基于MaxEnt的四川省红豆杉潜在分布区分析及适宜性评价

以四川省全国第二次重点保护野生植物资源调查中201个红豆杉分布点为基础数据源,筛选31个影响红豆杉分布的环境变量,应用Max Ent最大熵模型,结合Arc GIS地理信息系统,划定四川省红豆杉潜在分布区并进行适宜性评价,结果表明:(1)红豆杉在四川省的最适生区域面积11 508.750 89 km~2,占全省面积2.37%;适生区域面积13 340.487 64 km~2,占全省面积2.75%;较适生区域面积12 099.527 38 km~2,占全省面积2.49%;不适生区域面积448 368.743 5 km~2,占全省面积92.39%;最适生、适生及较适生区域主要位于茶坪山、龙门山、大巴山、华蓥山、大娄山、大相岭及邛崃山等盆周山地边缘;(2)31个影响红豆杉分布的环境变量中,海拔、年均温、7月降水量、昼夜温差月均值、最冷季度平均温度、降水量变异系数、最冷月最低温、坡度、3月光照强度、7月平均温度、最干季平均温度及11月平均温度是对红豆杉分布有主要影响的12个环境变量;(3)红豆杉最适生环境为气候较为温暖,年均温7.5℃~15℃,昼夜温差月均值7℃~10℃;海拔1 000 m~2 400 m;降水量充沛,7月降水量50 mm~160 mm,降水量变异系数50~75;光照充足,3月光照强度11 000 KJ·m-2·d-1~12 200 KJ·m-2·d-1的亚热带地区,植被覆盖率较高的山沟或山林中。     

利用最大熵模型预测贵州省南方红豆杉潜在适宜区

为保护贵州省南方红豆杉种源区以及为规划南方红豆杉人工栽植提供可靠依据,应用Maxent模型预测国家一级保护植物南方红豆杉潜在的分布区。研究过程中整理了214个南方红豆杉自然分布地点和19个生境因子。研究结果表明:(1)模型的样本训练集和测试集的AUC值分别是0.913和0.923,模型评估的总体精度表明优秀;(2)各季节降水量变异系数(Bio 15)、温度全年波动范围(Bio 7)、最干月降水量(Bio 14)3个生境因子为影响贵州省南方红豆杉潜在分布区主导因子,3个关键因子适宜性范围分别为58～85、27～31℃、29～39 mm,最适宜值依次为65、29.5℃、34.5 mm;(3)贵州省南方红豆杉潜在适宜性区域总面积12 197.9 km~2,含高度适宜性区域1 358.85 km~2,中度适宜性区域10 839.05 km~2;(4)贵州省南方红豆杉高度适宜区域的海拔范围为783～2 172 m,平均海拔1 120 m,中度适宜区域的海拔范围为315～2 418 m,平均海拔1 120 m。     

