基于GIS的云南省薇甘菊潜在适生区研究

利用全球1 172个薇甘菊分布点、27个环境因子及Max Ent模型,预测并定量分析云南省薇甘菊不同等级适生区域及其面积。结果表明,云南省薇甘菊适生区主要分布于北纬25°以南地区,普洱市、德宏州、红河州有大范围高适生区;临沧市、西双版纳州和文山州有大范围的中等适生区;玉溪市、楚雄州、大理州有较大面积的低适生区。云南省薇甘菊适生区等级划分采用阈值较为合理,等级划分结果符合云南省实际情况。高适生区基本都是现有薇甘菊发生的地区,不同适生区等级气候生态条件与薇甘菊生长需求的层次也很吻合。本研究利用全世界1 172个薇甘菊发生点数据既包括了原产地中、南美洲,也包括了云南省被入侵地德宏州、保山市、普洱市等,提高了薇甘菊在云南省潜在分布区域预测的可靠性。     

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。     

油茶象的潜在分布区预测

利用油茶象的分布点数据和环境因子数据,通过MaxEnt生态位模型预测油茶象在中国的潜在分布区域。结果表明:油茶象的潜在分布区主要集中于我国南方省份;在ArcGIS中进行显示与风险等级划分,按栅格数值的大小将油茶象的适生范围分为4级,分级标准为:高适生区、中适生区、低适生区、非适生区,经ROC曲线分析法验证,MaxEnt生态位模型的AUC值为0.979(非常接近1),表明预测获得了较好的效果。     

基于Maxent模型的丹霞山国家级自然保护区极小种群植物丹霞梧桐的潜在生境评价

【目的】基于Maxent模型评价丹霞梧桐的潜在生境,为该种的就地保护和迁地保护提供科学依据。【方法】采用无人机获取丹霞梧桐黄叶期186个空间分布数据,结合6个环境变量,利用Maxent模型预测丹霞梧桐的潜在适生区,并分析主要环境变量对其分布的影响。【结果】Maxent模型评价效果达到优秀水平,训练集和验证集的AUC值分别为0.947和0.906;刀切法验证结果表明,高程、坡度和坡向是影响丹霞梧桐潜在分布的主要环境变量,其贡献率分别为51.2%、30.3%和7.8%;在3个主要环境变量的共同作用下,丹霞梧桐的潜在适生区主要分布在丹霞山高程150~530m、坡度20°~60°的阳坡;以自然断点法将丹霞梧桐的潜在适生区分为高适生区、中适生区、低适生区和非适生区4个等级,高、中适生区面积为30.27km^2,仅占丹霞山总面积的10.41%;低适生区面积为41.01km^2,非适生区面积为219.5km^2,共占丹霞山总面积的89.59%;野外实地调查数据验证结果表明,92.1%的丹霞梧桐实地分布点落入高、中适生区,Kappa系数为0.958,说明Maxent模型的预测精度较高。【结论】Maxent模型可较准确预测出丹霞梧桐在丹霞山的潜在适生区,并揭示影响其分布的3个主要环境变量,该模型对小尺度区域预测亦有较好效果。对丹霞梧桐保护提出2点建议:1)就地保护方面,要严格限制其高、中适生区的旅游设施建设,并建立长期的无人机遥感监测系统跟踪其种群动态变化;2)迁地保护方面,根据其适生条件,选择适合区域开展野外回归试验扩大其种群分布。本研究结果可验证低空无人机遥感在物种识别和种群调查中的优势和可行性,并揭示该方法在丹霞地貌这种特殊生境监测与评价中的潜力和应用价值。     

入侵害虫椰心叶甲在中国的适生性分布研究

本文根据对椰心叶甲生物学、生态学实验研究及信息分析,利用地理信息系统ArcviewGIS3.3分析预测了其在中国大陆的可能适生范围。结果表明,椰心叶甲在中国可能的高度适生范围大体在16.53～25.73°N,97.85～118.91°E,涉及华南、西南、华东5个省(自治区)的58个点;潜在适生区分布范围大体在22.98～33.87°N,88.88～122.81°E,涉及华南、西南、华东、华中、西北等地区19个省(自治区、直辖市)的239个点。     

