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相似文献
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1.
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。〖  相似文献   

2.
赤桉在中国的适生地理区域及其对气候变化的响应   总被引:2,自引:0,他引:2  
【目的】采用MaxEnt模型对赤桉在中国的适生地理区域及其对气候变化的响应进行预测,分析影响赤桉分布的主要生态因子,为赤桉的推广种植提供理论依据。【方法】基于赤桉现有的分布数据,气候、土壤、地形因子数据以及政府间气候变化专门委员会第五次评估报告发布的气候模式数据,采用MaxEnt模型预测赤桉在当前气候和温室气体低、中、高3种浓度排放情景下2041—2060和2061—2080年代的潜在适生区,分析未来气候条件下赤桉适生面积和分布格局的变化趋势。比较生态因子在原产地澳大利亚自然分布区和中国最适生区之间的相似性,综合Jackknife检验结果、百分比贡献率、最适生区与原产地自然分布区生态因子相似性,探讨影响赤桉分布的主要环境因子。【结果】模型训练子集和测试子集的受试者操作特征曲线下的面积(AUC)分别为0. 939和0. 847,模拟精度较高;当前赤桉的最适生区主要集中在东南沿海丘陵、南岭山地和云贵高原西部,预测结果显示,未来不同气候情景下,到2070年赤桉最适生面积具有潜在的增大趋势,低温室气体浓度情景(RCP 2. 6)下增幅最大,响应最敏感,东南沿海丘陵最适生区为纬度方向上的波动,南岭山地最适生区为内部扩张,云贵高原西部最适生区则是沿河流向低海拔地区扩张; Jackknife检验结果显示,最干季度平均气温、气温季节变化方差、最热月份最高气温、海拔、最热季度降水量、最热季度平均气温、年降水量、坡度、坡向、太阳辐射是影响赤桉分布的主要生态因子,累积贡献率达87. 0%;中国最适生区的气温季节变化方差、最热月份最高气温、最热季度平均气温、海拔和坡向与原产地自然分布区相似。【结论】当前我国赤桉的最适地理区为东南沿海丘陵、南岭山地和云贵高原西部,未来气候情景下,赤桉可在这3个区域找到更多的适生环境。最干季平均气温、最热季平均气温、气温季节变化方差、最热月最高气温、最热季降水量、年均降水量、海拔、坡度、坡向和太阳辐射是制约赤桉分布的重要环境因子。与原产地自然分布区相比,我国最适生区的最热季度降水量和年降水量分别高2. 24和2. 10倍,有利于赤桉快速生长。  相似文献   

