红丝姜花形态及入侵风险评价

红丝姜花被列为世界上100种最危险的入侵物种之一，广泛分布于热带地区，因其花朵美丽和可食用根状茎，被我国小部分地区引种。研究其形态特征及入侵风险，以确定是否需针对其开展相关防控措施。根据形态学分类方法，确定红丝姜花植株形态特征；依据联合国粮农组织（FAO）的植物检疫有害生物风险分析程序，建立红丝姜花风险性评价指标体系；根据原产地的气候环境及红丝姜花的生物学特性，分别对红丝姜花的入侵风险进行定性和定量分析。红丝姜花风险值R为2.15，属于高风险入侵生物。初步判定红丝姜花可能在中国安徽等20个省（区）或直辖市发生，其中海南、广东、贵州、澳门、浙江、福建、江西、台湾、广西、重庆、香港为重点监控区域。建议相关部门将红丝姜花列入外来有害生物入侵防控的重点关注对象。文章为相关部门制定红丝姜花相应的管控措施提供科学依据。     

气候变化对斑衣蜡蝉在中国潜在适生区分布的影响

为预防中国常见的园林害虫斑衣蜡蝉(Lycorma delicatula)对以臭椿(Ailanthus altissima)为主的园林绿化树种造成危害，结合长期实地调查数据和网络数据库收集的物种分布数据，利用物种分布模型最大熵(MaxEnt)模型，对斑衣蜡蝉在中国历史(1971—2000年)和未来4个时间段(2021—2040年，2041—2060年，2061—2080年、2081—2100年)气候场景的适生区进行了预测，通过对比历史和未来时期的预测结果，分析了气候变化对斑衣蜡蝉在中国潜在适生区分布的影响。结果表明：历史气候场景，斑衣蜡蝉的适生区将广泛分布于中国东部和中部地区，且适生概率自东向西逐渐降低；未来气候变化将导致斑衣蜡蝉的适生区逐渐向北迁移，同时中国北方的适生概率逐渐加强，而中部和南部地区的适生概率将逐渐降低。因此，在斑衣蜡蝉防治中，在东部地区应持续加大防治力度，将其种群密度遏制在较低水平；同时也应加强对其他气候适宜地区的主要寄主树种的虫情监测和预警。     

气候变化对杨梅种植适宜区的影响

结合194个地理分布点和28个环境因子,利用最大熵模型(Maxent)和规则集遗传算法(GARP),对杨梅在当前和未来气候下的适宜生长区(适生区)进行模拟,并分析影响杨梅生长的主要环境因子.结果表明:杨梅适生区主要集中在长江中下游以南地区.影响杨梅适生区的主要环境因子有降水季节性(33.2％),6-8月份日照时数(15.4％),最干季均温(14.7％)和气温年较差(7.9％).在未来气候背景下,广东、云南、广西和海南等地区的适生区面积会显著锐减,而秦岭—淮河线地区适生区面积出现大幅度增加.总体而言,在未来气候变化背景下,杨梅的适宜分布区有向北扩张的趋势.对于丧失的适生区,如广东和广西,可采取迁地保护措施,将杨梅移植到适宜分布的区域.对秦岭—淮河线、四川盆地边缘、云贵高原等新的适生区,应该制定合理的土地利用计划,采取人工引种栽培.     

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。     

气候变化背景下瘤坚大球蚧在中国的适生区预测

基于当前178个瘤坚大球蚧分布点和7个主导变量，利用MaxEnt生态位模型预测当前、未来2050年和2070年在RCP45和RCP85情景下瘤坚大球蚧在中国的潜在适生区。分析结果显示，测试集的AUC值为0.982，表明预测结果准确可靠。最干季度平均气温、温度季节性变化方差、最干季度降水量和年平均温度对瘤坚大球蚧的潜在分布影响最大，累计贡献率为90.2%。当前气候条件下，瘤坚大球蚧在中国的潜在适生区范围为23.3°～47.3°N,75.1°～132.6°E，瘤坚大球蚧当前在中国的适生区的总面积为517.9×10⁴km²，占中国国土总面积的53.9%。除海南省、福建省和台湾省外，其他省区均有瘤坚大球蚧的潜在适生区。高度适生区主要集中在华北、西北等地区，面积为59.7×10⁴ km²，占中国国土总面积的6.2%。未来气候条件下，适生区的北界由吉林西部向北延伸至黑龙江全境，新疆、青海、西藏、内蒙古、黑龙江是新增的瘤坚大球蚧潜在适生区的主要地区；中、高度适生区在北方明显增加，而在南方变化不明显。可见，未来气候...     

