气候变化下栎枯萎病菌在中国的潜在适生区预测

为降低未来气候变化下栎树枯萎病暴发的风险，基于现有的栎枯萎病菌Bretziella fagacearum分布数据，筛选影响其分布的关键环境变量，利用优化后的MaxEnt模型预测当前气候条件和未来气候条件（低强迫情景SSP126和高强迫情景SSP585）下其在中国的潜在适生区。结果显示，最暖月最高温度、最干季度平均温度、年降水量、最干月降水量是影响栎枯萎病菌分布的关键环境变量；优化后MaxEnt模型的受试者工作特征曲线下面积值高于0.90，表明该模型预测结果可靠。当前气候条件下栎树枯萎病菌的适生区面积约为1.39×10⁶ km²，占中国陆地总面积的14.48%，高适生区主要分布在湖南省北部、浙江省中南部、湖北省东南部、江西省西部和新疆维吾尔自治区北部。未来气候条件（低强迫情景SSP126和高强迫情景SSP585）下栎树枯萎病菌适生区面积均呈增加趋势，尤其高适生区的气候异常程度最高，造成其面积增加。此外，高适生区的质心均有由湖南省向北迁移的趋势。     

基于MaxEnt模型预测梨火疫病菌的潜在地理分布

为探究梨火疫病菌解淀粉欧文氏菌Erwinia amylovora在全球的潜在地理分布,基于其全球分布数据和筛选得到的环境变量,利用MaxEnt模型对其在当前气候和未来气候条件下的潜在地理分布进行预测,并利用刀切法和皮尔逊相关性分析法筛选对梨火疫病菌分布有重要影响的环境变量。结果显示,对梨火疫病菌分布有重要影响的环境变量包括2月平均最高温度、1月平均降水量、7月平均最低温度、温度变化方差、昼夜温差月均值和7月平均降水量,表明春季和夏季的温度和降水对梨火疫病菌的分布有较大影响。在当前气候条件下,梨火疫病菌在全球的适生区分布较广,适生区总面积达到5.58×10⁷ km²,且高适生区主要分布在北美洲沿海地区、地中海沿岸和亚洲中部及东部的部分地区;梨火疫病菌在我国的适生区总面积为7.36×10⁶ km²,占全国陆地总面积的76.70%;在未来气候SSP126和SSP585情景下,梨火疫病菌在全球的适生区总面积分别为5.52×10⁷ km²和5.24×10⁷ km²。表明梨火疫病菌对我国大部分地区有潜在威胁,应加强监测与防控。     

基于MaxEnt模型预测气候变化下飞扬草在中国的潜在地理分布

为明确入侵杂草飞扬草Euphorbia hirta Linn.在中国的潜在地理分布，基于MaxEnt模型结合ArcGIS地理信息系统软件，对飞扬草在历史气候及未来气候2个情景下的潜在适生区进行预测，并采用刀切法分析各环境因子对飞扬草适生区的影响。结果显示，在飞扬草潜在地理分布变化过程中，影响最大的环境因子是最湿季度降水量，其次是最暖季度平均温度。历史气候条件下，飞扬草在中国的总适生区面积占全国陆地总面积的32.45%，其中高适生区占13.57%，中适生区占10.06%，低适生区占8.82%。未来气候条件下，预测结果表明2050年飞扬草的潜在适生区将进一步扩张，其中在高强迫SSP585情景下飞扬草的总适生区面积大于低强迫SSP126情景下的总适生区面积，而SSP126情景下的高适生区面积则大于SSP585情景下的高适生区面积。表明飞扬草在中国的潜在适生区分布范围较广，可能在未来进一步扩散至全国，建议相关部门加强监控，防止飞扬草进一步入侵和扩散。     

基于MaxEnt模型预测欧洲榆小蠹的全球潜在地理分布

为探究欧洲榆小蠹Scolytus multistriatus在全球的潜在地理分布，根据其全球分布数据和筛选出的环境变量，利用MaxEnt模型预测其在当前气候及未来气候条件下的适生区。结果显示，所建MaxEnt模型的受试者工作特征曲线下面积（area under curve，AUC）大于0.9，表明模型预测结果可靠；利用刀切法对筛选出的环境变量进行分析后发现，12月平均最低温度对欧洲榆小蠹在全球的分布影响最大，同时也提供了最多的特有信息。在当前气候条件下，欧洲榆小蠹在全球的潜在分布范围主要集中在15° N~70° N和20° S~60° S之间，包括北美洲中部及南部、南美洲南部及东南沿海、欧洲、非洲中部、亚洲东部和大洋洲，适生区总面积约4.62×10⁷ km²。欧洲榆小蠹在我国的适生区广泛分布于20余个省（自治区、直辖市），适生区总面积约为3.27×10⁶ km²。在未来气候条件下，欧洲榆小蠹的适生区面积将会扩大，并在SSP585（2081—2100年）情境下达到最大，为5.93×10⁷ km²。鉴于欧洲榆小蠹在我国具有较广的适生区，建议加强对其的检验检疫力度，防止其侵入我国。     

