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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
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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
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基于19个环境气候变量和大叶桂樱(Laurocerasus zippeliana Miq.)345个标本分布记录,利用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(GIS)分析预测了大叶桂樱在我国的潜在分布区,评估了影响大叶桂樱潜在地理分布的主要气候因子。结果表明:当前气候环境下,大叶桂樱潜在适生区分布在广东、广西、贵州、云南、江西、福建、甘肃、四川、浙江、湖北、湖南、陕西、台湾等省份,其中其最适生区主要集中在广西、贵州、广东、福建;影响其当前分布的环境气候因子有降水和温度,且降水较温度影响更大。未来气候下,大叶桂樱的分布有向北迁移的趋势,并且其最适生区面积具有减少和离散的趋势。 相似文献
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基于MaxEnt模型对大花序桉 在我国南方的适生区预测 总被引：1，自引：0，他引：1
大花序桉材性优良是我国重要的实木利用树种,本文对大花序桉在我国南方十省(区)的潜在分布区进行预测,并对其适生区进行划定和分析.通过收集大花序桉的地理信息数据,利用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS空间分析技术,综合相关气候因子,预测划定大花序桉在我国南方十省(区)的潜在地理分布区.结果表明:采用MaxEnt模拟大花序桉潜在地理分布的准确性较高,模型预测准确性的衡量指标训练子集和验证子集AUC值均大于0.88.大花序桉在我国南方的发展空间较大,其中最适宜分布区主要集中在广东、广西、海南、福建沿海,面积依次为广东(11.25×104 km2),广西(9.19×104 km2),海南(2.00×104 km2),福建(1.91×104 km2);适宜区集中在广西、广东、重庆、福建省中部,面积依次为广西(5.87×104 km2)、广东(4.51×104 km2)、重庆(3.64×104 km2)、福建(3.02×104 km2).刀切法(Jackknife)分析结果显示,影响大花序桉潜在适生区分布的主导气候因子为年平均气温、≥10℃积温、最冷月最低温、最冷月均温和极端低温.结合最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS技术,预测和分析了大花序桉在我国南方十省(区)的潜在适生区,阐明了影响其分布的主导气候因子,为该树种在我国的有序推广种植提供科学依据. 相似文献
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[目的]对澳洲坚果在中国的潜在分布区进行预测,并对其适生区进行分析和划分。[方法]通过收集澳洲坚果的地理信息数据,利用最大熵模型(MaxEnt)与地理信息系统(ArcGIS),综合相关19项气候因子,预测划定澳洲坚果在世界以及我国的潜在地理分布区。[结果]该物种生长区域狭窄,对环境要求苛刻。世界范围内,澳洲坚果的较适宜生长区在澳洲东部、南美洲东南部和马达加斯加岛东部以及亚洲地区23°26'~30°N,73°~122°E范围内。在我国,澳洲坚果适宜分布区主要集中在西藏、台湾、广西、广东和云南等地,其高适宜区面积依次为西藏(15 359km~2),台湾(14 054 km~2),广西(7 372 km~2),广东(6 147 km~2)和云南(3 776 km~2)。刀切法(Jackknife)分析显示,澳洲坚果分布主要受到极端最高温、年均气温变化范围、最干月降雨量、温度季节性变化和等温性等气象因子的影响。[结论]本研究用MaxEnt模拟澳洲坚果的潜在地理分布有一定的准确性,划分出了澳洲坚果基本的地理分布格局和潜在分布区域,并阐明了主导其地理分布的生物气候因子,为澳洲坚果尤其是在我国的引种和推广应用提供了参考。 相似文献
