CN105373691A - 识别生物多样性演变受到气候变化影响的归因技术 - Google Patents

Abstract

本发明名称识别生物多样性演变受到气候变化影响的归因技术，属于生态环境保护和应对气候变化技术领域。是在综合调查我国生物多样性特征基础上，利用生物地理学、气候学、模糊数学、灰色系统和统计学、计算机程序和地理信息系统的理论和实践，建立识别气候变化影响规则、生物多样性演变指标、检测分布变化物种、分析生物多样性演变与气候变化关联性、模拟气候变化驱动影响、检验观测与气候变化驱动一致性、识别受气候变化影响及贡献。为建立生物多样性保护适应气候变化的技术对策，有效保护生物多样性发挥重要的社会、经济和环境效益。这些技术操作性强、成本低、维护费用低、适合广，特别是适合对我国生物多样性受气候变化影响进行归因识别。

Description

识别生物多样性演变受到气候变化影响的归因技术

技术领域：

本发明属于生态环境保护和应对气候变化的技术领域，涉及到综合利用生物学、生物地理学、气候学、模糊数学、灰色系统、统计学、计算机模拟和地理信息系统等理论与实践，系统分析近几十年来生物多样性演变规律，归因生物多样性演变受到气候变化影响，检测气候变化对生物多样性产生已有的影响程度及气候变化影响贡献，为建立生物多样性保护适应气候变化的技术对策，使生物多样性保护有效适应气候变化发挥重要的社会、经济和环境效益。

背景技术：

生物多样性是社会经济可持续发展的重要的物质基础，保护生物多样性是生态环境保护的重要内容。全球气候变化对生物多样性影响成为生物多样性保护和应对气候变化所面临的重大挑战。归因生物多样性演变受到气候变化影响，识别气候变化对生物多样性影响程度及气候变化影响贡献，是生物多样性保护科学适应气候变化所面临的重大问题。

纵观国内外识别气候变化对生物多样性影响方面的技术研究，总体上经历了3个阶段，在20世纪70-80年代，气候变化及其影响问题刚刚被提出阶段，识别气候变化对生物多样性影响主要采用现象观测对比及主观定性判断技术；到了20世纪90年代，随着对全球气候变化及影响规律研究的深入，识别归因气候变化对生物多样性影响主要利用统计相关和回归分析技术方法；在21世纪近10年来，随着对过去气候变化影响归因与检测问题的高度重视和计算机模拟与3S技术的广泛应用，逐渐开始发展利用综合数据模拟的归因识别技术，进行系统检测与归因生物多样性受到气候变化影响的事实。

我国是生物多样性十分丰富的国家，同时也是对受气候变化影响而生态环境十分脆弱的国家。近几十年来，我国的生物多样性已经发生了深刻变化，这些变化是包括受到气候变化在内的多种因素共同影响的结果，如何识别出生物多样性受到气候变化影响的事实，检测出近几十年来气候变化对生物多样性影响的程度及气候变化影响贡献，是生物多样性保护适应气候变化的面临的重大挑战。目前由于缺少有效识别归因气候变化对生物多样性影响的技术，对近几十年气候变化对我国生物多样性产生的影响及气候变化影响的贡献并不清楚，这严重制约了生物多样性保护适应气候变化技术方案的制定和生物多样性保护适应工作的开展。因此，本发明从建立识别气候变化影响规则、生物多样性演变指示指标、检测分布变化物种、分析气候变化与生物多样性演变关联性、模拟气候变化驱动、检验观测与模拟气候变化驱动一致性、识别受气候变化影响程度及检测贡献方面综合考虑，建立识别归因生物多样性受到气候变化影响及检测气候变化影响贡献的综合技术。

发明内容：

本发明目的是通过生物学、生物地理学、气候学、模糊数学与灰色系统、统计学、计算机模拟和地理信息系统等理论和实践等，建立识别生物多样性受到气候变化影响及检测气候变化对生物多样性影响贡献的归因技术。为此目的，采取以下的技术方案：

