基于MaxEnt模型的内蒙古自治区樟子松潜在分布研究

【目的】优化樟子松已有种植区的布局以及科学推广引种其适宜种植范围。【方法】采用环境因子和地理分布数据,结合ArcGIS与MaxEnt模型,分析影响樟子松分布的主导环境因子以及预测其潜在地理分布。【结果】(1) MaxEnt模型在樟子松潜在生境模拟中,AUC=0.821,有较好精度。(2)最潮湿月份的降水量(BIO13)、等温性(BIO3)和最潮湿季节的平均温度(BIO8)和最干燥季节的平均温度(BIO9)为影响樟子松分布的主导环境因子。(3)研究区樟子松适生区总面积为86.997 8万km²,其中高适生区面积为30.811 7万km²,占内蒙古总面积的25.76%,主要集中在呼伦贝尔、兴安盟、锡林郭勒盟、赤峰和呼和浩特等地区。【结论】东北地区樟子松潜在分布范围最广,且气候因子是樟子松分布的主要影响因子,该研究结果可为各地区加强樟子松防风固沙林建设提供依据。     

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。     

基于最大熵（MaxEnt）模型对西北地区2种红砂属植物潜在适宜区预测分析

基于黄花红砂与五柱红砂的现有分布数据,利用地理信息系统（ArcGIS）技术与最大熵（MaxEnt）模型软件,对2种红砂属植物在3个时期的潜在适宜分布区进行模拟。结果表明:1）五柱红砂的潜在适宜分布区主要在青海地区、新疆南疆地区以及甘肃部分地区;黄花红砂的潜在适宜分布区主要集中在宁夏地区、内蒙古地区、甘肃地区以及新疆与青海部分地区。2种红砂属植物在3个时期的潜在适宜分布区有所增加。黄花红砂的潜在适宜区朝着东北方向移动,五柱红砂的潜在适宜区出现收缩现象。2种红砂属的低适宜区相比较高适宜区与较适宜区变化较大。2）黄花红砂与五柱红砂通过MaxEnt模型运算出的AUC值均>0.9,表明MaxEnt模型预测精度很高。可以用于2种红砂属植物的潜在适宜分布区的预测。3）控制黄花红砂潜在分布的关键环境变量为最湿月降水量、最暖季度降水量和最湿季度降水量,影响五柱红砂潜在分布的关键环境变量为海拔、等温性和温度季节性变化。上述研究结果对2种红砂属植物资源保护利用与未来分布趋势提供了重要的指导意义。     

基于MaxEnt模型预测鹅掌楸在中国的潜在分布区

  目的  分析未来气候环境对鹅掌楸Liriodendron chinense空间分布的影响,以利于科学合理地制定鹅掌楸的保护措施。  方法  采用最大熵模型（MaxEnt）和地理信息系统（ArcGIS）软件,以鹅掌楸的地理分布数据、Worldclim生物气候变量和人类活动强度数据为依据,分析影响鹅掌楸分布的主导因子,并对其在中国的适宜性分布区进行预测。  结果  MaxEnt模型有很好的预测能力,训练集均值为0.973,测试集为0.953。年均降水量、最湿季度降水量、最冷月最低温、降水量变异系数和昼夜温差月均值是影响鹅掌楸分布的五大因子,总贡献率超过80%;人类活动强度也有影响,贡献率为2.3%。将MaxEnt模型预测结果导入GIS软件中进行适生区分级,发现鹅掌楸高适宜分布区在西南地区的大巴山以南向西南方向延伸到贵州中北部地区;在华东地区为北起天目山,向南延伸至浙南和闽北的丘陵山区。该模拟结果与已有调查结论一致。对21世纪50年代和21世纪70年代不同温室气体排放场景（RCP）下鹅掌楸在中国的分布预测表明:鹅掌楸的适宜分布区有向高纬度轻微移动的趋势,分布面积随着年份的增长呈先稳定后下降趋势;至21世纪70年代,RCP 8.5时,面积较当代减少5.3%,与已有研究认为全球变暖情况下生物适宜分布区减少的结果吻合。  结论  该预测结果表明了气候变化将影响鹅掌楸种群分布,可为鹅掌楸未来的栽培与迁地保护提供参考。     

