基于MaxEnt模型和ArcGIS的白喉乌头在中国潜在分布区预测

基于环境因子和白喉乌头(Aconitum leucostomum)在中国地理分布记录,结合最大熵(Max Ent)模型与Arc GIS,预测了白喉乌头在我国的潜在分布区,并采用接受者操作特征曲线(ROC)分析法对预测结果进行了验证。训练数据(training data)和验证数据(testing data)的AUC都为0.996,表明预测结果较好。结果表明,最冷月的低温、最冷季平均温度、最干季平均温度、昼夜温差与年温差比值是影响白喉乌头分布的主要环境因子。根据适生值的大小,高危区和适生区主要分布在新疆西北地区、甘肃东南部、宁夏大部、陕西中部北部、山西东部北部、河北北部、内蒙古西南部东南部地区。     

黄土高原农田土壤湿度演变及其与气候变化的响应关系

利用黄土高原及其周边区域91个气象站1961—2010年间年、月气象数据和4个农业气象观测站19 a(1981—1999年)的土壤湿度和20 a(1992—2011年)的土壤相对湿度资料,分析了该地区代表站点农田土壤湿度和主要气象要素的年、月变化以及土壤湿度对气候变化的响应。研究主要利用了线性趋势和相关分析等方法。结果表明:(1)黄土高原近50 a来的降水呈减少趋势,气温呈上升趋势。多年平均年降水量(气温)的地理分布特点是南多(高)北少(低),东多(高)西少(低),由东南向西北递减,受到海拔高度和地形的影响,半干旱区和半湿润区有整体南移的趋势。(2)不同年份气候、环境等条件变化使得西峰、长治、延安、绥德4个站点10~50 cm土壤湿度存在年际间差异。(3)土壤湿度与气温之间存在负反馈关系,与降水之间存在正反馈关系。温度和降水条件的变化是导致黄土高原土壤湿度变化的主要原因。(4)以西峰为例,分析了黄土高原地区水热变化对土壤湿度的影响。就表层土壤而言,各季土壤湿度与本季和前一季度乃至前一年气温均为负相关关系,与降水量呈正相关。就较深层土壤而言,土壤湿度与降水和气温的相关关系因季节而异。从月尺度上看,土壤湿度与气温普遍存在负相关关系,而与降水之间总体响应不明显,但在某些月份两者存在显著相关性。     

气候变化对新疆意大利蝗潜在分布的影响

意大利蝗Calliptamus italicus(L.)是新疆草原主要优势蝗虫之一,每年给新疆畜牧业经济带来严重损失,气候变化对其潜在分布影响的预测对其科学防治有重要意义。本研究采用意大利蝗的分布数据和生物气候数据,结合MaxEnt模型和ArcGIS软件,预测了BCC_CSM1.1气候模式下政府间气候变化专门委员会第五次工作报告(IPCC AR5)采用的RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种气候情景在2021-2040年(2030s)、2041-2060年(2050s)和2061-2080年(2070s)的意大利蝗新疆潜在适生区分布范围。结果表明:在BCC_CSM1.1的各情景下,意大利蝗适生区在北疆及天山一带分布格局基本保持不变,但高度适生区面积都有所增加,其中在天山和阿尔泰山地区,意大利蝗中、高度适生区范围将向更高海拔区域蔓延,在北疆阿勒泰地区高度适生区明显增加。极端水分条件和水热条件对意大利蝗在新疆潜在分布发挥主要作用,其中4月、10月、3月和11月降水量对意大利蝗在新疆潜在分布影响最大,因其直接影响土壤相对含水量和土壤温度,从而决定意大利蝗卵的存活量。     

未来气候变化对特有物种沙生柽柳分布格局的影响及其保护启示

为预测未来气候变化对我国特有珍稀植物沙生柽柳（Tamarix taklamakanensis）潜在适宜分布的影响,选用过去气候（1961—1990年）、2050年气候、2070年气候3种情景,利用Maxent模型模拟沙生柽柳潜在分布的动态变化。结果表明：（1）沙生柽柳的适宜潜在分布区主要集中在我国塔里木盆地、吐鲁番盆地、库姆塔格沙漠、内蒙古阿拉善荒漠的西北部,最适宜的潜在分布区位于塔里木盆地腹地及盆地东部的库木塔格沙漠地区;（2）与过去潜在分布范围相比,未来2050年和2070年气候背景下,沙生柽柳的最适宜潜在分布范围均有萎缩趋势;（3）影响沙生柽柳潜在地理分布的主要气候因子为最干季降水量、年降水量、年平均气温、最暖季降水量。     

