不同碳排放模式下云南榧树适生区分布研究

研究气候变化背景下云南榧树适生区分布,有助于理解该物种分布区的变迁历史和未来保护策略的制定。基于45个有效地理分布点以及19个环境气候变量,利用Maxent模型与ArcGIS对不同时期云南榧树的适生区进行模拟,其ROC特征曲线下的面积接近于1,MaxEnt模型的预测准确度高,可用于预测云南榧树适生区。结果表明,刀切法Jackknife和气候累计贡献率显示,影响云南榧树分布的主导环境变量为最暖季度降水量(bio18)和最冷月份最低温(bio6)。自末次盛冰期至全新世中期再到当前,云南榧树种群质心迁移路线为高黎贡山—丽江—维西,面积变化呈先增加再减少的趋势,当前我国云南榧树主要分布于云南、四川和西藏等地区,预测2070年在4种不同碳排放模式下,云南榧树适生区均发生不同程度的北移,且碳排放越高北移程度越明显。随着历史时间的推移,云南榧树适生区呈向北迁移的趋势,在未来全球气候变暖的情景下,云南榧树的分布面积不会减少,四川极可能成为云南榧树新的分布区。     

利用最大熵(MaxEnt)模型对红豆杉潜在适生区的模拟

为了研究红豆杉(Taxus wallichiana var.chinensis(Pilger) Florin)的保护和繁殖,利用红豆杉存在记录与环境因素,利用最大熵(Maxent)模型,使用红豆杉分布数据,气象以及地形数据,分析影响红豆杉分布的主导环境要素,模拟红豆杉在我国的潜在适宜区,并结合我国自然保护区分布范围进行分析。研究结果表明：共提取了6个影响红豆杉潜在适生区的主导环境因素,分别为5月平均降水量、4月平均降水量、9月平均降水量、高程、坡度、3月平均降水量,红豆杉的潜在适生区是气候与地形的共同作用结果,春季降水量、高海拔与一定的坡度区间是影响红豆杉分布的主要因素;构建的最大熵模型的评价指标受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.933,表明该模型模拟结果精准,生成的红豆杉适生区结果可信;红豆杉的高适生区主要分布在鄂、陕、渝、湘、黔交界处以及闽、浙、赣交界处,高适生区多以高海拔山区为主;高适生区与中适生区分别有6.27%与4.82%的面积处于自然保护区范围内,可以针对部分高适生区的自然保护地对红豆杉进行就地保护与引种栽培,科学制定红豆杉的保护方案。     

基于MaxEnt模型的滇藏木兰适生区分布预测研究

滇藏木兰(Magnolia campbellii)是国家二级保护植物,对研究植物进化和地质科学有着较高的参考价值,是我国乃至世界公认的观赏性珍稀树种。本研究采用MaxEnt模型、ENM Tools和ArcGIS相结合的方法,预测滇藏木兰在我国的适生区域并确定其主导生态因子和阈值范围。结果表明,预测的滇藏木兰高适生区主要集中在云南省西北部和西藏自治区南部,中、低适生区的范围除了围绕高适生区稍有延伸外,在四川省、广西壮族自治区、广东省、贵州省、福建省等区域有少量分布;高、中和低适生区面积分别约为6.25×104 km2、6.84×104 km2和73.45×104 km2;最冷季降水量、温度季节性变动系数、最干月降水量、海拔等4个生态因子在适生区分布预测中起着主导作用。本研究结果可为我国滇藏木兰的保护规划制定、选种培育、遗传改良及引种驯化提供依据。     

4种蒺藜草属杂草在中国的潜在适生性预测

蒺藜草属杂草为我国进境植物检疫性有害生物,严重危害农业、畜牧业、林业以及生态环境。近年来,蒺藜草属杂草曾多次在口岸货检中尤其是进口粮食中被截获,因此预防这些有害杂草进入我国定植极其重要。结合温度、降水、土壤等全球环境条件变量,利用MaxEnt软件分析口岸截获的4种蒺藜草属杂草在全球和我国的适生性,并进行等级划分,结果证明它们在全球还有很大的适生空间。刺苞草、美洲蒺藜草、鼠尾蒺藜草在我国的适生范围集中在南方,且高度适生区主要在长江三角洲和云贵地区;少花蒺藜草的适生地区包括南方和北方,且高度适生区主要在东北、内蒙古、北京以及长江三角洲。该结果可为相关部门的外来入侵生物预警以及后续监测提供一定的科学依据。     

