2025年大学《生物信息学》专业题库- 大数据挖掘技术在野生动物保护中的应用

2025年大学《生物信息学》专业题库——大数据挖掘技术在野生动物保护中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述大数据在野生动物保护中相较于传统数据采集方法的优势。请至少列举三个方面的优势，并分别简要说明。二、野生动物的GPS追踪数据包含了丰富的时空信息。请简述如何利用聚类分析技术对这些数据进行处理，并说明其可能的应用场景。三、环境DNA（eDNA）技术为隐匿物种的检测提供了新的途径。请简述eDNA技术在野生动物保护中应用的基本流程，并说明其在监测濒危物种或入侵物种方面可能的优势。四、物种分布模型（SDM）是预测物种潜在分布范围的重要工具。请简述构建SDM模型通常需要哪些数据输入，并说明选择环境变量时需要考虑哪些原则。五、简述利用声学监测技术（如自动录音设备）进行野生动物保护时，可能会遇到的数据预处理挑战，并列举至少两种应对策略。六、机器学习算法在野生动物行为识别中扮演着重要角色。请选择一种具体的机器学习算法（如支持向量机、决策树或神经网络等），简要说明其原理，并列举一个该算法在野生动物保护中具体的应用实例。七、结合你所学知识，论述将大数据挖掘技术应用于野生动物保护所面临的主要伦理挑战，并提出至少一项可能的应对措施。八、假设你需要利用大数据技术监测一个区域内濒危鸟类的繁殖状况。请简述你将采取的主要技术路线，包括数据来源、关键分析步骤以及可能需要使用的大数据挖掘技术，并说明如何评估分析结果的可靠性。试卷答案一、1.数据量巨大(Volume)：能够处理和分析海量的多源数据（如追踪点、图像、声音、环境传感器数据），传统方法难以应对。解析：大数据的核心特征之一是数据规模庞大，野生动物保护中涉及的数据点（如个体GPS点、相机陷阱图片）可能非常海量。2.实时性高(Velocity)：能够处理和利用近乎实时或高频更新的数据流（如实时GPS位置、连续声学监测），实现对动物行为的及时响应。解析：许多野生动物保护问题需要快速获取信息，如及时发现非法狩猎活动或动物异常行为，实时数据流至关重要。3.数据类型多样(Variety)：能够整合结构化（如GPS坐标）、半结构化（如传感器日志）和非结构化数据（如相机陷阱图像、音频、文本记录），提供更全面的保护视角。解析：野生动物保护数据来源多样，不仅是简单的数值或文本，还包括图像、声音等复杂格式，需要能处理多种类型的数据。二、利用聚类分析处理GPS追踪数据，通常首先对数据进行预处理（如平滑、去除异常值）。然后，选择合适的聚类算法（如K-means,DBSCAN）根据空间位置或时间间隔等特征将相似的追踪点或轨迹段分组。最后，分析每个聚类中心或成员的时空特征，可以识别出动物的栖息地热点、活动中心、迁徙路线、休息地或特定的行为模式（如觅食、繁殖）。应用场景包括：确定动物的核心活动区域以优化保护区范围，识别不同的行为阶段（如迁徙、繁殖），追踪个体或群体的社交结构，评估栖息地利用模式等。解析：聚类分析的核心是将相似的对象归为一类，对于GPS数据，相似性通常基于空间邻近性或时间上的聚集性，通过聚类可以发现数据中隐藏的、有意义的模式。三、eDNA技术在野生动物保护中应用的基本流程通常包括：1)在潜在物种出现的环境中采集环境样品（如水样、土壤样本）；2)在实验室中从样品中分离和富集目标物种特有的DNA片段（如通过PCR）；3)对获得的eDNA进行测序；4)将测序得到的DNA序列与已知的物种基因组数据库进行比对，以确认是否存在目标物种。优势在于：1)非侵入性：无需捕捉或观察动物本身，尤其适用于监测罕见、濒危或难以接近的物种；2)敏感度高：理论上可以从少量生物个体残留的DNA中成功检测到目标物种；3)时空覆盖广：可以同时分析多个地点的水样或土壤样本，进行大范围、低成本的物种分布普查。解析：eDNA的核心在于从环境介质中寻找并确认特定物种的遗传物质，其优势主要体现在对传统监测方法的补充和改进，特别是在监测困难物种方面。四、构建SDM模型通常需要以下数据输入：1)物种occurrencedata（物种存在记录）：即已知该物种确实存在的地理坐标点；2)environmentaldata（环境变量数据）：与物种分布可能相关的各种环境因子数据，如气候（温度、降水）、地形（海拔、坡度）、植被类型、土壤类型、人类活动指标（人口密度、道路距离）等，数据需要覆盖物种分布区内外的范围，并具有与物种数据相同的地理坐标系统；3)（可选）背景数据（Backgrounddata）：用于生成预测地图的随机区域数据。选择环境变量时需要考虑的原则包括：1)相关性：变量应与物种的分布有统计学上的显著相关性；2)生态学意义：变量应具有合理的生态学解释力；3)数据质量和可获取性：数据应准确、可靠且易于获取；4)空间分辨率匹配：变量的空间分辨率应与物种分布数据兼容；5)减少多重共线性：避免选择高度相关的变量，以免模型不稳定。解析：SDM模型的核心思想是利用物种已知分布与环境因子之间的关系来预测物种的潜在适宜分布区，因此准确、相关且合适的环境数据是模型成功的关键。五、利用声学监测技术进行野生动物保护时可能遇到的数据预处理挑战包括：1)噪音干扰：环境中存在大量非生物或人类产生的噪音（如风声、雨声、交通声、机械噪音），可能淹没或干扰目标动物的声音。