基于MaxEnt下梭梭潜在地理分布对水热条件的响应

以梭梭(Haloxylon ammodendron)为研究对象,通过收集整理梭梭已知地理分布坐标和20个高分辨率环境因子图层,基于MaxEnt模型和GIS技术探讨了水热条件对梭梭潜在地理分布的影响、主要影响因子及其阈值。研究结果表明,1)梭梭在我国的潜在地理分布范围为新疆大部分地区、内蒙古西南、甘肃中部以北、宁夏西北部、青海海西蒙古族藏族自治州中间地带以及西藏西南部。其中最佳适生区为准噶尔盆地大部分地区、博罗科努山西南、哈尔他乌山东南,吐鲁番和库尔勒有零星分布,阿拉善左旗、鄂尔多斯、呼和浩特和乌兰察布的东南部,武威东北部、张掖大部分地区,格尔木以东以及乌兰县和都兰县西北零星分布。以上面积合计为2.95×105 km~2。2)年降水量(贡献率27.5%)、最湿季节降水量(贡献率20.3%)、年均气温(贡献率14.2%)和最干季节平均温度(贡献率10.1%)是影响梭梭在我国潜在地理分布的主要影响因子。3)各主要影响因子的阈值分别为年降水量15.0-114.5mm;最湿季节降水量8.0-59.5mm;年均气温-12.7-29.2℃;最干季节平均温度-33.3-35.9℃。上述研究结果可应用于梭梭适生区的种植区和保护区区划并为管理者决策提供参考。     

基于MaxEnt的麦田恶性杂草节节麦的潜在分布区预测

 节节麦是麦田恶性杂草,明确节节麦在全球及中国的潜在分布对有效控制其扩散蔓延有重要的指导意义。利用ＭａｘＥｎｔ生态位模型对节节麦在全球及中国的潜在分布进行了预测。结果表明,西亚、中东、欧洲东南部和非洲北部地中海沿岸是节节麦在全球的主要适生区;节节麦在我国的适生区主要分布在冬小麦主产区河南、河北、山东、山西西南部、陕西关中平原、宁夏中南部、甘肃东南部、湖北、江苏和安徽北部。节节麦在全球的潜在分布区主要分布于北纬３０°～４５°的冬小麦主产区。随着全球气候的变化,温室气体在Ａ１ｂ排放情景下,到２０５０年,节节麦的潜在分布范围将有扩大趋势;Ａ２ａ和Ｂ２ａ排放情景下,节节麦低风险区和中风险区则有缩减趋势,但高风险区变化不明显。     

气候变化背景下我国扁蓿豆潜在适生区预测

扁蓿豆（Medicago ruthenica）是我国北方地区重要的豆科饲草资源,在草地改良、人工草地建设及生态修复等方面起重要作用,研究气候变化背景下我国扁蓿豆潜在适生区分布对其种植区划及种质资源保护具有重要意义。本研究采用最大熵模型（MaxEnt）预测了气候变化背景下扁蓿豆的适宜性生境分布区域及影响其分布的主导气候因子。结果表明,当前气候背景下我国扁蓿豆的适生区主要集中在内蒙古、黑龙江、新疆、甘肃、四川、西藏、吉林、陕西、云南、河北、青海中东部、山西、辽宁、山东东部、河南西北部、宁夏等地区;影响当代扁蓿豆适生区分布的主导因子是最干旱月降水量（bio14）、最冷季度降水量（bio19）、最湿润月降水量（bio13）、最热季度平均温度（bio10）;间冰期我国扁蓿豆的适生区较大,分布范围较广,而最佳适生区较小,仅占4.79%,从末次冰期冰盛期开始到未来CCSM4-rps26-2070等5个气候情景下我国扁蓿豆的适生区总面积较间冰期变小,而最佳适生区面积增加,5个气候情景的适生区面积和范围变化较小,受气候变化影响相对较弱。     

