phylogeography_predictive_framework_生物多样性隐存多样性预测研究数据

数据集概述

本数据集为隐存多样性预测系统发育地理学研究相关数据，包含支持该研究的脚本文件。研究通过建立随机森林分类器，利用已知系统发育史的共分布类群作为参考集，预测同一生物群系特有类群是否存在隐存多样性，应用于北美西北太平洋温带森林和北美西南干旱区，预测准确率达65%至98.79%。

文件详解

• 文件名称：ESM4_scripts.zip
• 文件格式：ZIP
• 字段映射介绍：压缩包内包含研究中使用的脚本文件，用于实现基于环境、分类和遗传数据的隐存多样性预测框架，具体脚本内容需解压后查看。

数据来源

论文“Identifying cryptic diversity with predictive phylogeography”

适用场景

• 生物多样性评估: 快速识别生物群系内特有类群的隐存多样性，为生物多样性调查提供高效工具。
• 保护政策制定: 为制定针对性的物种保护政策提供隐存多样性分布的预测依据。
• 系统发育地理学研究: 推动系统发育地理学从描述性向预测性学科的转变。
• 机器学习在生态学中的应用: 探索随机森林等机器学习模型在生物多样性预测中的应用效果与优化方向。