入侵植物飞机草在贵州的适生区预测及风险分析

飞机草于20世纪80年代入侵贵州以来,种群快速蔓延,给贵州的经济、社会及生态造成重大损失。为研究飞机草的扩散规律和风险等级,对其作了适生区预测和风险分析。采用MaxEnt生态位模型,以飞机草分布点的气候和海拔因子作为模型运算的基础数据进行适生区预测,得到飞机草在贵州省的高度、中度、低度适生区和非适生区。采用林业危险性有害生物风险分析指标体系,对飞机草进行定性和定量分析,确定其在贵州的风险等级。结果显示:对预测结果进行准确性分析,表明该模型具有较好的预测效果;飞机草在贵州省的高度、中度适生区分布范围为24.63°～26.72°N、104.35°～109.35°E,面积约26 800 km~2,占全省国土面积的15%;飞机草的风险评估值R=2.32,在贵州属高度危险的林业有害生物。飞机草在贵州的适生区主要是西南部的南亚热带河谷区域,适生区面积大,风险等级高,对区域经济、社会、生态均构成严重威胁。要阻止飞机草在贵州的进一步传播和危害,须加强检疫,在高、中适生区范围开展面上监测,加强对分布区飞机草种群的防控。     

基于Maxent和ArcGIS的赤皮青冈在中国的潜在适生区预测

【目的】赤皮青冈是我国珍贵用材树种,大尺度预测和模拟赤皮青冈当前潜在分布区,并评估其适生范围,对赤皮青冈在中国未来不同时期的适生区进行模拟,得到未来不同气候情境下的适生区分布及其动态变化预测,为赤皮青冈的中长期造林规划提供指导。【方法】基于赤皮青冈的81条分布信息和7个环境因子,在MaxEnt模型基础上,使用R语言对其进行优化,同时利用ArcGIS软件对影响赤皮青冈分布的环境因子进行分析,探究影响赤皮青冈自然分布的主要环境因子,并预测赤皮青冈在中国不同时期下的适生区分布范围与面积。【结果】1）赤皮青冈当前适生区模型的平均AUC值为0.89,模型预测结果良好;2）赤皮青冈的适生区主要受最干月降水量、年平均降水量、温度年较差以及最冷季度平均温度影响;3）当前时期赤皮青冈的潜在适生区主要分布于我国贵州、四川、湖南、江西和台湾等地,其中高适生区占比最高的是湖南省;4）在未来2个时期4种升温情境下,赤皮青冈的分布区面积均有不同程度的扩增,且整体有向高纬度地区迁移的趋势。【结论】赤皮青冈的分布主要受水热条件所影响,尤其对水分要求较高;其当前及未来时期在我国的适生区面积均较高。可尽量在模型预测的中高...     

薯莨地理分布及适生区预测

以中药植物薯莨Dioscorea cirrhosa为研究对象,基于86个地理分布点信息,利用Bioclim模型预测其当前适生区和未来潜在适生区。采用PCA主成分分析法,对主导薯莨地理分布的关键气候因子进行定量分析。结果表明:广西和广东为薯莨当前最密集的分布区域,在未来气候变化的影响下,薯莨分布范围将在福建、江西等地缩小,呈现向最高适生区即广东、广西两省集中的趋势,而在湖南和贵州交界处将可能出现一定范围的潜在分布区;Bioclim模型精度检验的ROC特征曲线和Kappa值分别为0.941和0.885,满足了用于分析的薯莨分布区预测要求。     

基于MaxEnt模型的贵州萧氏松茎象适生区预测

萧氏松茎象是贵州省发生危害较大的一种钻蛀性害虫,对其在贵州的潜在适生区进行预测可以为后续该虫的预防提供科学依据。运用MaxEnt模型,结合地理信息系统(GIS)对萧氏松茎象在贵州的适生区进行分析。萧氏松茎象潜在适生区预测结果显示,其在贵州省的适生范围为24.92°—29.22°N,104.94°—109.59°E,总面积达13.89×104km²。萧氏松茎象在贵州省高、中适生区分布于铜仁市、黔东南州,黔南州和贵阳市除西部的大部分地区及遵义市的东部地区。ROC曲线AUC值为0.993,标准差为0.001,本次构建的模型达到“极好”标准。通过刀切图分析,最冷季度平均温度、最暖季度平均降水量、最湿月份降水量、年均降水量和最冷月份最低温度是影响萧氏松茎象分布的主导环境因子。因此,温度和降水量是影响萧氏松茎象分布的决定性环境因子。     

