本發明涉及生物，尤其涉及一種生物多樣性預測方法及裝置。

背景技術：

1、生物多樣性的空間分布格局是生態學、生物地理學、保護生物學的核心科學問題之一；亦是保護優先區、生態廊道、生態恢復等保護規劃的基礎。目前，我國開展大量生物多樣性監測調查，采用人工樣線樣點，紅外相機、聲紋或視頻采集等設備，積累了一批詳實的物種分布基礎數據。

2、但這些調查數據往往呈現零散、局部的點狀分布，無法給出研究區域整體的生物多樣性的空間分布格局，從而不利于研究區域的保護規劃。

技術實現思路

1、本發明提出一種生物多樣性預測方法及裝置，能夠對研究區域中未觀測區域的生物多樣性進行預測，給出研究區域整體的生物多樣性的空間分布格局，從而利于研究區域的保護規劃。

2、為了達到上述目的，本發明的采用如下技術方案：

3、第一方面，本發明提供一種生物多樣性預測方法，包括：獲取一段時間內研究區域的環境變量數據以及生物多樣性數據；生物多樣性數據包括：物種名稱、個體數量以及發現位置；環境變量數據包括：氣候因子、地形因子、生境因子以及干擾因子。并基于物種完整性和物種累積曲線末端斜率，篩選生物多樣性數據并確定樣本集；研究區域中，篩選得到的生物多樣性數據中的發現位置所在的部分為已觀測區域，否則為未觀測區域。隨機森林模型對一段時間內未觀測區域的環境變量數據進行預測，得到一段時間內未觀測區域的生物多樣性預測數據；隨機森林模型通過樣本集訓練得到。再根據生物多樣性預測數據以及與生物多樣性預測數據對應的生物多樣性預測殘差，確定一段時間內未觀測區域的生物多樣性數據；生物多樣性預測殘差通過對隨機森林模型的預測殘差進行插值得到。

4、本發明提供的生物多樣性預測方法方法對研究區域內生物多樣性數據進行篩選，并采用篩選后的生物多樣性數據(已觀測區域的生物多樣性數據)訓練隨機森林模型，通過隨機森林模型對未觀測區域的環境變量數據進行預測，得到未觀測區域的生物多樣性預測數據后，再根據未觀測區域的生物多樣性預測數據與對應的生物多樣性預測殘差，得到未觀測區域的生物多樣性數據，至此，既得到了已觀測區域的生物多樣性數據，也得到了未觀測區域的生物多樣性預測數據。可見，本發明能夠對研究區域中未觀測區域的生物多樣性進行預測，給出研究區域整體的生物多樣性的空間分布格局，從而利于研究區域的保護規劃。

5、在第一方面的一種實現方式中，基于物種完整性和物種累積曲線末端斜率，篩選生物多樣性數據并確定隨機森林模型的樣本集，包括：

6、將研究區域劃分為多個區塊；

7、對于多個區塊中的每個區塊，將發現位置落入區塊的地理范圍的生物多樣性數據與區塊關聯；并通過與區塊關聯的生物多樣性數據，計算得到區塊的物種完整性和物種累積曲線末端斜率；

8、將多個區塊中物種完整性大于第一閾值且物種累積曲線末端斜率小于第二閾值的生物多樣性數據以及與生物多樣性數據對應的環境變量數據作為樣本集；

9、將樣本集中的生物多樣性數據所關聯的區塊劃入已觀測區域，將研究區域中剩余的區塊劃入未觀測區域。

10、在第一方面的一種實現方式中，隨機森林模型的訓練方法為：

11、通過訓練集訓練隨機森林模型；隨機森林模型的輸入為環境變量數據，隨機森林模型的輸出為生物多樣性預測數據；樣本集包括訓練集和測試集。

12、在第一方面的一種實現方式中，生物多樣性預測殘差的確定方法為：

13、通過測試集測試訓練后的隨機森林模型，將測試集中實際的生物多樣性數據與訓練后的隨機森林模型輸出的生物多樣性預測數據之差作為已觀測區域的預測殘差；樣本集包括訓練集和測試集；

