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。     

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MaxEnt模型的贵州萧氏松茎象适生区预测

萧氏松茎象是贵州省发生危害较大的一种钻蛀性害虫,对其在贵州的潜在适生区进行预测可以为后续该虫的预防提供科学依据。运用MaxEnt模型,结合地理信息系统(GIS)对萧氏松茎象在贵州的适生区进行分析。萧氏松茎象潜在适生区预测结果显示,其在贵州省的适生范围为24.92°—29.22°N,104.94°—109.59°E,总面积达13.89×104km²。萧氏松茎象在贵州省高、中适生区分布于铜仁市、黔东南州,黔南州和贵阳市除西部的大部分地区及遵义市的东部地区。ROC曲线AUC值为0.993,标准差为0.001,本次构建的模型达到“极好”标准。通过刀切图分析,最冷季度平均温度、最暖季度平均降水量、最湿月份降水量、年均降水量和最冷月份最低温度是影响萧氏松茎象分布的主导环境因子。因此,温度和降水量是影响萧氏松茎象分布的决定性环境因子。     

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.     

基于MaxEnt的小飞蓬在中国的潜在适生区预测

小飞蓬(Conyza canadensis(L.)Cronquist)是我国分布最广的入侵植物之一。根据文献搜集和生物信息数据库,获得有效数据共325个,结合ArcGIS与SPSS相关性分析筛选获得8个气象因子,基于最大熵模型(MaxEnt)预测了小飞蓬的潜在适生区。结果表明:基于MaxEnt模型预测小飞蓬在中国的潜在适生区ROC曲线,AUC平均值为0.971,预测结果极好;通过刀切法(jackknife method)分析表明,最热季度的降水量(BIO_18)、温度季节性变化标准差(BIO_4)、年平均气温(BIO_1)、最冷季度的降水量(BIO_19)4个气象因子对小飞蓬的分布影响最大;小飞蓬在中国的潜在适生区分布广泛,秦岭淮河以南的各个省份以及秦岭淮河以北至辽宁省南部均为小飞蓬高适生区范围。随着气候变化,2050年小飞蓬潜在适生区面积与当前相比增加了559 016.09km2,2070年小飞蓬潜在适生区面积与当前相比增加了68 423.65km2。本研究结果实现对小飞蓬入侵动态预警,为进一步防范工作提供了一定的理论基础。     

基于MaxEnt的中国无患子属适生区区划及生态特征

【目的】基于我国无患子属空间分布数据,探索无患子属的适生区区划及主要生态特征,为无患子属种子调拨、种质资源多样性保护、引种栽培、合理选址提供科学依据。【方法】基于我国17省(区、市)无患子属226份种质资源空间分布数据,叠加分析后筛选133份代表性分布数据,结合24个生态因子,采用最大熵模型(MaxEnt)开展无患子属适生区区划并建立与生态因子的关系模型,运用受试者工作特征曲线(ROC曲线)检测模型精度,刀切法(Jackknife)筛选主导生态因子;结合Arc GIS系统实现我国无患子属适生区可视化。【结果】MaxEnt模型模拟结果可信度高,无患子属适生区区划结果 ROC曲线训练集和测试集AUC值均达到0.990以上;无患子属适生区面积为248.71万km2,占国土面积的25.81%,其中无患子为240.66万km2(占国土面积的24.99%)、川滇无患子为78.99万km2(占国土面积的8.20%)、毛瓣无患子为100.40万km2(占国土面积的10.42%);显著影响无患子适生区区划的生态因子为最暖季降水量(贡献率为57.1%)和等温性(贡献率为22.6%),川滇无患子为最暖季降水量(贡献率为37.9%)、最冷季平均气温(贡献率为15.9%)、海拔(贡献率为12.8%)和降水量变异系数(贡献率为11.2%),毛瓣无患子为年均温度变化范围(贡献率为19.6%)、最暖季降水量(贡献率为17.8%)、根系的氧气有效性(贡献率为11.9%)和等温性(贡献率为11.1%)。【结论】我国无患子属生态适生区广泛分布于华中和华南地区;无患子极适生区主要分布于我国福建省、广西壮族自治区、贵州省、重庆市、广东省北部、江西省南昌和赣州及四川盆地,川滇无患子极适生区集中于四川盆地、云南省昆明和曲靖,毛瓣无患子极适生区集中于云南省南部的玉溪、普洱、红河哈尼彝族自治州和文山壮族自治州;最暖季降水量是决定无患子属及各种适生区区划的最显著生态因子;无患子适宜在最暖季降水量400～800 mm、等温性为24%～35%的区域分布,川滇无患子适宜在海拔1 200～3 000 m、最冷季平均气温4～11℃的区域生存,毛瓣无患子更适合在年均温度变化范围较小(14～24℃),最暖季降水量较高(550～1 550 mm)的热带地区分布。     

