胡杨等4种植物在新疆地区的适生区预测

根据新疆维吾尔自治区的气象资料及已知的胡杨、铃铛刺、黑果枸杞、甘草的物种分布情况,采用Arcgis与MaxEnt模型相结合的方式,对胡杨等4种植物在新疆生长的适生区进行预测。结果表明:胡杨、铃铛刺、黑果枸杞、甘草的适生区面积分别占新疆总面积的40.79%,38.54%,41.99%,30.55%。对胡杨分布预测贡献率最高的两个气象因子分别是平均相对湿度与平均昼夜温差;对铃铛刺与黑果枸杞分布预测贡献率最高的两个气象因子分别是等温性与最冷月最低温;对甘草分布预测贡献率最高的两个气象因子分别是等温性与年均昼夜温差。经ROC曲线验证,显示该预测结果准确。结合刀切法对各因子贡献率的分析结果,总结出4种植物共同适生的气象条件为:平均湿度60%以上,年均昼夜温差25.5℃以下或27.25~27.5℃,等温性介于36~36.5之间,最冷月最低温大于-20℃。     

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模型的羊草适生区预测及种质资源收集与保护

我国拥有丰富的羊草资源,开展羊草种质资源收集与保护的基础研究,对于我国草地生态建设和草牧业健康发展具有重要意义。研究应用最大熵模型MaxEnt预测了全球羊草的潜在适生区,以预测的适生区为基础,利用网格法开展了羊草种质资源的采集,建立了羊草种质资源圃,同时结合文献报道的羊草分布点和实地采样的分布点对羊草种质资源潜在分布区做了进一步预测。结果表明,全球羊草适生区在欧亚大陆东部,主要适生区从中国东北、华北,蒙古至俄罗斯南部集中连续分布,美国、加拿大、巴基斯坦、印度、尼泊尔和不丹也有部分低适生区分布,所有适生区占全球陆地面积的8.75%。中国羊草适生区主要分布于内蒙古、新疆北部、黑龙江、青海、甘肃、西藏、吉林、河北、陕西、山西、辽宁、山东、河南北部、四川西北部、宁夏、北京、天津等地,零星分布于江苏北部、湖北、云南北部、安徽北部等地,占全球适生区面积的38.34%,占全国陆地面积的54.73%。通过网格法采集了361个样点共483份野生羊草种质资源,建立了羊草种质资源圃。结果对研究羊草的物种起源、草原形成、遗传结构、种质资源育种、栽培区划及生态修复等提供了重要资源。     

基于MaxEnt模型的中国裸燕麦种植气候适宜性评价

为探究中国裸燕麦种植的气候适宜性,利用MaxEnt模型,基于1991—2017年全国707个标准气象站点数据,结合裸燕麦地理分布信息,分析影响裸燕麦分布的气候指标并对裸燕麦潜在适宜区进行划分。结果表明,从16个潜在气候因子中筛选出影响裸燕麦种植分布的4个主导气候因子,分别为:年降水量、年平均最低气温、日均温≥30℃日数和气温年较差;其最适宜阈值分别为302.7～462.8mm、-3.5～1.0℃、2.3～21.1d和29.2～37.4℃。MaxEnt模型模拟裸燕麦种植的气候最适宜区、适宜区、次适宜区与不适宜区面积分别为386.37×103、780.72×103、2 593.53×103和5 894.10×10~3 km~2,分别占中国陆地总面积的4.00%、8.09%、26.86%和61.05%。中国裸燕麦种植的气候最适宜区和适宜区多数分布在华北和西北,主要包括内蒙古自治区中部、河北与山西两省的北部、宁夏回族自治区南部、甘肃省南部以及青海省中东部,另外在新疆维吾尔自治区西部和西藏自治区山南地区也有零星最适宜区分布。中国东北地区西部的适宜区面积辽阔,发展裸燕麦规模种植的潜力较高。     

影响鱼类分布的生态水文因子建模及分析

人类活动干扰下河流自然水势改变,导致鱼类栖息地环境变化。为准确分析影响鱼类分布的生态水文环境,该文以美国阿肯色河流域的国家级濒危小型鱼类:产漂流性卵鲤鱼(Arkansas River Shiner,Notropis girardi,ARS)为例,根据其繁殖期特有的水文条件需求,选取流域40个水文站点的日径流数据,分别计算历史时期(1950-1962年)和当前时期(1990-2010年)的3个繁殖期生态水文因子:高流量,较高流量历时及断流历时。每个生态水文因子分别结合其他25个环境因子,基于最大熵理论(MaxEnt)构建物种分布模型。运用经典受试者工作曲线(receiver operating characteristic,ROC)及Parolo等提出的模型转移前后预测结果的Spearman’s rho相关系数,评价模型的自适应性(model fit)和转移能力(transferability)。3个模型在两个时期的ROC曲线与横坐标围成的面积均大于0.95,模型转移前后预测结果的Spearman’s rho相关系数均大于0.6。研究分析表明,模型具有较好的自适应性及转移性。3个生态水文因子中,高流量对模型的贡献率最大,对该种鱼类在两个时期的潜在分布影响最显著。不同的历史时期,物种的潜在适生概率随同一生态水文因子的变化呈现出了不一致的变化趋势。3个模型均预测出ARS的潜在生境有相同的空间变化趋势。该研究结果能够为中国保护河流生态系统与濒危鱼类提供借鉴经验。     

