KY_chenzhao的博客

原创 水文水动力模型在城市水系统研究中的深度应用与实践 — 以 SWMM 模型动态控制功能为例

水文水动力模型在城市水系统研究中发挥关键作用，本文重点探讨SWMM模型的动态控制功能。该功能通过条件判断实现对排水设施的实时调控，适用于溢流控制、泵站调度等场景。文章结合合流制排水系统案例，展示如何通过SWMM代码设置水深条件触发调蓄池和泵站联动，使年均溢流次数减少58.3%，溢流总量降低60%，同时提高调蓄池利用率35%。研究成果为城市内涝防治和海绵城市建设提供了实用技术参考。

原创 精准调控：基于 SWMM 动态控制规则的合流制排水系统溢流污染防治技术

水文水动力模型在城市水系统研究中发挥关键作用，本文重点探讨SWMM模型的动态控制功能。该功能通过条件判断实现对排水设施的实时调控，适用于溢流控制、泵站调度等场景。文章结合合流制排水系统案例，展示如何通过SWMM代码设置水深条件触发调蓄池和泵站联动，使年均溢流次数减少58.3%，溢流总量降低60%，同时提高调蓄池利用率35%。研究成果为城市内涝防治和海绵城市建设提供了实用技术参考。

原创 R 语言 Meta 诊断全攻略：异质性检验与发表偏倚处理技巧

随着人工智能技术的不断进步，Meta分析作为科学研究中的一种重要方法，也在不断地被赋予新的活力。特别是以ChatGPT为代表的AI大语言模型，为Meta分析提供了更为高效和智能的工具。本文将详细介绍AI赋能R-Meta分析的核心技术，并结合实际案例展示其应用效果。Meta分析是一种对多个独立研究结果进行定量综合的统计方法，广泛应用于医学、社会科学、农林生态等多个领域。R语言作为一种强大的统计和数据分析工具，拥有完整的数据处理、统计分析和图形展示功能，是进行Meta分析的理想平台。而AI大语言模型的引入，

原创 CESM 结果分析与可视化：以 CLM 为例的 LAI 数据处理与 NCL 绘图

地球系统模式（CESM）是研究地球气候系统的重要工具，尤其在模拟地球的过去、现在和未来气候状况方面具有广泛的应用。本文面向高校老师及科研院所科研人员，介绍CESM模式的基本结构、运行环境搭建及案例应用，重点聚焦于‌CLM（Community Land Model）单点及区域模式运行‌技术点，并结合案例代码和公式进行详细讲解。CLM是CESM中的陆面过程模型，负责模拟地表与大气之间的物质和能量交换。CLM单点及区域模式运行是CESM模式应用的基础，通过模拟特定区域或点的陆面过程，可以为气候变化研究、生态系

原创 基于PLUS-InVEST模型的生态系统服务多情景智能模拟与土地利用优化技术

随着全球气候变化和人类活动的加剧，生态系统服务的功能和价值评估成为生态学研究的重要议题。本文旨在向高校老师及科研院所的科研人员介绍AI驱动的全流程基于PLUS-InVEST模型的生态系统服务多情景智能模拟与土地利用优化技术，重点聚焦于‌InVEST模型的产水服务评估‌技术点，并结合实际案例进行详细讲解。InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs）模型是一个强大的生态系统服务评估工具，其中产水服务评估模块能够模拟和量化不同

原创 CESM 运行环境搭建实战：Linux 基础、编译体系与 Machine File 配置

地球系统模式（CESM）是研究地球气候系统的重要工具，尤其在模拟地球的过去、现在和未来气候状况方面具有广泛的应用。本文面向高校老师及科研院所科研人员，介绍CESM模式的基本结构、运行环境搭建及案例应用，重点聚焦于‌CLM（Community Land Model）单点及区域模式运行‌技术点，并结合案例代码和公式进行详细讲解。CLM是CESM中的陆面过程模型，负责模拟地表与大气之间的物质和能量交换。CLM单点及区域模式运行是CESM模式应用的基础，通过模拟特定区域或点的陆面过程，可以为气候变化研究、生态系

