辣木全球潜在适生区与生态特征

  目的  预测辣木全球潜在适生区,并分析不同适生区的生态特征。探究不同适生区与辣木原产地的气候差异,为辣木引种和栽培管理措施提供参考。  方法  通过国内外植物标本馆和相关研究文献得到辣木在全球的500个分布点,运用Maxent模型预测辣木在全球的潜在适生区,并基于不同时间尺度的环境因子和相关统计学方法分析不同适生区的生态特征。  结果  辣木广泛分布于南北半球的热带、亚热带地区,北半球主要集中于南亚、东南亚、非洲西部地区。南半球主要位于非洲南部、南美洲。影响其地理分布的主要是6个环境变量,其中3个极端温度指标（最冷季度平均温度（bio11）、最冷月份最低温度（bio6）、最暖季度平均温度（bio10））;一个温度变异幅度指标（温度变化方差（bio4））;一个水热同步指标（最湿季度平均温度（bio8））;以及一个极端水分条件（最湿季度降水量（bio16））。  结论  辣木在全球范围内主要分布在北纬32°到南纬29°的区域,温度是影响辣木地理分布的主要环境因子。      

基于MaxEnt模型对舞毒蛾全球适生区的预测及分析

  目的  舞毒蛾是一种食叶性的国际性检疫害虫,给世界上许多国家和地区造成了严重的经济损失。该研究筛选出限制舞毒蛾分布的环境变量,利用MaxEnt软件预测舞毒蛾当前及未来气候条件下的全球适生区范围,明确舞毒蛾在不同气候条件下的适生区变化。  方法  利用ArcGIS软件设置缓冲区筛选舞毒蛾在全球的分布点数据;利用MaxEnt、SPSS和ArcGIS软件根据环境变量贡献率、刀切法和变量相关性分析对生物气候变量、月总降水量、月平均最高温度和月平均最低温度4种环境变量进行筛选;利用R软件计算调控倍频和特征组合等因子调整MaxEnt模型参数;利用MaxEnt模型预测当前和未来不同情境条件下舞毒蛾全球适生区的分布范围。  结果  经过缓冲区筛选得到734个舞毒蛾的分布点数据;MaxEnt模型结果中,测试遗漏率与理论遗漏率吻合度高,而且模型AUC值为0.940;MaxEnt模型预测当前条件下舞毒蛾在全球的高、中度适生区主要集中在欧洲的大部分地区,北美洲中东部,亚洲的东西部,而非洲、大洋洲和南美洲分布较少。此外,舞毒蛾在未来气候条件下北半球适生区的边界向北偏移,北美洲以及欧亚大陆的高、中度适生区的面积扩增明显。  结论  舞毒蛾的分布受多种环境变量影响,并且温度和降水与舞毒蛾的特定发育阶段相吻合。MaxEnt模型的预测结果能够反映舞毒蛾在全球的分布特征。该研究可为防治舞毒蛾和制定相关检疫措施提供理论依据。      

基于Maxent模型对尼泊尔芒适生区时空分布的预测

为预测不同时期气候情景下尼泊尔芒的适生区,探讨制约其适生区分布的主导气候因子,基于60条尼泊尔芒现代地理分布记录和9个生物气候变量,利用ENMeval数据包对Maxent模型进行了优化,并利用优化后的Maxent模型对末次冰盛期、全新世中期、现代(1970～2000年)和未来(2061～2080年)4个时期的尼泊尔芒适生区进行了模拟,综合使用贡献率、置换重要性和Jackknife检验对气候变量的重要性进行了评估。结果显示:最优模型设置参数为特征组合选取LQH,调控倍频设置为3,在该设置参数下模型的测试集受试者工作特征曲线下的面积为(0.963±0.028),模拟准确度极高;温度季节性标准差、最冷月最低温度、年温度变化范围和年降水量是影响尼泊尔芒分布的主导气候因子;尼泊尔芒的现代中、高适宜区大面积分布于中国的西藏东部、四川南部、贵州西部和云南大部分地区;末次冰盛期,其适生区面积最大,在东海和南海的沿海地区存在其他时期所没有的适生区;全新世中期,其适生区轮廓与现代适生区的相似;2070年,其适生区整体北移;从末次冰盛期到未来,尼泊尔芒的适生区可能会先后经历了向内收缩、基本稳定和整体北移3个过程。     