基于MaxEnt模型的新疆鹅喉羚生境适宜性评价

生境评价对物种保护具有非常重要的意义。本文以鹅喉羚为研究对象,2013～2017年通过对新疆各地区开展多次野外考察,共收集了180个鹅喉羚出现点数据,作为其分布点数据,选取19个气候因子、3个地形因子、植被因子、人类干扰因子等4类24种因子作为环境变量因子,利用MaxEnt模型分析了鹅喉羚的生境适宜性分布特征和主要环境变量因子对鹅喉羚分布的影响。结果表明:模型预测结果准确性较高,平均AUC(area under the curve,受试工作者曲线下面积)值为0. 973; Jackknife检验结果显示:海拔、最冷月最低温度(BIO6)、最干季平均温度(BIO9)、年均温(BIO1)、最冷季平均温度(BIO11)为对鹅喉羚生境分布影响最大的环境变量。鹅喉羚在新疆的适宜分布区主要是天山山脉南部的塔里木盆地和塔克拉玛干大沙漠周边区域、天山山脉北部的准噶尔盆地周边区域、新疆东部的吐哈盆地周边地区、新疆最北部的阿勒泰山脉周边区域等。本研究不仅揭示了新疆鹅喉羚的实际分布状况,同时为了更有效地保护新疆鹅喉羚及其栖息环境提供科学依据。     

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.     

Conservation of aquatic insects in Neotropical regions: A gap analysis using potential distributions of diving beetles in Cuba

1. Human activities are an increasing threat to Neotropical freshwater ecosystems, with the potential extinction of thousands of aquatic species. Despite this, knowledge about the effectiveness of protected area networks in protecting aquatic insects in this biogeographical region is very limited.
2. Cuba supports the highest diversity of aquatic insects in the Antilles, with a large number of endemics.
3. A gap analysis was conducted to assess the effectiveness of the National System of Protected Areas of Cuba (NSPAC) in the conservation of Cuban diving beetles (family Dytiscidae). This involved considering the areas with the highest potential species richness, estimated by using species distribution models with three different approaches (MaxEnt, Random Forest and Support Vector Machine), and the known localities of endemic species.
4. The highest potential species richness of Dytiscidae in Cuba is predicted to occur in the low–medium altitude of the eastern mountain areas. Although most of these areas occur inside the NSPAC, several areas of potential high species richness are currently unprotected. It is recommended that sampling programmes are carried out in areas with high predicted species richness to validate the species distribution models.
5. The distribution of three Cuban endemic species (Copelatus barbouri, Desmopachria glabella and Celina cubensis) lies completely outside of the NSPAC. Despite their conservation interest as threatened endemic species, they are currently unprotected.
6. To improve the conservation of freshwater biodiversity in Cuba it is recommended that (i) the NSPAC network is extended to protect areas supporting endemic species and those with the highest potential species richness that are currently unprotected, and (ii) a whole-catchment management approach, specifically to maintain natural flows, should be adopted, especially in the mountainous areas of eastern Cuba.

     

气候变化对东北沼泽湿地潜在分布的影响

东北地区是我国沼泽湿地分布最广泛的地区。为研究沼泽湿地对气候变化的响应,选取了对沼泽湿地分布可能存在影响的26个环境因子,利用最大熵(Maximum Entropy, MaxEnt)模型模拟了沼泽湿地基准气候条件下的潜在分布,并预测了气候变化情景下2011-2040 年、2041-2070 年和2071-2100 年3个研究阶段东北沼泽湿地潜在分布。研究结果表明:最大熵模型预测精度较高(平均AUC(Aera Under Curve)为(0.826±0.005))。基准气候条件下东北沼泽潜在分布区主要为大小兴安岭和三江平原地区。随着时间的推进,东北地区沼泽湿地原有潜在分布面积明显减少,而新增潜在分布面积较少,总面积呈现急剧减少趋势。至2071-2100年,原有沼泽湿地潜在分布面积将减少99.80%,新增潜在分布面积仅2.48%,总潜在分布面积减少97.32%。空间分布上,东北沼泽湿地潜在分布呈现由东向西迁移,南北向中心收缩的趋势。研究结果可为东北地区沼泽湿地保护政策的制定提供参考。