CN117993305B - 一种流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及环境科学和土壤科学的交叉领域，尤其涉及一种流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法。包括：收集原始土壤数据，将原始土壤数据转换到高维特征空间，并对转换后的高维数据进行时间序列分析，进一步基于时间序列分析的结果构建非线性自适应网络模型；设计高维动态决策树算法，构建并动态调整决策树，综合所有决策树的输出，对土壤侵蚀和土地利用关系进行评估。解决了现有技术存在的数据处理的单一性和局限性、分析的静态性以及决策支持和可视化工具的不足，未能充分融合多源数据，缺乏动态分析土壤属性随时间变化的能力；以及在决策支持方面缺乏有效的可视化和地理信息集成工具，限制了在土壤保护和土地管理决策中的实用性的问题。
Description
技术领域
本发明涉及环境科学和土壤科学的交叉领域，尤其涉及一种流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法。
背景技术
流域土地利用与土壤侵蚀关系的评估是土壤科学和环境管理领域的一个重要课题。土壤侵蚀不仅影响土地的肥沃度和农业生产力，还对水质、生态***健康和地质稳定性产生深远影响。随着人类活动的增加和气候变化的加剧，有效监测和评估流域内土壤侵蚀与土地利用之间的关系变得尤为重要。
传统的评估方法通常依赖于简化的模型和有限的数据类型，这些方法可能无法充分捕捉到土壤特性、土地利用模式、地形水文条件及气候因素之间的复杂相互作用。此外，这些方法往往缺乏动态性和适应性，难以准确预测未来的土壤侵蚀趋势或适应环境变化和新数据。
我国专利申请号：CN202111389125.4，公开日：2023.05.23，公开了一种基于RUSLE的流域土地利用与土壤侵蚀关系定量评价方法，首先收集多源数据，包括研究区气象站点的逐日降雨数据、土壤物理性质数据、数字高程数据、植被指数空间分布数据、土地利用类型数据，并应用ArcGIS10.5对数据进行图像融合拼接、裁剪和投影等预处理。其次，计算土壤侵蚀评价因子，包括降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、地形起伏度因子、植被覆盖因子和水土保持措施因子。最后，基于修正的通用土壤流失方程计算流域土壤侵蚀模数并分级，以土地利用类型和土壤侵蚀模数为输入层进行叠加分析，得出不同土地利用类型的土壤侵蚀特征。该发明为合理规划流域土地利用、有效管理水土资源并为生态环境建设提供科学依据和基础支持。
但上述技术至少存在如下技术问题：现有技术存在数据处理的单一性和局限性、分析的静态性和缺乏适应性、过拟合风险以及决策支持和可视化工具的不足，依赖于简化的模型和有限的数据类型，未能充分融合多源数据，如地形水文数据和气候环境因素，限制了全面性和精确性，缺乏动态分析土壤属性随时间变化的能力，难以适应新数据或环境变化，导致预测和分析的准确性降低；在决策支持方面往往缺乏有效的可视化和地理信息集成工具，限制了其在土壤保护和土地管理决策中的实用性的技术问题。
发明内容
本发明提供一种流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法，解决了现有技术存在的数据处理的单一性和局限性、分析的静态性和缺乏适应性、过拟合风险以及决策支持和可视化工具的不足，依赖于简化的模型和有限的数据类型，未能充分融合多源数据，如地形水文数据和气候环境因素，限制了全面性和精确性，缺乏动态分析土壤属性随时间变化的能力，难以适应新数据或环境变化，导致预测和分析的准确性降低；在决策支持方面往往缺乏有效的可视化和地理信息集成工具，限制了其在土壤保护和土地管理决策中的实用性的技术问题。实现了一种综合多源数据的高维动态决策树算法，用于全面、精确地评估流域土地利用与土壤侵蚀之间的复杂关系。