应对策略：采用先进的信号处理技术（如滤波、降噪算法）去除背景噪音，或利用机器学习模型区分目标声音和噪音。解析：声学数据的质量直接影响分析效果，噪音是主要干扰源。2)数据量大且非结构化：大量的录音文件体积庞大，且需要从中提取有意义的声学特征，处理流程复杂。应对策略：开发高效的音频处理算法和大数据存储、处理框架，利用自动语音识别（ASR）或声学特征提取技术将音频转化为可用于分析的结构化数据。解析：海量非结构化音频数据对计算资源和处理方法提出了挑战。3)物种声音识别难度：不同物种的声音可能相似，或同种动物在不同环境、性别、年龄下的声音差异可能导致误识别。应对策略：利用深度学习等先进的模式识别技术训练高精度的声音识别模型，并结合上下文信息（如时间、地点）提高识别准确率。解析：声音特征的复杂性和变异性增加了自动识别的难度。4)录音设备部署和维护困难：在偏远或环境恶劣的地区部署和维护声学录音设备可能成本高昂且效率低。应对策略：设计耐用、低功耗的设备，利用无人机等手段进行布设和检查，或采用分布式、网络化的监测系统。解析：硬件部署是野外声学监测的实际障碍。六、选择：支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)。原理：SVM是一种二分类（或扩展到多分类）模型，其目标是找到一个最优的hyperplane（超平面），能够最大化不同类别数据点之间的边界（margin）。它通过映射原始特征空间到更高维的特征空间（核函数作用），使得数据能在高维空间中更容易线性分开，从而找到最优超平面。决策边界由支持向量（离边界最近的样本点）决定。应用实例：利用SVM模型分析红外相机拍摄的野生动物图像，自动区分不同物种或个体。通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征作为输入，训练SVM模型可以识别出特定物种（如老虎、豹子）或区分不同个体（如通过独特斑纹），从而实现自动化的物种识别和计数，提高监测效率和准确性。解析：SVM作为一种强大的分类器，在处理高维数据和复杂非线性关系时表现良好，适用于图像识别等生物信息学相关任务。七、大数据技术在野生动物保护中面临的主要伦理挑战包括：1)动物福利与隐私：使用GPS追踪器、项圈或其他传感器可能对动物造成生理压力或干扰其自然行为。大规模收集动物行为数据可能泄露其敏感的栖息地信息，增加被非法捕猎或盗猎的风险。应对措施：在设备选择和佩戴上采用对动物伤害最小化的设计，严格控制数据访问权限，匿名化处理或加密存储敏感位置信息，建立严格的数据使用规范和伦理审查机制，确保数据用于合法的、符合动物福利和保护目标的用途。解析：在利用技术手段的同时，必须关注对野生动物本身的影响。2)数据所有权与共享：谁拥有收集到的野生动物数据（政府机构、研究团队、当地社区）？如何确保数据的公平共享，特别是惠益共享，以支持当地社区参与保护工作？数据的跨境流动也涉及主权和数据主权问题。应对措施：在项目初期明确数据所有权和共享政策，制定透明的数据共享协议，建立公平的惠益分享机制，尊重当地社区的知情同意权和参与权。解析：数据的归属和利益分配涉及复杂的权属和公平性问题。3)数据偏见与算法公平：用于分析的大数据集可能存在偏差（如数据采集地点、时间、物种的代表性不均），导致模型预测结果存在偏见。基于这些有偏见的数据训练的算法可能无法准确反映所有物种或地区的状况，甚至可能加剧保护资源分配的不公。应对措施：加强对数据质量和代表性的评估，努力收集更全面、均衡的数据，在模型开发和评估阶段警惕并尝试减轻潜在的偏见，定期对算法进行审计和修正。解析：算法的客观性和公平性直接影响保护决策的效果和公平性。4)安全与滥用风险：海量生物多样性数据（包括遗传信息）具有高价值，可能被用于非法目的，如生物武器研发、商业侵权（如未经授权利用物种形象）或恶意攻击。应对措施：实施严格的数据安全管理和访问控制，遵守相关法律法规（如数据保护法），提高公众对数据安全风险的认识，建立数据泄露应急响应机制。解析：数据的安全性和防止滥用是大数据应用的重要保障。八、主要技术路线：1)数据来源：部署带有GPS和图像识别功能的红外相机陷阱，收集鸟类的活动影像和实时GPS位置；利用环境传感器（如气象站、土壤湿度传感器）获取栖息地环境数据；收集历史繁殖记录和地理信息（如地形图、植被图）。2)关键分析步骤：*图像预处理与识别：对相机陷阱图像进行自动标注或使用深度学习模型（如CNN）进行鸟类识别，提取出现鸟类的种类、个体ID（如果可能）、出现时间、地点。*GPS数据分析：分析鸟类的活动半径、停留点、迁徙路径，识别繁殖区域和觅食区域。*时空行为模式分析：结合图像识别、GPS数据和环境数据，分析鸟类在繁殖季节的时空活动规律，如巢址选择、求偶行为、育雏范围等。*繁殖指标计算：根据识别到的鸟类个体、图像中的行为特征（如抱对、筑巢、育雏），估算繁殖成功率、窝数、雏鸟数量等关键指标。*模型构建与预测（可选）：基于历史数据和当前监测数据，可构建预测模型（如SDM或时间序列模型），预测未来繁殖状况或种群趋势。3)可能使用的大数据挖掘技术：图像识别算法（CNN）、GPS轨迹聚类与路径分析、时空统计分析