气候变化下板栗适宜性分析及分布预测

【目的】探究影响板栗分布的主导环境因子,模拟不同气候条件下板栗潜在分布区,为板栗种质资源保护和引种提供理论依据。【方法】基于472个板栗现有种群分布地理信息与21个环境变量,采用物种分布组合模型模拟板栗潜在适宜分布区,通过AUC与TSS值评价模型准确性。利用组合模型推测末次冰盛期、全新世中期、当前、2030年和2050年板栗适宜区分布及其变化趋势。【结果】1) 10种模型中,RF、GBM、MARES和GAM预测精度最好且稳定,最终组合模型AUC和TSS值分别为0.974和0.816,精度较高。2)影响板栗地理分布的主要环境因子为最冷月极端低温、海拔、最湿季降水量、年温变化范围和最湿月降水量,累计贡献率达89.79%。3)当前气候条件下中国潜在板栗适宜区分布广泛,自末次冰盛期以来,板栗适宜区不断向高纬度地区扩张,气候越暖扩张越快。但板栗整体适宜性不断下降,南方较为突出,北方则降幅较小,高适宜区总面积逐步减少。【结论】气候和地形因子共同影响板栗的地理分布,其中气候因子中温度因子贡献最大,地形因子中海拔因子贡献最大。当前气候条件下板栗在中国适宜区分布广泛,建议在高适宜区进行引种栽植及种质资源...     

基于林分潜在生长量的立地质量评价方法与应用

【目的】提出一种基于林分潜在生长量的立地质量评价方法,为精准提升森林质量提供可靠依据。【方法】首次严格定义潜在立地生产力概念,推导出潜在生产力和现实生产力的模型和计算方法,提出立地元素-林分元素-林分生长类型-现实生产力和潜在生产力模型-落实到地块的立地质量制图技术流程,并以吉林省针阔混交林为例,利用4期一类清查固定样地数据,基于林分潜在生长量的立地质量评价方法开展案例研究。【结果】影响吉林省林地立地质量的主要立地因子包括地貌、海拔、坡位、坡度、土壤类型和腐殖质层厚度;采用立地类型约束的树高生长分级法,将6个因子组合的立地类型分为5个等级,针阔混交林不同立地等级的林分平均高、断面积和蓄积量生长模型具有较好的生物学意义和统计可靠性,决定系数(R~2)分别为0.991 8、0.986 6和0.984 2; 5个立地等级的潜在蓄积生产力在3.6～5.8 m~3·hm~(-2)a~(-1)间,并给出了立地潜在生长量对应的合理林分密度。【结论】基于林分潜在生长量的立地质量评价方法适用于纯林和混交林,可以回答一定立地的最大生产力及现存林分通过密度调控可以提高多少生产力。     

基于MaxEnt模拟欧亚大陆气候变化下叉子圆柏的潜在分布

【目的】叉子圆柏是欧洲、亚洲和美洲石质山坡、河谷及覆沙丘陵地区的重要防沙固土树种,对维持生态环境稳定具有重要意义。探讨限制叉子圆柏分布的主导环境变量,模拟气候变化下叉子圆柏潜在适宜分布区,可为叉子圆柏资源管理与恢复提供理论依据。【方法】基于欧亚大陆叉子圆柏267个现有种群分布地理信息以及环境变量(气候、海拔),采用MaxEnt、BioClim、DoMain 3种模型,模拟叉子圆柏潜在适宜分布区。通过受试者工作特征(ROC)曲线下方面积(AUC值)和Kappa值对3种模型进行比较分析与筛选。基于MaxEnt模型比较末次盛冰期、全新世中期、当前及未来(2070年)的潜在地理分布格局,探讨制约叉子圆柏地理分布的环境变量。【结果】1)基于MaxEnt模型综合环境变量贡献率、置换重要值以及刀切法检验的结果表明,叉子圆柏地理分布主要受年均温、海拔、温度季节性变化3个环境变量影响。2)基于MaxEnt模型气候变量模拟的欧亚大陆叉子圆柏当前适宜生境面积为663.115×103km2,集中在30°～50°N之间,山地是叉子圆柏主适生区。3)基于MaxEnt模型不同地质历史时期预测的叉子圆柏适宜生境面积表明,亚洲是叉子圆柏的主分布区。亚洲的适生区面积在末次盛冰期占86.9%、全新世中期占87.0%、当前时期占57.8%、未来2070 (RCP2.6)和2070 (RCP8.5)时期分别占84.1%和79.2%。从末次盛冰期到当前至未来叉子圆柏适宜生境面积呈现先增加后减少的变化特征、分布中心具有从北到南再到北的迁移趋势。【结论】叉子圆柏地理分布不仅受气候环境变量(温度、降水)影响,也与海拔相关。分布区范围符合柏科分布带特征。本研究结果可为叉子圆柏种质资源管理、修复与重建提供重要参考。     