3.
无患子属种质资源种实性状变异及综合评价   总被引:2,自引:0,他引:2  
【目的】对我国及越南无患子属3种1变种的天然种质资源进行综合评价并定向筛选最优种质,为无患子属良种选育提供理论支撑和选育材料。【方法】基于我国14省(市、自治区)及越南1地区的无患子、川滇无患子、毛瓣无患子及石屏无患子共200份无患子属种质资源,针对20个种实性状,利用相关性、聚类和主成分分析等统计方法,分析种实性状变异,量化评价各种质。【结果】 1)无患子属种实性状变异系数(CV)在5.46%~38.19%,平均变异系数为17.42%,以果皮皂苷质量分数(CV=38.19%)、种仁百粒质量(30.23%)和果皮百粒质量(30.29%)变异较大,果型指数(5.46%)和种型指数(5.70%)变异较小。种实性状多样性指数在1.47~2.04之间,平均多样性指数为1.95。2)果实百粒质量与果皮百粒质量( r^2=0.927)、种子百粒质量(0.768)呈极显著正相关;种子百粒质量与种壳百粒质量(0.863)、种仁百粒质量(0.635)呈极显著正相关,而油脂质量分数与果皮皂苷质量分数(-0.382)呈极显著负相关。3)聚类分析将种质划分为3大类群,类群Ⅰ为小果型,类群Ⅲ为中果型,类群Ⅱ为大果型。无患子主要属于类群Ⅰ,川滇无患子、毛瓣无患子、石屏无患子主要属于类群Ⅱ、Ⅲ。类群Ⅱ集中分布于贵州、云南区域。4)针对无患子产业油用、皂用及综合利用开展主成分分析,筛选出3类无患子属优良种质各10份,主要为无患子、毛瓣无患子种质,综合利用优良种质较平均水平增益36.85%。【结论】无患子属果皮皂苷质量分数、种仁百粒质量和果皮百粒质量为代表的产量指标变异幅度最大,为无患子良种选育提供了丰富的资源和极大的空间;无患子属对皂苷产物积累过程投入的增加要以减少对油脂积累的投入为代价,这体现了无患子属在特定生态环境中的权衡策略;筛选出油用、皂用及综合利用3类各10份无患子属最优种质,普遍分布于云南、贵州区域,推测这些区域拥有更适合发展无患子产业的优良种质和环境条件。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
基于GIS和MaxEnt模型的合江方竹中国潜在分布区预测   总被引:1,自引:1,他引:0  
探索合江方竹在我国的潜在适生分布区,了解影响其地理分布的主要环境因子,可为开展合江方竹种植区划及引种栽培提供参考。采用最大熵模型(MaxEnt)与地理信息系统(GIS)相结合,基于43个合江方竹地理分布记录和20项环境因子,通过相关分析、刀切法检验、创建分布预测图及因子响应曲线,预测合江方竹的潜在适生区及其适生等级,确定主导环境因子及其阈值,并采用受试者工作特征曲线(ROC)对预测结果进行验证。合江方竹在我国潜在适生区面积约1.88×105 km2,主要分布在川、滇、黔、渝4个省(区),湛江、海口和漳州临海地区有零星低适生区分布,四川盆地与云贵高原过渡的大娄山地带是合江方竹的高适生区。最干月降水量(bio14)、温差月均值(bio2)、海拔(alt)和年均降水量(bio12)是影响合江方竹分布最主要的环境因子,累计贡献率超过85%,各因子的阈值分别为:18~25 mm、60~72℃、550~1 350 m、1 030~1 160 mm。ROC下的面积(AUC值)达0.996,模拟预测准确性高,结果可信。结果表明,合江方竹具有进一步拓展的空间和可能,其分布主要受降水和温度的影响,适宜生长在温暖湿润且有一定温差的中高山地区。  相似文献   

6.
构树是桑科构树属植物,基于良好的经济价值和生态价值,2015年构树被确定为国家精准扶贫树种,构树扶贫成为国家战略,为了解构树在我国的潜在适生区,采用Maxent生态位模型,结合ArcGIS技术对构树在国内的潜在适生分布区域进行模拟预测。结果表明:(1)预测结果的精度采用ROC曲线法检测,结果显示数据精度为0.935,预测结果极准确,获得了较好的预测结果。(2)模型预测认为构树适生区域面积为307.104万km~2,适生区域占国土面积比例为31.99%;高适生区和极高适生区面积为178.752万km~2,占比为18.62%,长江流域、四川盆地、云贵高原和黄河流域部分地区为高适生区域。(3)降水和温度是影响构树潜在分布的气象要素。构树潜在适生区的研究对了解构树生物学特性具有重要意义,能够为合理制定构树扶贫开发政策提供参考。  相似文献   

7.
以高山栲71个分布记录点位数据及环境背景值为材料,利用最大熵MaxEnt预测模型预测其在当代的适生区分布格局,探讨环境因子对高山栲适生分布格局的影响,并推演其在过去(末次间冰期和末次盛冰期)和未来(2050年、2070年)潜在适生区分布特点。结果表明:等温性(bio3)、温度季节变化方差(bio4)、年平均降雨量(bio12)、最冷月最低温(bio6)和海拔(Alti)等5个环境因子是决定高山栲适生区分布的关键因素,对模型的贡献率分别为44.5%、23.5%、19.7%、8.8%和2.6%。且海拔1 400~2 800 m、年平均降雨量900~1 260 mm、等温性1.2~1.3、温度季节变化方差27~46、最冷月最低温0~6.7℃是高山栲适生区分布环境条件组合。受试者工作特征曲线下面积AUC平均值为0.984,模型预测结果准确性、可信度较高。不同气候条件下高山栲的适生区面积变化幅度不大,中度以上适生区集中分布在云南,表明其对全球气候变化不敏感,且云南是其资源保护和种群恢复的理想场所。  相似文献   

