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。     

基于MaxEnt和ArcGIS的黑腹尼虎天牛潜在地理分布预测

为明确我国检疫性有害生物黑腹尼虎天牛Neoclytus acuminatus的潜在地理分布范围，基于MaxEnt模型、ArcGIS软件及全球分布数据预测当前气候和未来气候（2个情景）条件下黑腹尼虎天牛在全球和中国的潜在分布区域，并分析影响黑腹尼虎天牛分布的关键环境变量。结果显示，MaxEnt模型的曲线下面积（area under curve，AUC）为0.962，表明模型预测结果可靠；影响黑腹尼虎天牛潜在地理分布的5个关键环境变量分别是5月平均降雨量、11月平均最高温度、温度变化方差、7月平均降雨量和最湿季度平均气温，贡献率分别为40.5%、33.2%、23.9%、2.2%和0.1%。在当前气候条件下，黑腹尼虎天牛在全球的适生区较广泛，总面积约为3 928.63×10⁴ km²，且在我国湖北、安徽及浙江等省存在高适生区和中适生区；在未来气候条件下，黑腹尼虎天牛在全球范围内的适生区总面积会进一步增加，并且在我国的高适生区面积也会进一步扩大。     

基于MaxEnt模型预测外来入侵植物刺果瓜在中国的潜在地理分布

为明确外来入侵植物刺果瓜 Sicyos angulatus在我国的潜在地理分布,基于MaxEnt模型、ArcGIS软件及全球分布数据,在历史气候条件及未来气候条件下 （低强迫情景SSP126和高强迫情景SSP585）预测刺果瓜在中国的潜在地理分布。结果显示, MaxEnt模型的曲线下面积（area undercurve, AUC）值为0.977,表明模型具有较高的可靠性;气温季节性变化、最热月的最高温、最干月降水量和最湿季节的降水量是影响刺果瓜在中国潜在地理分布的4个关键环境变量;历史气候条件下刺果瓜主要发生在中国东部、中部和西部,适生区总面积占中国陆地总面积的23.29%;未来气候条件下,刺果瓜在中国的适生区范围有所减少, SSP126和SSP585情景下刺果瓜在中国的适生区总面积分别为186.10×10⁴ km²和162.68×10⁴ km²,分别占中国陆地总面积的19.35%和16.91%,但还是主要覆盖黄淮海平原夏播玉米区和南方丘陵玉米区等产区,质心由南向北移动。     

基于MaxEnt模型预测欧洲榆小蠹的全球潜在地理分布

为探究欧洲榆小蠹Scolytus multistriatus在全球的潜在地理分布，根据其全球分布数据和筛选出的环境变量，利用MaxEnt模型预测其在当前气候及未来气候条件下的适生区。结果显示，所建MaxEnt模型的受试者工作特征曲线下面积（area under curve，AUC）大于0.9，表明模型预测结果可靠；利用刀切法对筛选出的环境变量进行分析后发现，12月平均最低温度对欧洲榆小蠹在全球的分布影响最大，同时也提供了最多的特有信息。在当前气候条件下，欧洲榆小蠹在全球的潜在分布范围主要集中在15° N~70° N和20° S~60° S之间，包括北美洲中部及南部、南美洲南部及东南沿海、欧洲、非洲中部、亚洲东部和大洋洲，适生区总面积约4.62×10⁷ km²。欧洲榆小蠹在我国的适生区广泛分布于20余个省（自治区、直辖市），适生区总面积约为3.27×10⁶ km²。在未来气候条件下，欧洲榆小蠹的适生区面积将会扩大，并在SSP585（2081—2100年）情境下达到最大，为5.93×10⁷ km²。鉴于欧洲榆小蠹在我国具有较广的适生区，建议加强对其的检验检疫力度，防止其侵入我国。     

