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中國科學(xué)院南海海洋研究所研究員林強團隊在海洋生物物種分布模型構(gòu)建中如何選擇交叉驗證方法方面取得進展。9月17日,相關(guān)研究成果以Cross-validation matters in species distribution models: A case study with goatfish species為題,在線發(fā)表在《生態(tài)地理學(xué)》(Ecography)上。
在全球生物多樣性持續(xù)喪失的背景下,準確評估生物多樣性的空間分布模式對于制定有效的保護和管理策略至關(guān)重要。物種分布模型已成為評估生物多樣性的重要工具。該模型通過分析物種分布數(shù)據(jù)與生態(tài)因子之間的關(guān)系來預(yù)測目標物種的適宜棲息地分布。在模型構(gòu)建過程中,交叉驗證是評估模型預(yù)測性能的關(guān)鍵步驟。交叉驗證通過在不同數(shù)據(jù)集上反復(fù)訓(xùn)練和驗證模型,幫助研究人員選擇最佳模型參數(shù)。雖然隨機交叉驗證方法是常見的選擇,但有研究提出了空間交叉驗證方法以解決隨機交叉驗證忽視空間自相關(guān)性的問題。
該研究通過隨機交叉驗證與空間交叉驗證方法,以海洋近海典型魚類——羊魚為對象,進行模型的參數(shù)優(yōu)化和性能評估。研究發(fā)現(xiàn),兩種交叉驗證方法在95%的物種中得出不同的最佳模型參數(shù)組合,并在預(yù)測當(dāng)前和未來的棲息地分布方面存在差異。隨機交叉驗證方法在預(yù)測性能上可能存在過高估計的風(fēng)險,而空間交叉驗證方法傾向于保守。
同步研究結(jié)果表明,盡管隨機交叉驗證和空間交叉驗證方法在物種分布預(yù)測上存在差異,但兩者均得出印度-澳大利亞群島是羊魚物種豐富度最高的地區(qū),且易受氣候變化的影響。
該研究系統(tǒng)性地比較了隨機交叉驗證與空間交叉驗證方法對物種分布模型結(jié)果的影響,揭示了選擇交叉驗證方法對物種分布模型預(yù)測性能和結(jié)果的影響,為生物多樣性評估研究提供了新視角。
研究工作得到國家重點研發(fā)計劃和國家自然科學(xué)基金等的支持。
基于隨機交叉驗證和空間交叉驗證方法的模型預(yù)測能力和變量重要性
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