三北防护林体系建设工程区宜林潜力

【目的】评估三北防护林体系建设工程区未来宜林性潜力,预测未来三北地区潜在可造林面积及其空间分布特征,为国家建设绿色"一带一路"、保护三北地区生态和因地制宜建设防护林提供理论参考。【方法】本研究以土壤类型、土地利用类型、干燥度、海拔及坡度5个指标建立评估体系,以林木生长所需条件确定指标的划分阈值,采用极限条件法对指标进行划分。通过地理信息系统(Arc-Gis)空间分析功能建立适宜性评估模型,依次对三北防护林体系建设工程区宜林性潜力进行单指标评估,分析工程区内可造林区域的分布特征。在单个指标评估的基础上,对工程区宜林性潜力进行综合评估。同时,运用最大熵模型对工程区宜林区域进行预测,将模型结果与上述5个指标的综合评估结果进行对比分析。【结果】在单因子评估结果中,工程区内宜林性最大的限制因素为干燥度。在综合指标评估结果中,未来可造林区域面积为58.46万km2,占工程区总面积的17.52%,其集中分布在工程区西北部、东部及东南部区域。最大熵模型的模型精度高于0.8,达到良好水平,对适生区分布概率贡献率最大的环境因子是土地利用类型。模型的宜林性评估结果去除现有森林后,三北林业工程区未来乔木适生区面积为110.94万km2,灌木适生区面积为144.11万km2,分别占工程区面积的33.24%和43.19%。【结论】三北防护林体系建设工程区内可造林区域分布在工程区西北部的天山山脉、阿尔泰山脉和准噶尔盆地边缘、内蒙古高原以东地区和鄂尔多斯高原以南地区。西部盆地边缘宜林区分布形态受地形和冰雪融水影响呈零星分布的条带状;东部和南部地区受耕地和草地影响,宜林区域分布破碎零散。整体上,工程区东部地区宜林区域分布主要受农牧业用地影响,中部地区主要受干燥度制约,西部地区则主要受干燥度和海拔影响。     

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。     

基于MaxEnt的四川省红豆杉潜在分布区分析及适宜性评价

以四川省全国第二次重点保护野生植物资源调查中201个红豆杉分布点为基础数据源,筛选31个影响红豆杉分布的环境变量,应用Max Ent最大熵模型,结合Arc GIS地理信息系统,划定四川省红豆杉潜在分布区并进行适宜性评价,结果表明:(1)红豆杉在四川省的最适生区域面积11 508.750 89 km~2,占全省面积2.37%;适生区域面积13 340.487 64 km~2,占全省面积2.75%;较适生区域面积12 099.527 38 km~2,占全省面积2.49%;不适生区域面积448 368.743 5 km~2,占全省面积92.39%;最适生、适生及较适生区域主要位于茶坪山、龙门山、大巴山、华蓥山、大娄山、大相岭及邛崃山等盆周山地边缘;(2)31个影响红豆杉分布的环境变量中,海拔、年均温、7月降水量、昼夜温差月均值、最冷季度平均温度、降水量变异系数、最冷月最低温、坡度、3月光照强度、7月平均温度、最干季平均温度及11月平均温度是对红豆杉分布有主要影响的12个环境变量;(3)红豆杉最适生环境为气候较为温暖,年均温7.5℃~15℃,昼夜温差月均值7℃~10℃;海拔1 000 m~2 400 m;降水量充沛,7月降水量50 mm~160 mm,降水量变异系数50~75;光照充足,3月光照强度11 000 KJ·m-2·d-1~12 200 KJ·m-2·d-1的亚热带地区,植被覆盖率较高的山沟或山林中。     