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通过最近邻体距离法和相关性分析法分别选取样本数据和环境变量,并应用最大熵方法(Maxent)建立生态位模型,分析了影响棣棠潜在分布的主要环境因素,预测了棣棠在中国的潜在分布区域。结果表明:棣棠适应生长在温度、降雨适中,海拔较低的平原地带;目前,棣棠主要分布在中国东南部,介于22°N~36°N和98°E-122°E之间的区域;未来气候变化下,棣棠的潜在分布区向北移动,但高适生区和适生区范围减小,边缘适生区范围扩大。 相似文献
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基于MaxEnt模拟欧亚大陆气候变化下叉子圆柏的潜在分布 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业科学》2021,(8)
【目的】叉子圆柏是欧洲、亚洲和美洲石质山坡、河谷及覆沙丘陵地区的重要防沙固土树种,对维持生态环境稳定具有重要意义。探讨限制叉子圆柏分布的主导环境变量,模拟气候变化下叉子圆柏潜在适宜分布区,可为叉子圆柏资源管理与恢复提供理论依据。【方法】基于欧亚大陆叉子圆柏267个现有种群分布地理信息以及环境变量(气候、海拔),采用MaxEnt、BioClim、DoMain 3种模型,模拟叉子圆柏潜在适宜分布区。通过受试者工作特征(ROC)曲线下方面积(AUC值)和Kappa值对3种模型进行比较分析与筛选。基于MaxEnt模型比较末次盛冰期、全新世中期、当前及未来(2070年)的潜在地理分布格局,探讨制约叉子圆柏地理分布的环境变量。【结果】1)基于MaxEnt模型综合环境变量贡献率、置换重要值以及刀切法检验的结果表明,叉子圆柏地理分布主要受年均温、海拔、温度季节性变化3个环境变量影响。2)基于MaxEnt模型气候变量模拟的欧亚大陆叉子圆柏当前适宜生境面积为663.115×103km2,集中在30°～50°N之间,山地是叉子圆柏主适生区。3)基于MaxEnt模型不同地质历史时期预测的叉子圆柏适宜生境面积表明,亚洲是叉子圆柏的主分布区。亚洲的适生区面积在末次盛冰期占86.9%、全新世中期占87.0%、当前时期占57.8%、未来2070 (RCP2.6)和2070 (RCP8.5)时期分别占84.1%和79.2%。从末次盛冰期到当前至未来叉子圆柏适宜生境面积呈现先增加后减少的变化特征、分布中心具有从北到南再到北的迁移趋势。【结论】叉子圆柏地理分布不仅受气候环境变量(温度、降水)影响,也与海拔相关。分布区范围符合柏科分布带特征。本研究结果可为叉子圆柏种质资源管理、修复与重建提供重要参考。 相似文献
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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
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本文通过收集托里桉的实地栽培点地理数据,运用最大熵软件(Maxent)和地理信息系统技术(ArcGIS),结合12个气候因子数据,预测划定了托里桉在我国南部的潜在地理适生分布区。结果表明:Maxent模拟托里桉的潜在地理分布准确性较高,模型预测训练子集和验证子集AUC值均大于0.87。托里桉最适宜分布区集中在广东和海南沿海、广西沿海和中部及福建南部沿海,面积依次为广东(8.63×10~4 km~2)、海南(2.65×10~4 km~2)、广西(2.22×10~4 km~2)、福建(1.18×10~4 km~2);适宜区集中在广西中南部、广东中北部、福建南部、江西中南部,面积依次为广西(10.17×10~4 km~2)、广东(6.15×10~4 km~2)、福建(2.52×10~4 km~2)、江西(1.43×10~4 km~2)。Maxent刀切法(Jackknife)分析结果表明:影响托里桉适生区分布的主导气候因子为年平均气温、≥10℃积温、极端低温、最冷月最低温、最冷月均温、≥10℃的天数。 相似文献
