生物多样性关键区域识别方法技术

本申请提供了一种生物多样性关键区域识别方法

【技术实现步骤摘要】
生物多样性关键区域识别方法、装置和电子设备


[0001]本申请实施例涉及生态环境设计
，尤其涉及一种生物多样性关键区域识别方法
、
装置和电子设备
。

技术介绍

[0002]生物多样性关键区域是保护生物多样性的特定地理区域，经常被用作保护工作和确定优先级的协调中心，因此，生物多样性关键区域识别是至关重要的
。
[0003]目前，现有技术是通过对物种对应的环境变量进行相关性分析，然后结合物种的分布数据进行区域识别，获得生物多样性关键区域
。
然而，生物多样性关键区域还和气候变化相关，导致生物多样性关键区域识别不准确
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了一种生物多样性关键区域识别方法
、
装置和电子设备，以至少解决上述部分问题
。
[0005]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种生物多样性关键区域识别方法，所述方法包括：获取生物环境变量数据
、
生物气候变量数据和目标物种的分布点位数据，其中，所述生物气候变量数据包括当前时期和未来时期对应的气候变量数据
。
计算待研究区域包括的多个像元的环境指标值，并根据所述多个像元的环境指标值，确定环境评价结果，其中，所述环境指标值至少包括地貌多样性
、
高程范围和湿地密度的值
。
根据所述生物气候变量数据和所述环境评价结果，确定气候变化避难所潜力的评价结果
。
根据所述生物环境变量数据
、
所述生物气候变量数据和所述分布点位数据，确定所述目标物种的分布概率图
。
根据所述气候变化避难所潜力的评价结果和所述分布概率图，识别所述待研究区域包括的生物多样性关键区域
。
[0006]根据本申请实施例的第二方面，提供了一种生物多样性关键区域识别装置，所述装置包括：获取模块，用于获取生物环境变量数据
、
生物气候变量数据和目标物种的分布点位数据，其中，所述生物气候变量数据包括当前时期和未来时期对应的气候变量数据
。
第一计算模块，用于计算待研究区域包括的多个像元的环境指标值，并根据所述多个像元的环境指标值，确定环境评价结果，其中，所述环境指标值至少包括地貌多样性
、
高程范围和湿地密度的值
。
第二计算模块，用于根据所述生物气候变量数据和所述环境评价结果，确定气候变化避难所潜力的评价结果
。
第三计算模块，用于根据所述生物环境变量数据
、
所述生物气候变量数据和所述分布点位数据，确定所述目标物种的分布概率图
。
识别模块，用于根据所述气候变化避难所潜力的评价结果和所述分布概率图，识别所述待研究区域包括的生物多样性关键区域
。
[0007]根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器
、
通信接口
、
存储器和通信总线，处理器
、
存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信
。
存储器用于
存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如上述第一方面所述的生物多样性关键区域识别方法对应的操作
。
[0008]由上述技术方案，首先获取生物环境变量数据
、
生物气候变量数据和目标物种的分布点位数据，然后计算待研究区域包括的多个像元的环境指标值，并根据多个像元的环境指标值，确定环境评价结果，环境评价结果越高代表在不适宜的气候条件下形成适宜物种生存的局部气候的潜力越强，接着根据生物气候变量数据和环境评价结果，即结合气候变化和物理环境两大因素确定气候变化避难所潜力的评价结果，使得气候变化避难所潜力的评价结果更加准确，然后根据分布点位数据，结合气候变化和物理环境确定目标物种的分布概率图，进而根据气候变化避难所潜力的评价结果和分布概率图这两个指标，识别待研究区域包括的生物多样性关键区域，提升了识别生物多样性关键区域的准确性
。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0010]图1是本申请一个实施例提供的生物多样性关键区域识别方法的流程图；图2是本申请另一个实施例提供的生物多样性关键区域识别方法的流程图；图3是本申请一个实施例提供的生物多样性关键区域识别装置的示意图；图4是本申请一个实施例提供的电子设备的示意性框图
。
具体实施方式
[0011]为了使本领域的人员更好地理解本专利技术实施例中的技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
详细地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术实施例一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术实施例保护的范围
。
[0012]在下面的详细描述中对附图进行参考，这些附图形成详细描述的一部分并且图示了示例性实施例