1、建立识别气候变化对生物多样性产生影响的规则，包括生物多样性演变能有效辨析，判断对生物多样性特征被充分调查，识别生物多样性已经演变并有连续性、重复性和稳定性特征，判断生物多样性演变与气候变化有较高关联性，气候变化驱动下生物多样性明显发生演变，观测与气候变化驱动下生物多样性演变一致性较高，生物多样性演变归因于气候变化程度较高，在这些条件下识别出生物多样性演变归因于气候变化影响的程度较高。

2、选择反映生物多样性演变的综合表征指标，主要以对气候变化敏感的物种地理分布的边界、范围和物种丰富度为指标，综合表征过去生物多样性演变特征。物种分布边界点通过计算物种分布区分布点组成的空间点集的凸壳集求取，物种分布范围以物种分布区各个分布点的几何中心点、分布点数量和面积表示；物种丰富度以一定区域一段时间物种数量表示。

3、识别生物多样性演变规律，主要调查与收集历史不同时间物种分布范围与分布边界及丰富度相关资料，利用中国地名录数据库结合地理信息系统，利用GIS制作出过去不同时段物种地理分布及丰富度图，通过比较分析不同时段物种分布边界或范围差异，识别物种分布范围或边界变化特征，进而根据物种分布边界或范围变化程度，识别分布边界与范围变化物种数量，及区域物种丰富度变化特征，分析生物多样性的演变规律。

4、分析生物多样性演变与气候变化的关联性，以观测的气候要素为数据源，利用计算机程序计算气候要素变化，分析气候变化特征，进而利用灰色系统关联性分析方法，分析物种地理分布变化与气候变化要素关联度，识别关联性最强气候变化要素。

5、模拟气候变化驱动下生物多样性演变特征，主要选择对生物多样性影响明显的气候要素指标变量，以气候变化要素为驱动，以物种分布为应变量，利用模糊数学隶属度反映的生态位模型技术，模拟分析气候变化驱动下物种分布和丰富度变化，识别气候变化驱动下生物多样性演变特征。

6、检测观测与气候驱动模拟变化一致性，主要分析观测到的物种分布边界变化时间序列与气候变化驱动下物种分布边界变化的时间序列的关联度，为指示观测与气候变化驱动一致性判别指标，判别近几十年观测与气候变化驱动下生物多样性演变的一致性。

7、建立生物多样性演变受到气候变化影响的归因函数，建立以观测物种地理分布变化程度、物种分布变化与气候要素关联度、气候变化驱动下生物多样性变化程度和一致性反映生物多样性演变受到气候变化影响的归因函数，以这些归因函数值识别归因地理分布受到气候变化影响的物种及生物多样性特征。

8、检测生物多样性受到气候变化影响程度，基于识别分布受气候变化影响物种数量，检测出生物多样性受到气候变化影响的程度。

9、识别气候变化影响贡献，通过分析受到气候变化影响的物种数量占分布变化的物种数量的比例，以及分布变化物种数量占总物种数量比例，明确气候变化对生物多样性影响贡献。

具体实施方式：

依据上述设计方案，对本发明作进一步说明。

1、建立识别生物多样性演变受到气候变化影响规则，生物多样性特征(物种分布或丰富度)演变能被有效辨析(X1)；在过去生物多样性特征发生能够辨析的变化(X2)；过去生物多样性变化有连续性(X3)；生物多样性变化重复性(X4)；生物多样性发生变化稳定存在(X5)，在过去对生物多样性特征调查比较充分(X6)；在过去生物多样性特征变化与气候要素变化存在较高的关联(X7)；在过去生物多样性演变与气候变化驱动影响下变化有较高的一致性(X8)，过去生物多样性演变归因于气候变化程度较高(X9)，如果满足这些条件，则认为生物多样性演变归因为气候变化影响(Y)。按如下矩阵方法应用这些规则(见表1)，判定结果由公式(1)所示：或Y_j＝min(XS_ij)(1)