基于MaxEnt模型的中国山楂潜在适生区

【目的】综合分析山楂分布与环境要素间的相互关系,以期为山楂资源的科学保护及利用提供参考。【方法】利用192个地理分布点和从Worldclim网站下载的20个1970—2000年的环境因子数据,使用MaxEnt模型预测山楂在2020年的潜在适生区,并划分适生等级,同时分析影响山楂分布的关键环境因子。【结果】MaxEnt模型预测结果准确性极好,测试数据集和训练数据集AUC值均在0.9以上;最热季降水量(贡献率28.6%)、温度季节变化标准差(27.2%)、最干季均温(13%)、最热月最高温(11.8%)、年降水量(10%)、海拔(7.7%)、平均日较差均值(1.2%)、降水量季节变异系数(0.4%)和等温性(0.2%)是影响山楂分布的关键环境因子。山楂在我国适生总面积达到了2 487 002 km²,主要分布在华北、东北、华东地区,排名前10的省份合计占到总适生面积的82.38%。山东、河北、辽宁、河南及山西五省高适生区面积最大,合计有481 519 km²,占山楂全部高适生区面积的82.56%,临近的江苏、陕西、北京、天津、黑龙江、吉林和内蒙古...     

西双版纳大花万代兰潜在分布区预测

基于153个野外实测分布点,利用最大熵生态位模型(MAXENT)与地理信息系统(ArcGIS),以海拔、坡度、坡向、植被、植被覆盖度、年均地表温度为环境变量,对西双版纳野生大花万代兰的适宜生境及潜在分布进行了分析。结果表明:模型预测结果可信度高(AUC=0.897);海拔、植被是影响大花万代兰生境选择的主要环境因子,模型贡献率分别达40.7%和21.9%;适宜生境区面积3 251 km2,占研究区总面积的21.2%,但83%适宜生境位于现有自然保护区之外,遭受破坏的风险较高。     

竞争和气候及其交互作用对杉木人工林胸径生长的影响

【目的】构建包含竞争指标和气候因子的胸径生长模型,分析竞争和气候及其交互作用对杉木人工林胸径生长的影响,为气候变化背景下模拟抚育间伐、择伐后保留木的生长变化奠定基础,为森林适应性经营中科学合理地对杉木人工林进行间伐、择伐提供依据。【方法】基于江西省赣州市南康区、崇义县和上犹县杉木人工林固定样地数据,采用潜在生长量修正法构建胸径生长模型。利用分位数回归模拟潜在生长量,运用7个环境因子(5个气候因子:调查间隔期的平均温度、最高温度、最低温度、降水量和大于5℃的积温; 2个地形因子:海拔和坡度)反映立地质量对潜在生长量的影响,依据参数显著性和方差膨胀因子确定可作为自变量的环境因子。采用指数函数形式构建修正函数,修正函数的竞争因子包括3个林分密度指标和3个单木竞争指标(2个与距离无关的竞争指标和1个与距离有关的竞争指标),筛选出最优竞争因子后考虑其与5个气候因子间的交互作用对估计精度的影响。通过模型评价,选出估计精度最高的模型添加样地水平随机效应参数,用于分析竞争和气候及其交互作用对杉木人工林胸径生长的影响。使用平均绝对误差(MAE)、平均相对误差绝对值(RMAE)和平均预估误差(MPE)评价模型估计精度。【结果】海拔、调查间隔期的最低温度和降水量对杉木人工林胸径潜在生长量具有显著影响。胸径20 cm时,潜在生长量达到最大值,调查间隔期的最低温度和降水量对潜在生长量最大值呈正向影响,而海拔则呈负向影响。对比各竞争指标构建的胸径生长模型估计精度发现,含与距离无关的竞争指标的生长模型估计精度最高,其次是含与距离有关的竞争指标的生长模型。鉴于气候和竞争的交互作用可提升模型估计精度,对比只在修正函数中考虑竞争因子的模型,考虑交互作用的生长模型MAE降低0.60%～18.69%,MPE降低0.12%～9.72%。竞争因子选用大于对象木的断面积之和,对应的气候因子选用平均温度、最高温度和最低温度进行交互作用的模型估计精度最好,以其作为基础模型并添加样地水平随机效应参数构建最终胸径生长模型,模型估计精度较好,MAE为0.071 1 cm、RMAE为20.37%、MPE为4.90%。基于最终模型发现,除承受竞争压力很小和竞争压力较大的林木外,温度变化可加剧竞争对胸径潜在生长量的修正效应。【结论】分位数回归对胸径潜在生长量的模拟效果较好,气候和竞争的交互作用也可提升模型估计精度,如果建模区域气候变化较大,构建单木生长模型时,建议在模型中考虑气候和竞争的交互作用。     

