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研究人员对比多种算法预测濒危植物 Commiphora wightii 栖息地，发现降水因素影响关键，助力物种保护。
研究人员对极度濒危植物 Commiphora wightii，利用气候和非气候预测因子，对比了集成物种分布模型（Ensemble species distribution modelling）与表现最佳的两种单一算法。研究着眼于印度地区该物种的栖息地适宜性、生态位重叠，以及国际自然保护联盟（IUCN）定义的分布范围（Extent of occurrence，EOO）和占用面积（Area of occupancy，AOO）等指标。基于模型质量工具，研究选用了集成算法、随机森林（Random Forest，RF）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法，并结合当前以及两个未来气候时间框架（2050 年和 2070 年），同时纳入坡向和坡度作为预测因子。通过集成方法和 SVM 技术发现，在当前和 2070 年时间框架下，降水季节性对该物种的栖息地适宜性影响较大，且 SVM 比集成技术更能准确捕捉这些影响的程度。然而，对于 2050 年的气候预测，集成算法和 SVM 均表明最湿润季度的降水量影响更为显著。研究还发现，在当前气候条件下，拉贾斯坦邦易发生洪水的东部平原、内流干旱区和灌溉的西北平原不太适合该物种生存。
