基于MaxEnt的红瘰疣螈在云南的适宜性及潜在分布分析

结合70个红瘰疣螈的地理分布数据和28个环境因子，运用MaxEnt模型分析其适宜生境分布及主要影响因子。结果表明，影响红瘰疣螈的主要因素为最冷季度降水量、淤泥含量、昼夜温差月均值、最冷月最低气温、年均降水量等。此外，红瘰疣螈高适宜区主要分布在腾冲市、龙陵县、云县、廊沧拉祜族自治县、凤庆县、永德县等地区，中适宜区主要分布在永平县、施甸县、玉龙纳西族自治县、剑川县等地区。高适宜区面积为2.26万km²,中适宜区面积为3.85万km²,低适宜区面积为8.30万km²,非适宜区面积为23.89万km²。ROC曲线分析表明，训练AUC值为0.926,预测结果较好。建议在高适宜区和中适宜区划定适当的保护小区，对红瘰疣螈进行就地保护。     

基于MaxEnt模型分析新疆特色林果区春尺蠖发生风险

【目的】分析并预测新疆特色林果种植区域春尺蠖潜在风险发生范围,为新疆特色林果春尺蠖灾害的有效预防和重点防治提供依据。【方法】以新疆特色林果春尺蠖实际分布数据及环境因子为依据,采用MaxEnt模型结合GIS空间分析技术预测新疆特色林果春尺蠖潜在风险区,用聚类分析法划分风险等级,使用百分比贡献率分析其主要环境因子及生态位参数。【结果】(1)ROC评价显示新疆特色林果春尺蠖潜在风险区的训练数据集和测试数据集的AUC值分别为0.979和0.970,模拟效果优秀。(2)根据MaxEnt模型预测结果将新疆特色林果春尺蠖潜在分布区划分为风险区和无风险区,其中风险区总面积约745.38×10⁴ hm²。(3)将新疆特色林果春尺蠖潜在风险区划分为高风险区115.84×10⁴hm²、中风险区201.28×10⁴hm²、低风险区428.26×10⁴hm²。(4)影响新疆特色林果春尺蠖灾害风险性的主要环境因子是最冷月最高温度、最冷季平均温度、最干季降水量、最湿季平均温度。最冷月最高温度>-14.25℃,最冷季平均温度>-4.01℃,最干季降水量在1.23~8.29 mm,最湿季平均温度在21.63~24.82℃为新疆特色林果春尺蠖适宜生长的生态位参数。【结论】基于MaxEnt模型的新疆特色林果春尺蠖潜在风险区预测结果与春尺蠖实际分布区完全相符,明确了春尺蠖的地理分布特征:高风险区主要分布于喀什地区和和田地区,中风险区主要分布于阿克苏地区、巴音郭楞蒙古自治州、和田地区、喀什地区和克孜勒苏柯尔克孜自治州,低风险区布于阿克苏地区、巴音郭楞蒙古自治州、和田地区、喀什地区和克孜勒苏柯尔克孜自治州,在吐鲁番地区和乌鲁木齐市有少量分布。该研究对于制定检疫和防治政策具有较高的参考价值。     

基于优化MaxEnt模型的天女木兰在中国适生区预测

采用MaxEnt模型、ENM Tools、R语言和地理信息系统（ArcGis）相结合的方法,预测天女木兰在我国的适生区域,确定影响天女木兰地理分布的主导环境因子。结果表明,预测的天女木兰高适生区主要分为2个主要区域:一个位于东北地区的吉林省南部与辽宁省中东部组成的带状适生分布区;另一个由华东和华中地区的安徽省南部、浙江省西部、江西省中东部与福建省北部等地区组成不均匀的团块适生分布区。天女木兰在我国的高、中和低适生区面积分别为21.96、52.41×10⁴ km²和155.627×10⁴ km²;年均温较差和最湿季度降水量环境变量在预测天女木兰在我国的地理分布中起着主导作用,为我国天女木兰迁地保护引种地的选择与科学保育提供依据。     

