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龍圖騰網(wǎng)獲悉青島科技大學(xué)申請(qǐng)的專利基于人工智能算法的氣候變化影響植物分布的預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120450171B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510953877.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能算法的氣候變化影響植物分布的預(yù)測(cè)方法是由王丙璞;范柯欣;王碩;施超;楊景設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于人工智能算法的氣候變化影響植物分布的預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及基于人工智能算法的氣候變化影響植物分布的預(yù)測(cè)方法，屬于植物分布預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。從GBIF獲取全球植物分布數(shù)據(jù)，經(jīng)清洗后與WWF生態(tài)區(qū)矢量數(shù)據(jù)空間匹配，關(guān)聯(lián)物種與生態(tài)區(qū)ID，區(qū)分木本、草本植物，并標(biāo)準(zhǔn)化物種名，統(tǒng)計(jì)各生態(tài)區(qū)物種數(shù)，計(jì)算木本、草本比例并可視化；融合當(dāng)前及未來(lái)氣候數(shù)據(jù)，提取各生態(tài)區(qū)氣候特征中值，利用傳統(tǒng)線性回歸和人工智能算法構(gòu)建物種?氣候關(guān)系模型，分析溫度、降水及人類足跡、溫度季節(jié)性的影響，最終預(yù)測(cè)未來(lái)氣候情景下兩類植物分布格局。本發(fā)明通過(guò)多尺度數(shù)據(jù)耦合與非線性建模手段，為全球變化背景下生物多樣性保護(hù)與適應(yīng)性管理提供科學(xué)依據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能算法的氣候變化影響植物分布的預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于人工智能算法的氣候變化影響植物分布的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括： 步驟S1：獲取所有植物地理分布數(shù)據(jù)； 步驟S2：對(duì)所有植物分布數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾，生成有效新數(shù)據(jù)集； 步驟S3：將有效新數(shù)據(jù)集與全球陸地生態(tài)分區(qū)矢量數(shù)據(jù)按經(jīng)緯度坐標(biāo)進(jìn)行匹配，為每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)匹配所在的生態(tài)區(qū)域ID，最終獲得包含“species”和“ECO_ID”列的生態(tài)區(qū)分布數(shù)據(jù)； 步驟S4：分別獲得木本、草本及其他所有植物的物種名，并對(duì)物種名進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，并保存為包含“species”列的csv數(shù)據(jù)； 步驟S5：將標(biāo)準(zhǔn)化物種名后的數(shù)據(jù)與生態(tài)區(qū)分布數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)，獲取分別按照“species”列篩選出的生態(tài)區(qū)分布數(shù)據(jù)，保存為木本植物、草本植物分布數(shù)據(jù)，其中包含“species”和“ECO_ID”列； 步驟S6：分別計(jì)算出各個(gè)生態(tài)區(qū)中的木本、草本以及其他所有植物的物種數(shù)目； 步驟S7：根據(jù)獲得的生態(tài)區(qū)物種數(shù)目，計(jì)算各個(gè)生態(tài)區(qū)中的木本植物與草本植物的比例，并根據(jù)“ECO_ID”列與全球陸地生態(tài)分區(qū)矢量數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)，生成基于全球陸地生態(tài)分區(qū)系統(tǒng)的物種比例分布圖； 步驟S8：獲取當(dāng)前生物氣候特征以及未來(lái)氣候特征，將當(dāng)前與未來(lái)氣候特征按照經(jīng)緯度匹配到全球陸地生態(tài)分區(qū)，各個(gè)生態(tài)區(qū)中取各氣候特征的中值作為所述生態(tài)區(qū)的氣候特征值； 步驟S9：將氣候特征值兩兩組合后分別與木本植物比例、草本植物比例使用線性回歸模型，隨機(jī)森林模型，極限梯度提升決策樹模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型四種模型構(gòu)建物種-氣候關(guān)系； 步驟S10：選擇物種-氣候關(guān)系模型分析最優(yōu)條件下的溫度與降水對(duì)兩種植物的影響，同時(shí)在所述最優(yōu)條件下中分別加入人類足跡和溫度季節(jié)性的非線性數(shù)據(jù)，分析在不同水平下人類足跡和溫度季節(jié)性對(duì)于木本和草本植物的影響； 步驟S11：將分配好的未來(lái)氣候數(shù)據(jù)傳到物種-氣候關(guān)系模型中對(duì)草本植物、木本植物未來(lái)分布進(jìn)行預(yù)測(cè)，并可視化。

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