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。     

气候变化情景下基于MaxEnt的麦瘟病在全球及中国的适生性分析

麦瘟病是小麦生产上的一种毁灭性真菌病害, 过去仅在南美洲流行?2016年该病害在亚洲的孟加拉国首次出现, 给世界尤其我国小麦生产带来重大潜在威胁?本研究基于麦瘟病当前在全球(包括孟加拉国)的分布数据和生物气候数据, 采用MaxEnt生态位模型和ArcGIS软件, 预测了当前气候条件下麦瘟病在全球特别是在我国的潜在适生区, 以及RCP2.6?RCP4.5?RCP6.0和RCP8.5 4种气候变化情景下2030s?2050s和2070s麦瘟病在中国潜在适生区分布范围, 进而以刀切法分析了影响其分布的主要气候因子, 并采用ROC对预测结果进行检验?结果表明, 在当前和未来不同气候情景下, 麦瘟病在中国的中风险和高风险区面积将呈增加趋势, 未来情景下与当前气候情景下相比, 中风险和高风险区的面积比例增加范围为0.08%~1.63%, 其中温度和湿度条件对麦瘟病的潜在分布区影响最大?此研究结果对于我国麦瘟病的检疫和防控提供了技术支撑?     

入侵生物适生区与种群动态中的数学方法

生物入侵会带来严重的环境问题与经济问题,近年来生物入侵问题正受到越来越多的关注,而且随着全球交流活动的频繁,生物入侵现象也日益严重。在生物入侵的研究中,建立数学模型尤其重要。本文首先对生物入侵中有关物种适生区预测的常见模型中的统计方法进行介绍,主要包括线性回归模型及广义线性回归模型、广义可加模型、多元自适应回归样条函数、分类回归树、助推树、极大化熵方法和支持向量机方法等,并对这些方法在生物入侵模型中的具体应用进行简要说明,然后对生物入侵中种群动态及物种扩散的常用数学方法进行了简要介绍,最后对入侵生物适生区分析与种群动态中的数学方法进行总结和展望。     

基于优化MaxEnt模型的疣果匙荠在中国的适生区预测与分析

本文优化了疣果匙荠分布数据筛选方式和MaxEnt软件参数设置,使用ENMTools剔除了冗余分布数据,调用R程序包Kuenm从1 240个不同参数组合的MaxEnt模型中筛选确定了最优参数.基于分布数据和参数优化的MaxEnt预测结果表明,疣果匙荠在中国的高度适生区和中度适生区分别占陆地总面积的9.4％和60.1％左右...     

基于GARP的杏小食心虫在中国的潜在分布研究

杏小食心虫[Grapholitha prunivora (Walsh)]是多种核果的重要害虫。本研究在概述其分布、寄主及生物学特性的基础上,利用GARP生态位模型结合Desktop ArcGIS对杏小食心虫在中国的潜在分布进行了预测。研究表明:杏小食心虫在我国具有较大面积的适生范围,主要分布在北纬18°以北地区。根据预测结果提出针对杏小食心虫的风险管理措施。     

气候变化下基于GIS的农田恶性杂草旱雀麦在中国的分布与发展趋势

为确定旱雀麦在我国的空间分布及其对气候变化的响应,以期进一步开展生态防控,本研究利用旱雀麦在中国的地理分布数据,结合当前气候数据和未来气候变化情景（RCP8.5情景下2050s,2070s）,建立最大熵模型（MaxEnt模型）,确定影响旱雀麦分布的主导环境因子。应用地理信息系统（GIS）对中国地区旱雀麦的适生区进行划分,以ROC曲线作为模拟的准确性评价指标。结果表明,MaxEnt模型模拟效果极好（AUC=0.965）;当前气候条件下,旱雀麦适生面积为2.5534×10⁶ km²,主要集中分布于青海省东北部、甘肃省与青海省接壤的地区、四川省的西北部,以及新疆的西北部;其中影响旱雀麦分布的主要环境因子为海拔、bio12（年降水量）、bio9（最干季度平均温度）和bio15（降水量季变异系数）,其贡献率分别为45.0%、17.5%、9.7%、9.7%,累计贡献率达81.9%;在RCP8.5情景下,未来2个时期,旱雀麦潜在高适生区分布面积与当前相比增加了12.2%~23.3%,但RCP8.5情景下2070s较RCP8.5情景下2050s旱雀麦的潜在高度适生区分布面积减少了8.9%。综上所述,气候变化情景下旱雀麦的潜在分布面积呈现出扩大趋势,且RCP8.5情景下2070s较RCP8.5情景下2050s的适生区分布面积有缩减趋势。