摘要：“海洋与湿地”（OceanWetlands）小编注意到，现在越来越多的生态学、生物多样性的新研究，在采用数据驱动的建模方法。今天的“海洋与湿地”（OceanWetlands）这篇文章，就专门来介绍这种方法，供感兴趣的读者们参考。

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“海洋与湿地”（OceanWetlands）小编注意到，现在越来越多的生态学、生物多样性的新研究，在采用数据驱动的建模方法。今天的“海洋与湿地”（OceanWetlands）这篇文章，就专门来介绍这种方法，供感兴趣的读者们参考。

卡塔尔的红树林。©摄影：王敏幹（John MK Wong） | 绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）

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数据驱动的建模方法（英文Data modeling，或者Data-driven modeling）是一种通过对大量数据的分析来揭示和预测复杂系统行为的科学方法。跟传统的基于理论的建模方法不同的是，数据驱动方法侧重于利用实际数据中的信息来构建模型，从而揭示系统内在的规律和模式。这种方法广泛应用于生态学、环境科学、气候变化以及许多其他领域，为处理大规模、复杂的系统提供了新的思路和手段。

若是要看大的背景，其实，数据驱动建模方法的出现是计算机科学、统计学和各应用领域的共同努力的结果。随着大数据时代的到来，这种方法逐渐成为研究复杂系统的重要工具，并在生态学、环境科学等领域展现出巨大的潜力。

数据驱动建模的核心理念，在于这样一个基本的认识——“数据即事实”，即，认为通过大量的数据可以直接反映出系统的行为特征。所以，研究人员通过收集和分析来自不同来源的数据，如实测数据、实验数据或观测数据，来建立模型。这些数据通常包含了复杂的、非线性的关系，传统的物理模型难以有效捕捉这些关系。因此，数据驱动方法通过自动从数据中挖掘规律，帮助研究人员更好地理解和预测复杂系统的动态变化。

在数据驱动建模的过程中，研究人员常常依赖于一系列的统计学和机器学习技术，包括回归分析、聚类分析、机器学习和深度学习等。回归分析是最基础的方法之一，通过建立输入和输出之间的数学关系，研究人员能够预测环境因素对物种分布或生态系统功能的影响。回归模型在生态学研究中尤为重要，尤其是在探索不同环境变量与生物多样性之间的关系时。

图源：©黄成德 摄 |“海洋与湿地”（OceanWetlands）

但是，随着数据规模的不断扩大，传统的回归分析已无法满足日益复杂的建模需求。机器学习和深度学习技术应运而生，成为现代数据驱动建模的重要工具。这些技术能够处理大量的非结构化数据，如图像、文本以及传感器数据等，自动从数据中学习规律，并生成更为复杂和准确的预测模型。尤其是在生态学中，机器学习方法如随机森林、支持向量机（SVM）和K近邻（KNN）等，可以揭示不同生态因子之间的复杂关系，而深度学习技术则在处理遥感图像和基因组数据等领域展现出了强大的能力。

聚类分析是一种无监督学习方法，通过将具有相似特征的数据归类，研究人员能够识别出数据中的结构模式。在生态学中，聚类分析常常用于分析不同地区或生态系统的相似性，帮助研究人员识别物种栖息地和生态区划。通过这一方法，研究人员可以更清晰地了解生态系统的分布和动态变化，从而为保护和恢复生态系统提供科学依据。

时间序列分析也是数据驱动建模中的一个重要工具。许多生态系统和环境变量的变化具有明显的时间依赖性，如气候变化、污染物浓度波动、物种丰度变化等。时间序列分析通过揭示数据随时间变化的规律，帮助研究人员理解这些变量的长期趋势和周期性变化。通过对时间序列数据的深入分析，研究人员能够更准确地预测未来的变化，并为决策提供数据支持。

尽管数据驱动建模方法有着诸多优点，但其应用也面临一些挑战。最重要的数据的质量问题，这是一个不容忽视的难题。数据的准确性、完整性和代表性直接影响模型的可靠性。第二点是，数据驱动建模通常需要大量的计算资源，尤其是在面对海量数据时，计算开销可能非常庞大。此外，尽管数据驱动方法能够捕捉复杂的关系和规律，但这些模型通常缺乏明确的物理机制解释，这使得它们的可解释性较差，限制了其在某些领域的广泛应用。

尽管如此，随着计算技术和算法的不断发展，数据驱动建模方法在各个领域的应用前景仍然非常广阔。在生态学和环境科学中，数据驱动方法不仅能够帮助研究人员理解环境变化的复杂性，还能够为物种保护、生态恢复和气候变化应对提供科学依据。通过更深入的研究和技术创新，数据驱动建模方法有望成为解决全球生态和环境问题的重要工具，推动相关领域的发展。

所以说，数据驱动的建模方法为我们提供了一种全新的研究视角和工具，能够帮助研究人员深入挖掘数据背后的规律和模式。随着数据量的不断增加和计算技术的持续进步，数据驱动建模将成为未来科学研究和决策支持的重要手段，在推动可持续发展和环境保护方面发挥越来越重要的作用。

从趋势上来说，笔者预计，数据驱动建模将在未来更广泛地应用于各个领域，模型将变得更加复杂、可解释，并与物理模型深度融合。

THE END

海

湿

文 | Richard

编辑 | Linda
排版 | 绿叶

（注：1.本文仅代表资讯，不代表平台观点。欢迎留言、讨论。2.通常物种的拉丁学名一般以斜体显示；但是因本平台的文章被拷贝到外部平台时经常出现斜体内容自动丢失的情况，故而未作斜体设置。特此说明。）

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【海湿·小百科】许多海洋动物，尤其是海洋哺乳动物如鲸鱼、海豚、海牛、儒艮、鲸鲨等濒危物种，在水中活动时，很容易与航行的船舶发生碰撞。开放式螺旋桨高速旋转，一旦与这些大型动物发生碰撞，极易造成严重的撕裂伤、骨折、切割，甚至当场死亡。许多动物直接沉尸深海，很难被发现。此外，开放式螺旋桨对于人类（游泳者、潜水人员和海上作业人员）的伤害案例也比比皆是。许多专家建议，在海洋保护区、或重要海洋哺乳动物区域（IMMAs）或重要迁徙路线上降低船舶速度、加装螺旋桨保护装置，是减少损害、保护海洋生物多样性的良好举措。（海洋与湿地·宣）

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来源：中国绿发会