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相似文献
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1.
美丽异木棉Ceiba speciosa为园林观赏植物,具有重要的美学价值,通过探究其适生区分布可为科学引种栽培和资源有效利用提供依据,因此研究基于854个美丽异木棉的自然分布点数据和26个环境因子数据,选择最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统软件(ArcGIS)对美丽异木棉在中国的适生区分布进行预测,并探讨影响其分布的主导环境因子。结果表明:MaxEnt模型的AUC训练集和测试集平均值均为0.9以上,表明模型的模拟结果具有较高的准确性。美丽异木棉适生区范围主要集中于我国广东省、广西壮族自治区、海南省、福建省南部和云南省南部、四川盆地南部、台湾沿海等地区,总面积为60.2 km2。由模型结果可知,影响美丽异木棉适生区分布的主导环境因子为最冷月最低温和年平均降水量,最冷月平均气温5℃以上、年平均降水量1 500~2 500 mm的地区最适合美丽异木棉的生长。  相似文献   

2.
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   

3.
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   

4.
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   

5.
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   

6.
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   

7.
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。  相似文献   

8.
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.  相似文献   

9.
以植物地理分布与气候变化间的关系为研究基础,通过MaxEnt模型,应用贡献率、置换重要值以及Jackknife检验、主成分分析,模拟研究影响楠木Phoebe zhennan地理分布的主要因子,分析楠木在当前的地理分布格局,并预测未来楠木在中国的潜在分布格局。结果表明,采用MaxEnt模型预测其潜在适宜分布区准确度极高,楠木在ROC曲线下的AUC值达0.995;当前(2019)适生区预测表明,四川东南部、重庆和贵州是其分布最集中的地方,其次云南、广西、广东、福建、浙江、江西、湖北也有零散分布;随着未来(2050年)气温与降雨量的变化,江苏将有较大范围适合楠木分布,但是总的适生区面积比当前减少,例如贵州西南部的适生区面积将变小,福建、江西中度适生分布面积将变大,其余地区的适生区和当前持平。本研究结果表明,影响楠木分布的主要气候因子是温度和降雨量,可为楠木资源的科学保护和合理利用提供理论依据。  相似文献   

10.
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   

11.
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   

12.
梭梭和白梭梭是荒漠区特有的植物种,研究两者的潜在适生区,对于梭梭和白梭梭在新疆的引种栽培以及治理风沙具有重要意义。采用MaxEnt模型和ArcGIS软件预测梭梭和白梭梭在新疆的潜在适生区。结果表明:梭梭和白梭梭在新疆的潜在适生区主要位于北疆地区,包括阿勒泰、昌吉回族自治州、博尔塔拉蒙古自治州、塔城和克拉玛依的大部分地区,其中梭梭较白梭梭分布范围更广些;采用受试者工作特征(ROC)曲线验证模型精确度,AUC值均在0.900以上,表明模型预测的准确性较高;温度季节性变异系数、等温性、海拔和最干季度降水量是影响梭梭分布的主要环境因子,年均温、海拔、最冷季度降水量和坡度是影响白梭梭分布的主要环境因子。  相似文献   

13.
利用地理信息系统软件ArcGIS和最大熵模型MaxEnt,依据收集到的槐分布数据,结合环境因子,对影响槐的关键气候因子及适生等级进行分析。结果表明,影响槐分布的关键气候因子分别是最冷月最低温(Bio6)、年降水量(Bio12)、4月最低温(Tmin4);最适宜槐生长的基本生态位参数为最冷月最低温在-11.1~12.7℃,年降水量在480.0~2 455.0 mm, 4月最低温在4.3~21.1℃。槐在全国范围内的中适生及以上区域主要集中在华东、华中全境以及东北、华北、西北、西南和华南的部分区域。本研究预测的结果与槐实际资源分布区域基本吻合,可为槐种质资源收集与种植规划布局提供参考依据。  相似文献   

14.
利用Bioclim模型,结合354个乌饭树地理分布点以及19个气候因子,对乌饭树在我国的潜在分布区和适宜等级进行了预测。结果表明:潜在分布区的预测结果与实际分布点吻合较好,其适生区(适宜度≥5%)主要为广西、广东、福建、浙江、江西东南部、湖南西部及贵州东部等地区;湖南、江西南部与广东、广西北部交界处的南岭地区及福建中部山地等地区为乌饭树的最适生区(≥20%)。ROC曲线的AUC值为0.819,表明预测结果很准确。极端低温、最干季降雨量、极端高温、温差是影响乌饭树分布的主要水热因子,最适宜区气候参数为:年平均温为14.7—23℃,适宜越冬的年极端低温为-3.1—13.4℃,年降雨量为948.8—1988.4mm,最干季降雨量为54.6—201mm,分布的最适宜海拔范围为3—806m之间。气候变暖将使得乌饭树潜在最适分布区面积显著缩小,现有最适生境位置发生改变。  相似文献   

15.
薇甘菊是广州最主要的林业有害入侵植物之一。基于广州薇甘菊的实际调查数据及其对应的14个环境因子的定量关系,利用主成分分析确定主要影响因子,据此结合GIS预测其潜在分布区。结果表明:海拔、年平均温度、年均日照时数、以及降水因子年平均降水量、最湿季度降水量、最干季度降水量这6个因子对薇甘菊的分布影响最大。薇甘菊的高度适生区为黄浦区、萝岗区;适生区分布在广州南沙区、天河区,以及增城市、从化市、番禺区局部地区;荔湾区、海珠区以及番禺和从化局部地区为非适生区。广州96%以上的区域均适合薇甘菊的生长,潜在分布区与实际分布区有较好的对应。  相似文献   

16.
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   

17.
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   

18.
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   

19.
《林业科学》2021,57(5)
【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。  相似文献   

20.
我县位于云南省西部,此纬25°08′,海拔1653.5米,年平均温度15.5℃,最高温度32.3℃,最低温废-3.5℃、最热月平均温度21.1℃,最冷月平均温度8.3℃,活动积温(≥10℃)4904.9℃,霜日90天,年降雨量953.1毫米,相对湿度75%。1972年我县引种了十三种桉树,经过三年的观察、我们初步  相似文献   

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