基于生态位模型的松材线虫潜在生境预测方法研究

以江苏省松材线虫（Bursaphelenchus xylophilus）定点发生数据和31个环境变量为主要信息源,采用分类与回归树模型（CART）、基于规则的遗传算法（GARP）、最大熵法（Maxent）、逻辑斯蒂回归（LR）4种模型建立松材线虫在江苏省的潜在生境预测模型,从接受者曲线下面积（AUC）、Pearson相关系数、Kappa值3个方面来检验模型预测精度,分析松材线虫的空间分布规律及其环境影响因素.研究结果表明：在3个评价指标中,CART模型的预测精度较低,其它3个模型的预测精度均达到优良水平,其中Maxent在物种现实生境模拟、主要生态环境因子筛选、环境因子对物种生境影响的定量描述方面都表现出优越的性能.GARP模型对松材线虫潜在生境的预测方面表现出优越的性能.海拔、年降水量、降水的季节性变化、温度的年变化范围是影响松材线虫空间分布的主要环境因子.     

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。     

基于最大熵模型(MaxEnt)预测北沙柳潜在地理分布

为确定北沙柳在我国的适生情况,本研究将北沙柳地理分布信息与6个气候因子基于最大熵模型(MaxEnt)对其潜在分布进行模拟预测。AUC值大于0.9,表明预测结果良好;影响北沙柳分布主导环境因子有年平均温度、温度季节变化、海拔、最湿月降水量、昼夜温差与年温差比值、最干月降水量、昼夜温差月均值;计算出北沙柳在我国的存在概率,DIVA-GIS自动划分为4个等级,分别为不适应生境(p0.07)、低度适应生境(0.07≤p0.24)、中度适应生境(0.24≤p0.49)、高度适应生境(0.49≤p0.95);当前时期到未来(2050年)时期4个情景(RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 6.0、RCP 8.5)下的适生区面积均有所增加。模型预测结果显示,北沙柳适生区主要集中在鄂尔多斯市和榆林市交汇处、中卫市与阿拉善左旗交汇处。结合北沙柳的实际地理分布信息与基于MaxEnt模型预测的当前时期的潜在分布基本吻合,表明MaxEnt模型对北沙柳的潜在生境概率预测可靠,得出的结果对北沙柳的推广与引种具有一定参考价值。     

基于MaxEnt模型预测日本松干蚧在贵州省的潜在分布

日本松干蚧（Matsucoccus matsumurae）是我国危险性林业有害生物之一,其种群严重危害松林安全。为探究日本松干蚧分布和扩散规律,通过实地调查日本松干蚧分布和虫口密度,并基于最大熵（MaxEnt）模型预测了日本松干蚧在贵州的潜在分布。结果显示,模型预测结果较好地反映日本松干蚧在贵州省的分布情况,日本松干蚧主要分布在遵义市中南部区域,其中汇川区、新蒲新区、绥阳县是日本松干蚧的高分布区,红花岗区为中分布区,播州区、桐梓县、正安县为低分布区;年温度变化范围和年均降水量是影响日本松干蚧分布的重要环境变量;虫口密度调查统计显示,日本松干蚧在遵义市的平均虫口密度为25头/10cm²;日本松干蚧将继续扩大分布范围,具有向四周辐射扩散的趋势,未来可能在遵义形成全面分布格局,须加强对分布区日本松干蚧的防治。     

物种或种群生态位宽度与生态位重叠的计测模型

提出生态位宽度和生态位重叠的新定义及其若干测度模型.对不同学者提出的许多测度生态位宽度和生态位重叠的模型进行分析和评述.迄今为止,在国内限于单一生态资源轴上的生态位参数计测研究很多,随着多维生态位计测方法的不断发展,物种或种群在多维生态空间内的生态位宽度和生态位重叠计测,将备受关注.     

基于最大熵模型预测榉树在浙江省的潜在适生区

研究濒危物种榉树的潜在适生区及其对环境因子的响应状况将有助于榉树迁地保护和种群扩大工作。以浙江省生态监测样地数据库的21个含榉树样地分布数据为基础,采用MaxEnt模型和ArcGIS对榉树在浙江省的潜在分布区进行预测,并分析了其主导环境因子和最适范围。17次模拟的平均AUC值为0.891,说明模型模拟精度较高。结果显示榉树在浙江省的高适生区主要位于浙西的武义—遂昌一带,浙中的浦江、千岛湖流域附近,以及浙东沿海的宁波、舟山群岛、温州沿海等地,面积约0.6万km~2。降水量的季节性变化、坡度、最湿季平均气温、最干季平均气温等条件是影响榉树分布的主要气候环境因子,其中降水量的变化系数为30～42,坡度为3～20°,最湿季平均气温为14～21℃,最干季平均气温0～7℃。     

