基于MaxEnt模型的滇藏木兰适生区分布预测研究

滇藏木兰(Magnolia campbellii)是国家二级保护植物,对研究植物进化和地质科学有着较高的参考价值,是我国乃至世界公认的观赏性珍稀树种。本研究采用MaxEnt模型、ENM Tools和ArcGIS相结合的方法,预测滇藏木兰在我国的适生区域并确定其主导生态因子和阈值范围。结果表明,预测的滇藏木兰高适生区主要集中在云南省西北部和西藏自治区南部,中、低适生区的范围除了围绕高适生区稍有延伸外,在四川省、广西壮族自治区、广东省、贵州省、福建省等区域有少量分布;高、中和低适生区面积分别约为6.25×104 km2、6.84×104 km2和73.45×104 km2;最冷季降水量、温度季节性变动系数、最干月降水量、海拔等4个生态因子在适生区分布预测中起着主导作用。本研究结果可为我国滇藏木兰的保护规划制定、选种培育、遗传改良及引种驯化提供依据。     

基于K均值聚类改进的蚁群算法研究

蚁群优化算法(ACO)在求解TSP(traveling salesman problem)问题时,其算法的时间复杂度为O(m·n2·t)(其中t表示循环次数,n为城市数,m为蚂蚁数),搜索时间比较长。利用K-means聚类的方法得到多个类,每一个类都看作是一个小的TSP问题,然后在每个类内部和类之间利用改进的蚁群算法寻找最优路径,通过实验仿真,验证了此方法不但能提高解的精度,而且还加快了运行速度。     

基于FVSM的核聚类算法在文本聚类中的应用

针对信息挖掘中的文本自动聚类问题,提出了一种基于模糊向量空间模型的核聚类算法。首先对聚类文本进行模糊特征提取得到模糊特征项集,然后依据模糊特征项集对每篇文本计算特征项的文档频数,进而得出每篇文本的模糊特征向量。最后利用高斯核函数将每篇文本的特征向量映射到高维特征空间,在高维特征空间中利用核聚类算法实施文本聚类。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息,使自动聚类原则更接近手工聚类方法。以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。     

基于偏移补偿模型的极值点聚类苗带识别算法研究

为实现田间管理机械自动导航驾驶,提高苗带轨迹识别精度,提出了一种基于偏移补偿模型的极值点聚类苗带识别算法.首先,以舵机调平单元为基础,利用激光雷达采集苗带数据构建2.5 D点云图像,通过建立偏移补偿模型获得矫正参数.然后,通过极值检测算法获得聚类要素点,结合偏移补偿模型进行分层聚类.最后,通过最小二乘法对获取的苗带聚类...     

应用MaxEnt模型对新疆粉衣科地衣潜在分布区预测

地衣因其特殊的生理特征，对气候变化十分敏感。运用新疆粉衣科地衣56个分布点和筛选后的9个环境变量，利用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(ArcGIS)预测新疆粉衣科地衣在不同气候情景下的适宜区，并分析影响其空间分布的因素。结果表明：最大熵模型模拟新疆粉衣科地衣分布的精度很高(AUC=0.903)。新疆粉衣科地衣的适生区主要位于阿尔泰山脉、巴尔鲁克山、天山山脉、伊犁河谷、昆仑山脉北部西段。坡度，年平均温度、最干季度降水量是影响新疆粉衣科地衣空间分布的最主要环境因子。质心在不同情景下的迁移，证明了地衣对气候变化敏感。     

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。     

基于GIS的榆林市历史文化遗址空间分布特征研究

采用GIS的空间分析方法,对榆林市历史文化遗址的空间分布特征进行了分析研究。首先从遗址分布的自然地形方面进行分析,发现在不同时期内古遗址的高程、坡度和坡向有一定的分布特征。其次从遗址点空间分布类型方面分析,发现古遗址在某些地区分布具有一定的聚集性。了解这些古遗址空间分布的不同规律可以探讨研究古人类社会发展与自然环境演变的关系。     