原创 复杂系统处理和进行因果推断，快来看我R语言贝叶斯网络模型表演

在现代科研领域，变量间的因果关系推断是生态学、环境科学、医学等多学科研究的核心问题。然而，传统的统计学方法往往只能揭示变量间的相关关系，而非因果关系。贝叶斯网络作为一种结合图论与统计学理论的新型模型，不仅能够统合多种统计学方法，还能进行有效的因果推断。贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系。它由一个有向无环图（DAG）和一个条件概率表（CPT）组成。DAG中的节点表示随机变量，边表示变量间的依赖关系；CPT则给出了每个节点在其父节点给定情况下的条件概率分布。贝叶斯网络的优势在于能够处

原创 基于R语言的贝叶斯网络模型实践技术应用：开启科研新视角

在现代科研领域，变量间的因果关系推断是生态学、环境科学、医学等多学科研究的核心问题。然而，传统的统计学方法往往只能揭示变量间的相关关系，而非因果关系。贝叶斯网络作为一种结合图论与统计学理论的新型模型，不仅能够统合多种统计学方法，还能进行有效的因果推断。贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系。它由一个有向无环图（DAG）和一个条件概率表（CPT）组成。DAG中的节点表示随机变量，边表示变量间的依赖关系；CPT则给出了每个节点在其父节点给定情况下的条件概率分布。贝叶斯网络的优势在于能够处

原创 AI赋能R-Meta分析核心技术：从热点挖掘到高级模型

随着人工智能技术的不断进步，Meta分析作为科学研究中的一种重要方法，也在不断地被赋予新的活力。特别是以ChatGPT为代表的AI大语言模型，为Meta分析提供了更为高效和智能的工具。本文将详细介绍AI赋能R-Meta分析的核心技术，并结合实际案例展示其应用效果。Meta分析是一种对多个独立研究结果进行定量综合的统计方法，广泛应用于医学、社会科学、农林生态等多个领域。R语言作为一种强大的统计和数据分析工具，拥有完整的数据处理、统计分析和图形展示功能，是进行Meta分析的理想平台。而AI大语言模型的引入，

原创 基于AI大语言模型的历史文献分析在气候与灾害重建中的技术-以海南岛千年台风序列重建为例

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型如GPT、BERT等在自然语言处理领域取得了显著成果。这些模型不仅提高了文本数据的处理和理解效率，还为历史灾害研究提供了全新的视角和方法。本文将深入探讨基于AI大语言模型的历史文献分析在气候与灾害重建领域中的技术应用，并结合海南岛千年台风序列重建的实际案例，展示其在实际操作中的技术要点。历史灾害文献的量化分析方法‌历史灾害文献中蕴含着丰富的气候变化信息，但如何有效地提取和利用这些信息一直是一个难题。基于AI大语言模型的量化分析方法为解决这一问题提供了有效途径。该

原创 基于R语言的空间异质性数据分析技术

在自然和社会科学领域，存在大量与地理或空间相关的数据，这些数据通常具有显著的空间异质性。传统的统计学方法在处理这类数据时往往力不从心。基于R语言的一系列空间异质性数据分析方法，如地理加权回归（GWR）、地理加权主成分分析（GWPCA）和地理加权判别分析（GWDA），为处理这类数据提供了有效的解决方案。本文旨在向高校老师及科研院所科研人员介绍这些技术，并结合案例展示其应用。

原创 基于R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等空间异质性数据分析技术

 在自然和社会科学领域，存在大量与地理或空间相关的数据，这些数据通常具有显著的空间异质性。传统的统计学方法在处理这类数据时往往力不从心。基于R语言的一系列空间异质性数据分析方法，如地理加权回归（GWR）、地理加权主成分分析（GWPCA）和地理加权判别分析（GWDA），为处理这类数据提供了有效的解决方案。本文旨在向高校老师及科研院所科研人员介绍这些技术，并结合案例展示其应用。地理加权回归（GWR）‌技术描述‌：地理加权回归是一种局部回归方法，它通过考虑数据的空间位置信息，对回归系数进行空间变化建模，从

