Hull_fouling_MIS_Based_南极东部船体污损海洋入侵物种气候变化风险评估数据

数据集概述

本数据集围绕船体污损海洋入侵物种（MIS）在南极东部的生存风险展开，使用机器学习算法预测现有及未来气候变化场景下，潜在入侵物种在澳大利亚南极站点及亚南极岛屿浅海底栖生态系统的生存可能性，识别当前及未来的潜在威胁物种，为区域生态保护提供数据支持。

文件详解

• 文件名称：Final_data.xlsx
• 文件格式：XLSX
• 字段映射介绍：包含基于机器学习模型（XGBoost）生成的潜在船体污损入侵物种生存预测数据，涉及的核心变量可能包括物种信息、环境变量（海表温度、盐度、硝酸盐、pH）、当前及未来气候场景下的生存适宜性评估结果、各站点（戴维斯站、莫森站、凯西站、麦夸里岛、赫德岛和麦克唐纳群岛）的风险等级划分等。

适用场景

• 南极海洋入侵物种风险评估：分析船体污损入侵物种在南极东部现有及未来气候条件下的生存潜力，识别关键威胁物种。
• 气候变化对极地生态影响研究：探究气候变暖对南极浅海底栖生态系统入侵抵抗力的影响机制。
• 极地生态保护策略制定：为南极站点及亚南极岛屿的船体污损监测、入侵物种防控提供数据支撑。
• 机器学习在生态预测中的应用验证：评估XGBoost模型在物种分布预测及环境变量关联分析中的有效性。