表1识别生物多样性演变受到气候变化影响识别规则矩阵

	S1	S2	S3	…	Sn
						X1	XS11	XS12	XS13	…	XS1n
X2	XS21	XS22	XS23	…	XS2n
						X3	XS31	XS32	XS33	…	XS3n
X4	XS41	XS42	XS43	…	XS4n
						X5	XS51	XS52	XS53	…	XS5n
X6	XS61	XS62	XS63	…	XS6n
						X7	XS71	XS72	XS73	…	XS7n
X8	XS81	XS82	XS83	…	XS8n
						X9	XS91	XS92	XS93	…	XS9n
Y	YS1	YS2	YS3	…	YSn

注：表中S₁、S₂、...S_n表示物种，XS_ij表示按i规则判定j物种判断结果，YS_i表示对j物种判定结果。

2、测定生物多样性内容，以一定区域某时间段内野生动植物、种质资源物种生物多少来反映某区域某时段生物多样性。野生动物包括鸟类、兽类、两栖类和爬行类动物；野生植物包括裸子植物、被子植物、蕨类植物和苔藓植物；种质资源物种包括家养动物和栽培植物，家养动物选包括家禽、家畜，栽培植物包括所有作物等。

3、选择生物多样性变化的综合表征指标，以对气候变化敏感的物种的分布边界、分布范围和物种丰富度为指标，表征生物多样性变化的综合特征。物种分布边界包括北界、南界、东界、西界，以及分布海拔上限与下限。物种分布南北界以纬度表示，分布东西界以经度表示，分布上下界以海拔表示。物种分布边界点通过计算物种分布区内由分布点组成的空间点集凸壳集求取，包括利用计算几何中点集的凸壳计算。物种分布边界以10-15个分布点进行平均值、最小和最大值表示，物种分布范围以分布区内各个分布点的几何中心点、分布点数量和面积表示，物种水平分布范围以面积大小表示或以区域范围，省、县，地理范围，以及点数表示，物种分布范围中心特征以分布范围内几何中心点位置来表示。

物种丰富度一段时间一定区域内所有物种的数量，则

N_t+1＝N_t+J_t+Q_t-C_t-M_t(2)

式中，N_t+1表示时段t+1的物种多样性，N_t表示时段t的物种多样性，Q_t表示时段t迁入物种多样性，C_t表示时段t的迁出物种多样性，M_t表示时段t的灭绝物种多样性

国家尺度时段t+1物种多样性或物种数量(丰富度)

N_t+1＝N_t+J_t+Q_t-C_t-M_t(3)

式中各符号含义同上

i生物地理区域或省范围或者自然保护范围物种数量(丰富度)

N(i)_t+1＝N(i)_t+J(i)_t+Q(i)_t-C(i)_t-M(i)_t(4)

式中各符号含义同上

(5)其中m表示物种地理区域或省地区区域个数。

4、识别生物多样性演变规律，通过调查收集历史不同时间物种分布范围与边界相关资料，包括实际调查、查阅有关资料，利用时间序列方法表示物种或生物多样性特征变化大小和特征，分析分析生物多样性演变特征。利用中国地名录33211个地名，结合地理信息系统GIS，以0表示物种无分布，以1表示物种有分布，制作出过去不同时段物种分布图，计算物种分布范围或边界变化特征，比较分析不同时段物种分布边界或范围差异，根据物种分布边界或范围变化程度识别分布边界与范围发生变化的物种数量，识别分布边界与范围已经发生变化的物种，进而识别出区域物种丰富度改变。对单个物种，一定区域内的变化主要体现在物种分布边界的变化大小与方向；对多物种，一定范围内物种分布边界与范围的改变，以及改变范围与边界物种情况。识别物种地理边界变化，包括分析单个物种地理分布边界的变化与方向，以及分布边界与范围变化的物种数量，不同变化程度物种的数量，不同时段的变化情况。一定范围从时间t1到t2物种丰富度变化，反映不同时段物种数量改变，体现物种丰富度变化。全国尺度：以N_t+1＝N_t+QR-QC-MJ(6)表示在时段j时全国物种多样性，则1950S，1960S，1970S，1980S，1990S和2000S时段物种多样性绝对量变化的时间序列：

