东北红豆杉生境适宜性评价

目的生境适宜性评价研究对于物种的保护和管理具有重要意义。过去物种分布研究仅限于模型使用没有提出明确的评价方法,而传统生境质量评价依赖于经验评分而易造成主观偏差。本文利用模糊数学方法结合生境适宜性指数（Habitat suitability index,HSI）模型研究国家一级保护植物东北红豆杉的生境适宜性与环境因子间的响应关系,以期为东北红豆杉物种保护提供理论依据。方法以物种个体多度作为生境适宜性指示因子,使用模糊数学构建单因子评价函数,通过HSI模型计算生境适宜性指数并绘制生境适宜性空间分布图。结果气候评价因子按熵信息重要性排序为最小月降水量 > 年平均温 > 夏季平均温 > 平均温度日较差;地形评价因子重要性排序为坡向 > 坡位 > 坡度 > 海拔。模型评价检验结果准确率为65%,受试者工作特征曲线下面积为0.7。模型预测显示东北红豆杉分布区面积狭小且破碎化严重,生境斑块面积多在1.39 ~ 2.78 km2;高适生区集中分布于吉林省东部、黑龙江省东南部,面积约为41 300 km2;低适生区集中分布于吉林省东南部,面积约为62 800 km2。结论利用模糊数学结合HSI模型研究环境变量与东北红豆杉多度间关系,可用于评价生境适宜性。模型预测结果一定程度地反映了物种高、低生境适宜区的空间格局,可为制定物种保护策略提供科学依据。      

应用最大熵模型预测的欧李潜在适生区分布及气候变化对其的影响

为预测我国欧李适生区分布及气候变化对其的影响。利用R语言和ArcGis筛选出欧李(Cerasus humilis(Bunge) Sok)134个分布数据和25个环境因子;调用ENMeval程序包,优化最大熵生态位模型参数;根据Pearson相关分析和方差膨胀因子(VIF)分析,筛选出建模所需的环境因子,利用刀切法评估影响欧李适生区的主导环境因子。利用优化后的模型,构建欧李适生区的地理分布,推测末次间冰期、末次冰盛期和全新世中期的潜在适生区,分析其历史时期适生区分布变化,预测不同气候情景欧李未来分布区的变化趋势。模型预测结果表明：在默认参数设置时,调控倍率为1,特征组合为LQHPT,delta.AICc值为297.65。将模型参数优化后,在特征组合为LQH,调控倍率为2.5时,delta.AICc值为0,最大熵模型的拟合度最佳。据刀切法评估结果,降水量变异系数、最冷月极端低温、海拔、最湿月降水量、气温变异系数是影响欧李分布的主导环境因子。当前我国欧李的适生区主要分布于天津、北京、山东、河北地区;气候变化对欧李的影响较为明显;未来气候变暖将会引起欧李适生区的向北迁移,尤其在温室气体高排放浓...     

保护植物太行菊属在中国的潜在适生区预测

为分析太行菊属(Opisthopappus)植物在中国的地理分布及影响因素,利用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS软件预测太行菊属植物在中国的潜在适宜分布区。结果显示,太行菊属植物主要分布在河南、河北及山西三省交界处,适生区分布范围为31.5°—40.5°N、112.5°—120.3°E,适生区总面积为21.86万km2,运用刀切法(Jackknife)计算各环境变量对太行菊属植物分布的影响,最冷季度平均温度、年降水量、昼夜温差与年温差比值、温度季节性变化标准差、最冷月分最低温度和最干季节平均温度6个环境变量是影响太行菊属植物分布的主要因素。MaxEnt模型AUC值为0.994,表明模型预测结果极好。未来气候情景变化下,太行菊属植物的潜在适生区面积将逐渐减少,建议相关部门给予高度重视,并积极采取有效的保护措施。     

柳杉潜在适生区预测及气候变化对其分布的影响

气候变化对物种的生长和分布有深刻影响，探究物种当前分布范围及限制其分布的主导环境变量，对生物多样性保护具有重要意义。基于柳杉80个现有种群的分布点以及气候和地形两类环境变量，利用最大熵模型（MaxEnt）模拟不同气候情景下柳杉在我国的潜在适生区，分析影响其分布的主导环境变量，掌握不同时期的质心转移方向。结果表明，降水是影响柳杉分布的主导环境变量。自末次盛冰期（LGM）以来，柳杉在我国的分布面积逐渐缩减；随着未来气候变暖，其缩减程度进一步加剧，而该物种亦将向西或北迁移以降低温度的影响。结果明晰了柳杉种群的适生区范围，对其遗传资源保护和引种具有重要的参考价值。     