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。     

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%。     

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和ArcGIS的宽叶酢浆草潜在地理分布分析

为探究我国检疫性有害生物——宽叶酢浆草Oxalis latifolia在世界范围内的潜在分布情况,通过建立MaxEnt模型并结合ArcGIS软件,对宽叶酢浆草在历史气候和未来气候2个情景下的潜在适生区进行预测,并分析影响其分布的关键气候因素。结果表明,宽叶酢浆草的适生区在世界范围内呈现以沿海向内地发展的趋势,在全球除南极洲外的大洲均有不同程度分布;在我国多分布在南方海拔偏高地区以及南部和东南部沿海地区。在未来气候变化下,宽叶酢浆草的全球适生区范围无明显变化,存在中、高适生区向低适生区转变的趋势。宽叶酢浆草在我国的适生区总面积于未来气候条件下有所降低,特别是在SSP126气候情景下即温室气体排放量较低的情景下。分析结果显示,影响宽叶酢浆草潜在地理分布的关键气候因子是温度季节性变化标准差,其次是最暖季度平均温度。     

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。     

基于物种分布模型对未来气候变化下云南松毛虫在四川省适生区的预测

为明确云南松毛虫Dendrolimus houi于未来气候变化下在四川省的分布情况,运用最大熵（maximum entropy,MaxEnt）模型中的刀切法和Pearson相关系数分析法对未来气候数据（2050年和2070年）、林地因子及人为因子进行权重划分,筛选出影响云南松毛虫潜在分布的重要且相关系数较低的环境因子,并结合openModeller中的人工神经网络（artificial neural network,ANN）模型、生物气候（BioClim）模型、气候空间（climate space,CS）模型、气候信封（envelope score,ES）模型、基于统计概率和规则集的遗传算法（genetic alorithm for rule-set production,GARP）模型、MaxEnt模型和支持向量机（support vector machine,SVM）模型对云南松毛虫未来的适生区进行预测,利用AUC（area under curve）评价模型的精确度。结果发现,最暖季降水量、人类足迹指数、最冷季降水量和海拔对云南松毛虫在未来气候条件下的潜在分布有较强影响,在2050年贡献率分别为27.2%、16.0%、2.0%和4.9%,在2070年贡献率分别为20.6%、16.8%、9.7%和4.9%。对比7种模型的预测结果,发现SVM模型在2050年和2070年对云南松毛虫适生区预测的AUC为0.93,预测精确度最高,具有较高的可信度;该模型预测结果显示,从2050年至2070年云南松毛虫在四川省的总适生面积增加了4 269.8 km²,其中,中、低适生区面积共减少了17 185.8 km²,高适生区面积增加了21 455.6 km²。     

基于MaxEnt预测未来气候条件下钻叶紫菀在中国的潜在适生区

钻叶紫菀Symphyotrichum subulatum是一级恶性入侵植物,其传播速度快,繁殖能力强,严重影响本地草本植物多样性。本研究利用生态位模型MaxEnt和地理信息系统软件ArcGIS,根据收集的钻叶紫菀分布点和环境变量,预测目前气候条件和未来气候变化情景下钻叶紫菀在中国的潜在适生区,并推测环境变量对钻叶紫菀适生区的影响。结果表明,钻叶紫菀的潜在适生区主要位于亚热带湿润型气候大区的低海拔区域,其中高适生区的分布范围为21°～40°N,主要位于广东、福建、江西、江苏、湖南、湖北、四川东南地区和安徽东北地区等。影响钻叶紫菀潜在适生区分布的关键环境变量为最干旱月份降水量、最湿润月份降水量、10月平均温度、3月最高温度、8月最低温度和6月太阳辐射量。在未来气候变化情景SSP126、SSP245、SSP370和SSP585条件下,钻叶紫菀的低、中和高适生区面积占比将分别增加3.54%、4.80%、5.73%和3.29%。整体而言,未来气候变化有利于钻叶紫菀适生区的扩张。到21世纪中叶,钻叶紫菀的高适生区呈现向高海拔地区和中高纬度(具体为由南向北和西北方向)扩张的趋势。钻叶紫菀适生区分布范...     

基于MaxEnt模型预测玉米矮花叶病毒的潜在适生区

为明确玉米矮花叶病毒 （maize dwarf mosaic virus, MDMV）在未来气候条件下在全球以及我国的潜在适生区,通过整理现有文献记载的MDMV发生分布数据,运用MaxEnt模型与ArcGIS10.2软件预测MDMV在历史和未来2个时间区段不同气候条件下（低胁迫情景SSP126和高胁迫情景SSP585）的潜在地理分布。结果显示,所建MaxEnt模型的受试者工作特征（receiver operatingcharacteristic, ROC）曲线下面积 （area under curve, AUC）值为0.911,表明预测结果可靠性高。MDMV的潜在分布受最冷月最低温 （仅此变量时贡献率最高,为67.9%）和年降水量 （除此变量时贡献率最低,为2.1%）的影响最大。历史气候条件下, MDMV在北美洲、南美洲南部、欧洲、非洲南部及北部、中亚以及大洋洲南部广泛适生;在我国除东北北部、内蒙古自治区东北部、新疆维吾尔自治区南部、西藏自治区北部、四川省东部、广西壮族自治区、广东省和海南省以外的大部分地区适生;未来气候条件下, MDMV在世界范围内的分布呈现北半球向北、南半球向南的变化趋向,在我国的分布则呈现向北收缩趋势。