基于MaxEnt模型的绞股蓝潜在适生区预测

【目的】研究药食同源植物绞股蓝在全国范围的潜在分布情况,旨在为绞股蓝的引种及种植推广工作提供依据。【方法】结合绞股蓝地理分布数据和生物气候变量,利用ArcGIS 10.3及MaxEnt模型预测该物种当前在全国的潜在分布区,基于Jackknife检验法和Pearson相关分析,筛选影响绞股蓝生长的关键环境因子,并探讨在未来气候下即中低排放（PCR4.5）和高排放（PCR8.5）气候情景下的分布格局。【结果】预测结果与实际拟合度较高。Jackknife检验结果显示年降水量、最干月降水量和最冷月最低温度是影响绞股蓝分布的主要气候因子,累积贡献率达92.9%;最适宜绞股蓝生长的年降水量在960～2220 mm,最干月降水量>10 mm,最冷月气温在-5～8℃。当前绞股蓝主要分布于我国南方,适宜区面积为218.3万km2,极适宜区和高适宜区在大巴山—武陵山山区和长江中下游平原形成两大核心区。在未来气候下,至2050年绞股蓝适生区总面积变化较小但不同等级适生区面积变化明显,适生区北至点自山东半岛向高纬地区延伸至辽宁半岛。在RCP4.5气候情景下,极、高适宜区面积分别从当前25.1万和46.1万km2增加至42.9万和61.3万km2,中、低适宜区面积分别减少4.2万和12.0万km2;在RCP8.5气候情景下,极、高适宜区面积将分别增加至60.3万和65.9万km2,中、低适宜区面积进一步减少;两种气候情景下适宜区的重心向东北移动,其中极适宜区东移明显,在RCP4.5气候情景下东移115.4 km,在RCP8.5气候情景下进一步东移195.1 km。【建议】基于地理信息技术加强中药农业的区划研究,建立最佳种植适宜区;建立政企研合作发展机制,科学有效地推动种植规模化和产业现代化。     

中华猕猴桃在中国种植适宜性区划

中华猕猴桃(Actinidia chinensis)原产于中国,是我国主栽猕猴桃品种之一,由于其较高的经济价值,近年来种植规模呈逐步扩大趋势。本文利用MaxEnt模型,基于气候因子和物种分布记录,分析中华猕猴桃在中国的种植适宜性区划,采用刀切法(Jackknife test)筛选主导气候因子及其适宜值。基于筛选的气候因子10次重复的AUC平均值为0.960,表明MaxEnt模拟中华猕猴桃在中国潜在分布的准确性极好,其在中国的适生区为25°N~36°N, 101°E~122°E,高适生区包括四川、陕西、重庆、湖北、贵州、浙江、湖南、安徽、河南、江苏和甘肃等省份;中适生区则以高适生区为中心向外扩散,包括河南、湖北、安徽、江苏和山东等地。限制中华猕猴桃地理分布的关键气候因子为最冷季度平均温度、4月最高温度、10月最低温度、5月份平均温度、5月份平均雨量、平均日较差等。研究结果可为中华猕猴桃种植区划提供理论参考。     

未来气候情景下2种新疆特有树种潜在适生区预测

  目的  昆仑方枝柏和额河杨是新疆2种特有树种。昆仑方枝柏是新疆Ⅰ级、国家Ⅱ级重点保护濒危野生植物；额河杨耐旱、耐贫瘠、抗寒，对盐碱和贫瘠土壤有一定的耐受性，是选育良种的珍贵材料和水土保持的重要植物。气候变化背景下，研究影响两个树种分布的气候因子与各自响应气候变化的模式，为新疆珍贵物种保护起重要的作用。  方法  本文基于政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告提出的3种共享社会经济路径（SSP245、SSP370、SSP585），采用最大熵方法，用选出的10个环境变量分别预测昆仑方枝柏和额河杨在当前（1970—2000年）与未来（2041—2060年、2061—2080年）不同时期的潜在适生区，比较各SSP下两个物种适生区面积的变化趋势及其响应气候变化的模式。  结果  温度、降水和海拔是影响昆仑方枝柏和额河杨分布的主要环境因子；昆仑方枝柏主要分布在西昆仑山北部、莎车、叶城一带，在未来阿克苏地区的适生区有大幅的减少；额河杨主要分布在额尔齐斯河与其支流一带，在未来有由南向北移动的趋势；两物种当前总适生区面积分别为673 909.49、976 827.81 km2；在SSPs下，适生区面积都呈下降趋势；比较两个物种应对气候变化的响应，最冷季度的降水量过高是昆仑方枝柏的适生区减少的主要原因；而额河杨的适生区减少是最湿季度降水量的上升所导致的。  结论  未来温度的上升将使物种分布范围缩小，研究结果可以为政府优化管理，保护濒危野生植物和为中国自然种群多样性的保护提供理论依据。      