气候变化下栎枯萎病菌在中国的潜在适生区预测

为降低未来气候变化下栎树枯萎病暴发的风险，基于现有的栎枯萎病菌Bretziella fagacearum分布数据，筛选影响其分布的关键环境变量，利用优化后的MaxEnt模型预测当前气候条件和未来气候条件（低强迫情景SSP126和高强迫情景SSP585）下其在中国的潜在适生区。结果显示，最暖月最高温度、最干季度平均温度、年降水量、最干月降水量是影响栎枯萎病菌分布的关键环境变量；优化后MaxEnt模型的受试者工作特征曲线下面积值高于0.90，表明该模型预测结果可靠。当前气候条件下栎树枯萎病菌的适生区面积约为1.39×10⁶ km²，占中国陆地总面积的14.48%，高适生区主要分布在湖南省北部、浙江省中南部、湖北省东南部、江西省西部和新疆维吾尔自治区北部。未来气候条件（低强迫情景SSP126和高强迫情景SSP585）下栎树枯萎病菌适生区面积均呈增加趋势，尤其高适生区的气候异常程度最高，造成其面积增加。此外，高适生区的质心均有由湖南省向北迁移的趋势。     

基于MaxEnt模型预测梨火疫病菌的潜在地理分布

为探究梨火疫病菌解淀粉欧文氏菌Erwinia amylovora在全球的潜在地理分布,基于其全球分布数据和筛选得到的环境变量,利用MaxEnt模型对其在当前气候和未来气候条件下的潜在地理分布进行预测,并利用刀切法和皮尔逊相关性分析法筛选对梨火疫病菌分布有重要影响的环境变量。结果显示,对梨火疫病菌分布有重要影响的环境变量包括2月平均最高温度、1月平均降水量、7月平均最低温度、温度变化方差、昼夜温差月均值和7月平均降水量,表明春季和夏季的温度和降水对梨火疫病菌的分布有较大影响。在当前气候条件下,梨火疫病菌在全球的适生区分布较广,适生区总面积达到5.58×10⁷ km²,且高适生区主要分布在北美洲沿海地区、地中海沿岸和亚洲中部及东部的部分地区;梨火疫病菌在我国的适生区总面积为7.36×10⁶ km²,占全国陆地总面积的76.70%;在未来气候SSP126和SSP585情景下,梨火疫病菌在全球的适生区总面积分别为5.52×10⁷ km²和5.24×10⁷ km²。表明梨火疫病菌对我国大部分地区有潜在威胁,应加强监测与防控。     

全球气候变化下大狼杷草在中国的潜在分布格局及变化趋势

为探索气候变化对大狼杷草Bidens frondosa L.在中国适生区分布格局的影响，搜集获得大狼杷草264个分布点位及23个环境变量数据，运用GIS技术和优化后的MaxEnt模型预测当前和未来气候模式下大狼杷草的潜在分布格局及变化。运用受试者工作特征（receiver operating character‐istic，ROC）曲线分析法进行验证，并利用刀切法分析影响大狼杷草分布的主要环境变量。刀切法分析结果表明，至人类活动最短距离、最湿月降水量和温度季节性变化对大狼杷草分布影响较大，贡献率依次为41.2%、33.5%和9.9%。各情景ROC曲线下面积（area under the receiver operating characteristiccurve，AUC）值均大于0.9，模型可信度较高。当前气候下大狼杷草在中国的潜在适生区总面积为249.23×10⁴ km²，主要分布于北京、辽宁、河北、天津、安徽、山东、湖南、浙江、四川、江西、吉林、河南、江苏、湖北、黑龙江、山西、陕西、宁夏、重庆、贵州、广西、广东、福建和台湾等省（自治区、直辖市）。全球气候变化背景下大狼杷草适生区面积波动性增加，扩张区主要分布于黑龙江省中部和南部、吉林省东部、内蒙古自治区东北部、河北省北部、山西省北部、陕西省南部、贵州省西南部、广西壮族自治区南部和广东省南部等地，适生丧失区主要分布于辽宁省和内蒙古自治区交界、陕西省南部、台湾省东部等地。     

准噶尔盆地大赖草分布格局及关键因子分析

模拟、预测新疆准噶尔盆地沙丘禾草大赖草的生态适宜性及其空间分布特征,以及对未来气候变化的可能响应,指导该濒危植物的保护。研究基于大赖草的24个自然分布点和8个环境因子,利用GIS空间分析和MaxEnt模型,分析基准气候（1970—2000年）和社会经济路径SSP2下2050时段（2041—2060年）和2070时段（2081—2100年）大赖草的适宜分布范围及分布格局变化,并利用多元环境相似度面和最不相似变量探究影响大赖草分布的关键气候因子。结果表明：（1）基准气候下,大赖草的适宜分布面积占新疆总面积的5.57%,主要集中于额尔齐斯河流域附近的低覆盖度草地;（2）与基准气候相比,2050时段和2070时段大赖草的适生区呈显著减少趋势,占比分别为0.99%和1.33%,适宜生境高度破碎化,适生区的质心向西北方高纬度和高海拔地区迁移;（3）最干月降水量、降水量季节性变化和温度季节性变化是影响准噶尔盆地大赖草适宜分布的关键气候因子。     