草地贪夜蛾迁飞入侵辽宁省的潜在地理分布

基于气候、高程等22个环境数据,利用MaxEnt模型和地理信息系统,同时综合环境因子贡献率和刀切法检验评估制约草地贪夜蛾存在概率的主要环境变量,模拟并划分草地贪夜蛾现代气候适宜区和未来的扩散趋势。ROC曲线分析法得出受试者工作曲线面积(AUC值)为0.954,表明预测结果可靠。影响草地贪夜蛾周年繁殖和迁飞入侵的主要环境因子有：年平均气温、温度年较差、年降雨量和最干季降水量。迁飞入侵区主要集中在辽南和辽中地区,现代气候条件下高适生区的面积为4.67×10⁴ km²、中适生区面积为2.51×10⁴ km²,未来气候变化背景下,高、中适生区面积增加,低适生区面积减少,高适生区重心向高纬度和东北方向扩张。草地贪夜蛾如果能在辽宁省西南方向地区越冬繁殖或气候变暖导致其迁飞期提前,在辽宁省有较大的入侵潜力。管理部门应重点监测省内温室大棚、山东、河北、河南等地区草地贪夜蛾的越冬和气候变暖导致其迁飞期提前等情况,以便提前布控,做好防控预警。     

基于MaxEnt模型的新疆红枣生态适宜性与区划分析

【目的】 结合种植区资源分布现状,利用最大熵模型(MaxEnt)预测新疆红枣潜在适生区,为新疆红枣区域布局和种植结构调整提供有效的理论指导和依据。【方法】 以年降水量、花期降水量(5~6月)、成熟期降水量(9~10月)、年有效积温(≥10℃)、年极端最低气温和平均气温6个气候因子和绿洲灌溉区、沙漠敏感区2个土地因子及高程因子为环境变量,利用GIS空间分析技术获取新疆红枣地理分布数据,采用MaxEnt模型进行建模并预测新疆红枣潜在适生区,使用百分比贡献率分析其主要环境因子及生态位参数。【结果】 (1)ROC评价(Receiver Operating Characteristic,ROC)显示MaxEnt模型预测新疆红枣潜在适生区的训练数据集和测试数据集的AUC值分别为0.921和0.904,模拟效果优秀。(2)新疆红枣潜在适生区总面积2 365.939 7×10⁴ hm²,其中最适生区429.350 1×10⁴ hm²,主要分布于新疆南疆的喀什地区、阿克苏地区、和田地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州和巴音郭楞蒙古自治州,东疆的吐鲁番市、哈密市。(3)影响新疆红枣生长的主要环境因子是年极端最低气温(35.15%)、绿洲灌溉区(20.77%)、年有效积温(19%)和成熟期降水量(13.27%)。新疆红枣适宜生长在年极端最低气温≥-24.65℃,年有效积温≥3 595℃,成熟期降水量为0.54~7.64 mm,且绿洲灌溉区有助于提高其适生程度。【结论】 新疆红枣潜在适生区呈现环塔里木盆地聚集,低温是其最主要的影响因子。     

基于MaxEnt模型的内蒙古自治区樟子松潜在分布研究

【目的】优化樟子松已有种植区的布局以及科学推广引种其适宜种植范围。【方法】采用环境因子和地理分布数据,结合ArcGIS与MaxEnt模型,分析影响樟子松分布的主导环境因子以及预测其潜在地理分布。【结果】(1) MaxEnt模型在樟子松潜在生境模拟中,AUC=0.821,有较好精度。(2)最潮湿月份的降水量(BIO13)、等温性(BIO3)和最潮湿季节的平均温度(BIO8)和最干燥季节的平均温度(BIO9)为影响樟子松分布的主导环境因子。(3)研究区樟子松适生区总面积为86.997 8万km²,其中高适生区面积为30.811 7万km²,占内蒙古总面积的25.76%,主要集中在呼伦贝尔、兴安盟、锡林郭勒盟、赤峰和呼和浩特等地区。【结论】东北地区樟子松潜在分布范围最广,且气候因子是樟子松分布的主要影响因子,该研究结果可为各地区加强樟子松防风固沙林建设提供依据。     