8.
利用气候环境数据结合辣木8个生态适宜性气候指标,将云南划分出辣木种植的高适生区、低适生区和不适生区,并制作云南辣木适生区专题图。结果表明,云南辣木适生区分布于北纬25°以南海拔1 600 m以下地区和金沙江海拔1 600 m以下峡谷。辣木在云南普洱市、西双版纳州、红河州、临沧市、德宏州等11个州(市)有高适生区面积37 110 km2,占云南省国土面积的9.5%;在全省15州(市)有低适生区面积69 036 km2,占云南省国土面积的16.3%。云南辣木适生区多为干热河谷、山区丘陵,生态环境恶劣,经济落后地区。研究结果将为云南辣木科学种植提供参考。  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
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.  相似文献   

11.
小飞蓬(Conyza canadensis(L.)Cronquist)是我国分布最广的入侵植物之一。根据文献搜集和生物信息数据库,获得有效数据共325个,结合ArcGIS与SPSS相关性分析筛选获得8个气象因子,基于最大熵模型(MaxEnt)预测了小飞蓬的潜在适生区。结果表明:基于MaxEnt模型预测小飞蓬在中国的潜在适生区ROC曲线,AUC平均值为0.971,预测结果极好;通过刀切法(jackknife method)分析表明,最热季度的降水量(BIO_18)、温度季节性变化标准差(BIO_4)、年平均气温(BIO_1)、最冷季度的降水量(BIO_19)4个气象因子对小飞蓬的分布影响最大;小飞蓬在中国的潜在适生区分布广泛,秦岭淮河以南的各个省份以及秦岭淮河以北至辽宁省南部均为小飞蓬高适生区范围。随着气候变化,2050年小飞蓬潜在适生区面积与当前相比增加了559 016.09km2,2070年小飞蓬潜在适生区面积与当前相比增加了68 423.65km2。本研究结果实现对小飞蓬入侵动态预警,为进一步防范工作提供了一定的理论基础。  相似文献   

12.
基于优化的Maxent模型预测白栎在中国的潜在分布区   总被引:5,自引:0,他引:5  
【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。  相似文献   

13.
根据影响松墨天牛生长发育的主要生态因子年均气温及≥10.8℃积温,建立松墨天牛适生性空间分布模型;利用云南省常规气象站点历史数据以及其它环境变量因子,建立云南省年均气温空间模拟模型;借助GIS空间分析及建模功能,完成云南全境的年均气温≥10.8℃积温的空间连续化模拟与表达.最后以90 m×90 m空间尺度,实现了云南省松墨天牛空间适生性计算、空间分布模拟与可视化表达.结果表明:松墨天牛适生性较广,云南北部雪线附近及雪线以上的高山地区为不适宜区,滇西北及滇东北的高山区域为低适宜区之外,云南大部分为松墨天牛的高适生区或较高适生区,适生性明显与生态区位相关.以定量化、精细化及可视化方式进行松墨天牛适生性研究,能获取山头地块的适生级别,从而为森防部门的预警及风险评估发布、基层单位开展有针对性防治提供决策依据.  相似文献   

14.
基于MaxEnt模型的毛红椿适生区预测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
[目的]了解环境因子对毛红椿适生区分布的影响,为其资源保护、引种及其人工林的发展提供参考。[方法]基于MaxEnt模型能利用现存不完整、小样本、离散型分布数据构建物种适生区预测模型,用受试者工作曲线线下面积(AUC)检验预测模型的精度,面积越大精度越高等优点,本研究应用毛红椿在云南的分布数据及1个地型因子和6个气候因子,来构建其适生区分布模型。[结果]毛红椿适生区分布MaxEnt模型平均训练AUC和平均测试AUC分别为0.891、0.885,说明对毛红椿适生区的预测是可靠的;降水量变异系数和最干季度降水量是决定毛红椿适生区分布的主要因子,年均气温变化范围、最冷季度平均气温、最湿季度降水量、最冷季度降水量是次要因子。在当代和未来(2050S、2070S)气候变暖条件下(RCP2.6情景),云南省和全国适生区面积计算结果直观、定量的反应了全球变暖对毛红椿适生区变迁的影响。[结论]预测云南省及全国的毛红椿适生区随全球变暖而小幅萎缩。  相似文献   