本发明的一种流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法，具体包括以下技术方案：
一种流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法，包括以下步骤：
S1. 收集原始土壤数据，将原始土壤数据转换到高维特征空间，并对转换后的高维数据进行时间序列分析；时间序列分析的具体公式如下：
，
其中，表示时间序列分析的结果；/>代表原始土壤数据向量；/>是时间变量；表示第/>个高维数据；/>是第/>个高维数据的权重；/>是时间因子；/>是高维数据的数量；/>是时间多项式的阶数索引；/>是最大阶数；
基于时间序列分析的结果和土地利用数据构建非线性自适应网络模型，量化土地利用变化对土壤的物理和化学属性的影响；非线性自适应网络模型的具体实现如下：
，
其中，是非线性自适应网络模型的输出；/>是土地利用数据；/>是第/>个网络节点的权重；/>是网络参数；/>是网络非线性行为的阶数索引；/>是网络节点的数量；
S2. 设计高维动态决策树算法，构建并动态调整决策树，通过综合评估函数，综合所有决策树的输出，形成对土壤侵蚀和土地利用关系的评估；综合评估函数的公式为：
，
其中，是综合评估函数；/>是归一化权重；/>是第/>棵决策树对于特征向量/>的动态调整输出；并分析决策树的每个节点从综合评估函数的值中提取出的各个影响因素的贡献度。
优选的，所述S1，具体包括：
对原始土壤数据进行数据转换，将原始土壤数据转换到高维特征空间，得到转换后的高维数据；具体实现过程如下：
，
其中，表示转换后的高维数据；/>是Sigmoid函数；/>、/>、/>、/>是转换参数；/>是数据维度的总数；/>表示第/>个数据维度；/>表示多项式的阶数索引；原始土壤数据涵盖了土壤物理和化学属性数据、土壤侵蚀数据以及地形和水文数据。
优选的，所述S2，具体包括：
设计高维动态决策树算法，分析土壤侵蚀与土地利用的非线性关系。
优选的，所述S2，还包括：
在高维动态决策树算法的实现过程中，将土壤物理和化学属性数据、土地利用数据以及地形和水文数据进行融合，得到融合后的特征向量，具体数学公式表示为：
，
其中，表示融合后的特征向量；/>表示原始土壤数据向量的第i个元素；/>是/>在时间/>的分析结果；/>、/>是用于控制指数转换强度的调节系数；/>是用于控制对数转换强度的调节系数；/>、/>是用于控制双曲正切转换强度的调节系数；/>是原始土壤数据向量中元素的数量。
优选的，所述S2，还包括：
在构建决策树时，基于融合后的特征向量，通过最小化分割准则识别决策树最佳分割点；具体的数学表达式为：
，
其中，表示确定决策树最佳分割点的分割准则函数；/>是调节分割准则的权重系数；/>是融合后的特征向量/>中第/>个元素；/>是分割阈值；/>是幂次；/>是用于平衡不同分割标准的调节系数。
优选的，所述S2，还包括：
引入控制决策树生长的函数，公式表达为：
，
其中，是控制决策树生长的函数；/>是分割前后的熵差；/>是当前树的深度；/>、/>、/>是控制树生长的关键参数；通过动态调整树的深度和分割的复杂性，平衡树的生长；根据树的当前深度和熵差调整生长速度和复杂性。
本发明的技术方案的有益效果是：
1、通过结合土壤物理化学属性、土地利用、地形和水文数据及气候环境因素，能够全面评估影响土壤侵蚀的各种因素，提高了分析的精确性，有助于更好地理解土壤侵蚀过程和土地利用的相互影响；通过高阶时间序列分析和非线性自适应网络模型，能够捕捉土壤属性随时间的变化趋势，以及土壤属性与土地利用之间的非线性关系，能够根据新数据或环境变化进行自我调整和更新，保持其预测和分析的准确性；