珍稀保护植物江西杜鹃分布区模拟分析

江西杜鹃（Rhododendron kiangsiense）多生于海拔1 000 m左右的山坡上,数量稀少,2021年被列为国家二级重点保护植物。有效分析并掌握江西杜鹃的分布情况是进行物种调查和精准保护的前提。本研究利用江西杜鹃历史分布信息,结合20个环境因子参数,采用最大熵（MaxEnt）生态位模型对江西杜鹃的适生区进行预测,并分析影响江西杜鹃分布和适生性的关键因子及其适生区间。结果表明：（1）江西杜鹃的最适分布区主要集中在湖南西南部和南部,江西西北部、西南部和西部,浙江西南部、东南部和南部,福建北部和西北部,台湾东北部,在广西壮族自治区北部也有少量分布;（2）影响江西杜鹃分布的主要环境因子包括：最湿季度平均温度（贡献率30.7%）、最冷月最低温（贡献率21.3%）、最冷季度平均温度（贡献率14%）、最干季度降水量（贡献率10.6%）、海拔（贡献率8.1%),总的贡献率为84.7%;(3)分别建立上述5个环境因子的MaxEnt模型,结果显示江西杜鹃最适宜生长在海拔1 000～1 400 m、最干季节降水量范围在110～320 mm、最冷月最低温在-5℃～3℃范围内、最湿季节平均温度在...     

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.     

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。     

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...     

基于MaxEnt模型的中国山楂潜在适生区

【目的】综合分析山楂分布与环境要素间的相互关系,以期为山楂资源的科学保护及利用提供参考。【方法】利用192个地理分布点和从Worldclim网站下载的20个1970—2000年的环境因子数据,使用MaxEnt模型预测山楂在2020年的潜在适生区,并划分适生等级,同时分析影响山楂分布的关键环境因子。【结果】MaxEnt模型预测结果准确性极好,测试数据集和训练数据集AUC值均在0.9以上;最热季降水量(贡献率28.6%)、温度季节变化标准差(27.2%)、最干季均温(13%)、最热月最高温(11.8%)、年降水量(10%)、海拔(7.7%)、平均日较差均值(1.2%)、降水量季节变异系数(0.4%)和等温性(0.2%)是影响山楂分布的关键环境因子。山楂在我国适生总面积达到了2 487 002 km²,主要分布在华北、东北、华东地区,排名前10的省份合计占到总适生面积的82.38%。山东、河北、辽宁、河南及山西五省高适生区面积最大,合计有481 519 km²,占山楂全部高适生区面积的82.56%,临近的江苏、陕西、北京、天津、黑龙江、吉林和内蒙古...     

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。     

基于 MaxEnt的湖北省鹅掌楸属树 种适宜生态分布区预测

通过鹅掌楸属树种在湖北省的潜在分布范围分析)为该属树种造林工作提供有力的理论支持 、通过使用 Max- Ent模型和 ArcGIS10模型建立)对鹅掌楸属树种在湖北省的适宜生态分布区进行预测)并且对影响鹅掌楸属树种分布的 主导环境因子进行了分析 、MaxEnt模型高精度预测鹅掌楸属树种在湖北省的适宜生态分布区范围)重建模型的测试样本 AUC值为 0.894)训练样本 AUC值为 0.886、鹅掌楸属树种在湖北省的高适生区面积为 336095hm2 )主要分布在。鄂中 的京山市(鄂西的长阳县、五峰县、鹤峰县、利川市和恩施市 、 中适生区面积为 1 975633hm2 )重点区域为。鄂东的黄梅县、 蕲春县、阳新县、赤壁市、通山县、江夏区、通城县、大冶市、嘉鱼县、咸安区和崇阳县(鄂中 的孝昌县、大悟县和安陆市(鄂西 的竹溪县、远安县、夷陵区、建始县、咸丰县和宣恩县 、年 日最高气温 ≥35.0 ℃ 日数、年最少降水量、年平均风速、年最大 日 降水量、年极端最低气温、年平均相对湿度和月最长连续降水 日数是影响鹅掌楸属树种适生区分布的主导气候因子 、基于 MaxEnt的鹅掌楸属树种在湖北省适宜生态分布区的预测是可行的)可靠性较高)对鹅掌楸属树种在湖北省的推广应用具 有促进和指导作用、     

