[发明专利]提高生态位模型时间转移能力的方法

摘要

本发明提供一种提高生态位模型时间转移能力的方法，包括：根据目标区域的物种分布数据与全部环境因子数据，构建初始生态位模型，所述初始生态位模型包括：初始前期模型和初始后期模型；利用预设方法，对所述初始生态位模型进行改进，以提高所述初始生态位模型的时间转移能力；其中，所述时间转移能力，包括：追溯能力和预测能力。该方法能够有效提高生态位模型的时间转移能力，并提高模拟的准确性。

主权项

1.一种提高生态位模型时间转移能力的方法，其特征在于，包括：根据目标区域的物种分布数据与全部环境因子数据，构建初始生态位模型，所述初始生态位模型包括：初始前期模型和初始后期模型；利用预设方法，对所述初始生态位模型进行改进，以提高所述初始生态位模型的时间转移能力；其中，所述时间转移能力，包括：追溯能力和预测能力；所述预设方法，包括：环境变量筛选方法、和/或模型参数Regularization Multiplier调节方法；所述环境变量筛选方法为：基于斯皮尔曼秩Spearman’s rho相关性系数的环境变量筛选方法、或者基于方差膨胀因子VIF的环境变量筛选方法；其中，所述基于斯皮尔曼秩Spearman’s rho相关性系数的环境变量筛选方法，包括：S1、将前期的环境变量进行两两组合，并将后期的环境变量进行两两组合，得到前期的多组变量组合和后期的多组变量组合；S2、计算得到的变量组合中每组的两个环境变量之间的Spearman’s rho相关系数|r|；S3、按照|r|的大小排序，选取|r|最大的一组变量组合，如果选取的该组变量组合的|r|大于等于预设第一阈值，则基于变量的生态学意义或通过对比两个环境变量在初始前期模型或初始后期模型中的贡献率，筛选出该组变量组合中的一个与物种分布最相关的环境变量，将该组变量组合中的另外一个环境变量剔除；S4、将剔除后余下的前期的环境变量进行两两组合或将剔除后余下的后期的环境变量进行两两组合，返回步骤S2，直至余下全部环境变量的|r|小于预设第一阈值时，环境变量的筛选结束；其中，所述基于方差膨胀因子VIF的环境变量筛选方法，包括：P1、针对初始前期模型和初始后期模型，建立以任意常量作为因变量，以环境变量作为自变量的线性方程，并计算该线性方程中每个自变量的|VIF|值；P2、删除自变量的|VIF|值最大的环境变量；P3、将余下的环境变量重新作为自变量与任意常量建立线性方程，并计算该线性方程中每个自变量的|VIF|值，再次删除|VIF|值最大的环境变量；P4、重复步骤P3，直至余下的环境变量重新作为自变量与任意常量建立线性方程中每个自变量的|VIF|值|均小于预设第二阈值时，环境变量的筛选结束；其中，所述模型参数Regularization Multiplier调节方法，包括：所述初始生态位模型包括：Regularization Multiplier参数，通过将Regularization Multiplier的值依次增加为预设值，将增加后的Regularization Multiplier的值分别应用在初始前期模型和初始后期模型中，来选择最优Regularization Multiplier参数。