基于MaxEnt模型预测气候变化下玉米根萤叶甲在中国的潜在地理分布

为评估不同气候条件下玉米根萤叶甲Diabrotica virgifera virgifera在我国的潜在地理分布情况及适生区的空间格局变化趋势,通过筛选影响该虫分布的关键环境变量并基于其在全球的分布数据,运用MaxEnt模型和ArcGIS软件预测其在历史和未来气候情景下的潜在地理分布范围和适生区空间格局变化。结果表明,所构建MaxEnt模型的受试者工作特征 （receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under curve, AUC）平均为0.960,说明模型预测结果为优秀,具有较高的可信度。关键气候变量中最冷月最低温对玉米根萤叶甲的潜在地理分布具有十分重要的影响,累积贡献率为44.5%。历史气候条件下,玉米根萤叶甲的总适生区面积占我国陆地总面积的23.78%,高适生区主要分布于我国河南、湖北、陕西、甘肃、重庆、四川和云南等省市。未来气候情景下,玉米根萤叶甲在我国的总适生区面积略有减少,整体上呈现出南部收缩、北部扩张的趋势,原中南部的中、高适生区逐步转变为低适生区或非适生区。玉米根萤叶甲在我国的适生区较为广泛,适生范围涵盖多个重要玉米产区,对玉米安全生产威胁较大,应给予足够的重视,严防该虫传入我国。     

基于MaxEnt模型的菜豆象和蚕豆象在中国的适生区预测

为减少外来入侵物种菜豆象Acanthoscelides obtectus和蚕豆象Bruchus rufimanus对中国造成的潜在威胁,收集这2种豆象的全球地理分布数据,采用Pearson相关性分析和主成分分析分别从19个环境变量中筛选关键环境变量,采用MaxEnt模型对历史气候条件下和未来气候情景下这2种豆象在中国的适生区进行预测,并对预测结果进行分析。结果显示,经Pearson相关性分析共筛选出4个关键环境变量用于菜豆象适生性区的模型构建,分别为最暖季度平均温度、最干月份降水量、年气温变化范围及最湿季度降水量,其对MaxEnt模型的累积贡献率分别为31.6%、28.4%、26.3%和13.7%;经Pearson相关性分析共筛选出4个主要关键环境变量用于蚕豆象适生性区的模型构建,分别为最冷季度平均温度、最干月份降水量、最热月份最高温度和最湿月份降水量,其对MaxEnt模型的累积贡献率分别为48.5%、39.5%、7.8%和4.2%。MaxEnt模型重复运行10次后,菜豆象训练数据的平均AUC值为0.938,蚕豆象训练数据的平均AUC值为0.963,均显著高于随机模型的AUC值,表明基于MaxEnt模型的菜豆象和蚕豆象在中国适生区的预测结果准确。未来气候情景下,这2种豆象在中国的适生区均呈现向北扩张的趋势,需加强对这2种豆象的检疫与防治,严防发生区域进一步扩大。     

基于MaxEnt模型预测气候变化下飞扬草在中国的潜在地理分布

为明确入侵杂草飞扬草Euphorbia hirta Linn.在中国的潜在地理分布，基于MaxEnt模型结合ArcGIS地理信息系统软件，对飞扬草在历史气候及未来气候2个情景下的潜在适生区进行预测，并采用刀切法分析各环境因子对飞扬草适生区的影响。结果显示，在飞扬草潜在地理分布变化过程中，影响最大的环境因子是最湿季度降水量，其次是最暖季度平均温度。历史气候条件下，飞扬草在中国的总适生区面积占全国陆地总面积的32.45%，其中高适生区占13.57%，中适生区占10.06%，低适生区占8.82%。未来气候条件下，预测结果表明2050年飞扬草的潜在适生区将进一步扩张，其中在高强迫SSP585情景下飞扬草的总适生区面积大于低强迫SSP126情景下的总适生区面积，而SSP126情景下的高适生区面积则大于SSP585情景下的高适生区面积。表明飞扬草在中国的潜在适生区分布范围较广，可能在未来进一步扩散至全国，建议相关部门加强监控，防止飞扬草进一步入侵和扩散。     