。
另外，要理解，可以利用其他实施例，并且可以进行结构和
/
或逻辑改变，而不脱离要求权利的主题的范围
。
还应该注意的是，方向和参考（例如上
、
下
、
顶
、
底等）可以仅仅用于便于附图中特征的描述
。
因此，以下详细描述将不在限制意义上被理解，并且要求权利的主题的范围仅由所附权利要求及其等效物来限定
。
[0013]在下面的描述中，阐述了众多细节
。
然而，对于本领域技术人员来说将显而易见的是，可以在没有这些特定细节的情况下实践本文中的实施例
。
在一些情况下，公知的方法和装置以框图形式示出，而不是详细示出，以避免模糊本文中的实施例
。
在此说明书通篇对“实施例”或“一个实施例”或“一些实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定特征
、
结构
、
功能或特性被包括在本文中的至少一个实施例中
。
因此，在此说明书通篇各处中出现短语“在实施例中”或“在一个实施例中”或“一些实施例”不一定是指同一实施例
。
此外，在一个或多个实施例中，特定特征
、
结构
、
功能或特性可以以任何合适的方式组合
。
例如，第一实施例可以在与两个实施例关联的特定特征
、
结构
、
功能或特性不相互排斥的任何情况下与
第二实施例组合...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种生物多样性关键区域识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取生物环境变量数据
、
生物气候变量数据和目标物种的分布点位数据，其中，所述生物气候变量数据包括当前时期和未来时期对应的气候变量数据；计算待研究区域包括的多个像元的环境指标值，并根据所述多个像元的环境指标值，确定环境评价结果，其中，所述环境指标值至少包括地貌多样性
、
高程范围和湿地密度的值；根据所述生物气候变量数据和所述环境评价结果，确定气候变化避难所潜力的评价结果；根据所述生物环境变量数据
、
所述生物气候变量数据和所述分布点位数据，确定所述目标物种的分布概率图；根据所述气候变化避难所潜力的评价结果和所述分布概率图，识别所述待研究区域包括的生物多样性关键区域
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算待研究区域包括的多个像元的环境指标值，并根据所述多个像元的环境指标值，确定环境评价结果，包括：通过地理空间信息系统，对所述待研究区域包括的每个像元分别计算以该像元为中心
、
预定半径范围内的区域的环境指标值，作为该像元的环境指标值；对所述多个像元的多个环境指标值进行归一化处理后，对归一化处理结果进行等权重的空间叠加，获得所述环境评价结果
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述生物气候变量数据和所述环境评价结果，确定气候变化避难所潜力的评价结果，包括：根据所述生物气候变量数据进行主成分分析，选取代表气候变量的关键信息的多个主成分；获取所述多个主成分对应的现在时期和未来时期的生物气候变量数据，通过如下公式分别计算每个所述像元对应的气候变化速度：分别计算每个所述像元对应的气候变化速度： 用于表征像元对应的气候变化速度；
d
用于表征当前时期的像元与具有当前时期对应的气候类型的未来时期的其他像元之间的距离中的最小值，或者未来时期的像元与具有未来时期对应的气候类型的现在时期的其他像元之间的距离中的最小值；
t
用于表征当前时期与未来时期之间的时间差；根据各所述像元对应的气候变化速度，获得气候变化速度图；根据所述气候变化速度图和所述环境评价结果，确定所述气候变化避难所潜力的评价结果
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述气候变化速度图和所述环境评价结果，确定所述气候变化避难所潜力的评价结果，包括：对所述气候变化速度图进行反向缩放并进行归一化处理，获得气候变化分析结果；对所述气候变化分析结果与所述环境评价结果进行等权重空间叠加，获得所述气候变化避难所潜力的评价结果
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述生物环境变量数据
、
所述生
物气候变量数据和所述分布点位数据，确定所述目标物种的分布概率图，包括：根据所述生物气候变量数据中包括的当前时期对应的气候变量数据
、
所述生物环境变量数据和所述分布点位数据，拟合所述目标物种的分布模型；将所述生物气候变量数据中包括的当前时期和未来时期对应的气候变量数据作为所述分布模型的输入，获得所述分布模型输出的所述目标物种对应当前时期和未来时期的初始分布图；对...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑曦，欧小杨，刘阳，吕英烁，艾昕，周凯，张雅茹，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：