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。     

应用Maxent模型对我国珍稀植物刺楸分布预测及其保护空缺分析

以我国温带-亚热带森林中被人类严重干扰的一种分布稀疏的树种——刺楸(Kalopanax seplobus)为研究对象,使用最大熵分布模型(Maxent)来识别影响刺楸分布的气候和地形因素,并构建了当前气候条件下的生境模型,结合现有的保护地边界信息,利用等分法将适宜性综合评价(P)划分为5个等级,评估现有保护地的分布对刺楸的保护效果。研究发现,降水是预测我国刺楸分布的最重要环境因子,其次是温度,再次是坡度。Maxent模型预测的刺楸潜在高适生(0.6≤P<0.8)和潜在极高适生区(P≥0.8)的面积分别为24.4万km²和9 126.8 km²,分别占我国国土面积的2.5%和0.1%,主要位于我国辽东半岛山地-长白山南端、燕山、山东半岛山地、伏牛山-大别山、罗霄山脉中北部、南岭、鄂西南、武陵山系和除云南大部地区的西南各省市低于3 000 m的山地。结合保护地边界和刺楸的极高适生区范围,研究发现,87.5%的刺楸潜在极高适生区未在保护地有效范围内。建议在燕山、鲁中南山地丘陵和大别山的保护地加强对刺楸的保护监管力度,而辽东山地需要增加保护地面...     

基于MaxEnt模型的巨柏青藏高原生态适宜性研究

基于最大熵模型(MaxEnt),利用气候、土壤、地形等环境因子与巨柏野外天然分布数据计算巨柏的潜在生态适宜区.通过交叉验证,影响巨柏潜在生态适宜区的主导因子为最冷月最低温度>-10℃、最冷季度的降水量0～20 mm、土壤持水量0.10％～0.25％和最热季度的降水量200～450 mm.生态适宜性较高区域主要位于西藏东...     

应用生态位模型预测檫木在浙江省的潜在适生区与主导环境因子

以浙江省生态监测样地数据库中的181个檫木样本实测分布点数据为研究对象,应用最大熵模型理论,采用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(ArcGIS)对其在浙江省的潜在适生区进行预测,用ROC曲线检测模型精度、刀切法筛选主导环境因子及其最适范围。结果表明:MaxEnt模拟的训练集AUC(ROC曲线与横坐标围成的区域面积)值为0.898,测试集AUC值为0.902,说明预测结果具有较高参考价值。檫木在浙江省的高适生区主要位于浙中的大盘山脉、天姥山一带,浙北的径山、莫干山脉、天目山脉一带及周边区域,面积达到1.16万km^2;中适生区则主要在高适生区的外围,以及西天目山和新安江流域北部,面积达1.54万km^2;低适生区则主要在中适生区的外围,以及新安江流域中上游、遂昌、泰顺等地,面积达到2.40万km^2;不适宜区域主要在低适生区的外围,其面积为5.18 km^2。模型模拟得出数字高程(DEM)、最干季降水量、最冷季平均气温等条件是影响檫木分布的主要环境变量,其中海拔为50~750 m,最干季降水量300~650 mm,最冷季平均气温0~5.5℃为最适环境条件。     

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。     

基于MaxEnt和ArcGIS预测大薸在云南的潜在适生区

【目的】明确外来入侵植物大薸在云南的潜在适生区,为大薸的防控提供理论依据。【方法】采用最大熵生态位模型(MaxEnt)与地理信息系统(ArcGIS),结合大薸的地理分布数据、7个环境因子及4个地形因子,对其在云南的潜在分布和适生区等级进行预测。通过受试者工作特征(ROC)曲线方法进行验证,运用刀切法分析影响大薸分布的环境变量。【结果】大薸在云南省的适生区面积约13.56万km~2,其中以滇中及滇南地区为主;生境主要为营养富集的水域、沼泽、沟渠和水田等。ROC曲线法得到AUC值为0.907,表明预测结果可靠。刀切法分析显示:影响大薸分布的主要环境因子为最冷季度平均温度、海拔和土地利用类型。【结论】大薸在云南的潜在适生区面积较大,占云南国土面积的30%以上。     

浙江红花油茶潜在适生区分布及其对未来气候变化的响应

【目的】预测浙江红花油茶Camellia chekiangoleosa潜在分布范围,分析影响其分布的主要环境因子,为浙江红花油茶保护利用及引种开发提供理论基础。【方法】基于浙江红花油茶在中国区域内55个分布点的环境因子,运用最大熵模型(MaxEnt)预测了当前及未来3种RCPs气候变化情景下浙江红花油茶在中国的潜在适生区分布及其变化。【结果】影响浙江红花油菜潜在分布的主要环境因子是最冷季度降水量、最暖季度平均气温和土壤类型,其中最冷季度降水量贡献率最高,最暖季度平均气温和土壤类型次之。当代潜在适生区集中分布于中国中部和南部地区,其中,核心分布区主要位于江西、福建和浙江。在未来气候变化情景下,总体适生区范围较当前有不同程度地扩展,总体呈现由华东向西南方向显著扩张的趋势。【结论】浙江红花油茶潜在适生区主要受降水、气温和土壤影响,受海拔影响较小,在中国南方地区有较广泛的适生性,具有引种栽培推广潜力。图2表2参41     

