MaxEnt模型对群团状物种分布的预测
全面调查森林资源的空间分布和数量,特别是稀少、群团状分布的森林资源物种,非常复杂,而难实施。抽样调查方法虽然可以减少工作量,但是对于物种分布的调查也是比较盲目的,主要是不了解物种的大致分布情况。因此本文引入了物种分布模型,用以指导抽样调查,这样对于森林的调查即有的明确的目标又节省里人力物力。本文以柽柳和花棒为例,用物种分布模型MaxEnt模型来预测群团状物种的分布情况。结果表明,MaxEnt模型对柽柳和花棒分布的预测结果都比较好,且预测的分布图与实际调查的分布很相似。所以,物种分布模型MaxEnt模型是可以用于指导物种调查的。
花棒 柽柳 最大熵模型 AUC
陈新美 雷渊才 何铮
中国林业科学研究院资源信息研究所 北京 100093 江西省林业调查规划研究院 南昌 330046
国内会议
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2010-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）