内蒙古典型草原区土壤氮储量分布研究

基于野外调查数据、气象站观测数据和草原放牧统计数据,利用相关分析和逐步回归方法识别区域土壤氮储量的主要影响因素,建立了土壤氮储量与放牧压力指数和降雨两个影响变量的地理加权多元回归克里金模型,并利用该模型预测了内蒙古典型草原土壤氮储量的空间分布。结果表明:降水和放牧压力指数与土壤氮储量具有显著的相关关系;研究区域0-50cm土壤氮储量在0.01kg·m-2和1.56kg·m-2之间;土壤氮储量空间分布整体上呈自东北向西南递减的特征。区域降水减少对土壤氮储量累积具有不利的影响,而通过降低草原载畜率或采用草场封育措施降低放牧压力则有助于提高区域土壤氮储量。     

沙漠蝗在中国的潜在地理分布

为明确世界性害虫沙漠蝗Schistocerca gregaria入侵我国的风险性,根据沙漠蝗已知的全球最新分布数据,利用MaxEnt模型结合ArcGIS软件对其在我国的潜在地理分布进行预测,并对19个相关环境因子的贡献率进行分析。结果显示:陕西、宁夏、西藏、云南、新疆、青海、甘肃、河北、河南、山东、内蒙古、山西、四川、辽宁、北京、天津和广西等省(直辖市、自治区)都存在沙漠蝗的适生区,其中高度适生区主要集中在我国西北地区,且大多数适生区都生长有沙漠蝗偏好寄主蒺藜Tribulus terrester;影响沙漠蝗分布的主要气候因素为降水量,其中最干月降水量的贡献率最高,为40.2%。表明今后需加强沙漠蝗在我国适生区内的监测工作,预防其入侵扩散。     

基于GPM的新疆降水聚集区域提取及特征分析

气候暖湿化背景下，降水聚集特征与旱涝事件密切相关。基于2001-2020年逐日全球降水测量数据，根据空间热点分析方法提取新疆降水聚集区域，利用信息熵和相关系数分析了聚集区域降水集中度和地表特征。结果表明：新疆降水高值聚集区域占21.45%,降水量在130mm以上，主要分布在新疆西北部，低值聚集区域占27.97%,降水量在72mm以下，主要分布在塔里木盆地西南部、吐鲁番盆地和昆仑山中部山区；聚集区域降水量年内呈单峰变化，除显著冷点区域年降水量呈弱下降趋势外，其他区域年降水量呈增加趋势；聚集区域降水集中度呈现从西北向东南呈现出“低-高-低”的空间分布格局，且高值聚集区域降水集中度高于低值聚集区域，与降水量具有较高的相关性；低值聚集区域荒地面积占比最大，高值聚集区域草原和农田面积较大；高值聚集区域海拔、地表粗糙度和地面起伏度与降水量呈正相关，低值聚集区域呈负相关，且聚集性越显著，相关性越大。研究结果可以为防灾减灾、水资源的综合利用提供科学参考。     

关中地区土壤干湿变化及对气候的响应

关中地区是陕西省主要的农业生产基地,但频发的旱灾严重阻碍了社会经济的发展。土壤湿度作为反映旱灾的一个重要指标,进行土壤湿度对气候因子响应的研究,可为科学认识干旱规律及制定政策提供依据。以关中地区为研究区,采用2001—2020年的MODIS-NDVI与MODIS-LST长时间序列数据,构建了关中地区地表土壤干湿状况（TVDI）特征空间,采用线性趋势法、相关性分析、敏感性分析等统计方法对关中地区土壤干湿状况的空间分布特征及其对气候的响应进行分析。结果表明：（1）TVDI能够较为准确的反演出关中地区的土壤湿度状况。近20 a来,关中地区土壤干湿状况存在变干趋势;其中,春季最旱、冬季次之。（2）土壤干湿状况的空间分布存在明显的空间异质性,整体上呈现西南向东北干旱递增的趋势。（3）土壤干湿状况与降水和气温存在相关性。与降水呈正相关关系,随着降水量增加,土壤湿度增加;与气温呈负相关关系,随着气温升高,土壤湿度降低。（4）降水对土壤干湿状况的敏感性较高,而气温对土壤干湿状况的变化程度起着较大的影响。降水决定了土壤湿度值的增加或减少的方向,而气温则决定了增加或减少的程度。土壤干湿状况是一个综合指标,...     