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。     

气候变化背景下中国樟子松潜在分布预测

【目的】预测不同气候条件下樟子松Pinus sylvestris var. mongolica在中国的潜在分布及迁移,确定影响樟子松分布的主要环境变量,为樟子松合理引种与保护提供理论依据。【方法】根据200个樟子松分布点和20个环境变量,利用R语言中ENMeval数据包优化最大熵模型(MaxEnt)并利用ArcGIS空间分析技术对当前气候条件下樟子松在中国潜在分布进行模拟,通过Pearson相关分析和方差膨胀因子分析结合预建模结果对环境因子的筛选,综合Jackknife检验和相关系数,分析樟子松主导限制因子,预测樟子松从当前到未来时期(2050s和2100s)的3种气候情景(SSP126、SSP245和SSP585)下适生区变化趋势。【结果】MaxEnt模型受训者工作特征曲线都大于0.94,说明模型精度较高,能较好预测樟子松潜在分布;影响樟子松分布的主导因子为最冷季度平均气温、降水量季节性变化、最冷月最低气温、温度季节变动系数、最干季度平均气温和最热月最高气温,累计贡献率为92.9%;当前气候条件下,樟子松的适宜分布区主要位于中国大兴安岭地区,总适宜区面积占中国总面积的6.72%;未来...     

中国黄芪地理分布和未来适生区预测

【目的】建立物种分布模型,模拟预测黄芪(Astragali Radix)在我国未来分布格局,探讨影响其生长环境响因子阈值,为野外开采和人工种植提供参考,实现黄芪的可持续利用。【方法】利用野外调查收集和文献数据库收录的黄芪分布地的经纬度,基于影响黄芪生长的22个环境因子构建MaxEnt模型,利用ArcGIS对其潜在适宜生境区进行分析预测。【结果】(1)当前黄芪适宜生境区主要分布在内蒙古、黑龙江、甘肃和宁夏等降水量相对较少的山地地区,面积约为50.60万km~2,21世纪50年代至70年代,黄芪适生区面积逐渐减少,内蒙古东北部山区黄芪适生区分布最多,我国黄芪适生区总体向北移动;(2)影响黄芪地理分布的主导生态因子有:海拔、最湿月降水量、最干季平均温度、最热季平均温度、坡度、最湿季平均温度、最热季降水量和温度季节性变动系数;主导黄芪分布的前3个生态因子的阈值:海拔(ALSE)0~4 600 m,最湿月降水量(Bio13)10~480 mm,最干季平均温度(Bio9)0~28℃。【结论】未来,内蒙古、甘肃、宁夏地区为黄芪重要生产区,控制温度、湿度等因素可显著改善其生境条件。     

基于MaxEnt模型的新疆红枣生态适宜性与区划分析

【目的】 结合种植区资源分布现状,利用最大熵模型(MaxEnt)预测新疆红枣潜在适生区,为新疆红枣区域布局和种植结构调整提供有效的理论指导和依据。【方法】 以年降水量、花期降水量(5~6月)、成熟期降水量(9~10月)、年有效积温(≥10℃)、年极端最低气温和平均气温6个气候因子和绿洲灌溉区、沙漠敏感区2个土地因子及高程因子为环境变量,利用GIS空间分析技术获取新疆红枣地理分布数据,采用MaxEnt模型进行建模并预测新疆红枣潜在适生区,使用百分比贡献率分析其主要环境因子及生态位参数。【结果】 (1)ROC评价(Receiver Operating Characteristic,ROC)显示MaxEnt模型预测新疆红枣潜在适生区的训练数据集和测试数据集的AUC值分别为0.921和0.904,模拟效果优秀。(2)新疆红枣潜在适生区总面积2 365.939 7×10⁴ hm²,其中最适生区429.350 1×10⁴ hm²,主要分布于新疆南疆的喀什地区、阿克苏地区、和田地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州和巴音郭楞蒙古自治州,东疆的吐鲁番市、哈密市。(3)影响新疆红枣生长的主要环境因子是年极端最低气温(35.15%)、绿洲灌溉区(20.77%)、年有效积温(19%)和成熟期降水量(13.27%)。新疆红枣适宜生长在年极端最低气温≥-24.65℃,年有效积温≥3 595℃,成熟期降水量为0.54~7.64 mm,且绿洲灌溉区有助于提高其适生程度。【结论】 新疆红枣潜在适生区呈现环塔里木盆地聚集,低温是其最主要的影响因子。     