基于MaxEnt模型的绞股蓝潜在适生区预测

【目的】研究药食同源植物绞股蓝在全国范围的潜在分布情况,旨在为绞股蓝的引种及种植推广工作提供依据。【方法】结合绞股蓝地理分布数据和生物气候变量,利用ArcGIS 10.3及MaxEnt模型预测该物种当前在全国的潜在分布区,基于Jackknife检验法和Pearson相关分析,筛选影响绞股蓝生长的关键环境因子,并探讨在未来气候下即中低排放（PCR4.5）和高排放（PCR8.5）气候情景下的分布格局。【结果】预测结果与实际拟合度较高。Jackknife检验结果显示年降水量、最干月降水量和最冷月最低温度是影响绞股蓝分布的主要气候因子,累积贡献率达92.9%;最适宜绞股蓝生长的年降水量在960～2220 mm,最干月降水量>10 mm,最冷月气温在-5～8℃。当前绞股蓝主要分布于我国南方,适宜区面积为218.3万km2,极适宜区和高适宜区在大巴山—武陵山山区和长江中下游平原形成两大核心区。在未来气候下,至2050年绞股蓝适生区总面积变化较小但不同等级适生区面积变化明显,适生区北至点自山东半岛向高纬地区延伸至辽宁半岛。在RCP4.5气候情景下,极、高适宜区面积分别从当前25.1万和46.1万km2增加至42.9万和61.3万km2,中、低适宜区面积分别减少4.2万和12.0万km2;在RCP8.5气候情景下,极、高适宜区面积将分别增加至60.3万和65.9万km2,中、低适宜区面积进一步减少;两种气候情景下适宜区的重心向东北移动,其中极适宜区东移明显,在RCP4.5气候情景下东移115.4 km,在RCP8.5气候情景下进一步东移195.1 km。【建议】基于地理信息技术加强中药农业的区划研究,建立最佳种植适宜区;建立政企研合作发展机制,科学有效地推动种植规模化和产业现代化。     

基于MaxEnt 模型的胡杨潜在适生区预测研究

【目的】科学预测阿克苏河流域的胡杨潜在适生区并划分为不同等级,为阿克苏河流域胡杨的物种可持续发展提供参考。【方法】文章实地调查获取胡杨的实际生长样点后,借助最大熵模型(Maximum Entropy Model,MaxEnt)和地理信息技术预测阿克苏河流域胡杨潜在适生区,分析了环境因子与胡杨生长的响应关系。【结果】对初步确定的气候、土壤、地形等28个环境因子进行贡献率分析和共线性诊断,筛选出了影响胡杨潜在分布的12个主要限制因子;利用MaxEnt软件,经受试者工作特征曲线检验模型精度后,预测了胡杨的潜在适生区范围,高适宜区和中适宜区的面积约为3 838.28 km2,主要分布在阿克苏河流域东北方向温宿县五团场南部边缘、省道207途径的多浪水库周边地区、流域南侧阿瓦提县丰收三场周边、阿拉尔市十二团场南部边缘和十六团场南部边缘,这4个区域是胡杨潜在适生重点保护区域;等温性(Bio3)、最暖月最高温度(Bio5)、最干季度平均温度(Bio9)、年降水量(Bio12)、上层土壤可交换性钠盐含量(ESP)、和海拔(DEM)是主要影响胡杨分布的环境因子。【结论】研究结果可为流域天然植被保护恢复、生态输水工程实施提供技术支持。     

基于MaxEnt模型预测漆树在中国的潜在适生区研究

基于漆树的206条现代地理分布记录和9种环境因子变量数据,采用MaxEnt模型模拟了漆树在中国的适生分布区,并综合利用贡献率、刀切法检验和响应曲线对影响漆树分布的主导因子进行分析。结果表明：MaxEnt模型模拟预测精度较高,AUC值达0.941;年均降水量、海拔、年平均温度和温度变化方差为影响漆树地理分布的主导环境因子,目前漆树适生区主要集中在中国西南地区的秦巴山、横断山脉、云贵高原和四川盆地等。研究结果对中国漆树人工林的合理栽植和科学区划具有一定的参考价值。     