中国云杉属树种地理分布格局的主导气候因子

【目的】以我国各地理阶梯间山地生长的云杉属12个树种为对象,探讨限制云杉地理分布和驱动各树种沿经纬度分布差异的关键气候因子,以阐明影响我国云杉属各树种地理分布格局形成的主导气候因子。【方法】在长期野外考察积累和查阅中国数字植物标本馆标本信息的基础上,于云杉属12个树种的地理分布范围内选取389个样点,并利用地理信息系统技术(ArcGIS)获取各样点的主要气候数据。通过方差分析、变异系数比较确定限制云杉树种地理分布范围的气候因子,基于线性回归分析、蒙特卡洛检验和冗余分析(RDA)等方法量化各气候因子对云杉树种地理分布差异的贡献大小。【结果】年均气温、月均昼夜气温差、最暖月最高气温、最冷月最低气温、年均气温变幅、年均降水量、最暖季降水量、最冷季降水量和干旱指数在12个树种分布区间存在显著差异;月均昼夜气温差和最冷季降水量的方差主要来源于树种内,其余7个气候因子的方差主要来源于树种间;变异系数分析表明,无论是云杉属整体分布区还是各树种分布区的月均昼夜气温差和最暖月最高气温变异最低,其变异系数均小于20%;经、纬度与各气候因子的线性回归分析表明,除经、纬度与月均昼夜气温差、经度与最冷季降水量不存在显著相关(P 0. 05)外,经、纬度与其余各气候因子均显著相关(P0. 05),其中,与年均气温变幅相关性最高,其次为最冷月最低气温;蒙特卡洛检验进一步表明,年均气温变幅和最冷月最低气温对我国云杉属各树种沿经纬度分布差异的解释率分别达到84%和66. 8%; RDA分析显示,第1主分轴主要反映热量条件,其中重要的气候因子分别为年均气温变幅、最暖月最高气温和最冷月最低气温,其载荷值分别为0. 93、-0. 83和0. 64,第2主分轴主要反映以年均降水量、干旱指数和最暖季降水量为主的水分情况解释的信息量,且前2主分轴对树种和树种-环境关系的累积解释率分别高达89. 2%和100%。【结论】限制我国云杉属树种地理分布的主要气候因子为月均昼夜气温差和最暖月最高气温,而导致各树种沿经纬度分布存在明显地理差异的主要驱动因子为年均气温变幅和最冷月最低气温。本研究进一步证实热量是影响云杉属植物等寒温性植物地理分布格局形成的主要原因和差异来源,降水量在一定程度上只起到次要作用。     

基于MaxEnt的中国无患子属适生区区划及生态特征

【目的】基于我国无患子属空间分布数据,探索无患子属的适生区区划及主要生态特征,为无患子属种子调拨、种质资源多样性保护、引种栽培、合理选址提供科学依据。【方法】基于我国17省(区、市)无患子属226份种质资源空间分布数据,叠加分析后筛选133份代表性分布数据,结合24个生态因子,采用最大熵模型(MaxEnt)开展无患子属适生区区划并建立与生态因子的关系模型,运用受试者工作特征曲线(ROC曲线)检测模型精度,刀切法(Jackknife)筛选主导生态因子;结合Arc GIS系统实现我国无患子属适生区可视化。【结果】MaxEnt模型模拟结果可信度高,无患子属适生区区划结果 ROC曲线训练集和测试集AUC值均达到0.990以上;无患子属适生区面积为248.71万km2,占国土面积的25.81%,其中无患子为240.66万km2(占国土面积的24.99%)、川滇无患子为78.99万km2(占国土面积的8.20%)、毛瓣无患子为100.40万km2(占国土面积的10.42%);显著影响无患子适生区区划的生态因子为最暖季降水量(贡献率为57.1%)和等温性(贡献率为22.6%),川滇无患子为最暖季降水量(贡献率为37.9%)、最冷季平均气温(贡献率为15.9%)、海拔(贡献率为12.8%)和降水量变异系数(贡献率为11.2%),毛瓣无患子为年均温度变化范围(贡献率为19.6%)、最暖季降水量(贡献率为17.8%)、根系的氧气有效性(贡献率为11.9%)和等温性(贡献率为11.1%)。【结论】我国无患子属生态适生区广泛分布于华中和华南地区;无患子极适生区主要分布于我国福建省、广西壮族自治区、贵州省、重庆市、广东省北部、江西省南昌和赣州及四川盆地,川滇无患子极适生区集中于四川盆地、云南省昆明和曲靖,毛瓣无患子极适生区集中于云南省南部的玉溪、普洱、红河哈尼彝族自治州和文山壮族自治州;最暖季降水量是决定无患子属及各种适生区区划的最显著生态因子;无患子适宜在最暖季降水量400～800 mm、等温性为24%～35%的区域分布,川滇无患子适宜在海拔1 200～3 000 m、最冷季平均气温4～11℃的区域生存,毛瓣无患子更适合在年均温度变化范围较小(14～24℃),最暖季降水量较高(550～1 550 mm)的热带地区分布。     