原创 掌握ArcGIS：水土流失模拟与分析实战指南--基于ArcGIS、InVEST与RUSLE水土流失模拟及分析中的实践技术应用

水土流失作为全球性环境问题，严重影响着生态安全、饮水安全、防洪安全和粮食安全。特别是在中国，水土流失问题尤为突出，据第一次全国水利普查成果，我国现有水土流失面积高达294.91万平方公里。随着GIS技术的快速发展，其在水土流失模拟中的应用日益广泛，为科学防治水土流失提供了有力工具。原理深入浅出‌：通过生动的讲解，帮助快速掌握GIS技术在水土流失模拟中的基本原理。‌技巧与方法‌：详细讲解技术技巧，并提供所有案例数据及代码，能够上手操作。‌项目案例结合‌：结合实际项目案例，讲解GIS技术在水土流失模拟中

原创 SWMM复杂城市排水系统模型高级应用-SWMM复杂城市排水系统模型及排水防涝、海绵城市设计等工程实践应用

​在城市化进程日益加速的今天，城市排水系统的设计与优化成为了保障城市安全、提升居民生活质量的关键环节。为了应对复杂多变的城市水文环境，掌握先进的排水系统模拟技术显得尤为重要。美国环保局的雨水管理模型（SWMM）作为当前最为著名的排水系统模型之一，其在城市洪灾评价与防治、排水防涝、海绵城市设计等领域的应用日益广泛。SWMM（Storm Water Management Model）是美国环保局开发的一款用于模拟城市雨水径流和水质的模型软件。它能够模拟降雨和污染物质经过地面、排水管网、蓄水和处理设施，最终到达

原创 ArcGIS、InVEST与RUSLE在水土流失模拟及分析中的实践技术

水土流失作为全球性环境问题，严重影响着生态安全、饮水安全、防洪安全和粮食安全。特别是在中国，水土流失问题尤为突出，据第一次全国水利普查成果，我国现有水土流失面积高达294.91万平方公里。随着GIS技术的快速发展，其在水土流失模拟中的应用日益广泛，为科学防治水土流失提供了有力工具。原理深入浅出‌：通过生动的讲解，帮助快速掌握GIS技术在水土流失模拟中的基本原理。‌技巧与方法‌：详细讲解技术技巧，并提供所有案例数据及代码，能够上手操作。‌项目案例结合‌：结合实际项目案例，讲解GIS技术在水土流失模拟中

原创 解锁城市排水系统设计与二次开发的钥匙-SWMM复杂城市排水系统模型及排水防涝、海绵城市设计等工程实践应用

在城市化进程日益加速的今天，城市排水系统的设计与优化成为了保障城市安全、提升居民生活质量的关键环节。为了应对复杂多变的城市水文环境，掌握先进的排水系统模拟技术显得尤为重要。美国环保局的雨水管理模型（SWMM）作为当前最为著名的排水系统模型之一，其在城市洪灾评价与防治、排水防涝、海绵城市设计等领域的应用日益广泛。SWMM（Storm Water Management Model）是美国环保局开发的一款用于模拟城市雨水径流和水质的模型软件。它能够模拟降雨和污染物质经过地面、排水管网、蓄水和处理设施，最终到达受纳

原创 R语言机器学习遥感数据处理空间预测-遥感数据在生态学中的应用，掌握随机森林等机器学习算法，从数据准备到模型建立，再到空间预测与结果可视化

机器学习技术的引入为遥感数据处理与模型预测提供了新的解决方案，其中随机森林（Random Forest）以其优异的性能和灵活性成为研究者的首选工具之一。作为一种集成学习方法，随机森林通过构建多棵决策树并引入随机性（如Bootstrap抽样和特征子集选择），显著降低了模型的方差与过拟合风险，同时具备处理高维数据、噪声及异常值的鲁棒性。随机森林（RF）、极限梯度提升机（XGBoost）和支持向量机（SVM）等机器学习算法，分别建立预测模型，并参数调优。（2）整合、分析机器学习在遥感、生态领域的经典论文。

