊中特征重要性評(píng)估指標(biāo)包括基于隨機(jī)森林的gini重要性、基于梯度提升樹(shù)的分裂增益、shap值，通過(guò)綜合這些指標(biāo)來(lái)確定特征對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)指標(biāo)的貢獻(xiàn)度，其中，

25、基于隨機(jī)森林的gini重要性計(jì)算公式為：

26、

27、k為類(lèi)別數(shù)，pk為屬于第k類(lèi)的樣本占總樣本的比例；

28、基于梯度提升樹(shù)的分裂增益計(jì)算公式為：

29、

30、ig(dp)表示父節(jié)點(diǎn)的信息增益，np為父節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)量，m為子節(jié)點(diǎn)數(shù)量，nj為第j個(gè)子節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)量，ig(dj)為第j個(gè)子節(jié)點(diǎn)的信息增益；

31、信息增益ig的計(jì)算公式為：

32、

33、nk為屬于第k類(lèi)的樣本數(shù)量，n為樣本總數(shù)；

34、對(duì)于特征i在樣本x上的shap值公式為：

35、

36、f為特征集合，m為特征數(shù)量，s為特征子集，v(s)為子集s的預(yù)測(cè)值函數(shù)；

37、在特征選擇中引入信息熵相關(guān)公式輔助評(píng)估特征重要性，信息熵h(x)表示為：

38、

39、x為隨機(jī)變量，xi為x的取值，p(xi)為xi出現(xiàn)的概率。

40、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種基于融合算法的城市綠地群落生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)服務(wù)優(yōu)化因素識(shí)別裝置，包括：

41、收集模塊，收集植物群落調(diào)查數(shù)據(jù)，包含喬木、灌木、草本植物的多項(xiàng)指標(biāo)及距離水體垂直長(zhǎng)度，獲取dem數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，提取所評(píng)估城市綠地植物群落點(diǎn)位的地形地貌特征，收集氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，提取生態(tài)調(diào)節(jié)服務(wù)基本指標(biāo)，將收集的數(shù)據(jù)匯聚形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集；

42、量化模塊，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)統(tǒng)一量化到0-1范圍，形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，同時(shí)結(jié)合測(cè)算模型評(píng)估多種生態(tài)服務(wù)，量化不同綠地的生態(tài)服務(wù)供給效率；

43、輸入模塊，將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集輸入隨機(jī)森林、梯度提升回歸樹(shù)和支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，利用引導(dǎo)式聚合方法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)采樣生成多個(gè)子數(shù)據(jù)集，使用特征重要性評(píng)估指標(biāo)量化特征貢獻(xiàn)度，構(gòu)建特征重要性排序列表，結(jié)合交叉驗(yàn)證技術(shù)驗(yàn)證特征集對(duì)不同模型性能影響，剔除冗余和影響小的特征，保留關(guān)鍵特征形成優(yōu)化后的特征集；

44、構(gòu)建模塊，構(gòu)建基于線性混合效應(yīng)回歸方法的iofesrmlmem模型，包含固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)組合框架、線性基礎(chǔ)模型庫(kù)、協(xié)方差矩陣構(gòu)建，以特征篩選后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集為輸入進(jìn)入iofesrmlmem模塊，通過(guò)比較多個(gè)備選模型擬合效果，采用信息準(zhǔn)則選擇最優(yōu)模型，輸出能描述生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)優(yōu)化因素與目標(biāo)變量關(guān)系的最優(yōu)模型，對(duì)最優(yōu)模型參數(shù)效應(yīng)深入分析，識(shí)別對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)有影響的關(guān)鍵因素；

45、輸出模塊，采用多維度性能評(píng)估指標(biāo)評(píng)估模型準(zhǔn)確性和泛化能力，分析固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)量化優(yōu)化關(guān)鍵因素貢獻(xiàn)值，輸出優(yōu)化后的預(yù)測(cè)結(jié)果、關(guān)鍵優(yōu)化因素及模型性能評(píng)估結(jié)果。

46、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，該電子設(shè)備包括：

47、至少一個(gè)處理器；以及，

48、與該至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器；其中，

49、該存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被該至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，該指令被該至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使該至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行前述任第一方面或第一方面的任一實(shí)現(xiàn)方式中所述的方法。