2、通过动态调整决策树的深度和复杂性，能有效控制模型的复杂度，避免过拟合，不仅能捕获数据中的复杂模式，而且能保持对新数据的泛化能力；通过提供一个强大的决策支持工具，帮助土壤科学家、环境工程师和土地管理者理解土壤侵蚀与土地利用之间的关系，预测未来的变化趋势，并据此制定有效的土壤保护和土地管理策略；
3、通过将决策树算法的输出与地理信息***（GIS）集成，可以直观地展示土壤侵蚀和土地利用状况，以及它们在不同地理位置的分布，有助于识别土壤侵蚀的高风险区域和土壤健康状况较差的区域，为地理特定的干预措施提供依据。
附图说明
图1为本发明一个实施例所提供的一种流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法的具体方案。
参照附图1，其示出了一种流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法流程图，该方法包括以下步骤：
S1.收集原始土壤数据，将原始土壤数据转换到高维特征空间，并对转换后的高维数据进行时间序列分析，进一步基于时间序列分析的结果构建非线性自适应网络模型；
从不同的流域区域采集土壤样本，确保土壤样本具有代表性，并覆盖了不同的土地利用类型（如农田、林地、建筑用地等）。将土壤样本在实验室中进行物理和化学属性分析，利用光谱分析、色谱法、质谱法等技术，确保得到准确的土壤属性数据，如土壤质地、pH值、有机物含量和重金属浓度等。为了增强对土壤侵蚀过程的理解，还收集土壤侵蚀数据，例如侵蚀速率和类型，以及地形和水文数据，如坡度、坡向和地下水位等。最终得到原始土壤数据。原始土壤数据涵盖了土壤物理和化学属性数据、土壤侵蚀数据以及地形和水文数据。
对原始土壤数据进行多维数据转换，将原始土壤数据转换到高维特征空间，揭示土壤特性和土地利用之间潜在的、非线性的关系。使用以下公式来实现这一转换：
，
其中，表示转换后的高维数据；/>代表原始土壤数据向量；/>是一个Sigmoid函数，用于标准化，确保数据在合理的范围内；/>、/>、/>、/>是转换参数，用于控制数据映射到高维空间的方式；/>是数据维度的总数；/>表示第/>个数据维度；/>表示多项式的阶数索引。正弦函数是一种能够模拟自然界周期性变化的基本函数，例如季节性的温度变化对土壤特性的影响。在处理复杂数据模式时，将数据从原始空间映射到高维空间，是机器学***移，用Sigmoid函数标准化后，再将不同维度的数据累加，得到原始土壤数据向量高维映射转换后的高维数据/>。
为了捕捉和分析土壤属性随时间的变化趋势，进行高阶时间序列分析，预测未来土壤特性的变化，为土壤管理和保护提供决策支持。采用下面的公式进行时间序列分析：
，
其中，表示时间序列分析的结果，即土壤特性；/>表示第/>个高维数据；/>是第/>个高维数据的权重，反映了不同数据对于土壤分析的重要性；/>是时间因子，决定时间变化对第/>个高维数据的影响；/>是高维数据的数量；/>是时间变量；/>是时间多项式的阶数索引；/>是最大阶数。/>是一个时间的多项式表示，用于模拟土壤属性随时间变化的非线性趋势。引入权重/>，调整不同高维数据/>在最终时间序列分析结果中的重要性。对转换后的第j个高维数据/>,乘以时间多项式/>，模拟土壤属性随时间变化的非线性趋势，再乘以权重参数/>,然后将时间序列中的所有数据组合起来得到时间序列分析结果。
构建非线性自适应网络模型，模拟土壤属性与土地利用之间的非线性关系，理解和量化土地利用变化如何影响土壤的物理和化学属性，进而影响土壤侵蚀过程。使用以下公式来构建非线性自适应网络模型：
，
