文献类型：期刊文章

作　　者：张雷[1] 王琳琳[2] 刘世荣[3] 孙鹏森[3] 余振[4] 黄书涛[5] 张旭东[1]

机构地区：[1]中国林业科学研究院林业研究所,国家林业局林木培育重点实验室,北京100091 [2]北京农学院,北京102206 [3]中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所,国家林业局森林生态环境重点实验室,北京100091 [4]School of Natural Resources, West Virginia University, Morgantown, WV 26506,USA [5]山东省枣庄市市中区林业局,山东枣庄277100

出　　处：《植物生态学报》

基　　金：国家自然科学基金(41301056);中央公益性院所基本科研业务专项(CAFYBB2014QB006和RIF2012-04);林业软科学项目(2016-R21)

年　　份：2017

卷　　号：41

期　　号：4

起止页码：387-395

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAB、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：物种生境模型预测结果通常是概率性的,然而在具体的保护管理等实践应用过程中通常需要基于二元值(存在/不存在)的分布图,此时就需要把概率性的预测结果转化为二元值,在此转化过程中就涉及阈值选择问题。此外,在评估模型预测准确度的时候,多数评估指标也需要选择一个阈值用于转化概率预测结果,这个阈值选择对于模型预测准确度也会有极大的影响。然而阈值选择却是物种生境模拟不确定性研究中较少涉及的领域。"随机森林"既可以生成物种生境概率分布图(回归算法)也可以生成二元分布图(分类算法),然而还未见对两种预测方式的比较研究。该文以珙桐(Davidia involucrata)和杉木(Cunninghamia lanceolata)为例,分别采用"随机森林"的分类算法和回归算法预测其生境二元分布图和概率分布图,通过4个不同阈值选择方法(默认值0.5、MaxKappa、MaxTSS和MaxACC)把概率预测图转换为二元分布图,进而比较分析转换结果对模型预估的影响。珙桐不同阈值选择方法所确立的阈值之间存在显著差异,而杉木没有显著差异;两物种模型准确度之间没有显著差异;在预测两物种未来气候条件下的生境面积变化、生境分布区迁移方向和距离以及最适宜海拔分布高度变化时,二元值转换后的回归算法与分类算法之间存在显著差异,但回归算法中各阈值选择方法之间没有显著差异。空间生境分布图的相似性分析表明MaxKappa和MaxTSS法具有最大相似性,分类算法与4种阈值选择方法之间具有最大差异。

关 键 词：阈值 概率生境图  二元生境图  随机森林  珙桐  杉木

分 类 号：S718.5[林学类]