气候变化背景下茶角胸叶甲潜在适生区预测

基于茶角胸叶甲(Basilepta melanopus Lefèvre)截至2020年底的63个有效分布点和22个环境变量，分析筛选出影响茶角胸叶甲分布的8个重要环境变量，利用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS软件，对茶角胸叶甲2021—2100年气候条件下的适生区进行预测。结果表明：MaxEnt模型的受试者工作曲线面积(AUC)达0.992；在目前气候条件下，茶角胸叶甲潜在的适生区总面积为6.69×105 km2，主要位于中国南部和东南部地区，除已报道发生过的地区外，还包括湖北、安徽、浙江、江苏和台湾；影响茶角胸叶甲潜在适生区分布的重要环境因子主要包括最冷季降水量、坡向和平均气温年较差，其中最冷季降水量是影响茶角胸叶甲潜在适生区分布范围的最关键环境变量；在SSP126和SSP245情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2061—2080年间达到峰值后下降；在SSP370情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2041—2060年间达到峰值后下降；在SSP585情景下，茶角胸叶甲总适生区面积持续上升。总体来看，茶角胸叶甲的适生区中心主要向西、向北和高纬度等内陆地区转移。     

基于MaxEnt模型预测气候变化下飞扬草在中国的潜在地理分布

为明确入侵杂草飞扬草Euphorbia hirta Linn.在中国的潜在地理分布，基于MaxEnt模型结合ArcGIS地理信息系统软件，对飞扬草在历史气候及未来气候2个情景下的潜在适生区进行预测，并采用刀切法分析各环境因子对飞扬草适生区的影响。结果显示，在飞扬草潜在地理分布变化过程中，影响最大的环境因子是最湿季度降水量，其次是最暖季度平均温度。历史气候条件下，飞扬草在中国的总适生区面积占全国陆地总面积的32.45%，其中高适生区占13.57%，中适生区占10.06%，低适生区占8.82%。未来气候条件下，预测结果表明2050年飞扬草的潜在适生区将进一步扩张，其中在高强迫SSP585情景下飞扬草的总适生区面积大于低强迫SSP126情景下的总适生区面积，而SSP126情景下的高适生区面积则大于SSP585情景下的高适生区面积。表明飞扬草在中国的潜在适生区分布范围较广，可能在未来进一步扩散至全国，建议相关部门加强监控，防止飞扬草进一步入侵和扩散。     

鲁西地区老梨园更新改造注意事项

<正>鲁西地区作为传统的果树种植适生区,地势较为平坦,属温带季风气候区,年平均降水量576 mm,日照时数2 454 h,无霜期较长,光照条件较好,昼夜温差大。土壤以沙壤土为主,有机质含量较高。其中聊城冠县地区梨树种植历史悠久,"中华第一梨园"风景区正位于县内。截至2019年,冠县梨树种植面积超过5 000 hm²,总产量13万t,产量位居全县水果的第一位。栽培品种以‘丰水’梨为主,但是随着树龄增长,加之管理不善,     

黄土高原地区4种常见树种适宜区对气候变化响应

【目的】分析黄土高原地区4个常见树种（樟子松、油松、柠条、华北落叶松）在当前和未来的潜在分布，揭示气候变化对植物空间分布格局的影响。【方法】基于19个气候因子结合来自Ho1dridge生命地带模型和Kira指标体系的5个指标：年生物温度（ABT）、潜在蒸散率（PER）、温暖指数（WI）、寒冷指数（CI）、干燥指数（HI），运用Maxent模型，模拟预测了4个树种在当前、未来（2041-2060年、2061-2080年）ssp126、ssp245、ssp585气候情景下的潜在地理分布。运用刀切图分析影响其分布的主要环境因子，并采用受试者工作特征曲线（ROC）下的面积（AUC）对预测结果进行检验。【结果】（1）Maxent模型可以较好地模拟黄土高原4个主要常见种的地理分布范围，各物种的10次平均AUC结果均大于0.8;(2)对于樟子松、油松、柠条来说，温度和水分共同限制其分布，而对于华北落叶松来说，影响其分布的主导因子是降水。温度季节性变化标准差、潜在蒸散率、最湿润季节降雨量、最干燥月降水都影响樟子松分布。年均温变化范围、温度季节性变化标准差、最冷月最低温度，最暖季度降水量、潜在蒸散率是影...     

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。