15.
【目的】刺槐突瓣细蛾是2008年在山东省烟台市新发现的重要外来入侵害虫,严重为害我国重要外来树种——刺槐。通过预测其适生区,为高效率地做好检疫、监管和及时防治工作提供依据。【方法】收集刺槐突瓣细蛾在全国的11个分布点数据,并利用ArcGIS10.0从WorldClim下载1970―2000年的19个环境变量中筛选出相关系数<|0.9|的9个变量,并将其转化为MaxEnt需要的ASCII格式数据。设置模型为双对数(cloglog)输出格式,输出文件类型ASCII和线性(linear)特征。为了提高预测效果的精确性和缩小不确定的水平,在模型中设置10倍交叉验证并重复运行10次,获得平均结果。采用刀切法分析各个环境变量在模型中对潜在地理分布的贡献率,将最优模拟结果在ArcGIS10.0软件中转化并分类,即模型模拟得出的刺槐突瓣细蛾在中国的适宜指数分为4类,即非适生区、低度适生区、中度适生区、高度适生区,最后得到刺槐突瓣细蛾的不同程度适生区分布图。利用2050年和2070年的RCP 8.5气候数据进行投射预测物种的未来分布。用ROC曲线下面积AUC和真实技巧统计法TSS的大小评价MaxEnt生态模型的精确度。【结果】在当前气候条件下,刺槐突瓣细蛾中高度适生区主要集中在山东及其周边省份(辽宁、北京、天津、河北、山西、河南、安徽、江苏),以及四川和云南局部地区;在未来气候条件下,至2050年,刺槐突瓣细蛾在RCP8.5气候条件下的中高度适生区范围比当前的呈整体扩大且向西南部蔓延,至2070年,在相同气候情景下该虫的适生区范围亦呈整体明显扩大且适生区北界向东北移动。而其与2050年的预测结果相比较,高度适生区小幅度减少。刀切法检测表明:年均降水量、最湿季度降水量、最冷月最低温对刺槐突瓣细蛾的分布影响较大,其中年均降水量适宜值为382.08~1 135.81 mm,最适值为753.85 mm;最湿季度降水量适宜值为241.61~693.86 mm,最适值为464.55 mm;最冷月最低温适宜值为-16.96~6.36 ℃,最适值为-5.5 ℃;AUC和TSS值分别为0.957±0.052和0.8±3.05,表明模型预测准确性极好。【结论】通过预测结果可知,刺槐突瓣细蛾对刺槐构成了重大的威胁,建议相关造林绿化和植物检疫部门高度重视。  相似文献   

16.
通过鹅掌楸属树种在湖北省的潜在分布范围分析)为该属树种造林工作提供有力的理论支持 、通过使用 Max- Ent模型和 ArcGIS10模型建立)对鹅掌楸属树种在湖北省的适宜生态分布区进行预测)并且对影响鹅掌楸属树种分布的 主导环境因子进行了分析 、MaxEnt模型高精度预测鹅掌楸属树种在湖北省的适宜生态分布区范围)重建模型的测试样本 AUC值为 0.894)训练样本 AUC值为 0.886、鹅掌楸属树种在湖北省的高适生区面积为 336095hm2 )主要分布在。鄂中 的京山市(鄂西的长阳县、五峰县、鹤峰县、利川市和恩施市 、 中适生区面积为 1 975633hm2 )重点区域为。鄂东的黄梅县、 蕲春县、阳新县、赤壁市、通山县、江夏区、通城县、大冶市、嘉鱼县、咸安区和崇阳县(鄂中 的孝昌县、大悟县和安陆市(鄂西 的竹溪县、远安县、夷陵区、建始县、咸丰县和宣恩县 、年 日最高气温 ≥35.0 ℃ 日数、年最少降水量、年平均风速、年最大 日 降水量、年极端最低气温、年平均相对湿度和月最长连续降水 日数是影响鹅掌楸属树种适生区分布的主导气候因子 、基于 MaxEnt的鹅掌楸属树种在湖北省适宜生态分布区的预测是可行的)可靠性较高)对鹅掌楸属树种在湖北省的推广应用具 有促进和指导作用、  相似文献   

