陈鹏　张立峰　刘家福等

摘要：利用支持向量机建立了一种新的农业生态安全评价模型。借鉴“压力-状态-响应”框架模型构建农业生态安全评价指标体系，以此作为支持向量机模型的输入参数并进行农业生态安全评价，并通过GIS技术将吉林西部农业生态安全评价结果可视化。结果表明，基于支持向量机的农业生态安全评价模型具有良好的评价能力，评价结果可为当地农业生态安全和农业可持续发展提供决策依据。

关键词：支持向量机；农业生态安全；评价；吉林西部

中图分类号：X171 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2015）19-4898-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.19.062

Abstract： An agricultural ecological security evaluation model was established by support vector machine. According to the “pressure-state-response” framework model， the evaluation index system of agricultural ecological security was constructed，which was used as the input parameters of support vector machine model and used to evaluate agricultural ecological security， and visualize the results based on the GIS technology. The results showed that the evaluation model of agricultural ecological security based on support vector machine have good ability of evaluation，and the evaluation results can provide the decision-making basis for local agricultural ecological security and agricultural sustainable development.

Key words：support vector machine； agricultural ecological security； evaluate； western Jilin province

随着生态环境的日益恶化，生态安全问题已成为研究热点。目前，国外学者的研究聚焦在生态系统的健康和生态风险评价上[1]。国内研究主要集中在生态安全评价指标体系构建与评价方法探讨[2-5]，但由于各类指标的复杂函数关系，已有的研究不足以揭示它们之间错综复杂的关系，又由于数据不完备，用传统的农业生态安全评价方法很难达到满意的效果。支持向量机（Support vector machine，简称SVM）是1995年由Vapnik[6，7]等人研究并快速发展起来的一种基于统计学习模式识别方法，它在解决小样本非线性及高维模式识别问题中表现出特有的优势。近些年SVM主要应用在趋势分析和模式识别以及遥感图像的分类方面[8-10]。本文依据农业生态安全评价方法建立评价体系，利用支持向量机和GIS技术构建吉林省西部农业生态安全评价模型，以探讨新的模式识别方法在农业生态安全评价中的实际应用价值。……