气候变化情景下毛竹潜在分布及动态预测

为探究毛竹的潜在分布及其动态变化，并确定对其分布起主导作用的环境变量，文章基于MaxEnt预测模型，利用环境变量图层及316个毛竹分布点数据研究毛竹地理分布的变化。结果显示：1）限制毛竹分布的主要环境变量为最干月降水量、年均降水量、最冷月最低温、年平均温、温度年较差和海拔；2）当前毛竹的潜在适生区主要位于中国东南部，与亚热带季风气候区大致重叠，高适生区主要位于总适生区的东部和西北部；3）在未来气候情景下，毛竹总适生区面积有所缩减，各不同等级适生区面积变化大，其中高适生区面积大幅度缩减。研究获得的毛竹适生区变化趋势可为毛竹培育、引种以及入侵防治提供参考。     

基于Maxent模型的贵州省天然黄杉林的潜在分布预测研究

本研究结合贵州省天然黄杉林的现状分布数据和19个生物气候因子。构建Maxent物种潜在分布模型,预测了贵州省天然黄杉林的潜在分布区,明确了控制其分布的主导气候因子,研究结果表明,(1)模型的训练数据(Training data)和检验数据(Texting data)的AUC值分别为0.974和0.921,模型的总体预测精度达到优秀水平;(2)最干季度降水量(Bio17)、年均降水量(Bio12)、和昼夜温差月均温(Bio2) 3个气候因子为影响和控制贵州省天然黄杉林潜在分布的主导气候因子,3个主导因子的适宜范围依次为26-38mm、865-980mm、9.5-10.5℃,最适宜值依次为32mm、915mm、10.2℃;(3)贵州省天然黄杉林潜在适宜区域总面积21 558.35km~2,其中包含高度适宜区域10 113.97 km~2,中度适宜区域11 444.38km~2;(4)贵州省天然黄杉林高度适宜区域的海拔范围为547-2 622m,平均海拔1 319m,中度适宜区域的海拔范围为593-2 476m,平均海拔1 276m。     

粗皮桉在我国的潜在适生区与主导生态因子研究

本文基于粗皮桉的实地栽培点分布数据,结合气候、地形、土壤因子数据集,运用最大熵模型(MaxEnt)预测了粗皮桉在中国的潜在适生区。结果表明:MaxEnt的预测准确性较高,模型预测的训练子集和测试子集AUC值均大于0.855。粗皮桉适生区分布集中在东南沿海,最适生区总面积53522 km~2,集中在广东西部和东部沿海,广西中部,福建和海南沿海;总适生面积145 655 km~2,占研究区总面积的5.05%。刀切法分析结果表明,海拔、温度变化方差、最冷月份最低温度、最暖季度降水量、坡向5个因子是影响粗皮桉分布的主导生态因子,累积贡献率为85.7%。中国适生区的温度变化方差与自然分布区的相似性较强;与自然分布区相比,我国适生区的海拔更低、最冷月份最低温度更高、最暖季度降水量更大,有利于粗皮桉的生长。     

塔里木盆地南缘土地沙化动态监测与分析——以和田地区为例

<正>1自然概况塔里木盆地南缘的和田地区位于新疆最南端,边境线长210 km,总面积24.78万km~2,其中山地占33.3%,沙漠戈壁占63.0%,绿洲面积仅占3.7%,且被沙漠和戈壁分割成大小不等的300余块。受地形条件的影响,该地区形成了典型的暖温带大陆性干旱荒漠气候,年均降水量在50 mm以下,年均蒸发量在2400 mm以上,气温较高,昼夜温差大。和田     