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MaxEnt模型的胡杨潜在适生区预测

【目的】利用最大熵生态位模型(MaxEnt)预测胡杨潜在分布区,以期确定胡杨在我国的潜在分布区,为其合理引种栽培、资源保护利用及可持续管理提供科学依据。【方法】通过文献查找、数据库检索、实地调查等,获取我国胡杨的分布点。根据胡杨生长区的环境特点和其自身生长特性,确定各分布点的气候、土壤、地形等29个环境因子,并将环境因子进行多重组合,筛选出影响胡杨潜在分布的主要限制因子,确定相关阈值并据此预测胡杨的潜在分布范围,同时利用受试者工作特征曲线检验模型精度。【结果】从本研究涉及指标来看,我国胡杨潜在分布的适宜区为132. 83万km2,占全国陆地总面积的14. 8%;潜在分布区为新疆维吾尔自治区、内蒙古自治区、甘肃省和宁夏回族自治区;最适宜区为新疆中南部和内蒙古西部的额济纳旗,总面积为23. 12万km2,占全国陆地总面积的2. 4%;其中新疆的最适宜区面积为22. 42万km2,占全国最适宜区面积的96%;影响胡杨潜在分布的环境因子主要包括最湿月降水量、海拔、年降水量、年均气温、气温年较差和气温季节差,其中最湿月降水量是最重要因子。【结论】胡杨最适宜分布的气候条件是年均气温9. 4～11℃、极端最高气温39. 2～44℃、极端最低气温-17～-25℃、年降水量32. 9～43. 7 mm,土壤pH值为7. 9～8. 5,海拔约1 000 m。研究结果利于合理规划胡杨的引种栽培区,避免盲目引种造成人力、物力和财力的浪费,可为我国未来胡杨引种栽植及可持续管理提供科学依据。     

基于最粗优势木胸径生长的湖南栎类天然林立地质量评价模型

【目的】分析立地因子对林分最粗优势木胸径生长的影响,构建含立地类型混合效应的栎类天然林优势木胸径生长模型,导出以最粗优势木胸径为指标的基于立地分级的立地质量评价模型,为栎类天然林立地质量评价提供一种新方法。【方法】以湖南栎类天然林为研究对象,基于51块样地实测数据,采用数量化方法Ⅰ筛选对优势木胸径生长影响显著的立地因子,将立地因子按照标准分级、组合,构成初始立地类型;通过R语言拟合栎类天然林优势木胸径与年龄的相关关系,筛选最优基础模型,将初始立地类型作为随机效应加入基础模型构建混合效应模型;应用k-means聚类将影响效果相近或相同的初始立地类型聚类成立地类型组,并将其作为随机效应加入最优基础模型构建含立地类型组的混合效应模型;通过导算,得到立地质量评价模型,采用方差分析验证林分断面积与立地指数的显著关系。【结果】对优势木胸径生长影响显著的立地因子包括海拔、坡度、坡位和坡向,显著性顺序为海拔>坡度>坡向>坡位;选取4种常见的树木理论生长方程进行拟合,模型确定系数(R²)均在0.7左右,其中Richards模型的拟合效果最好,R²     

