运用最大熵模型和随机森林模型对东北红松分布模拟

利用东北三省气候、土壤和地形等数据和红松分布样点，分别在 MaxEnt 软件和 Ｒ 语言中输出建模 精度、因子重要性和分布范围，对比最大熵模型和随机森林模型对预测物种潜在分布结果的差异。

Utilizing climate, soil, topographic and other relevant environmental data from the three northeastern provinces of China, as well as distribution sampling points of Korean pine, we separately output model accuracy, factor importance and potential distribution range using MaxEnt software and the R programming language, and compare the differences in predicted potential species distribution results between the Maximum Entropy Model and the Random Forest Model.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于东北地区红松的潜在分布模拟，通过整合气候、土壤和地形数据，运用最大熵模型和随机森林模型进行对比分析，以评估两种模型在预测物种分布上的差异。数据集属于'东北天然次生林抚育更新技术研究与示范'项目，旨在为林业管理和生态保护提供科学依据。