基于生态位模型的喜马拉雅红豆杉在云南省的分布预测与评价

研究基于喜马拉雅红豆杉的分布信息和环境变量,采用MaxEnt生态位模型和ArcGIS对其在云南省的潜在分布区进行预测,利用ROC曲线验证模型预测精度,采用刀切法筛选重要环境变量及其适生阈值。结果表明,喜马拉雅红豆杉高适生区大部分主要分布于北纬25°以北的滇西北横断山脉区和哀牢山-无量山区域以及横断山脉南延的纵谷区,中适生区大部分沿高适生区周围分布,主要集中在滇中云岭山脉由西向东延伸的拱王山系余脉区;海拔、最暖月最高温、年均温变化范围、平均日较差及最冷月最低温是影响喜马拉雅红豆杉在云南省分布的主要环境变量。     

基于MaxEnt模型预测砂生槐在西藏的潜在分布区

砂生槐具有极强的抗旱、耐瘠薄、防风固沙等生态适应性和水土保持功能,是雅江流域干旱、半干旱河谷的主要建群灌丛植物,也是防沙治沙与生态建设的先锋树种。使用MaxEnt生态位模型软件和ArcGIS软件预测砂生槐在西藏的潜在分布范围,用ROC曲线检测预测精度,用刀切法筛选主要环境变量,通过主要环境变量的响应曲线分析适宜砂生槐的生态环境条件,并在此基础上划分适宜栽培区。结果表明：采用MaxEnt模型预测砂生槐潜在适宜分布区准确度极高,预测模型的训练数据集和测试数据集的AUC值分别是0.980和0.977;采用MaxEnt模型预测的砂生槐适宜分布区涵盖西藏辖区内的那曲、拉萨、日喀则、山南、林芝5个地市,高度适宜区集中分布在西藏雅鲁藏布江中游的山坡、河谷、沙滩,主要涉及拉孜县、城关区、贡嘎县、扎囊县、乃东区、桑日县、朗县、隆子县8个县(区)的中部,桑珠孜区、白朗县和江孜县3个县(区)的北部,林周县的南部、达孜区的西北部等区域,预测结果与现地调查结果高度契合;降水因子和气温因子对砂生槐分布的影响很大。     

基于Maxent模型的楚雄腮扁叶蜂潜在分布区预测

基于2011 ～2012年随机调查和收集楚雄腮扁叶蜂在中国西南地区的22个自然分布点数据,并结合分布点的环境变量,采用Maxent最大熵值模型,对楚雄腮扁叶蜂在中国的适生范围进行预测研究.结果表明,楚雄腮扁叶蜂主要分布于云南大部分地区和四川、贵州、广西的部分地区,潜在分布于广东雷州半岛及海南的西部、南部沿海地区.用Maxent模型预测楚雄腮扁叶蜂潜在分布的训练数据和测试数据的AUC值均为0.997,精度极高.用刀切法对各环境变量重要性的检测表明,温度因素对楚雄腮扁叶蜂的潜在分布影响最大.     

苏南地区主要森林病虫害潜在生境预测——以句容市为例

以江苏省南部林业重点市句容为研究对象,收集2014年松材线虫、杨树桑天牛、竹蝗、樟巢螟4种森林病虫害空间分布数据,采用最大熵法生态位模型,对4种森林病虫害的潜在生境进行空间分析及预测.研究表明:研究区森林病虫害潜在生境与地形、植被、土壤、人为干扰等生态环境因子密切相关;4种森林病虫害的MaxEnt模型诊断价值均达到中等...     

基于旅游生态位理论的旅游竞争态势研究——以西双版纳为例

引用生态位态势理论和生态位扩充模型,以西双版纳为案例分析点,对西双版纳的游客量生态位和旅游收入生态位以及旅游生态位扩充率进行了测算,结果表明：西双版纳旅游目前的发展状况存在明显的旅游生态位扩充现象,为研究旅游地发展情况提供一个新的理论和分析视角。     

基于MaxEnt模型的松针红斑病在中国的潜在分布区及适生性预测分析

【目的】依据气候变化,探究气候变化对松针红斑病分布的影响,预测中国松针红斑病的潜在分布区。【方法】根据松针红斑病已知分布区域和相关气候数据,结合政府间气候变化专门委员会(IPCC)针对未来气候变化情景发布的CCSM4气候模式数据,采用最大熵模型(MaxEnt)预测松针红斑病的潜在分布区。【结果】松针红斑病最适宜分布区为黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古东北部和云南省。经刀切法分析(Jackknife)表明,6月降水量、11月平均最高温度和最冷季度降水量等主要影响松针红斑病的潜在分布区。在未来不同气候变化情景下,总适宜区面积呈上升趋势,增加幅度为15. 66%～18. 29%。山东北部、河北、山西的大部分地区、陕西中部和南部、甘肃东南部、四川北部和南部、辽宁西部和内蒙古东部的各等级适宜区面积增加,适宜等级上升。【结论】MaxEnt模型预测结果与实际调查结果具有很高的一致性,能够反映松针红斑病在中国的分布情况。随着未来气候变化,云南、四川交界地区,东北三省和内蒙古东北部最适宜分布区呈现破碎化的趋势。松针红斑病适生区质心有由东北向华北、西北扩散的趋势。     