原创 用R语言+随机森林玩转遥感空间预测-基于R语言机器学习遥感数据处理与模型空间预测技术及实际项目案例分析

机器学习技术的引入为遥感数据处理与模型预测提供了新的解决方案，其中随机森林（Random Forest）以其优异的性能和灵活性成为研究者的首选工具之一。作为一种集成学习方法，随机森林通过构建多棵决策树并引入随机性（如Bootstrap抽样和特征子集选择），显著降低了模型的方差与过拟合风险，同时具备处理高维数据、噪声及异常值的鲁棒性。随机森林（RF）、极限梯度提升机（XGBoost）和支持向量机（SVM）等机器学习算法，分别建立预测模型，并参数调优。（2）整合、分析机器学习在遥感、生态领域的经典论文。

原创 【R语言科研】森林生态系统分析+可视化全攻略！零基础也能发顶刊

例如，通过多样性指数（如Shannon-Wiener指数、Simpson指数）可以量化物种多样性，通过非度量多维尺度分析（NMDS）、主成分分析（PCA）等方法揭示群落的组成和生态位特征。此外，R语言强大的空间数据分析能力也为研究森林的空间分布模式提供了便利，例如通过莫兰指数（Moran's I）或Ripley’s K函数，可以分析树木分布的聚集性、随机性或均匀性。这种方法的整合为森林生态系统的结构、功能与稳定性研究提供了全新的解决方案，也为未来的生态学研究开辟了更多可能性。2、群落生态学理论介绍。

原创 手把手教你用R语言做森林生态系统结构、功能与稳定性分析与可视化，附真实案例！

例如，通过多样性指数（如Shannon-Wiener指数、Simpson指数）可以量化物种多样性，通过非度量多维尺度分析（NMDS）、主成分分析（PCA）等方法揭示群落的组成和生态位特征。此外，R语言强大的空间数据分析能力也为研究森林的空间分布模式提供了便利，例如通过莫兰指数（Moran's I）或Ripley’s K函数，可以分析树木分布的聚集性、随机性或均匀性。这种方法的整合为森林生态系统的结构、功能与稳定性研究提供了全新的解决方案，也为未来的生态学研究开辟了更多可能性。1、案例分析与论文模板总结。

原创 防洪评价报告编制方法及洪水建模实践技术-河道洪水分析、水流模拟、河道治理等领域。该软件具有操作简便、计算准确、功能全面等特点

本文采用HEC-RAS软件建立一维水动力模型，模拟桥梁建设前后河道的水流状态，评估桥梁对河道防洪的影响。在HEC-RAS中，用户可以通过设置不同的参数（如糙率系数、断面形状等）来影响这些方程的求解结果，从而模拟出不同的水流状态。其中，ℎh 为水深，g 为重力加速度，K 为流量模数，C 为谢才系数，R 为水力半径。‌流速变化‌：桥梁建设后，河道的流速是否发生显著变化，是否影响河道的行洪能力。其中，A 为过水断面面积，Q 为流量，t 为时间，x 为沿河流方向的距离。

原创 ArcGIS的洪水淹没分析主要依赖于其强大的空间分析模块，包括DEM（数字高程模型）处理、水文分析、淹没模拟等。通过这些模块，可以实现洪水淹没范围的快速预测和可视化展示。

ArcGIS的洪水淹没分析主要依赖于其强大的空间分析模块，包括DEM（数字高程模型）处理、水文分析、淹没模拟等。在进行水文分析前，需对DEM数据进行预处理，以消除地形中的洼地，确保水流方向的正确性。利用ArcGIS的淹没分析工具，根据确定的淹没水位进行淹没模拟，生成淹没范围图。基于填洼后的DEM数据，进行水流方向分析，确定每个栅格单元的水流流向。根据水流方向数据，提取流域范围，为后续的淹没分析提供基础。基于水流方向数据，提取河网，用于洪水路径的模拟。根据历史洪水数据或预报数据，确定淹没水位。

原创 多模态Transformer的泛化边界拓展：可解释注意力权重与对抗鲁棒性联合优化-注意力机制/生成式模型/目标检测算法图神经网络

损失函数的设计（数据驱动与物理驱动的损失项）2、Swin Transformer模型（提出的背景、基本架构、与ViT模型的比较、分层架构、窗口机制、位置编码、Transformer编码器、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）1、ViT模型（提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化、ViT模型的Python代码实现））、搜索策略（随机搜索、贝叶斯优化、进化算法、强化学习等）、性能评估。

