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基于四种常用机器学习的梭梭(Haloxylon ammod-endron(C.A.Mey)Bunge)适宜生境分布研究

朱妮 郭彦龙

生态科学2023，Vol.42Issue(4)：190-199,10.
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生态科学2023，Vol.42Issue(4)：190-199,10.DOI:10.14108/j.cnki.1008-8873.2023.04.022

基于四种常用机器学习的梭梭(Haloxylon ammod-endron(C.A.Mey)Bunge)适宜生境分布研究

The suitable habitat distribution of Haloxylon Ammodendron (C.A.M.) Bunge based on four machine learning algorithms

朱妮 1郭彦龙2

作者信息

  • 1. 安康学院, 陕西省院士专家工作站, 安康 725000||安康市汉江水资源保护与利用工程技术研究中心, 安康 725000
  • 2. 中国科学院青藏高原研究所国家青藏高原科学数据中心, 北京 100101
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摘要

关键词

梭梭(Haloxylon ammodendron (C.A.Mey) Bunge/物种分布/机器学习/组合模型/荒漠物种

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

朱妮,郭彦龙..基于四种常用机器学习的梭梭(Haloxylon ammod-endron(C.A.Mey)Bunge)适宜生境分布研究[J].生态科学,2023,42(4):190-199,10.

基金项目

国家自然科学基金重点项目(41230852) （41230852）

陕西省教育厅项目(20JK0009) （20JK0009）

生态科学

OA北大核心CSCDCSTPCD

1008-8873

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