胡杨等4种植物在新疆地区的适生区预测

根据新疆维吾尔自治区的气象资料及已知的胡杨、铃铛刺、黑果枸杞、甘草的物种分布情况,采用Arcgis与MaxEnt模型相结合的方式,对胡杨等4种植物在新疆生长的适生区进行预测。结果表明:胡杨、铃铛刺、黑果枸杞、甘草的适生区面积分别占新疆总面积的40.79%,38.54%,41.99%,30.55%。对胡杨分布预测贡献率最高的两个气象因子分别是平均相对湿度与平均昼夜温差;对铃铛刺与黑果枸杞分布预测贡献率最高的两个气象因子分别是等温性与最冷月最低温;对甘草分布预测贡献率最高的两个气象因子分别是等温性与年均昼夜温差。经ROC曲线验证,显示该预测结果准确。结合刀切法对各因子贡献率的分析结果,总结出4种植物共同适生的气象条件为:平均湿度60%以上,年均昼夜温差25.5℃以下或27.25~27.5℃,等温性介于36~36.5之间,最冷月最低温大于-20℃。     

基于生态位模型的石蒜适生区预测

运用预设预测规则的遗传算法(GARP)和最大熵(MaxEnt)两种生态位预测模型,以及受试者工作曲线(ROC)分析方法,预测石蒜属石蒜潜在适生区.结果表明,GARP和MaxEnt模型ROC曲线下面的面积AUC(area under the ROC curve)均值分别为0.910和0.988,MaxEnt模型的AUC值更大,预测结果更准确,运行速度更快,更适合用于石蒜的适生区预测.对环境变量进行刀切法表明,在所有环境变量中,最冷季度平均温度对于石蒜分布的影响(贡献)最大,其次是年均温、最冷月的最低温度和最暖季度降水量,而海拔、降水量变化方差对石蒜分布的影响比较小.预测结果显示,石蒜在世界范围内主要分布在亚洲东部以及亚洲中部一小部分,另外北美洲的东部,欧洲南部一小部分地区也适合其生长.在中国范围内主要分布在云南、贵州、福建、江苏、浙江、安徽、江西、重庆、湖北、湖南等省,以及山东、河南、陕西、甘肃等省南部;四川东部和广东、广西(除了南部沿海地区)均预测为适生区,海南、台湾、西藏部分地区也是适生区.     

基于优化的Maxent模型预测白栎在中国的潜在分布区

【目的】采用优化Maxent模型对白栎的适生区进行预测,了解气候因子对白栎分布的影响,同时结合植物耐寒性区域地图(PHZM)探讨白栎的栽培区划和引种区划,为白栎的引种栽培提供理论基础。【方法】采用Maxent模型,利用AICc指标对特征参数(feature)和正规化参数(β)进行筛选,建立最优模型。基于484条分布记录和10个环境变量模拟白栎在末次盛冰期、全新世中期、现代和2070年的潜在分布区。综合jackknife检验、置换重要值和百分比贡献率、限制环境因子,探讨影响白栎适生分布区的环境因子。【结果】1)最优模型的参数设置为:feature为LQP和β乘数为1.5。2)jackknife检验表明:年均温、最干月降雨量、平均日温差、温度年较差为关键因子;百分比贡献率排前3名的环境变量依次为平均日温差、温度年较差、年均温;置换重要值排前3名的为年均温、温度年较差和等温性。影响现代最适分布区的环境限制因子为年降雨量和最干月降雨量;影响未来最适分布区的环境限制因子为极端最高温和最干月降雨量。3)白栎的现代高度适生区集中分布在重庆、贵州局部地区、湖南、湖北南部、江西、安徽南部、福建北部和长江三角洲地区;末次盛冰期时白栎的高度适生区在湖南和江西零星地区,较现代分布区面积减少28.28%;全新世中期高度适生区范围与现代相似,较现代高度适生区面积增加6.44%,面积达到最大;在进行未来适生区的预测时,原本不具有适生区的辽宁出现少部分低度适生区,2070年温度可能升高,适宜分布区向北扩张,高度适生区面积减少6.44%。【结论】年均温、平均日温差、温度年较差和最干月降水量是制约白栎分布格局的重要环境因子。影响白栎的现代最适宜分布区和未来的最适分布区的环境限制因子为年降雨量、最干月降雨量和极端最高温。末次盛冰期白栎的高度适生区集中在华中地区,随气候的转暖逐渐向北移动。全新世中期时,高度适生区面积扩张达到最大。未来气温升高,白栎适生区可能发生向北扩张的趋势,高海拔地区分布的白栎更容易受到气候的影响。根据Maxent预测的白栎分布区结合中国耐寒性区域地图进行白栎的栽培区划和引种区划,新疆、北京、天津可能适合白栎的引种栽培。     