基于优化MaxEnt模型的黑木相思引种栽培区划

利用MaxEnt模型评估黑木相思在中国引种的潜在适生区,探讨影响其适生区分布的主要生态因子,并对适生区范围和类型进行划分,旨在为该树种在中国的引种区划提供依据。采用ENMeval数据包优化的MaxEnt模型,基于14个环境变量和159条黑木相思分布点,以我国95°-125°E、17°-38°N区域为模型投射空间范围,评估黑木相思的潜在适生地理分布;通过Spearman相关分析、方差膨胀因子(VIF)分析和刀切法检验,筛选出制约其潜在分布的主导环境因子。经ENMeval优化,当特征组合F_C=Q_HP,调控倍频R_M=6时,A_UC值为0.965,模型准确度极高。刀切法检验表明：最干月降雨量(40.1%)、月平均昼夜温差(26.9%)、年降水量(15.6%)、年均温(6.6%)、最冷月最低温(3.2%)和表层土壤酸碱度(2.8%)是影响黑木相思地理分布的重要生态因子,累计贡献率达95.2%。结果表明,黑木相思在中国适生区分为高(55.835 4×10⁴ km²)、中...     

基于Maxent和ArcGIS加拿大一枝黄花适生区预测

为了研究加拿大一枝黄花在中国的适生区及其分布影响因素,以利于有效防控,采用最大熵模型(Maxent)和ArcGIS软件对加拿大一枝黄花2041—2060、2061—2080气候模式下在中国的潜在适生区进行预测。结果显示：当前适生区预测AUC值为0.933,模型预测结果理想;适生区分布主要受气温和降水影响;潜在适生区主要分布在华东和华中地区,以上海市全域、江苏省中南部、安徽省中部、江西省北部、湖南省东部、湖北省东部以及浙江省部分地区和沿海海岸线为主。随着时间推移,2041—2060年相比较于当前,高、中适生区的面积增加106.04万km²,低适生区增加110.62万km²;2061—2080年,高、中适生区的面积与当前相比增加110.99万km²,低适生区增加111.55万km²。总体来说,未来气候变化下,加拿大一枝黄花的适生区呈现出不断扩张的趋势,建议相关部门基于其潜在适生区的变化趋势制定响应的分级管理策略,以防止进一步扩散。     

基于AHP和GIS的云南省三七生态适宜性精细化区划

利用相关生态因子探究云南省三七的适宜性区划,对于三七引种栽培和资源利用具有重要意义。本研究结合云南省地理环境和三七适宜生境需求,根据生态环境相似的方法,应用层次分析(AHP)法确定10个生态因子权重,用Delphi法对不同生态因子分级赋值,利用地理信息系统(GIS)技术的空间表达和叠加分析功能得到三七适宜种植区和得分评价图。结果表明,云南省三七最适宜种植区面积达452 846.14 km²,主要分布在文山和红河,临沧、保山等部分地区也存在零星分布;适宜种植区分布最广,面积达1 979 583.07 km²,包括云南中南部的大理、临沧、保山、普洱、楚雄等大部分地区;次适宜种植区面积达1 252 675.66 km²,包括怒江、大理、丽江、楚雄、昆明、曲靖、普洱、西双版纳等地。生态适宜性区划可为三七种植选址及发展三七种植业提供参考。     

准格尔旗2022年生态变化及黄河凌汛分析

分析了准格尔旗2022年和2021年年度气候条件、生态变化、重点工矿区遥感和黄河鄂尔多斯段开河进度,得出以下结论：(1)准格尔旗2022年1—10月气温略高,地下水位前期受到降水量偏少影响,水位偏低,汛期开始至今,水位明显上涨,地下水位数值缩小;(2)2022年8月初至9月初准格尔旗植被覆盖度达到全年峰值,受降水影响,全旗植被覆盖度在汛期结束后,总体优于历年及去年同期;(3)准格尔旗境内水镜湖水体面积为25.7万m²,较2021年同期缩小0.9万m²;准格尔旗境内库布齐沙漠面积为53.07 km²,约占全旗0.69%,较2021年同期沙漠面积相比偏大8.46 km²;(4)黄河凌汛遥感监测方面,开河期间黄河准格尔旗段共发现清沟25条,总面积约为6.65 km²,清沟范围在逐步扩大。     

