[发明专利]一种广布种分布范围的预测方法

说明书

本发明涉及物种分布研究领域，具体涉及一种广布种分布范围的预测方法，包括根据二截尾零膨胀泊松模型：对广布种各点分布概率进行预测的步骤。通过采用零膨胀模型对广布种的分布范围进行预测，零膨胀模型中的清楚地刻画了观测数据中的零样本是因为某地确实没有该物种存在，还是因为当次观测没有观测到该物种，从而可以从本质上对上述两种情况进行区分，有效解决了广布种观测数据不平衡、零数据过多的问题，使得对广布种分布范围的预测更加准确。

技术领域

本发明涉及物种分布研究领域，具体涉及一种广布种分布范围的预测方法。

背景技术

广布种，顾名思义，是指能广泛分布于世界各大洋或淡水各区域中的生物种，广布种分布的研究，是生物多样性研究和保护的一个重要方面。广布种的遗传多样性既关系到如何采取科学有效的方法和措施来保护物种，又有助于研究物种的进化历史和适应能力。若能基于样本得到要研究物种在全国范围内的分布范围，就可以对物种进行有效地有针对性的保护，从而极大地减少人力和财力的输出，因此，建立模型对广布种的分布范围进行预测是领域内的一大研究热点。

目前，在对广布种的研究中，应用较广的方法是最大熵模型法，最大熵模型基于热力学第二定律，按照该定律，一个非均衡的生命系统通过与环境的物质和能量交换以保持其存在，也就是说，一个实测存在的系统具有“耗散”的特征，耗散使系统的熵不断增加，直至该生命系统与环境的熵最大，而使熵达到最大的状态，也是系统与环境之间的关系达到平衡的状态。在物种潜在分布的相关研究中，可将物种与其生长环境视为一个系统，通过计算系统具有最大熵时的状态参数确定物种和环境之间的稳定关系，并以此估计物种分布。基于该原则，最大熵模型在已知样本点和对应环境变量的基础上，通过拟合具有熵值最大的概率分布对物种的潜在分布做出估计。最大熵模型在预测物种相对多度、地理尺度上预测物种空间分布、研究宏生态学格局、推断物种间相互作用、解释食物网的度分布等领域的应用十分广泛。

但是，最大熵模型无法区分出观测数据中未观测到目标物种的记录是因为该地真的没有该物种分布，还是因为该地存在该物种，只是因为物种的可移动性等其他原因造成未观测到该物种，因此，采用最大熵模型对广布种的分布范围进行预测的效果并不理想。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的采用最大熵模型对广布种的分布范围进行预测的效果不理想的缺陷，从而提供一种广布种分布范围的预测方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种广布种分布范围的预测方法，包括以下步骤：

获取已知物种分布数量站点的物种数量y；

获取已知物种分布数量站点的影响物种分布的环境主成分变量W、X；

根据二截尾零膨胀泊松模型计算参数γ、β；

所述二截尾零膨胀泊松模型为：

其中，表示某地某物种真正不存在的概率，表示某地某物种存在但没有观测到的概率；

获取待预测物种分布概率站点的环境主成分变量W′、X′；

根据λ′＝exp(β^TX′)计算预测物种分布概率站点的模型参数λ′，并根据所述二截尾零膨胀泊松模型对物种分布概率进行预测。

进一步的，所述获取已知物种分布数量站点的影响物种分布的环境主成分变量W、X的步骤包括：

获取已知物种分布数量站点的影响物种分布的环境协变量；

对所述环境协变量进行主成分降维，获得环境主成分变量。

进一步的，所述获取已知物种分布数量站点的影响物种分布的环境协变量的步骤包括：