基于CART算法的长江口鱼种丰富度预测

作者：戴黎斌; 陈锦辉^*; 田思泉; 高春霞; 王家启; 杜晓雪; 王学昉

来源：中国水产科学, 2018, 25(05): 1082-1090.

• 分类与回归树
• 长江口
• 鱼种丰富度
• 预测

长江口是西太平洋最大的河口生态系统和典型的生态群落交错区,预测鱼类生物多样性对评价其生态系统有着重要的科学指示意义。结合2012―2013年长江口15个站点的渔业资源和环境调查数据,利用分类与回归树(CART)算法中的回归树算法,构建了长江口鱼种丰富度预测模型。基于1-SE准则,最优决策树的复杂性参数设置为0.067,结果表明,盐度、溶解氧和季节是影响长江口鱼类生物多样性的主要因子。此外,使用2014年的观测数据对回归树模型预测的长江口鱼种丰富度予以验证,均方根误差(RMSE)、平均相对误差(ARE)和平均绝对误差(AAE)值的统计结果显示,回归树模型在春、夏季的预测效能优于秋、冬季,模型总体上呈现出了较好的预测能力,表明利用CART算法对长江口鱼种丰富度进行预测是可行的。

• 单位
  上海海洋大学