Моделирование потенциального ареала обитания растений методами машинного обучения

Статья посвящена моделированию потенциального ареала обитания вида Pulsatilla turczaninovii Kryl. et Serg. (Прострел Турчанинова). Моделирование экологических ниш растений — процесс построения моделей с использованием современных компьютерных алгоритмов и биоклиматических данных для прогнозирования...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Published in:	Izvestii͡a︡ Altaĭskogo gosudarstvennogo universiteta no. 4(126); pp. 85 - 92
Main Authors:	Алексей Владимирович Ваганов, Владимир Федорович Зайков, Ольга Сергеевна Кротова, Андрей Игоревич Мусохранов, Захар Валерьевич Покалякин, Любовь Анатольевна Хворова
Format:	Journal Article
Language:	English
Published:	Altai State University 01-09-2022
Subjects:	randomforest биоклиматические характеристики биологический вид модели машинного обучения точки псевдо-отсутствия экологическая ниша язык программирования python
Online Access:	Get full text
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

Description
Summary:	Статья посвящена моделированию потенциального ареала обитания вида Pulsatilla turczaninovii Kryl. et Serg. (Прострел Турчанинова). Моделирование экологических ниш растений — процесс построения моделей с использованием современных компьютерных алгоритмов и биоклиматических данных для прогнозирования ареала обитания видов растений. Результатом моделирования является модель, с помощью которой можно картографировать территорию произрастания или проживания видов, прогнозировать ареал или анализировать влияние окружающей среды на виды. Для построения эффективных моделей прогнозирования экологических ниш растений требуются данные как о присутствии видов, так и об их отсутствии на той или иной территории. Точки отсутствия видов (или фоновые точки) не регистрируются в базах данных, но могут быть сгенерированы с использованием разных подходов. В данной статье описывается реализация трех подходов к выбору точек псевдо-отсутствия видов на определенной территории и представлен результат моделирования потенциального ареала обитания вида Pulsatilla turczaninovii Kryl. et Serg. с помощью алгоритма случайного леса — наиболее популярного способа построения ансамблей деревьев решений. Программная реализация модели осуществлена на высокоуровневом языке программирования Python.
ISSN:	1561-9443 1561-9451
DOI:	10.14258/izvasu(2022)4-13