基于DOMAIN和NeuralEnsembles模型预测中国毛竹潜在分布

编号 zgly0000750258

文献类型 期刊论文

文献题名 基于DOMAIN和NeuralEnsembles模型预测中国毛竹潜在分布

学科分类 220.1070;森林植物学

作者 张雷  刘世荣  孙鹏森  王同立 

作者单位 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所国家林业局森林生态环境重点实验室  中国林业科学研究院 

母体文献 林业科学 

年卷期 2011,47(7)

页码 20-26

年份 2011 

分类号 Q948.5 

关键词 DOMAIN  NeuralEnsembles  模型耦合  潜在分布模拟  气候变化  毛竹 

文摘内容 通过概形分析模型(profile technique)——DOMAIN生成物种生境适宜分布图,选取低适宜性的地区作为物种不存在区,然后应用分类判别分析模型(group discrimination technique)——NeuralEnsembles预测我国毛竹潜在分布。结果表明: 通过耦合DOMAIN和NeuralEnsembles模型可以改进NeuralEnsenbles模型预测精度;AUC和敏感度对用于建模的物种不存在数据取样数量不敏感,而最大Kappa值随着不存在数据取样数量的增大逐渐减小;未来气候变化将导致毛竹向北迁移33～266km,面积增加7.4%～13.9%。