原创 防洪评价报告编制方法及洪水建模实践技术-防洪评价报告编制方法及洪水建模实践技术

随着社会经济的快速发展，河道周边土地的开发利用率不断增大，临河建筑物日益增多，导致防洪压力显著增大。为了科学合理地评估建设项目对河道防洪的影响，采用先进的水动力模型进行模拟分析显得尤为重要。HEC-RAS（Hydrologic Engineering Center's River Analysis System）是由美国陆军工程师兵团水文工程中心开发的一款强大的水动力模拟软件，广泛应用于河道洪水分析、水流模拟、河道治理等领域。该软件具有操作简便、计算准确、功能全面等特点，是防洪评价中不可或缺的工具之一。

原创 ChatGPT与DeepSeek在科研论文撰写中的整体科研流程与案例解析

‌‌：通过输入研究领域和关键词，ChatGPT可以快速生成一系列相关文献列表，并根据文献摘要进行初步筛选。‌‌：利用DeepSeek的深度解析能力，对筛选出的文献进行深入阅读，提取关键信息和创新点，为论文选题提供依据。

原创 基于ArcGIS的洪水淹没分析技术-洪水灾害普查、风险评估及淹没制图中的实践技术

洪水灾害是全球面临的主要自然灾害之一，对人类社会和自然环境造成巨大影响。准确的洪水淹没分析对于灾害预防、风险评估及应急响应至关重要。ArcGIS作为一款强大的地理信息系统软件，在洪水淹没分析领域具有显著优势。ArcGIS的洪水淹没分析主要依赖于其强大的空间分析模块，包括DEM（数字高程模型）处理、水文分析、淹没模拟等。通过这些模块，可以实现洪水淹没范围的快速预测和可视化展示。

原创 MATLAB保姆级指南-MATLAB 2024b用GAN生成对抗网络引爆科研生产力

4、Transformer模型工作原理（输入数据的Embedding、位置编码、层规范化、带掩码的自注意力层、编码器到解码器的多头注意力层、编码器的完整工作流程、解码器的完整工作流程、Transformer模型的损失函数）YOLO模型的工作原理（从传统目标检测到基于深度学习的目标检测、从“两步法”的R-CNN到“一步法”的YOLO、YOLO模型的演化历史）7、ViT模型（提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化。

原创 多模态Transformer的泛化边界拓展：可解释注意力权重与对抗鲁棒性联合优化-注意力机制/生成式模型/目标检测算法图神经网络

（输入数据的Embedding、位置编码、层规范化、带掩码的自注意力层、编码器到解码器的多头注意力层、编码器的完整工作流程、解码器的完整工作流程、Transformer模型的损失函数）提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化、ViT模型的Python代码实现）提出的背景、基本架构、与ViT模型的比较、分层架构、窗口机制、位置编码、Transformer编码器、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）

原创 数据驱动的粮食安全:基于大模型分析的中国农业70年变迁专题

免费学！！数据驱动的粮食安全:基于大模型分析的中国农业70年变迁专题

原创 ‌区域生态系统碳-水耦合效应评估‌——基于Python的GPP估算与蒸散发动态关联模型验证

在全球气候变化背景下，精确估算陆地生态系统水碳通量成为生态研究的关键命题。本研究创新性地整合、遥感数据处理、机器学习算法及生态过程模型，构建了一套高效可靠的蒸散发（ET）与植被总初级生产力（GPP）联合估算技术体系。本文将以黄河流域为案例区，详细解析技术实现路径。

原创 区域生态系统碳-水耦合效应评估‌—基于Python的GPP估算与蒸散发动态关联模型验证

在全球气候变化背景下，精确估算陆地生态系统水碳通量成为生态研究的关键命题。本研究创新性地整合、遥感数据处理、机器学习算法及生态过程模型，构建了一套高效可靠的蒸散发（ET）与植被总初级生产力（GPP）联合估算技术体系。本文将以黄河流域为案例区，详细解析技术实现路径。

原创 多光谱遥感在精准农业中的应用：基于Python的作物识别与归一化植被指数定量评估

多遥感数据包含可见光至红外波段的光谱信息，Python凭借其丰富的科学计算库（如rasterioGDAL），已成为处理此类数据的核心工具。本文以Landsat-8数据为例，演示‌‌的完整技术链。

