气候变化背景下云南沙棘在中国的潜在地理分布

基于云南沙棘在中国的78个种群分布点位数据与22个地理环境变量，利用MaxEnt模型模拟了云南沙棘在当前气候与未来(2050S、2070S)3种不同气候情景(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)的潜在地理分布，探讨影响云南沙棘分布的主导环境变量，揭示未来气候变化下云南沙棘的变化趋势。结果表明：(1)影响云南沙棘生长的主要环境变量为热量(温度季节性变动系数、等温性、最冷季平均温度)、地形(海拔、坡度)和水文(年降水量),其中海拔、年降水量及温度季节性变动系数对其影响极其显著，累计贡献率为60%;(2)当前气候情景下，云南沙棘的高适宜生境与适宜生境面积分别为5.88×10⁴km²和23.97×10⁴km²,分别占中国国土面积的0.61%与2.49%,适宜种植生境集中分布在我国横断山脉地区；(3)2041—2060年间3种不同气候情景下云南沙棘适宜生境和高适宜生境面积为增长趋势，在2061—2080年间RCP8.5情景下云南沙棘的高适宜生境为减小趋势，适宜生境呈现增加趋势。云南沙棘适宜生境有向西南方...     

基于优化的Maxent模型预测白栎在中国的潜在分布区

【目的】采用优化Maxent模型对白栎的适生区进行预测,了解气候因子对白栎分布的影响,同时结合植物耐寒性区域地图(PHZM)探讨白栎的栽培区划和引种区划,为白栎的引种栽培提供理论基础。【方法】采用Maxent模型,利用AICc指标对特征参数(feature)和正规化参数(β)进行筛选,建立最优模型。基于484条分布记录和10个环境变量模拟白栎在末次盛冰期、全新世中期、现代和2070年的潜在分布区。综合jackknife检验、置换重要值和百分比贡献率、限制环境因子,探讨影响白栎适生分布区的环境因子。【结果】1)最优模型的参数设置为:feature为LQP和β乘数为1.5。2)jackknife检验表明:年均温、最干月降雨量、平均日温差、温度年较差为关键因子;百分比贡献率排前3名的环境变量依次为平均日温差、温度年较差、年均温;置换重要值排前3名的为年均温、温度年较差和等温性。影响现代最适分布区的环境限制因子为年降雨量和最干月降雨量;影响未来最适分布区的环境限制因子为极端最高温和最干月降雨量。3)白栎的现代高度适生区集中分布在重庆、贵州局部地区、湖南、湖北南部、江西、安徽南部、福建北部和长江三角洲地区;末次盛冰期时白栎的高度适生区在湖南和江西零星地区,较现代分布区面积减少28.28%;全新世中期高度适生区范围与现代相似,较现代高度适生区面积增加6.44%,面积达到最大;在进行未来适生区的预测时,原本不具有适生区的辽宁出现少部分低度适生区,2070年温度可能升高,适宜分布区向北扩张,高度适生区面积减少6.44%。【结论】年均温、平均日温差、温度年较差和最干月降水量是制约白栎分布格局的重要环境因子。影响白栎的现代最适宜分布区和未来的最适分布区的环境限制因子为年降雨量、最干月降雨量和极端最高温。末次盛冰期白栎的高度适生区集中在华中地区,随气候的转暖逐渐向北移动。全新世中期时,高度适生区面积扩张达到最大。未来气温升高,白栎适生区可能发生向北扩张的趋势,高海拔地区分布的白栎更容易受到气候的影响。根据Maxent预测的白栎分布区结合中国耐寒性区域地图进行白栎的栽培区划和引种区划,新疆、北京、天津可能适合白栎的引种栽培。     