气候变化对中国梅花鹿潜在栖息地影响

研究表明,气候变化将会使生物多样性降低甚至是物种灭绝。研究气候变化对物种栖息地的影响,对未来研究物种多样性和保护生态系统功能完整性提供实践意义。以梅花鹿(Cervus nippon)为研究对象,将23个环境因子通过去相关性后得到8个环境因子,利用最大熵(MaxEnt)模型模拟了梅花鹿基准气候条件下在中国潜在生境分布,并预测了ssp245和ssp585两种气候变化情景下2021—2040年(2030s)、2041—2060年(2050s)、2061—2080年(2070s)梅花鹿潜在分布。23个环境因子中,对3个不同的梅花鹿亚种,降水季节性、海拔、最干月降水量这3个因子是影响梅花鹿生境分布的主要因子。基准气候条件下,梅花鹿的潜在生境面积占总研究区域总面积的3.72%。随着时间的推移,研究区内梅花鹿东北亚种当前潜在生境面积明显增加,其中ssp585情景增加程度大于ssp245情景。在ssp585情景2050s阶段,总潜在生境面积将增加524.79%;梅花鹿华南亚种当前潜在生境面积明显减少,在ssp585情景下,梅花鹿适宜生境面积减小幅度将大于ssp245情景下梅花鹿适宜生境面积减小幅度,其在相应阶段分别减少77.61%、96.29%和93.62%。适宜生境逐渐消失。梅花鹿四川亚种在ssp245、ssp585两种情景下,适宜生境面积变动较小,并且都有5%—10%的新增适宜生境。     

玛曲县高原鼠兔地理分布预测及其对气候变化的潜在响应

高原鼠兔(Ochotona curzoniae)是高寒草地生态系统中的关键物种,对于维系草地生物多样性有着重要的作用。认识高原鼠兔的空间分布及其影响因子,对了解其栖息地的选择和在生态系统中的作用有重要意义。利用甘肃省玛曲县当前高原鼠兔90个分布点数据和27个环境因子数据以及BIOMOD2软件包中的10个物种分布模型,预测了当前和RCP(Representative Concentration Pathways)2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5等4种排放情景下未来2050s和2070s时间段玛曲县高原鼠兔潜在分布范围。结果发现,在10个模型中,随机森林(Random Forest,RF)表现最佳,表面分布区分室模型(Surface Range Envelop,SRE)最差;在气候因子中最湿季平均气温(Bio8因子)重要值最高,对高原鼠兔栖息地的选择影响最为显著。     

基于MaxEnt模型青藏高原老芒麦适生区模拟预测

本研究以青藏高原地区老芒麦(Elymus sibiricus L.)为研究对象,通过MaxEnt模型模拟预测其在青藏高原的分布格局,利用刀切法(Jackknife)筛选出影响老芒麦分布的主导环境因子,运用ArcGis软件对不同时期的老芒麦进行适生等级划分以及适生面积的计算.结果表明:老芒麦主要分布在青藏高原的东部地区....     

基于优化MaxEnt模型的原麝生境适宜性评价

为了解原麝(Moschus moschiferus)适宜生境的空间分布及生境需求,对其栖息地管理和保护提供科学依据,以陕西宜川原麝省级自然保护区为研究区域,应用GIS结合保护区红外相机、野外实测原麝分布点数据,利用R语言对MaxEnt模型优化后建模,对保护区原麝栖息地适宜性进行评价并分析各变量因子的权重值。结果表明:模型预测结果良好,保护区内原麝适宜栖息地面积约为61.36 km²,占保护区总面积的30.75%;次适宜栖息地面积约为100.32 km²,占保护区总面积的50.28%;不适宜栖息地面积约为37.86 km²,占保护区总面积的18.97%。植被类型、海拔、坡度和距河流距离是贡献率排前4的环境因子。保护区内人为因素干扰比较小,原麝在针阔混交林、海拔1 200～1 500 m和坡度20°以上的生境中出现概率较高,建议根据生境适宜性调整保护区范围(尤其是实验区范围),并在山体之间建立廊道,加强对原麝及其生境的保护。     

