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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院申请的专利一种融合生态位理论与机器学习的生态智能分区方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120217015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510288563.3，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种融合生态位理论与机器学习的生态智能分区方法是由曾庆慧;王文统;胡鹏;杨钦;杨泽凡;刘欢;闫龙;宋一凡;侯佳明设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合生态位理论与机器学习的生态智能分区方法在说明书摘要公布了：本发明属于资源与环境技术领域，公开了一种融合生态位理论与机器学习的生态智能分区方法，所述方法包括：环境因子与浮游植物群落数据测量、采样点生态位宽度与重叠计算、识别关键环境因子，以及生态环境分区。本发明能够通过有效整合水化学要素浮游植物群落、生态位重叠和宽度等数据，应用机器学习算法进行分析，从而识别出对生态系统影响显著的因素，并依据这些关键影响因素对研究区进行科学合理的生态分区。该方法不仅可以准确反映区域生态特征，还能够为生态保护、物种分布预测和水资源管理提供重要的数据支持。同时，本发明在实际应用中可为生态环境监测、生态恢复及区域环境规划提供有效依据，具有较高的应用价值和广泛的推广前景。

本发明授权一种融合生态位理论与机器学习的生态智能分区方法在权利要求书中公布了：1.一种融合生态位理论与机器学习的生态智能分区方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，环境因子与浮游植物群落数据测量： S1.1：确定研究区和采样点，采集各采样点水化学要素样本，送至实验室测量； S1.2：采集研究区各采样点浮游植物样本，送至实验室测量； S1.3：在实验室测量的浮游植物样本数据基础上，计算各个采样点的浮游植物的生物量、物种丰富度或物种多样性指数； S1.4：计算各个物种的优势度，筛选出优势度大于0.02的物种，作为代表性物种； 步骤2，采样点生态位宽度及重叠计算： S2.1：对于研究区内所有采样点，基于所有的水化学要素指标，分为不同的浓度区间； S2.2：通过Levins公式计算代表物种在不同水化学要素浓度梯度下的生态位宽度； S2.3：通过Pianka重叠模型计算代表物种在不同水化学要素浓度梯度下的生态位重叠； S2.4：通过各个采样点的代表物种的生物量占比和生态位宽度，计算出各个指标在各个采样点的生态位宽度； S2.5：通过各个采样点的代表物种的生物量占比和生态位重叠，计算出各个指标在各个采样点的生态位重叠； 步骤3，识别关键环境因子： S3.1：将步骤1测量的各个采样点的水化学要素指标和计算的物种丰富度或多样性指数，步骤2计算的各个采样点的生态位宽度、生态位重叠，通过随机森林算法计算各个指标的重要度； S3.2：基于各个指标的重要度，筛选出关键环境因子； 步骤4，生态环境分区： S4.1：将步骤3识别得到的关键环境因子以及物种丰富度或物种多样性指数作为特征向量输入，计算不同聚类数的轮廓系数，选择轮廓系数最高的聚类数，作为聚类效果最佳的聚类数； S4.2：通过无监督学习的K-means算法或层次聚类方法进行聚类，从而完成研究区的生态环境分区。

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