基于主成分-有向复杂网络的地球健康的评价及动态预测摘要地球是一个庞大而复杂的生态系统，评价并预测其健康状况一直是一个难题。本文建立了分析各国家(节点)健康状况的主成分分析模型；基于生态系统的复杂性，进一步构建了一个反映各节点间交互影响的有向复杂网络模型；进而采用灰色预测模型对地球健康状况进行动态预测。计算每个节点的健康指数。因为地球上的国家较多和地球健康指数影响指标较多，本文选取21个国家作为分析地球的节点、11个地球健康指标。采用主成分分析法对21个节点以及全球的11个指标进行综合分析，把11个指标抽象成5个主成分进行健康指数的求解。我们以2000年的进行验证，结果显示五个主成分的累积贡献率高达92%,结果可靠。我们同时对各个节点的综合值Z(健康指数)进行排名，排名靠前的是美国、澳大利亚、加拿大等发达国家，排名靠后的是Morocco、EgyptArabRep.China、Kenya等发展中国家且生态保护较差的国家。分析节点间的交互影响。建立有向复杂网络来考虑各节点间的相互影响,选取8个典型国家来构成类似生物圈的“小世界”,用8个国家节点的健康指数进行逐步回归来确定网络