基于最大熵模型(MaxEnt)预测北沙柳潜在地理分布

为确定北沙柳在我国的适生情况,本研究将北沙柳地理分布信息与6个气候因子基于最大熵模型(MaxEnt)对其潜在分布进行模拟预测。AUC值大于0.9,表明预测结果良好;影响北沙柳分布主导环境因子有年平均温度、温度季节变化、海拔、最湿月降水量、昼夜温差与年温差比值、最干月降水量、昼夜温差月均值;计算出北沙柳在我国的存在概率,DIVA-GIS自动划分为4个等级,分别为不适应生境(p0.07)、低度适应生境(0.07≤p0.24)、中度适应生境(0.24≤p0.49)、高度适应生境(0.49≤p0.95);当前时期到未来(2050年)时期4个情景(RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 6.0、RCP 8.5)下的适生区面积均有所增加。模型预测结果显示,北沙柳适生区主要集中在鄂尔多斯市和榆林市交汇处、中卫市与阿拉善左旗交汇处。结合北沙柳的实际地理分布信息与基于MaxEnt模型预测的当前时期的潜在分布基本吻合,表明MaxEnt模型对北沙柳的潜在生境概率预测可靠,得出的结果对北沙柳的推广与引种具有一定参考价值。     

基于MaxEnt的无翼坡垒在三亚潜在适生区的研究

【目的】预测无翼坡垒Hopea exalata在三亚的潜在适生区,并分析影响无翼坡垒分布的气候和地形等宏观角度的环境变量,为无翼坡垒的就地保护与迁地保护提供理论支持。【方法】基于MaxEnt模型将气候因子、土壤因子以及高程、坡度、坡向、径流累积量和太阳辐射共56个环境变量进行分析建模。【结果】MaxEnt模型的测试结果 AUC值为0.992,训练数据的AUC值为0.991,模型模拟效果良好。结果得到了无翼坡垒适生区的范围为三亚吉阳区与海棠区交界的甘什岭一带,并将此作为最终研究区。研究区中低适宜适生区面积为585.29 hm2,约占研究区面积的10%;一般适宜适生区面积为529.46 hm2,约占研究区面积的9%;高适宜适生区面积为711.13 hm2,约占研究区面积的14%;核心适宜适生区面积为632.09 hm2,约占研究区面积的11%。得到了各环境变量对模型的贡献率及重要性数值,结果表明BIO_14对模型的贡献率为41.4%,重要性为42.3%;高程对模型的贡献率为17.9%,重要性为34.8%;BIO_19对模型的贡献率为12.8%,重要性为7.7%;t_gravel对模型的贡献率为5.2%,重要性为9.5%。【结论】无翼坡垒的适生区范围为三亚甘什岭一带,影响无翼坡垒潜在适生区的主导环境变量为BIO_14、高程、BIO_19和t_gravel。无翼坡垒的适生条件为:在干燥和寒冷季具有较低的降水量需求;要求上层土壤中的碎石比例较低,碎石比例达到15%时无翼坡垒的生长概率几乎为0;无翼坡垒的适生区海拔范围要求为200～400 m。     

基于MaxEnt模型新疆枣潜在适生区预测

【目的】研究全球气候变化对新疆枣潜在分布的影响,划分新疆枣不同等级的适生区,为新疆枣产业的持续稳定发展提供参考。【方法】基于新疆枣地理分布的调查数据和2种气候情景(RCP4.5和RCP8.5),利用GIS技术和MaxEnt生态位模型相结合的方法,在全球气候变化背景下,对新疆枣的当前及未来(2050和2070年)潜在适生区分布进行预测。【结果】在当前气候条件下,新疆枣适生区主要分布在南疆和东疆地区。其中适生区总面积达到11.3×10~4 km^2,占新疆土地总面积的6.8%。采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)对MaxEnt模型预测结果进行评价,结果显示训练数据集和测试数据集的曲线下的面积值(AUC值)分别为0.988和0.978,说明模型预测结果较为理想。刀切法分析结果显示,影响新疆枣当前分布的气候因子主要为最热月最高温度、最冷月最低温度、最暖季度均温、最冷季度均温、6月最高气温、7月最高气温、8月最高气温、12月最低气温、1月最低气温和2月最低气温。在未来气候条件下,新疆枣适生区面积有着一定的增加,但适生区的区域变化较小。【结论】Maxent模型预测结果与新疆枣的实际分布重合度较高。低温是影响新疆枣潜在适生区分布的重要因素。在全球气候变暖的趋势下,新疆枣整个潜在适生区面积呈现增加的特点且有向高纬度区域迁移的趋势,北疆地区开始出现较少部分的低适生区。     