原创 免费学！！生物大数据与AI的融合应用Nucleic Acids Research一作专场

原创 基于Python的多光谱遥感数据处理与分类技术实践—以农作物分类与NDVI评估为例

多光谱遥感数据包含可见光至红外波段的光谱信息，Python凭借其丰富的科学计算库（如rasterioGDAL），已成为处理此类数据的核心工具。本文以Landsat-8数据为例，演示‌‌的完整技术链。

原创 Python多技术融合在生态参量估算中的创新应用—以蒸散发与植被GPP估算为例

在全球气候变化背景下，精确估算陆地生态系统水碳通量成为生态研究的关键命题。本研究创新性地整合Python编程、遥感数据处理、机器学习算法及生态过程模型，构建了一套高效可靠的蒸散发（ET）与植被总初级生产力（GPP）联合估算技术体系。本文将以黄河流域为案例区，详细解析技术实现路径。

原创 MATLAB保姆级指南-零基础攻破Attention机制：从数学原理到ViT/BERT实战

4、Transformer模型工作原理（输入数据的Embedding、位置编码、层规范化、带掩码的自注意力层、编码器到解码器的多头注意力层、编码器的完整工作流程、解码器的完整工作流程、Transformer模型的损失函数）YOLO模型的工作原理（从传统目标检测到基于深度学习的目标检测、从“两步法”的R-CNN到“一步法”的YOLO、YOLO模型的演化历史）7、ViT模型（提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化。

原创 从数据采集到模型部署：滑坡灾害AI预测系统的全流程技术解析。基于DeepSeek/ChatGPT的AI智能体开发

全球气候变化加剧了滑坡、泥石流等地质灾害的发生频率与不确定性，传统基于统计与物理模型的预测方法常受限于‌‌与‌‌。近年来，AI智能体（AI Agents）与大型（LLMs）的突破为地质灾害研究提供了新范式：‌‌：通过、自主决策与实时响应，构建动态风险评估系统。‌‌：基于私有地质数据微调LLM，实现灾害文本报告解析、风险知识图谱构建与自动化预警。本文以‌‌为核心案例，详解基于RAG（检索增强生成）架构的本地化大模型开发、模型压缩优化技术，以及AI智能体在复杂地质场景中的科研落地路径。

原创 生态环境影响评价技术迭代与验证——西南水电开发的生态效应实证研究

集成解译、InVEST模型与深度学习技术，构建"多源数据融合-生态过程模拟-动态风险评估"三位一体的评价体系。以澜沧江某梯级水电站为例，开发基于PyTorch的植被覆盖度时空预测模型，提出改进型景观破碎度指数（ILFI）与生物多样性威胁度（BTI）耦合评估算法，实现施工期与运营期的生态效应量化追踪。案例验证显示，模型预测精度达91.7%，评价周期缩短40%。

原创 用 AI 智能体构建本地化地质灾害（滑坡）预测模型的全流程。基于DeepSeek/ChatGPT的AI智能体开发

全球气候变化加剧了滑坡、泥石流等地质灾害的发生频率与不确定性，传统基于统计与物理模型的预测方法常受限于‌‌与‌‌。近年来，AI智能体（AI Agents）与大型语言模型（LLMs）的突破为地质灾害研究提供了新范式：‌‌：通过多传感器数据融合、自主决策与实时响应，构建动态风险评估系统。‌‌：基于私有地质数据微调LLM，实现灾害文本报告解析、风险知识图谱构建与自动化预警。本文以‌。

原创 生态环境影响评价技术体系创新与工程实践验证‌‌——基于HJ 19-2022导则的西南水电开发生态效应研究

集成遥感解译、InVEST模型与深度学习技术，构建"多源数据融合-生态过程模拟-动态风险评估"三位一体的评价体系。以澜沧江某梯级水电站为例，开发基于PyTorch的植被覆盖度时空预测模型，提出改进型景观破碎度指数（ILFI）与生物多样性威胁度（BTI）耦合评估算法，实现施工期与运营期的生态效应量化追踪。案例验证显示，模型预测精度达91.7%，评价周期缩短40%。