基于MaxEnt模型的西伯利亚蝗虫在新疆潜在分布预测研究

[目的]利用MaxEnt模型,预测西伯利亚蝗虫(Gomphocerus sibiric)在新疆的潜在分布区.[方法]基于19个环境因子和197个西伯利亚蝗虫在新疆地理分布点,结合MaxEnt模型与ArcGIS软件,预测西伯利亚蝗虫在新疆的潜在分布区,划分风险等级,采用接受者操作特征曲线(ROC)的分析方法对预测结果进行验证.[结果]训练数据集(Training data)和验证数据集(Testing data)的AUC值分别为0.992、0.990,预测结果与实际拟合度很高.西伯利亚蝗虫在新疆分布的适生区和高危区分布在塔城、阿勒泰、博州、伊犁、乌鲁木齐、昌吉.[结论]根据AUC值的评价指标,研究对西伯利亚蝗虫的预测结果是比较准确的.西伯利亚蝗虫在新疆分布的适生区和高危区主要集中于北疆及天山北坡一带,且适生区及高危区占研究区总面积的14.11;.最冷季平均温(bio11)、最冷季的平均降水量(bio19)、最干季平均温(bio9)、温度变化的方差(bio4)、年均降雨量(bio12)、最湿季平均温(bio8)和降雨量变化的方差(bio15)是影响西伯利亚蝗虫潜在分布的主要环境因子.     

杨雪毒蛾形态分类学及其潜在地理分布分析

对重要林业害虫杨雪毒蛾的形态分类学和地理分布进行研究,并应用MaxEnt模型对其在我国的潜在地理分布及影响其分布的主要环境因子进行了预测和分析。分析结果表明:外生殖器性状在该物种鉴别中具有至关重要的作用;该害虫的高度适生区主要位于我国动物地理区划的华北区东部、东北区中部和南部;影响杨雪毒蛾地理分布的主要环境变量包括Bio18(最暖季降雨量)、Bio13(最湿月降雨量)、Bio16(最湿季降雨量)、Bio3(昼夜温差与年温差比值)、Bio11(最冷季平均温)、Bio1(年平均温)和Bio9(最干季平均温),其中Bio18的贡献值最高。文中提供了杨雪毒蛾的卵、幼虫、蛹、成虫和外生殖器图示,以及在我国的适生地理分布图。     

基于MaxEnt模型预测苹果树腐烂病在中国的潜在地理分布

为了明确影响苹果树腐烂病发生的主要环境因子及其潜在地理区域,根据1960年至1990年30 a环境气候因子数据,利用19个生物气候因子首先建立MaxEnt模型,结果显示该模型的准确性良好,训练数据AUC值达0.884,影响MaxEnt模型最重要的影响因子是最暖季度平均温(Bio10),其对模型构建的贡献率为22.3%,其次是最冷季度降水量(Bio19)和最干月份降水量(Bio14)。随后,该模型结合以往苹果树腐烂病发生地点统计数据,对影响苹果腐烂病发生的环境因子和适生区进行预测。结果表明最冷月份最低温(Bio6)、最暖季度平均温(Bio10)和最冷季度降水量(Bio19)是影响苹果树腐烂病分布的主要环境因子。     

基于MaxEnt模型的阿勒泰金莲花潜在适生区预测

利用最大熵模型(MaxEnt)预测阿勒泰金莲花潜在适生区能够为新疆阿勒泰金莲花的科学规范种植提供有效的理论指导和依据.以12个实际分布数据及42个环境因子为依据,采用MaxEnt模型结合GIS(地理信息系统)空间分析技术预测阿勒泰金莲花潜在适生区,用聚类分析法划分适生区等级,使用百分比贡献率分析其主要环境因子及生态位参数.结果表明:(1)ROC(受试者工作特征)曲线评价显示MaxEnt模型预测阿勒泰金莲花潜在适生区的训练数据集和测试数据集的AUC(ROC下的面积)值分别为0.943和0.994,表明模拟效果优秀.(2)影响阿勒泰金莲花生长的主要环境因子百分比贡献率是日照时数(24.63％)、4月降水量(24.29％)、年平均最高气温(22.89％)和11月降水量(17.91％);阿勒泰金莲花适宜生长在日照时数≥2868 h、4月降水量≤21 mm、年平均最高气温≤9.1℃和11月降水量≤14.8 mm的环境中.(3)阿勒泰金莲花潜在适生区总面积为46042.45 km2,其中最适生区面积7536.71 km2,主要分布于阿勒泰市、布尔津县、富蕴县和哈巴河县的北部.阿勒泰金莲花潜在适生区呈北高南低的空间分布格局,降水、日照和气温是影响其分布的主要环境因子.     

