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。     

珍稀濒危树种长序榆潜在适生区及其动态变化预测

基于MaxEnt模型,对珍稀濒危树种长序榆(Ulmus elongata)当前时期以及未来2040年SSPs126和SSPs585两种情境下的适生区进行了预测,并比较了两个时期的适生区变化.结果显示:1)AUC平均值为0.988,MaxEnt模型能很好地预测长序榆的潜在适生区;2)影响长序榆分布的环境因子主要为最冷季度降水量(55.5％)、最干季度降水量(18.5％)、海拔(16.5％)、温度季节变化(2.2％)、年平均温度(1.6％);3)长序榆当前时期主要分布在浙江省西南部以及江西、安徽、福建三省交界的区域;4)2040年,长序榆的适生区面积可能缩减,且高适生等级区域面积大幅降低.因此,加强对现有长序榆养护和管理的同时,建议在所预测的适生区内开展长序榆专项调查,并适当进行引种繁育试验.     

珍稀濒危树种长序榆潜在适生区及其动态变化预测

基于MaxEnt模型,对珍稀濒危树种长序榆(Ulmus elongata)当前时期以及未来2040年SSPs126和SSPs585两种情境下的适生区进行了预测,并比较了两个时期的适生区变化.结果显示:1)AUC平均值为0.988,MaxEnt模型能很好地预测长序榆的潜在适生区;2)影响长序榆分布的环境因子主要为最冷季度降水量(55.5％)、最干季度降水量(18.5％)、海拔(16.5％)、温度季节变化(2.2％)、年平均温度(1.6％);3)长序榆当前时期主要分布在浙江省西南部以及江西、安徽、福建三省交界的区域;4)2040年,长序榆的适生区面积可能缩减,且高适生等级区域面积大幅降低.因此,加强对现有长序榆养护和管理的同时,建议在所预测的适生区内开展长序榆专项调查,并适当进行引种繁育试验.     

粗皮桉在我国的潜在适生区与主导生态因子研究

本文基于粗皮桉的实地栽培点分布数据,结合气候、地形、土壤因子数据集,运用最大熵模型(MaxEnt)预测了粗皮桉在中国的潜在适生区。结果表明:MaxEnt的预测准确性较高,模型预测的训练子集和测试子集AUC值均大于0.855。粗皮桉适生区分布集中在东南沿海,最适生区总面积53522 km~2,集中在广东西部和东部沿海,广西中部,福建和海南沿海;总适生面积145 655 km~2,占研究区总面积的5.05%。刀切法分析结果表明,海拔、温度变化方差、最冷月份最低温度、最暖季度降水量、坡向5个因子是影响粗皮桉分布的主导生态因子,累积贡献率为85.7%。中国适生区的温度变化方差与自然分布区的相似性较强;与自然分布区相比,我国适生区的海拔更低、最冷月份最低温度更高、最暖季度降水量更大,有利于粗皮桉的生长。     

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.     

赤桉在中国的适生地理区域及其对气候变化的响应

【目的】采用MaxEnt模型对赤桉在中国的适生地理区域及其对气候变化的响应进行预测,分析影响赤桉分布的主要生态因子,为赤桉的推广种植提供理论依据。【方法】基于赤桉现有的分布数据,气候、土壤、地形因子数据以及政府间气候变化专门委员会第五次评估报告发布的气候模式数据,采用MaxEnt模型预测赤桉在当前气候和温室气体低、中、高3种浓度排放情景下2041—2060和2061—2080年代的潜在适生区,分析未来气候条件下赤桉适生面积和分布格局的变化趋势。比较生态因子在原产地澳大利亚自然分布区和中国最适生区之间的相似性,综合Jackknife检验结果、百分比贡献率、最适生区与原产地自然分布区生态因子相似性,探讨影响赤桉分布的主要环境因子。【结果】模型训练子集和测试子集的受试者操作特征曲线下的面积(AUC)分别为0. 939和0. 847,模拟精度较高;当前赤桉的最适生区主要集中在东南沿海丘陵、南岭山地和云贵高原西部,预测结果显示,未来不同气候情景下,到2070年赤桉最适生面积具有潜在的增大趋势,低温室气体浓度情景(RCP 2. 6)下增幅最大,响应最敏感,东南沿海丘陵最适生区为纬度方向上的波动,南岭山地最适生区为内部扩张,云贵高原西部最适生区则是沿河流向低海拔地区扩张; Jackknife检验结果显示,最干季度平均气温、气温季节变化方差、最热月份最高气温、海拔、最热季度降水量、最热季度平均气温、年降水量、坡度、坡向、太阳辐射是影响赤桉分布的主要生态因子,累积贡献率达87. 0%;中国最适生区的气温季节变化方差、最热月份最高气温、最热季度平均气温、海拔和坡向与原产地自然分布区相似。【结论】当前我国赤桉的最适地理区为东南沿海丘陵、南岭山地和云贵高原西部,未来气候情景下,赤桉可在这3个区域找到更多的适生环境。最干季平均气温、最热季平均气温、气温季节变化方差、最热月最高气温、最热季降水量、年均降水量、海拔、坡度、坡向和太阳辐射是制约赤桉分布的重要环境因子。与原产地自然分布区相比,我国最适生区的最热季度降水量和年降水量分别高2. 24和2. 10倍,有利于赤桉快速生长。     

