• Acta Geographica Sinica
  • Vol. 75, Issue 5, 1036 (2020)
Haiyang SHI1、1、2、2, Geping LUO1、1、2、2, Hongwei ZHENG1、1、2、2, Chunbo CHEN1、1, Jie BAI1、1, and Tie LIU1、1、2、2
Author Affiliations
  • 1.State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, CAS, Urumqi 830011, China
  • 1.中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐 830011
  • 2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 2.中国科学院大学,北京 100049
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    DOI: 10.11821/dlxb202005011 Cite this Article
    Haiyang SHI, Geping LUO, Hongwei ZHENG, Chunbo CHEN, Jie BAI, Tie LIU. Water use analysis of Syr Darya river basin: Based on "Water-Energy-Food-Ecology" nexus and Bayesian network[J]. Acta Geographica Sinica, 2020, 75(5): 1036 Copy Citation Text show less
    锡尔河流域地理位置注:该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1665号标准地图制作,底图无修改。Fig. 1
    Fig. 1. 锡尔河流域地理位置注:该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1665号标准地图制作,底图无修改。Fig. 1
    1970—2015年锡尔河流域“水—能源—食物—生态”纽带关系变化Fig. 2
    Fig. 2. 1970—2015年锡尔河流域“水—能源—食物—生态”纽带关系变化Fig. 2
    节点参数的确定与贝叶斯网络的优化注:上半部分表示有无父节点及连续或离散节点概率分布生成方式的差异,对于条件概率的每行需设置不同的“experience”权重;下半部分表示网络参数优化过程,其中P表示概率,N表示网络,di表示每条观测数据,D表示观测数据集。Fig. 3
    Fig. 3. 节点参数的确定与贝叶斯网络的优化注:上半部分表示有无父节点及连续或离散节点概率分布生成方式的差异,对于条件概率的每行需设置不同的“experience”权重;下半部分表示网络参数优化过程,其中P表示概率,N表示网络,di表示每条观测数据,D表示观测数据集。Fig. 3
    基于“水—能源—食物—生态”纽带关系的锡尔河流域用水贝叶斯网络结构示意图Fig. 4
    Fig. 4. 基于“水—能源—食物—生态”纽带关系的锡尔河流域用水贝叶斯网络结构示意图Fig. 4
    计算条件概率表后的锡尔河流域用水贝叶斯网络(2005—2015年)注:节点中黑色条带表示各个状态的概率分布,下方“a±b”表示该节点分布的均值和标准差。Fig.5
    Fig. 5. 计算条件概率表后的锡尔河流域用水贝叶斯网络(2005—2015年)注:节点中黑色条带表示各个状态的概率分布,下方“a±b”表示该节点分布的均值和标准差。Fig.5
    不同目标变量的敏感性分析Fig. 6
    Fig. 6. 不同目标变量的敏感性分析Fig. 6
    基于信念方差比率的对历史时期咸海入湖水量的敏感性分析Fig. 7
    Fig. 7. 基于信念方差比率的对历史时期咸海入湖水量的敏感性分析Fig. 7
    Haiyang SHI, Geping LUO, Hongwei ZHENG, Chunbo CHEN, Jie BAI, Tie LIU. Water use analysis of Syr Darya river basin: Based on "Water-Energy-Food-Ecology" nexus and Bayesian network[J]. Acta Geographica Sinica, 2020, 75(5): 1036
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