【技术实现步骤摘要】
一种水浮莲入侵分布区预测方法及系统
本专利技术涉及地理信息、植物生态及入侵植物监测领域,具体涉及一种水浮莲入侵分布区预测方法及系统。
技术介绍
水浮莲被世界自然保护联盟(IUCN)列为全球十大入侵物种,其在我国的分布具有面积大、范围广、时间长的特征。水浮莲已严重威胁到我国尤其是南方地区的生物多样性,加剧了水生环境的恶化和物种灭绝,被国家环境保护总局和中国科学院列为必须严格控制的入侵物种名单。因此,揭示水浮莲的入侵分布区对于水浮莲的治理和预防具有重要意义。随着全球变暖进程的加剧,水生入侵物种的适生区逐渐变大,并向高纬度地区转移。另外,随着全球一体化进程的加快,国际和区域间的交流贸易活动更加频繁,也潜在的丰富了物种入侵的传播载体。因此,入侵物种治理和生物多样性的保护得到了国内外众多研究者的关注。然而,现有技术中并没有揭示如何有效地预测水浮莲入侵的可能性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术的不足,提供一种水浮莲入侵分布区预测方法及系统,以对水浮莲的适生区域做定量评估,为水浮莲灾害防治、水生环境管理和生物多样性保护提供信息支撑。为实现上述目的,本专利技术的技术方案是:第一方面,本专利技术实施例提供了一种水浮莲入侵分布区预测方法,包括:对所获取到的水浮莲灾害发生点信息和水浮莲灾害发生点的环境变量集进行RDA分析,以每个区域单元的水浮莲灾害发生点个数和密度作为响应变量,以水浮莲灾害发生点的环境变量集作为解释变量,获得与水浮莲生长相关的无冗余环境变量集; ...
【技术保护点】
1.一种水浮莲入侵分布区预测方法,其特征在于,包括:/n对所获取到的水浮莲灾害发生点信息和水浮莲灾害发生点的环境变量集进行RDA分析,所述水浮莲灾害发生点信息包括水浮莲灾害发生点的时间、位置和范围信息,以每个县域单元的水浮莲灾害发生点的个数和密度作为响应变量,以水浮莲灾害发生点的环境变量集作为解释变量,获得与水浮莲生长相关的无冗余环境变量集;/n对无冗余环境变量集采用WOE法处理,获得无冗余环境变量集中每一环境变量对水浮莲发生的影响权重;/n对预测区域中的所有环境变量进行影响权重求和,得到预测区的水浮莲生境适应性指数,以根据水浮莲生境适应性指数来分析预测区内可能发生水浮莲灾害的程度。/n
【技术特征摘要】
1.一种水浮莲入侵分布区预测方法,其特征在于,包括:
对所获取到的水浮莲灾害发生点信息和水浮莲灾害发生点的环境变量集进行RDA分析,所述水浮莲灾害发生点信息包括水浮莲灾害发生点的时间、位置和范围信息,以每个县域单元的水浮莲灾害发生点的个数和密度作为响应变量,以水浮莲灾害发生点的环境变量集作为解释变量,获得与水浮莲生长相关的无冗余环境变量集;
对无冗余环境变量集采用WOE法处理,获得无冗余环境变量集中每一环境变量对水浮莲发生的影响权重;
对预测区域中的所有环境变量进行影响权重求和,得到预测区的水浮莲生境适应性指数,以根据水浮莲生境适应性指数来分析预测区内可能发生水浮莲灾害的程度。
2.如权利要求1所述的水浮莲入侵分布区预测方法,其特征在于,所述水浮莲灾害发生点信息通过数字植物标本馆、文献记录和实地调查方式获取,并基于EsriArcGIS的Geodatabase数据库模块来构建水浮莲分布信息数据库。
3.如权利要求1所述的水浮莲入侵分布区预测方法,其特征在于,所述水浮莲灾害发生点的环境变量集从地理空间数据云、国家气象局数据共享平台、统计年鉴方式获取,并基于EsriArcGIS的Geodatabase数据库模块来构建水浮莲环境信息数据库。
4.如权利要求1所述的水浮莲入侵分布区预测方法,其特征在于,所述对无冗余环境变量集采用WOE法处理,获得无冗余环境变量集中每一环境变量对水浮莲发生的影响权重,包括:
假设水浮莲灾害发生的环境条件保持不变,即当区域满足已发生水浮莲灾害的条件,水浮莲灾害将会发生;设未来发生水浮莲灾害的事件为A,其概率为P(A);已经发生水浮莲灾害的事件为B,其概率为P(B);则P(A|B)为事件B发生条件下的事件A、B的发生概率,其等于P(B|A)乘于P(A)除以P(B),则:
将P(F)定义为区域内某一环境变量的概率,为不是该环境变量的概率;相应的,P(H)和分别代表该环境变量下和非该环境变量下的水浮莲灾害发生的概率,则Wi+和Wi-表示各个环境变量对水浮莲发生的正负向贡献程度,Wi+和Wi-的差Wi代表各个环境变量对水浮莲发生的影响程度,其相互关系可由式2-式4计算:
Wi=Wi+-Wi-(式4)。
5.如权利要求1所述的水浮莲入侵分布区预测方法,其特征在于,所述获得与水浮莲生长相关的无冗余环境变量集的过程为:
将响应变量和解释变量分别标准化为环境变量矩阵X和水浮莲矩阵Y,然后对矩阵Y中的每个响应变量分别与矩阵X中的所有解释变量进行多元回归,得到水浮莲与环境变量的拟合值矩阵Yfit以及残差矩阵Yres
对Yfit和Yres进行主成分分析,得到特征向量矩阵E和非约束性环境变量矩阵UE;特征向量矩阵E即为无冗余环境变量集。
6.一种水浮莲入侵分布区预测系统,其特征在于,包括:
水浮莲分布信息数据库,其存储的信...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈水森,陈金月,付娆,王重洋,赵晶,周慧,彭咏石,李丹,姜浩,
申请(专利权)人:广州地理研究所,
类型:发明
国别省市:广东;44
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