基于最大熵模型分析小麦黄花叶病在黄淮海地区的适生性

科学预测小麦黄花叶病在黄淮海地区的适生区,对控制该地区小麦黄花叶病扩展蔓延、保障小麦生产具有重要意义。采用最大熵(MaxEnt)模型,基于小麦黄花叶病的分布和环境因子数据,对该病害适生区进行预测,并分析生态因子的贡献率与ROC曲线,探索影响小麦黄花叶病的主要生态因子。结果表明:ROC曲线下面积的AUC为0.955,模型可靠,其中最干月降水量、最暖月最高温、海拔、黏土、最湿月降水量对该病害的分布具有重要影响;适生区主要分布在已发生地区(威海、烟台、青岛、潍坊、淄博、济南、泰安、日照、临沂、济宁、枣庄、平顶山、驻马店、周口、开封和阜阳)和预测地区(莱芜、菏泽、信阳、商丘、淮南、淮北、宿州、徐州、宿迁连云港以及蚌埠)。预测适生面积较广,建议增补小麦黄花叶病为全国农业植物检疫性有害生物,在高适生区设立疫情监测点,根据主要环境因子,加强田间管理。     

人为干预群落对薇甘菊的影响

在薇甘菊为害严重的深圳、东莞设置试验地,观测经除草(包括薇甘菊)后种植乔灌草等人为干预群落对薇甘菊的影响.研究表明:薇甘菊生物量与其它植物总盖度的关系极显著地符合负指数曲线模型;薇甘菊盖度、密度分别与其它植物总盖度呈极显著或显著负相关,并可很好地拟合线性模型;通过生态措施控制薇甘菊危害具有一定的可行性.     

腐烂茎线虫在山西省的适生区预测

根据腐烂茎线虫已知分布区域及相关环境变量数据,采用MaxEnt和ArcGIS物种适生性分析软件,对当前和未来环境条件下腐烂茎线虫在山西省的适生区域进行预测.结果表明:当前气候条件下,腐烂茎线虫的适生区面积占山西总面积的89.2%,其中,高度、中度和低度适生区的面积分别占全省总面积的34.3%、32.1%和22.8%,高度适生区包括9个市82个县(市、区);在两种代表性浓度路径(RCP)2.6和8.5预测下,未来2050和2070年腐烂茎线虫总适生区的面积占比均有所增加,其中,在RCP2.6气候情景下,2050和2070年高度适生区面积占比分别增加11.4%和15.7%,而在RCP8.5气候情景下,分别增加46.6%和59.2%.MaxEnt模型的预测曲线下面积的均值为0.909,说明预测结果准确度较高.年均温、最冷季平均温、最暖季降雨量、温度季节性变化方差和最冷季降雨量是腐烂茎线虫在山西扩散的主要影响因子,相关部门应加强对其潜在适生区的监测.     

基于MaxEnt和ArcGIS预测大薸在云南的潜在适生区

【目的】明确外来入侵植物大薸在云南的潜在适生区,为大薸的防控提供理论依据。【方法】采用最大熵生态位模型(MaxEnt)与地理信息系统(ArcGIS),结合大薸的地理分布数据、7个环境因子及4个地形因子,对其在云南的潜在分布和适生区等级进行预测。通过受试者工作特征(ROC)曲线方法进行验证,运用刀切法分析影响大薸分布的环境变量。【结果】大薸在云南省的适生区面积约13.56万km~2,其中以滇中及滇南地区为主;生境主要为营养富集的水域、沼泽、沟渠和水田等。ROC曲线法得到AUC值为0.907,表明预测结果可靠。刀切法分析显示:影响大薸分布的主要环境因子为最冷季度平均温度、海拔和土地利用类型。【结论】大薸在云南的潜在适生区面积较大,占云南国土面积的30%以上。     