基于MaxEnt模型预测薄壳山核桃在中国的种植区

  目的  预测当前和未来中国适宜种植薄壳山核桃Carya illinoinensis的地区,对薄壳山核桃的引种栽培提供参考。  方法  基于北美薄壳山核桃栽培区的分布数据和世界环境气候数据,利用MaxEnt模型和ArcGIS预测薄壳山核桃当前以及未来不同气候情景下在中国的适生区范围。  结果  ①训练集和检验集的AUC值分别为0.987和0.985,表明预测结果精度高。②刀切法检验结果和贡献率结果表明:年均气温、最暖季平均气温、年降水量、最干月降水量、最干季平均气温、昼夜温差月均值和气温的季节性是薄壳山核桃生长的关键气候变量。③预测薄壳山核桃当前在中国的适生区主要集中在中东部省份,包括江西、湖南、湖北、安徽、浙江、江苏和河南;在未来碳排放增强的气候情景下,薄壳山核桃在中国中东部省份的潜在高适生区的面积大幅增加,适生范围有向北移动的趋势,少量延伸到了辽宁东部和吉林南部。  结论  利用MaxEnt模型预测的薄壳山核桃适生区主要集中在中国的中东部省份;随着未来气温的升高,薄壳山核桃的潜在高适生区在中国相应的中东部地区内扩张。图3表3参36     

基于MaxEnt模型的北方抗旱造林树种适宜区分布

  目的  樟子松、油松、山桃和山杏作为中国北方半干旱半湿润气候区的常用造林树种,具备抗旱耐寒特性和保持水土的功能,研究其适宜空间分布对中国北方植被恢复具有指导作用。  方法  以半干旱半湿润气候区的樟子松、油松、山桃和山杏为研究对象,获取树种地理分布点位数据和与树种生态学相关的24个环境因子（地形、土壤和气象）,基于协同克里金插值法,将限制因子叠加法与最大熵模型（MaxEnt）相结合,研究4类树种适宜区分布。  结果  （1）4类树种MaxEnt模型预测精度达到准确水平（AUC > 0.90）。（2）影响樟子松分布的主导因子依次为土壤类型、最冷月均温和最冷月平均风速;油松的主导因子依次为高程、年均气温标准差、土壤类型、年降水量;山桃的主导因子依次为最暖月均温、高程、年极端最低气温、年均降水量标准差、坡度、土壤类型;山杏的主导因子依次为高程、土壤类型、最暖月平均降水量、湿润系数、最暖月均温。（3）樟子松中高适宜区主要分布于内蒙古、黑龙江、吉林等地,油松、山桃和山杏主要分布在山西、陕西、甘肃、河北、内蒙古等地。  结论  MaxEnt模型模拟结果,可准确反映4类树种的适宜区分布情况,结果可为我国半干旱半湿润区绿化造林提供适地适树的科学指导。      

基于Maxent模型的长林小蠹的全球及中国适生区预测

  目的  长林小蠹是一种重要的林木检疫性害虫，对智利、新西兰等多国松树造成严重危害，并随林木进口入侵我国山东，对我国林业安全造成威胁。根据长林小蠹的已知分布，对其全球和中国范围内的适生区范围进行准确预测，明确该虫在我国潜在的分布区范围，为相关部门提供理论参考，有助于采取科学高效的监测和防治措施，降低潜在的生态和经济损失。  方法  利用Maxent物种分布模型，通过筛选生物气候变量和优化模型参数构建拟合优度和复杂度综合表现最佳的模型，进而应用于长林小蠹在全球和中国范围内的适生区的预测。利用ArcGIS软件对预测结果进行可视化处理和面积统计，并利用模型的结果对影响长林小蠹定殖的主要环境因素进行分析。  结果  相较默认参数下的模型，参数优化后的模型精度明显提高，平均AUC值达到0.964 6。同时，模型预测结果显示:长林小蠹在全球的适生区主要位于欧洲、北美洲东部和西部沿海、亚洲东部、南美洲东南部、非洲最南端以及大洋洲的东南沿海。其中高度适生区、中度适生区和低度适生区的面积分别占比1.21%、1.92%和3.95%。中国范围内该虫的适生区主要位于中部和南部，其南界至中国台湾，北界至辽宁大连。其中高度适生区、中度适生区和低度适生区的面积分别占比0.28%、5.00%和13.43%。在所有生物环境变量中，贡献率最为显著的为最干季降水量、最冷月份的最低温度、温度季节性、最热月份的最高温度、年降水量。贡献率分别为37.9%、25.4%、12.7%、7.0%和6.6%。  结论  已有长林小蠹发生的区域外，美国东南部和西北部、阿根廷东部、巴西的南部和中国大部的适生区尚未有长林小蠹的捕获记录，被入侵风险较高。长林小蠹在中国的适生区主要以中度和低度适生区为主，几乎囊括了中国中部和南部所有的省份，其中，山东省和江苏省的沿海地带及其周边地带、中国西部局地和中国中南部局地的适生性相对较高。由此我们建议在国内开展长林小蠹的普查及防控工作，严防其扩散蔓延；同时加强入境口岸的各项检疫措施。      

