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GAM模型和BRT模型在长江口鱼类群落多样性预测中的比较

Comparison of generalized additive model and boosted regression tree in predicting fish community diversity in the Yangtze River Estuary, China

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长江口为西太平洋最大的河口,评估其鱼类群落多样性分布能够为长江口生态系统的修复和管理提供科学依据.本研究基于2012-2014年长江口渔业监测数据,分别使用GAM模型和BRT模型建立各站点水域鱼类群落多样性指数与环境和时空因子之间的关系.结合线性回归方程,采用交叉验证的方式对模型的预测能力和拟合效果进行评价,并绘制了2014年长江口鱼类群落多样性指数和丰富度指数的空间分布图.结果表明:盐度、pH和叶绿素a对多样性指数贡献最高,pH、溶解氧和叶绿素a是对丰富度指数贡献率最高的环境因子.BRT模型对于多样性指数和丰富度指数的拟合和预测结果均优于GAM模型.空间分布预测显示,相较于GAM模型,BRT模型能够对长江口小面积水域间的鱼类群落多样性作更好的区分,河口外侧水域的鱼类群落多样性明显高于河口内侧水域,而北支水域的多样性高于南支水域.

吴建辉、戴黎斌、戴小杰、田思泉、刘健、陈锦辉、王学防、王家启

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上海海洋大学海洋科学学院,上海201306

上海市长江口中华鲟自然保护区管理处,上海200092

中国远洋渔业数据中心,上海201306

大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室,上海201306

国家远洋渔业工程技术研究中心,上海201306

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长江口 广义加性模型(GAM) 提升回归树(BRT)模型 鱼类群落多样性

上海市科委地方能力建设项目长江口中华鲟增殖放流跟踪监测和效果评估项目

18050502000S170062

2019

应用生态学报
中国生态学学会 中国科学院沈阳应用生态研究所

应用生态学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.114
ISSN：1001-9332
年,卷(期)：2019.30(2)
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