一种融合生态位理论与机器学习的生态智能分区方法

本发明属于资源与环境技术领域，公开了一种融合生态位理论与机器学习的生态智能分区方法，所述方法包括：环境因子与浮游植物群落数据测量、采样点生态位宽度与重叠计算、识别关键环境因子，以及生态环境分区。本发明能够通过有效整合水化学要素浮游植物群落、生态位重叠和宽度等数据，应用机器学习算法进行分析，从而识别出对生态系统影响显著的因素，并依据这些关键影响因素对研究区进行科学合理的生态分区。该方法不仅可以准确反映区域生态特征，还能够为生态保护、物种分布预测和水资源管理提供重要的数据支持。同时，本发明在实际应用中可为生态环境监测、生态恢复及区域环境规划提供有效依据，具有较高的应用价值和广泛的推广前景。