基于最大熵模型的中国沿海红树林生境适宜性评估

了解红树林在中国沿海的生境适宜性,有助于红树林的保护与修复。基于有效的地理分布点位和环境变量数据集,采用最大熵模型(MaxEnt)预测红树林在中国沿海的潜在适生区,探讨环境变量对其空间分布的影响。结果表明,MaxEnt模型的预测效果较好,其测试集的AUC值和TSS值分别为0.97、0.84,均大于0.8,可用于红树林的生境适宜性评价;红树林的适宜分布区约占研究区面积的9.35%,呈现出由海向陆不断递减的变化趋势。其中,高适宜区主要分布在海南省的海口市、钦州市和三亚市,广西的北海市,广东省的雷州半岛、江门市和深圳市,福建省的漳州市、泉州市以及中国台湾省的桃园市、台北市等地,约占研究区总面积的1.18%;高程(ELE)、平均日较差(BIO2)、有机碳含量(SOC)、土壤电导率(EC)、土地利用与土地覆盖(LULC)对红树林分布影响较大,其累积相对贡献率达75%以上。     

外来入侵新害虫刺槐突瓣细蛾在中国的适生区预测

【目的】刺槐突瓣细蛾是2008年在山东省烟台市新发现的重要外来入侵害虫,严重为害我国重要外来树种——刺槐。通过预测其适生区,为高效率地做好检疫、监管和及时防治工作提供依据。【方法】收集刺槐突瓣细蛾在全国的11个分布点数据,并利用ArcGIS10.0从WorldClim下载1970―2000年的19个环境变量中筛选出相关系数<|0.9|的9个变量,并将其转化为MaxEnt需要的ASCII格式数据。设置模型为双对数(cloglog)输出格式,输出文件类型ASCII和线性(linear)特征。为了提高预测效果的精确性和缩小不确定的水平,在模型中设置10倍交叉验证并重复运行10次,获得平均结果。采用刀切法分析各个环境变量在模型中对潜在地理分布的贡献率,将最优模拟结果在ArcGIS10.0软件中转化并分类,即模型模拟得出的刺槐突瓣细蛾在中国的适宜指数分为4类,即非适生区、低度适生区、中度适生区、高度适生区,最后得到刺槐突瓣细蛾的不同程度适生区分布图。利用2050年和2070年的RCP 8.5气候数据进行投射预测物种的未来分布。用ROC曲线下面积AUC和真实技巧统计法TSS的大小评价MaxEnt生态模型的精确度。【结果】在当前气候条件下,刺槐突瓣细蛾中高度适生区主要集中在山东及其周边省份(辽宁、北京、天津、河北、山西、河南、安徽、江苏),以及四川和云南局部地区;在未来气候条件下,至2050年,刺槐突瓣细蛾在RCP8.5气候条件下的中高度适生区范围比当前的呈整体扩大且向西南部蔓延,至2070年,在相同气候情景下该虫的适生区范围亦呈整体明显扩大且适生区北界向东北移动。而其与2050年的预测结果相比较,高度适生区小幅度减少。刀切法检测表明:年均降水量、最湿季度降水量、最冷月最低温对刺槐突瓣细蛾的分布影响较大,其中年均降水量适宜值为382.08~1 135.81 mm,最适值为753.85 mm;最湿季度降水量适宜值为241.61~693.86 mm,最适值为464.55 mm;最冷月最低温适宜值为-16.96~6.36 ℃,最适值为-5.5 ℃;AUC和TSS值分别为0.957±0.052和0.8±3.05,表明模型预测准确性极好。【结论】通过预测结果可知,刺槐突瓣细蛾对刺槐构成了重大的威胁,建议相关造林绿化和植物检疫部门高度重视。     