应用生态位模型预测檫木在浙江省的潜在适生区与主导环境因子

以浙江省生态监测样地数据库中的181个檫木样本实测分布点数据为研究对象,应用最大熵模型理论,采用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(ArcGIS)对其在浙江省的潜在适生区进行预测,用ROC曲线检测模型精度、刀切法筛选主导环境因子及其最适范围。结果表明:MaxEnt模拟的训练集AUC(ROC曲线与横坐标围成的区域面积)值为0.898,测试集AUC值为0.902,说明预测结果具有较高参考价值。檫木在浙江省的高适生区主要位于浙中的大盘山脉、天姥山一带,浙北的径山、莫干山脉、天目山脉一带及周边区域,面积达到1.16万km^2;中适生区则主要在高适生区的外围,以及西天目山和新安江流域北部,面积达1.54万km^2;低适生区则主要在中适生区的外围,以及新安江流域中上游、遂昌、泰顺等地,面积达到2.40万km^2;不适宜区域主要在低适生区的外围,其面积为5.18 km^2。模型模拟得出数字高程(DEM)、最干季降水量、最冷季平均气温等条件是影响檫木分布的主要环境变量,其中海拔为50~750 m,最干季降水量300~650 mm,最冷季平均气温0~5.5℃为最适环境条件。     

基于气候与物种扩散的破坏草入侵区域对未来气候变化的响应

[目的]破坏草是中国西南地区危害最为严重的入侵物种之一,每年在当地造成巨额的经济损失.扩散能力与入侵物种的危害性有关,也是决定其分布范围的重要因素,但在目前物种潜在分布和潜在入侵区域的研究中却常常被忽略.[方法]本研究旨在基于物种扩散量化气候变化背景下破坏草的入侵区域,应用最大熵(MaxEnt)模型对破坏草潜在适宜区进...     

基于MaxEnt模型的北方抗旱造林树种适宜区分布

  目的  樟子松、油松、山桃和山杏作为中国北方半干旱半湿润气候区的常用造林树种,具备抗旱耐寒特性和保持水土的功能,研究其适宜空间分布对中国北方植被恢复具有指导作用。  方法  以半干旱半湿润气候区的樟子松、油松、山桃和山杏为研究对象,获取树种地理分布点位数据和与树种生态学相关的24个环境因子（地形、土壤和气象）,基于协同克里金插值法,将限制因子叠加法与最大熵模型（MaxEnt）相结合,研究4类树种适宜区分布。  结果  （1）4类树种MaxEnt模型预测精度达到准确水平（AUC > 0.90）。（2）影响樟子松分布的主导因子依次为土壤类型、最冷月均温和最冷月平均风速;油松的主导因子依次为高程、年均气温标准差、土壤类型、年降水量;山桃的主导因子依次为最暖月均温、高程、年极端最低气温、年均降水量标准差、坡度、土壤类型;山杏的主导因子依次为高程、土壤类型、最暖月平均降水量、湿润系数、最暖月均温。（3）樟子松中高适宜区主要分布于内蒙古、黑龙江、吉林等地,油松、山桃和山杏主要分布在山西、陕西、甘肃、河北、内蒙古等地。  结论  MaxEnt模型模拟结果,可准确反映4类树种的适宜区分布情况,结果可为我国半干旱半湿润区绿化造林提供适地适树的科学指导。      