秦巴山区核桃举肢蛾潜在分布预测

研究并明确核桃举肢蛾在秦巴山区的潜在分布,对制定该虫的早期监测、预警及控制措施意义重大。基于核桃举肢蛾实际分布点位和当前情景下生物学气候数据,采用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS对其在秦巴山区的潜在分布区进行预测,用ROC曲线检测模型准确性、刀切法筛选主导环境变量。研究结果表明：(1)MaxEnt生态位模型重复测试的AUC平均为0.948,标准偏差为0.008,预测效果达到“较好”水平。(2)最湿月降水量、最干季平均温度、最冷月最低温度、海拔、最冷季降水量、等温性、最干季降水量和最冷季平均温度是主导核桃举肢蛾潜在分布的主要环境变量。(3)核桃举肢蛾高适生区主要集中在秦巴山区的中部,河南、四川、湖北、陕西、甘肃和重庆6省市均有分布,其中甘肃省面积最小(0.13×10⁴ km²),陕西省面积最大(4.8×10⁴ km²)。     

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。     

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...     

利用最大熵模型预测贵州省南方红豆杉潜在适宜区

为保护贵州省南方红豆杉种源区以及为规划南方红豆杉人工栽植提供可靠依据,应用Maxent模型预测国家一级保护植物南方红豆杉潜在的分布区。研究过程中整理了214个南方红豆杉自然分布地点和19个生境因子。研究结果表明:(1)模型的样本训练集和测试集的AUC值分别是0.913和0.923,模型评估的总体精度表明优秀;(2)各季节降水量变异系数(Bio 15)、温度全年波动范围(Bio 7)、最干月降水量(Bio 14)3个生境因子为影响贵州省南方红豆杉潜在分布区主导因子,3个关键因子适宜性范围分别为58～85、27～31℃、29～39 mm,最适宜值依次为65、29.5℃、34.5 mm;(3)贵州省南方红豆杉潜在适宜性区域总面积12 197.9 km~2,含高度适宜性区域1 358.85 km~2,中度适宜性区域10 839.05 km~2;(4)贵州省南方红豆杉高度适宜区域的海拔范围为783～2 172 m,平均海拔1 120 m,中度适宜区域的海拔范围为315～2 418 m,平均海拔1 120 m。     

基于贝叶斯模型平均法和逐步回归法构建杉木单木胸径生长模型

【目的】探索杉木人工林单木胸径生长量变化的驱动因子,比较不同驱动因子的重要性,构建不确定性单木胸径生长模型,为杉木经营管理者科学经营管理杉木人工林提供参考。【方法】以福建省邵武市卫闽林场杉木密度试验林为研究对象,采用贝叶斯模型平均法(BMA)和逐步回归法(SR)分析杉木单木胸径生长量与内部因子(林分变量因子)和气候因子的关系,构建杉木单木胸径生长模型。【结果】杉木单木胸径年均生长量受气候因子影响较小,主要受竞争因子和单木大小因子影响。单木胸径生长量随林分密度、林分平方平均胸径、大于对象木的断面积和、年龄、冬季平均最低温度增加而减小,随期初胸径、胸高断面积、优势木平均高、最冷月平均温度、最热月平均温度、年均降雨量增加而增加。基于SR获得模型的后验概率小于BMA获得最佳模型(最高后验概率)或SR模型不在BMA模型空间前几个后验概率高的模型中。【结论】杉木单木胸径生长量随竞争增加而减小,随温度和降雨增加而增加。贝叶斯模型平均法考虑所有可能变量的组合,能够反映出模型的不确定性。     

