宝华玉兰生存群落的自组织映射网络排序与分类研究

本文档《宝华玉兰生存群落的自组织特征映射网络排序与分类.pdf》由王鹏程、杨国栋、张晓晨等人合作完成，发表在浙江农林大学学报上。研究关注的是国家级保护植物——宝华玉兰的种群分布规律以及其濒危状态的成因。自组织特征映射网络（SOM, Self-Organizing Map）作为一种强大的数据挖掘和机器学习工具，被应用于宝华玉兰生存群落的分析中。 研究首先通过群落结构分析揭示了宝华玉兰种群面临的挑战，如天然更新的匮乏和紫楠、建始槭等优势种占据的主导地位，这些因素限制了宝华玉兰的生长和发展，使其在群落中的地位变得不稳定。通过聚类分析，作者将6个样方划分为4个不同的群落类型，发现这些类型的物种组成有显著差异，并且分类结果与实际优势种分布相吻合，证明了SOM分类的合理性。 环境因子可视化分析进一步指出，宝华玉兰主要分布在坡度较缓的半阳坡，其种群分布受坡向和坡度这两个关键环境变量影响。然而，由于宝华玉兰对特定生境的特殊需求和适应性问题，导致了它的濒危状态。SOM模型的非线性拟合能力和同时进行排序和分类的功能在这项研究中得到了充分利用，它成功地展示了样方间的相似性，这对于理解种群与群落以及它们与环境的生态关系提供了新的视角。 文章关键词包括植物学、分类、排序、自组织特征映射网络和宝华玉兰，其研究成果对于保护和管理宝华玉兰野生种质资源具有重要的理论价值和实践意义。该论文的科学贡献不仅体现在方法论的应用上，也在于为保护濒危植物提供了科学依据和新的研究策略。这篇论文深入探讨了宝华玉兰生态系统中的复杂动态，并为未来同类研究提供了参考模板。