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。     

基于最大熵方法的未来气候变化下狼毒在中国潜在分布的预测

为了解入侵杂草狼毒Stellera chamaejasme在当前(1970—2000年)和未来气候情景下的扩散动态,采用最近邻体距离法选取样本数据,采用相关性分析和主成分分析选择环境变量,应用最大熵方法建立生态位模型用来预测当前(1970—2000年)和未来(2050年和2070年)气候变化下狼毒的潜在分布区,并应用Matlab软件计算气候变化下狼毒地理分布重心、平均海拔和等级分布区范围的动态变化。结果表明,当前(1970—2000年)气候条件下狼毒种群的潜在分布区从西南到东北呈带状分布,适生区等级随纬度的增加逐渐降低;未来气候变化下狼毒的潜在分布区将向西南方向和高海拔地区扩散,平均海拔将增高638 m,高适生区面积增长尤为迅速,2050年的相对增长率达51%;高寒草地将成为未来狼毒扩散的主要区域,因此应进一步加强对该区狼毒的防控。     

基于MaxEnt模型预测苹红缢管蚜在中国的适生区

为评估苹红缢管蚜Rhopalosiphum oxyacanthae入侵我国的潜在地理分布范围,基于其在全球的118个分布点和筛选的9个环境变量数据,利用MaxEnt模型和ArcGIS软件对苹红缢管蚜于当前和未来气候条件下在我国的潜在适生区进行预测。结果表明,基于苹红缢管蚜的全球分布数据,MaxEnt模型预测的平均AUC值为0.919,预测结果准确性较高。当前气候条件下,苹红缢管蚜在我国的总适生区面积占全国陆地面积的48.73%,其中高、中、低适生区的面积分别占全国陆地面积的5.92%、13.30%和29.51%,高适生区主要位于河南、江苏、安徽、湖北、湖南、贵州、江西、浙江、福建、广西、台湾等省区。未来RCP2.6和RCP8.5气候情景下,苹红缢管蚜在我国的总适生区面积增加并呈逐渐向东北方向迁移扩散的趋势,其中低适生区面积逐渐增加,高、中适生区面积逐渐减少,原先中南部的高适生区逐渐转变为低适生区或非适生区,但新疆维吾尔自治区北部、吉林省与辽宁省边界处的高适生区面积呈逐渐增加趋势。表明苹红缢管蚜在我国的适生范围极为广泛,具有较高的入侵风险,应加强进境口岸对该虫的检疫监管力度。     

Ecological determinants and risk areas of Striga hermonthica infestation in western Kenya under changing climate

Striga hermonthica (Del.) Benth is a parasitic weed that is damaging major cereal crops in sub-Saharan Africa (SSA). Although Striga is recognised as an agricultural scourge, there is limited information available indicating the extent of its growth and spread as impacted by the changing climate in Kenya. This study investigated the impact of current climate conditions and projected future (2050) climate change on the infestation of Striga hermonthica in the western Kenya region. Specifically, the study aimed to predict Striga hermonthica habitat suitability in five counties in the western Kenya region through using the maximum entropy (MaxEnt) model and bioclimatic, soil, topographic and land use, and land cover (LULC) variables. Striga hermonthica geolocations were collected and collated and ecological niche models were developed to determine the habitat suitability. The results showed that approximately 1767 km² (10% of the total study area) is currently highly suitable for Striga hermonthica occurrence. The future projections showed a range between 2106 km² (19% of the total study area) and 2712 km² (53% of the total study area) at the minimum carbon (RCP 2.6) and the maximum carbon emission scenarios (RCP 8.5) respectively. Elevation, annual precipitation, LULC, temperature seasonality and soil type were determined to be the most influential ecological predictor variables for Striga hermonthica establishment. The study revealed the importance of using climate, soil, topographic and LULC variables when evaluating agricultural production constraints such as Striga's prevalence. The methodology used in this study should be tested in other Striga affected areas.