基于机器学习的草原放牧策略对土壤质量影响分析的实验案例 - 中国经管实验教学案例平台

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草原作为世界上分布最广的重要的陆地植被类型之一，分布面积广泛。中国的草原面积为3.55亿公顷，是世界草原总面积的6%~8%，居世界第二。此外，草原在维护生物多样性、涵养水土、净化空气、固碳、调节水土流失和沙尘暴等方面具有重要的生态功能。自2003 年党中央、国务院实施“退牧还草”政策以来，在保护和改善草原生态环境、改善民生方面取得了显著成效。“退牧还草”并不是禁止放牧，除了部分区域禁牧外，很多草原实行划区轮牧以及生长季休牧。合理的放牧政策是带动区域经济、防止草原沙漠化及保障民生的关键，放牧优化问题的研究也为国家、政府制定放牧政策和草原管理决策提供科学的依据。本案例选取不同放牧强度土壤碳氮监测数据，通过运用Python语言处理数据，并运用XGBoost、逻辑回归、LSTM模型预测锡林郭勒草原监测样地(12个放牧小区)在不同放牧强度下2022年土壤同期有机碳、无机碳、全N、土壤C/N比等值，预测土壤质量，比较预测的准确性和稳定性。使学生掌握根据放牧策略预测土壤质量的一般方法，培养学生运用Python语言进行数据分析的实验能力。

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