生物多样性预测模型论文
摘要：GLOBIO3模型是全球生物多样性评价领域的前沿成果。该模型以剂量-反应关系为基础，借助比较容易监测的驱动因子预测难以监测的生物多样性。这一模型具有明显的创新性，但也有不足之处。该文在介绍GLOBIO3模型主体框架和基本方法的基础上，分析其中存在的不足并提出具有针对性的建议，以期完善GLOBIO3模型并促进相关领域的持续深入研究。
关键词：GLOBIO3 模型完善
1 引言―― GLOBIO3模型简介
1.1 基本思想
GLOBIO3[1]使用与原始环境相比的相对平均物种丰度（MSA）来表征一定环境条件下的生物多样性，这是模型需要预测的因变量。同时，GLOBIO3使用植被覆盖、土地利用程度、生态环境破碎化程度、全球平均气温、大气氮沉降量和基础设施建设量这六个驱动因子作为自变量。模型的基础是因变量与六个自变量间的六个函数关系。在对生物多样性进行预测时，先使用未来情景预测模型对驱动因子做出预测，然后将因子的预测值输入模型，其输出结果就是预测的MSA。
1.2 具体方法
对因变量与自变量的函数关系进行回归时需要使用样本数据，这些样本数据通过Meta分析得到。选取与“生物多样性和环境条件的关系”高度相关的研究，提取其中对生物多样性和环境条件进