基于MaxEnt模型的巴西烟草全球适生区预测研究

【目的】明确巴西烟草在当前以及未来气候条件下全球范围内适生区的分布和变化情况，为合理布局优质烟叶生产、实现烟草可持续发展提供理论依据。【方法】基于巴西烟草地理分布数据以及当前和未来世界生物气候信息，利用最大熵(MaxEnt)模型和ArcGIS软件分别预测了当前和未来气候条件下巴西烟草在全球范围内的适生区。【结果】MaxEnt模型训练集和测试集的AUC值分别为0.979和0.966，预测结果的精度较高；等温性(bio3)、年降水量(bio12)、最暖月最高温度(bio5)和最暖季降水量(bio18)是影响巴西烟草潜在分布区的关键生物气候变量。当前气候条件下巴西烟草的适生区主要分布于非洲中部、南美洲、北美洲南部、亚洲和澳大利亚的部分地区；与当前气候条件相比，未来气候条件下，巴西烟草在SSP1-2.6情景下的适生区面积减少、在SSP5-8.5情景下的适生区面积增加。【结论】在未来气候条件下，巴西烟草的全球适生区有向低纬度地区迁移的趋势。     

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。     

基于最大熵模型的蓝莓潜在分布区预测

基于783个蓝莓地理分布记录和21个环境因子,通过最大熵模型模拟目前蓝莓在全球的潜在地理分布,并基于气候因子模拟了蓝莓过去Last Glacial Maximum和Mid-Holocene时期以及未来21世纪50年代的潜在地理分布。结果表明:降水量变异系数、最干季度降水量、表层土壤酸碱度、表层土壤有机碳含量和海拔是影响蓝莓潜在分布的主导环境因子。其中,气候因子对蓝莓潜在分布的影响大于土壤和地形,气候因子中降水量对其潜在分布的影响大于温度。目前全球蓝莓主要分布在北美东部、西欧、巴尔干半岛、中国东北和华南、日本等地区,适宜生境面积大于过去和未来。     

西南地区寒温性针叶林乔木对气候变化的响应

为研究中国西南地区寒温性针叶林地理分布对气候变化的响应,以西南地区20种寒温性针叶林主要乔木树种地理分布数据为依据,通过最大熵（MaxEnt）模型和地理信息系统,结合气候、地形、土壤等环境因子,预测各乔木树种在未来（2070年）气候变化下的潜在适生区动态并分析潜在分布区的环境特征,旨在为气候变化下寒温性针叶林资源保护及可持续经营提供理论参考。结果表明,1）20个树种的地理分布模型的AUC值均>0.85,表明模型预测精度较高。2）2070年BCC-CSM2-MR模式SSPs126和SSPs245情景下,20种寒温性针叶林适生区整体呈现向高纬度、高海拔迁移的趋势;其中,苍山冷杉、冷杉、长苞冷杉、急尖长苞冷杉、鳞皮冷杉、大果红杉、云杉、丽江云杉、川西云杉、西藏云杉和青杄的潜在适生分布区均呈现扩张趋势,锡金冷杉、巴山冷杉、岷江冷杉、祁连圆柏、大果圆柏、麦吊云杉、青海云杉和紫果云杉的潜在适生区呈现缩小趋势,而川滇冷杉潜在适生区变化最小。3）寒温性针叶林地理分布的6个主导环境影响因子及范围依次为:海拔（1 283~4 800 m）>降水量（389~1 623 mm）>气温的季节性（446~1 073）>坡度（2°~34°）>等温性（30~52）>最冷月最低气温（-20~3 ℃）。     

基于Maxent和ArcGIS加拿大一枝黄花适生区预测

为了研究加拿大一枝黄花在中国的适生区及其分布影响因素,以利于有效防控,采用最大熵模型(Maxent)和ArcGIS软件对加拿大一枝黄花2041—2060、2061—2080气候模式下在中国的潜在适生区进行预测。结果显示：当前适生区预测AUC值为0.933,模型预测结果理想;适生区分布主要受气温和降水影响;潜在适生区主要分布在华东和华中地区,以上海市全域、江苏省中南部、安徽省中部、江西省北部、湖南省东部、湖北省东部以及浙江省部分地区和沿海海岸线为主。随着时间推移,2041—2060年相比较于当前,高、中适生区的面积增加106.04万km²,低适生区增加110.62万km²;2061—2080年,高、中适生区的面积与当前相比增加110.99万km²,低适生区增加111.55万km²。总体来说,未来气候变化下,加拿大一枝黄花的适生区呈现出不断扩张的趋势,建议相关部门基于其潜在适生区的变化趋势制定响应的分级管理策略,以防止进一步扩散。