应用最大熵模型预测黄连木在中国的潜在分布

为了合理规划黄连木(Pistacia chinensis)的引种栽培区、黄连木的引种栽植和可持续管理提供科学依据,以中国科学院植物研究所植物标本馆和中国数字植物标本馆297个黄连木样本分布记录和WorldClim数据库中下载末次盛冰期、当代(1960—1990年)和2070年的气候数据为数据源,利用MaxEnt和Arcgis模拟黄连木的潜在地理分布.结果表明:当代黄连木的适分布区在河南、山东、安徽、浙江、贵州、江西、广西、湖南等省份,面积为74.5万km2;末次盛冰期时的最适分布区面积为74.4万km2;2070年的分布范围明显减缩,主要分布在安徽、山东、贵州、广西等省份,最适生分布区面积为61万km2,较当代减少17.6％.年均降水量、最冷月份最高气温和12月份最低气温是影响黄连木分布最重要的环境变量.MaxEnt预测结果与黄连木实际分布相符合,能够反映黄连木在中国的分布情况.未来气温升高,降水减少,黄连木最适生区会逐渐缩减,降水较少区域黄连木的分布更容易受到环境因子的影响.     

基于机载激光雷达的崇礼冬奥核心区林分地上生物量反演

【目的】基于机载激光雷达数据建立结构稳定的林分地上生物量预测模型,考虑最小二乘、混合效应和贝叶斯等参数估计方法对最优生物量预测模型选择进行探讨,为生物量建模方法研究、生物量估测提供科学依据,为冬奥核心区实现“双碳”目标和生物量模型计算提供技术支撑。【方法】基于崇礼冬奥核心区2种森林类型(华北落叶松和白桦)62块实测样地及对应的激光雷达数据,通过变量筛选分别建立最小二乘、混合效应和贝叶斯生物量模型,应用确定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、残差、总体相对误差(TRE)评价模型,采用留一交叉法验证模型精度。【结果】筛选出相关性较高的激光雷达变量共20个,最终进入模型的自变量3个。拟合效果最好的是Logistic混合效应模型(RMSE=22.99 t·hm^-2,R²=0.768,TRE=6.08%),分树种建立模型后华北落叶松模型拟合效果提升(RMSE=22.92 t·hm^-2,R²=0.795,TRE=7.45%),白桦模型预测精度提高(RMSE=23.34 t·hm^...