14、對已觀測區域的預測殘差進行克里金插值，得到研究區域的生物多樣性預測殘差。

15、第二方面，本發明提供一種生物多樣性預測裝置，獲取模塊、篩選模塊、預測模塊以及確定模塊。獲取模塊用于，獲取一段時間內研究區域的環境變量數據以及生物多樣性數據；生物多樣性數據包括：物種名稱、個體數量以及發現位置。篩選模塊用于，基于物種完整性和物種累積曲線末端斜率，篩選生物多樣性數據并確定樣本集；研究區域中，篩選得到的生物多樣性數據中的發現位置落入的部分為已觀測區域，否則為未觀測區域。預測模塊用于，隨機森林模型對一段時間內未觀測區域的環境變量數據進行預測，得到一段時間內未觀測區域的生物多樣性預測數據；隨機森林模型通過樣本集訓練得到。確定模塊用于，根據生物多樣性預測數據以及與生物多樣性預測數據對應的生物多樣性預測殘差，確定一段時間內未觀測區域的生物多樣性數據；生物多樣性預測殘差通過對隨機森林模型的預測殘差進行插值得到。

16、在第二方面的一種實現方式中，篩選模塊具體用于，將研究區域劃分為多個區塊。對于多個區塊中的每個區塊，將發現位置落入區塊的地理范圍的生物多樣性數據與區塊關聯；并通過與區塊關聯的生物多樣性數據，計算得到區塊的物種完整性和物種累積曲線末端斜率。將多個區塊中物種完整性大于第一閾值且物種累積曲線末端斜率小于第二閾值的區塊劃入已觀測區域，將多個區塊中剩余的區塊劃入未觀測區域。將劃入已觀測區域的區塊關聯的生物多樣性數據以及與生物多樣性數據對應的環境變量數據作為樣本集。

17、在第一方面和第二方面的一種實現方式中，生物包括鳥類。

18、在第一方面和第二方面的一種實現方式中，物種完整性的計算公式如下；

19、

20、其中，si表示物種完整性，sobs表示樣本中觀察到的物種數目，chao1表示豐富度指數，n1表示僅包含一個個體的物種數量，n2表示僅包含兩個個體的物種數量；

21、物種累積曲線末端斜率通過一段時間內區塊中物種數量累計曲線計算得到。

22、第三方面，本發明提供一種電子設備，包括處理器和與處理器耦合連接的存儲器；存儲器用于存儲計算機指令，當電子設備運行時，處理器執行存儲器存儲的計算機指令，以使得電子設備執行如上述第一方面或其任一種實現方式中的方法。

23、第四方面，本發明提供一種計算機可讀存儲介質，包括計算機程序指令，當計算機程序指令由計算機執行時，使得計算機執行如上述第一方面或其任一種實現方式中的方法。

24、第五方面，本發明提供一種計算機程序產品，包括計算機程序指令，當計算機程序指令在計算機上運行時，使得計算機執行如上述第一方面或其任一種實現方式中的方法。

25、上述第二方面至第五方面及其可能的實施方式對應的技術效果可以參考上述對第一方面及其對可能的實施方式的技術效果的描述，此處不再贅述。

技術特征：

1.一種生物多樣性預測方法，其特征在于，包括：

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于物種完整性和物種累積曲線末端斜率，篩選所述生物多樣性數據并確定隨機森林模型的樣本集，包括：

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述隨機森林模型的訓練方法為：

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生物多樣性預測殘差的確定方法為：

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，

7.一種生物多樣性預測裝置，其特征在于，包括獲取模塊、篩選模塊、預測模塊以及確定模塊；

8.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和與所述處理器耦合連接的存儲器；所述存儲器用于存儲計算機指令，當所述電子設備運行時，所述處理器執行存儲器存儲的所述計算機指令，以使得所述電子設備執行如權利要求1至6任一項所述的方法。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，包括計算機程序指令，當所述計算機程序指令由計算機執行時，使得所述計算機執行如權利要求1至6任一項所述的方法。

10.一種計算機程序產品，其特征在于，包括計算機程序指令，當所述計算機程序指令在計算機上運行時，使得所述計算機執行如權利要求1至6任一項所述的方法。

技術總結
本發明提供了一種生物多樣性預測方法及裝置，屬于生物技術領域，能夠對研究區域中未觀測區域的生物多樣性進行預測，給出研究區域整體的生物多樣性的空間分布格局，從而利于研究區域的保護規劃。該方法對研究區域內生物多樣性數據進行篩選，并采用篩選后的生物多樣性數據(已觀測區域的生物多樣性數據)訓練隨機森林模型，通過隨機森林模型對未觀測區域的環境變量數據進行預測，得到未觀測區域的生物多樣性預測數據后，再根據未觀測區域的生物多樣性預測數據與對應的生物多樣性預測殘差，得到未觀測區域的生物多樣性數據。

技術研發人員：梁健超,胡慧建,徐玉萍,周智鑫,林泓存,黃源欣
受保護的技術使用者：廣東省科學院動物研究所
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28