基于MAXENT模型和ArcGIS预测豚草在中国的潜在适生区

为分析有害入侵杂草豚草Ambrosia artemisiifolia L.在中国的潜在适生区,基于其在中国的分布数据,结合气候、高程、土地利用类型等环境数据,利用最大熵模型(MAXENT)与ArcGIS软件相结合模拟豚草在中国的潜在适生区,运用受试者工作特征(ROC)曲线分析法进行验证,并运用刀切法分析影响豚草分布的主要环境变量。结果表明,中国东部大部分地区都属于豚草适生区,其适生面积为2.31×10~6km~2,占全国陆地总面积的24.10%。辽宁省东部、安徽省中部、江苏省南京市、浙江省杭州市、湖北省东部、湖南省东部、江西省及两广中部为豚草高适生区(适生值0.5)。ROC曲线分析法得出下面积AUC值为0.955,表明预测结果可靠。刀切法分析显示,最冷季度平均湿度和最湿季度湿度对豚草在中国的分布状况影响最大,贡献率分别为30.89%和27.86%;最暖季度平均温度、温度变化方差、昼夜温差与年温差比值和土地利用类型有一定影响,贡献率依次为14.19%、8.05%、6.30%和5.93%;最冷月份最低温和坡向对豚草分布影响较小,贡献率分别为0.78%和0.20%。     

基于MaxEnt模型的菜豆象和蚕豆象在中国的适生区预测

为减少外来入侵物种菜豆象Acanthoscelides obtectus和蚕豆象Bruchus rufimanus对中国造成的潜在威胁,收集这2种豆象的全球地理分布数据,采用Pearson相关性分析和主成分分析分别从19个环境变量中筛选关键环境变量,采用MaxEnt模型对历史气候条件下和未来气候情景下这2种豆象在中国的适生区进行预测,并对预测结果进行分析。结果显示,经Pearson相关性分析共筛选出4个关键环境变量用于菜豆象适生性区的模型构建,分别为最暖季度平均温度、最干月份降水量、年气温变化范围及最湿季度降水量,其对MaxEnt模型的累积贡献率分别为31.6%、28.4%、26.3%和13.7%;经Pearson相关性分析共筛选出4个主要关键环境变量用于蚕豆象适生性区的模型构建,分别为最冷季度平均温度、最干月份降水量、最热月份最高温度和最湿月份降水量,其对MaxEnt模型的累积贡献率分别为48.5%、39.5%、7.8%和4.2%。MaxEnt模型重复运行10次后,菜豆象训练数据的平均AUC值为0.938,蚕豆象训练数据的平均AUC值为0.963,均显著高于随机模型的AUC值,表明基于MaxEnt模型的菜豆象和蚕豆象在中国适生区的预测结果准确。未来气候情景下,这2种豆象在中国的适生区均呈现向北扩张的趋势,需加强对这2种豆象的检疫与防治,严防发生区域进一步扩大。     

基于MaxEnt模型预测气候变化下玉米根萤叶甲在中国的潜在地理分布

为评估不同气候条件下玉米根萤叶甲Diabrotica virgifera virgifera在我国的潜在地理分布情况及适生区的空间格局变化趋势,通过筛选影响该虫分布的关键环境变量并基于其在全球的分布数据,运用MaxEnt模型和ArcGIS软件预测其在历史和未来气候情景下的潜在地理分布范围和适生区空间格局变化。结果表明,所构建MaxEnt模型的受试者工作特征 （receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under curve, AUC）平均为0.960,说明模型预测结果为优秀,具有较高的可信度。关键气候变量中最冷月最低温对玉米根萤叶甲的潜在地理分布具有十分重要的影响,累积贡献率为44.5%。历史气候条件下,玉米根萤叶甲的总适生区面积占我国陆地总面积的23.78%,高适生区主要分布于我国河南、湖北、陕西、甘肃、重庆、四川和云南等省市。未来气候情景下,玉米根萤叶甲在我国的总适生区面积略有减少,整体上呈现出南部收缩、北部扩张的趋势,原中南部的中、高适生区逐步转变为低适生区或非适生区。玉米根萤叶甲在我国的适生区较为广泛,适生范围涵盖多个重要玉米产区,对玉米安全生产威胁较大,应给予足够的重视,严防该虫传入我国。     

