在遥远的森林深处，探险者踏着坚定的步伐，寻找那些未被发现的生物宝藏。他们知道，每一步都可能是对自然奥秘的一次接近。在这个过程中，一位研究员陈有华和他的团队，却想到了一个巧妙的方法，将这种“软科学”转化为更精准、可靠的“硬科学”。

陈有华团队专注于优化野外生物多样性调查策略，以降低成本和节约时间。他们提出了一种新颖的估计方法，能够预测在野外调查中遇到新物种所需的最小距离。这项技术利用泊松分布，并通过数值模拟和实证验证来评估其效能。

这项研究不仅对于生态学家来说具有重要意义，也为保护濒危物种提供了一个新的视角。通过数学模型，他们希望能够预测哪些地区更容易发现新物种，从而制定出更加有效率的保护计划。

尽管目前模型还需要进一步完善，但这一尝试标志着生物多样性研究向更加严谨、数据驱动方向迈出了关键一步。陈有华表示：“我希望我们的工作能够证明，即使是在传统认为‘软科学’领域，如生态学，我们也可以运用统计学和数学推导来获得更加精确的地理位置信息。”

随着气候变化对地球生命系统产生越来越大的影响，这样的研究成果变得尤为紧迫。不仅可以帮助我们更好地理解物种分布，还能指导我们采取措施以减缓这些变化带来的负面效应。

总之，陈有华及其团队正在使用数学工具将古老但仍然神秘的大自然解开，其目标是让这种探索从猜测走向确定，让每一次发现都充满信心。而这个过程，也正逐渐将天文学中的“星辰之谜”转变成一门基于数据与算法的“硬科学”。