其中，是非线性自适应网络模型的输出；/>是土地利用数据；/>是第r个网络节点的权重；/>是网络参数，用于控制第/>个网络节点的非线性行为；/>是网络非线性行为的阶数索引；/>是网络节点的数量。公式中的对数和指数函数组合，实质上是一个/>函数(/>，即将看作是/>)，是为了创建一个平滑的、非线性的转换，可以处理输入变量之间的非线性关系。使用/>来表示土壤特性/>与土地利用数据/>之间的差异，引入非线性行为的阶数索引/>，允许非线性自适应网络模型捕捉输入变量（如土壤特性和土地利用）之间的复杂、高阶互动。通过/>的形式引入/>函数。函数是一个平滑、非线性的函数，可以很好地处理输入变量之间的非线性关系。将每个网络节点经过非线性变换后的结果乘以相应的权重/>，对所有节点的结果进行求和，最终输出/>，代表了在给定土地利用数据下土壤属性通过非线性自适应网络模型处理后的结果，用来量化土地利用变化对土壤属性的影响。
S2. 设计高维动态决策树算法，构建并动态调整决策树，综合所有决策树的输出，对土壤侵蚀和土地利用关系进行评估。
设计一种高维动态决策树算法，对土壤侵蚀与土地利用的非线性关系进行深入分析，通过结合土壤物理化学属性、土地利用、地形和水文数据以及气候环境因素，形成对土壤侵蚀过程的全面评估。为了确保高维动态决策树算法可以处理来自不同源的数据，捕捉数据之间的潜在关系，将土壤物理化学属性、土地利用、地形和水文数据融合成一个统一的特征向量。考虑不同数据类型的特性，例如，土壤物理化学属性更适合通过指数函数处理，土地利用数据需要对数转换以反映其影响的非线性特性。数学公式为：
，
其中，表示融合后的特征向量；/>表示原始土壤数据向量的第i个元素；/>是/>在时间/>的分析结果；/>、/>是用于控制指数转换强度的调节系数；用于控制对数转换强度的调节系数；/>、/>是用于控制双曲正切转换强度的调节系数；/>是原始土壤数据向量中元素的数量。使用指数函数/>来处理土壤物理化学属性，适用于模拟土壤属性对侵蚀过程的影响，尤其是当影响随属性增加而快速变化时。采用对数函数/>转换土地利用数据，由调节系数/>控制，对数转换有助于反映土地利用对土壤侵蚀的非线性影响，适合于处理其变化的广度和深度，不是元素/>中时间t的分析结果，考虑了时间对土壤侵蚀过程的影响。通过双曲正切函数/>处理地形、水文数据和气候环境因素，双曲正切函数能够将数据规范化到-1到1的范围内，适合于表示地形、水文数据和气候环境因素的影响强度和方向。通过对每个原始土壤数据向量元素/>应用上述转换，并结合相应的调节系数（/>、、/>），计算出融合后的特征向量/>；综合多源数据和不同数据处理方法的结果，是进行土壤侵蚀分析的基础。
作为一个实施例，在高维动态决策树算法的实现过程中，首先可以基于经验或随机初始化来初始化参数、/>、/>、/>、/>的值；使用如梯度下降法、遗传算法或其他现有的优化算法，来调整参数的值，以最小化预测误差或最大化预测准确率。通过交叉验证，如k折交叉验证，评估高维动态决策树算法的性能。
具体的，使用梯度下降法作为优化算法，目标是最小化预测误差。在这个过程中，参数的初始值可以随机设置，例如：
步骤一：初始值范围 [0.1, 1]；/>初始值范围 [0.01, 0.1]；/>初始值范围 [0.1, 1]；/>初始值范围 [0.1, 1]；/>初始值范围 [0.1, 1]；
步骤二：在每一步迭代中，计算损失函数（如均方误差）并通过梯度下降法更新参数值；
步骤三：当对损失函数的改善小于根据专家经验法预设的阈值或达到最大迭代次数时，停止迭代；
步骤四：完成优化过程，得到高维动态决策树算法参数的具体数值：
；/>；/>；/>；/>；
在构建决策树时，通过最小化某个特定的分割准则，识别最佳的分割点，分割准则不仅考虑了单一特征的影响，而且还考虑了特征之间的相互作用和复合效应。采用混合方法，结合传统的绝对值差和欧氏距离，提高分割的准确性和鲁棒性。数学表达式为：
，
其中，表示确定决策树最佳分割点的分割准则函数，/>是调节分割准则的权重系数，/>是融合后的特征向量/>中第/>个元素，/>是分割阈值，用于确定分割点，/>是幂次，用于增加分割的敏感性，/>是用于平衡不同分割标准的调节系数。综合使用绝对值差和欧氏距离，分割准则不仅关注单一的异常值或数据分布的偏差，还考虑到数据点之间的整体关系。较高的/>值使分割过程中更敏感于离分割点近的数据点，有助于捕捉细微的数据结构变化。