森林害虫雅氏落叶松尺蠖在蒙古国的适生区分布预测

对雅氏落叶松尺蠖(Erannis jacobsoni Djak)在蒙古国的适生区分布进行预测,旨在为有效防控该虫扩散提供科学依据。利用Maxent生态位模型和GIS空间分析方法预测雅氏落叶松尺蠖在蒙古国的适生区并对其进行等级划分,然后用受试者工作特征曲线(ROC曲线)对预测结果进行精度评定,最后采用刀切法(Jackknife)分析环境变量对害虫适生的重要性。结果表明,雅氏落叶松尺蠖适生区面积达13 988 265.42hm2,主要分布在蒙古国北部10省(后杭爱、布尔干、前杭爱、库苏古尔、鄂尔浑、中央、乌兰巴托、色楞格、肯特和扎布汗)和东部1省(东方),其中极高适生区主要分布在布尔干、后杭爱和中央等,高适生区主要分布在布尔干、库苏古尔和中央等;中适生区主要分布在库苏古尔、肯特和色楞格等;低适生区主要分布在后杭爱、布尔干和肯特等。森林种类、最暖季度平均温度、年降水量、最热月份最高温度和最冷月份最低温度等环境变量对预测的贡献率达77.91%。可见,雅氏落叶松尺蠖在蒙古国的适生区分布广,一旦暴发后果不堪设想。蒙古国东部的害虫适生区分布,将威胁中国大兴安岭林区生态系统安全。森林种类、最暖季度平均温度、年降水量、最热月份最高温度及最冷月份最低温度是主要影响害虫适生的环境变量。     

油杉属植物的地理分布及潜在分布区预测

油杉属植物隶属松科，具有极高的经济价值和科研价值。然而近年受气候变化和人为因素等影响，油杉属植物野生种群数量急剧减少。在全球气候变化背景下，预测油杉属各时期适宜分布区对其保育措施的制定及合理引种栽培具有重要意义。研究拟借助MaxEnt模型，综合19个环境变量和272个标本分布记录，对油杉属植物柔毛油杉、铁坚油杉、油杉和云南油杉的过去、现在和未来的分布进行预测、模拟其地理分布，并推测其主导环境变量。结果表明:1）云南、贵州和广西是我国油杉属植物的主要分布区。2）除柔毛油杉外，在未来气候变化情景下，铁坚油杉、油杉和云南油杉分布区均有继续扩散的可能。3）温度和降水是油杉属植物的现代最适宜分布区的主要影响因素。其中，贡献较大的环境限制因子为年均温度Bio1、年最冷月最低温Bio6、年温度变化范围Bio7、年最干季均温Bio9、年最冷季均温Bio11、年均降水量Bio12和年最暖季降水量Bio18。研究可为油杉属种质资源的开发、利用和保护提供一定的理论参考。     

基于MaxEnt模型预测鹅掌楸在中国的潜在分布区

  目的  分析未来气候环境对鹅掌楸Liriodendron chinense空间分布的影响,以利于科学合理地制定鹅掌楸的保护措施。  方法  采用最大熵模型（MaxEnt）和地理信息系统（ArcGIS）软件,以鹅掌楸的地理分布数据、Worldclim生物气候变量和人类活动强度数据为依据,分析影响鹅掌楸分布的主导因子,并对其在中国的适宜性分布区进行预测。  结果  MaxEnt模型有很好的预测能力,训练集均值为0.973,测试集为0.953。年均降水量、最湿季度降水量、最冷月最低温、降水量变异系数和昼夜温差月均值是影响鹅掌楸分布的五大因子,总贡献率超过80%;人类活动强度也有影响,贡献率为2.3%。将MaxEnt模型预测结果导入GIS软件中进行适生区分级,发现鹅掌楸高适宜分布区在西南地区的大巴山以南向西南方向延伸到贵州中北部地区;在华东地区为北起天目山,向南延伸至浙南和闽北的丘陵山区。该模拟结果与已有调查结论一致。对21世纪50年代和21世纪70年代不同温室气体排放场景（RCP）下鹅掌楸在中国的分布预测表明:鹅掌楸的适宜分布区有向高纬度轻微移动的趋势,分布面积随着年份的增长呈先稳定后下降趋势;至21世纪70年代,RCP 8.5时,面积较当代减少5.3%,与已有研究认为全球变暖情况下生物适宜分布区减少的结果吻合。  结论  该预测结果表明了气候变化将影响鹅掌楸种群分布,可为鹅掌楸未来的栽培与迁地保护提供参考。     