气候变化情景下河北省3个优势树种适宜分布区预测

【目的】探究河北省3个优势树种分布与气候因子的关系,并进行适宜分布区预测,以期为评估气候变化的影响及制定适宜未来气候变化的森林经营策略提供理论依据。【方法】依据河北省森林资源调查数据,选取华北落叶松、蒙古栎和油松这3个主要树种,采用ClimateAP气候模型生成当前及未来(2040—2069年和2070—2099年)与降水和温度相关的10个气候因子,利用MaxEnt生态位模型和基于3个气候变化情景(温室气体最低排放,RCP2.6;中度稳定排放,RCP4.5;高度排放,RCP8.5)的一致性预测,模拟3个树种当前和未来的潜在适宜分布区,并采取响应曲线分析主要气候因子对3个树种适宜分布区的影响。【结果】3个树种MaxEnt模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC值)都大于0.85,具有较好的预测能力;当前3个树种主要适宜分布在燕山和太行山地区;影响3个树种分布的主导气候因子存在差异,华北落叶松主要受小于0℃年积温和湿季降水量的影响,蒙古栎则主要受最热月平均气温、Hargreaves水分亏缺和湿季降水量的影响,而最热月平均气温、湿季降水量、大于5℃年积温和年均气温是影响油松分布的主要气候因子;一致性预测表明,在2040—2069年,河北省华北落叶松分布面积明显扩大,蒙古栎分布面积变化较小,而油松分布面积显著缩小;在2070—2099年,3个树种的适宜分布面积都显著缩小,幅度均超过3%。【结论】随着气候变化,3个树种均有向高海拔地区迁移的趋势,但在经纬度方向上的分布变化不大。在未来3个树种的适宜分布区,采取人工手段(如造林)辅助树种扩散以适应气候变化,有利于提高森林生产力,构建健康稳定的森林生态系统。     

气候变化下濒危树种华榛的潜在适生区预测

[目的]探究华榛(Corylus chinensis?Franch.)地理分布格局随气候的变化趋势,划分不同等级的华榛适生区,为华榛的保护利用提供科学依据.[方法]本研究基于华榛83条现代分布记录信息和筛选后的18个环境变量数据,采用物种分布模型中的最大熵模型(MaxEnt)模拟华榛末次间冰期以来6个时期的潜在分布区....     

赤桉在中国的适生地理区域及其对气候变化的响应

【目的】采用MaxEnt模型对赤桉在中国的适生地理区域及其对气候变化的响应进行预测,分析影响赤桉分布的主要生态因子,为赤桉的推广种植提供理论依据。【方法】基于赤桉现有的分布数据,气候、土壤、地形因子数据以及政府间气候变化专门委员会第五次评估报告发布的气候模式数据,采用MaxEnt模型预测赤桉在当前气候和温室气体低、中、高3种浓度排放情景下2041—2060和2061—2080年代的潜在适生区,分析未来气候条件下赤桉适生面积和分布格局的变化趋势。比较生态因子在原产地澳大利亚自然分布区和中国最适生区之间的相似性,综合Jackknife检验结果、百分比贡献率、最适生区与原产地自然分布区生态因子相似性,探讨影响赤桉分布的主要环境因子。【结果】模型训练子集和测试子集的受试者操作特征曲线下的面积(AUC)分别为0. 939和0. 847,模拟精度较高;当前赤桉的最适生区主要集中在东南沿海丘陵、南岭山地和云贵高原西部,预测结果显示,未来不同气候情景下,到2070年赤桉最适生面积具有潜在的增大趋势,低温室气体浓度情景(RCP 2. 6)下增幅最大,响应最敏感,东南沿海丘陵最适生区为纬度方向上的波动,南岭山地最适生区为内部扩张,云贵高原西部最适生区则是沿河流向低海拔地区扩张; Jackknife检验结果显示,最干季度平均气温、气温季节变化方差、最热月份最高气温、海拔、最热季度降水量、最热季度平均气温、年降水量、坡度、坡向、太阳辐射是影响赤桉分布的主要生态因子,累积贡献率达87. 0%;中国最适生区的气温季节变化方差、最热月份最高气温、最热季度平均气温、海拔和坡向与原产地自然分布区相似。【结论】当前我国赤桉的最适地理区为东南沿海丘陵、南岭山地和云贵高原西部,未来气候情景下,赤桉可在这3个区域找到更多的适生环境。最干季平均气温、最热季平均气温、气温季节变化方差、最热月最高气温、最热季降水量、年均降水量、海拔、坡度、坡向和太阳辐射是制约赤桉分布的重要环境因子。与原产地自然分布区相比,我国最适生区的最热季度降水量和年降水量分别高2. 24和2. 10倍,有利于赤桉快速生长。     

