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基于生态位模型的番荔枝实蝇潜在适生性分布预测(英文)
引用本文:李白尼,马骏,侯柏华,张润杰. 基于生态位模型的番荔枝实蝇潜在适生性分布预测(英文)[J]. 昆虫天敌, 2009, 0(4)
作者姓名:李白尼  马骏  侯柏华  张润杰
作者单位:中山大学有害生物控制与资源利用国家重点实验室/昆虫学研究所;广东出入境检验检疫局检验检疫技术中心;广东省昆虫研究所;
基金项目:国家973计划项目(2002CB111405); 国家自然基金项目(30471162、30671394); 国家科技支撑计划项目(2006BAD08A13)
摘    要:番荔枝实蝇Ceratitis anonae(Graham)是一种重要的外来入侵性检疫害虫。在广东口岸,其幼虫连续从入境旅客所携带的水果中被检出。目前关于番荔枝实蝇潜在适生性分布的研究进行得很少,但对于我国的生物生态安全却有重要意义。本研究中,我们使用3种生态位模型(ENFA模型,马氏典型性模型和Maxent模型)对番荔枝实蝇在中国以及全球范围内的潜在适生性分布区域进行了预测分析。结果显示:Maxent模型拥有最好的预测精确度,马氏典型性模型次之,而ENFA模型的预测精确度最差;Maxent模型和马氏典型性模型的预测精确度无显著性差异;根据Maxent模型的预测结果,番荔枝实蝇在中国的潜在适生区主要是广西、广东、海南以及云南的少部分地区。分析结果显示,番荔枝实蝇从境外传入中国南部地区并最终在上述地区定殖的风险可能性存在,但风险较小。另外,折刀法(Jackknife)分析显示,6种环境因子,例如地面霜冻频率、年平均降雨量、十月降雨量、四月降雨量、年最低温度以及蒸气压,对于番荔枝实蝇在全球和局部地区的分布模式有显著的影响。

关 键 词:番荔枝实蝇  ENFA  马氏典型性模型  Maxent  潜在分布预测  

Prediction of the potential distribution of Ceratitis anonae in China based on ecological niche modeling
LI Bai-Ni,MA Jun,HOU Bo-Hua,ZHANG Run-Jie. Prediction of the potential distribution of Ceratitis anonae in China based on ecological niche modeling[J]. Natural Enemies of Insects, 2009, 0(4)
Authors:LI Bai-Ni  MA Jun  HOU Bo-Hua  ZHANG Run-Jie
Affiliation:LI Bai-Ni~1,MA Jun~2,HOU Bo-Hua~3,ZHANG Run-Jie~(1*)(1.State Key Laboratory of Biocontrol & Institute of Entomology,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,China,2.Plant Quarantine Laboratory,Guangdong Inspection and Quarantine Technology Center,Guangzhou 510623,3.Guangdong Entomological Institute,Guangzhou 510260,China)
Abstract:Ceratitis anonae(Graham) is an important quarantine invasive pest in China and its larvae are continually intercepted from fruits carried by incoming passengers at Guangdong ports.There are rare research reports about its potential distribution in China,but the geographic distribution of this species is of considerable concern in terms of biosecurity.In this study,three different ecological modeling methods (ENFA,Mahalanobis typicality and Maxent) were used to predict its potential distribution.The results ...
Keywords:Ceratitis anonae  ENFA  Mahalanobis typicality  Maxent  potential distribution prediction  
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