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。     

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。     

黄檀属珍稀树种未来适宜区变化预测

  目的  黄檀属Dalbergia树种具有很高的经济价值，但物种野外种群受到了严重的破坏。随着气候变化的加剧，该属物种分布存在着较高的不确定性，迫切需要深入认识这些物种未来分布的趋势，以便更好地进行保护。  方法  利用最大墒(MaxEnt)模型，基于当前气候环境，对列入中国生物多样性红色名录的7种黄檀属珍稀乔木树种在中国的适宜分布区进行了预测，并对未来不同气候情景下其分布区的变化进行了分析。  结果  年平均温度、等温性、气温季节变动系数、最热季降水量、最干月降水量、最干季降水量、土壤碳酸盐含量与坡度是影响7种黄檀属珍稀乔木适宜区分布模拟的关键环境因子。黄檀属珍稀乔木除黄檀D. hupeana外均将在未来获得更大的适宜分布区。黄檀的适宜分布区面积与最适分布区面积则均有所减小，其中适宜分布区面积将减小30.8%，最适分布区则将缩小49.3%。  结论  由于分布区存在差异，同属不同物种的未来分布对气候变化的响应不同，未来的保护工作应当集中在黄檀等适宜分布区缩小的物种上。表3参39     

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     

矮牡丹在中国的地理分布及潜在分布区预测

【目的】了解矮牡丹在中国的地理分布和潜在的适生区,以进行矮牡丹的资源保护、引种驯化及园林应用研究。【方法】利用ArcGIS软件和MaxEnt模型,基于矮牡丹当前44条有效分布记录和17个环境因子,评估不同环境因子对矮牡丹地理分布的影响,预测其当前及未来的潜在适生区。【结果】MaxEnt模型模拟当前潜在分布区的结果准确度极高,训练集与测试集的AUC值分别为0.994和0.998。紫外线最低月平均值(UVB4,贡献率为21.6%)、年均降雨量(BIO12,贡献率为18.8%)、最冷月最低温(BIO6,贡献率为12.3%)和海拔(ALT,贡献率为10.5%)为影响当前矮牡丹分布的主要环境因子。当前生态适生区总面积为15.97万km²,主要位于甘肃东部、陕西中部、山西南部及河南西北部地区,此外,河北南部与山西两省交界地带也有少量分布。未来气候变化下,矮牡丹潜在分布区有西北部缩减和向东部、北部轻微扩张的趋势,具体表现为:在陇东地区、陕西宝鸡市、咸阳市一带出现明显缩减,冀南地区则完全丧失,在陕西延安以北、山西临汾、晋城、河南洛阳以东轻微扩张。此外,其未来的适宜分布中心东移趋势...     

基于气候与物种扩散的破坏草入侵区域对未来气候变化的响应

[目的]破坏草是中国西南地区危害最为严重的入侵物种之一,每年在当地造成巨额的经济损失.扩散能力与入侵物种的危害性有关,也是决定其分布范围的重要因素,但在目前物种潜在分布和潜在入侵区域的研究中却常常被忽略.[方法]本研究旨在基于物种扩散量化气候变化背景下破坏草的入侵区域,应用最大熵(MaxEnt)模型对破坏草潜在适宜区进...     

气候变化背景下濒危植物梓叶槭在中国适生分布区预测

[目的]分析极小种群濒危植物梓叶槭在中国当代和未来的潜在分布区,揭示未来气候变化条件下梓叶槭的分布动态.[方法]以梓叶槭为研究对象,基于现有的梓叶槭分布位点、气候数据集和海拔数据,利用优化的MaxEnt模型和GIS技术,模拟当前、2050s(2041-2060年)和2090s(2081-2100年)(SSP126、SS...