同倍体杂交物种紫果云杉的生态位分化及其未来潜在分布区预测

【目的】以我国特有的同倍体杂交树种紫果云杉为对象,研究其与亲本树种丽江云杉和青杄间环境生态位的差异,并预测其在未来气候变化下21世纪50年代(2050s)和80年代(2080s)潜在分布区的变化。【方法】在收集紫果云杉及其亲本种地理分布信息的基础上,利用地理信息系统(Arc GIS)技术获取相应生境的环境变量,通过Kruskal-Wallis多重秩和检验、判别式分析(DFA)和主成分分析(PCA)等统计方法量化分析云杉属3个树种的生态位差异,并利用最大熵模型(Max Ent)结合3种大气环流模型(BCC-CSM1-1、CCCma_Can ESM2和CSIROMk3.6.0)模拟3个树种在3种气候变化情景(即温室气体最低排放,RCP2.6;中度稳定排放,RCP4.5;高度排放,RCP 8.5)下未来2050s和2080s的潜在分布。【结果】Kruskal-Wallis检验、DFA和PCA结果均表明紫果云杉生境的水热条件与亲本种间均存在显著差异。对水分条件而言,尽管紫果云杉生境的最冷季与最暖季降雨量居于亲本种之间,但其生境土壤湿度显著高于2个亲本种;对热量条件而言,紫果云杉生境的最冷月最低温显著低于2个亲本种,且地面结霜频率显著高于亲本。进一步对云杉属3个树种的未来潜在分布区模拟显示,紫果云杉仅在RCP2.6下2080s的潜在分布面积与当前相比略有缩减(约5%),而在此情景下2050s的潜在分布区面积和其余2个情景下2050s和2080s的潜在分布面积高于当前分布区面积。综合分析所有情景及时间段后发现,紫果云杉未来潜在分布区面积平均增加17%以上,且分布区明显呈现由青藏高原东南部边缘向内部扩张的趋势。而其亲本种青杄受气候变暖威胁严重,其潜在分布面积(综合所有情景及时间段)平均减少了21%以上,丽江云杉除在RCP4.5和RCP8.5下2080s的潜在分布面积稍高于当前(不到2%)外,其余情景下的潜在分布面积也都低于当前,其潜在分布面积平均减少5%左右(综合所有情景及时间段)。【结论】明确了同倍体杂交物种紫果云杉与其亲本种生态位的环境差异,即高土壤湿度和冬季低温是紫果云杉与其亲本种产生生态位分化的主要因子;且在未来温度显著增加背景下,基于MaxEnt模型预测表明紫果云杉在未来2050s和2080s潜在分布区面积将显著增加,推测其在未来将发挥更重要的生态安全屏障作用。     

