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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测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：CN120450171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510953877.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法是由王丙璞;范柯欣;王硕;施超;杨景设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法，属于植物分布预测技术领域。从GBIF获取全球植物分布数据，经清洗后与WWF生态区矢量数据空间匹配，关联物种与生态区ID，区分木本、草本植物，并标准化物种名，统计各生态区物种数，计算木本、草本比例并可视化；融合当前及未来气候数据，提取各生态区气候特征中值，利用传统线性回归和人工智能算法构建物种‑气候关系模型，分析温度、降水及人类足迹、温度季节性的影响，最终预测未来气候情景下两类植物分布格局。本发明通过多尺度数据耦合与非线性建模手段，为全球变化背景下生物多样性保护与适应性管理提供科学依据。

本发明授权基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取所有植物地理分布数据； 步骤S2：对所有植物分布数据进行过滤，生成有效新数据集； 步骤S3：将有效新数据集与全球陆地生态分区矢量数据按经纬度坐标进行匹配，为每个坐标点匹配所在的生态区域ID，最终获得包含“species”和“ECO_ID”列的生态区分布数据； 步骤S4：分别获得木本、草本及其他所有植物的物种名，并对物种名进行标准化，并保存为包含“species”列的csv数据； 步骤S5：将标准化物种名后的数据与生态区分布数据对应，获取分别按照“species”列筛选出的生态区分布数据，保存为木本植物、草本植物分布数据，其中包含“species”和“ECO_ID”列； 步骤S6：分别计算出各个生态区中的木本、草本以及其他所有植物的物种数目； 步骤S7：根据获得的生态区物种数目，计算各个生态区中的木本植物与草本植物的比例，并根据“ECO_ID”列与全球陆地生态分区矢量数据相对应，生成基于全球陆地生态分区系统的物种比例分布图； 步骤S8：获取当前生物气候特征以及未来气候特征，将当前与未来气候特征按照经纬度匹配到全球陆地生态分区，各个生态区中取各气候特征的中值作为所述生态区的气候特征值； 步骤S9：将气候特征值两两组合后分别与木本植物比例、草本植物比例使用线性回归模型，随机森林模型，极限梯度提升决策树模型，神经网络模型四种模型构建物种-气候关系； 步骤S10：选择物种-气候关系模型分析最优条件下的温度与降水对两种植物的影响，同时在所述最优条件下中分别加入人类足迹和温度季节性的非线性数据，分析在不同水平下人类足迹和温度季节性对于木本和草本植物的影响； 步骤S11：将分配好的未来气候数据传到物种-气候关系模型中对草本植物、木本植物未来分布进行预测，并可视化。

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