辽宁春播期浅层土壤湿度变化特征及其气候影响因子分析

利用1981-2015年辽宁省4-5月(春播期) 19个农业气象站0～20 cm层土壤相对湿度、降水和气温资料,分析了土壤相对湿度的空间分布、长期变化状况、突变和周期性特征及其与气候影响因子的相关关系,结果表明:近35a土壤湿度区域性变化显著,辽西地区土壤湿度减少(干旱化程度加剧),辽东地区土壤湿度增加;土壤湿度年际波动较大,没有明显的长期变化趋势,主要经历了平稳-偏干-偏湿3个时期,不存在明显的突变点,4月和5月分别存在4～7 a和准2 a的周期; 2000年以后土壤湿度稳定性增大,发生土壤异常偏干和偏湿的极端事件显著增多,尤其是在辽西干旱地区表现最为明显; 4月土壤湿度与前秋降水相关显著,秋季降水冬季封冻在土壤中,次年春季土壤融化返浆,土壤湿度增加,5月土壤湿度与同期降水和气温相关显著,相关系数均通过了α=0.01的显著性检验。     

农田降水渗透深度的影响因素

根据农田水分平衡原理和溢满渗透理论,利用2006～2009年河南省4个土壤水分自动观测站点的土壤湿度监测资料和水分渗透模型,分析了降水渗透深度与影响因子之间的关系.结果表明:降水渗透深度与初始土壤湿度、过程降水f和雨后日数有明显的线性关系,随着三者的增大而渗透深度加深;其中初始土壤湿度影响最大,过程降水量和雨后日数相继...     

油菜茎基溃疡病菌在中国定殖的可能性评估

为明确油菜茎基溃疡病菌Leptosphaeria maculans在我国定殖的可能性,并制订针对性的检疫措施,本研究基于该病菌在英国、法国、德国、波兰、加拿大、澳大利亚的分布数据,选取与病害发生有关的温度、降水量等15个变量,利用Max Ent和GARP两种生态位模型预测其在其它地区的潜在分布,并利用受试者工作特征曲线(ROC)来评价模型模拟精度。结果显示,2种模型均能够较好地预测L.maculans的分布区域,与已记载的分布区域高度吻合,且全球范围内存在着许多高度适合L.maculans定殖的地区;2种模型也能预测L.maculans在我国的潜在分布区域,并且预测结果一致;GARP结果显示L.maculans在我国的中高度适生区包括内蒙古、吉林、陕西、宁夏、甘肃、新疆、西藏等地。鉴于L.maculans在我国的潜在分布研究结果,建议完善疫情监测体系,采取措施控制病菌的"进入风险",降低病菌"进入"后定殖的可能性。     

基于MaxEnt模型预测气候变化下玉米根萤叶甲在中国的潜在地理分布

为评估不同气候条件下玉米根萤叶甲Diabrotica virgifera virgifera在我国的潜在地理分布情况及适生区的空间格局变化趋势,通过筛选影响该虫分布的关键环境变量并基于其在全球的分布数据,运用MaxEnt模型和ArcGIS软件预测其在历史和未来气候情景下的潜在地理分布范围和适生区空间格局变化。结果表明,所构建MaxEnt模型的受试者工作特征 （receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under curve, AUC）平均为0.960,说明模型预测结果为优秀,具有较高的可信度。关键气候变量中最冷月最低温对玉米根萤叶甲的潜在地理分布具有十分重要的影响,累积贡献率为44.5%。历史气候条件下,玉米根萤叶甲的总适生区面积占我国陆地总面积的23.78%,高适生区主要分布于我国河南、湖北、陕西、甘肃、重庆、四川和云南等省市。未来气候情景下,玉米根萤叶甲在我国的总适生区面积略有减少,整体上呈现出南部收缩、北部扩张的趋势,原中南部的中、高适生区逐步转变为低适生区或非适生区。玉米根萤叶甲在我国的适生区较为广泛,适生范围涵盖多个重要玉米产区,对玉米安全生产威胁较大,应给予足够的重视,严防该虫传入我国。     