基于MaxEnt的小飞蓬在中国的潜在适生区预测

小飞蓬(Conyza canadensis(L.)Cronquist)是我国分布最广的入侵植物之一。根据文献搜集和生物信息数据库,获得有效数据共325个,结合ArcGIS与SPSS相关性分析筛选获得8个气象因子,基于最大熵模型(MaxEnt)预测了小飞蓬的潜在适生区。结果表明:基于MaxEnt模型预测小飞蓬在中国的潜在适生区ROC曲线,AUC平均值为0.971,预测结果极好;通过刀切法(jackknife method)分析表明,最热季度的降水量(BIO_18)、温度季节性变化标准差(BIO_4)、年平均气温(BIO_1)、最冷季度的降水量(BIO_19)4个气象因子对小飞蓬的分布影响最大;小飞蓬在中国的潜在适生区分布广泛,秦岭淮河以南的各个省份以及秦岭淮河以北至辽宁省南部均为小飞蓬高适生区范围。随着气候变化,2050年小飞蓬潜在适生区面积与当前相比增加了559 016.09km2,2070年小飞蓬潜在适生区面积与当前相比增加了68 423.65km2。本研究结果实现对小飞蓬入侵动态预警,为进一步防范工作提供了一定的理论基础。     

基于MaxEnt生态软件划分澳洲坚果的潜在地理适生区

[目的]对澳洲坚果在中国的潜在分布区进行预测,并对其适生区进行分析和划分。[方法]通过收集澳洲坚果的地理信息数据,利用最大熵模型(MaxEnt)与地理信息系统(ArcGIS),综合相关19项气候因子,预测划定澳洲坚果在世界以及我国的潜在地理分布区。[结果]该物种生长区域狭窄,对环境要求苛刻。世界范围内,澳洲坚果的较适宜生长区在澳洲东部、南美洲东南部和马达加斯加岛东部以及亚洲地区23°26'~30°N,73°~122°E范围内。在我国,澳洲坚果适宜分布区主要集中在西藏、台湾、广西、广东和云南等地,其高适宜区面积依次为西藏(15 359km~2),台湾(14 054 km~2),广西(7 372 km~2),广东(6 147 km~2)和云南(3 776 km~2)。刀切法(Jackknife)分析显示,澳洲坚果分布主要受到极端最高温、年均气温变化范围、最干月降雨量、温度季节性变化和等温性等气象因子的影响。[结论]本研究用MaxEnt模拟澳洲坚果的潜在地理分布有一定的准确性,划分出了澳洲坚果基本的地理分布格局和潜在分布区域,并阐明了主导其地理分布的生物气候因子,为澳洲坚果尤其是在我国的引种和推广应用提供了参考。     

基于MaxEnt模型的中国构树潜在适生分布研究

构树是桑科构树属植物,基于良好的经济价值和生态价值,2015年构树被确定为国家精准扶贫树种,构树扶贫成为国家战略,为了解构树在我国的潜在适生区,采用Maxent生态位模型,结合ArcGIS技术对构树在国内的潜在适生分布区域进行模拟预测。结果表明:(1)预测结果的精度采用ROC曲线法检测,结果显示数据精度为0.935,预测结果极准确,获得了较好的预测结果。(2)模型预测认为构树适生区域面积为307.104万km~2,适生区域占国土面积比例为31.99%;高适生区和极高适生区面积为178.752万km~2,占比为18.62%,长江流域、四川盆地、云贵高原和黄河流域部分地区为高适生区域。(3)降水和温度是影响构树潜在分布的气象要素。构树潜在适生区的研究对了解构树生物学特性具有重要意义,能够为合理制定构树扶贫开发政策提供参考。     