基于生态位模型的连翘产地适宜性定量分析

连翘是一味名贵中药,具有很高的药用价值和经济价值。基于生态位模型和地理信息系统相关原理和方法,利用已知的69个连翘分布点位,结合24个与其生长和分布息息相关的环境因子,定量分析连翘在我国的潜在分布。结果表明,其核心分布区主要位于我国中部和东部地区,基本上分布于105°~125°E,30°~40°N之间,总面积为1 013 959 km~2;影响连翘分布的主导环境因子是:最冷季平均温度、最干月降雨量、最干季平均温度、气温季节性变动、年降雨量;最适宜连翘生长的生态位参数是:冬季最低温0℃左右,最干月降雨量在10 mm左右,最干季平均温度在0℃左右,气温季节性变动小于14℃,年降雨量755 mm左右。     

新疆天山南坡巴音布鲁克草原蝗虫垂直分布的研究

不同的蝗虫种群各有其垂直分布的上下限幅,广域分布的种类仅有宽须蚁蝗1种。各典型地带的蝗虫种类差异较大,其中分布于高山沼泽草甸的蝗虫有4种,约占所采到的蝗虫种类数的44.44%,以白边雏蝗、宽须蚁蝗占优势;亚高山草原的蝗虫也有4种,约占所采蝗虫种类数的44%,以宽须蚁蝗占绝对优势;亚高山草甸、高山草甸的蝗虫也有3种,约占所采到的蝗虫种类数的33.33%,以西伯利亚蝗占绝对优势。     

基于MaxEnt模型的阿勒泰金莲花潜在适生区预测

利用最大熵模型(MaxEnt)预测阿勒泰金莲花潜在适生区能够为新疆阿勒泰金莲花的科学规范种植提供有效的理论指导和依据.以12个实际分布数据及42个环境因子为依据,采用MaxEnt模型结合GIS(地理信息系统)空间分析技术预测阿勒泰金莲花潜在适生区,用聚类分析法划分适生区等级,使用百分比贡献率分析其主要环境因子及生态位参...     

基于最大熵模型预测东北地区红松潜在分布

【目的】红松是我国重要的经济树种和生态树种,预测红松的潜在分布范围和分析影响其生长的重要环境因子很有必要。在现有的建模工具中,最大熵(MaxEnt)模型是应用最为广泛的模拟物种分布模型。在建模过程中,大多数研究人员常使用默认参数来进行计算,然而,最近研究表明,基于默认参数构建的模型结果并非最优,这些参数的设置仍有待讨论。【方法】利用红松分布数据和环境变量,在不同随机测试百分比下计算训练数据和测试数据的建模精度,用最适宜的比例模拟了红松的潜在分布。【结果】训练数据的AUC在不同百分比下的范围为0.890～0.898,而测试数据的AUC在不同百分比下的范围为0.854～0.884。当百分比为5%时,两组数据的准确率都比较准确。在此比例下,Bio12(年平均降水),Bio14(最干月降水量)和Bio15(降水量变异系数)对红松分布最为重要。【结论】研究结果表明在不同随机测试百分比下,模型的精度有所差异,默认值25%不是最合理的百分比,而在5%时训练数据和测试数据的结果更准确。降水和温度是影响红松潜在分布的气象要素,但是在东北地区,由于温度空间差异较小,影响红松潜在分布的主要为降水。红松主要分布范围在东北地区的东北和西南地区,特别是在辽宁省和吉林省交界处。研究的结果表明模型参数的设置对于模型的精度十分重要,调整参数可以更合理地反映物种对环境因素的反应,准确地模拟物种的潜在分布。     

