Potential global distribution of the guava root-knot nematode Meloidogyne enterolobii under different climate change scenarios using MaxEnt ecological niche modeling

In recent years, Meloidogyne enterolobii has emerged as a major parasitic nematode infesting many plants in tropical or subtropical areas. However, the regions of potential distribution and the main contributing environmental variables for this nematode are unclear. Under the current climate scenario, we predicted the potential geographic distributions of M. enterolobii worldwide and in China using a Maximum Entropy (MaxEnt) model with the occurrence data of this species. Furthermore, the potential distributions of M. enterolobii were projected under three future climate scenarios (BCC-CSM2-MR, CanESM5 and CNRM-CM6-1) for the periods 2050s and 2090s. Changes in the potential distribution were also predicted under different climate conditions. The results showed that highly suitable regions for M. enterolobii were concentrated in Africa, South America, Asia, and North America between latitudes 30°S to 30°N. Bio16 (precipitation of the wettest quarter), bio10 (mean temperature of the warmest quarter), and bio11 (mean temperature of the coldest quarter) were the variables contributing most in predicting potential distributions of M. enterolobii. In addition, the potential suitable areas for M. enterolobii will shift toward higher latitudes under future climate scenarios. This study provides a theoretical basis for controlling and managing this nematode.     

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。     

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模型的怒江大峡谷泥石流易发性评价和成因

为进行泥石流易发性分区及环境因子的敏感性评价，选取降水、高程、坡度、坡向、径流量、岩性、断层、归一化植被指数、土壤侵蚀模数等9个环境因子，基于最大熵(MaxEnt)模型对187个泥石流沟道进行易发性评价。结果表明：导致泥石流易发的主导因素依次是径流量、高程、降水、岩性、断层、坡度、归一化植被指数、土壤侵蚀模数、坡向。依据泥石流灾害易发概率进行易发性分区发现，贡山—福贡段泥石流易发性最强，模型AUC值为0.974,标准差为0.010,模型分析结果与实际结果一致。与研究区山洪沟道9个环境因子进行对比评价发现，泥石流对环境因子的敏感性要比山洪复杂。通过能量分析的方法证明泥石流环境因子的敏感性复杂的原因，表明流域汇水能量对灾害的形成贡献率最大。     

柳杉潜在适生区预测及气候变化对其分布的影响

气候变化对物种的生长和分布有深刻影响，探究物种当前分布范围及限制其分布的主导环境变量，对生物多样性保护具有重要意义。基于柳杉80个现有种群的分布点以及气候和地形两类环境变量，利用最大熵模型（MaxEnt）模拟不同气候情景下柳杉在我国的潜在适生区，分析影响其分布的主导环境变量，掌握不同时期的质心转移方向。结果表明，降水是影响柳杉分布的主导环境变量。自末次盛冰期（LGM）以来，柳杉在我国的分布面积逐渐缩减；随着未来气候变暖，其缩减程度进一步加剧，而该物种亦将向西或北迁移以降低温度的影响。结果明晰了柳杉种群的适生区范围，对其遗传资源保护和引种具有重要的参考价值。     

基于MaxEnt模型的油麦吊云杉西藏潜在适生区预测

为预测西藏自治区在实地调查中不可到达区域内油麦吊云杉的分布情况，通过MaxEnt生态位模型软件和ArcGIS软件预测其在西藏的潜在分布范围，用ROC曲线检测预测精度，用刀切法筛选主要环境变量，并通过主要环境变量的响应曲线分析适宜油麦吊云杉的生态环境条件。结果表明，建立的预测模型的A_UC为0.992,预测精度高；油麦吊云杉在西藏的分布范围主要位于藏东南区域，位于巴宜区、墨脱县的雅鲁藏布江沿线山地，波密县易贡藏布和帕隆藏布沿线山地，察隅县贡日嘎布曲、察隅河沿线山地，左贡县、芒康县南面的怒江、澜沧江沿线山地，与现地调查结果高度契合；年降水量、顶层土壤有机碳含量和年均温变化范围等条件对油麦吊云杉分布的影响最大。     

樟子松墨天牛在中国的适生区预测及传入风险评估

为明确松材线虫Bursaphelenchus xylophilus的传播媒介樟子松墨天牛Monochamus galloprovincialis传入我国的可能性及其潜在风险，通过收集该天牛的现有分布数据、寄主信息和海关截获记录等资料，立足于检疫性有害生物传入的关键节点，利用MaxEnt模型和@RISK软件对其适生区范围和传入可能性进行分析。结果表明，樟子松墨天牛的适生区遍布全国多地，总适生区面积占全国陆地总面积的62.0%，其中以低适生区为主，中、高适生区分布在我国南方，涉及云南、重庆和贵州等省（直辖市）。在现有条件下，该天牛随针叶原木传入我国的概率均值为6.59×10^-5。依据敏感性分析结果，入境针叶原木携带樟子松墨天牛的概率以及不合格原木中樟子松墨天牛的感染比例是影响樟子松墨天牛传入的关键因素。因此，为防止樟子松墨天牛传入我国，建议应加强对入境针叶原木中樟子松墨天牛的检疫力度。     

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。