50、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)指令，該計(jì)算機(jī)指令用于使該計(jì)算機(jī)執(zhí)行前述第一方面或第一方面的任一實(shí)現(xiàn)方式中所述的方法。

51、第五方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括存儲(chǔ)在非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上的計(jì)算程序，該計(jì)算機(jī)程序包括程序指令，當(dāng)該程序指令被計(jì)算機(jī)執(zhí)行時(shí)，使該計(jì)算機(jī)執(zhí)行前述第一方面或第一方面的任一實(shí)現(xiàn)方式中所述的方法。

52、本發(fā)明實(shí)施例中的方案，包括：收集植物群落調(diào)查數(shù)據(jù)，包含喬木、灌木、草本植物的多項(xiàng)指標(biāo)及距離水體垂直長(zhǎng)度，獲取dem數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，提取所評(píng)估城市綠地植物群落點(diǎn)位的地形地貌特征，收集氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，提取生態(tài)調(diào)節(jié)服務(wù)基本指標(biāo)，將收集的數(shù)據(jù)匯聚形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集；對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)統(tǒng)一量化到0-1范圍，形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，同時(shí)結(jié)合測(cè)算模型評(píng)估多種生態(tài)服務(wù)，量化不同綠地的生態(tài)服務(wù)供給效率；將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集輸入隨機(jī)森林、梯度提升回歸樹(shù)和支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，利用引導(dǎo)式聚合方法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)采樣生成多個(gè)子數(shù)據(jù)集，使用特征重要性評(píng)估指標(biāo)量化特征貢獻(xiàn)度，構(gòu)建特征重要性排序列表，結(jié)合交叉驗(yàn)證技術(shù)驗(yàn)證特征集對(duì)不同模型性能影響，剔除冗余和影響小的特征，保留關(guān)鍵特征形成優(yōu)化后的特征集；構(gòu)建基于線性混合效應(yīng)回歸方法的iofesrmlmem模型，包含固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)組合框架、線性基礎(chǔ)模型庫(kù)、協(xié)方差矩陣構(gòu)建，以特征篩選后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集為輸入進(jìn)入iofesrmlmem模塊，通過(guò)比較多個(gè)備選模型擬合效果，采用信息準(zhǔn)則選擇最優(yōu)模型，輸出能描述生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)優(yōu)化因素與目標(biāo)變量關(guān)系的最優(yōu)模型，對(duì)最優(yōu)模型參數(shù)效應(yīng)深入分析，識(shí)別對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)有影響的關(guān)鍵因素；采用多維度性能評(píng)估指標(biāo)評(píng)估模型準(zhǔn)確性和泛化能力，分析固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)量化優(yōu)化關(guān)鍵因素貢獻(xiàn)值，輸出優(yōu)化后的預(yù)測(cè)結(jié)果、關(guān)鍵優(yōu)化因素及模型性能評(píng)估結(jié)果。本方案具有如下有益效果：

53、本發(fā)明實(shí)施例中的方案具有以下多方面的有益效果：

54、通過(guò)收集植物群落調(diào)查數(shù)據(jù)(涵蓋喬木、灌木、草本植物多種指標(biāo)及與水體距離)、dem數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)(獲取地形地貌特征)和氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(獲取生態(tài)調(diào)節(jié)服務(wù)基本指標(biāo))，形成了多源且全面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)從不同角度反映了城市綠地群落的生態(tài)系統(tǒng)狀況，為后續(xù)精準(zhǔn)分析提供了豐富信息。例如，植物群落數(shù)據(jù)中的各項(xiàng)指標(biāo)能直接關(guān)聯(lián)到綠地的植被結(jié)構(gòu)和生態(tài)功能，高程模型數(shù)據(jù)有助于理解地形對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響，氣象數(shù)據(jù)則與調(diào)節(jié)服務(wù)效果緊密相關(guān)。

