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龙图腾网获悉广东省科学院动物研究所申请的专利一种生物多样性预测方法及装置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：CN119903337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411651270.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种生物多样性预测方法及装置是由梁健超;胡慧建;徐玉萍;周智鑫;林泓存;黄源欣设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生物多样性预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种生物多样性预测方法及装置，属于生物技术领域，能够对研究区域中未观测区域的生物多样性进行预测，给出研究区域整体的生物多样性的空间分布格局，从而利于研究区域的保护规划。该方法对研究区域内生物多样性数据进行筛选，并采用筛选后的生物多样性数据已观测区域的生物多样性数据训练随机森林模型，通过随机森林模型对未观测区域的环境变量数据进行预测，得到未观测区域的生物多样性预测数据后，再根据未观测区域的生物多样性预测数据与对应的生物多样性预测残差，得到未观测区域的生物多样性数据。

本发明授权一种生物多样性预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种生物多样性预测方法，其特征在于，包括： 获取一段时间内研究区域的环境变量数据以及生物多样性数据；所述生物多样性数据包括：物种名称、个体数量以及发现位置；所述环境变量数据包括：气候因子、地形因子、生境因子以及干扰因子； 基于物种完整性和物种累积曲线末端斜率，筛选所述生物多样性数据并确定随机森林模型的样本集；所述研究区域中，筛选得到的所述生物多样性数据中的发现位置所在的部分为已观测区域，否则为未观测区域；包括： 将所述研究区域划分为多个区块； 对于所述多个区块中的每个区块，将发现位置落入所述区块的地理范围的生物多样性数据与所述区块关联；并通过与所述区块关联的生物多样性数据，计算得到所述区块的物种完整性和物种累积曲线末端斜率； 将所述多个区块中所述物种完整性大于第一阈值且所述物种累积曲线末端斜率小于第二阈值的生物多样性数据以及与所述生物多样性数据对应的环境变量数据作为所述样本集； 将所述样本集中的生物多样性数据所关联的区块划入所述已观测区域，将所述研究区域中剩余的区块划入所述未观测区域； 所述随机森林模型对所述一段时间内所述未观测区域的环境变量数据进行预测，得到所述一段时间内所述未观测区域的生物多样性预测数据；所述随机森林模型通过所述样本集训练得到； 根据所述生物多样性预测数据以及与所述生物多样性预测数据对应的生物多样性预测残差，确定所述一段时间内所述未观测区域的生物多样性数据；所述生物多样性预测残差通过对所述随机森林模型的预测残差进行插值得到。

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