数学与计算机科学学院社会计算科研团队聚焦西部生态环境保护，构建生态系统中碳循环、天气水文、种群相互作用、物种分布、生态流行病等生态因子变化的机理模型。借助数值计算、数据挖掘以及计算机模拟等智能计算方法研究生态环境中种群数量关系与空间结构，为西部生态环境保护和治理提供理论依据和决策支持。

社会计算研究内容之一：灰狼优化算法对物种分布预测的优化

物种分布模型（SDMs）作为探究物种与环境关系的数学工具，因其具有预测物种潜在分布的能力而日益受到重视。在SDMs算法的研究中，大部分学者通常只关注比较不同算法的预测性能，而较少针对表现较弱的算法的优化研究。灰狼优化算法因其简单、灵活和高效，成为解决优化问题的主要技术之一。本研究通过灰狼优化算法优化了人工神经网络（ANN）中的权重与阈值，并开发了一种混合算法GNNA，旨在提升ANN在预测物种潜在分布方面的性能。与ANN相比，本研究提出的混合算法GNNA的预测性能得到了显著提高。

图1 GNNA与4种常用物种分布模型在3个评价指标下的预测性能比较。

社会计算研究内容之一：西藏-喜马拉雅地区生物多样性保护

以西藏-喜马拉雅区域典型的濒危属绿绒蒿为研究对象，通过气候生态位因子建模评估了绿绒蒿物种对气候变化的脆弱性，确定了潜在的未来气候避难所，并通过最小成本路径方法模拟了绿绒蒿物种扩散到拟避难所的最佳路线。本研究可为西藏-喜马拉雅地区物种保护政策的制定提供可靠的理论基础。

图2 未来气候变化下十种绿绒蒿植物在西藏-喜马拉雅地区及其邻近地区的潜在气候避难和扩散路径

社会计算研究内容之一：甘南草地生态保护

基于马尔科夫—元胞自动机构建了青藏高原东北部甘南州草地的脆弱性评价模型，确定了气候变化和人类活动的影响下甘南草地的脆弱性格局和主要驱动因素，可为制定相应的草地管理政策提供理论依据。

图3 中度碳排放气候场景下2019-2050年甘南草地NDVI趋势分析与其空间脆弱性的对应关系

社会计算研究内容之一：甘肃省生态系统风险评估。

定量化研究人类社会消费与自然生态系统资源之间的供需关系是评估生态系统服务可持续性的有效途径。通过建立三维能值生态足迹模型，对甘肃省2001-2020年环境可持续性发展进行评价。相关结果对甘肃省制定合理科学发展战略以及增强区域生态保护和促进经济可持续发展提供理论支持。

图4：2001-2020年甘肃省能值生态足迹变化趋势