基于MaxEnt预测未来气候条件下钻叶紫菀在中国的潜在适生区

钻叶紫菀Symphyotrichum subulatum是一级恶性入侵植物,其传播速度快,繁殖能力强,严重影响本地草本植物多样性。本研究利用生态位模型MaxEnt和地理信息系统软件ArcGIS,根据收集的钻叶紫菀分布点和环境变量,预测目前气候条件和未来气候变化情景下钻叶紫菀在中国的潜在适生区,并推测环境变量对钻叶紫菀适生区的影响。结果表明,钻叶紫菀的潜在适生区主要位于亚热带湿润型气候大区的低海拔区域,其中高适生区的分布范围为21°～40°N,主要位于广东、福建、江西、江苏、湖南、湖北、四川东南地区和安徽东北地区等。影响钻叶紫菀潜在适生区分布的关键环境变量为最干旱月份降水量、最湿润月份降水量、10月平均温度、3月最高温度、8月最低温度和6月太阳辐射量。在未来气候变化情景SSP126、SSP245、SSP370和SSP585条件下,钻叶紫菀的低、中和高适生区面积占比将分别增加3.54%、4.80%、5.73%和3.29%。整体而言,未来气候变化有利于钻叶紫菀适生区的扩张。到21世纪中叶,钻叶紫菀的高适生区呈现向高海拔地区和中高纬度(具体为由南向北和西北方向)扩张的趋势。钻叶紫菀适生区分布范...     

基于MaxEnt模型的检疫性害虫小蔗螟在中国的潜在分布预测

小蔗螟是重要的检疫性害虫,许多国家将其列入检疫性害虫名录,主要危害甘蔗、玉米等作物。本研究基于小蔗螟分布记录,结合环境数据,采用MaxEnt软件对其在中国潜在分布区进行预测。结果表明：小蔗螟在我国的高度和中度适生区主要分布在海南、云南、广东、广西及福建等。影响小蔗螟分布的最主要环境变量是最暖季平均降雨量和温度变化方差。阐明小蔗螟在我国潜在地理分布及限制其分布的环境变量,可为我国的检疫工作提供理论依据。     

气候变化下沙冬青适宜分布区预测

通过135个地理分布数据,利用MaxEnt生态位模型,选择19项环境因子预测沙冬青未来的分布格局及面积。结果表明:1)模型模拟的训练集和测试集的AUC值分别为0.990和0.988,模型的预测结果可靠;2)沙冬青主要分布于内蒙古西部地区、宁夏北部、甘肃东部地区以及蒙古国南部;3)模型模拟当前沙冬青的分布面积为6.3×10⁵ km²,模拟2050年沙冬青的分布面积为9.1×10⁵ km²,沙冬青分布范围和种群面积将呈增加趋势;4)影响沙冬青分布的主要因子为最冷季降水量、最冷月最低气温、最热季降水量、年平均气温、最湿月降水量和年降水。研究结果不仅提供了沙冬青适生分布的划分,也为沙冬青调查与监测提供了重要的科学基础。     

Predicting summer fin whale distribution in the Pelagos Sanctuary (north-western Mediterranean Sea) to identify dynamic whale–vessel collision risk areas

1. Mediterranean fin whales aggregating in the Pelagos Sanctuary in summer to feed are exposed to vessel collision risk, particularly from high-speed ferries.
2. This study developed models to predict summer fin whale distribution using a generalized additive model (GAM) and MaxEnt, with the aim of providing a tool to identify potential high whale–ferry collision risk areas along ferry routes within the Pelagos Sanctuary during summertime.
3. Models were trained using sightings data collected in the summer months of 2009–2018 on board ferries crossing the central area of the Pelagos Sanctuary. Environmental predictors were bathymetry and mean sea surface chlorophyll concentration of the annual spring bloom period.
4. The predictive ability of GAM and MaxEnt was assessed using existing knowledge of summer fin whale distribution in the region. GAM (deviance explained = 20.2%) predictions matched documented distributions more closely than that of MaxEnt, with highest predicted fin whale occurrence in deep offshore waters (>2000 m) encompassing the central north-western and western regions, and in the south-eastern region, consistent with known fin whale habitats within the Pelagos Sanctuary. Inter-annual variability was evident, influencing collision risk areas.
5. Collision risk was estimated as a function of the overlap between the predicted probability of fin whale occurrence and ferry density estimated from Automated Identification System data. Ferry routes that cross the northern and eastern regions of the Pelagos Sanctuary presented relatively higher collision risk.
6. Areas with changes in risk intensity between the years were temporally and spatially dynamic: some appeared intermittently throughout the study period while others persisted over consecutive years or recurred in different years.
7. Due to the vastness of the Pelagos Sanctuary, vessel speed reduction maybe a more practical measure to manage collision risk than re-routing shipping lanes. A combination of Seasonal Management Areas and Dynamic Management Areas approaches could be adopted for high-risk areas.

