随着生态学研究的深入，生态学逐渐进入大数据时代。作为人工智能的核心技术之一，机器学习能够高效处理生态大数据，得到广泛应用。本文对近年来国内外的相关研究和应用进行系统的总结和分析，从水文、土壤、气象与气候、植被等多个研究要素进行应用综述及举例分析，涉及水文循环、碳循环、气象预测、气候变化、物种分布、健康评估、景观生态、资源管理等多个研究领域。最后，基于对机器学习技术在生态学研究中存在的问题进行分析，并对未来的趋势进行了展望。总体而言，随机森林与神经网络由于其自身特性，是生态学研究中较为常用的机器学习方法。而集成多种机器学习算法，或集成机器学习与传统统计方法、生态学模型等是未来基于机器学习的生态学研究最佳方案。近年来,生态环境大数据建设得到长足发展,积累了大量数据
………………………………