气候变化对我国特有濒危动物褐马鸡潜在生境的影响

【目的】预测现在和未来气候情景下我国特有濒危动物褐马鸡潜在生境分布的变化,为制定有关保护政策提供科学依据。【方法】基于褐马鸡152个分布点和26个环境变量数据,利用MaxEnt模型模拟褐马鸡在我国的潜在地理分布,并基于该模型预测国际政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的RCP4.5和RCP8.5气候情景下21世纪50和70年代褐马鸡潜在分布范围。【结果】所有训练集与验证集为AUC均大于0.8,所构建模型的预测准确性达到优良标准。当前褐马鸡潜在分布生境的主要影响因子(贡献率)依次为年降水量(15.4%)、昼夜温差月均值(15.3%)、植被类型(9.7%)、最干季降水量(9.1%)、最湿季降水量(8.7%)、到道路距离(8.2%)和到水源距离(7.8%)等,累计贡献率达74.2%,且各因子阈值分别为525～580 mm、8.2～10.8℃、植被类型偏向于阔叶林和针阔混交林、12.4～17.1 mm、310～340 mm、0～2.5 km,0～0.63 km和大于10 km。褐马鸡的适宜生境主要分布在陕西黄龙山、山西吕梁山、河北小五台山和北京百花山,其适宜、中度适宜和不适宜区面积占研究区面积比例分别为6.45%、19.92%和73.62%。与当前情景下相比,未来褐马鸡可生存生境表现为增加趋势,且适宜和中度适宜生境变化趋势相同,而21世纪50和70年代之间几乎不变。【结论】褐马鸡适宜生境主要分布在陕西黄龙山、山西吕梁山、河北小五台山和北京百花山,未来可生存生境表现为增加趋势。影响褐马鸡分布的主要因子为年降水量、昼夜温差月均值、植被类型、最干季降水量、最湿季降水量、到道路距离和到水源距离等。建议对褐马鸡适宜区加强重点保护,对中度适宜区加强保护和管理,同时也要加强常绿针叶林木的栽植和人口控制。     

基于新型最大熵模型预测刺槐叶瘿蚊(双翅目:瘿蚊科)在中国的适生区

【目的】基于对刺槐叶瘿蚊在全国的普查情况,利用最大熵模型MaxEnt软件的互补双对数输出方式对刺槐叶瘿蚊在中国当前和未来(2050年)的适生区进行预测,为林业和海关检疫部门对刺槐叶瘿蚊当前与未来的防控与检疫工作提供重要参考依据。【方法】使用MaxEnt、ArcGIS、R软件对刺槐叶瘿蚊危害点,气候图层,模型参数这3方面进行科学的优化选择,确保模型的科学性、有效性。当前气候适生区的预测使用WorldClim网站全球气候数据Version 1.4,未来数据则采用通用气候系统模型CCSM4下3种外排情景(RCP26、RCP45、RCP85)。【结果】最终确定52个危害点,7个主导气候图层,运用互补双对数输出方式对适生区进行预测。模拟结果的测试遗漏率与理论遗漏率基本吻合,ROC曲线即AUC值为0.919,标准差为0.023,表明所使用的数据无空间自相关,构建的模型达到"极好"的标准。通过刀切图分析,对刺槐叶瘿蚊分布影响最大的3个气候图层分别为Bio1(年平均气温)、Bio12(年降水量)、Bio5(最热月的最高温度)。对当前气候刺槐叶瘿蚊适生区进行划分,刺槐叶瘿蚊在中国的适生范围为22.08°—48.42°N,39.39°—135.06°E,达国土面积的31.90%。除西藏、青海、海南、台湾4省区外,其余省份均包含其适生区,其高度适生区以西南(四川、重庆)和华北(北京、天津、河北、山东、陕西)为主。对未来(2050年)适生区的预测,3种外排情景RCP26、RCP45、RCP85的总适生区均比当前气候的总适生范围大,以高度、中度适生区面积的增大为主,新疆和我国北部区域面积显著扩增。RCP85情景下的刺槐叶瘿蚊适生区面积最大,达国土面积的39.71%,比当前预测的多出75万km~2。【结论】结合实际调查情况,新型MaxEnt模型预测结果可信度高,阐明影响刺槐叶瘿蚊分布的主导气候因子,预测出刺槐叶瘿蚊当前与未来的分布范围及适生程度情况,对刺槐叶瘿蚊的防控具有重要意义。     

