Application of data mining algorithm in correlation analysis of the driving factors for alpine grassland degradation

doi:10.13745/j.esf.sf.2020.10.19

Abstract

Abstract:

The degradation of alpine grassland is affected by a range of natural and human activities, and the coupling relationship between degradation and its driving factors is complex. To study the relationship between the influencing factors and indicators for alpine grassland degradation, this paper refers to Duo County as the research area, extracts the NDVI time series data from 2005 to 2014, combines the temperature, precipitation and socio-economic factors, and uses the data mining-based lift caluation in the correlation analysis. The relationships between the three levels of NDVI, food availability or plant height and the corresponding temperature, precipitation, rodent or grazing intensity were examined, so as to more accurately analyze the contribution rate of each driving factor to different grades of grassland degradation. The conclusions are: (1)The low vegetation coverage in grassland is negatively correlated with temperature and precipitation. (2)The low food availability in grassland is negatively correlated with temperature and population, and positively correlated with livestock. (3)The low plant height is positively correlated with livestock.

Key words: NDVI, data mining, lift calculation, correlation analysis, alpine grassland, degradation index

CLC Number:

X171.4
X87

MA Rongrong, YANG Guozhu, HU Yueming, ZHOU Wei. Application of data mining algorithm in correlation analysis of the driving factors for alpine grassland degradation[J]. Earth Science Frontiers, 2021, 28(4): 229-237.

Figures/Tables 9

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因素	符号	较低	中等	较高
气温/℃	Q	-0.27~5.32	5.35~7.81	7.85~11.41
降水/mm	J	4 940~7 425	7 530~11 597	11 600~19 706
人口数量	R	4 790~8 015	8 102~10 078	11 001~11 799
鼠类数量	SL	110~255	260~270	280~290
草食牲畜数量/万头	SC	29 079~53 661	54 013~69 095	71 256~73 149
可食量/(kg·m^-2)	K	1 040~1 893.3	1 915~2 420.38	2 427.5~5 007.5
植株平均高度/cm	GD	2.6~3.86	3.9~5.8	5.9~11
NDVI	N	0.156~0.532	0.536~0.664	0.668~0.8

因素	符号	较低	中等	较高
气温/℃	Q	-0.27~5.32	5.35~7.81	7.85~11.41
降水/mm	J	4 940~7 425	7 530~11 597	11 600~19 706
人口数量	R	4 790~8 015	8 102~10 078	11 001~11 799
鼠类数量	SL	110~255	260~270	280~290
草食牲畜数量/万头	SC	29 079~53 661	54 013~69 095	71 256~73 149
可食量/(kg·m^-2)	K	1 040~1 893.3	1 915~2 420.38	2 427.5~5 007.5
植株平均高度/cm	GD	2.6~3.86	3.9~5.8	5.9~11
NDVI	N	0.156~0.532	0.536~0.664	0.668~0.8