气候变化背景下药用植物牡丹的潜在适生区分析

牡丹是传统药材,在缓解镇痉,治疗中风、腹痛等病症上有独特的功效。随着我国药材市场对牡丹丹皮需求量的增加,以及极端气候出现导致野生资源急剧下降,急需在适宜区域对牡丹进行引种栽培。应用牡丹在中国的分布记录,结合环境因子,通过MaxEnt模型模拟牡丹潜在分布区域,再应用环境因子贡献率和刀切法检验分析分别得出影响牡丹分布的环境因子。结果表明：牡丹训练集数据AUC值为：0.979,模型准确度高,模拟的效果较好;当前牡丹的高适生区主要呈饼状分布在川东部,面积为23.90×104 km2,占总适生区7.37%;影响牡丹地理分布最主要的环境因子为年降水量;在预测未来气候变化的前提下,牡丹的低适生区面积将出现明显上升的态势,牡丹高适生区面积下降的态势明显,牡丹高适生区质心向东北有不同程度的迁移,其在高CO2浓度排放情境下迁移幅度较大。研究结果可为牡丹新品种的合理可重复继续开发利用研究与大面积引种和培育研究提供理论依据。     

基于MaxEnt和GIS的云南秃杉潜在分布区预测

为保护云南秃杉种源区以及为规划秃杉人工栽培提供可靠依据,应用Max Ent模型预测国家一级保护物种秃杉的潜在分布区。研究过程中收集了241个秃杉自然分布点和26个环境因子,预测准确性高和结果可信度强。结果表明,秃杉在云南省的潜在适生区面积为232 013 km~2,占国土总面积的48.6%。其中,高适生区主要分布于怒江州、保山市及德宏州,中适生区主要分布于文山州、红河州、临沧市、普洱市,低适生区主要分布于昆明市、曲靖市、昭通市。秃杉现有自然分布区都位于高适生区,中适生区虽然没有自然分布的秃杉林,但适合秃杉生长,是较好的秃杉人工引种区。     

气候变化情景下毛竹潜在分布及动态预测

为探究毛竹的潜在分布及其动态变化，并确定对其分布起主导作用的环境变量，文章基于MaxEnt预测模型，利用环境变量图层及316个毛竹分布点数据研究毛竹地理分布的变化。结果显示：1）限制毛竹分布的主要环境变量为最干月降水量、年均降水量、最冷月最低温、年平均温、温度年较差和海拔；2）当前毛竹的潜在适生区主要位于中国东南部，与亚热带季风气候区大致重叠，高适生区主要位于总适生区的东部和西北部；3）在未来气候情景下，毛竹总适生区面积有所缩减，各不同等级适生区面积变化大，其中高适生区面积大幅度缩减。研究获得的毛竹适生区变化趋势可为毛竹培育、引种以及入侵防治提供参考。     

基于MaxEnt模型新疆枣潜在适生区预测

【目的】研究全球气候变化对新疆枣潜在分布的影响,划分新疆枣不同等级的适生区,为新疆枣产业的持续稳定发展提供参考。【方法】基于新疆枣地理分布的调查数据和2种气候情景(RCP4.5和RCP8.5),利用GIS技术和MaxEnt生态位模型相结合的方法,在全球气候变化背景下,对新疆枣的当前及未来(2050和2070年)潜在适生区分布进行预测。【结果】在当前气候条件下,新疆枣适生区主要分布在南疆和东疆地区。其中适生区总面积达到11.3×10~4 km^2,占新疆土地总面积的6.8%。采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)对MaxEnt模型预测结果进行评价,结果显示训练数据集和测试数据集的曲线下的面积值(AUC值)分别为0.988和0.978,说明模型预测结果较为理想。刀切法分析结果显示,影响新疆枣当前分布的气候因子主要为最热月最高温度、最冷月最低温度、最暖季度均温、最冷季度均温、6月最高气温、7月最高气温、8月最高气温、12月最低气温、1月最低气温和2月最低气温。在未来气候条件下,新疆枣适生区面积有着一定的增加,但适生区的区域变化较小。【结论】Maxent模型预测结果与新疆枣的实际分布重合度较高。低温是影响新疆枣潜在适生区分布的重要因素。在全球气候变暖的趋势下,新疆枣整个潜在适生区面积呈现增加的特点且有向高纬度区域迁移的趋势,北疆地区开始出现较少部分的低适生区。     

