當(dāng)前全球生態(tài)系統(tǒng)生物多樣性呈現(xiàn)嚴(yán)重降低趨勢。由于物種間的相互作用構(gòu)成了復(fù)雜的食物網(wǎng),食物網(wǎng)中的某些物種或某些結(jié)構(gòu)的變化很可能會對食物網(wǎng)的穩(wěn)健性造成影響。因此,準(zhǔn)確的識別出食物網(wǎng)中哪些物種或哪些結(jié)構(gòu)對食物網(wǎng)的穩(wěn)健性影響顯著,有助于我們在進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)維護(hù)過程中確定食物網(wǎng)優(yōu)先保護(hù)順序以及物種保護(hù)的優(yōu)先等級,使有限的資源盡可能的得到最有效的利用。本研究首先,以來自Catlins河流的食物網(wǎng)為研究對象,用鄰接矩陣表示食物網(wǎng)中的作用關(guān)系,通過聚類分析和模擬刪除實驗分析節(jié)點與連接穩(wěn)健性之間的關(guān)系,同時提出食物網(wǎng)中關(guān)鍵種的判定方法;其次,以收集到的全球358個食物網(wǎng)為研究對象,以Python和R語言為操作環(huán)境,對食物網(wǎng)結(jié)構(gòu)指標(biāo)進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析;最后,分別建立Lasso回歸模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型,分析連接穩(wěn)健性的影響因素并對連接穩(wěn)健性進(jìn)行預(yù)測。主要研究結(jié)果如下:（1）358個食物網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指標(biāo)中節(jié)點數(shù)量、連接密度和定向連接數(shù)的頻數(shù)集中分布于中間幾個分組范圍內(nèi),且第一個分組頻數(shù)值較小,連接密度分布服從冪律分布定律;平均距離頻數(shù)與直徑頻數(shù)具有相似的分布,第一個分組范圍頻數(shù)均為最大值,其余分組頻數(shù)相差不大;連... 

【文章來源】：遼寧大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖0-1研究框架圖

第1章研究方法與數(shù)據(jù)來源17圖1-1重抽樣方法的思想示意圖1.1.5Lasso回歸模型（1）模型選擇使用最小二乘法擬合的普通線性回歸是數(shù)據(jù)建模的基本方法。對較復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模的時候，普通線性回歸容易出現(xiàn)一些問題：比如容易產(chǎn)生過度擬合，也可能產(chǎn)生多重共線性的現(xiàn)象。針對以上問題，已有研究一般采用逐步回歸和最優(yōu)子集法等進(jìn)行子集的選擇，Breinmen(1995)曾批評到：最優(yōu)子集法不僅計算量巨大，而且結(jié)果不穩(wěn)定也不稀疏，會得到許多絕對值極小的參數(shù)，且本身無法克服多重共線性問題。為此我們通過對最小二乘估計加入懲罰約束，使某些系數(shù)的估計為0。Lasso回歸與Ridge回歸模型具有相同作用的參數(shù)λ，另外還有參數(shù)α來控制應(yīng)對高相關(guān)性數(shù)據(jù)時模型的性狀，Lasso回歸α=1，Ridge回歸α=0。嶺回歸和Lasso回歸的共同點是對損失函數(shù)(目標(biāo)函數(shù))加入一個懲罰項，使得模型由多解變?yōu)楦鼉A向其中一個解。在最小二乘法中，可以這樣理解，可能是不可逆的，通過加上正則項，迫使弱的特征的系數(shù)縮減為0。嶺回歸與Lasso回歸的不同之處在于：兩者在最小化RSS的計算里加入的收縮懲罰項不同，嶺回歸加入正則化的L2范數(shù)，見公式(1.17)，這個懲罰項中

第2章食物網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征24第2章食物網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征自然界復(fù)雜的食物網(wǎng)絡(luò)在生態(tài)學(xué)研究中受到越來越多的關(guān)注，而基于食物網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的研究即為當(dāng)前研究的熱點。本文從以下幾個方面對食物網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究。2.1節(jié)點數(shù)量節(jié)點數(shù)量，也即物種豐富度，是食物網(wǎng)中物種(一般為功能種)的個數(shù)，它直接標(biāo)度了一個食物網(wǎng)的大校本研究中的358個食物網(wǎng)中包含的節(jié)點數(shù)量從3到209，其中也包含具有相同節(jié)點數(shù)量的不同食物網(wǎng)類型，基本涵蓋了食物網(wǎng)的各個物種豐富度。圖2-1食物網(wǎng)節(jié)點數(shù)量頻數(shù)分布直方圖從圖2-1中可以看出358個食物網(wǎng)中，第一分組范圍的頻數(shù)較小，并且食物網(wǎng)含有的節(jié)點數(shù)量分布集中在50以內(nèi)。超過140個食物網(wǎng)的節(jié)點數(shù)量在第二、第三分組范圍內(nèi)，超過2/3的食物網(wǎng)所包含的節(jié)點數(shù)量小于100，所以我們認(rèn)為自然界中存在的食物網(wǎng)多是由物種數(shù)量小于100的群體組成。節(jié)點數(shù)量中有個

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析法的空間生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究[J]. 于強(qiáng),楊斕,岳德鵬,王宇航,蘇凱,張啟斌.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報. 2018(03)
[2]北部灣北部生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能研究Ⅶ:基于Ecopath模型的營養(yǎng)結(jié)構(gòu)構(gòu)建和關(guān)鍵種篩選[J]. 孫龍啟,林元燒,陳俐驍,曹文清,鄭連明.  熱帶海洋學(xué)報. 2016(04)
[3]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性與生態(tài)多樣性[J]. 李醫(yī)民,李鑫,華靜.  生態(tài)學(xué)雜志. 2014(06)
[4]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點重要性排序的研究進(jìn)展[J]. 劉建國,任卓明,郭強(qiáng),汪秉宏.  物理學(xué)報. 2013(17)
[5]網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)魯棒性指標(biāo)及應(yīng)用研究[J]. 杜巍,蔡萌,杜海峰.  西安交通大學(xué)學(xué)報. 2010(04)
[6]基于R軟件rpart包的分類與回歸樹應(yīng)用[J]. 謝益輝.  統(tǒng)計與信息論壇. 2007(05)
[7]生態(tài)學(xué)中關(guān)鍵種的研究綜述[J]. 葛寶明,鮑毅新,鄭祥.  生態(tài)學(xué)雜志. 2004(06)
[8]生態(tài)系統(tǒng)關(guān)鍵種理論:新思想、新機(jī)制、新途徑[J]. 孫剛,盛連喜.  東北師大學(xué)報(自然科學(xué)版). 2000(03)
[9]關(guān)鍵種概念在生物多樣性保護(hù)中的意義與存在的問題[J]. 韓興國,黃建輝,婁治平.  植物學(xué)通報. 1995(S2)

碩士論文
[1]基于模塊和關(guān)鍵種的食物網(wǎng)穩(wěn)定性研究[D]. 李冉.華北電力大學(xué)(北京) 2018



本文編號：3395649