覆膜栽培苹果树

天水地处黄土高原 ,海拔 90 0～2 70 0ｍ ,年均气温 7～ 10 .9℃ ,1月均温 - 5 .5～ - 2 .4℃ ,7月均温 18.4～ 2 3℃ ,年均降水量 4 0 0～ 6 0 0ｍｍ ,年有效积温 30 0 0℃以上 ,无霜期179～ 2 10ｄ ,优越的气候条件使天水成为全国最佳苹果产区之一。天水所产“花牛”苹果已驰     

慈竹丰产栽培及效益分析

1竹种简述慈竹为中型丛生竹,秆高一般为8～12m,最高为18m;胸径一般为3～5cm,最粗为8cm。慈竹是我省分布最广泛的竹种之一,也是造纸、生产人造丝、开展竹编和绿化环境的优良竹种。2适生环境慈竹的适生环境地要求年均气温为14～20℃,少霜无雪的地方。1a生竹苗及幼竹能耐-5～-6℃低温,2a生以上竹苗及成年竹能耐-8～-9℃低温。要求年降水量在950mm以上,水源旁及有地下水的干热地区年降水量在600mm以上也能生长良好。要求年均相对湿度在67%以上,土壤厚度达40cm以上,pH值为4.5～8.0。就云南省来说,在滇东北海拔1500m以下,滇东海拔1950m以下,滇东…     

基于生态位模型的云南野生茶树适宜性分析与评价

基于野生茶树已知分布点和环境因子,利用生态位模型（MaxEnt）研究野生茶树在云南省的生态适宜性。结果表明,模型预测效果良好（AUC值为0.868）,古茶树在云南省的高适生、适生、非适生区面积占比分别为4.28%、8.97%和86.75%。其中适生区主要分布在普洱市、保山市、红河州及临沧市等地区。最冷季降水量、气温季节性变动系数、海拔及最暖季降水量对古茶树的分布影响较大,其累计贡献率近80%。研究结果可为云南省野生茶树资源调查与保护提供科学依据。〖     

基于MaxEnt模型的中国山楂潜在适生区

【目的】综合分析山楂分布与环境要素间的相互关系,以期为山楂资源的科学保护及利用提供参考。【方法】利用192个地理分布点和从Worldclim网站下载的20个1970—2000年的环境因子数据,使用MaxEnt模型预测山楂在2020年的潜在适生区,并划分适生等级,同时分析影响山楂分布的关键环境因子。【结果】MaxEnt模型预测结果准确性极好,测试数据集和训练数据集AUC值均在0.9以上;最热季降水量(贡献率28.6%)、温度季节变化标准差(27.2%)、最干季均温(13%)、最热月最高温(11.8%)、年降水量(10%)、海拔(7.7%)、平均日较差均值(1.2%)、降水量季节变异系数(0.4%)和等温性(0.2%)是影响山楂分布的关键环境因子。山楂在我国适生总面积达到了2 487 002 km²,主要分布在华北、东北、华东地区,排名前10的省份合计占到总适生面积的82.38%。山东、河北、辽宁、河南及山西五省高适生区面积最大,合计有481 519 km²,占山楂全部高适生区面积的82.56%,临近的江苏、陕西、北京、天津、黑龙江、吉林和内蒙古...     

