【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物多样性，特别是涉及一种风险预测模型的确定方法、应用方法及相关装置。
技术介绍
1、生物多样性是描述整个自然界物种多样程度的一个广泛的概念，包括从基因、物种、生态系统以及景观等所有尺度上的复杂生命多样性。它概括了所有生物的结构、功能、分布、特征和组成。几年来，全球范围内出现了不同程度的生物多样性丧失的现象，从而影响生态系统多种功能的正常运转。许多研究都强调生物多样性在维持稳定和多产的生态系统方面至关重要，生物多样性的丧失会导致生态群落获取生物基本资源、产生生物量、分解和回收生物基本营养物质的效率降低。因此及时获取生物多样性信息并进行有效评估及预警对于维持生态系统稳定性十分有必要，从而有针对性地实施生物多样性保护和恢复举措。
2、生态学上生物多样性的评估工作往往从物种、生态系统和景观这三个尺度展开。物种多样性信息的获取主要是基于地面调查数据，记录样方中各类生物的种类及数量。还有学者提出dna条形码技术来实现物种的快速、准确和标准化鉴定，并且已经建立了比较完善的物种数据库。然而和物种多样性评估相比，景观、生态系统多样性的评估要复杂的多，需要考虑土地覆盖类型、气候、人类活动等多种因素并将它们量化，从而建立一套完善并与待评价地区相适配的评估技术体系。一种量化景观多样性的方法是在景观尺度上计算α-多样性(指小区域内土地覆盖类型的个数以及其面积和分布)、β-多样性(基于单个土地覆盖类型但在多个尺度上计算的α-多样性指，表征研究区域的空间配置)、和γ-多样性(在大范围内土地覆盖类型的个数以及其面积和分布)。但是这种
3、人类正面临着生物多样性丧失的巨大挑战，大量研究表明由于气候变化、城市面积扩张、自然生境转为农业和林业用地等多种因素，生物多样性丧失越来越被认为是人类面临的最大风险之一。生物多样性丧失这种不可逆转的损失发生在生物多样性评估的所有水平，包括生态系统、物种、基因等多个层面。随着人类对生物多样性重要性的认识日益加深，保护和管理生物多样性的需求也日益迫切，生物多样性预警体系成为了研究的热点问题。在生物多样性现状评估的基础上进行生物多样性风险评价以及预警是十分有必要的，可以对生物多样性安全进行提前预判和险情预报，对区域内经济、社会、生态环境协调发展的研究具有重要意义。
4、因此，如何对未来区域景观风险进行预测，成为本领域亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种风险预测模型的确定方法、应用方法及相关装置，可对未来区域景观风险进行预测。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种风险预测模型的确定方法，所述风险预测模型的确定方法包括：
4、获取数据集；所述数据集包括：若干连续年份的景观多样性风险评估指数和风险预警值。
5、以前两年的景观多样性风险评估指数为输入，以后一年份的风险预警值为输出，对cnn-lstm模型进行训练，得到风险预测模型；所述cnn-lstm模型包括：两个卷积层、一个lstm层和三个全连接层。
6、第二方面，本专利技术提供了一种风险预测模型的应用方法，所述风险预测模型的应用方法包括：
7、获取当前连续两年的景观多样性风险评估指数。
8、将所述当前连续两年的景观多样性风险评估指数输入风险预测模型，得到下一年份的风险预警值；所述风险预测模型为根据上述所述的风险预测模型的确定方法训练得到的模型。
9、第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述中所述的风险预测模型的确定方法或所述的风险预测模型的应用方法。
10、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述中所述的风险预测模型的确定方法或所述的风险预测模型的应用方法。
11、第五方面，本专利技术提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述中所述的风险预测模型的确定方法或所述的风险预测模型的应用方法。
12、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
13、本专利技术提供了一种风险预测模型的确定方法、应用方法及相关装置，通过以前两年的景观多样性风险评估指数为输入，以后一年份的风险预警值为输出，对cnn-lstm模型进行训练，得到风险预测模型。本专利技术采用了cnn-lstm模型，结合了卷积神经网络对空间特征的强大提取能力和长短期记忆网络对时间序列数据的深入分析能力，为预测未来景观多样性风险提供了一种创新的方法。对于生物多样性保护、可持续发展、景观规划和管理以及生态环境保护都具有重要的实际意义，为相关领域的实践工作提供了有益的参考和启示。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种风险预测模型的确定方法，其特征在于，所述风险预测模型的确定方法包括：
2.根据权利要求1所述的风险预测模型的确定方法，其特征在于，各年份的景观多样性风险评估指数的确定，具体包括：
3.根据权利要求1所述的风险预测模型的确定方法，其特征在于，所述景观多样性风险评估指数的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的风险预测模型的确定方法，其特征在于，各年份的风险预警值的确定，具体包括：
5.一种风险预测模型的应用方法，其特征在于，所述风险预测模型的应用方法包括：
6.根据权利要求5所述的风险预测模型的应用方法，其特征在于，获取当前连续两年的景观多样性风险评估指数，具体包括：
7.根据权利要求5所述的风险预测模型的应用方法，其特征在于，所述景观多样性风险评估指数的计算公式为：
8.一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-4中任一项所述的风险预测模型的确定方法或权利要求5-7任一项所述的风险预测模型的
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4中任一项所述的风险预测模型的确定方法或权利要求5-7任一项所述的风险预测模型的应用方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4中任一项所述的风险预测模型的确定方法或权利要求5-7任一项所述的风险预测模型的应用方法。
...【技术特征摘要】
1.一种风险预测模型的确定方法，其特征在于，所述风险预测模型的确定方法包括：
2.根据权利要求1所述的风险预测模型的确定方法，其特征在于，各年份的景观多样性风险评估指数的确定，具体包括：
3.根据权利要求1所述的风险预测模型的确定方法，其特征在于，所述景观多样性风险评估指数的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的风险预测模型的确定方法，其特征在于，各年份的风险预警值的确定，具体包括：
5.一种风险预测模型的应用方法，其特征在于，所述风险预测模型的应用方法包括：
6.根据权利要求5所述的风险预测模型的应用方法，其特征在于，获取当前连续两年的景观多样性风险评估指数，具体包括：
7.根据权利要求5所述的风险预测模型的应用方法，其特征...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。