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中国北方5种栎属树木多度分布及其对未来气候变化的响应
引用本文:张雪皎,高贤明,吉成均,康慕谊,王仁卿,岳明,张峰,唐志尧.中国北方5种栎属树木多度分布及其对未来气候变化的响应[J].植物生态学报,2019,43(9):774-782.
作者姓名:张雪皎  高贤明  吉成均  康慕谊  王仁卿  岳明  张峰  唐志尧
作者单位:北京大学城市与环境学院, 北京大学生态研究中心, 地表过程分析与模拟教育部重点实验室, 北京 100871
中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室, 北京 100093
北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室, 北京 100875
北京师范大学地理科学学部自然资源学院, 北京 100875
山东大学生命科学学院, 济南 250100
西北大学西部资源生物与现代生物技术教育部重点实验室, 西安 710069
山西大学黄土高原研究所, 太原 030006
基金项目:国家科技基础性工作专项(2011FY110300);国家科技基础性工作专项(2015FY210200)
摘    要:植物分布与气候之间的关系是预估未来气候变化对生态系统影响的实现基础。以往的物种分布模型通常以物种的分布区或者分布点的物种存在数据作为物种分布的响应变量。相较于物种存在数据, 多度反映了一个物种占用资源并把资源分配给个体的能力, 更能衡量物种对区域生态系统的影响。该研究通过野外调查获取了华北及周边地区1 045个样方的栎属树木多度, 利用广义线性模型、广义加性模型和随机森林模型模拟栓皮栎(Quercus variabilis)、麻栎(Q. acutissima)、槲栎(Q. aliena)、锐齿槲栎(Q. aliena var. acuteserrata)和蒙古栎(Q. mongolica) 5个树种多度的地理分布及未来2个不同时期(2050年和2070年)的潜在分布。结果表明: 随机森林模型对5个栎属树种的多度的拟合结果要优于广义线性模型和广义加性模型; 典型浓度路径(RCP) 8.5下的5个栎属树种在未来两个时期的多度变化幅度都要大于RCP 2.6下的变化, 在超过一半面积的区域中麻栎、槲栎、锐齿槲栎和蒙古栎的多度减少, 其中内蒙古东北部和黑龙江北部地区是5种栎属植物多度减少的集中分布地区。未来气候变化背景下, 需要加强对这几个区域的监测与物种保护。

关 键 词:广义线性模型  广义加性模型  随机森林模型  物种分布模型  
收稿时间:2018-10-11

Response of abundance distribution of five species of Quercus to climate change in northern China
ZHANG Xue-Jiao,GAO Xian-Ming,JI Cheng-Jun,KANG Mu-Yi,WANG Ren-Qing,YUE Ming,ZHANG Feng,TANG Zhi-Yao.Response of abundance distribution of five species of Quercus to climate change in northern China[J].Acta Phytoecologica Sinica,2019,43(9):774-782.
Authors:ZHANG Xue-Jiao  GAO Xian-Ming  JI Cheng-Jun  KANG Mu-Yi  WANG Ren-Qing  YUE Ming  ZHANG Feng  TANG Zhi-Yao
Abstract:Aims To develop a statistically appropriate species distribution model for the abundance of five species from Quercus in the northern China, and to predict the change of abundance under climate change.Methods We surveyed abundance data of five Quercus species from 1 045 plots in the northern China, and then fit the abundance with climatic variables using random forest model (RF). We then predict the abundance of these five Quercus species in 2050 and 2070 under Representation Concentration Pathways (RCP) 2.6 and 8.5.Important findings The change magnitudes of abundance for all 5 species under RCP 8.5 were larger than under RCP 2.6. Except for Quercus variabilis, abundances of other four species declined under climate change to 2050 and 2070 in more than half of the current distribution areas. Moreover, the northeastern part of Nei Mongol and the northern part of Heilongjiang will be the hotspots of decrease of abundance. Therefore, it is necessary to strengthen the monitoring and species protection in the areas mentioned above with the increasing threaten of climate change.
Keywords:generalized linear model    generalized additive model    random forest model    species distribution model
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