基于MaxEnt和ArcGIS的黑腹尼虎天牛潜在地理分布预测

为明确我国检疫性有害生物黑腹尼虎天牛Neoclytus acuminatus的潜在地理分布范围，基于MaxEnt模型、ArcGIS软件及全球分布数据预测当前气候和未来气候（2个情景）条件下黑腹尼虎天牛在全球和中国的潜在分布区域，并分析影响黑腹尼虎天牛分布的关键环境变量。结果显示，MaxEnt模型的曲线下面积（area under curve，AUC）为0.962，表明模型预测结果可靠；影响黑腹尼虎天牛潜在地理分布的5个关键环境变量分别是5月平均降雨量、11月平均最高温度、温度变化方差、7月平均降雨量和最湿季度平均气温，贡献率分别为40.5%、33.2%、23.9%、2.2%和0.1%。在当前气候条件下，黑腹尼虎天牛在全球的适生区较广泛，总面积约为3 928.63×10⁴ km²，且在我国湖北、安徽及浙江等省存在高适生区和中适生区；在未来气候条件下，黑腹尼虎天牛在全球范围内的适生区总面积会进一步增加，并且在我国的高适生区面积也会进一步扩大。     

外来入侵植物豚草在中国东北潜在分布区预测

文中利用最大熵生态位模型(MaxEnt)与地理信息系统(Arc GIS),结合豚草地理分布数据及19个环境因子,对入侵植物豚草在我国东北地区潜在分布和适生等级进行预测。结果表明:豚草的潜在分布区大致呈现以辽河平原腹地为中心,其适生等级向外辐射状递减趋势分布。根据豚草适生系数,确定赤峰-阿荣旗-伊春-黑河一线为豚草扩散风险的分界线。ROC曲线中AUC值为0.986,表明预测结果"非常好"。应用刀割法计算各环境变量对最大熵模型建立贡献率,结果表明影响豚草分布的主要环境因子为最暖季度平均温度和最湿季度平均温度。豚草在不同适生等级分布区域的比较分析,表明豚草在低海拔地区比在高海拔地区分布多。本研究为监测与控制外来入侵植物豚草的扩散提供了依据。     

基于物种分布模型对未来气候变化下云南松毛虫在四川省适生区的预测

为明确云南松毛虫Dendrolimus houi于未来气候变化下在四川省的分布情况,运用最大熵（maximum entropy,MaxEnt）模型中的刀切法和Pearson相关系数分析法对未来气候数据（2050年和2070年）、林地因子及人为因子进行权重划分,筛选出影响云南松毛虫潜在分布的重要且相关系数较低的环境因子,并结合openModeller中的人工神经网络（artificial neural network,ANN）模型、生物气候（BioClim）模型、气候空间（climate space,CS）模型、气候信封（envelope score,ES）模型、基于统计概率和规则集的遗传算法（genetic alorithm for rule-set production,GARP）模型、MaxEnt模型和支持向量机（support vector machine,SVM）模型对云南松毛虫未来的适生区进行预测,利用AUC（area under curve）评价模型的精确度。结果发现,最暖季降水量、人类足迹指数、最冷季降水量和海拔对云南松毛虫在未来气候条件下的潜在分布有较强影响,在2050年贡献率分别为27.2%、16.0%、2.0%和4.9%,在2070年贡献率分别为20.6%、16.8%、9.7%和4.9%。对比7种模型的预测结果,发现SVM模型在2050年和2070年对云南松毛虫适生区预测的AUC为0.93,预测精确度最高,具有较高的可信度;该模型预测结果显示,从2050年至2070年云南松毛虫在四川省的总适生面积增加了4 269.8 km²,其中,中、低适生区面积共减少了17 185.8 km²,高适生区面积增加了21 455.6 km²。     

