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.     

基于MaxEnt和ArcGIS的美丽异木棉适生区与主导环境因子分析

美丽异木棉Ceiba speciosa为园林观赏植物,具有重要的美学价值,通过探究其适生区分布可为科学引种栽培和资源有效利用提供依据,因此研究基于854个美丽异木棉的自然分布点数据和26个环境因子数据,选择最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统软件(ArcGIS)对美丽异木棉在中国的适生区分布进行预测,并探讨影响其分布的主导环境因子。结果表明:MaxEnt模型的AUC训练集和测试集平均值均为0.9以上,表明模型的模拟结果具有较高的准确性。美丽异木棉适生区范围主要集中于我国广东省、广西壮族自治区、海南省、福建省南部和云南省南部、四川盆地南部、台湾沿海等地区,总面积为60.2 km²。由模型结果可知,影响美丽异木棉适生区分布的主导环境因子为最冷月最低温和年平均降水量,最冷月平均气温5℃以上、年平均降水量1 500～2 500 mm的地区最适合美丽异木棉的生长。     

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...     

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模型伊洛河流域油松潜在适生分布区模拟分析

物种适生分布区的预测是指导引种和栽培的有效途径。油松Pinus tabuliformis是我国主要的用材树种之一，种植范围广泛，对于水土保持起着关键作用。本文以黄河流域一级支流伊洛河流域为研究区，采用MaxEnt模型，依据76个油松有效地理分布样本点和筛选出的相关性低的10个环境特征变量，随机选择75%的油松分布点进行建模，25%的油松分布点进行模型验证，利用GIS空间技术平台，预测伊洛河流域油松的适生区域。结果表明：(1)MaxEnt模型具有良好的模拟效果，训练数据集工作特性曲线下的面积为0.957，测试数据的面积集为0.935;(2)年平均降水量是影响伊洛河流域油松适生分布区最重要的变量，其次是土壤类型、海拔、降水季节性变化、温度季节性变化，其贡献率分别为35%、24.8%、19.9%、9.2%和7.1%。油松适生降水量季节性变化范围为70～74 mm，平均年降水量为710～850 mm，气温季节变化范围在7.8～8.5℃，海拔范围在1 156 m以上；(3)油松在伊洛河流域东北部分布较少，中部和南部是主要的油松适生分布区，油松适生分布区面积为9074.84km²     

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)。     

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。〖     

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...     

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。     

基于新型最大熵模型预测刺槐叶瘿蚊(双翅目:瘿蚊科)在中国的适生区

【目的】基于对刺槐叶瘿蚊在全国的普查情况,利用最大熵模型MaxEnt软件的互补双对数输出方式对刺槐叶瘿蚊在中国当前和未来(2050年)的适生区进行预测,为林业和海关检疫部门对刺槐叶瘿蚊当前与未来的防控与检疫工作提供重要参考依据。【方法】使用MaxEnt、ArcGIS、R软件对刺槐叶瘿蚊危害点,气候图层,模型参数这3方面进行科学的优化选择,确保模型的科学性、有效性。当前气候适生区的预测使用WorldClim网站全球气候数据Version 1.4,未来数据则采用通用气候系统模型CCSM4下3种外排情景(RCP26、RCP45、RCP85)。【结果】最终确定52个危害点,7个主导气候图层,运用互补双对数输出方式对适生区进行预测。模拟结果的测试遗漏率与理论遗漏率基本吻合,ROC曲线即AUC值为0.919,标准差为0.023,表明所使用的数据无空间自相关,构建的模型达到"极好"的标准。通过刀切图分析,对刺槐叶瘿蚊分布影响最大的3个气候图层分别为Bio1(年平均气温)、Bio12(年降水量)、Bio5(最热月的最高温度)。对当前气候刺槐叶瘿蚊适生区进行划分,刺槐叶瘿蚊在中国的适生范围为22.08°—48.42°N,39.39°—135.06°E,达国土面积的31.90%。除西藏、青海、海南、台湾4省区外,其余省份均包含其适生区,其高度适生区以西南(四川、重庆)和华北(北京、天津、河北、山东、陕西)为主。对未来(2050年)适生区的预测,3种外排情景RCP26、RCP45、RCP85的总适生区均比当前气候的总适生范围大,以高度、中度适生区面积的增大为主,新疆和我国北部区域面积显著扩增。RCP85情景下的刺槐叶瘿蚊适生区面积最大,达国土面积的39.71%,比当前预测的多出75万km~2。【结论】结合实际调查情况,新型MaxEnt模型预测结果可信度高,阐明影响刺槐叶瘿蚊分布的主导气候因子,预测出刺槐叶瘿蚊当前与未来的分布范围及适生程度情况,对刺槐叶瘿蚊的防控具有重要意义。     

基于优化的Maxent模型预测白栎在中国的潜在分布区

【目的】采用优化Maxent模型对白栎的适生区进行预测,了解气候因子对白栎分布的影响,同时结合植物耐寒性区域地图(PHZM)探讨白栎的栽培区划和引种区划,为白栎的引种栽培提供理论基础。【方法】采用Maxent模型,利用AICc指标对特征参数(feature)和正规化参数(β)进行筛选,建立最优模型。基于484条分布记录和10个环境变量模拟白栎在末次盛冰期、全新世中期、现代和2070年的潜在分布区。综合jackknife检验、置换重要值和百分比贡献率、限制环境因子,探讨影响白栎适生分布区的环境因子。【结果】1)最优模型的参数设置为:feature为LQP和β乘数为1.5。2)jackknife检验表明:年均温、最干月降雨量、平均日温差、温度年较差为关键因子;百分比贡献率排前3名的环境变量依次为平均日温差、温度年较差、年均温;置换重要值排前3名的为年均温、温度年较差和等温性。影响现代最适分布区的环境限制因子为年降雨量和最干月降雨量;影响未来最适分布区的环境限制因子为极端最高温和最干月降雨量。3)白栎的现代高度适生区集中分布在重庆、贵州局部地区、湖南、湖北南部、江西、安徽南部、福建北部和长江三角洲地区;末次盛冰期时白栎的高度适生区在湖南和江西零星地区,较现代分布区面积减少28.28%;全新世中期高度适生区范围与现代相似,较现代高度适生区面积增加6.44%,面积达到最大;在进行未来适生区的预测时,原本不具有适生区的辽宁出现少部分低度适生区,2070年温度可能升高,适宜分布区向北扩张,高度适生区面积减少6.44%。【结论】年均温、平均日温差、温度年较差和最干月降水量是制约白栎分布格局的重要环境因子。影响白栎的现代最适宜分布区和未来的最适分布区的环境限制因子为年降雨量、最干月降雨量和极端最高温。末次盛冰期白栎的高度适生区集中在华中地区,随气候的转暖逐渐向北移动。全新世中期时,高度适生区面积扩张达到最大。未来气温升高,白栎适生区可能发生向北扩张的趋势,高海拔地区分布的白栎更容易受到气候的影响。根据Maxent预测的白栎分布区结合中国耐寒性区域地图进行白栎的栽培区划和引种区划,新疆、北京、天津可能适合白栎的引种栽培。     

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。     

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...     

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。