日本松干蚧还是辽宁松干蚧？

中国和日本广泛分布的应为日本松干蚧［Matsucoccusmatsumurae（kuwana）］。     

日本松干蚧在浙江的分布及消长规律

应用较长时期的观测调查资料,阐述日本松干蚧在浙江的分布地域,在马尾松树上的分布规律,在林间的发生和消长规律。     

日本松干蚧测报技术的研究

本文是绍兴县9年来对日本松干蚧测报技术研究工作的总结。扼要介绍测报工作的组织管理、测报方法及测报技术在治虫中的应用,效益显著。     

日本松干蚧检疫技术

日本松干蚧是重要的检疫害虫,通过划分疫区,进行产地检验和调运检验检疫措施来控制人为扩散蔓延,可采用直接检验法和性激素诱捕法技术进行检验,根据生物学特性、主要形态特征和用雌性激素生测法来鉴定松干蚧的种类,查出松干蚧并经检疫处理合格后方可调运。     

日本松干蚧在日照市的发生与防治

对日照市各区县的松林日本松干蚧发生情况进行调查，根据危害程度轻度分类施策，进行化学防治、营林改建、加强检疫为主的综合防治措施，达到控制日本松干蚧在日照市蔓延的目的。     

日本松干蚧查防技术要点

日本松干蚧查防技术要点宁长林，孙平岩，任利伟（吉林省森林植物检疫站）日本松干蚧Ｍａｔｓｕｃｏｃｃｕｓｍａｔｓｕｍｕｒａｅ）属同翅目，珠蚁科，是松树技干的重要害虫，为国内森林植物检疫主要对象之一。４０至５０年代日本松干蚧在山东半岛和辽东半岛首次发现，随...     

日本松干蚧的测报及防治

为及时、准确开展对日本松干蚧的化学防治,提高防治效果,我们于1980～1989年在5个日本松干蚧测报点的预测预报中开展防治试验,并将试验结果在生产中推广应用,9年来全县化防总面积50830亩次,取得了显著效益.现将试验研究结果整理如下:     

日本松干蚧危险性评估

采用有害生物风险分析指标体系方法,对日本松干蚧进行了风险性分析,得出在内蒙古自治区日本松干蚧风险评估值R=2. 59,表明日本松干蚧在内蒙古自治区为特别危险级别。应受到有关部门高度重视。     

基于ArcGIS和MaxEnt的槐气候适宜性和潜在分布研究

利用地理信息系统软件ArcGIS和最大熵模型MaxEnt,依据收集到的槐分布数据,结合环境因子,对影响槐的关键气候因子及适生等级进行分析。结果表明,影响槐分布的关键气候因子分别是最冷月最低温(Bio6)、年降水量(Bio12)、4月最低温(T_min4);最适宜槐生长的基本生态位参数为最冷月最低温在-11.1～12.7℃,年降水量在480.0～2 455.0 mm, 4月最低温在4.3～21.1℃。槐在全国范围内的中适生及以上区域主要集中在华东、华中全境以及东北、华北、西北、西南和华南的部分区域。本研究预测的结果与槐实际资源分布区域基本吻合,可为槐种质资源收集与种植规划布局提供参考依据。     

基于GIS和MaxEnt模型的合江方竹中国潜在分布区预测

探索合江方竹在我国的潜在适生分布区,了解影响其地理分布的主要环境因子,可为开展合江方竹种植区划及引种栽培提供参考。采用最大熵模型（MaxEnt）与地理信息系统（GIS）相结合,基于43个合江方竹地理分布记录和20项环境因子,通过相关分析、刀切法检验、创建分布预测图及因子响应曲线,预测合江方竹的潜在适生区及其适生等级,确定主导环境因子及其阈值,并采用受试者工作特征曲线（ROC）对预测结果进行验证。合江方竹在我国潜在适生区面积约1.88×10⁵ km²,主要分布在川、滇、黔、渝4个省（区）,湛江、海口和漳州临海地区有零星低适生区分布,四川盆地与云贵高原过渡的大娄山地带是合江方竹的高适生区。最干月降水量（bio14）、温差月均值（bio2）、海拔（alt）和年均降水量（bio12）是影响合江方竹分布最主要的环境因子,累计贡献率超过85%,各因子的阈值分别为：18~25 mm、60~72℃、550~1 350 m、1 030~1 160 mm。ROC下的面积（AUC值）达0.996,模拟预测准确性高,结果可信。结果表明,合江方竹具有进一步拓展的空间和可能,其分布主要受降水和温度的影响,适宜生长在温暖湿润且有一定温差的中高山地区。     