秦巴山区核桃举肢蛾潜在分布预测

研究并明确核桃举肢蛾在秦巴山区的潜在分布,对制定该虫的早期监测、预警及控制措施意义重大。基于核桃举肢蛾实际分布点位和当前情景下生物学气候数据,采用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS对其在秦巴山区的潜在分布区进行预测,用ROC曲线检测模型准确性、刀切法筛选主导环境变量。研究结果表明：(1)MaxEnt生态位模型重复测试的AUC平均为0.948,标准偏差为0.008,预测效果达到“较好”水平。(2)最湿月降水量、最干季平均温度、最冷月最低温度、海拔、最冷季降水量、等温性、最干季降水量和最冷季平均温度是主导核桃举肢蛾潜在分布的主要环境变量。(3)核桃举肢蛾高适生区主要集中在秦巴山区的中部,河南、四川、湖北、陕西、甘肃和重庆6省市均有分布,其中甘肃省面积最小(0.13×10⁴ km²),陕西省面积最大(4.8×10⁴ km²)。     

辽东栎林潜在地理分布及其主导因子

利用影响植物分布的8个变量(年均降水量、气温年较差、最冷月温度、最暖月温度、大于5℃积温、湿润指数、年辐射量和海拔)以及辽东栎林地理分布资料,结合最大熵模型,筛选出影响辽东栎林地理分布的主导因子,即年均降水量、最冷月气温、大于5℃积温和年辐射量.在此基础上,构建辽东栎林地理分布与气候的关系模型.结果表明:模型能够很好地模拟辽东栎林的潜在地理分布,其潜在分布区覆盖了我国东北南部、华北中南部、华中西北部、华东北部、西南东部部分地区及西北东部地区.影响辽东栎林潜在分布的各主导因子阈值分别为:年均降水量340～1 060 mm、最冷月气温-17～4 ℃、大于5℃积温800 ～3 700℃·d-1、年辐射量1.08×105～1.41×105W·m-2.     

珍稀濒危树种长序榆潜在适生区及其动态变化预测

基于MaxEnt模型,对珍稀濒危树种长序榆(Ulmus elongata)当前时期以及未来2040年SSPs126和SSPs585两种情境下的适生区进行了预测,并比较了两个时期的适生区变化.结果显示:1)AUC平均值为0.988,MaxEnt模型能很好地预测长序榆的潜在适生区;2)影响长序榆分布的环境因子主要为最冷季度降水量(55.5％)、最干季度降水量(18.5％)、海拔(16.5％)、温度季节变化(2.2％)、年平均温度(1.6％);3)长序榆当前时期主要分布在浙江省西南部以及江西、安徽、福建三省交界的区域;4)2040年,长序榆的适生区面积可能缩减,且高适生等级区域面积大幅降低.因此,加强对现有长序榆养护和管理的同时,建议在所预测的适生区内开展长序榆专项调查,并适当进行引种繁育试验.     

珍稀濒危树种长序榆潜在适生区及其动态变化预测

基于MaxEnt模型,对珍稀濒危树种长序榆(Ulmus elongata)当前时期以及未来2040年SSPs126和SSPs585两种情境下的适生区进行了预测,并比较了两个时期的适生区变化.结果显示:1)AUC平均值为0.988,MaxEnt模型能很好地预测长序榆的潜在适生区;2)影响长序榆分布的环境因子主要为最冷季度降水量(55.5％)、最干季度降水量(18.5％)、海拔(16.5％)、温度季节变化(2.2％)、年平均温度(1.6％);3)长序榆当前时期主要分布在浙江省西南部以及江西、安徽、福建三省交界的区域;4)2040年,长序榆的适生区面积可能缩减,且高适生等级区域面积大幅降低.因此,加强对现有长序榆养护和管理的同时,建议在所预测的适生区内开展长序榆专项调查,并适当进行引种繁育试验.     

哈密大枣发展存在的问题及建议

哈密位于新疆东部,干燥少雨,昼夜温差大,夏秋季日均温差达到15～20摄氏度,光照时间长,年均气温10摄氏度,年均降水量39毫米,年均蒸发量2558毫米,无霜期185天。哈密盆地的气候为发展红枣等瓜果园艺生产提供了得天独厚优势条件。