基于MaxEnt模型的紫椿适生区预测

气候变化通过改变物种的生境进而影响生物多样性。紫椿是一种具有高生态、经济、药用价值的用材树种,在我国与其他香椿属物种一起被称为“中国桃花心木”。了解该物种对生境要求、评价其生境质量、预测其适生区分布有助于紫椿的保护、引种及其人工林的发展。MaxEnt模型的优点在于能利用现存不完整、小样本、离散型分布数据构建物种适生区预测模型,且用受试者工作曲线下面积(AUC)检验预测模型的精度,面积越大精度越高。研究应用紫椿在云南分布数据及MaxEnt软件构建其适生区分布模型,结果表明:适生区分布模型平均训练AUC和平均测试AUC分别为0.959和0.818,说明对紫椿适生区的预测是可靠的;温度季节性变化的标准差、最冷月最低温(℃)、最干季度平均温度(℃)、最冷季度降水量(mm)、年均温变化范围是决定紫椿适生区分布的重要因素。对当代和未来(21世纪50年代,21世纪70年代)气候变暖条件下(RCP2.6情景)的紫椿在云南省和全国适生区面积进行了计算,结果直观、定量反映了气候变化下紫椿适生区的变迁,预测云南省及全国的紫椿适生区随全球变暖而萎缩。      

西藏飞蝗潜在分布对气候变化响应研究

运用生态位模型软件Max Ent,模拟和预测气候变化背景下大尺度范围西藏飞蝗适生区分布及其变化可能性。基于当前数据和IPCC AR5提出的三种气候情景以及西藏飞蝗分布信息,采用Max Ent生态位模型和Arc GIS预测西藏飞蝗适生区及未来变化趋势,用ROC曲线检测模型精度、刀切法(Jackknife test)筛选主导环境变量。当前气候条件下,西藏飞蝗高适生区主要位于四川省和西藏自治区,中风险区则主要集中在青藏高原东部地区,包括四川西部、西藏东部、云南北部等。西藏飞蝗适生区分布、面积及中心点位置不同。Max Ent模型对未来气候变化条件下西藏飞蝗适生区准确模拟与预测具有潜在应用价值,对虫害综合治理具有重要指导意义。     

Projecting Distribution of the Overwintering Population of Sogatella furcifera (Hemiptera: Delphacidae), in Yunnan,China With Analysis on Key Influencing Climatic Factors

Sogatella furcifera (Horváth) is the most threatening migratory rice pest in Yunnan, China. S. furcifera overwinters in low- altitude basins and valleys in southern Yunnan and migrates northward in spring and summer of the following year, causing serious damage during migration. The overwintering distribution, areas, and spatial pattern of S. furcifera are relevant to the migration and outbreak of this pest. Based on a 4-yr field survey (2010–2013), this study projected areas suitable for S. furcifera to overwinter using a species distribution model, and analyzed the key influencing climatic factors using principal component analysis (PCA) and ecological niche factor analysis (ENFA). Our field survey showed that the northern latitudinal- and upper elevation limits of overwintering S. furcifera was 25.4° N and 1,608 m in western Yunnan and 24.2° N and 1,563 m in eastern Yunnan. The species distribution model produced a fragmented distribution pattern, with most of which in western Yunnan and only a few in eastern Yunnan. The PCA and ENFA analyses showed that the mean temperature of the driest quarter and the precipitation of the coldest quarter significantly influenced the distribution of S. furcifera in winter. The results suggested that the complex topography, spatial differences in winter temperatures, and host availability altogether determined the distribution of overwintering S. furcifera . Compared with previous surveys, the northern latitudinal- and upper elevation limits of overwintering S. furcifera were higher, while the population became rarer in some suitable areas due to change of farmland utilization in winter and possibly climate change.     

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MaxEnt模型和气候变化情景入侵种黄顶菊在中国的分布区预测

为了分析入侵种黄顶菊[Flaveria bidentis (L.) Kuntze.]在中国的潜在适生分布区,利用最大熵模型(MaxEnt)与ArcGIS软件预测了黄顶菊在当前及未来气候条件下在中国的潜在适生分布区。结果表明：在当前气候条件下,黄顶菊主要分布在河北省大部分地区、北京市南部、河南省北部以及天津市的西部地区;未来气候条件下,黄顶菊的适生分布范围将进一步扩大,在2060年前后,高适生区的面积将增长到14.73万km ²,增长率达121.49%,主要分布在河北省及周边地区、陕西省西安市及周边城市。运用刀切法(Jackknife)计算各个环境变量对物种分布的影响,最冷月最低温度、最冷季平均温度、年平均气温、最干季平均温度、海拔、温度季节性变化标准差、最湿季度平均温度和最暖季平均温度8个环境变量是影响黄顶菊分布的主要因素。模型的AUC值为0.987,表明模型的准确度非常高。未来气候变化情景下黄顶菊的分布范围将进一步扩大,建议相关部门对此密切关注,并尽早采取防护措施。     