基于 MaxEnt 模拟三叶海棠的地理分布

【目的】用已有的采集标本分布记录,模拟三叶海棠的地理分布。【方法】从中国4个标本馆获取三叶海棠的291个分布数据,从WorldClim网站下载1950-2000年生物气候数据,用最大熵模型(MaxEnt)模拟其地理分布。【结果】①三叶海棠的潜在分布地区有:巴基斯坦东北部;不丹中部、东北部;印度东北部;中国西藏东南部、河北省东北部和北京西部山区。②依据模拟分布值0.5～0.7标定的三叶海棠分布区域,排除其潜在分布区域,再结合这些区域的地理间隔性,从宏观景观上将三叶海棠的地理分布格局划分为4个区块:中国四川、甘肃、陕西三省交界地区;中国重庆大部分地区,贵州大部分地区,湖北西南部,湖南大部分地区,广西与贵州、湖南交界地区,江西,广东与湖南、江西交界地区,福建东北部,浙江大部分地区,安徽南部;韩国南部沿海地区;日本岛大部分地区。③刀切法检测表明,温暖季节平均降雨量对三叶海棠的分布增益贡献最大,三叶海棠喜生于温暖季节平均降雨量在450～800mm的地区。【结论】用MaxEnt模拟三叶海棠的地理分布有一定的准确性,反映出了三叶海棠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。     

宜昌市乡村景观遗产可持续发展模式研究

通过分析宜昌市乡村旅游概况,剖析同质化与适宜性、不均衡与剥离性、区域协同性与再认识3个方面的问题,提出建立景观适宜性评价体系、加大基础服务设施、保护与发展相协调的可持续发展策略。     

基于MaxEnt模型的中华枸杞潜在分布预测及其重要影响因子分析

  目的  中华枸杞在我国大多地区处于野生状态,应用方式较为局限。在全球气候变化背景下,预测中华枸杞当前及未来适宜分布区对其种质资源保护、合理引种栽培以及大面积推广具有重要意义。  方法  本研究基于ArcGIS与MaxEnt模型,利用124条中华枸杞分布数据和8个气候变量,评估了制约其地理分布的主要气候因子,并探讨了其在当前和未来的潜在分布区。  结果  当前中华枸杞的总适生区面积约占国土面积的36.73%,水平分布区间约为18° ~ 45°N、90° ~ 123°E。其中核心适宜区主要位于秦岭、太行山以及华东地区的浙江、江苏、安徽;西南地区的云南、贵州、重庆、四川;西北地区的甘肃、宁夏及其各自的邻近区域。影响其分布的主要气候因子为最冷月最低温度、最湿月降水量、最干月降水量、最暖月最高温度。随着未来气候变暖,中华枸杞总适生区面积与当前相比相差不大,但其主要核心适宜区有向“高海拔地区扩张”、“沿海地区迁移”及“中部聚集”的趋势,具体表现为:在陕西、甘肃等秦岭地区向高海拔地区扩张,东部沿海地区逐渐形成狭条带状核心适宜区,中部湖南、湖北等地区逐渐形成大面积片状核心适宜区。  结论  中华枸杞的适生区主要呈现广域和连续特点,而核心适宜区呈狭域、间断分布。影响其地理分布的气候因子主要为温度和降雨,其中最冷月最低温度是限制其分布的最主要气候因子。未来,我国东部沿海地区, 大别山地区,中部秦岭、大巴山等地区, 西南地区的四川、重庆等地及其邻近区域适合进行枸杞的引种、栽培及推广。      

基于Maxent生态位模型的外来入侵植物刺果瓜在我国的适生区预测

刺果瓜作为我国外来入侵植物之一,对我国农业生产和生态安全具有极大的潜在风险。本研究根据已报道的刺果瓜发生坐标信息,利用MaxEnt生态位模型研究了刺果瓜的发生与气候信息和生物气候因子之间的关系,并预测了其在中国的适生区范围。结果显示,以生物气候因子为环境变量所得模型精度较高(AUCTestdate/AUCTrainingdate=1.06),在所有可能影响刺果瓜发生环境因子中,与温度有关的环境因子占83.9%,与降雨量有关的环境因子占16.0%,表明刺果瓜的发生主要与温度和水分有关。刺果瓜在我国潜在适生区主要分布黄淮海地区、环渤海地区、南部沿海地区、东南沿海地区及中国台湾地区、云贵高原及重庆大部分地区。该研究结果可为刺果瓜的防控与治理提供参考依据。     

