《基于可变生长的高级物流模型探索多样植物群落及适应干旱条件的研究》

🌱 项目介绍

欢迎来到我们的项目仓库！本项目是我们参加2023年2月由COMAP主办的美国大学生数学建模竞赛（MCM） 的参赛作品。我们的研究随后在Engineering Index会议上发表：2023年第3届国际生物医学与生物信息工程大会。

本研究通过提出一种先进的Logistic模型，调整以适应降水变化，并引入随共生水平变化的环境容量参数，旨在精确描绘植物群落中植物间的共生关系以及随降水变化时的共生、竞争和独立生长之间的相互作用。

📝 摘要

在本研究中，我们探讨了自然界中常见的生物互利共生现象，例如大豆为根瘤菌提供食物，根瘤菌利用大气氮合成氮素以供大豆吸收。我们提出了一种高级的Logistic模型，该模型适应降水变化和随共生水平变化的环境容量。研究的目的是通过采用有限差分法和三阶赫米特插值法，准确描述植物群落中各个种群的共生关系，以及随降水变化时的共生、竞争和独立生长之间的相互作用。我们的模型全面了解了植物种群之间的相互作用，为植物生长和发展的动态提供了宝贵的洞察。

研究发现，木本和草本植物的组合具有最高的生长速率和总生物量，而仅草本植物需要更长的时间（7倍）才能达到环境容量。本研究还揭示了不规则的天气模式、不同水平的物种生物量对植物群落在干旱或损害后的恢复时间有不同的影响，不同类型的污染对群落再生的影响各不相同，而过度放牧的影响最小。

🛠️ 仓库内容

本仓库包含以下内容：

• 完整参赛论文(英文撰写)：详细描述了我们的研究方法、数据分析、模型构建和结果。
• 源代码：包括数据处理、模型训练和预测的完整代码。
• 数据集：用于训练和测试模型的数据集。

注意：

• 部分源代码的单个文件大小超过25MB，因此我们将对应目录下所有超过25MB的单个文件同一打包为OVERSIZED_DATA.zip及其分卷，需要将压缩包解压到与压缩包相同的目录下，才能正常使用。

🏆 成就

• 2023年COMAP美国大学生数学建模竞赛参赛作品。
• 成功在Engineering Index会议发表：2023年第3届国际生物医学与生物信息工程大会。

📚 引用

• 如果在研究中使用本仓库，请引用我们的论文：

引用格式： Guo Y, Liang L, Liang W. Exploring of Diverse Plant Communities and Adaptation to Drought Conditions Based on Advanced Logistics Model with Variable Growth. Stud Health Technol Inform. 2023 Nov 23;308:137-145. doi: 10.3233/SHTI230834. PMID: 38007735.

原文链接： Exploring of Diverse Plant Communities and Adaptation to Drought Conditions Based on Advanced Logistics Model with Variable Growth - PubMed

⚖️ 版权

• 本项目开源，旨在为学术和研究社区提供资源。
• 如在研究中使用本仓库，请引用我们的论文。