近年来,机器学习技术的飞速发展,为生态学研究提供了新的工具和方法,推动了研究思路的更新和研究范式的转变,引领生态学逐渐走向数据驱动型研究的时代。随着环境问题的日益严峻,生态安全问题也已逐渐成为全球关注的焦点。对生态安全中...近年来,机器学习技术的飞速发展,为生态学研究提供了新的工具和方法,推动了研究思路的更新和研究范式的转变,引领生态学逐渐走向数据驱动型研究的时代。随着环境问题的日益严峻,生态安全问题也已逐渐成为全球关注的焦点。对生态安全中的安全评估、模拟与安全预警以及安全格局三个子领域进行了概述。以Web of Science核心合集和中国知网的文献为数据源,系统梳理机器学习在生态安全领域的应用进展,并归纳总结了关键词与相关算法。结果显示,机器学习在生态安全的主要应用包括分析确定影响因素、分析确定指标的权重和重要性、模拟生态安全与指标间的对应关系、动态预测与预警、识别生态源(区)以及格局的动态演变六个方面。分析了每个应用内常见算法的特点、局限性及其适用性,并进行了算法演变分析。展望未来机器学习与生态安全可以进一步融合探索的问题,比如识别生态安全阈值、构建精准化生态安全预警平台以及阐明格局演化的驱动机制。为生态安全的未来研究提供参考。展开更多
文摘近年来,机器学习技术的飞速发展,为生态学研究提供了新的工具和方法,推动了研究思路的更新和研究范式的转变,引领生态学逐渐走向数据驱动型研究的时代。随着环境问题的日益严峻,生态安全问题也已逐渐成为全球关注的焦点。对生态安全中的安全评估、模拟与安全预警以及安全格局三个子领域进行了概述。以Web of Science核心合集和中国知网的文献为数据源,系统梳理机器学习在生态安全领域的应用进展,并归纳总结了关键词与相关算法。结果显示,机器学习在生态安全的主要应用包括分析确定影响因素、分析确定指标的权重和重要性、模拟生态安全与指标间的对应关系、动态预测与预警、识别生态源(区)以及格局的动态演变六个方面。分析了每个应用内常见算法的特点、局限性及其适用性,并进行了算法演变分析。展望未来机器学习与生态安全可以进一步融合探索的问题,比如识别生态安全阈值、构建精准化生态安全预警平台以及阐明格局演化的驱动机制。为生态安全的未来研究提供参考。