N＝{N_1950s，N_1960s，N_1970s，N_1980s，N_1990s，N_2000s}(7)

不同时段变化量表示如下：

ΔN_t＝N_t+1-N_t＝QR-QC-MJ(8)

生物地理区域

以N_t+1＝N_t+QR-QC-MJ(9)表示在时段j时地理区域物种多样性，则1950S，1960S，1970S，1980S，1990S和2000S时段物种多样性绝对量时间变化的序列

{N_1950s，N_1960s，N_1970s，N_1980s，N_1990s，N_2000s}(10)

不同时段变化量表示如下：

ΔN_t＝N_t+1-N_t＝QR-QC-MJ(11)

省区域

以N_t+1＝N_t+QR-QC-MJ(12)表示在时段j时物种地理区域物种多样性，则1950S，1960S，1970S，1980S，1990S，2000S时段物种绝对量变化的时间序列

{N_1950s，N_1960s，N_1970s，N_1980s，N_1990s，N_2000s}(13)

不同时段变化量表示如下：

ΔN_t＝N_t+1-N_t＝QR-QC-MJ(14)

一定范围内物种丰富度变化，包括分析这些物种数量的增减，新增加数量，灭绝或迁入与迁出变化特征。

5、分析气候变化特征，为了分析生物多样性变化与气候变化要素的关系，选择近几十年来对生物多样性影响显著的气温、降水要素和水热综合要素，包括不同时间段气温均值、极端值、积温，界限温度，降水量，干燥度与湿润度、相对湿度以及水热要素综合变量。以观测气候要素数据，利用计算机程序计算各气候要素值。

6、分析物种分布变化与气候变化的关联度，分析近几十来气候变化要素和物种分布或丰富度变化时间序列，计算物种分布或丰富度变化时间序列与气候要素关联度，计算如下；

对气候因素、物种分布边界与分布中心数据进行正则化：

$X_0\left(s\right)=\frac{x_0\left(s\right)-\min \left(x_0\left(s\right)\right)}{\max \left(x_0\left(s\right)\right)-\min \left(x_0\left(s\right)\right)},s=\mathrm{1,2},...n;i=\mathrm{0,1,2,3}...,m---\left(15a\right)$

$X_i\left(s\right)=\frac{x_i\left(s\right)-\min \left(x_i\left(s\right)\right)}{\max \left(x_i\left(s\right)\right)-\min \left(x_i\left(s\right)\right)},s=\mathrm{1,2},...n;i=\mathrm{0,1,2,3}...,m---\left(15b\right)$

x₀(s)和x_i(s)是原始物种分布与气候要素的序列数据；X₀(s)和X_i(s)是原始序列数据正则化数据；min(x₀(s)，max(x₀(s)，min(x_i(s)，和max(x_i(s)是这些序列数据最小和最大值。

计算物种分布序列数据与气候要素序列数据差的绝对值

Δ_i(s)＝|X₀(s)-X_i(s)|，s＝1，2，...，n；i＝1，2，...，m(16)

Δ_i(s)物种分布与气候要素序列数据的差值绝对值.

计算物种分布变化与气候要素变化的灰色关联系数

${\mathrm{\γ}}_{0i}\left(s\right)=\frac{\underset{i}{\min }\underset{k}{\min }{\mathrm{\Δ}}_i\left(s\right)+0.5\×\underset{i}{\max }\underset{k}{\max }{\mathrm{\Δ}}_i\left(s\right)}{{\mathrm{\Δ}}_i\left(s\right)+0.5\×\underset{i}{\max }\underset{k}{\max }{\mathrm{\Δ}}_i\left(s\right)},s=\mathrm{1,2},...,n;i=\mathrm{1,2},...,m---\left(17\right)$

