红树林地理分布的预测模型
机器学习
2021-01-12 v2 应用统计
摘要
气候变化是一场迫近的灾难，逐年引发越来越紧迫的关注。人们已付出无数努力研究气候变化对农业、土地资源和生物多样性的长期影响。然而，涉及海洋生物的研究在文献中较为少见。我们的研究考察了关于红树林（生活在咸水海岸潮间带的一丛丛灌木或小树）种群的可用数据及其与气候变化变量——具体而言为温度、热含量、各类海平面与海水盐度——的相关性。红树林与海洋生态系统尤为相关，因其对其他海洋生物具保护性，且二氧化碳吸收率高，并能耐受海岸各异的盐度水平。我们基于前一年的全球分布以及海洋热含量、盐度、温度、比容海平面、热比容海平面与总比容海平面研究了全球分布的变化。表现最佳的预测模型为支持向量回归器，其相关系数为 0.9998。
引用
@article{arxiv.2101.00967,
title = {A Predictive Model for Geographic Distributions of Mangroves},
author = {Lynn Wahab and Ezzat Chebaro and Jad Ismail and Amir Nasrelddine and Ali El-Zein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.00967},
year = {2021}
}