【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生态风险监测，具体地说，涉及基于分位数回归静态covar模型的生态风险监测方法。
技术介绍
1、随着全球生态环境问题日益严峻，生态风险的监测与评估已成为各国政府、科研机构和企业关注的重点。生态风险不仅影响生态系统的稳定性，还可能对人类社会的可持续发展产生深远影响。在此背景下，如何有效识别和评估生态风险，尤其是应对生态风险的动态变化，成为亟待解决的技术难题。
2、目前，生态风险监测方法主要依赖于传统的统计模型或专家评估法，但这些方法往往存在一定的局限性。例如，传统的生态风险评估模型大多忽略了变量间的复杂相互作用和动态变化，无法准确捕捉到生态系统中的非线性关系和突发风险。此外，生态风险阈值的确定通常采用静态标准，忽略了环境变化对风险水平的动态影响，导致预测结果不够准确，难以实现实时监控和预警。
3、为了解决上述问题，近年来，分位数回归方法被广泛应用于金融领域的风险分析中，因其能够更好地处理条件分布中的尾部风险问题。基于分位数回归的静态covar模型在估计系统性风险时，能够考虑到不同风险水平下的变量依赖关系，尤其是极端风险情形下的变量关系。然而，传统的静态covar模型多应用于金融系统的风险评估，在生态风险领域的应用研究相对较少。
4、另外，随着生态系统的复杂性和多样性增加，如何准确评估并划分生态风险阈值，是实现实时动态监测的关键。现有技术中，虽然有不少方法涉及生态风险阈值的设定，但往往缺乏系统性和适应性，未能针对实际监测需求进行有效划分，导致生态风险监测的响应速度和精确度较低。>
5、因此，亟需一种新的生态风险监测方法，通过引入分位数回归静态covar模型，能够有效估计和反映变量之间的条件相关性，克服传统方法在复杂环境下的局限性，同时结合网格化的阈值划分方法，实现生态风险的实时动态监测，为生态环境保护提供更加精准的预警和决策支持。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术采用技术方案的基本构思是：
2、基于分位数回归静态covar模型的生态风险监测方法，包括如下步骤：
3、步骤s1：收集待监测区域的生态数据，所述数据包括水质监测、气候变化、土地使用变化等影响生态风险的相关因素；
4、步骤s2：对所述生态数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补和异常值检测；
5、步骤s3：选择合适的分位数值，利用分位数回归模型对生态数据进行回归建模，得到不同分位数下的回归系数；
6、步骤s4：基于回归系数，计算各生态单元的风险值var，分别得到每个分位数下的风险测度；
7、步骤s5：计算各生态单元对整体生态系统风险的传递效应，得到covar值，并通过covar值评估各单元的风险溢出效应；
8、步骤s6：根据covar值对各生态单元进行风险排名，识别出对生态系统风险影响最大的单元；
9、步骤s7：根据排名结果制定相应的生态保护和风险预警措施。
10、作为本专利技术的一种优选实施方式，其中，所述分位数回归模型采用的回归方程为：
11、定义系统为s，单元为i，在单元i损失为xi的情况下：
12、
13、其中，表示在一定置信水平下系统的q分位数损失估计值。
14、作为本专利技术的一种优选实施方式，由var的定义可知：
15、
16、当xi取为时，可以算出机构i的covar值：
17、
18、作为本专利技术的一种优选实施方式，通过机构i的收益率序列的q分位数，可以计算出设为风险溢出值，其表达式为：
19、
20、其中分位数q＝0.5指在正常情况下的机构i的而分位数q＝0.05是指在发生风险情况下的单元i的
21、作为本专利技术的一种优选实施方式，表示的是一种边际效应，反映了单元i对系统s的系统性风险溢出水平。同时，因为var、covar和△covar的值通常为负值，所以一般用其绝对值代表风险程度，绝对值越大则表明风险越大。
22、作为本专利技术的一种优选实施方式，所述生态数据进一步包括区域内的土壤质量、植被覆盖度、物种多样性等生态指标。
23、作为本专利技术的一种优选实施方式，所述生态单元包括水体、湿地、森林、草地等生态功能区。
24、作为本专利技术的一种优选实施方式，所述数据预处理包括异常值检测、标准化处理以及时间序列数据的平滑处理。
25、作为本专利技术的一种优选实施方式，所述风险预警措施包括优先保护具有较高covar值的生态单元，并针对其制定定向的风险缓解策略。
26、作为本专利技术的一种优选实施方式，所述生态风险监测系统进一步包括数据输入模块、分位数回归模型计算模块、covar计算模块、风险评估模块以及结果输出模块。