γ_0i(s)是气候要素与物种分布变化的关联系数；是最小值关于i最小值Δ_i(s)序列；最大值i最大值序列Δ_i(s)。

计算物种分布与气候要素变化的关联度

$s_{0i}=\frac{1}{n}\underset{s=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_{0i}\left(s\right),s=\mathrm{1,2},...,n;i=\mathrm{1,2},...,m---\left(18\right)$

7、模拟气候驱动下生物多样性演变，以过去几十年的气候变化要素为驱动变量，分析气候变化驱动下生物多样性演变。选用反映气温的多个变量、积温及天数，及反映降水量的多个变量及天数，以及反映气候要素极端趋势变量，并且选用反映温湿度综合参数，包括干燥指数、Holdridge指数、Kira指数和Thornthwaite指数，考虑到气候变量过多有自变量共线性问题，用PCA方法减少参数数量。

利用计算机程序根据物种分布范围内各个分布点的不同气候要素，计算各个物种适宜分布的气候参数，包括各气候要素平均值、最小、最大值。

以Cauchy模糊隶属度函数分析不同物种各气候要素的适宜性(隶属度函数见表2所示)。利用最适宜点、最不适宜点的隶属度，通过优化迭代计算方法计算获得不同模糊隶属度模型的参数。

按各个气候要素计算各个物种每年对不同气候要素适宜的隶属度，再综合加权计算各气候要素总适宜隶属度，计算按如下公式进行计算。

(19)式中W_ij表示i个气候要素权重，A_ij表示第j个物种的i个气候要素的隶属度。

表2各气候要素的隶属度函数

注：A(x)是隶属度函数隶属度

按照10年平均计算各个物种在每个格点的适宜性大小，再通过地理信息系统显示物种分布适宜性。判断气候驱动下物种分布变化特征，分析气候变化驱动下生物多样性演变规律。

8、观测与模拟生物多样性变化的一致性，通过分析观测的物种分布边界变化时间序列与气候变化驱动下物种分布边界变化序列的关联度，反映观测的物种分布边界变化与气候变化驱动下物种分布边界变化一致性。一致性计算；

观测与模拟的物种分布序列进行正则化：

$Y_0\left(s\right)=\frac{y_0\left(s\right)-\min \left(y_0\left(s\right)\right)}{\max \left(y_0\left(s\right)\right)-\min \left(y_0\left(s\right)\right)},s=\mathrm{1,2},...n;i=\mathrm{0,1,2,3}...,m---\left(20a\right)$

$Y_i\left(s\right)=\frac{y_i\left(s\right)-\min \left(y_i\left(s\right)\right)}{\max \left(y_i\left(s\right)\right)-\min \left(y_i\left(s\right)\right)},s=\mathrm{1,2},...n;i=\mathrm{0,1,2,3}...,m---\left(20b\right)$

y₀(s)是观测分布的原始序列数据，y_i(s)是原始模拟驱动的分布数据，Y₀(s)是正则化观测数据，Y_i(s)是模拟的正则化数据.min(y₀(s)，max(y₀(s)，min(y_i(s)和max(y_i(s)观测物种分布与气候变化驱动模拟物种分布序列数据的最小和最大值。

计算观测物种分布与模拟气候变化驱动下物种分布序列差值绝对值：

B_i(s)＝|Y₀(s)-Y_i(s)|，s＝1，2，...，n；i＝1，2，...，m(21)

B_i(s)是观测与模拟分布的差值的绝对值，Y₀(s)是观测数据正则化数据，Y_i(s)模拟的正则化数据。

计算模拟与观测分布的灰色关联度：

${\mathrm{\β}}_{0i}\left(s\right)=\frac{\underset{i}{\min }\underset{s}{\min }{B}_i\left(s\right)+0.5\underset{i}{\max }\underset{s}{\max }{B}_i\left(s\right)}{B_i\left(s\right)+0.5\underset{i}{\max }\underset{s}{\max }{B}_i\left(s\right)},s=\mathrm{1,2},...,n;i=\mathrm{1,2},...,m---\left(22\right)$