气候变化背景下埃及吹绵蚧在中国的适生区预测

基于埃及吹绵蚧分布点的经纬度数据,利用最大熵模型MaxEnt软件对埃及吹绵蚧在中国当前和未来(2050年和2070年)的适生区进行了预测,为林业和海关检疫部门对埃及吹绵蚧当前与未来的防控与检疫工作提供重要参考依据。在本研究中,梳理并筛选了埃及吹绵蚧在国内外的分布点,通过优化MaxEnt生态位模型,预测了在当前气候和未来气候下埃及吹绵蚧在中国的潜在分布,通过统计软件计算了各种气候条件下的适生区面积,并对影响埃及吹绵蚧分布的环境因子进行了筛选和统计。预测结果显示,基于当前气候,埃及吹绵蚧在我国的潜在分布区包括华南全部地区、华中和西南部分地区,主要集中在我国经度98°E～123°E、纬度20°N～30°N的地区。未来气候条件下的适生区范围呈现增大的趋势;刀切法(Jackknife)显示,对埃及吹绵蚧分布影响较大的环境要素主要为降水量,同时模型计算了埃及吹绵蚧定殖所需的四项环境要素的适宜范围。结合实际踏查数据和文献资料,MaxEnt模型预测结果可信度高,精确预测了影响埃及吹绵蚧分布的环境因子及其适生区范围,对埃及吹绵蚧的研究具有重要意义。     

基于MaxEnt模型的小麦印度腥黑穗病在中国的适生性分析

本文用MaxEnt软件对小麦印度腥黑穗病(Karnalbunt)在我国的潜在分布进行了预测。结果表明,小麦印度腥黑穗病在中国适生范围广。根据适生值的大小,中风险区和高风险区主要分布在我国华北、黄淮海、西南、西北、长江中下游和东北地区的小麦主产区,加强这些区域的调查监测和检疫对保护我国的小麦生产有重要意义。     

基于MaxEnt的小飞蓬在中国的潜在适生区预测

小飞蓬(Conyza canadensis(L.)Cronquist)是我国分布最广的入侵植物之一。根据文献搜集和生物信息数据库,获得有效数据共325个,结合ArcGIS与SPSS相关性分析筛选获得8个气象因子,基于最大熵模型(MaxEnt)预测了小飞蓬的潜在适生区。结果表明:基于MaxEnt模型预测小飞蓬在中国的潜在适生区ROC曲线,AUC平均值为0.971,预测结果极好;通过刀切法(jackknife method)分析表明,最热季度的降水量(BIO_18)、温度季节性变化标准差(BIO_4)、年平均气温(BIO_1)、最冷季度的降水量(BIO_19)4个气象因子对小飞蓬的分布影响最大;小飞蓬在中国的潜在适生区分布广泛,秦岭淮河以南的各个省份以及秦岭淮河以北至辽宁省南部均为小飞蓬高适生区范围。随着气候变化,2050年小飞蓬潜在适生区面积与当前相比增加了559 016.09km2,2070年小飞蓬潜在适生区面积与当前相比增加了68 423.65km2。本研究结果实现对小飞蓬入侵动态预警,为进一步防范工作提供了一定的理论基础。     

软枣猕猴桃在中国的适生区分析及对未来气候变化的响应

对软枣猕猴桃在中国的适生区进行分析,旨在为软枣猕猴桃资源调查、保护、开发利用和引种栽培提供参考依据。采用生态位建模软件Max Ent(maximum entropy model),结合Arc GIS(geographic information system)软件,研究影响软枣猕猴桃分布的关键环境因子及取值范围,预测当前气候状态及未来不同气候变化背景下软枣猕猴桃在中国的适生区。研究结果表明:影响软枣猕猴桃分布的关键环境因子有6个,其重要程度依次为:7月降水量4月均温温度季节性变化标准差3月均温最暖季降水量海拔。当前情景下,软枣猕猴桃在中国的高适生区总面积为9.287×105 km2,主要集中于东北东南部、华北东南部、华东北部和东南部、华中西部及西南东部;中适生区总面积为1.786×106 km2,主要分布在东北中部和南部、华北南部、华东北部和南部、华东北部、西南西部及华南北部。在只考虑气候因子和海拔高度的情况下,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,预测2070s软枣猕猴桃在中国的高适生区面积分别增加3.758×105 km2、1.725×105 km2和6.300×103 km2,而中适生区面积在RCP2.6减少1.902×105 km2,在RCP4.5、RCP8.5分别增加2.617×105 km2和9.760×104 km2。RCP2.6和RCP4.5情景下,高适生区和总适生区的质心到2070s将向东北移动;RCP8.5情景下,高适生区质心向东北移动,总适生区中心将向东南移动。研究分别对当前及未来3种不同情景下软枣猕猴桃在中国的适生区进行了10次预测,预测结果的AUC(Area Under Curve)平均值均高于0.98,表明此模型预测结果具有较高的可靠性。     

基于MaxEnt预测梭梭和白梭梭在新疆的潜在适生区

梭梭和白梭梭是荒漠区特有的植物种,研究两者的潜在适生区,对于梭梭和白梭梭在新疆的引种栽培以及治理风沙具有重要意义.采用MaxEnt模型和ArcGIS软件预测梭梭和白梭梭在新疆的潜在适生区.结果表明:梭梭和白梭梭在新疆的潜在适生区主要位于北疆地区,包括阿勒泰、昌吉回族自治州、博尔塔拉蒙古自治州、塔城和克拉玛依的大部分地区...