基于MaxEnt模型预测黄条灰翅夜蛾在中国的潜在地理分布

为明确黄条灰翅夜蛾Spodoptera ornithogalli在我国的适生性,根据黄条灰翅夜蛾在全球的最新分布数据,利用MaxEnt模型结合ArcGIS软件对其在我国的潜在地理分布进行预测,并对相关环境因子的贡献率进行分析。结果显示,华中、华东、华南大部分地区,西北、西南部分地区以及东北、华北零星地区存在黄条灰翅夜蛾的潜在地理分布区。在未来低强迫 （SSP126）和高强迫 （SSP585）情景下,黄条灰翅夜蛾在我国的潜在地理分布区边界均有向北偏移的趋势,中、高适生区的面积呈现扩增趋势。影响黄条灰翅夜蛾分布的主要气候因素有最干月降雨量、最热月的最高温等,其中最干月降雨量的贡献率最高,为46.2%。     

黑肩绿盲蝽和中华淡翅盲蝽的适宜生态空间和潜在分布分析

为明确稻飞虱的2种重要天敌黑肩绿盲蝽Cyrtorhinus lividipennis和中华淡翅盲蝽Tytthus chinensis在中国的适宜生态空间,根据二者已有的分布记录,通过选取具有限制性意义的气候变量,对2种盲蝽的生态空间进行了对比;并通过界定合适的模型构建区域,基于赤池信息量准则选取最优模型,在默认参数和校正优化参数下分别构建MaxEnt模型,对其预测结果进行比较分析。结果显示,2种盲蝽在我国所占有的生态空间具有较大的重叠,基于默认和优化参数的MaxEnt模型的预测结果差别较大,其中基于默认参数的MaxEnt模型预测结果较为保守,而基于优化参数后的MaxEnt模型能够较好地预测中华淡翅盲蝽与黑肩绿盲蝽在我国的生态空间和潜在分布,二者在我国中部及东南部有较大的生态空间和潜在分布区重叠,包括河南、江苏、浙江、湖北、湖南、福建、广东、广西等省区,其中黑肩绿盲蝽在我国华北和西北部亦有较高的适生性。     

气候变化下基于GIS的农田恶性杂草旱雀麦在中国的分布与发展趋势

为确定旱雀麦在我国的空间分布及其对气候变化的响应,以期进一步开展生态防控,本研究利用旱雀麦在中国的地理分布数据,结合当前气候数据和未来气候变化情景（RCP8.5情景下2050s,2070s）,建立最大熵模型（MaxEnt模型）,确定影响旱雀麦分布的主导环境因子。应用地理信息系统（GIS）对中国地区旱雀麦的适生区进行划分,以ROC曲线作为模拟的准确性评价指标。结果表明,MaxEnt模型模拟效果极好（AUC=0.965）;当前气候条件下,旱雀麦适生面积为2.5534×10⁶ km²,主要集中分布于青海省东北部、甘肃省与青海省接壤的地区、四川省的西北部,以及新疆的西北部;其中影响旱雀麦分布的主要环境因子为海拔、bio12（年降水量）、bio9（最干季度平均温度）和bio15（降水量季变异系数）,其贡献率分别为45.0%、17.5%、9.7%、9.7%,累计贡献率达81.9%;在RCP8.5情景下,未来2个时期,旱雀麦潜在高适生区分布面积与当前相比增加了12.2%~23.3%,但RCP8.5情景下2070s较RCP8.5情景下2050s旱雀麦的潜在高度适生区分布面积减少了8.9%。综上所述,气候变化情景下旱雀麦的潜在分布面积呈现出扩大趋势,且RCP8.5情景下2070s较RCP8.5情景下2050s的适生区分布面积有缩减趋势。     

基于MaxEnt模型预测外来入侵植物刺果瓜在中国的潜在地理分布

为明确外来入侵植物刺果瓜 Sicyos angulatus在我国的潜在地理分布,基于MaxEnt模型、ArcGIS软件及全球分布数据,在历史气候条件及未来气候条件下 （低强迫情景SSP126和高强迫情景SSP585）预测刺果瓜在中国的潜在地理分布。结果显示, MaxEnt模型的曲线下面积（area undercurve, AUC）值为0.977,表明模型具有较高的可靠性;气温季节性变化、最热月的最高温、最干月降水量和最湿季节的降水量是影响刺果瓜在中国潜在地理分布的4个关键环境变量;历史气候条件下刺果瓜主要发生在中国东部、中部和西部,适生区总面积占中国陆地总面积的23.29%;未来气候条件下,刺果瓜在中国的适生区范围有所减少, SSP126和SSP585情景下刺果瓜在中国的适生区总面积分别为186.10×10⁴ km²和162.68×10⁴ km²,分别占中国陆地总面积的19.35%和16.91%,但还是主要覆盖黄淮海平原夏播玉米区和南方丘陵玉米区等产区,质心由南向北移动。     

