[發明專利]鳥類棲息地承載量計算方法、裝置、存儲介質和計算機

有效

• 申請號: 202010068163.9
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號: CN111241462B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 馮艷麗;范雪環
• 申請（專利權）人: 北京正和恒基濱水生態環境治理股份有限公司
• 主分類號: G06F17/10
• 分類號: G06F17/10
• 代理公司: 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576
• 代理人: 任海奇

1.一種鳥類棲息地承載量計算方法，其特征在于，包括：

獲取棲息地的多個食物因子和生態環境因子，所述食物因子用于指示鳥類所覓食的生物量，所述生態環境因子用于指示鳥類所活動的環境信息；

針對每個所述食物因子和生態環境因子，將與預設的參考鳥類承載力因子匹配的所述食物因子或者所述生態環境因子確定為備選的鳥類承載力因子，得到多個備選的鳥類承載力因子；

通過相關性分析算法對所述多個備選的鳥類承載力因子進行相關性分析以及從大到小的排序，并篩選出所述大到小的排序中預設的前N個備選的鳥類承載力因子作為主要鳥類承載力因子；

計算每個所述主要鳥類承載力因子的相關性得分，并按照所述相關性得分從大到小的循序，將前預設數量個主要鳥類承載力因子確定為目標鳥類承載力因子；

將每個所述目標鳥類承載力因子對應的相關性得分輸入預先建立的鳥類承載力分析模型進行鳥類承載力分析，計算出鳥類承載數量；

所述通過相關性分析算法對所述多個備選的鳥類承載力因子進行相關性分析以及從大到小的排序，并篩選出所述大到小的排序中預設的前N個備選的鳥類承載力因子作為主要鳥類承載力因子的步驟，包括：

獲取與每個備選的鳥類承載力因子對應的相關向量以及與多個備選的鳥類承載力因子之間的對應關系；

計算出每個備選的鳥類承載因子對應的相關向量與具有對應關系的多個備選的鳥類承載力因子對應的相關向量的乘積之和；

對多個所述乘積之和進行從大到小的排序，篩選出所述大到小的排序中預設前N個所述乘積之和；

將所述預設前N個所述乘積之和所對應的N個備選的鳥類承載力因子作為主要鳥類承載力因子。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算每個所述主要鳥類承載力因子的相關性得分的步驟，包括：

將多個所述主要鳥類承載力因子輸入相關性分析模型進行相關性分析，得到與每個所述主要鳥類承載力因子對應的相關性得分。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述相關性分析模型的建立過程包括：

獲取多組主要鳥類承載力因子集合作為訓練樣本，其中，每組所述主要鳥類承載力因子集合中的每個主要鳥類承載力因子都對應一個預設的相關性得分；

利用所述訓練樣本對所述相關性分析模型進行訓練，直至模型收斂。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將每個所述目標鳥類承載力因子對應的相關性得分輸入預先建立的鳥類承載力分析模型進行鳥類承載力分析，計算出鳥類承載數量的步驟，包括：

將每個所述目標鳥類承載力因子對應的相關性得分輸入預先建立的鳥類承載力分析模型y＝f(x，m，n)進行鳥類承載力分析，計算出鳥類承載數量，其中，y表示為鳥類承載數量，x、m、n表示不同的目標鳥類承載力因子對應的相關性得分。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取棲息地的多個食物因子和多個生態環境因子，包括：

根據所述棲息地的初級生產力、氣候變化量、潮水水位變化量、食物受污染程度分別計算出多種食物的生物量，并將所述多種食物的生物量確定為多個食物因子；

根據獲取的潮水水位計算出魚塘面積、灘涂面積、紅樹林面積以及水域面積，所述水域面積包括不大于預設深度的水域所占的面積，并將所述魚塘面積、所述灘涂面積、所述紅樹林面積以及所述水域面積確定為多個生態環境因子。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在所述根據所述棲息地的初級生產力、氣候變化量、潮水水位變化量、食物受污染程度分別計算出多種食物的生物量，并將所述多種食物的生物量確定為多個食物因子之后，還包括：

根據不同種類鳥的數量、鳥類每日食物代謝量以及不同種類鳥類進食數量，計算出遷徙食物需求量；

若判斷出所述多種食物的生物量之和不大于遷徙食物需求量，則輸出警告。

7.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時控制所述存儲介質所在設備執行權利要求1至6中任意一項所述的鳥類棲息地承載量計算方法。

8.一種計算機，包括存儲器和處理器，所述存儲器用于存儲包括程序指令的信息，所述處理器用于控制程序指令的執行，其特征在于，所述程序指令被處理器加載并執行時實現權利要求1至6任意一項所述的鳥類棲息地承載量計算方法的步驟。