首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

栖息地适宜度评价方法研究进展
引用本文:易雨君,程曦,周静.栖息地适宜度评价方法研究进展[J].生态环境学报,2013(5).
作者姓名:易雨君  程曦  周静
作者单位:1. 北京师范大学水沙科学教育部重点实验室,北京,100875
2. 中国水电顾问集团成都勘测设计研究院,四川 成都,610072
基金项目:环境保护部环保公益项目(201209029-4);国家自然科学基金项目(51279220);国家科技支撑计划课题
摘    要:栖息地模拟法是根据指示物种所需的物理生境条件确定河流流量,评价栖息地适宜度,为水生生物提供一个适宜的物理生境。与其他方法相比,栖息地模拟法考虑了生物本身对物理生境的要求,需要建立物种-生境评价指标。文章总结了目前用于描述物种—生境关系的栖息地适宜度评价方法,包括栖息地适宜度指数、多元统计方法、模糊逻辑方法、人工神经网络、对多物种和群落的统计分析,归纳了各个方法的进展和应用情况,重点分析了统计学方法在评估栖息地适宜度时的优势和不足。栖息地适宜度指数有二元、单变量、多变量3种格式,前2种方法只考虑单一因子,实际应用中多变量格式应用较多。多变量格式方法直观、所需数据容易获取、实际操作性强,是栖息地定量化的经典方法,也是目前应用最多的方法,然而其对专家经验依赖较多,主观性较强。近些年来,多元统计方法在栖息地适宜度评价方面的应用不断增加,它考虑物理变量之间的相互作用和相关性。模糊逻辑法在处理栖息地模拟中的不确定性方面具有优势,能更好地利用专家知识,更合理的处理建模过程中测量的不准确性和不确定性,同时也考虑了多个变量之间的相互作用,但是当考虑的变量数增加时,模糊规则的数量会迅速增加,给计算带来不便。人工神经网络能够隐性地找出响应变量和环境变量之间的复杂关系,但是其解释能力不足,并需要大量的实测数据对其进行训练,实际应用受到限制。通过排序分析或梯度分析可以对多物种和群落进行统计分析。这些方法都各有优劣,在实际应用中,应结合实际情况选择最合适的栖息地适宜度评价方法。

关 键 词:栖息地适宜度  单变量  多变量  统计学方法  模糊逻辑  回归  人工神经网络

Research progress in habitat suitability assessment methods
YI Yujun , CHENG Xi , ZHOU Jing.Research progress in habitat suitability assessment methods[J].Ecology and Environment,2013(5).
Authors:YI Yujun  CHENG Xi  ZHOU Jing
Abstract:
Keywords:habitat suitability  univariate method  multivariate method  statistical method  fuzzy logic  regression  artificial neural networks
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号