基于MaxEnt生态软件划分澳洲坚果的潜在地理适生区

[目的]对澳洲坚果在中国的潜在分布区进行预测,并对其适生区进行分析和划分。[方法]通过收集澳洲坚果的地理信息数据,利用最大熵模型(MaxEnt)与地理信息系统(ArcGIS),综合相关19项气候因子,预测划定澳洲坚果在世界以及我国的潜在地理分布区。[结果]该物种生长区域狭窄,对环境要求苛刻。世界范围内,澳洲坚果的较适宜生长区在澳洲东部、南美洲东南部和马达加斯加岛东部以及亚洲地区23°26'~30°N,73°~122°E范围内。在我国,澳洲坚果适宜分布区主要集中在西藏、台湾、广西、广东和云南等地,其高适宜区面积依次为西藏(15 359km~2),台湾(14 054 km~2),广西(7 372 km~2),广东(6 147 km~2)和云南(3 776 km~2)。刀切法(Jackknife)分析显示,澳洲坚果分布主要受到极端最高温、年均气温变化范围、最干月降雨量、温度季节性变化和等温性等气象因子的影响。[结论]本研究用MaxEnt模拟澳洲坚果的潜在地理分布有一定的准确性,划分出了澳洲坚果基本的地理分布格局和潜在分布区域,并阐明了主导其地理分布的生物气候因子,为澳洲坚果尤其是在我国的引种和推广应用提供了参考。     

基于MaxEnt和ArcGIS的大叶桂樱在我国的潜在分布预测研究

基于19个环境气候变量和大叶桂樱(Laurocerasus zippeliana Miq.)345个标本分布记录,利用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(GIS)分析预测了大叶桂樱在我国的潜在分布区,评估了影响大叶桂樱潜在地理分布的主要气候因子。结果表明:当前气候环境下,大叶桂樱潜在适生区分布在广东、广西、贵州、云南、江西、福建、甘肃、四川、浙江、湖北、湖南、陕西、台湾等省份,其中其最适生区主要集中在广西、贵州、广东、福建;影响其当前分布的环境气候因子有降水和温度,且降水较温度影响更大。未来气候下,大叶桂樱的分布有向北迁移的趋势,并且其最适生区面积具有减少和离散的趋势。     

基于Maxent模型的杨二尾舟蛾在西藏的适生区研究

为防止杨二尾舟蛾（Cerura menciana）在西藏自治区进一步扩散蔓延,采用最大熵（Maxent）生态模型,结合气候、降雨等环境因素对杨二尾舟蛾在西藏自治区的适生区进行模拟,并采用特性曲线（ROC）对结果进行了验证。结果表明,杨二尾舟蛾的潜在适生区约占西藏自治区总面积的1/3,并主要集中在西藏自治区的中部和东南部;昼夜温差与年温差比值（Bio3）、最冷季度平均温(Bio11)、最冷月份最低温(Bio6)和最干季度平均温(Bio9)可能是限制杨二尾舟蛾分布的主要环境因子;ROC曲线验证结果表明,Maxent模型对杨二尾舟蛾在西藏自治区的潜在适生区模拟精度高（AUC=0.993）,结果可信。杨二尾舟蛾的适生区模拟为早期监测和预警提供理论依据,防止其进一步扩散蔓延。     

基于MaxEnt模型对大花序桉 在我国南方的适生区预测

大花序桉材性优良是我国重要的实木利用树种,本文对大花序桉在我国南方十省(区)的潜在分布区进行预测,并对其适生区进行划定和分析.通过收集大花序桉的地理信息数据,利用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS空间分析技术,综合相关气候因子,预测划定大花序桉在我国南方十省(区)的潜在地理分布区.结果表明:采用MaxEnt模拟大花序桉潜在地理分布的准确性较高,模型预测准确性的衡量指标训练子集和验证子集AUC值均大于0.88.大花序桉在我国南方的发展空间较大,其中最适宜分布区主要集中在广东、广西、海南、福建沿海,面积依次为广东(11.25×104 km2),广西(9.19×104 km2),海南(2.00×104 km2),福建(1.91×104 km2);适宜区集中在广西、广东、重庆、福建省中部,面积依次为广西(5.87×104 km2)、广东(4.51×104 km2)、重庆(3.64×104 km2)、福建(3.02×104 km2).刀切法(Jackknife)分析结果显示,影响大花序桉潜在适生区分布的主导气候因子为年平均气温、≥10℃积温、最冷月最低温、最冷月均温和极端低温.结合最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS技术,预测和分析了大花序桉在我国南方十省(区)的潜在适生区,阐明了影响其分布的主导气候因子,为该树种在我国的有序推广种植提供科学依据.     

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。     

基于生态位模型的云南野生茶树适宜性分析与评价

基于野生茶树已知分布点和环境因子,利用生态位模型（MaxEnt）研究野生茶树在云南省的生态适宜性。结果表明,模型预测效果良好（AUC值为0.868）,古茶树在云南省的高适生、适生、非适生区面积占比分别为4.28%、8.97%和86.75%。其中适生区主要分布在普洱市、保山市、红河州及临沧市等地区。最冷季降水量、气温季节性变动系数、海拔及最暖季降水量对古茶树的分布影响较大,其累计贡献率近80%。研究结果可为云南省野生茶树资源调查与保护提供科学依据。〖     

基于MaxEnt预测梭梭和白梭梭在新疆的潜在适生区

梭梭和白梭梭是荒漠区特有的植物种,研究两者的潜在适生区,对于梭梭和白梭梭在新疆的引种栽培以及治理风沙具有重要意义.采用MaxEnt模型和ArcGIS软件预测梭梭和白梭梭在新疆的潜在适生区.结果表明:梭梭和白梭梭在新疆的潜在适生区主要位于北疆地区,包括阿勒泰、昌吉回族自治州、博尔塔拉蒙古自治州、塔城和克拉玛依的大部分地区...     

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。