基于反馈性人工神经方法的大型底栖动物栖息地模拟

来源 :第十届全国环境与生态水力学学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zzt00007
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生物栖息地模型是河流生态系统健康管理和生物多样性保护的有效工具之一.本研究以大型底栖动物为研究对象,利用反馈性人工神经网络算法建立栖息地模型,并与水环境模型耦合,分析枯水期大型底栖动物典型物种的空间分布格局.选取漓江中游大圩江段,以2009~2010年野外实测数据为基础模拟分析了漓江枯水期特征物种黑龙江短沟蜷栖息地的空间分布状况.结果表明,黑龙江短沟蜷栖息地模型预测平均正确率达到77.3%,一致性平均值达到0.34;在河道流量为28m3/s时,漓江大圩江段枯水期黑龙江短沟蜷栖息地由37个斑块组成,总面积为113.6万m2.
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