基于MaxEnt的无翼坡垒在三亚潜在适生区的研究

【目的】预测无翼坡垒Hopea exalata在三亚的潜在适生区,并分析影响无翼坡垒分布的气候和地形等宏观角度的环境变量,为无翼坡垒的就地保护与迁地保护提供理论支持。【方法】基于MaxEnt模型将气候因子、土壤因子以及高程、坡度、坡向、径流累积量和太阳辐射共56个环境变量进行分析建模。【结果】MaxEnt模型的测试结果 AUC值为0.992,训练数据的AUC值为0.991,模型模拟效果良好。结果得到了无翼坡垒适生区的范围为三亚吉阳区与海棠区交界的甘什岭一带,并将此作为最终研究区。研究区中低适宜适生区面积为585.29 hm2,约占研究区面积的10%;一般适宜适生区面积为529.46 hm2,约占研究区面积的9%;高适宜适生区面积为711.13 hm2,约占研究区面积的14%;核心适宜适生区面积为632.09 hm2,约占研究区面积的11%。得到了各环境变量对模型的贡献率及重要性数值,结果表明BIO_14对模型的贡献率为41.4%,重要性为42.3%;高程对模型的贡献率为17.9%,重要性为34.8%;BIO_19对模型的贡献率为12.8%,重要性为7.7%;t_gravel对模型的贡献率为5.2%,重要性为9.5%。【结论】无翼坡垒的适生区范围为三亚甘什岭一带,影响无翼坡垒潜在适生区的主导环境变量为BIO_14、高程、BIO_19和t_gravel。无翼坡垒的适生条件为:在干燥和寒冷季具有较低的降水量需求;要求上层土壤中的碎石比例较低,碎石比例达到15%时无翼坡垒的生长概率几乎为0;无翼坡垒的适生区海拔范围要求为200～400 m。     

基于Maxent和ArcGIS的赤皮青冈在中国的潜在适生区预测

【目的】赤皮青冈是我国珍贵用材树种,大尺度预测和模拟赤皮青冈当前潜在分布区,并评估其适生范围,对赤皮青冈在中国未来不同时期的适生区进行模拟,得到未来不同气候情境下的适生区分布及其动态变化预测,为赤皮青冈的中长期造林规划提供指导。【方法】基于赤皮青冈的81条分布信息和7个环境因子,在MaxEnt模型基础上,使用R语言对其进行优化,同时利用ArcGIS软件对影响赤皮青冈分布的环境因子进行分析,探究影响赤皮青冈自然分布的主要环境因子,并预测赤皮青冈在中国不同时期下的适生区分布范围与面积。【结果】1）赤皮青冈当前适生区模型的平均AUC值为0.89,模型预测结果良好;2）赤皮青冈的适生区主要受最干月降水量、年平均降水量、温度年较差以及最冷季度平均温度影响;3）当前时期赤皮青冈的潜在适生区主要分布于我国贵州、四川、湖南、江西和台湾等地,其中高适生区占比最高的是湖南省;4）在未来2个时期4种升温情境下,赤皮青冈的分布区面积均有不同程度的扩增,且整体有向高纬度地区迁移的趋势。【结论】赤皮青冈的分布主要受水热条件所影响,尤其对水分要求较高;其当前及未来时期在我国的适生区面积均较高。可尽量在模型预测的中高...     

