三维城市公园特征对鸟类多样性影响的机器学习建模数据集

数据集概述

本数据集包含2020-2024年哈尔滨主要城市公园及周边1公里缓冲区内的鸟类观测记录，经筛选保留765条有效记录（涉及141种鸟类），并结合H3六边形网格量化的17项三维城市环境变量，用于机器学习建模分析公园特征对鸟类多样性的影响。

文件详解

• 文件名称：BIRD_data for ML&RDA.xlsx
• 文件格式：Excel (.xlsx)
• 内容说明：用于机器学习（ML）和冗余分析（RDA）的鸟类数据，包含筛选后的鸟类观测记录及对应三维城市环境变量
• 文件名称：BIRD_training data after SMOTE.xlsx
• 文件格式：Excel (.xlsx)
• 内容说明：经过SMOTE（合成少数类过采样技术）处理后的训练数据集，用于平衡鸟类多样性相关数据分布

适用场景

• 城市生态学研究：分析三维城市公园特征与鸟类多样性的关联机制
• 机器学习应用：基于城市环境变量构建鸟类多样性预测模型
• 城市规划优化：为提升城市生物多样性的公园设计提供数据支持
• 环境影响评估：量化城市空间结构对野生动物栖息地的影响