气候变化背景下茶角胸叶甲潜在适生区预测

基于茶角胸叶甲(Basilepta melanopus Lefèvre)截至2020年底的63个有效分布点和22个环境变量，分析筛选出影响茶角胸叶甲分布的8个重要环境变量，利用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS软件，对茶角胸叶甲2021—2100年气候条件下的适生区进行预测。结果表明：MaxEnt模型的受试者工作曲线面积(AUC)达0.992；在目前气候条件下，茶角胸叶甲潜在的适生区总面积为6.69×105 km2，主要位于中国南部和东南部地区，除已报道发生过的地区外，还包括湖北、安徽、浙江、江苏和台湾；影响茶角胸叶甲潜在适生区分布的重要环境因子主要包括最冷季降水量、坡向和平均气温年较差，其中最冷季降水量是影响茶角胸叶甲潜在适生区分布范围的最关键环境变量；在SSP126和SSP245情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2061—2080年间达到峰值后下降；在SSP370情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2041—2060年间达到峰值后下降；在SSP585情景下，茶角胸叶甲总适生区面积持续上升。总体来看，茶角胸叶甲的适生区中心主要向西、向北和高纬度等内陆地区转移。     

基于MaxEnt模型和气候变化情景入侵种黄顶菊在中国的分布区预测

为了分析入侵种黄顶菊[Flaveria bidentis (L.) Kuntze.]在中国的潜在适生分布区,利用最大熵模型(MaxEnt)与ArcGIS软件预测了黄顶菊在当前及未来气候条件下在中国的潜在适生分布区。结果表明：在当前气候条件下,黄顶菊主要分布在河北省大部分地区、北京市南部、河南省北部以及天津市的西部地区;未来气候条件下,黄顶菊的适生分布范围将进一步扩大,在2060年前后,高适生区的面积将增长到14.73万km ²,增长率达121.49%,主要分布在河北省及周边地区、陕西省西安市及周边城市。运用刀切法(Jackknife)计算各个环境变量对物种分布的影响,最冷月最低温度、最冷季平均温度、年平均气温、最干季平均温度、海拔、温度季节性变化标准差、最湿季度平均温度和最暖季平均温度8个环境变量是影响黄顶菊分布的主要因素。模型的AUC值为0.987,表明模型的准确度非常高。未来气候变化情景下黄顶菊的分布范围将进一步扩大,建议相关部门对此密切关注,并尽早采取防护措施。     

不同碳排放模式下云南榧树适生区分布研究

研究气候变化背景下云南榧树适生区分布,有助于理解该物种分布区的变迁历史和未来保护策略的制定。基于45个有效地理分布点以及19个环境气候变量,利用Maxent模型与ArcGIS对不同时期云南榧树的适生区进行模拟,其ROC特征曲线下的面积接近于1,MaxEnt模型的预测准确度高,可用于预测云南榧树适生区。结果表明,刀切法Jackknife和气候累计贡献率显示,影响云南榧树分布的主导环境变量为最暖季度降水量(bio18)和最冷月份最低温(bio6)。自末次盛冰期至全新世中期再到当前,云南榧树种群质心迁移路线为高黎贡山—丽江—维西,面积变化呈先增加再减少的趋势,当前我国云南榧树主要分布于云南、四川和西藏等地区,预测2070年在4种不同碳排放模式下,云南榧树适生区均发生不同程度的北移,且碳排放越高北移程度越明显。随着历史时间的推移,云南榧树适生区呈向北迁移的趋势,在未来全球气候变暖的情景下,云南榧树的分布面积不会减少,四川极可能成为云南榧树新的分布区。