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基于MaxEnt模型新疆枣潜在适生区预测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】研究全球气候变化对新疆枣潜在分布的影响,划分新疆枣不同等级的适生区,为新疆枣产业的持续稳定发展提供参考。【方法】基于新疆枣地理分布的调查数据和2种气候情景(RCP4.5和RCP8.5),利用GIS技术和MaxEnt生态位模型相结合的方法,在全球气候变化背景下,对新疆枣的当前及未来(2050和2070年)潜在适生区分布进行预测。【结果】在当前气候条件下,新疆枣适生区主要分布在南疆和东疆地区。其中适生区总面积达到11.3×10~4 km^2,占新疆土地总面积的6.8%。采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)对MaxEnt模型预测结果进行评价,结果显示训练数据集和测试数据集的曲线下的面积值(AUC值)分别为0.988和0.978,说明模型预测结果较为理想。刀切法分析结果显示,影响新疆枣当前分布的气候因子主要为最热月最高温度、最冷月最低温度、最暖季度均温、最冷季度均温、6月最高气温、7月最高气温、8月最高气温、12月最低气温、1月最低气温和2月最低气温。在未来气候条件下,新疆枣适生区面积有着一定的增加,但适生区的区域变化较小。【结论】Maxent模型预测结果与新疆枣的实际分布重合度较高。低温是影响新疆枣潜在适生区分布的重要因素。在全球气候变暖的趋势下,新疆枣整个潜在适生区面积呈现增加的特点且有向高纬度区域迁移的趋势,北疆地区开始出现较少部分的低适生区。 相似文献
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流苏香竹（Chimonocalamus fimbriatus）是云南特有珍稀竹种，主要分布于云南西南部。文章以野外调查获取的流苏香竹分布信息为主，运用最大熵模型（MaxEnt）同时结合地理信息系统（ArcGIS），基于19个气候因子，预测其在当前及未来气候变化情景下的潜在分布区。结果表明：当前流苏香竹的高适生区和中适生区主要分布于德宏州、保山市和临沧市等地，除迪庆州、丽江市和昭通市外，云南其他区域均有低适生区零星分布。在未来2050s和2070s的2个时间段，基于2种不同共享社会经济路径（SSP1-2.6和SSP5-8.5），流苏香竹的高适生区面积呈减少的趋势，尤其是SSP5-8.5路径下，高适生区面积仅为当前的12.51%（2050s）和18.63%（2070s）；中、低适生区在SSP1-2.6路径下，显著扩张（2050s）或略微扩张（2070s），在SSP5-8.5路径下，则大幅收缩。流苏香竹野外实际分布区及其潜在分布区均以斑块状为主，可能与云南特殊的地形、地貌有关。影响流苏香竹分布的主导气候因子为最湿月份降水量、最暖月份最高温度、最干季度降水量和平均气温日较差。流苏香竹对气候变化比较敏感，根据其野外分布状况，建议以就地保护为主、迁地保护为辅，在其潜在适生区内适当引种栽培。 相似文献
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为确定北沙柳在我国的适生情况,本研究将北沙柳地理分布信息与6个气候因子基于最大熵模型(MaxEnt)对其潜在分布进行模拟预测。AUC值大于0.9,表明预测结果良好;影响北沙柳分布主导环境因子有年平均温度、温度季节变化、海拔、最湿月降水量、昼夜温差与年温差比值、最干月降水量、昼夜温差月均值;计算出北沙柳在我国的存在概率,DIVA-GIS自动划分为4个等级,分别为不适应生境(p0.07)、低度适应生境(0.07≤p0.24)、中度适应生境(0.24≤p0.49)、高度适应生境(0.49≤p0.95);当前时期到未来(2050年)时期4个情景(RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 6.0、RCP 8.5)下的适生区面积均有所增加。模型预测结果显示,北沙柳适生区主要集中在鄂尔多斯市和榆林市交汇处、中卫市与阿拉善左旗交汇处。结合北沙柳的实际地理分布信息与基于MaxEnt模型预测的当前时期的潜在分布基本吻合,表明MaxEnt模型对北沙柳的潜在生境概率预测可靠,得出的结果对北沙柳的推广与引种具有一定参考价值。 相似文献
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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