基于MaxEnt模型和GIS技术的烟粉虱适生区预测

为分析烟粉虱Bemisia tabaci在我国的潜在适生区,以我国351个烟粉虱分布记录点、全国气候环境数据和土地利用数据为基础,利用MaxEnt生态位模型结合GIS技术进行烟粉虱适生区预测。结果表明,影响烟粉虱适生区预测的主要因子包括土地利用类型、海拔、年平均温度和最热月份最高温度。预测的烟粉虱高适生区、中适生区、低适生区与非适生区分别占全国陆地总面积的5.6%、12.3%、35.2%和46.9%。华北平原、东北平原的南部以及湖南、湖北两省交界处为烟粉虱最适宜生存区域,且这些区域作物生产潜力大,造成的损失较为严重;非适生区包括青藏高原、南疆沙漠区域、大兴安岭及东北极寒地区。本研究预测的烟粉虱中、高适生区域均有烟粉虱发生为害的报道,烟粉虱在我国的防控形势仍然严峻。     

沙漠蝗在中国的潜在地理分布

为明确世界性害虫沙漠蝗Schistocerca gregaria入侵我国的风险性,根据沙漠蝗已知的全球最新分布数据,利用MaxEnt模型结合ArcGIS软件对其在我国的潜在地理分布进行预测,并对19个相关环境因子的贡献率进行分析。结果显示:陕西、宁夏、西藏、云南、新疆、青海、甘肃、河北、河南、山东、内蒙古、山西、四川、辽宁、北京、天津和广西等省(直辖市、自治区)都存在沙漠蝗的适生区,其中高度适生区主要集中在我国西北地区,且大多数适生区都生长有沙漠蝗偏好寄主蒺藜Tribulus terrester;影响沙漠蝗分布的主要气候因素为降水量,其中最干月降水量的贡献率最高,为40.2%。表明今后需加强沙漠蝗在我国适生区内的监测工作,预防其入侵扩散。     

裂尾剑线虫在中国的适生性分析

裂尾剑线虫是一种具有高度杂食性和传毒性的农林有害生物,可危害多种果蔬和农作物,能传播南芥菜花叶病毒和草莓潜隐环斑病毒等多种植物病毒。本文利用最大熵模型MaxEnt对裂尾剑线虫在中国的适生区域进行预测,并利用刀切法对影响裂尾剑线虫分布的环境因子进行评估。结果表明裂尾剑线虫在我国适生区面积约占全国面积的31.8%;其中高、中、低度适生区分别占全国面积4.2%、7.7%和19.9%。我国适生区主要集中于北纬38°以南,东经92°以东,高度适生区集中在北纬22°～32°之间。bio11最冷季平均温度、bio19最冷季降水量、bio3等温性、bio17最干季降水量、bio10最暖季平均温度、bio8最湿季平均温度是影响裂尾剑线虫潜在地理分布的主要环境因子。各地检疫部门需加强检疫,防止裂尾剑线虫传入我国。     

基于MaxEnt模型预测玉米矮花叶病毒的潜在适生区

为明确玉米矮花叶病毒 （maize dwarf mosaic virus, MDMV）在未来气候条件下在全球以及我国的潜在适生区,通过整理现有文献记载的MDMV发生分布数据,运用MaxEnt模型与ArcGIS10.2软件预测MDMV在历史和未来2个时间区段不同气候条件下（低胁迫情景SSP126和高胁迫情景SSP585）的潜在地理分布。结果显示,所建MaxEnt模型的受试者工作特征（receiver operatingcharacteristic, ROC）曲线下面积 （area under curve, AUC）值为0.911,表明预测结果可靠性高。MDMV的潜在分布受最冷月最低温 （仅此变量时贡献率最高,为67.9%）和年降水量 （除此变量时贡献率最低,为2.1%）的影响最大。历史气候条件下, MDMV在北美洲、南美洲南部、欧洲、非洲南部及北部、中亚以及大洋洲南部广泛适生;在我国除东北北部、内蒙古自治区东北部、新疆维吾尔自治区南部、西藏自治区北部、四川省东部、广西壮族自治区、广东省和海南省以外的大部分地区适生;未来气候条件下, MDMV在世界范围内的分布呈现北半球向北、南半球向南的变化趋向,在我国的分布则呈现向北收缩趋势。     