未来气候变化背景下橡胶树白根病在中国的风险分析

【目的】基于最大熵(MaxEnt)模型对未来气候变化背景下中国橡胶树白根病的风险进行预测,分析影响该病发生的主导环境因子,对中国橡胶树白根病的检疫及防控决策提供参考。【方法】在前人研究橡胶树白根病发生流行的基础上,利用基准时段(1970—2000年)全球生物气候数据和橡胶树白根病灾情资料,筛选出影响橡胶树白根病发生的地理分布信息和主导环境因子,采用MaxEnt模型和地理信息技术(GIS)构建橡胶树白根病发生与主导环境因子的关系模型。基于耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)提供的5个常用大气环流模式(GCMs),结合等权重集合平均法,获取典型浓度路径(RCP) 2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景的2050s(2041—2060年)和2070s(2061—2080年)气候预估数据,根据建立的模型预测基准时段和未来(2050s和2070s)橡胶树白根病风险区分布,分析气候变化对橡胶树白根病风险区分布的影响,识别未来气候变化下橡胶树白根病的防治关键区及敏感区。【结果】模型训练和测试数据的受试者工作特征(ROC)曲线下方面积(AUC)值分别为0.965、0.942,模拟预测结果与历史灾情基本吻合。贡献率较高的主导环境因子是年均温变化范围、最湿月降水量、昼夜温差月均值、最冷季度平均温度、温度季节性变化标准差、最冷月最低温度。基准时段中国橡胶树白根病高风险区主要集中在海南岛、广东省西南部和东南部部分地区、云南省的南部和东南部部分地区。从基准时段到未来,风险区质心位置有向东北方向移动的趋势,高风险区面积占比呈现增加趋势。【结论】橡胶树白根病的风险区变化受温度和降水的影响显著。中国橡胶树白根病防治关键区为海南岛、云南省南部部分地区、广东省西南部部分地区,敏感区为广西壮族自治区东南部部分地区、广东省东部部分地区、福建省南部部分地区。研究结果可为中国橡胶树白根病的检验检疫提供一定的参考依据。     

基于机器学习算法的华中天然林土壤有机碳特征与关键影响因子

【目的】比较4种机器学习算法在模拟华中地区3种典型天然林土壤有机碳含量上的表现,筛选最优模型算法,明确影响该地区天然混交林土壤有机碳富集与空间分布的关键气候环境因子,为森林土壤有机碳分布格局研究提供技术参考。【方法】以华中地区3种典型天然林（常绿针叶混交林、落叶阔叶混交林和常绿阔叶混交林）为研究对象,引入4种机器学习算法（支持向量机、人工神经网络中的多层感知器、随机森林和分位数回归森林）,模拟0～60 cm土层土壤有机碳含量,比较模型解释量及表现稳定性,筛选最优模型算法。【结果】4种机器学习算法均能成功模拟天然林0～60 cm土层土壤有机碳含量,多层感知器、随机森林、分位数回归森林模拟结果明显优于支持向量机,其中随机森林模型表现最稳定,决定系数最高达0.620。母质、土壤密度、孔隙度、地理位置、海拔、植被和水分亏损情况等共同影响华中地区天然林0～60 cm土层土壤有机碳含量,但显著影响表层（0～20 cm）、中层（20～40 cm）与深层（40～60 cm）土壤有机碳含量的因子并不一致且影响机制不同。在0～20 cm土层,显著影响因子最复杂,除土壤密度以外,土壤孔隙度、地形、植被和气候...     

基于最大熵生态位元模型预测亚洲象在勐海县的潜在分布区

亚洲象到农地觅食而踩踏、取食庄稼以及伤人事件频繁发生,缓解人象冲突迫在眉睫。结合亚洲象分布数据和地形地貌、土地利用、人为活动三大类环境变量,构建最大熵生态位元模型,综合分析影响亚洲象分布的环境因子,直观和定量地预测亚洲象在勐海县的潜在分布区和适生指数。研究结果显示,勐海县东北部的勐往乡和西部的勐满镇、打洛镇和南部的布朗山乡拥有较大面积的亚洲象适宜栖息地,海拔为主要限制因子,距河流的距离次之。认为可将潜在分布区与人为活动用地重叠度高的区域作为防范亚洲象肇事的重点区域。