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模型预测苹果树腐烂病在中国的潜在地理分布

为了明确影响苹果树腐烂病发生的主要环境因子及其潜在地理区域,根据1960年至1990年30 a环境气候因子数据,利用19个生物气候因子首先建立MaxEnt模型,结果显示该模型的准确性良好,训练数据AUC值达0.884,影响MaxEnt模型最重要的影响因子是最暖季度平均温(Bio10),其对模型构建的贡献率为22.3%,其次是最冷季度降水量(Bio19)和最干月份降水量(Bio14)。随后,该模型结合以往苹果树腐烂病发生地点统计数据,对影响苹果腐烂病发生的环境因子和适生区进行预测。结果表明最冷月份最低温(Bio6)、最暖季度平均温(Bio10)和最冷季度降水量(Bio19)是影响苹果树腐烂病分布的主要环境因子。     

基于优化MaxEnt模型的天女木兰在中国适生区预测

采用MaxEnt模型、ENM Tools、R语言和地理信息系统（ArcGis）相结合的方法,预测天女木兰在我国的适生区域,确定影响天女木兰地理分布的主导环境因子。结果表明,预测的天女木兰高适生区主要分为2个主要区域:一个位于东北地区的吉林省南部与辽宁省中东部组成的带状适生分布区;另一个由华东和华中地区的安徽省南部、浙江省西部、江西省中东部与福建省北部等地区组成不均匀的团块适生分布区。天女木兰在我国的高、中和低适生区面积分别为21.96、52.41×10⁴ km²和155.627×10⁴ km²;年均温较差和最湿季度降水量环境变量在预测天女木兰在我国的地理分布中起着主导作用,为我国天女木兰迁地保护引种地的选择与科学保育提供依据。     

基于MaxEnt模型对重要药用植物猫爪草潜在适生区的预测

基于猫爪草的140个分布位点和10个环境变量,采用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(GIS)对猫爪草在我国的适生区进行预测。结果表明,ROC曲线面积AUC值为0.92,说明模型预测结果可靠;猫爪草在我国的高度适生区主要集中在长江流域平原各省区,包括河南省南部、安徽省中南部、江苏省南部、上海、浙江省东部和北部、江西省北部、湖北省南部、湖南省中部以及重庆的部分地区和台湾北部,面积约占我国土地面积的3.3%;影响猫爪草分布的主导环境因子与降水和温度有关,包括3月份降水量、降水量季节变化、等温性和温度季节性变化标准差。这些结果与猫爪草的实际分布和生物学特性相吻合,可为其推广种植提供参考。     

应用最大熵模型预测黄连木在中国的潜在分布

为了合理规划黄连木(Pistacia chinensis)的引种栽培区、黄连木的引种栽植和可持续管理提供科学依据,以中国科学院植物研究所植物标本馆和中国数字植物标本馆297个黄连木样本分布记录和WorldClim数据库中下载末次盛冰期、当代(1960—1990年)和2070年的气候数据为数据源,利用MaxEnt和Arcgis模拟黄连木的潜在地理分布.结果表明:当代黄连木的适分布区在河南、山东、安徽、浙江、贵州、江西、广西、湖南等省份,面积为74.5万km2;末次盛冰期时的最适分布区面积为74.4万km2;2070年的分布范围明显减缩,主要分布在安徽、山东、贵州、广西等省份,最适生分布区面积为61万km2,较当代减少17.6％.年均降水量、最冷月份最高气温和12月份最低气温是影响黄连木分布最重要的环境变量.MaxEnt预测结果与黄连木实际分布相符合,能够反映黄连木在中国的分布情况.未来气温升高,降水减少,黄连木最适生区会逐渐缩减,降水较少区域黄连木的分布更容易受到环境因子的影响.     

基于MaxEnt的南丹参在中国的潜在分布区预测及适生性分析

[目的]对南丹参在中国的潜在分布区进行预测,并对适生性进行分析。[方法]通过收集中草药南丹参的分布信息,利用最大熵模型(MaxEnt)与地理信息系统(ArcGIS),综合相关68项环境因子,分析南丹参在中国的分布信息。[结果]全国适合于南丹参分布的地区主要集中在湖南、江西、浙江和福建等地,其高适生区面积依次为湖南省(319.44 km2)、江西省(251.39 km2)、浙江省(122.92 km2)、福建省(62.5 km2);刀切法(Jackknife)分析显示,南丹参分布主要受到降水的影响。[结论]该研究结果为南丹参的野生资源利用及其他南丹参相关研究提供了一定技术手段和理论依据。     