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【目的】中对长小蠹是一种已在我国海南建立种群的外来有害生物,预测其在中国的潜在入侵分布区,可为阻断其传播和早期监测提供参考。【方法】基于我国动植物检验检疫信息资源平台,对中对长小蠹在我国入境口岸的截获记录进行检索和统计。根据中对长小蠹现有分布记录,选取2组(5个环境变量和9个环境变量)相关性的气候变量,将中对长小蠹的本土生态空间与中国的生态空间进行对比,测试其在我国入侵过程中生态位保守性,然后基于2组环境变量在本土中美洲地区分别构建生态位模型,将其转移至我国和世界其他国家和地区来检测模型,并预测其在我国的适宜生态空间和潜在分布区。【结果】我国中对长小蠹的截获主要在长三角和珠三角地口岸,从木制品进口中截获。生态空间比对发现中对长小蠹在我国与其本土所占有的生态空间具有较大的重叠,其在我国的入侵过程中的生态位是保守的,然而与本土空间相比,我国所占有的生态空间存在较大的生态位空缺,表明中对长小蠹在我国的潜在入侵风险较大。在生态位模型预测中,与基于9个环境变量模型的预测相比较,基于5个环境变量的模型预测较为保守,基于2组变量的模型结果均显示中对长小蠹的适生区主要分布于中美洲、南美洲中部、非洲中部、澳洲北部和亚洲中部以及东南亚地区。中对长小蠹在我国的适生区主要在海南、台湾、广东等地,此外云南和广西南部等地的适生性亦较高。【结论】中对长小蠹在我国海南、台湾、广东等大部分地区存在入侵风险。本次预测结果与当前分布范围一致,这些潜在分布区多聚集在沿海地区,贸易活动频繁,有利于该害虫在入侵地建立种群并扩散;这些高风险地区应开展预警与监测,防止其从海南向大陆扩张或二次入侵。综合潜在分布分析和截获记录统计,我国广东珠江三角地区入侵风险最高,需要密切监控。 相似文献
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滇牡丹是我国特有植物,天然分布区狭窄,野生资源正面临严重的人为破坏,对滇牡丹适生区进行研究,有助于滇牡丹的人工繁育、保护和利用。利用Max Ent模型,对全国19个气候因子和48个滇牡丹野生资源地理分布点进行分析,获得滇牡丹潜在适生区分布区范围,并进行可视化梯度分级。研究结果表明,全国范围内,滇牡丹潜在适生区仅分布于云南省、四川省、贵州省及西藏自治区,并主要集中分布于滇西北和滇中、滇东北的部分地区;19个气候因子中,温度季节性变化标准差、等温性、年均温变化范围这3个气候因子依次对滇牡丹天然分布起到最重要的作用,3个变量的值分别为4 100-4 900、46-49、22.50-26.00℃时,最适合滇牡丹的生长发育。研究结果可为滇牡丹种植选择优先区域提供科学参考。 相似文献
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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
《林业科学》2019,(12)
【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
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采用最大熵模型并结合多种气候变化背景,预测天葵在当代及未来适生区的分布格局。结果表明,利用最大熵模型评价所构建的天葵分布模型具有极佳的预测精度;天葵的当代适生区总面积为136.39×104 km2,占中国版图的14.17%;其中,当代适生区71.94%的区域为相对稳定适生区,受气候变化影响相对较小;在气候变化背景下,与近代分布区相比,其在21世纪20、30、40、50、60、70和80年代的适生区总面积均有不同程度的减少;未来气候变化的影响不仅会导致天葵的适生区总面积下降,也会对天葵的生活适宜度造成负面影响。 相似文献
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《浙江林业科技》2021,(3)
本研究收集了51个长蕊木兰Alcimandracathcartii地理分布数据和37个气候地理环境因子,通过MaxEnt模型预测云南省长蕊木兰的潜在分布区。结果表明,预测结果良好,ROC曲线分析的AUC值为0.946。Jackknife检验表明,影响长蕊木兰潜在分布的最主要环境因子有5个,分别为7月的平均降水量、昼夜温差月均值、年均温变化范围、最冷季度降水量、年均降水量,累积贡献率为68.13%,其最适宜的区间分别为150～400 mm、7～9℃、17～19℃、60～120 mm、1 000～2 000 mm;长蕊木兰在云南省的潜在适生区面积为3 096.46 km~2,其中高适生区所占面积为1 233.68 km~2,中适生区所占面积为1 862.78 km~2,二者面积占云南省国土总面积的2.6%,主要分布在马关县、屏边苗族自治县、西畴县、腾冲县、贡山独龙族怒族自治县等地区。建议在高适应区和中适应区,可以适当划定保护小区,对长蕊木兰进行就地保护,与此同时,可以将各个种群联系以来,以增加物种的稳定性。本研究结果可为云南省长蕊木兰的保护规划提供科学依据。 相似文献