作为一个实施例，首先获取数据集，包括含有不同土壤样本的某种化学成分浓度和对应的土壤侵蚀率的观测值；假设/>，/>，/>；进一步，定义目标函数：最小化/>，则目标函数的求解过程如下：
首先计算的初始值，假设/>（土壤侵蚀率/>作为分割阈值）；进一步，采用网格搜索法来调整/>和/>，搜索范围为/>：1到3，/>：0.1到1，步长均为0.1；进一步，对于每个/>和/>值的组合，计算/>，选取使/>最小的参数组合作为最优参数；基于最优参数，对新数据点计算/>，找到最佳分割点；最后，得到不同/>值下的/>如下：
当时，/>；当/>时，/>；当/>时，；
即当时，分割准则函数/>的值最小；因此，基于最小化的/>来选择参数，那么最优的/>值将是1。
通过动态调整树的深度和分割的复杂性，平衡树的生长，以防止过拟合，根据树的当前深度和熵变调整生长速度和复杂性。公式表达为：
，
其中，是控制决策树生长的函数；/>是分割前后的熵差，衡量信息增益的变化；/>是当前树的深度；/>、/>、/>是控制树生长的关键参数。通过控制决策树生长的函数调整树的生长，生成决策树（包括其结构和节点决策），供下一步的动态调整使用。使用Sigmoid函数/>来动态调整决策树的生长速度，该函数随着树的深度/>的增加，其值逐渐接近于/>，确保树的生长速度随深度增加而逐渐稳定，防止生长过快。参数/>控制Sigmoid函数的斜率，即控制生长速度调整的敏感性。/>作为函数的一个系数，决定了函数的上限，影响树的最大生长速度。加入熵变量(/>)以调整树在分割时的复杂性，熵差衡量了分割前后信息增益的变化，其平方强调了高信息增益变化的重要性。/>调节了信息增益变化对树生长复杂性的影响程度；
作为一个实施例，首先基于文献调研或先前研究，给、/>、/>设定初步的估计值；再采用交叉验证结合网格搜索或贝叶斯优化来寻找最优参数组合，这需要定义一个性能指标作为优化目标，性能指标如分类准确率、AUC值或者均方误差（MSE）；进一步，将数据集划分为训练集和验证集，使用训练集来训练控制决策树生长的函数的模型，并在验证集上测试模型性能，以评估参数组合的效果。
定义、/>、/>的搜索范围和步长，***地遍历所有可能的参数组合，找到性能最优的参数组合。采用贝叶斯优化来智能地搜索参数空间，以更有效率地找到最优参数，具体实现过程如下：
步骤一：根据选定的寻找最优参数组合的方法执行参数搜索过程，记录每一组参数的性能指标；
步骤二：分析不同参数组合下模型的性能，找到最优化的参数组合、/>、/>；
步骤三：使用独立的测试集验证最优参数组合的模型性能，确保模型具有良好的泛化能力；
经过上述过程，最终得到的最优参数估计值为：；/>；。
为了使决策树能够适应新数据的加入，确保对于数据变化保持敏感和适应性。通过对多棵树的输出进行加权平均，并根据新数据调整权重，实现决策树的动态调整。公式为：
，
其中，是动态调整函数，用于根据新数据调整已有的决策树结构；/>是决策树的权重，反映了其对总决策的贡献程度；/>是决策树数量序数；/>是生成的决策树；/>分别代表输入的特征向量和深度参数；逻辑函数（或Sigmoid函数），表达式为/>，即可将/>看作是/>，是机器学***均的思想。
综合所有决策树的输出，形成对土壤侵蚀和土地利用关系的全面评估。采用加权平均的方式来汇总所有决策树的输出，公式为：
，
其中，是综合评估函数，汇总所有决策树的输出，即综合评分，/>是归一化权重，/>是第/>棵决策树对于给定特征向量/>的动态调整输出。
分析决策树的每个节点从综合评估函数值中提取出的各个影响因素的贡献度，即子分数；在每个节点，决策树算法根据不同的特征（如土壤化学成分、土地利用类型等）做出分割决策，从而影响最终的综合评分。通过记录每个特征在决策过程中的作用和重要性，可以评估其对综合评分的贡献。例如，如果某个土壤化学成分在多个关键的分割点中起到了重要作用，那么可以认为它对综合评分有较大的贡献。
