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生态大数据在草原生态修复中的实践研究

草原是我国重要的生态屏障，面积占陆地总面积的40%，但由于人口增长、过度放牧、气候变化以及人为开发等因素影响，使得草原生态系统出现了不同程度的退化，已经严重威胁牧区可持续发展和生态系统稳定。传统修复方式多依靠游牧转场和小范围修复，加之人口密度、牲畜数目超出土地承载能力和决策过于主观，影响草原生态修复效果。生态大数据的崛起，主要得益于地面物联网传感器、遥感卫星组网以及AI算法的突破，赋予了生态大数据实时性、多尺度等特点，为草原生态修复带来了新的技术手段。

1.生态大数据的优势

1.1数据来源渠道多样数据来源渠道多样属于生态大数据的一个典型优势，突破了以往单一渠道采集数据的限制，草原生态修复场景中的数据来源于无人机巡查、地面监测站以及卫星遥感等维度。卫星遥感数据能够宏观获取草原植被覆盖、分布以及地形地貌等信息，监测范围较广；地面监测站负责特定点位气温、土壤湿度和养分、降水等数据采集，数据精细化程度更高；无人机巡检负责重点修复区域监测，收集植被长势、病虫害等细节数据。多源异构数据收集和补充，支持草原生态系统的全面覆盖监测，为具体决策部署提供精准、可靠的数据支持。

1.2动态监测

有别于数据采集方式的周期长、精准度不高以及后期更新缓慢等特点，生态大数据基于物联网、实时通信技术，具有强大的动态监测能力[2]。通过部署各类传感器采集草原生态数据，经由无线网络输送到数据中心。如土壤熵情数据每小时采集一次，将土壤含水量、风速、风向等数据传输到数据中心。数据定期更新，能够帮助管理人员实时掌握草原生态系统变化情况，及时发现病虫害、干旱等突发事故，立即采取有效措施予以处置，提高草原生态修复工作响应速度和成效。

1.3高效处理和分析

生态大数据整合了人工智能、云计算等先进技术，数据处理效率高、深度分析能力强。基于分布式计算框架，能够实现多源异构的草原生态数据清洗、剔除、转换和整合，最终以结构化数据形式呈现。机器学习算法可捕捉数据潜在联系，建立多因素量化模型，从而精准预测草原生态系统演变趋势。如，分析田野调查和历史文献数据，精准预测不同降水条件、放牧强度下草原植被退化情况，制定科学合理的放牧计划，为草原生态系统修复提供数据支持[3]。

2生态大数据在草原生态修复中的实践路径

2.1数据的全面采集草原生态数据采集，主要采用以下几种方法：（1）卫星遥感数据。基于高光谱卫星收集地表反射率数据，反演生态参数。核心参数采集如表1。（2）地面传感网络。地面传感网络负责特定点位数据采集，部署架构如图1。草原区域布设地面监测站点，部署大量传感器，连续、长期观测草原植被、气象和土壤等数据。如气象站采用CampbellScientific自动气象站，可实现分钟级数据采样4。同时，建立长期定位观测样地，采用人工调查以及仪器测量结合方式，定期记录植被高度、类型以及生物量等信息，为草原植被群落交替演变规律和修复效果评估提供数据支持。运用物联网技术有机整合分散的地面监测设备，实现数据自动采集、存储和上传。

（3）无人机数据采集。无人机具有分辨率高、操作灵活的特点，可成为前两种监测方式的补充手段。草原生态修复中，运用无人机监测方式，集成热红外相机、多光谱相机等设备，实现草原植被、地形地貌等数据高效采集。例如，基于多光谱影像采集归一化植被指数，以此为依据综合评估草原植被的长势健康情况。而且无人机可实现非法开垦和病虫害等行为监测，为草原生态环境精准治理提供数据依据[5]。

多源异构数据采集后，需要对数据进行清洗和预处理。采集的原始数据具有缺失值、噪声以及异常值等问题。基于统计学方法和算法对数据清洗，精准识别设备故障或云层干扰下的错误数据，并对数据修正。如土壤湿度传感器收集的数据可能产生跳变数据，选择滑动平均法平滑处理；缺失的气象数据，基于机器学习缺失值预测模型补充。预处理阶段是对多源异构数据转化格式、归一化处理，卫星遥感影响数据转化为地理信息系统兼容格式，将各类传感器采集的气象、土壤等数据归一化，保证数据一致性。

2.2数据处理与分析建模

草原生态数据中信息类型丰富多样，包括牧民对草牧场管理的地方性知识相关数据，需要提取关键特征，技术处理与当地文化认知相结合，从而深层次挖掘数据潜在价值。卫星遥感影响数据选用光谱特征分析和图像分割等技术，提取土地利用和植被覆盖度等特征；地面监测数据运用时序分析法提取土壤养分变化趋势特征。为了发挥多源异构数据优势，各类数据需要按照相应标准整合，按照统一坐标系与时间戳、提取共性指标、决策级融合流程实现数据整合。

基于机器学习算法建立分析模型，支持随机森林、向量机等算法，建立草原退化风险评估模型。输入草原植被、气象、土壤和人类活动等历史数据，进行模型训练和优化，使得模型精准识别草原退化影响因素，预测未来不同区域草原退化