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。〖     

基于MaxEnt和ArcGIS的大叶桂樱在我国的潜在分布预测研究

基于19个环境气候变量和大叶桂樱(Laurocerasus zippeliana Miq.)345个标本分布记录,利用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(GIS)分析预测了大叶桂樱在我国的潜在分布区,评估了影响大叶桂樱潜在地理分布的主要气候因子。结果表明:当前气候环境下,大叶桂樱潜在适生区分布在广东、广西、贵州、云南、江西、福建、甘肃、四川、浙江、湖北、湖南、陕西、台湾等省份,其中其最适生区主要集中在广西、贵州、广东、福建;影响其当前分布的环境气候因子有降水和温度,且降水较温度影响更大。未来气候下,大叶桂樱的分布有向北迁移的趋势,并且其最适生区面积具有减少和离散的趋势。     

基于MaxEnt模型的长蕊木兰在云南省的分布预测及适应性分析

本研究收集了51个长蕊木兰Alcimandra cathcartii地理分布数据和37个气候地理环境因子,通过MaxEnt模型预测云南省长蕊木兰的潜在分布区.结果表明,预测结果良好,ROC曲线分析的AUC值为0.946.Jackknife检验表明,影响长蕊木兰潜在分布的最主要环境因子有5个,分别为7月的平均降水量、昼夜...     

以生态位理论指导的生态公路人文绿化设计探析——以程海环湖生态公路绿化为例

以生态公路为视角,在深入研究生态公路和生态绿化的基础上,结合永胜县程海环湖生态公路的现状,以生态位理论指导植物配置,以公路周围文化背景塑造人文景观,通过合理的绿化模式,努力把程海环湖生态公路建设成具有突出的生态效益、景观优美的生态公路.     

生态位理论在区域旅游竞合中的应用研究——以大理、丽江旅游区为例

引用生态位态势理论和生态位扩充模型,以大理和丽江为案例分析点,对两地的游客量生态位和旅游收入生态位以及旅游生态位扩充率进行测算,并提出旅游生态位的扩充策略和生态位的泛化和特化,为研究区域旅游竞合关系提供一个新的理论和分析视角。     

国家森林公园旅游竞争评价:一种生态位方法——以张家界、天门山国家森林公园为例

采用实地调查法、Delphi法和AHP法,建立旅游生态位评价指标体系;以张家界、天门山国家森林公园为研究区域,运用旅游生态位重叠模型从生态位视角评价国家森林公园旅游竞争。研究表明:张家界、天门山国家森林公园旅游生态位重叠值为0.190 4,说明它们之间旅游竞争总体上并不明显;但在旅游资源和旅游服务等一级指标方面,张家界、天门山国家森林公园旅游生态位重叠值分别为0.320 5和0.327 5;在资源区位、基础设施服务、旅游信息服务等二级指标方面,张家界、天门山国家森林公园旅游生态位重叠值分别为0.623 2,0.487 0和0.471 0;在娱乐、购物、内交通畅通性、通讯网络建设程度、宣传促销力度和资源环境保护状况等三级指标方面,张家界、天门山国家森林公园旅游生态位重叠值分别为0.953 5,0.608 1,0.540 7,0.637 9,0.615 2和0.993 6,说明它们在上述指标存在旅游竞争。在以后旅游发展过程中,张家界、天门山国家森林公园应该尽量避免上述指标旅游竞争。     

基于过程模型的林业生态补偿问题分析——以石河子市为例

文章以石河子林业生态补偿政策实施调查为基础,探寻林业生态补偿成效和问题,运用史密斯政策执行过程模型,从理想化政策、执行机构、目标群体、政策环境四个领域剖析影响林业生态补偿效率提升的困境,进而提出提高生态林补偿标准、提升补偿资金使用效率等对策建议。     

北京山区天然次生林群落乔木层主要种群生态位研究——以雾灵山自然保护区为例

以群落样方为一维综合资源位,在北京雾灵山自然保护区天然次生林内选择2个有代表性的群落进行生态位研究,并用空间代替时间的方法以生态位的变化分析各种群在群落演替过程中的地位和发展动态。结果表明:1)群落Ⅰ和群落Ⅱ处在同一演替序列上的不同演替阶段,群落Ⅱ为群落Ⅰ后期的演替阶段。2)白桦属于生态位衰退型树种;蒙椴、蒙古栎属于生态位扩展型树种;白桦、黑桦、红桦、元宝枫属于生态位稳定型树种;大果榆属于生态位敏感型树种。3)群落Ⅱ阶段比群落Ⅰ阶段的生态位重叠值高,种间竞争更激烈。4)群落Ⅱ中桦树种群随着演替继续进行会衰退,群落将形成椴树和栎类混交林。