基于MaxEnt模型的福建省台湾青枣种植潜力预测及适宜性区划

明确台湾青枣在福建省的种植潜力预测及其适宜性区划,为台湾青枣引扩种合理布局提供理论参考。基于MaxEnt模型预测台湾青枣在福建省种植潜力预测,通过存在概率确定台湾青枣种植分布气象指标与不同等级适宜性分布。结果表明：影响台湾青枣分布的主导气象因子为最冷季平均最低气温、≥10℃年活动积温、年日照时数和4月平均最低气温,适宜种植的区域气象条件为最冷季平均最低气温高于9.3℃,≥10℃年活动积温高于7173℃,年日照时数在1720h以上,4月平均最低气温高于15.1℃,适宜及以上等级区域主要分布在漳州各区县、龙岩东部南部、三明东部局部、泉州和福州大部地区以及厦门、莆田等市县。     

CMIP6气候变化情景下青海三江源区雪灵芝潜在适宜分布预测

青海省三江源区是我国重要的生态安全屏障,气候变化严重影响区域植被的生长与分布。雪灵芝(Arenaria kansuensis)作为三江源区典型高山植物,其分布动态变化对高山生态系统稳定具有重要指示意义。基于物种分布数据和WorldClim气候环境因子,采用刀切法与相关分析确定影响雪灵芝分布的主导环境因子并构建MaxEnt模型,结合第六次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6, CMIP6)中的4种共享社会经济路径(SSPs)预测未来中期(2041-2060年)和远期(2061-2080年)雪灵芝潜在适宜分布区域,探求雪灵芝气候变化响应的空间格局。结果表明：1)当前气候条件下,中部地区更适合雪灵芝生存。在未来中、远期区域竞争路径(SSP370)气候情景下适宜区面积扩张,而其他情景下适宜区面积均下降,适宜区质心整体向东南迁移。2)大部分地区在中间路径(SSP245)气候情景下不适宜生存,尤其是西部治多县、格尔木市南部(唐古拉山乡)、曲麻莱县及东部的兴海县和共和县。3)影响其空间分布的主要气候因子为年降水量和最冷季降水...     

当前(1970—2000)与未来气候变化情境下中国醉马芨芨草潜在分布预测

醉马芨芨草(Achnatherum inebrians)是我国西北、华北地区严重危害草地畜牧业和生态安全的主要毒害草之一,但其在药用、造纸、脱毒后饲用等方面有一定利用价值。本研究利用优化的MaxEnt模型预测了当前(1970—2000年)条件下和未来(2050 s和2070 s)4种气候变化情景下的醉马芨芨草潜在分布。结果显示：影响当前醉马芨芨草分布的关键环境变量与其适生阈值为12月平均最高气温(—7.5～7.9℃)、海拔(1 053.8～4 590.9 m)、最冷季降水量(1.6～24.6 mm)和降水量变异系数(25.5～111.5);当前醉马芨芨草主要分布于新疆、西藏、四川、青海、甘肃、内蒙古、宁夏、陕西和山西等省区;在未来4种气候情景下,醉马芨芨草适生区面积均会增加,并向高纬度和高海拔地区迁移。研究为醉马芨芨草的防治和资源利用、草地生态学研究和草地放牧管理提供了理论依据和参考。     