丽江云杉大痣小蜂的潜在分布区预测

根据丽江云杉大痣小蜂在云南的分布点数据和环境数据,通过Maxent模型预测了丽江云杉大痣小蜂在云南的潜在分布区域：高适生区主要包括丽江市的永胜县,玉龙县,华平县,宁蒗县;中适生区包括迪庆州的雏西县、大理州北部、楚雄的大姚县、永仁县、元谋县、昆明的东川区;低适生区包括昆明市,怒江州西部,保山市,临沧市北部,普洱市的景东县,曲靖市的大部分地区,红河州的大部分地区;除上述地区外其余地区为丽江云杉大痣小蜂的非适生区。该研究的训练数据和测试数据的AUC值分别为0．995和1．000,表明Maxent模型对该蜂在云南的潜在分布区预测有显著的统计学意义。     

基于MaxEnt滇牡丹潜在适生区研究

滇牡丹是我国特有植物,天然分布区狭窄,野生资源正面临严重的人为破坏,对滇牡丹适生区进行研究,有助于滇牡丹的人工繁育、保护和利用。利用Max Ent模型,对全国19个气候因子和48个滇牡丹野生资源地理分布点进行分析,获得滇牡丹潜在适生区分布区范围,并进行可视化梯度分级。研究结果表明,全国范围内,滇牡丹潜在适生区仅分布于云南省、四川省、贵州省及西藏自治区,并主要集中分布于滇西北和滇中、滇东北的部分地区;19个气候因子中,温度季节性变化标准差、等温性、年均温变化范围这3个气候因子依次对滇牡丹天然分布起到最重要的作用,3个变量的值分别为4 100-4 900、46-49、22.50-26.00℃时,最适合滇牡丹的生长发育。研究结果可为滇牡丹种植选择优先区域提供科学参考。     

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。     

赤桉在中国的适生地理区域及其对气候变化的响应

【目的】采用MaxEnt模型对赤桉在中国的适生地理区域及其对气候变化的响应进行预测,分析影响赤桉分布的主要生态因子,为赤桉的推广种植提供理论依据。【方法】基于赤桉现有的分布数据,气候、土壤、地形因子数据以及政府间气候变化专门委员会第五次评估报告发布的气候模式数据,采用MaxEnt模型预测赤桉在当前气候和温室气体低、中、高3种浓度排放情景下2041—2060和2061—2080年代的潜在适生区,分析未来气候条件下赤桉适生面积和分布格局的变化趋势。比较生态因子在原产地澳大利亚自然分布区和中国最适生区之间的相似性,综合Jackknife检验结果、百分比贡献率、最适生区与原产地自然分布区生态因子相似性,探讨影响赤桉分布的主要环境因子。【结果】模型训练子集和测试子集的受试者操作特征曲线下的面积(AUC)分别为0. 939和0. 847,模拟精度较高;当前赤桉的最适生区主要集中在东南沿海丘陵、南岭山地和云贵高原西部,预测结果显示,未来不同气候情景下,到2070年赤桉最适生面积具有潜在的增大趋势,低温室气体浓度情景(RCP 2. 6)下增幅最大,响应最敏感,东南沿海丘陵最适生区为纬度方向上的波动,南岭山地最适生区为内部扩张,云贵高原西部最适生区则是沿河流向低海拔地区扩张; Jackknife检验结果显示,最干季度平均气温、气温季节变化方差、最热月份最高气温、海拔、最热季度降水量、最热季度平均气温、年降水量、坡度、坡向、太阳辐射是影响赤桉分布的主要生态因子,累积贡献率达87. 0%;中国最适生区的气温季节变化方差、最热月份最高气温、最热季度平均气温、海拔和坡向与原产地自然分布区相似。【结论】当前我国赤桉的最适地理区为东南沿海丘陵、南岭山地和云贵高原西部,未来气候情景下,赤桉可在这3个区域找到更多的适生环境。最干季平均气温、最热季平均气温、气温季节变化方差、最热月最高气温、最热季降水量、年均降水量、海拔、坡度、坡向和太阳辐射是制约赤桉分布的重要环境因子。与原产地自然分布区相比,我国最适生区的最热季度降水量和年降水量分别高2. 24和2. 10倍,有利于赤桉快速生长。