基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法技术

本发明专利技术涉及基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法，属于植物分布预测技术领域。从GBIF获取全球植物分布数据，经清洗后与WWF生态区矢量数据空间匹配，关联物种与生态区ID，区分木本、草本植物，并标准化物种名，统计各生态区物种数，计算木本、草本比例并可视化；融合当前及未来气候数据，提取各生态区气候特征中值，利用传统线性回归和人工智能算法构建物种‑气候关系模型，分析温度、降水及人类足迹、温度季节性的影响，最终预测未来气候情景下两类植物分布格局。本发明专利技术通过多尺度数据耦合与非线性建模手段，为全球变化背景下生物多样性保护与适应性管理提供科学依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于植物分布预测，具体涉及基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法。

技术介绍

1、近年来，随着全球气候变化加剧和人类活动对生态系统的影响日益显著，物种分布模型及相关预测技术已成为生态学、保护生物学和环境科学的研究热点。未来气候模式将通过年平均温度上升从根本上重塑热基准，同时放大季节性气候极端事件，并与日益加剧的人为干扰模式相互作用。目前，陆地生态系统的稳定性主要取决于木本植物和草本植物之间的功能平衡，但是这种维系木本植物、草本植物之间的关键的气候驱动因素仍然不明确。作为陆地生态系统中的两大植物对比体系之一，木本植物和草本植物的全球生物地理模式和气候驱动因素存在着显著差异。在此背景下，了解气候变化如何塑造全球木本和草本植物物种的生物地理格局至关重要。

2、目前，该领域在数据来源、模型方法、计算能力等方面取得了显著进展，但仍面临着以下几方面的问题：

3、一、针对分类学覆盖不足的问题。

4、过去通常将维管植物视为单一群体，忽视了木本和草本物种之间的区别。本申请实施例首先，通过调整并扩展已有的框架，建立一个涵本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法，其特征在于，所述步骤S33中，采用内连接模式，仅保留成功匹配到生态区的观测点，未匹配的点将被自动过滤；确保观测点与生态区域使用相同的坐标系；删除空间计算过程中生成的几何列和临时索引列，仅保留原始观测属性与生态区编号。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法，其特征在于，...

【技术特征摘要】

1.基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法，其特征在于，所述步骤s3包括：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法，其特征在于，所述步骤s33中，采用内连接模式，仅保留成功匹配到生态区的观测点，未匹配的点将被自动过滤；确保观测点与生态区域使用相同的坐标系；删除空间计算过程中生成的几何列和临时索引列，仅保留原始观测属性与生态区编号。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法，其特征在于，所述步骤s4包括：

5.根据权利要求1所述的基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方...

【专利技术属性】
技术研发人员：王丙璞，范柯欣，王硕，施超，杨景，
申请(专利权)人：青岛科技大学，
类型：发明
国别省市：