基于MaxEnt 模型的胡杨潜在适生区预测研究

【目的】科学预测阿克苏河流域的胡杨潜在适生区并划分为不同等级,为阿克苏河流域胡杨的物种可持续发展提供参考。【方法】文章实地调查获取胡杨的实际生长样点后,借助最大熵模型(Maximum Entropy Model,MaxEnt)和地理信息技术预测阿克苏河流域胡杨潜在适生区,分析了环境因子与胡杨生长的响应关系。【结果】对初步确定的气候、土壤、地形等28个环境因子进行贡献率分析和共线性诊断,筛选出了影响胡杨潜在分布的12个主要限制因子;利用MaxEnt软件,经受试者工作特征曲线检验模型精度后,预测了胡杨的潜在适生区范围,高适宜区和中适宜区的面积约为3 838.28 km2,主要分布在阿克苏河流域东北方向温宿县五团场南部边缘、省道207途径的多浪水库周边地区、流域南侧阿瓦提县丰收三场周边、阿拉尔市十二团场南部边缘和十六团场南部边缘,这4个区域是胡杨潜在适生重点保护区域;等温性(Bio3)、最暖月最高温度(Bio5)、最干季度平均温度(Bio9)、年降水量(Bio12)、上层土壤可交换性钠盐含量(ESP)、和海拔(DEM)是主要影响胡杨分布的环境因子。【结论】研究结果可为流域天然植被保护恢复、生态输水工程实施提供技术支持。     

基于最大熵模型小麦黄花叶病在黄淮海地区的适生性分析

科学预测小麦黄花叶病在黄淮海地区的适生区，对控制该地区小麦黄花叶病扩展蔓延、保障小麦生产具有重要意义。采用最大熵（MaxEnt）模型，基于小麦黄花叶病的分布和环境因子数据，对该病害适生区进行预测，并分析生态因子的贡献率与ROC曲线，探索影响小麦黄花叶病的主要生态因子。结果表明：ROC曲线下面积的AUC 为0.955，模型可靠，其中最干月降水量、最暖月最高温、海拔、黏土、最湿月降水量对该病害的分布具有重要影响；适生区主要分布在已发生地区（威海、烟台、青岛、潍坊、淄博、济南、泰安、日照、临沂、济宁、枣庄、平顶山、驻马店、周口、开封和阜阳）和预测地区（莱芜、菏泽、信阳、商丘、淮南、淮北、宿州、徐州、宿迁连云港以及蚌埠）。预测适生面积较广，建议增补小麦黄花叶病为全国农业植物检疫性有害生物，在高适生区设立疫情监测点,根据主要环境因子，加强田间管理。     

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。     

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。     

沂蒙山区土壤侵蚀空间分布及其影响因素动态变化

【目的】研究土壤侵蚀强度空间格局与坡度、土壤、降雨、植被覆盖和土地利用等影响因子的动态变化关系,揭示沂蒙山区土壤侵蚀规律。【方法】以TM影像、地形图、土壤图和气象资料为源数据,综合运用GIS和RS技术,获取沂蒙山区坡度、土壤可蚀性K值数据以及1986年、1995年和2005年的年降雨侵蚀力、植被覆盖度、土地利用和土壤侵蚀强度数据;通过对研究区山地丘陵地带进行子流域划分,以子流域为单元,选取土壤侵蚀强度指数、平均坡度、土壤可蚀性指数、平均年降雨侵蚀力、平均植被覆盖度和土地利用结构指数,并采用统计分析方法,对土壤侵蚀强度空间格局与其主要影响因素的动态变化关系进行分析。【结果】随着植被覆盖度的增加以及土地利用结构向有利于控制土壤侵蚀的改善,1986年、1995年和2005年3个时期内山地丘陵地带上土壤侵蚀明显降低。土壤类型对3个时期土壤侵蚀强度空间格局的影响不显著;降雨侵蚀力在2005年成为影响侵蚀强度格局的主要因素之一,但影响程度较低,贡献率仅为5.35%;坡度因子是影响各时期侵蚀强度格局的最主要因素,但影响程度逐渐降低,其贡献率由1986年的93.33%下降到2005年的79.75%;植被覆盖因子在1986年影响侵蚀强度格局的贡献率为6.67%,之后则减弱;而土地利用结构对侵蚀格局的影响程度逐渐增强,贡献率已增至到2005年的14.90%。【结论】年降雨侵蚀力分布的空间差异增大后,降雨因子将成为显著影响土壤侵蚀空间格局的因素之一;受人类活动影响,当植被覆盖度达到一定程度后,土地利用结构逐渐成为影响侵蚀格局的重要因素,建议该地区今后的水土流失防治工作应优先考虑调整土地利用结构。     