使用地理信息***（GIS）将子分数和综合评分映射到具体的地理位置，可以识别土壤侵蚀风险高于预设阈值或土壤健康状况低于预设阈值的区域。通过专家经验法设定预设阈值。对不同因素与评分之间的关系进行统计分析，使用散点图、热力图等可视化工具展示不同因素如何影响土壤状况。
综上所述，便完成了一种流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法。
发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
上述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1. 收集原始土壤数据，将原始土壤数据转换到高维特征空间，并对转换后的高维数据进行时间序列分析；时间序列分析的具体公式如下：
,
其中，表示时间序列分析的结果；/>代表原始土壤数据向量；/>是时间变量；表示第/>个高维数据；/>是第/>个高维数据的权重；/>是时间因子；/>是高维数据的数量；/>是时间多项式的阶数索引；/>是最大阶数；
基于时间序列分析的结果和土地利用数据构建非线性自适应网络模型，量化土地利用变化对土壤的物理和化学属性的影响；非线性自适应网络模型的具体实现如下：
,
其中，是非线性自适应网络模型的输出；/>是土地利用数据；/>是第/>个网络节点的权重；/>是网络参数；/>是网络非线性行为的阶数索引；/>是网络节点的数量；
S2. 设计高维动态决策树算法，分析土壤侵蚀与土地利用的非线性关系；在高维动态决策树算法的实现过程中，将土壤物理和化学属性数据、土地利用数据以及地形和水文数据进行融合，得到融合后的特征向量，具体数学公式表示为：
,
其中，表示融合后的特征向量；/>表示原始土壤数据向量的第i个元素；是/>在时间/>的分析结果；/>、/>是用于控制指数转换强度的调节系数；/>用于控制对数转换强度的调节系数；/>、/>是用于控制双曲正切转换强度的调节系数；/>是原始土壤数据向量中元素的数量；
进一步，构建并动态调整决策树；在构建决策树时，基于融合后的特征向量，通过最小化分割准则识别决策树最佳分割点；具体的数学表达式为：
,
其中，表示确定决策树最佳分割点的分割准则函数；/>是调节分割准则的权重系数；/>是融合后的特征向量/>中第/>个元素；/>是分割阈值；/>是幂次；/>是用于平衡不同分割标准的调节系数；
进一步，引入控制决策树生长的函数，公式表达为：
,
其中，是控制决策树生长的函数；/>是分割前后的熵差；/>是当前树的深度；、/>、/>是控制树生长的关键参数；通过动态调整树的深度和分割的复杂性，平衡树的生长；根据树的当前深度和熵差调整生长速度和复杂性；
通过综合评估函数，综合所有决策树的输出，形成对土壤侵蚀和土地利用关系的评估；综合评估函数的公式为：
,
其中，是综合评估函数；/>是归一化权重；/>是第/>棵决策树对于特征向量/>的动态调整输出；
并分析决策树的每个节点从综合评估函数的值中提取出的各个影响因素的贡献度。
2.根据权利要求1所述的流域土地利用与土壤侵蚀关系动态评估方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
对原始土壤数据进行数据转换，将原始土壤数据转换到高维特征空间，得到转换后的高维数据；具体实现过程如下：
,
其中，表示转换后的高维数据；/>是Sigmoid函数；/>、/>、/>、/>是转换参数；/>是数据维度的总数；/>表示第/>个数据维度；/>表示多项式的阶数索引；原始土壤数据涵盖了土壤物理和化学属性数据、土壤侵蚀数据以及地形和水文数据。
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