基于MaxEnt模型的羊草适生区预测及种质资源收集与保护

我国拥有丰富的羊草资源,开展羊草种质资源收集与保护的基础研究,对于我国草地生态建设和草牧业健康发展具有重要意义。研究应用最大熵模型MaxEnt预测了全球羊草的潜在适生区,以预测的适生区为基础,利用网格法开展了羊草种质资源的采集,建立了羊草种质资源圃,同时结合文献报道的羊草分布点和实地采样的分布点对羊草种质资源潜在分布区做了进一步预测。结果表明,全球羊草适生区在欧亚大陆东部,主要适生区从中国东北、华北,蒙古至俄罗斯南部集中连续分布,美国、加拿大、巴基斯坦、印度、尼泊尔和不丹也有部分低适生区分布,所有适生区占全球陆地面积的8.75%。中国羊草适生区主要分布于内蒙古、新疆北部、黑龙江、青海、甘肃、西藏、吉林、河北、陕西、山西、辽宁、山东、河南北部、四川西北部、宁夏、北京、天津等地,零星分布于江苏北部、湖北、云南北部、安徽北部等地,占全球适生区面积的38.34%,占全国陆地面积的54.73%。通过网格法采集了361个样点共483份野生羊草种质资源,建立了羊草种质资源圃。结果对研究羊草的物种起源、草原形成、遗传结构、种质资源育种、栽培区划及生态修复等提供了重要资源。     

山西太行山峡谷区荆条灌丛物种多样性研究

应用丰富度指数（R1）、Simpson指数（λ）、Shannon-Weiner指数(H′)和均匀度指数(E4)研究了13个荆条Vitex negundo var. heterophylla群丛的植物种多样性,结果表明：种群数量及其种群内个体数量具有明显不均匀性,进而导致λ指数和H′指数在不同群丛间的变化,R1、H′指数随海拔高度增加表现为先上升而后缓慢下降,在海拔760 m处达峰值,E4指数则随海拔变化呈现不稳定波动。在旅游和居民生活的双重干扰下,多样性指数随干扰强度的增加而降低。在自然条件和人为干扰双重作用下,荆条在群丛中的优势度弱化,群丛反映出逆行演替趋势,受人为干扰较少的群丛则由于生境条件较差显现旱生演替特征。     

气候变化下三裂叶豚草在新疆的潜在地理分布

明确有害入侵种在区域尺度上的潜在分布及其对气候变化的响应对入侵种的预警和具体防控意义重大。三裂叶豚草是全球公认的恶性入侵杂草,目前已经大面积入侵“一带一路”中亚枢纽—新疆伊犁河谷。为有效防控三裂叶豚草在新疆的扩散蔓延,本研究基于最大熵模型,预测了当前及未来两种气候情景（RCP4.5, RCP8.5）下2050s和2070s时期三裂叶豚草在新疆的潜在分布及变化趋势。结果表明：当前气候下三裂叶豚草在新疆的总适生面积达24.01万km²,约占全疆面积的14%,在RCP4.5情景下,至2050s、2070s时期将分别增至37.36万和39.23万km²;在RCP8.5情景下,将分别增至39.45万和42.94万km²。在未来两种气候情景下,随着时间的推移,潜在适生区总体均呈现向北增加转移的趋势,减少区域主要集中在准噶尔盆地。所有环境因子中,与降水相关的因子总贡献率为40.1%,与温度相关的因子总贡献率56.0%,其中最干月降水（36.2%）、温度季节性变化标准差（29.1%）是对三裂叶豚草分布贡献率较高的环境因子。耕地和建设用地是三裂叶豚草入侵风险最高的区域。建议管理的重点除了放在已预测到的适生区内,还应特别关注农田、草场、道路两侧这些人畜扰动大、水分充足的区域。     

山西太行山南段峡谷区荆条灌丛数量分析

以太行山南段峡谷区荆条Vitex negundo群落为对象,沿不同海拔布置样方,应用TWINSPAN和DCA相结合的方法,对样方进行数量分类和排序,并进行了环境解释。TWINSPAN等级分类把47个样方分为11个群丛,DCA排序结果同TWINSPAN分析结果相吻合。DCA结果揭示出,其中第一轴显著地反映出各个群系的坡向变化趋势,而第二轴则反映出坡度的梯度变化,表明样方所在地的坡向和坡度是决定群丛分布的主要环境因素。     