基于MaxEnt模型预测气候变化下飞扬草在中国的潜在地理分布

为明确入侵杂草飞扬草Euphorbia hirta Linn.在中国的潜在地理分布，基于MaxEnt模型结合ArcGIS地理信息系统软件，对飞扬草在历史气候及未来气候2个情景下的潜在适生区进行预测，并采用刀切法分析各环境因子对飞扬草适生区的影响。结果显示，在飞扬草潜在地理分布变化过程中，影响最大的环境因子是最湿季度降水量，其次是最暖季度平均温度。历史气候条件下，飞扬草在中国的总适生区面积占全国陆地总面积的32.45%，其中高适生区占13.57%，中适生区占10.06%，低适生区占8.82%。未来气候条件下，预测结果表明2050年飞扬草的潜在适生区将进一步扩张，其中在高强迫SSP585情景下飞扬草的总适生区面积大于低强迫SSP126情景下的总适生区面积，而SSP126情景下的高适生区面积则大于SSP585情景下的高适生区面积。表明飞扬草在中国的潜在适生区分布范围较广，可能在未来进一步扩散至全国，建议相关部门加强监控，防止飞扬草进一步入侵和扩散。     

基于MaxEnt和DIVA-GIS的亮壮异蝽潜在地理分布预测

亮壮异蝽Urochela distincta Distant为中国特有种,具有结群迁飞和抱团越夏的习性,近年在江西武功山和仙姑坛风景区暴发成灾,为使相关自然保护区及风景名胜区做好对亮壮异蝽种群暴发的早期预警和监测,采用Max Ent和DIVA-GIS软件,基于该虫在江西、湖南、贵州等地的分布数据及相关的20个环境变量,对其潜在地理分布进行了预测。结果表明,影响亮壮异蝽分布的主要环境变量包括最干月降雨量、海拔、昼夜温差月平均值、最暖季降雨量、最冷月最低温、昼夜温差与年温差比值、最干季平均温和最湿季平均温,其中最干月降雨量和海拔是最重要的因素,贡献率分别为64.9%和19.5%。该虫在我国的高适生区多属于海拔700~1 500 m且最干月降雨量为25~130 mm的地区,主要集中在我国动物地理区划的华中区、华南区和西南区东部的部分区域,如江西与湖南交接的罗霄山脉,江西与福建接壤的武夷山山脉,以及重庆、湖南、贵州和湖北四交之地的武陵山脉等;非适生区包括我国的北部地区、西部地区、华中部分地区及华南的小部分区域。     

基于MaxEnt模型预测外来入侵植物刺果瓜在中国的潜在地理分布

为明确外来入侵植物刺果瓜 Sicyos angulatus在我国的潜在地理分布,基于MaxEnt模型、ArcGIS软件及全球分布数据,在历史气候条件及未来气候条件下 （低强迫情景SSP126和高强迫情景SSP585）预测刺果瓜在中国的潜在地理分布。结果显示, MaxEnt模型的曲线下面积（area undercurve, AUC）值为0.977,表明模型具有较高的可靠性;气温季节性变化、最热月的最高温、最干月降水量和最湿季节的降水量是影响刺果瓜在中国潜在地理分布的4个关键环境变量;历史气候条件下刺果瓜主要发生在中国东部、中部和西部,适生区总面积占中国陆地总面积的23.29%;未来气候条件下,刺果瓜在中国的适生区范围有所减少, SSP126和SSP585情景下刺果瓜在中国的适生区总面积分别为186.10×10⁴ km²和162.68×10⁴ km²,分别占中国陆地总面积的19.35%和16.91%,但还是主要覆盖黄淮海平原夏播玉米区和南方丘陵玉米区等产区,质心由南向北移动。     

