R语言-机器学习生态风险评估RF-SHAP分析

🌿 姐妹们！这篇生态风险评估论文真的绝了！机器学习+遥感数据的神仙组合✨

📚 标题：《Hidden risks in greening: Unveiling the impact of bare land changes on landscape ecological risks in arid and semi-arid regions of China》

🧠 用了什么机器学习方法？

随机森林（Random Forest）模型！不是黑箱操作哦，而是加入了可解释机器学习框架：

✅ SHAP分析（SHapley Additive exPlanations）------解释特征重要性

✅ ICE/PDP分析（Individual Conditional Expectation / Partial Dependence Plot）------揭示非线性关系

✅ 超参数调优：用R语言的caret包对mtry参数进行网格搜索（2-10范围），通过10折交叉验证优化模型

数据集按80%训练集+20%测试集划分，确保模型稳健性！

📊 用了什么数据？

研究区域：CASAR（应该是某个特定研究区域）

时间跨度：1990-2023年（分为1990-2000和2000-2023两个时段）

核心指标：

🌍 景观生态风险指数（LER）：由三个维度构成

冲突维度（Conflict）：外部压力指数+空间脆弱性指数-空间稳定性指数

干扰维度（Disturbance）：景观干扰指数，包含破碎度、分离度、优势度

功能维度（Function）：生态系统服务价值，负向指标

解释变量：不同方向的裸地变化面积

🎯 主要结果是什么？

1️⃣ 贡献率分析

计算了裸地变化对LER的贡献率（BLCR）：BLCR = (LEt+1 - LEt) × LA/TA

对比了其他土地利用类型的贡献率， contextualize裸地变化的角色

2️⃣ 随机森林模型发现

裸地变化与LER之间存在复杂的非线性关系

不同方向的裸地变化（如裸地→其他类型或其他类型→裸地）对生态风险的影响机制不同

3️⃣ 敏感性分析（图4展示）

对冲突、干扰、功能三个维度的权重进行±3%和±5%的扰动

结果显示LER评估对权重设置具有合理稳健性，功能维度权重较低（0.1064）是合适的

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