第48卷第2期2023年2月环境科学与管理ENVIＲONMENTALSCIENCEANDMANAGEMENTVol.48No.2Feb．2023收稿日期:2023－02－13作者简介:姚雪梅(1982－)，女，大学本科，高级工程师，研究方向:生态环境、绩效评价与工程造价。文章编号:1674－6139(2023)02－0167－06湿地植被生态质量监测数据异常自适应辨识研究姚雪梅(国家林业和草原局产业发展规划院，北京100010)摘要:受到环境因素、设备因素的影响，生态监测数据中存在异常数据，影响辨识效果，为此提出监测数据异常自适应辨识方法。统一监测数据量纲，去除噪声数据，依据监测数据之间的相关系数，分层聚类处理监测数据，应用PKNN算法检测并剔除监测数据中的离群数据，依据历史监测数据探究其变化规律，引入自适应因子计算相邻监测数据线段斜率，制定异常数据辨识规则，执行规则，进行监测数据异常自适应辨识。实验数据显示:应用提出方法获得的异常数据比例数值与实际数值保持一致。关键词:生态质量;数据异常;监测数据;湿地植被;自适应辨识中图分类号:X835文献标志码:BIdentificationofAnomalyAdaptioninWetlandVegetationEcologicalQualityMonitoringDataYaoXuemei(IndustryDevelopmentandPlanningInstitute，NFGA，Beijing100010，China)Abstract:Affectedbyenvironmentalfactorsandequipmentfactors，thereareabnormaldataintheecologicalmonitoringdata，whichaffectstheidentificationeffect．Therefore，anadaptiveidentificationmethodofmonitoringdataanomalyisproposed．Themo-nitoringdatadimensionisunified，thenoisedataisremoved，themonitoringdataisprocessedbyhierarchicalclusteringbasedonthecorrelationcoefficientbetweenthemonitoringdata，theoutlierdatainthemonitoringdataisdetectedandremovedbyusingPKNNalgorithm，thechangeruleisexploredbasedonthehistoricalmonitoringdata，theadaptivefactorisintroducedtocalculatetheslopeoftheadjacentmonitoringdatasegment，theabnormaldataidentificationrulesareformulated，andtherulesareimplemen-ted，Themonitoringdataanomalyadaptiveidentificationiscarriedout．Theexperimentaldatashowthattheratiovalueofabnormaldataobtainedbytheproposedmethodisconsistentwiththeactualvalue．Keywords:ecologicalquality;dataabnormality;monitoringdata;wetlandvegetation;adaptiveidentification前言湿地是一种特殊的生态系统，通...
