应用BP神经网络对荒漠啮齿动物种群数量的预测研究

群落的格局与动态是群落生态学研究的核心内容,种群数量预测是研究群落动态的主要途径之一。本研究尝试采用2006~2014年阿拉善荒漠区啮齿动物数量数据建立BP神经网络模型,对啮齿动物群落全部组成物种的总个体数量进行模拟与预测。BP神经网络通过模拟学习,建立模型,能够实现对啮齿动物群落数量动态规律进行模拟与预测。本研究以阿拉善荒漠为试验区,以啮齿动物个体数量为研究对象,采用标志重捕法,监测2006~2014年每年4~10月的数量,建立BP神经网络预测模型,利用2006~2013年的数据建立训练网络,以2014年的数据进行验证与测试,比较单层隐含层、双层隐含层和三层隐含层BP神经网络模型。结果表明:单隐含层模型的隐含层节点数为6时,最大误差百分比为16.13%,决定系数0.998 0(P=0.006 0)。双隐含层模型的两层隐含层节点数均为6时,最大误差百分比为8.58%,决定系数0.999 5(P=0.002 3)。三层隐含层模型的三层隐含层节点数分别为1、10和7时,最大误差百分比为5.87%,决定系数0.999 2(P0.000 1)。不同隐含层网络模型的预测效果均取得了满意效果,通过比较最大误差百分比、平均误差百分比、决定系数及拟合优度,三层隐含层优于单隐含层及双隐含层的BP神经网络模型。本文认为三层隐含层的BP神经网络模型更适合于阿拉善荒漠区啮齿动物群落全部组成物种的总个体数量的预测研究。     

风和光对东北鼢鼠堵洞行为的影响

东北鼢鼠的堵洞行为,是其适应地下生活一种行为反应。通常认为是其避光怕风的生态习性促使其产生堵洞行为,但相关的实验证据较为缺乏。为验证这一观点的正确性以及为进一步探究其堵洞行为产生的机理提供科学依据,本研究于2014年8月在内蒙古呼伦贝尔草甸草原进行了野外试验。试验采用2×2列联表设计,将风、光因子组合为4个处理,分别为,风光都进入洞道、风进入洞道光不进入洞道、风不进入洞道光进入洞道、风光都不进入洞道。并通过自行设计的专利“风光隔离器”使每个处理达到了试验的要求。试验随机选取68只东北鼢鼠作为试验样本,并将样本平均分配到4个处理中进行试验,对堵洞与否进行记录。通过Shannon信息量互信息法、卡方独立性检验分别对风、光因子的独立性、风光单因子与堵洞行为的关系进行了分析。结果表明：就堵洞而言,风光因子是独立的,不存在交互作用（I=7.22×10-5）;风、光单因子与东北鼢鼠的堵洞次数差异不显著（P﹥0.05）。野外试验表明,东北鼢鼠的堵洞行为与风和光无关。     

巴丹吉林沙漠东缘天然梭梭种群空间分布异质性

梭梭(Haloxylon ammodendron(C.A.Mey.)Bunge)是生长于沙漠地区的一种特有灌木,在维持荒漠生态系统平衡和地区经济发展中发挥着不可替代的作用。为掌握天然梭梭种群空间分布规律,以巴丹吉林沙漠东缘塔木素地区的"野生肉苁蓉及梭梭产籽基地"为试验区,采用样线法测定梭梭株高、冠幅直径,统计梭梭分布密度,分析梭梭种群数量特征空间分布特征及其与生境之间的关系。结果表明:梭梭林密度、株高、冠幅直径均符合正态分布,表现为强度变异;株高、密度、冠幅直径的半方差函数理论模型均为高斯理论模型,其相应的变程为1249、909、1035 m;空间自相关比例均超过70%,受随机因素影响较小,保持着较好的天然分布和生长状态。梭梭种群数量特征的分形维数均大于1.5,空间依赖性强,空间结构性好。长期风蚀作用,小地形海拔高度体现为不同沙层厚度,梭梭株高、冠幅直径和密度在空间上的分布呈西高东低,北高南低的趋势,与海拔高度存在极显著相关;梭梭群落的空间异质性表现出一定的适度沙埋效应。