【摘 要】
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随着生态学研究的深入，生态学逐渐进入大数据时代。机器学习作为人工智能的核心技术之一，以及能够高效处理生态大数据的技术手段得到广泛应用。本文对近年来国内外的相关研究和应用进行系统的总结和分析，从水文、土壤、气象与气候、植被等多个研究要素进行应用综述及举例分析，涉及水文循环、碳循环、气象预测、气候变化、物种分布、健康评估、景观生态、资源管理等多个研究领域。最后基于对机器学习技术在生态学研究中存在的问题
【机 构】
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中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所国家林业和草原局森林生态环境重点实验室
【基金项目】
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贺兰山森林生态系统服务功能评估，森林生态系统数据智能管理、产品开发和挖掘应用（2021YFF0703905）； 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（CAFYBB2020ZE003）资助；
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随着生态学研究的深入，生态学逐渐进入大数据时代。机器学习作为人工智能的核心技术之一，以及能够高效处理生态大数据的技术手段得到广泛应用。本文对近年来国内外的相关研究和应用进行系统的总结和分析，从水文、土壤、气象与气候、植被等多个研究要素进行应用综述及举例分析，涉及水文循环、碳循环、气象预测、气候变化、物种分布、健康评估、景观生态、资源管理等多个研究领域。最后基于对机器学习技术在生态学研究中存在的问题进行分析，并对未来的趋势进行了展望。总体而言，随机森林与神经网络由于其自身特性，是生态学研究中较为常用的机器学习方法。而集成多种机器学习算法，或集成机器学习与传统统计方法、生态学模型等是未来基于机器学习的生态学研究最佳方案。
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