食物网网络结构特征及其对连接稳健性的影响

发布时间：2021-09-15 07:22

　　当前全球生态系统生物多样性呈现严重降低趋势。由于物种间的相互作用构成了复杂的食物网,食物网中的某些物种或某些结构的变化很可能会对食物网的稳健性造成影响。因此,准确的识别出食物网中哪些物种或哪些结构对食物网的稳健性影响显著,有助于我们在进行生态系统维护过程中确定食物网优先保护顺序以及物种保护的优先等级,使有限的资源尽可能的得到最有效的利用。本研究首先,以来自Catlins河流的食物网为研究对象,用邻接矩阵表示食物网中的作用关系,通过聚类分析和模拟删除实验分析节点与连接稳健性之间的关系,同时提出食物网中关键种的判定方法;其次,以收集到的全球358个食物网为研究对象,以Python和R语言为操作环境,对食物网结构指标进行描述性统计分析;最后,分别建立Lasso回归模型和机器学习模型,分析连接稳健性的影响因素并对连接稳健性进行预测。主要研究结果如下:（1）358个食物网的网络结构指标中节点数量、连接密度和定向连接数的频数集中分布于中间几个分组范围内,且第一个分组频数值较小,连接密度分布服从幂律分布定律;平均距离频数与直径频数具有相似的分布,第一个分组范围频数均为最大值,其余分组频数相差不大;连... 

【文章来源】：辽宁大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图0-1研究框架图

第1章研究方法与数据来源17图1-1重抽样方法的思想示意图1.1.5Lasso回归模型（1）模型选择使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。对较复杂的数据进行建模的时候，普通线性回归容易出现一些问题：比如容易产生过度拟合，也可能产生多重共线性的现象。针对以上问题，已有研究一般采用逐步回归和最优子集法等进行子集的选择，Breinmen(1995)曾批评到：最优子集法不仅计算量巨大，而且结果不稳定也不稀疏，会得到许多绝对值极小的参数，且本身无法克服多重共线性问题。为此我们通过对最小二乘估计加入惩罚约束，使某些系数的估计为0。Lasso回归与Ridge回归模型具有相同作用的参数λ，另外还有参数α来控制应对高相关性数据时模型的性状，Lasso回归α=1，Ridge回归α=0。岭回归和Lasso回归的共同点是对损失函数(目标函数)加入一个惩罚项，使得模型由多解变为更倾向其中一个解。在最小二乘法中，可以这样理解，可能是不可逆的，通过加上正则项，迫使弱的特征的系数缩减为0。岭回归与Lasso回归的不同之处在于：两者在最小化RSS的计算里加入的收缩惩罚项不同，岭回归加入正则化的L2范数，见公式(1.17)，这个惩罚项中

第2章食物网网络结构特征24第2章食物网网络结构特征自然界复杂的食物网络在生态学研究中受到越来越多的关注，而基于食物网拓扑结构的研究即为当前研究的热点。本文从以下几个方面对食物网网络结构进行研究。2.1节点数量节点数量，也即物种丰富度，是食物网中物种(一般为功能种)的个数，它直接标度了一个食物网的大校本研究中的358个食物网中包含的节点数量从3到209，其中也包含具有相同节点数量的不同食物网类型，基本涵盖了食物网的各个物种丰富度。图2-1食物网节点数量频数分布直方图从图2-1中可以看出358个食物网中，第一分组范围的频数较小，并且食物网含有的节点数量分布集中在50以内。超过140个食物网的节点数量在第二、第三分组范围内，超过2/3的食物网所包含的节点数量小于100，所以我们认为自然界中存在的食物网多是由物种数量小于100的群体组成。节点数量中有个

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3395649