55、將數(shù)據(jù)統(tǒng)一量化到0?1范圍的歸一化處理，使得不同類(lèi)型和量級(jí)的數(shù)據(jù)具有可比性，有效避免了因數(shù)據(jù)尺度差異導(dǎo)致的模型偏差。同時(shí)，結(jié)合測(cè)算模型評(píng)估多種生態(tài)服務(wù)，能夠在數(shù)據(jù)層面初步量化綠地的生態(tài)服務(wù)供給效率，為后續(xù)模型分析提供了更為直觀和可比的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提高了整個(gè)分析流程的數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性。

56、運(yùn)用引導(dǎo)式聚合方法結(jié)合多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型(隨機(jī)森林、梯度提升回歸樹(shù)和支持向量機(jī))進(jìn)行特征篩選，充分發(fā)揮了不同模型在特征重要性評(píng)估上的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)隨機(jī)采樣生成多個(gè)子數(shù)據(jù)集并多次訓(xùn)練，能更全面地捕捉特征與目標(biāo)變量的關(guān)系，使用多種特征重要性評(píng)估指標(biāo)(如基于隨機(jī)森林的gini重要性、基于梯度提升樹(shù)的分裂增益、shap值等)量化貢獻(xiàn)度，構(gòu)建特征重要性排序列表，使得篩選出的關(guān)鍵特征更具代表性和可靠性。結(jié)合交叉驗(yàn)證技術(shù)進(jìn)一步確保了特征選擇的穩(wěn)健性和泛化能力，有效剔除冗余和影響小的特征，保留的關(guān)鍵特征能夠精準(zhǔn)反映生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)效益，為模型訓(xùn)練提供了高質(zhì)量的輸入，提高了模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和解釋能力。

57、提出的基于線性混合效應(yīng)回歸(lmems)的iofesrm?lmem模型，創(chuàng)新性地引入固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)組合框架。固定效應(yīng)能夠準(zhǔn)確描述生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的整體趨勢(shì)，量化各特征對(duì)目標(biāo)變量的全局性貢獻(xiàn)，使模型能夠把握生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的宏觀規(guī)律；隨機(jī)效應(yīng)則有效捕捉個(gè)體生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)單元間的差異性，反映局部特征對(duì)目標(biāo)變量的獨(dú)特影響，從而更細(xì)致地刻畫(huà)生態(tài)系統(tǒng)的異質(zhì)性。線性基礎(chǔ)模型庫(kù)通過(guò)線性回歸技術(shù)準(zhǔn)確模擬優(yōu)化因素與目標(biāo)變量間的復(fù)雜關(guān)系，協(xié)方差矩陣構(gòu)建則考慮了特征變量間的相關(guān)性和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變異性，進(jìn)一步提升了模型的擬合精度和穩(wěn)健性。這種模型構(gòu)建方式能夠精確識(shí)別影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的關(guān)鍵因素，為優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給提供了堅(jiān)實(shí)的科學(xué)依據(jù)。

58、采用多維度性能評(píng)估指標(biāo)(判定系數(shù)、均方誤差、信息準(zhǔn)則等)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，從不同角度全面衡量模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。判定系數(shù)反映了模型對(duì)目標(biāo)變量的解釋程度，均方誤差評(píng)估預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏差，信息準(zhǔn)則則平衡了模型復(fù)雜度與擬合精度。通過(guò)這些指標(biāo)的綜合評(píng)估，能夠準(zhǔn)確判斷模型的性能優(yōu)劣，確保模型在復(fù)雜生態(tài)數(shù)據(jù)上具有良好的適用性，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供了明確方向。

59、通過(guò)深入分析固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)，量化優(yōu)化關(guān)鍵因素的貢獻(xiàn)值，不僅能夠明確各因素對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響程度，還能揭示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)機(jī)制。最終輸出的優(yōu)化預(yù)測(cè)結(jié)果、關(guān)鍵優(yōu)化因素以及模型性能評(píng)估結(jié)果，為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的優(yōu)化管理提供了全面、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持和可靠的決策依據(jù)。管理者和決策者可以根據(jù)這些結(jié)果制定針對(duì)性的綠地規(guī)劃、植被優(yōu)化策略以及資源分配方案，從而實(shí)現(xiàn)城市綠地群落生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的高效優(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展。