用材树种高山栲潜在适生区分布区及影响因子

以高山栲71个分布记录点位数据及环境背景值为材料,利用最大熵MaxEnt预测模型预测其在当代的适生区分布格局,探讨环境因子对高山栲适生分布格局的影响,并推演其在过去(末次间冰期和末次盛冰期)和未来(2050年、2070年)潜在适生区分布特点。结果表明:等温性(bio3)、温度季节变化方差(bio4)、年平均降雨量(bio12)、最冷月最低温(bio6)和海拔(Alti)等5个环境因子是决定高山栲适生区分布的关键因素,对模型的贡献率分别为44.5%、23.5%、19.7%、8.8%和2.6%。且海拔1 400～2 800 m、年平均降雨量900～1 260 mm、等温性1.2～1.3、温度季节变化方差27～46、最冷月最低温0～6.7℃是高山栲适生区分布环境条件组合。受试者工作特征曲线下面积AUC平均值为0.984,模型预测结果准确性、可信度较高。不同气候条件下高山栲的适生区面积变化幅度不大,中度以上适生区集中分布在云南,表明其对全球气候变化不敏感,且云南是其资源保护和种群恢复的理想场所。     

基于Maxent模型的丹霞山国家级自然保护区极小种群植物丹霞梧桐的潜在生境评价

【目的】基于Maxent模型评价丹霞梧桐的潜在生境,为该种的就地保护和迁地保护提供科学依据。【方法】采用无人机获取丹霞梧桐黄叶期186个空间分布数据,结合6个环境变量,利用Maxent模型预测丹霞梧桐的潜在适生区,并分析主要环境变量对其分布的影响。【结果】Maxent模型评价效果达到优秀水平,训练集和验证集的AUC值分别为0.947和0.906;刀切法验证结果表明,高程、坡度和坡向是影响丹霞梧桐潜在分布的主要环境变量,其贡献率分别为51.2%、30.3%和7.8%;在3个主要环境变量的共同作用下,丹霞梧桐的潜在适生区主要分布在丹霞山高程150~530m、坡度20°~60°的阳坡;以自然断点法将丹霞梧桐的潜在适生区分为高适生区、中适生区、低适生区和非适生区4个等级,高、中适生区面积为30.27km^2,仅占丹霞山总面积的10.41%;低适生区面积为41.01km^2,非适生区面积为219.5km^2,共占丹霞山总面积的89.59%;野外实地调查数据验证结果表明,92.1%的丹霞梧桐实地分布点落入高、中适生区,Kappa系数为0.958,说明Maxent模型的预测精度较高。【结论】Maxent模型可较准确预测出丹霞梧桐在丹霞山的潜在适生区,并揭示影响其分布的3个主要环境变量,该模型对小尺度区域预测亦有较好效果。对丹霞梧桐保护提出2点建议:1)就地保护方面,要严格限制其高、中适生区的旅游设施建设,并建立长期的无人机遥感监测系统跟踪其种群动态变化;2)迁地保护方面,根据其适生条件,选择适合区域开展野外回归试验扩大其种群分布。本研究结果可验证低空无人机遥感在物种识别和种群调查中的优势和可行性,并揭示该方法在丹霞地貌这种特殊生境监测与评价中的潜力和应用价值。     

气候变化情景下毛竹潜在分布及动态预测

为探究毛竹的潜在分布及其动态变化，并确定对其分布起主导作用的环境变量，文章基于MaxEnt预测模型，利用环境变量图层及316个毛竹分布点数据研究毛竹地理分布的变化。结果显示：1）限制毛竹分布的主要环境变量为最干月降水量、年均降水量、最冷月最低温、年平均温、温度年较差和海拔；2）当前毛竹的潜在适生区主要位于中国东南部，与亚热带季风气候区大致重叠，高适生区主要位于总适生区的东部和西北部；3）在未来气候情景下，毛竹总适生区面积有所缩减，各不同等级适生区面积变化大，其中高适生区面积大幅度缩减。研究获得的毛竹适生区变化趋势可为毛竹培育、引种以及入侵防治提供参考。     

