近日，农业农村部在国务院自卫联控机制开会新闻发布会上回应：草地恶夜蛾显然早已侵略我国。草地恶夜蛾在我国的西南、华南适合于存活，据监测，今年基数大，北迁的时间提前，预计是一个轻再次发生的态势。此前，加拿大的阿尔伯塔大学曾利用机器学习的力量与生物学和统计学方面的涉及专业知识管理水生物种的侵略，为环境管理者创建一个非常简单易懂的工具。

该工具分解决策树，通过预测各种侵略物种管理策略的结果，协助环境管理者要求使用哪种方法转入水道，预防物种侵略的经济成本高约数百亿美元，人工智能应用于在该领域享有较小的市场空间。数学生物学一般来说享有许多根治侵略物种的神秘工具，同时机器学习获取了许多补足工具，用于一些特定的方法可以预测特定侵略否有可能被避免。阿尔伯塔大学使用机器学习技术来分解更容易用于的决策树，环境管理人员利用该系统确认处置任何侵略的最佳策略，从根治到遏止和增加传播。

研究指出，在所考虑到的物种范围很广的情况下，必须考虑到三个主要因素：栖息地类型，侵略面积以及否早已尝试遏止。

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