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申请/专利权人：云南云金地科技有限公司;皖西学院

摘要：本发明公开了一种揭示喀斯特地区生态服务的非线性影响的方法，涉及电数据处理技术领域，包括根据变异系数和离散程度确定每种生态系统服务数据和每种驱动因素数据的稳定指标；根据两者的稳定指标来确定组合列表中每个数据组合对应的因果指标阈值；通过XGBoost模型计算每种驱动特征对于其具有因果关系的生态系统服务数据的SHAP平均值；筛选出来第一驱动特征和第二驱动特征，通过第一驱动特征来优化XGBoost模型，构建第二驱动特征的SHAP值与这些驱动因素数据的变化曲线。提高了生态系统服务数据的非线性影响关系分析的准确性和适应性。

主权项：1.一种揭示喀斯特地区生态服务的非线性影响的方法，其特征在于，包括：获取喀斯特地区的生态系统服务数据和驱动因素数据，构建每种生态系统服务数据和每种驱动因素数据的箱线图以确定各自的离散程度，计算每种生态系统服务数据和每种驱动因素数据的变异系数，根据变异系数和离散程度确定每种生态系统服务数据和每种驱动因素数据的稳定指标；对每种生态系统服务数据和每种驱动因素数据进行两两组合，得到生态系统服务数据-驱动因素数据的组合列表，根据两者的稳定指标来确定组合列表中每个数据组合对应的因果指标阈值，并且将其标记在组合列表中，通过组合列表中每个数据组合的因果指标和因果指标阈值来筛选驱动因素数据，以此来确定存在因果关系的驱动因素数据和生态系统服务数据；对存在因果关系的驱动因素数据和生态系统服务数据进行标准化处理，基于驱动因素数据提取驱动特征，并且建立XGBoost模型，通过XGBoost模型计算每种驱动特征对于其具有因果关系的生态系统服务数据的SHAP平均值；对每种因果关系里的每个驱动特征按照SHAP平均值大小进行排序，筛选出来第一驱动特征和第二驱动特征，通过第一驱动特征来优化XGBoost模型，拆分第二驱动特征得到对应的驱动因素数据，构建第二驱动特征的SHAP值与这些驱动因素数据的变化曲线，从而确定不同阈值范围下驱动因素数据与生态系统服务数据响应关系。

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