指标	相关参数	各相关参数值
指标	相关参数	NDVI	人口数量	鼠类数量	牲畜数量	气温归一化	降水归一化	可食量	植株高度
NDVI	Pearson相关性	1	0.033	-0.085	-0.168^**	0.791^**	0.473^**	-0.029	0.042
	显著性 (双尾)		0.546	0.122	0.002	0	0	0.605	0.446
	N	330	330	330	330	330	330	330	330
人口	Pearson相关性	0.033	1	0.725^**	0.265^**	0.076	0.042	0.180^**	-0.467^**
数量	显著性 (双尾)	0.546		0	0	0.168	0.444	0.001	0
	N	330	330	330	330	330	330	330	330
鼠类	Pearson相关性	-0.085	0.725^**	1	0.827^**	-0.166^**	-0.035	0.065	-0.555^**
数量	显著性 (双尾)	0.122	0		0	0.003	0.526	0.238	0
	N	330	330	330	330	330	330	330	330
牲畜	Pearson相关性	-0.168^**	0.265^**	0.827^**	1	-0.310^**	-0.075	-0.032	-0.542^**
数量	显著性 (双尾)	0.002	0	0		0	0.174	0.564	0
	N	330	330	330	330	330	330	330	330
气温归一化	Pearson相关性	0.791^**	0.076	-0.166^**	-0.310^**	1	0.601^**	-0.058	0.097
	显著性 (双尾)	0	0.168	0.003	0		0	0.297	0.079
	N	330	330	330	330	330	330	330	330
降水归一化	Pearson相关性	0.473^**	0.042	-0.035	-0.075	0.601^**	1	0.065	-0.001
	显著性 (双尾)	0	0.444	0.526	0.174	0		0.236	0.983
	N	330	330	330	330	330	330	330	330
可食量	Pearson相关性	-0.029	0.180^**	0.065	-0.032	-0.058	0.065	1	0.04
	显著性 (双尾)	0.605	0.001	0.238	0.564	0.297	0.236		0.475
	N	330	330	330	330	330	330	330	330
植株高度	Pearson相关性	0.042	-0.467^**	-0.555^**	-0.542^**	0.097	-0.001	0.04	1
	显著性 (双尾)	0.446	0	0	0	0.079	0.983	0.475
	N	330	330	330	330	330	330	330	330

指标	相关参数	各相关参数值
指标	相关参数	NDVI	人口数量	鼠类数量	牲畜数量	气温归一化	降水归一化	可食量	植株高度
NDVI	Pearson相关性	1	0.033	-0.085	-0.168^**	0.791^**	0.473^**	-0.029	0.042
	显著性 (双尾)		0.546	0.122	0.002	0	0	0.605	0.446
	N	330	330	330	330	330	330	330	330
人口	Pearson相关性	0.033	1	0.725^**	0.265^**	0.076	0.042	0.180^**	-0.467^**
数量	显著性 (双尾)	0.546		0	0	0.168	0.444	0.001	0
	N	330	330	330	330	330	330	330	330
鼠类	Pearson相关性	-0.085	0.725^**	1	0.827^**	-0.166^**	-0.035	0.065	-0.555^**
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牲畜	Pearson相关性	-0.168^**	0.265^**	0.827^**	1	-0.310^**	-0.075	-0.032	-0.542^**
数量	显著性 (双尾)	0.002	0	0		0	0.174	0.564	0
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气温归一化	Pearson相关性	0.791^**	0.076	-0.166^**	-0.310^**	1	0.601^**	-0.058	0.097
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	显著性 (双尾)	0.446	0	0	0	0.079	0.983	0.475
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NDVI	指标	提升度	NDVI	指标	提升度	NDVI	指标	提升度
N1	J1	1.636 4	N2	J1	0.845 5	N3	J1	0.518 2
N1	J2	0.845 5	N2	J2	0.954 5	N3	J2	1.200 0
N1	J3	0.518 2	N2	J3	1.200 0	N3	J3	1.281 8
N1	Q1	2.263 6	N2	Q1	0.545 5	N3	Q1	0.190 9
N1	Q2	0.600 0	N2	Q2	1.800 0	N3	Q2	0.600 0
N1	Q3	0.136 4	N2	Q3	0.654 5	N3	Q3	2.209 1
N1	R1	1.090 9	N2	R1	1.063 6	N3	R1	0.845 5
N1	R2	1.090 9	N2	R2	1.090 9	N3	R2	0.818 2
N1	R3	0.818 2	N2	R3	0.845 5	N3	R3	1.336 4
N1	SC1	0.818 2	N2	SC1	0.900 0	N3	SC1	1.281 8
N1	SC2	0.927 3	N2	SC2	0.763 6	N3	SC2	1.309 1
N1	SC3	1.266 1	N2	SC3	1.321 1	N3	SC3	0.412 8
N1	SL1	0.954 5	N2	SL1	0.763 6	N3	SL1	1.281 8
N1	SL2	0.900 0	N2	SL2	0.981 8	N3	SL2	1.118 2
N1	SL3	1.145 5	N2	SL3	1.254 5	N3	SL3	0.600 0