申请/专利权人：天津大学

申请日：2023-08-21

公开（公告）日：2023-11-24

公开（公告）号：CN117113667A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F17/18;G06F16/383;G06F16/387;G06F16/29;G06Q50/26;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2023.11.24#公开

摘要：本发明公开了一种基于RDA全球淡水系统DOC影响因素分析方法，包括以下步骤：1从WebOfScience上以水体、DOC为关键词检索文章，提取文章中的数据，包括采样点经纬度、生态系统类型、DOC浓度；2利用ArcGIS提取采样点水文数据流量[DIS]、气候数据气温[TMP]、降水[PRE]、土壤地质土壤有机碳[SOC]、土地利用类型耕地占比[CRP]、城镇占比[URB]、人类活动人口总数[POP]、人均生产总值[GDP]；3将DOC浓度与各因素匹配，利用min‑max法进行归一化；4将数据运用R语言中的Vegan包进行冗余分析RDA分析；5由RDA分析得到淡水DOC浓度的主要影响因素。

主权项：1.一种基于RDA全球淡水系统DOC影响因素分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1从WebOfScience上以水体、DOC为关键词检索文章，提取文章中的数据，包括采样点经纬度、生态系统类型、DOC浓度；2利用ArcGIS提取采样点水文数据流量[DIS]、气候数据气温[TMP]、降水[PRE]、土壤地质土壤有机碳[SOC]、土地利用类型耕地占比[CRP]、城镇占比[URB]、人类活动人口总数[POP]、人均生产总值[GDP]；3将DOC浓度与各因素匹配，利用min-max法进行归一化；4将数据运用R语言中的Vegan包进行冗余分析RDA分析；5由RDA分析得到淡水DOC浓度的主要影响因素。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 一种基于RDA全球淡水系统DOC影响因素分析方法

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