基于MaxEnt模型的紫椿适生区预测

气候变化通过改变物种的生境进而影响生物多样性。紫椿是一种具有高生态、经济、药用价值的用材树种,在我国与其他香椿属物种一起被称为“中国桃花心木”。了解该物种对生境要求、评价其生境质量、预测其适生区分布有助于紫椿的保护、引种及其人工林的发展。MaxEnt模型的优点在于能利用现存不完整、小样本、离散型分布数据构建物种适生区预测模型,且用受试者工作曲线下面积(AUC)检验预测模型的精度,面积越大精度越高。研究应用紫椿在云南分布数据及MaxEnt软件构建其适生区分布模型,结果表明:适生区分布模型平均训练AUC和平均测试AUC分别为0.959和0.818,说明对紫椿适生区的预测是可靠的;温度季节性变化的标准差、最冷月最低温(℃)、最干季度平均温度(℃)、最冷季度降水量(mm)、年均温变化范围是决定紫椿适生区分布的重要因素。对当代和未来(21世纪50年代,21世纪70年代)气候变暖条件下(RCP2.6情景)的紫椿在云南省和全国适生区面积进行了计算,结果直观、定量反映了气候变化下紫椿适生区的变迁,预测云南省及全国的紫椿适生区随全球变暖而萎缩。      

基于MaxEnt 的云南省薇甘菊分布预测及评价

利用MaxEnt生态位模型预测云南薇甘菊适生区分布,结果显示,ROC曲线的AUC值均在0.9以上,预测结果具有较高的可信度.影响薇甘菊分布的主要环境因子包括最湿季降雨量(贡献率28.8％)、海拔(贡献率22.1％)、土地覆盖现状(贡献率15.3％)、最湿季平均温、年均降水量、年平均温.从因子的响应曲线分析得出,云南薇甘菊最适环境参数为海拔1 100m,最湿季平均温为22℃,最湿季降雨量为760 mm,土地覆盖为未郁闭林地、灌木林地和荒地等.从样本点数量、环境因子选择及人为影响3个方面对MaxEnt模型预测的云南薇甘菊分布结果进行比较和评价.     

基于最大熵模型和ArcGIS的陕西省单季稻种植分布预测及适宜性

依据陕西省4个定点单季稻农气观测站长期观测数据、87个单季稻地理分布数据和14个与单季稻生长有关的环境指标(8个气候指标、4个土壤指标和3个地形指标)数据,运用ArcGIS空间分析模块与最大熵模型(MaxEnt),建立陕西省单季稻种植适宜性分布模型,对单季稻在陕西省的种植分布和适宜性进行预测。研究表明:单季稻最适宜种植区(适宜系数P≥0.69)面积为8 949.24km2;适宜种植区(0.38≤P0.69)面积为21 637.68km2;边缘适宜区(0.07≤P0.38)面积为73 351.66km2,不适宜区(P0.07)面积101 804.22km2,陕西省单季稻生长区域狭窄,对生态环境要求苛刻,其中适宜种植区域主要集中在陕南的河谷川道、关中盆地的渭河冲积平原区域,适宜区内土层肥沃、水土资源好,土壤pH为弱酸性到中性,地形平坦、海拔高度为230~800 m。ROC曲线的AUC=0.916,表明预测结果可信度高。影响陕西省单季稻种植分布的主要环境指标有≥10℃积温(贡献率28.97%)、年降水量(贡献率25.99%)、年平均气温(贡献率16.87%)、海拔(8.27%)、年日照时数(5.66%)和年湿润指数(4.12%),陕西省单季稻最适宜区环境参数为≥10℃积温4 865℃·d、年降水量762mm、年平均气温15℃、海拔436m、年日照时数1 573h和年湿润指数1.6。结果显示基于最大熵模型与ArcGIS构建的种植适宜性分布模型可以准确地对陕西单季稻的种植适宜性做出科学综合评价。     

基于簇中心动态迁移的一个聚类算法

基于动态簇中心迁移算法对K means算法进行改进,试验结果表明,该算法能够获得一个较好的初始划分,从而获得一个较好的聚类结果.