基于MaxEnt模型的柑橘木虱在西南地区潜在分布模拟

本研究应用生态位软件MaxEnt和地理信息系统软件ArcGIS预测柑橘木虱在西南地区的潜在地理分布范围,筛选影响柑橘木虱分布的关键变量。结果表明柑橘木虱在西南地区高适生区主要位于西藏东南部、四川中东部、重庆大部、贵州大部和云南中北部,总面积为52.03万km 2,占西南地区总面积的23.89%。影响柑橘木虱分布的关键变量为最冷月最低温度、最冷季度平均温度、最湿季度降水量、最暖季度降水量、最暖季度平均温度和最暖月最高温度。本研究不仅模拟了柑橘木虱在西南地区的潜在地理分布,更为该虫的分布与环境变量之间关系的研究提供了理论参考。     

气候变化下基于GIS的农田恶性杂草旱雀麦在中国的分布与发展趋势

为确定旱雀麦在我国的空间分布及其对气候变化的响应,以期进一步开展生态防控,本研究利用旱雀麦在中国的地理分布数据,结合当前气候数据和未来气候变化情景（RCP8.5情景下2050s,2070s）,建立最大熵模型（MaxEnt模型）,确定影响旱雀麦分布的主导环境因子。应用地理信息系统（GIS）对中国地区旱雀麦的适生区进行划分,以ROC曲线作为模拟的准确性评价指标。结果表明,MaxEnt模型模拟效果极好（AUC=0.965）;当前气候条件下,旱雀麦适生面积为2.5534×10⁶ km²,主要集中分布于青海省东北部、甘肃省与青海省接壤的地区、四川省的西北部,以及新疆的西北部;其中影响旱雀麦分布的主要环境因子为海拔、bio12（年降水量）、bio9（最干季度平均温度）和bio15（降水量季变异系数）,其贡献率分别为45.0%、17.5%、9.7%、9.7%,累计贡献率达81.9%;在RCP8.5情景下,未来2个时期,旱雀麦潜在高适生区分布面积与当前相比增加了12.2%~23.3%,但RCP8.5情景下2070s较RCP8.5情景下2050s旱雀麦的潜在高度适生区分布面积减少了8.9%。综上所述,气候变化情景下旱雀麦的潜在分布面积呈现出扩大趋势,且RCP8.5情景下2070s较RCP8.5情景下2050s的适生区分布面积有缩减趋势。     

气候变化下栎枯萎病菌在中国的潜在适生区预测

为降低未来气候变化下栎树枯萎病暴发的风险，基于现有的栎枯萎病菌Bretziella fagacearum分布数据，筛选影响其分布的关键环境变量，利用优化后的MaxEnt模型预测当前气候条件和未来气候条件（低强迫情景SSP126和高强迫情景SSP585）下其在中国的潜在适生区。结果显示，最暖月最高温度、最干季度平均温度、年降水量、最干月降水量是影响栎枯萎病菌分布的关键环境变量；优化后MaxEnt模型的受试者工作特征曲线下面积值高于0.90，表明该模型预测结果可靠。当前气候条件下栎树枯萎病菌的适生区面积约为1.39×10⁶ km²，占中国陆地总面积的14.48%，高适生区主要分布在湖南省北部、浙江省中南部、湖北省东南部、江西省西部和新疆维吾尔自治区北部。未来气候条件（低强迫情景SSP126和高强迫情景SSP585）下栎树枯萎病菌适生区面积均呈增加趋势，尤其高适生区的气候异常程度最高，造成其面积增加。此外，高适生区的质心均有由湖南省向北迁移的趋势。     

基于MaxEnt模型预测黄条灰翅夜蛾在中国的潜在地理分布

为明确黄条灰翅夜蛾Spodoptera ornithogalli在我国的适生性,根据黄条灰翅夜蛾在全球的最新分布数据,利用MaxEnt模型结合ArcGIS软件对其在我国的潜在地理分布进行预测,并对相关环境因子的贡献率进行分析。结果显示,华中、华东、华南大部分地区,西北、西南部分地区以及东北、华北零星地区存在黄条灰翅夜蛾的潜在地理分布区。在未来低强迫 （SSP126）和高强迫 （SSP585）情景下,黄条灰翅夜蛾在我国的潜在地理分布区边界均有向北偏移的趋势,中、高适生区的面积呈现扩增趋势。影响黄条灰翅夜蛾分布的主要气候因素有最干月降雨量、最热月的最高温等,其中最干月降雨量的贡献率最高,为46.2%。