粗皮桉在我国的潜在适生区与主导生态因子研究

本文基于粗皮桉的实地栽培点分布数据,结合气候、地形、土壤因子数据集,运用最大熵模型(MaxEnt)预测了粗皮桉在中国的潜在适生区。结果表明:MaxEnt的预测准确性较高,模型预测的训练子集和测试子集AUC值均大于0.855。粗皮桉适生区分布集中在东南沿海,最适生区总面积53522 km~2,集中在广东西部和东部沿海,广西中部,福建和海南沿海;总适生面积145 655 km~2,占研究区总面积的5.05%。刀切法分析结果表明,海拔、温度变化方差、最冷月份最低温度、最暖季度降水量、坡向5个因子是影响粗皮桉分布的主导生态因子,累积贡献率为85.7%。中国适生区的温度变化方差与自然分布区的相似性较强;与自然分布区相比,我国适生区的海拔更低、最冷月份最低温度更高、最暖季度降水量更大,有利于粗皮桉的生长。     

基于生态位模型的石蒜适生区预测

运用预设预测规则的遗传算法(GARP)和最大熵(MaxEnt)两种生态位预测模型,以及受试者工作曲线(ROC)分析方法,预测石蒜属石蒜潜在适生区.结果表明,GARP和MaxEnt模型ROC曲线下面的面积AUC(area under the ROC curve)均值分别为0.910和0.988,MaxEnt模型的AUC值更大,预测结果更准确,运行速度更快,更适合用于石蒜的适生区预测.对环境变量进行刀切法表明,在所有环境变量中,最冷季度平均温度对于石蒜分布的影响(贡献)最大,其次是年均温、最冷月的最低温度和最暖季度降水量,而海拔、降水量变化方差对石蒜分布的影响比较小.预测结果显示,石蒜在世界范围内主要分布在亚洲东部以及亚洲中部一小部分,另外北美洲的东部,欧洲南部一小部分地区也适合其生长.在中国范围内主要分布在云南、贵州、福建、江苏、浙江、安徽、江西、重庆、湖北、湖南等省,以及山东、河南、陕西、甘肃等省南部;四川东部和广东、广西(除了南部沿海地区)均预测为适生区,海南、台湾、西藏部分地区也是适生区.     

珍稀植物楠木的地理分布及潜在分布区的预测

以植物地理分布与气候变化间的关系为研究基础,通过MaxEnt模型,应用贡献率、置换重要值以及Jackknife检验、主成分分析,模拟研究影响楠木Phoebe zhennan地理分布的主要因子,分析楠木在当前的地理分布格局,并预测未来楠木在中国的潜在分布格局。结果表明,采用MaxEnt模型预测其潜在适宜分布区准确度极高,楠木在ROC曲线下的AUC值达0.995;当前(2019)适生区预测表明,四川东南部、重庆和贵州是其分布最集中的地方,其次云南、广西、广东、福建、浙江、江西、湖北也有零散分布;随着未来(2050年)气温与降雨量的变化,江苏将有较大范围适合楠木分布,但是总的适生区面积比当前减少,例如贵州西南部的适生区面积将变小,福建、江西中度适生分布面积将变大,其余地区的适生区和当前持平。本研究结果表明,影响楠木分布的主要气候因子是温度和降雨量,可为楠木资源的科学保护和合理利用提供理论依据。     

基于MaxEnt模型的毛红椿适生区预测

[目的]了解环境因子对毛红椿适生区分布的影响,为其资源保护、引种及其人工林的发展提供参考。[方法]基于MaxEnt模型能利用现存不完整、小样本、离散型分布数据构建物种适生区预测模型,用受试者工作曲线线下面积(AUC)检验预测模型的精度,面积越大精度越高等优点,本研究应用毛红椿在云南的分布数据及1个地型因子和6个气候因子,来构建其适生区分布模型。[结果]毛红椿适生区分布MaxEnt模型平均训练AUC和平均测试AUC分别为0.891、0.885,说明对毛红椿适生区的预测是可靠的;降水量变异系数和最干季度降水量是决定毛红椿适生区分布的主要因子,年均气温变化范围、最冷季度平均气温、最湿季度降水量、最冷季度降水量是次要因子。在当代和未来(2050S、2070S)气候变暖条件下(RCP2.6情景),云南省和全国适生区面积计算结果直观、定量的反应了全球变暖对毛红椿适生区变迁的影响。[结论]预测云南省及全国的毛红椿适生区随全球变暖而小幅萎缩。