27、作为本专利技术的一种优选实施方式，本专利技术还公开一种基于分位数回归静态covar模型的生态风险监测系统，包括：数据输入模块，用于收集待监测区域的生态数据；分位数回归模型计算模块，用于对收集的生态数据进行分位数回归建模，得到各个分位数下的回归系数；covar计算模块，用于根据回归结果计算各生态单元的covar值，并评估生态单元间的风险溢出效应；风险评估模块，用于根据covar值对各生态单元进行风险排名，并制定生态保护和风险预警措施；结果输出模块，用于展示各生态单元的风险评估结果及相应的风险管理建议。
28、本专利技术与现有技术相比具有以下有益效果：
29、本专利技术的模型与传统的covar模型相比，通过使用分位数回归方法估计相关系数矩阵和条件概率矩阵，考虑了变量之间的条件相关性，为解决包含生态风险变量与灾害风险变量的多变量问题提供了有效模型，并提高了生态风险测算的准确性。为实现生态风险的实时动态监测，本专利技术提出了基于网格的生态风险阈值的划分方法。在生态风险值超出风险阈值时，发出预警。
30、下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的描述。
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1.基于分位数回归静态CoVaR模型的生态风险监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分位数回归静态CoVaR模型的生态风险监测方法，其特征在于，其中，所述分位数回归模型采用的回归方程为：
3.根据权利要求2所述的基于分位数回归静态CoVaR模型的生态风险监测方法，其特征在于，由VaR的定义可知：
4.根据权利要求3所述的基于分位数回归静态CoVaR模型的生态风险监测方法，其特征在于，通过机构i的收益率序列的q分位数，可以计算出设为风险溢出值，其表达式为：
5.根据权利要求1所述的基于分位数回归静态CoVaR模型的生态风险监测方法，其特征在于，表示的是一种边际效应，反映了单元i对系统S的系统性风险溢出水平。同时，因为VaR、CoVaR和△CoVaR的值通常为负值，所以一般用其绝对值代表风险程度，绝对值越大则表明风险越大。
6.根据权利要求1所述的基于分位数回归静态CoVaR模型的生态风险监测方法，其特征在于，所述生态数据进一步包括区域内的土壤质量、植被覆盖度、物种多样性等生态指标。
8.根据权利要求1所述的基于分位数回归静态CoVaR模型的生态风险监测方法，其特征在于，所述数据预处理包括异常值检测、标准化处理以及时间序列数据的平滑处理。
9.根据权利要求1所述的基于分位数回归静态CoVaR模型的生态风险监测方法，其特征在于，所述风险预警措施包括优先保护具有较高CoVaR值的生态单元，并针对其制定定向的风险缓解策略，所述生态风险监测系统进一步包括数据输入模块、分位数回归模型计算模块、CoVaR计算模块、风险评估模块以及结果输出模块。
10.一种基于分位数回归静态CoVaR模型的生态风险监测系统，应用于权利要求1-9任一项所述的基于分位数回归静态CoVaR模型的生态风险监测方法，其特征在于，包括：数据输入模块，用于收集待监测区域的生态数据；分位数回归模型计算模块，用于对收集的生态数据进行分位数回归建模，得到各个分位数下的回归系数；CoVaR计算模块，用于根据回归结果计算各生态单元的CoVaR值，并评估生态单元间的风险溢出效应；风险评估模块，用于根据CoVaR值对各生态单元进行风险排名，并制定生态保护和风险预警措施；结果输出模块，用于展示各生态单元的风险评估结果及相应的风险管理建议。
...【技术特征摘要】
1.基于分位数回归静态covar模型的生态风险监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分位数回归静态covar模型的生态风险监测方法，其特征在于，其中，所述分位数回归模型采用的回归方程为：
3.根据权利要求2所述的基于分位数回归静态covar模型的生态风险监测方法，其特征在于，由var的定义可知：
4.根据权利要求3所述的基于分位数回归静态covar模型的生态风险监测方法，其特征在于，通过机构i的收益率序列的q分位数，可以计算出设为风险溢出值，其表达式为：
5.根据权利要求1所述的基于分位数回归静态covar模型的生态风险监测方法，其特征在于，表示的是一种边际效应，反映了单元i对系统s的系统性风险溢出水平。同时，因为var、covar和△covar的值通常为负值，所以一般用其绝对值代表风险程度，绝对值越大则表明风险越大。
6.根据权利要求1所述的基于分位数回归静态covar模型的生态风险监测方法，其特征在于，所述生态数据进一步包括区域内的土壤质量、植被覆盖度、物种多样性等生态指标。
7.根据权利要求1所述的基于分位数回归静态covar模型的生态风险监测方法，其特征在于，所述生态单元...
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