基于MaxEnt模型预测苹红缢管蚜在中国的适生区

为评估苹红缢管蚜Rhopalosiphum oxyacanthae入侵我国的潜在地理分布范围,基于其在全球的118个分布点和筛选的9个环境变量数据,利用MaxEnt模型和ArcGIS软件对苹红缢管蚜于当前和未来气候条件下在我国的潜在适生区进行预测。结果表明,基于苹红缢管蚜的全球分布数据,MaxEnt模型预测的平均AUC值为0.919,预测结果准确性较高。当前气候条件下,苹红缢管蚜在我国的总适生区面积占全国陆地面积的48.73%,其中高、中、低适生区的面积分别占全国陆地面积的5.92%、13.30%和29.51%,高适生区主要位于河南、江苏、安徽、湖北、湖南、贵州、江西、浙江、福建、广西、台湾等省区。未来RCP2.6和RCP8.5气候情景下,苹红缢管蚜在我国的总适生区面积增加并呈逐渐向东北方向迁移扩散的趋势,其中低适生区面积逐渐增加,高、中适生区面积逐渐减少,原先中南部的高适生区逐渐转变为低适生区或非适生区,但新疆维吾尔自治区北部、吉林省与辽宁省边界处的高适生区面积呈逐渐增加趋势。表明苹红缢管蚜在我国的适生范围极为广泛,具有较高的入侵风险,应加强进境口岸对该虫的检疫监管力度。     

基于MaxEnt模型的菜豆象和蚕豆象在中国的适生区预测

为减少外来入侵物种菜豆象Acanthoscelides obtectus和蚕豆象Bruchus rufimanus对中国造成的潜在威胁,收集这2种豆象的全球地理分布数据,采用Pearson相关性分析和主成分分析分别从19个环境变量中筛选关键环境变量,采用MaxEnt模型对历史气候条件下和未来气候情景下这2种豆象在中国的适生区进行预测,并对预测结果进行分析。结果显示,经Pearson相关性分析共筛选出4个关键环境变量用于菜豆象适生性区的模型构建,分别为最暖季度平均温度、最干月份降水量、年气温变化范围及最湿季度降水量,其对MaxEnt模型的累积贡献率分别为31.6%、28.4%、26.3%和13.7%;经Pearson相关性分析共筛选出4个主要关键环境变量用于蚕豆象适生性区的模型构建,分别为最冷季度平均温度、最干月份降水量、最热月份最高温度和最湿月份降水量,其对MaxEnt模型的累积贡献率分别为48.5%、39.5%、7.8%和4.2%。MaxEnt模型重复运行10次后,菜豆象训练数据的平均AUC值为0.938,蚕豆象训练数据的平均AUC值为0.963,均显著高于随机模型的AUC值,表明基于MaxEnt模型的菜豆象和蚕豆象在中国适生区的预测结果准确。未来气候情景下,这2种豆象在中国的适生区均呈现向北扩张的趋势,需加强对这2种豆象的检疫与防治,严防发生区域进一步扩大。     

金荞麦的潜在分布区及生态特征

为了解我国金荞麦Fagopyrum dibtrys(D.Don)Hara的潜在分布区及生态特征,基于38个环境因子以及金荞麦在我国的153个地理分布记录,应用最大熵模型(MaxEnt)与地理信息系统(GIS)对金荞麦进行生态适宜性区划,并采用自然间断法对金荞麦的潜在区域进行划分。结果显示,金荞麦的潜在分布区主要位于我国西南地区东部、华中地区、华东地区和华南地区(22 N°~35N°),总面积约为250.99×10~4km~2;将金荞麦的潜在分布区划分为适生区、低适生区与边缘适生区,其中适生区主要集中在长江流域,总面积为88.00×10~4km~2。影响金荞麦地理分布的主要生态因子有最冷月最低温、最暖季降水量、高程、最干季降水量等9个因子,其中气候因子对金荞麦的地理分布影响最大。表明金荞麦应在云南、贵州、四川等省扩大种植面积,陕西、山西等省可考虑引种。     

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。