     

习近平同志关于向海经济的重要论述与实践研究

南海是金枪鱼类的重要分布区,开展南海金枪鱼类养殖潜在适宜区选划研究具有重要意义。南海金枪鱼类的主要种类为黄鳍金枪鱼 (Thunnus albacares) 和鲣 (Katsuwonus pelamis),根据其物种出现点以及7种南海环境数据,采用最大熵 (Maximum Entropy, MaxEnt) 模型定量评估了南海黄鳍金枪鱼和鲣的潜在养殖适宜性指数。结果表明：1) 模型受试者工作特征曲线的下面值均大于0.848,表明模型准确度良好,可用于模拟金枪鱼类养殖潜在适宜区的分布;2) 表层溶解氧、表层水温、底层水温、底层盐度是影响南海黄鳍金枪鱼和鲣养殖适宜栖息地分布的重要环境因子。其中,黄鳍金枪鱼的最适宜范围为：表层溶解氧浓度201.52~242.68 mol·m⁻³、底层水温1.96~32.61 ℃、底层盐度34.37‰~35.26‰;鲣的最适宜范围为：表层溶解氧浓度200.83~208.35 mol·m⁻³、表层水温19.71~28.96 ℃、底层盐度34.30‰~35.26‰;3) 黄鳍金枪鱼和鲣的养殖潜在高适宜分布区域较为集中,黄鳍金枪鱼主要集中在东沙渔场、南沙中部渔场以及南沙中西部渔场的东北部,鲣主要集中在台湾南部渔场的中西部以及东沙渔场。

     

珍稀植物楠木的地理分布及潜在分布区的预测

以植物地理分布与气候变化间的关系为研究基础,通过MaxEnt模型,应用贡献率、置换重要值以及Jackknife检验、主成分分析,模拟研究影响楠木Phoebe zhennan地理分布的主要因子,分析楠木在当前的地理分布格局,并预测未来楠木在中国的潜在分布格局.结果表明,采用MaxEnt模型预测其潜在适宜分布区准确度极高,...     

ISSR分子标记在入侵植物研究中的应用

\t\t\t\t\t目的 \t\t\t\t\t明确外来入侵植物大薸在云南的潜在适生区,为大薸的防控提供理论依据。 \t\t\t\t \t\t\t\t \t\t\t\t\t方法 \t\t\t\t\t采用最大熵生态位模型(MaxEnt)与地理信息系统(ArcGIS),结合大薸的地理分布数据、7个环境因子及4个地形因子,对其在云南的潜在分布和适生区等级进行预测。通过受试者工作特征(ROC)曲线方法进行验证,运用刀切法分析影响大薸分布的环境变量。 \t\t\t\t \t\t\t\t \t\t\t\t\t结果 \t\t\t\t\t大薸在云南省的适生区面积约13.56万km²,其中以滇中及滇南地区为主;生境主要为营养富集的水域、沼泽、沟渠和水田等。ROC曲线法得到AUC值为0.907,表明预测结果可靠。刀切法分析显示：影响大薸分布的主要环境因子为最冷季度平均温度、海拔和土地利用类型。\t\t\t\t\t \t\t\t\t \t\t\t\t \t\t\t\t\t结论 \t\t\t\t\t大薸在云南的潜在适生区面积较大,占云南国土面积的30%以上。 \t\t\t\t     

气候变化情景下桑螟在中国的潜在适生区分布预测

桑螟Diaphania pyloalis Walker 是桑树的最主要害虫之一, 具有暴食性、繁殖能力强等特点, 造成桑叶严重减产, 同时也有传播蚕病风险, 对蚕桑产业危害大。本研究采用最大熵(MaxEnt)模型, 选择政府间气候变化专业委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)第五次评估报告发布的代表性浓度路径4.5(RCP4.5)情景, 预测了桑螟在当前、2050年、2070年气候条件下适生分布区, 分析了影响D.pyloalis分布的环境因子及质心迁移轨迹, 为蚕桑产业发展规划提供理论依据。刀切法分析结果显示, 年平均气温(bio1)、昼夜温差与年温差比值(bio3)、最暖季度平均温度(bio10)、年平均降水量(bio12)、温度季节性变化标准差 (bio4)、最暖季度降水量(bio18)等6个环境因子是影响桑螟适生分布的主要环境因子。AUC(Area under receiver operating characteristic curve)值评估结果显示, 桑螟的AUC值为0.97, 模拟预测结果为极好, 满足精度要求。RCP 4.5情景下, 桑螟高适生区主要集中在江苏、浙江、四川、重庆、福建、广东、湖南、湖北等地, 未来气候因子将非常利于桑螟生存, 自然条件下桑螟种群将呈增长趋势。桑螟质心变化不大, 总体上北移, 处于湖南长沙、常德和岳阳三地。     

基于优化MaxEnt模型的黑木相思引种栽培区划

利用MaxEnt模型评估黑木相思在中国引种的潜在适生区,探讨影响其适生区分布的主要生态因子,并对适生区范围和类型进行划分,旨在为该树种在中国的引种区划提供依据。采用ENMeval数据包优化的MaxEnt模型,基于14个环境变量和159条黑木相思分布点,以我国95°-125°E、17°-38°N区域为模型投射空间范围,评估黑木相思的潜在适生地理分布;通过Spearman相关分析、方差膨胀因子(VIF)分析和刀切法检验,筛选出制约其潜在分布的主导环境因子。经ENMeval优化,当特征组合F_C=Q_HP,调控倍频R_M=6时,A_UC值为0.965,模型准确度极高。刀切法检验表明：最干月降雨量(40.1%)、月平均昼夜温差(26.9%)、年降水量(15.6%)、年均温(6.6%)、最冷月最低温(3.2%)和表层土壤酸碱度(2.8%)是影响黑木相思地理分布的重要生态因子,累计贡献率达95.2%。结果表明,黑木相思在中国适生区分为高(55.835 4×10⁴ km²)、中...