β_0i(s)是观测与模拟分布变化的关联系数；

计算观测分布与模拟分布的一致性系数：

${\mathrm{\ρ}}_{0i}=\frac{1}{n}\underset{s=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{B}_{0i}\left(s\right),s=\mathrm{1,2},...,n;i=\mathrm{1,2},...,m---\left(23\right)$

9、观测物种分布变化归因于气候变化的函数：由于考虑观测与模拟分布没有变化，以及观测分布与模拟分布不一致，以及观测分布与气候要素变化关联性非常低都不能把变化归因为气候变化影响，定义物种分布归因于气候变化影响的程度(A_ij)为观测分布变化(O_ij)，分布变化与气候变化要素关联度(R_0j)，模拟分布变化(S_ij)和一致性函数(C_ij).。表达为：

A_ij＝f(Q_ij，R_0j，S_ij，C_ij)(24)

设O_ij，R_0j，S_ij，C_ij是同样重要并且不能独立于A_ij；则把方程可以定义为：

A_ij＝O_ij×R_0j×S_ijk×C_ij×100(25)

$O_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{ccc}0& & \max \left(\right|{\mathrm{\Δo}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)=\min \left(\right|{\mathrm{\Δo}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)\\ \frac{{\mathrm{\Δo}}_{\mathrm{ij}}-\min \left(\right|{\mathrm{\Δo}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)}{\max \left(\right|{\mathrm{\Δo}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)-\min \left(\right|{\mathrm{\Δo}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)}& i& \max \left(\right|{\mathrm{\Δo}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)\≠\min \left(\right|{\mathrm{\Δo}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)\end{array}---\left(26\right)\right.$

这里Δo_ij，min(|Δo_ij|)和max(|Δo_ij|)是观测分布及它们最小和最大值。

R_ij＝r_0j×w_ij(27)

r_0j＝max(s_0i)(28)

由公式(18)计算，是最大值.

$w_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}0& \max \left(k_{\mathrm{ij}}\right)=\min \left(k_{\mathrm{ij}}\right)\\ \frac{k_{\mathrm{ij}}-\min \left(k_{\mathrm{ij}}\right)}{\max \left(k_{\mathrm{ij}}\right)-\min \left(k_{\mathrm{ij}}\right)}& \max \left(k_{\mathrm{ij}}\right)\≠\min \left(k_{\mathrm{ij}}\right)\end{array}\right.---\left(29\right)$

w_ij是气候因素变化系数，k_ij，min(k_ij)，和max(k_ij)是气候因素随时间变化的简单相关系数及最小和最大值。

$S_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{ccc}0& & \min \left(\right|{\mathrm{\Δs}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)=\max \left(\right|{\mathrm{\Δs}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)\\ \frac{{\mathrm{\Δs}}_{\mathrm{ij}}-\min \left(\right|{\mathrm{\Δs}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)}{\max \left(\right|{\mathrm{\Δs}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)-\min \left(\right|{\mathrm{\Δs}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)}& & \min \left(\right|{\mathrm{\Δs}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)\≠\max \left(\right|{\mathrm{\Δs}}_{\mathrm{ij}}\left|\right)\end{array}---\left(30\right)\right.$

Δs_ijmin(|Δo_ij|)和max(|Δs_ij|)是模拟分布变化及最小和最大值。

C_ij等于ρ_0i，由公式(21)计算。如果A_ij越大，则归因气候变化程度越高，如果A_ij小于或等于0，则物种分布变化就不能归因为气候变化。

10、通过以上技术实施，利用物种多样性受到气候变化影响识别原则，识别出分布变化是由于受气候变化影响的物种，统计识别出几十年来分布受到气候变化影响的物种数量。

11、通过计算受到气候变化影响的物种数量占分布变化的物种数量的比例，以及分布变化物种数量占总物种数量比例，进一步计算积，分析近几十年来气候变化对生物多样性影响的贡献。气候变化对生物多样性影响贡献就是过去一段时间内物种边界或范围或者丰富度改变中受到气候变化影响部分所占全部变化比例。设有N个物种，明确有M个物种分布发生改变，并且明确有Q个物种分布变化是由于气候变化影响结果，则确定这些物种分布变化中气候变化影响贡献为：