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模型和气候变化情景入侵种黄顶菊在中国的分布区预测

为了分析入侵种黄顶菊[Flaveria bidentis (L.) Kuntze.]在中国的潜在适生分布区,利用最大熵模型(MaxEnt)与ArcGIS软件预测了黄顶菊在当前及未来气候条件下在中国的潜在适生分布区。结果表明:在当前气候条件下,黄顶菊主要分布在河北省大部分地区、北京市南部、河南省北部以及天津市的西部地区;未来气候条件下,黄顶菊的适生分布范围将进一步扩大,在2060年前后,高适生区的面积将增长到14.73万km2,增长率达121.49%,主要分布在河北省及周边地区、陕西省西安市及周边城市。运用刀切法(Jackknife)计算各个环境变量对物种分布的影响,最冷月最低温度、最冷季平均温度、年平均气温、最干季平均温度、海拔、温度季节性变化标准差、最湿季度平均温度和最暖季平均温度8个环境变量是影响黄顶菊分布的主要因素。模型的AUC值为0.987,表明模型的准确度非常高。未来气候变化情景下黄顶菊的分布范围将进一步扩大,建议相关部门对此密切关注,并尽早采取防护措施。     

基于MaxEnt模型和气候变化情景入侵种黄顶菊在中国的分布区预测

为了分析入侵种黄顶菊[Flaveria bidentis (L.) Kuntze.]在中国的潜在适生分布区,利用最大熵模型(MaxEnt)与ArcGIS软件预测了黄顶菊在当前及未来气候条件下在中国的潜在适生分布区。结果表明：在当前气候条件下,黄顶菊主要分布在河北省大部分地区、北京市南部、河南省北部以及天津市的西部地区;未来气候条件下,黄顶菊的适生分布范围将进一步扩大,在2060年前后,高适生区的面积将增长到14.73万km ²,增长率达121.49%,主要分布在河北省及周边地区、陕西省西安市及周边城市。运用刀切法(Jackknife)计算各个环境变量对物种分布的影响,最冷月最低温度、最冷季平均温度、年平均气温、最干季平均温度、海拔、温度季节性变化标准差、最湿季度平均温度和最暖季平均温度8个环境变量是影响黄顶菊分布的主要因素。模型的AUC值为0.987,表明模型的准确度非常高。未来气候变化情景下黄顶菊的分布范围将进一步扩大,建议相关部门对此密切关注,并尽早采取防护措施。     

运用最大熵模型和随机森林模型对东北红松分布的模拟

利用东北三省气候、土壤和地形等数据和红松分布样点,分别在MaxEnt软件和R语言中输出建模精度、因子重要性和分布范围,对比最大熵模型和随机森林模型对预测物种潜在分布结果的差异。结果表明:(1)最大熵模型训练数据AUC为0.927,检测数据AUC为0.865,随机森林模型的AUC为0.902,两个模型精度接近;(2)两个模型的输出结果有所差异,最大熵模型结果显示影响红松潜在分布的主要因子顺序是气候、地形和土壤,随机森林模型显示的结果是土壤、气候和地形;(3)两个模型模拟的红松潜在分布结果有着很大的重合度,主要集中于东北地区的中东部,说明东北地区的中东部最适合红松的生长。最大熵模型和随机森林模型精度相似,但是输出结果具有一定差异,原因是输入的训练样本不同,在构建物种分布模型时,需要考虑输入样本的合理性,分析样本对预测物种分布造成的影响。     

应用MaxEnt模型预测检疫性杂草毒莴苣在我国的潜分布范围

毒莴苣(Lactuca serriola L.)原产欧洲,是近年来传入我国的新外来入侵植物.本文基于51种环境因子和毒莴苣在全球6 637个地理分布记录,应用MaxEnt模型和ArcGis 9.3软件,定量地预测了毒莴苣在我国的潜在分布区域和风险等级,结果得到了ROC曲线分析法的验证.发现10月到第2年3月的温度是影响...