地理科学进展

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基于因果网络的黄河流域植被变化归因分析

兰志洋, 梁伟, 傅伯杰, 吕一河, 严建武, 纪秋磊

地理科学进展, 2022, 41(12): 2342-2355. DOI: 10.18306/dlkxjz.2022.12.012

图2 图模型下的因果连接
注：X代表不同的地球系统科学数据，它们可以是线性的，也可以是非线性的；黑色实线表示变量间实际的因果连接(例如：X₃←X₂→X₁)；连线上的数字代表时间延迟(例如：X₂是X₁时间延迟为1的因果父母，即原因节点)；灰色虚线代表变量间虚假的因果关系，即强相关但无因果的现象(改自文献[24])。

本文的其它图/表

图1 研究区概况
图3 节点强度计算示意图
图4 网络构建过程
图5 1990—2018年黄河流域LAI时空变化特征
图6 泾源县LAI复杂因果网络
注：连线代表因果关系，由原因节点指向结果节点；连边上的数字代表时间滞后表现和因果关系强度，若连边未标记数字则没有时间延迟；由于土地利用和社会经济数据为年尺度，与其相连的连边时间延迟为年，其余为月； (2, 0.13)中2为时间滞后表现(月或年)，0.13表示因果关系强度，其余类推。
表1 节点度量信息
表2 主要节点信息
表3 节点因果强度统计
图7 黄河流域LAI变化的主导要素和联合主导要素的空间分布
注：联合主导要素共分为7类，即受自然要素主导的区县(NEC)，受社会经济要素主导的区县(SEC)，受土地利用要素主导的区县(LEC)，受自然和土地利用要素共同主导的区县(NLEC)，受自然和社会经济要素共同主导的区县(NSEC)，受土地利用和社会经济要素主导的区县(LSEC)，受自然、土地利用和社会经济要素三者共同主导的区县(NLSEC)以及未识别(UN)区县。
图8 LAI与自然—社会系统多要素互馈网络
注：连边的粗细代表两节点间因果关系的频次，频次越大，连边越粗；连边颜色代表因果关系指向，连边颜色与结果节点一致。
图9 黄河流域多层互馈网络分析框架

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