17.
红锥天然分布区气候区区划   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章以1950—2000年世界各地气象站19个气温和降水量相关气候信息的平均值为基础,通过主成分分析和聚类分析方法,对红锥(Castanopsis hystrix)14个主要分布区内的22个气象样点进行气候区划.结果表明,纬度与气温的季节性呈显著性正相关(0.71),与最冷月最低温呈显著性负相关(-0.72);年最干月降水量与气温年较差呈显著性正相关(0.72),与最干季平均温呈显著性负相关(-0.71);19个因子可以综合为4个主成分,前4个主成分累计贡献率达80%,表明最冷季降水量、最暖季平均温、最暖季降水量和最暖月最高温具有较强的代表性;根据系统聚类将22个气象样点划分为四大气候区:南亚热带地区、中亚热带地区、西亚热带地区和热带北缘地区,这4个气候区在水、热两大气候因子上均有较大的差异.  相似文献   

18.
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℃。  相似文献   

19.
【目的】预测无翼坡垒Hopea exalata在三亚的潜在适生区,并分析影响无翼坡垒分布的气候和地形等宏观角度的环境变量,为无翼坡垒的就地保护与迁地保护提供理论支持。【方法】基于MaxEnt模型将气候因子、土壤因子以及高程、坡度、坡向、径流累积量和太阳辐射共56个环境变量进行分析建模。【结果】MaxEnt模型的测试结果 AUC值为0.992,训练数据的AUC值为0.991,模型模拟效果良好。结果得到了无翼坡垒适生区的范围为三亚吉阳区与海棠区交界的甘什岭一带,并将此作为最终研究区。研究区中低适宜适生区面积为585.29 hm2,约占研究区面积的10%;一般适宜适生区面积为529.46 hm2,约占研究区面积的9%;高适宜适生区面积为711.13 hm2,约占研究区面积的14%;核心适宜适生区面积为632.09 hm2,约占研究区面积的11%。得到了各环境变量对模型的贡献率及重要性数值,结果表明BIO_14对模型的贡献率为41.4%,重要性为42.3%;高程对模型的贡献率为17.9%,重要性为34.8%;BIO_19对模型的贡献率为12.8%,重要性为7.7%;t_gravel对模型的贡献率为5.2%,重要性为9.5%。【结论】无翼坡垒的适生区范围为三亚甘什岭一带,影响无翼坡垒潜在适生区的主导环境变量为BIO_14、高程、BIO_19和t_gravel。无翼坡垒的适生条件为:在干燥和寒冷季具有较低的降水量需求;要求上层土壤中的碎石比例较低,碎石比例达到15%时无翼坡垒的生长概率几乎为0;无翼坡垒的适生区海拔范围要求为200~400 m。  相似文献   

20.
牡丹是传统药材,在缓解镇痉,治疗中风、腹痛等病症上有独特的功效。随着我国药材市场对牡丹丹皮需求量的增加,以及极端气候出现导致野生资源急剧下降,急需在适宜区域对牡丹进行引种栽培。应用牡丹在中国的分布记录,结合环境因子,通过MaxEnt模型模拟牡丹潜在分布区域,再应用环境因子贡献率和刀切法检验分析分别得出影响牡丹分布的环境因子。结果表明:牡丹训练集数据AUC值为:0.979,模型准确度高,模拟的效果较好;当前牡丹的高适生区主要呈饼状分布在川东部,面积为23.90×104 km2,占总适生区7.37%;影响牡丹地理分布最主要的环境因子为年降水量;在预测未来气候变化的前提下,牡丹的低适生区面积将出现明显上升的态势,牡丹高适生区面积下降的态势明显,牡丹高适生区质心向东北有不同程度的迁移,其在高CO2浓度排放情境下迁移幅度较大。研究结果可为牡丹新品种的合理可重复继续开发利用研究与大面积引种和培育研究提供理论依据。  相似文献   

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