$W=\left(\frac{M}{N}\right)\×\frac{Q}{M}\×100---\left(31\right)$

设有N个物种，明确丰富度变化为M个物种改变，并且明确有Q个物种变化是由于气候变化影响，则物种丰富度变化中气候变化影响贡献为：

$W=\left(\frac{M}{N}\right)\×\frac{Q}{M}\×100---\left(32\right)$

识别出变化物种进行叠加，反映区域丰富度变化。

Claims (9)

1. 一种识别生物多样性受到气候变化影响、检测气候变化对生物多样性影响贡献的归因技术，为建立生物多样性保护适应气候变化技术对策，使生物多样性保护有效适应气候变化发挥重要的社会、经济和环境效益。包括以下具体步骤：

   1.建立识别气候变化对生物多样性产生影响的规则，包括生物多样性演变能有效辨析，判断对生物多样性特征被充分调查，识别生物多样性已经演变并有连续性、重复性和稳定性特征，判断生物多样性演变与气候变化有较高关联性，气候变化驱动下生物多样性明显发生演变，观测与气候变化驱动下生物多样性演变一致性较高，生物多样性演变归因于气候变化程度较高。
2. 2.筛选反映生物多样性演变的综合表征指标，包括以对气候变化敏感的物种地理分布的边界、范围和物种丰富度为指标，综合表征过去生物多样性演变特征。物种分布边界点通过计算物种分布区分布点组成的空间点集的凸壳集求取，物种分布范围以物种分布区各个分布点的几何中心点、分布点数量和面积表示；物种丰富度以一定区域一段时间物种数量表示。
3. 3.识别生物多样性演变规律，包括调查与收集历史不同时间物种分布范围与分布边界及丰富度相关资料，利用中国地名录数据库结合地理信息系统，利用GIS制作出过去不同时段物种地理分布及丰富度图，通过比较分析不同时段物种分布边界或范围差异，识别物种分布范围或边界变化特征，进而根据物种分布边界或范围变化，识别分布边界与范围变化的物种数量，及区域物种丰富度变化特征，分析生物多样性演变规律。
4. 4.分析生物多样性演变与气候变化关联性，以观测的气候要素为数据源，利用计算机程序计算气候要素变化，分析气候变化特征，进而利用灰色系统关联性分析方法，分析物种地理分布变化与气候变化要素的关联度，识别关联性最强的气候变化要素。
5. 5.模拟气候变化驱动下生物多样性演变特征，选择对生物多样性影响明显的气候要素指标变量，以气候变化要素为驱动，以物种分布为应变量，利用模糊数学隶属度反映的生态位模型技术，模拟分析气候变化驱动下物种分布和丰富度变化，识别气候变化驱动下生物多样性的演变特征。
6. 6.检测观测与气候驱动模拟变化一致性，分析观测到的物种分布边界变化时间序列与气候变化驱动下物种分布边界变化的时间序列的关联度，指示观测与气候变化驱动一致性判别指标，检测近几十年观测与气候变化驱动下生物多样性演变的一致性。
7. 7.分析生物多样性演变受气候变化影响的归因函数，建立以观测物种地理分布变化程度、物种分布变化与气候要素关联度、气候变化驱动下生物多样性变化程度和一致性反映生物多样性演变受到气候变化影响的归因函数，识别归因地理分布受到气候变化影响的物种及生物多样性特征。
8. 8.基于识别分布受气候变化影响物种数量，检测出生物多样性受到气候变化影响的程度。
9. 9.通过分析受到气候变化影响的物种数量占分布变化的物种数量的比例，以及分布变化物种数量占总物种数量比例，明确气候变化对生物多样性影响贡献。