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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明属于但不限于生态环保技术领域，公开了一种气候变化和人类活动影响下淡水鱼类群落主要压力源的识别方法，搜集目标淡水鱼类群落的历史存在点和缺失点数据，收集影响鱼类分布的生物气候数据与人类活动相关数据建立变量集合；利用VIF筛选不具有共线性的变量，利用机器学习算法构建鱼类群落中每个生物的物种分布模型，基于S‑SDM模拟鱼类群落分布，筛选模型贡献度较高的环境因子；根据AUC和TSS选择的机器学习子模型，实现集合模型的堆叠和预测；分离气候变化、人类活动和其他压力源对淡水鱼群落的影响；使用Ie和HCP指标评价淡水鱼类群落的主要压力源及影响程度。本发明从鱼类群落的角度识别主要压力源及影响大小，解决多种面对多元压力源的生物多样性保护难题。
主权项：1.一种气候变化和人类活动影响下淡水鱼类群落主要压力源的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：搜集目标淡水鱼类群落的历史存在点和缺失点数据，收集影响鱼类分布的生物气候数据与人类活动相关数据建立变量集合；步骤2：利用方差膨胀因子VIF筛选不具有共线性的变量，利用机器学习算法构建鱼类群落中每个生物的物种分布模型，基于堆叠物种分布模型S-SDM模拟鱼类群落分布，筛选模型贡献度高于10％环境因子；步骤3：根据受试者工作特征曲线下面积AUC和真实技能统计量TSS两个评价指标，选择性能优越的机器学习子模型，实现集合模型的堆叠和预测；步骤4：分离气候变化和人类活动压力源对淡水鱼群落的影响；步骤5：使用压力源影响系数Ie和栖息地定殖潜力HCP指标评价淡水鱼类群落的主要压力源及其影响程度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 外部环境影响下淡水鱼类群落压力源识别方法及系统
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