基于MaxEnt模型评价紫花苜蓿在锡林郭勒盟的分布适宜性及主导因子

采用最大熵(MaxEnt)物种分布模型,结合紫花苜蓿(Medicago sativa)已有的地理分布记录,选取影响紫花苜蓿生长的10个变量,包括7个气候变量(年均降水量、年总辐射量、年最低温度、年均温度、5月最低温度、8月平均温度、8月空气湿度)和3个土壤变量(土壤pH、土壤厚度、土壤有机质含量)。采用最大熵模型的Jackknife检验,计算各变量对紫花苜蓿适宜性的重要性,筛选出影响紫花苜蓿适宜性分布的主导因子。结果表明,最大熵模型的训练子集和测试子集的AUC分别为0.913、0.889,均达到“很准确”水平,说明模型能准确地模拟紫花苜蓿在锡林郭勒盟的地理分布,紫花苜蓿的适宜种植区(P＞0.50)主要分布于锡林郭勒盟南部和东南部,面积为0.98万km2,占研究区总面积的7.7%。影响紫花苜蓿适宜性分布的主导因子为年均降水量、年最低温度、5月最低温度和8月湿度。     

牡荆总黄酮提取工艺优化及其对产气荚膜梭菌抑菌活性研究

【目的】 探究牡荆总黄酮的提取工艺,并探讨牡荆提取物对产气荚膜梭菌的抑菌活性。【方法】 以芦丁作为对照品,采用分光光度法对牡荆中的总黄酮含量进行测定;以总黄酮含量为考察指标,先通过单因素试验研究乙醇浓度、提取时间、提取温度、料液比4个单因素对牡荆总黄酮提取量的影响,确定单因素情况下最佳工艺的水平范围;在单因素试验基础上,通过设计L9（3⁴）正交试验,利用NaNO₂-AL （NO₃）₃-NaOH显色法对牡荆总黄酮含量进行测定,绘制标准曲线,计算回归方程,通过精密度、稳定性、重复性、加样回收率进行方法学考察,验证标准曲线。通过将试验所得数据代入标准曲线,比较得出牡荆总黄酮的最佳制备工艺,并在此基础上通过微量二倍稀释法考察其提取物对产气荚膜梭菌的抗菌活性。【结果】 牡荆总黄酮最佳提取工艺条件为：乙醇浓度60%、提取温度50 ℃、提取时间2.5 h、料液比1：35。在此最优提取条件下,牡荆总黄酮含量最高（43.17 mg/g）。其因素影响顺序为料液比>提取时间>乙醇浓度>提取温度,料液比对牡荆总黄酮含量影响最大。最佳工艺下的牡荆提取物对产气荚膜梭菌的最小抑菌浓度（MIC）值为7.81 μg/mL。【结论】 在乙醇浓度60%、提取温度50 ℃、提取时间2.5 h、料液比1：35的条件下提取的牡荆总黄酮含量最高,所制备提取物对产气荚膜梭菌具有较强的抑菌作用,为生产高质量的牡荆提取物提供了理论依据。     

基于SSM/I的青藏高原东部雪深模型反演及积雪时空分布研究

雪灾是制约牧区草地畜牧业持续发展的主要气象灾害之一。利用研究区1995-1996年、2000-2001年、2005-2006年10月到次年3月共3个积雪季的SSM/I日亮温数据和79个气象台站对应的地面实测雪深值,反演了青藏高原东部的雪深模型,估算了积雪分布面积和积雪深度。研究结果表明：3个积雪季的月、旬积雪面积都是先增加,在12月到次年1月达到最大值,然后减少;各积雪季雪深以<5 cm为主,10月、次年2月和3月期间基本上没有>10 cm以上的积雪;从3个积雪季的旬雪深数据来看,各旬3个级别的雪深面积变化基本上都遵循了先增大后减小的趋势,其中雪深<5 cm的积雪面积变化最大,>10 cm的积雪面积变化最小;3个积雪季510 cm的积雪主要分布在青南的玉树、果洛州。