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。      

基于MaxEnt模型预测薄壳山核桃在中国的种植区

  目的  预测当前和未来中国适宜种植薄壳山核桃Carya illinoinensis的地区,对薄壳山核桃的引种栽培提供参考。  方法  基于北美薄壳山核桃栽培区的分布数据和世界环境气候数据,利用MaxEnt模型和ArcGIS预测薄壳山核桃当前以及未来不同气候情景下在中国的适生区范围。  结果  ①训练集和检验集的AUC值分别为0.987和0.985,表明预测结果精度高。②刀切法检验结果和贡献率结果表明:年均气温、最暖季平均气温、年降水量、最干月降水量、最干季平均气温、昼夜温差月均值和气温的季节性是薄壳山核桃生长的关键气候变量。③预测薄壳山核桃当前在中国的适生区主要集中在中东部省份,包括江西、湖南、湖北、安徽、浙江、江苏和河南;在未来碳排放增强的气候情景下,薄壳山核桃在中国中东部省份的潜在高适生区的面积大幅增加,适生范围有向北移动的趋势,少量延伸到了辽宁东部和吉林南部。  结论  利用MaxEnt模型预测的薄壳山核桃适生区主要集中在中国的中东部省份;随着未来气温的升高,薄壳山核桃的潜在高适生区在中国相应的中东部地区内扩张。图3表3参36     

羽叶铁线莲的分布区与生态位模型分析

目的羽叶铁线莲为直立半灌木或藤本植物,是分布于我国北京、天津、河北及辽宁一带的特有种。由于羽叶铁线莲在形态上与其他同域分布的铁线莲属植物易发生混淆,在野外调查过程中往往被人忽视,因而相关研究比较缺乏。方法本研究在前期分类学修订和大量野外调查的基础上,采用最大熵生态位模型(MaxEnt)与地理信息系统(ArcGIS)方法对该物种的潜在分布区和适宜等级进行了预测。我们通过大量标本研究和考证,确定了羽叶铁线莲22个标本分布点,并明确了黑龙江没有羽叶铁线莲标本记录。结果在准确统计分布记录基础上,生态位模型分析结果表明羽叶铁线莲最适生地区集中在北京、河北北部、天津北部和辽宁西南部地区,且最适生地区面积非常狭小(36 137.62 km2)。山西省目前虽然没有羽叶铁线莲分布记录,但是存在着较大面积的适生分布区。ROC曲线的AUC=0.995,表明本研究结果预测可信度非常高。影响羽叶铁线莲分布区的影响因子主要有降水季节性(贡献率为39.6%)、平均年温差(14.5%)、海拔(14.4%)、最暖季节降水量(11.3%)、降水最少季节降水量(9.5%)等。羽叶铁线莲的最适区的环境参数为:降水季节性变异126.78,平均年温差42.41 ℃,海拔372.04 m,最暖季节降水量436.67 mm,降水最少季节降水量11.59 mm。结论羽叶铁线莲属于狭域分布种,主要受到降水季节性、平均年温差、海拔、最暖季节降水量、降水最少季节降水量为最重要的影响因子,根据国际自然及自然资源保护联盟(IUCN)标准, 属于易危等级,应该加以栽培和迁地保护。此外我们认为用于生态位模型分析的分布点记录应经过严格的分类学鉴定以确保分析结果的准确性。      

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。