秦巴山区核桃举肢蛾潜在分布预测

研究并明确核桃举肢蛾在秦巴山区的潜在分布,对制定该虫的早期监测、预警及控制措施意义重大。基于核桃举肢蛾实际分布点位和当前情景下生物学气候数据,采用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS对其在秦巴山区的潜在分布区进行预测,用ROC曲线检测模型准确性、刀切法筛选主导环境变量。研究结果表明：(1)MaxEnt生态位模型重复测试的AUC平均为0.948,标准偏差为0.008,预测效果达到“较好”水平。(2)最湿月降水量、最干季平均温度、最冷月最低温度、海拔、最冷季降水量、等温性、最干季降水量和最冷季平均温度是主导核桃举肢蛾潜在分布的主要环境变量。(3)核桃举肢蛾高适生区主要集中在秦巴山区的中部,河南、四川、湖北、陕西、甘肃和重庆6省市均有分布,其中甘肃省面积最小(0.13×10⁴ km²),陕西省面积最大(4.8×10⁴ km²)。     

用材树种高山栲潜在适生区分布区及影响因子

以高山栲71个分布记录点位数据及环境背景值为材料,利用最大熵MaxEnt预测模型预测其在当代的适生区分布格局,探讨环境因子对高山栲适生分布格局的影响,并推演其在过去(末次间冰期和末次盛冰期)和未来(2050年、2070年)潜在适生区分布特点.结果表明:等温性(bio3)、温度季节变化方差(bio4)、年平均降雨量(bi...     

辽东栎林潜在地理分布及其主导因子

利用影响植物分布的8个变量(年均降水量、气温年较差、最冷月温度、最暖月温度、大于5℃积温、湿润指数、年辐射量和海拔)以及辽东栎林地理分布资料,结合最大熵模型,筛选出影响辽东栎林地理分布的主导因子,即年均降水量、最冷月气温、大于5℃积温和年辐射量.在此基础上,构建辽东栎林地理分布与气候的关系模型.结果表明:模型能够很好地模拟辽东栎林的潜在地理分布,其潜在分布区覆盖了我国东北南部、华北中南部、华中西北部、华东北部、西南东部部分地区及西北东部地区.影响辽东栎林潜在分布的各主导因子阈值分别为:年均降水量340～1 060 mm、最冷月气温-17～4 ℃、大于5℃积温800 ～3 700℃·d-1、年辐射量1.08×105～1.41×105W·m-2.     

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。     

未来气候变化背景下橡胶树白根病在中国的风险分析

【目的】基于最大熵(MaxEnt)模型对未来气候变化背景下中国橡胶树白根病的风险进行预测,分析影响该病发生的主导环境因子,对中国橡胶树白根病的检疫及防控决策提供参考。【方法】在前人研究橡胶树白根病发生流行的基础上,利用基准时段(1970—2000年)全球生物气候数据和橡胶树白根病灾情资料,筛选出影响橡胶树白根病发生的地理分布信息和主导环境因子,采用MaxEnt模型和地理信息技术(GIS)构建橡胶树白根病发生与主导环境因子的关系模型。基于耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)提供的5个常用大气环流模式(GCMs),结合等权重集合平均法,获取典型浓度路径(RCP) 2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景的2050s(2041—2060年)和2070s(2061—2080年)气候预估数据,根据建立的模型预测基准时段和未来(2050s和2070s)橡胶树白根病风险区分布,分析气候变化对橡胶树白根病风险区分布的影响,识别未来气候变化下橡胶树白根病的防治关键区及敏感区。【结果】模型训练和测试数据的受试者工作特征(ROC)曲线下方面积(AUC)值分别为0.965、0.942,模拟预测结果与历史灾情基本吻合。贡献率较高的主导环境因子是年均温变化范围、最湿月降水量、昼夜温差月均值、最冷季度平均温度、温度季节性变化标准差、最冷月最低温度。基准时段中国橡胶树白根病高风险区主要集中在海南岛、广东省西南部和东南部部分地区、云南省的南部和东南部部分地区。从基准时段到未来,风险区质心位置有向东北方向移动的趋势,高风险区面积占比呈现增加趋势。【结论】橡胶树白根病的风险区变化受温度和降水的影响显著。中国橡胶树白根病防治关键区为海南岛、云南省南部部分地区、广东省西南部部分地区,敏感区为广西壮族自治区东南部部分地区、广东省东部部分地区、福建省南部部分地区。研究结果可为中国橡胶树白根病的检验检疫提供一定的参考依据。