广州薇甘菊潜在空间分布预测分析

薇甘菊是广州最主要的林业有害入侵植物之一。基于广州薇甘菊的实际调查数据及其对应的14个环境因子的定量关系,利用主成分分析确定主要影响因子,据此结合GIS预测其潜在分布区。结果表明:海拔、年平均温度、年均日照时数、以及降水因子年平均降水量、最湿季度降水量、最干季度降水量这6个因子对薇甘菊的分布影响最大。薇甘菊的高度适生区为黄浦区、萝岗区;适生区分布在广州南沙区、天河区,以及增城市、从化市、番禺区局部地区;荔湾区、海珠区以及番禺和从化局部地区为非适生区。广州96%以上的区域均适合薇甘菊的生长,潜在分布区与实际分布区有较好的对应。     

气候变化情景下毛竹潜在分布及动态预测

为探究毛竹的潜在分布及其动态变化,并确定对其分布起主导作用的环境变量,文章基于MaxEnt预测模型,利用环境变量图层及316个毛竹分布点数据研究毛竹地理分布的变化。结果显示：1）限制毛竹分布的主要环境变量为最干月降水量、年均降水量、最冷月最低温、年平均温、温度年较差和海拔;2）当前毛竹的潜在适生区主要位于中国东南部,与亚热带季风气候区大致重叠,高适生区主要位于总适生区的东部和西北部;3）在未来气候情景下,毛竹总适生区面积有所缩减,各不同等级适生区面积变化大,其中高适生区面积大幅度缩减。研究获得的毛竹适生区变化趋势可为毛竹培育、引种以及入侵防治提供参考。     

油茶象的潜在分布区预测

利用油茶象的分布点数据和环境因子数据,通过MaxEnt生态位模型预测油茶象在中国的潜在分布区域。结果表明:油茶象的潜在分布区主要集中于我国南方省份;在ArcGIS中进行显示与风险等级划分,按栅格数值的大小将油茶象的适生范围分为4级,分级标准为:高适生区、中适生区、低适生区、非适生区,经ROC曲线分析法验证,MaxEnt生态位模型的AUC值为0.979(非常接近1),表明预测获得了较好的效果。     

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。     

加拿大一枝黄花和小飞蓬入侵潜力综述

加拿大一枝黄花和小飞蓬是典型的外来有害生物.本文通过查阅文献,分析比较了两者的生物学特征、化感作用、入侵途径与传播机制.前者以种子和根状茎繁殖,后者仅以种子繁殖,但结实量更大;它们的植株水提液都有较强的化感作用,但前者更显著;两者都可自然传播和人为传播,但后者适应性更强,扩散更快,分布更广.     

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模型的松针红斑病在中国的潜在分布区及适生性预测分析

【目的】依据气候变化,探究气候变化对松针红斑病分布的影响,预测中国松针红斑病的潜在分布区。【方法】根据松针红斑病已知分布区域和相关气候数据,结合政府间气候变化专门委员会(IPCC)针对未来气候变化情景发布的CCSM4气候模式数据,采用最大熵模型(MaxEnt)预测松针红斑病的潜在分布区。【结果】松针红斑病最适宜分布区为黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古东北部和云南省。经刀切法分析(Jackknife)表明,6月降水量、11月平均最高温度和最冷季度降水量等主要影响松针红斑病的潜在分布区。在未来不同气候变化情景下,总适宜区面积呈上升趋势,增加幅度为15. 66%～18. 29%。山东北部、河北、山西的大部分地区、陕西中部和南部、甘肃东南部、四川北部和南部、辽宁西部和内蒙古东部的各等级适宜区面积增加,适宜等级上升。【结论】MaxEnt模型预测结果与实际调查结果具有很高的一致性,能够反映松针红斑病在中国的分布情况。随着未来气候变化,云南、四川交界地区,东北三省和内蒙古东北部最适宜分布区呈现破碎化的趋势。松针红斑病适生区质心有由东北向华北、西北扩散的趋势。     

气候变化情景下河北省3个优势树种适宜分布区预测

【目的】探究河北省3个优势树种分布与气候因子的关系,并进行适宜分布区预测,以期为评估气候变化的影响及制定适宜未来气候变化的森林经营策略提供理论依据。【方法】依据河北省森林资源调查数据,选取华北落叶松、蒙古栎和油松这3个主要树种,采用ClimateAP气候模型生成当前及未来(2040—2069年和2070—2099年)与降水和温度相关的10个气候因子,利用MaxEnt生态位模型和基于3个气候变化情景(温室气体最低排放,RCP2.6;中度稳定排放,RCP4.5;高度排放,RCP8.5)的一致性预测,模拟3个树种当前和未来的潜在适宜分布区,并采取响应曲线分析主要气候因子对3个树种适宜分布区的影响。【结果】3个树种MaxEnt模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC值)都大于0.85,具有较好的预测能力;当前3个树种主要适宜分布在燕山和太行山地区;影响3个树种分布的主导气候因子存在差异,华北落叶松主要受小于0℃年积温和湿季降水量的影响,蒙古栎则主要受最热月平均气温、Hargreaves水分亏缺和湿季降水量的影响,而最热月平均气温、湿季降水量、大于5℃年积温和年均气温是影响油松分布的主要气候因子;一致性预测表明,在2040—2069年,河北省华北落叶松分布面积明显扩大,蒙古栎分布面积变化较小,而油松分布面积显著缩小;在2070—2099年,3个树种的适宜分布面积都显著缩小,幅度均超过3%。【结论】随着气候变化,3个树种均有向高海拔地区迁移的趋势,但在经纬度方向上的分布变化不大。在未来3个树种的适宜分布区,采取人工手段(如造林)辅助树种扩散以适应气候变化,有利于提高森林生产力,构建健康稳定的森林生态系统。     

