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行业领域

新材料技术

需求背景

利用大数据以及机器学习技术，进行分析和预测，形成整个国家公园地质、林草、环境等的态势感知数据库，为国家公园的治理和生态保护提供信息化的决策依据。我省拥有三江源、祁连山、青海湖等国家公园，目前，基本形成了以国家公园为主体的新型自然保护的体系，每年都采集了大量的针对相关区域的数据，例如林地、草地、湿地以及相关冰川、保护物种等的数据，如何基于这些数据形成对国家公园的数据分析及预测，有效保障人与自然的平衡发展，是当前生态大数据分析以及人工智能应用技术的一个重点方向。我公司基于以上思考，研发了国家公园态势感知系统，利用大数据、云计算、机器学习等前沿技术，激活每年沉淀的调查数据，实现国家公园的宏观态势感知。

需解决的主要技术难题

(1)海量数据的存储：要全面实现国家森林公园的态势感知，需从多个空间、时间维度获取相关的数据，为此需要研究大量数据的归类、统计方法，形成科学合理、完整的数据库。(2)模型建设：本系统需要将机器学习、神经网络以及各种生态模型进行整合，实现国家公园态势评价以及关键点的分析、预警，为此需要结合数据库建设、数据分析技术及信息系统开发技术，完成相关模型的建设和训练。

期望实现的主要技术目标

(1)林地态势感知：基于林地蓄积量、单位面积储量、树木种群数量、优势树种种群数量变化情况等建立起林地的态势感知模型；(2)草地态势感知：基于草产量、草地面积、草地植被覆盖率、草畜平衡面积变化情况等建立起林地的态势感知模型；(3)湿地态势感知：基于公园湿地的面积、受损面积、修复面积、植物种类、动物种类的变化情况，建立湿地的态势感知模型；(4)水文冰川态势感知：基于公园的水纹径流量、补给方式、水位、冰期、冰川的融水径流、冰川面积、冰川表碛区面积建立起国家公园的水平冰川态势感知；(5)人类活动态势感知：基于公园的人口总户数、总人数及种植户、牧民的户数及人数变化情况，建立公园的人类活动态势感知模型；(6)生态修复态势感知：根据每年的资金投入、政策投入、人口退出等数据，建立起公园的生态修复态势感知模型。

需求解析

解析单位：天津市南开区 解析时间：2023-11-07

师杨

国强科技有限公司

技术员

综合评价

以我国84个国家湿地公园为样本,通过对游客评论的网络数据分析,从游客使用的角度评价国家湿地公园规划建设现状。结果表明:国家湿地公园的自然文化资源,尤其是风景、空气和水质是湿地公园的符号。拍照、散步是游客偏好的活动方式。门票及其他开销是游客的主要关注要素,也是引起游客负面体验的主要因素。缺乏特色、配套设施不完善、项目开发单调、人工痕迹重、服务和管理质量有待提高是目前国家湿地公园规划和建设存在的主要问题。从游客对湿地公园关注的要素来看,影响游客体验的因素包括:门票价格与湿地公园整体水平不符,时间成本与湿地公园整体水平造成的心理落差。

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