我国油桐产业化发展战略调查研究报告

油桐是原产于我国的重要工业油料树种,在我国秦岭、淮河以南的16个省区都有分布或栽培。20世纪90年代以后,由于人工合成油漆等替代产品的大量涌现,桐油市场严重萎缩,油桐栽培面积和桐油总产量急剧下降,油桐产业逐步衰落。为了重新挖掘油桐这一宝贵资源,推进油桐产业的快速和规模化发展,在调查研究的基础上,综合分析了我国油桐资源与产业化发展的现状,探讨了油桐的开发利用价值和油桐产业发展中存在的问题,提出了油桐产业化发展的基本战略和具体建议。     

Change in current and future geographic distributions of Ulmus lamellosa in China

Prediction of potential geographic distributions is important for species protection and habitat restoration.Ulmus lamellosa is an endangered and endemic species in China for which conservation efforts are required.The maximum entropy(MaxEnt) model was used to predict the current and future geographic distribution(from 2030 to 2070) of U.lamellosa in China and discuss the reasons for changes in climatic suitability.The MaxEnt model provided a good fit to our data as confirmed by an AUC value of 0.948.The suitable areas for U.lamellosa were primarily projected in the northern part of China from 2030 to2070, especially in Liaoning province.The variables"temperature seasonality", "precipitation of wettest month" and "precipitation of warmest quarter" were the most influential climatic variables in limiting the distribution of U.lamellosa.Our results clearly predict the future impacts of climate change on the geographic distribution of U.lamellosa and this can help prioritize design of localized conservation strategies in China.     

外来入侵新害虫刺槐突瓣细蛾在中国的适生区预测

【目的】刺槐突瓣细蛾是2008年在山东省烟台市新发现的重要外来入侵害虫,严重为害我国重要外来树种——刺槐。通过预测其适生区,为高效率地做好检疫、监管和及时防治工作提供依据。【方法】收集刺槐突瓣细蛾在全国的11个分布点数据,并利用ArcGIS10.0从WorldClim下载1970―2000年的19个环境变量中筛选出相关系数<|0.9|的9个变量,并将其转化为MaxEnt需要的ASCII格式数据。设置模型为双对数(cloglog)输出格式,输出文件类型ASCII和线性(linear)特征。为了提高预测效果的精确性和缩小不确定的水平,在模型中设置10倍交叉验证并重复运行10次,获得平均结果。采用刀切法分析各个环境变量在模型中对潜在地理分布的贡献率,将最优模拟结果在ArcGIS10.0软件中转化并分类,即模型模拟得出的刺槐突瓣细蛾在中国的适宜指数分为4类,即非适生区、低度适生区、中度适生区、高度适生区,最后得到刺槐突瓣细蛾的不同程度适生区分布图。利用2050年和2070年的RCP 8.5气候数据进行投射预测物种的未来分布。用ROC曲线下面积AUC和真实技巧统计法TSS的大小评价MaxEnt生态模型的精确度。【结果】在当前气候条件下,刺槐突瓣细蛾中高度适生区主要集中在山东及其周边省份(辽宁、北京、天津、河北、山西、河南、安徽、江苏),以及四川和云南局部地区;在未来气候条件下,至2050年,刺槐突瓣细蛾在RCP8.5气候条件下的中高度适生区范围比当前的呈整体扩大且向西南部蔓延,至2070年,在相同气候情景下该虫的适生区范围亦呈整体明显扩大且适生区北界向东北移动。而其与2050年的预测结果相比较,高度适生区小幅度减少。刀切法检测表明:年均降水量、最湿季度降水量、最冷月最低温对刺槐突瓣细蛾的分布影响较大,其中年均降水量适宜值为382.08~1 135.81 mm,最适值为753.85 mm;最湿季度降水量适宜值为241.61~693.86 mm,最适值为464.55 mm;最冷月最低温适宜值为-16.96~6.36 ℃,最适值为-5.5 ℃;AUC和TSS值分别为0.957±0.052和0.8±3.05,表明模型预测准确性极好。【结论】通过预测结果可知,刺槐突瓣细蛾对刺槐构成了重大的威胁,建议相关造林绿化和植物检疫部门高度重视。     

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。