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1.
【目的】预测不同气候条件下樟子松Pinus sylvestris var. mongolica在中国的潜在分布及迁移,确定影响樟子松分布的主要环境变量,为樟子松合理引种与保护提供理论依据。【方法】根据200个樟子松分布点和20个环境变量,利用R语言中ENMeval数据包优化最大熵模型(MaxEnt)并利用ArcGIS空间分析技术对当前气候条件下樟子松在中国潜在分布进行模拟,通过Pearson相关分析和方差膨胀因子分析结合预建模结果对环境因子的筛选,综合Jackknife检验和相关系数,分析樟子松主导限制因子,预测樟子松从当前到未来时期(2050s和2100s)的3种气候情景(SSP126、SSP245和SSP585)下适生区变化趋势。【结果】MaxEnt模型受训者工作特征曲线都大于0.94,说明模型精度较高,能较好预测樟子松潜在分布;影响樟子松分布的主导因子为最冷季度平均气温、降水量季节性变化、最冷月最低气温、温度季节变动系数、最干季度平均气温和最热月最高气温,累计贡献率为92.9%;当前气候条件下,樟子松的适宜分布区主要位于中国大兴安岭地区,总适宜区面积占中国总面积的6.72%;未来...  相似文献   

2.
李曦光  王蕾  刘平  罗磊  侯晓臣  邱琴 《新疆农业科学》2020,57(10):1785-1791
【目的】 结合种植区资源分布现状,利用最大熵模型(MaxEnt)预测新疆红枣潜在适生区,为新疆红枣区域布局和种植结构调整提供有效的理论指导和依据。【方法】 以年降水量、花期降水量(5~6月)、成熟期降水量(9~10月)、年有效积温(≥10℃)、年极端最低气温和平均气温6个气候因子和绿洲灌溉区、沙漠敏感区2个土地因子及高程因子为环境变量,利用GIS空间分析技术获取新疆红枣地理分布数据,采用MaxEnt模型进行建模并预测新疆红枣潜在适生区,使用百分比贡献率分析其主要环境因子及生态位参数。【结果】 (1)ROC评价(Receiver Operating Characteristic,ROC)显示MaxEnt模型预测新疆红枣潜在适生区的训练数据集和测试数据集的AUC值分别为0.921和0.904,模拟效果优秀。(2)新疆红枣潜在适生区总面积2 365.939 7×104 hm2,其中最适生区429.350 1×104 hm2,主要分布于新疆南疆的喀什地区、阿克苏地区、和田地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州和巴音郭楞蒙古自治州,东疆的吐鲁番市、哈密市。(3)影响新疆红枣生长的主要环境因子是年极端最低气温(35.15%)、绿洲灌溉区(20.77%)、年有效积温(19%)和成熟期降水量(13.27%)。新疆红枣适宜生长在年极端最低气温≥-24.65℃,年有效积温≥3 595℃,成熟期降水量为0.54~7.64 mm,且绿洲灌溉区有助于提高其适生程度。【结论】 新疆红枣潜在适生区呈现环塔里木盆地聚集,低温是其最主要的影响因子。  相似文献   

3.
【目的】分析并预测新疆特色林果种植区域春尺蠖潜在风险发生范围,为新疆特色林果春尺蠖灾害的有效预防和重点防治提供依据。【方法】以新疆特色林果春尺蠖实际分布数据及环境因子为依据,采用MaxEnt模型结合GIS空间分析技术预测新疆特色林果春尺蠖潜在风险区,用聚类分析法划分风险等级,使用百分比贡献率分析其主要环境因子及生态位参数。【结果】(1)ROC评价显示新疆特色林果春尺蠖潜在风险区的训练数据集和测试数据集的AUC值分别为0.979和0.970,模拟效果优秀。(2)根据MaxEnt模型预测结果将新疆特色林果春尺蠖潜在分布区划分为风险区和无风险区,其中风险区总面积约745.38×104 hm2。(3)将新疆特色林果春尺蠖潜在风险区划分为高风险区115.84×104hm2、中风险区201.28×104hm2、低风险区428.26×104hm2。(4)影响新疆特色林果春尺蠖灾害风险性的主要环境因子是最冷月最高温度、最冷季平均温度、最干季降水量、最湿季平均温度。最冷月最高温度>-14.25℃,最冷季平均温度>-4.01℃,最干季降水量在1.23~8.29 mm,最湿季平均温度在21.63~24.82℃为新疆特色林果春尺蠖适宜生长的生态位参数。【结论】基于MaxEnt模型的新疆特色林果春尺蠖潜在风险区预测结果与春尺蠖实际分布区完全相符,明确了春尺蠖的地理分布特征:高风险区主要分布于喀什地区和和田地区,中风险区主要分布于阿克苏地区、巴音郭楞蒙古自治州、和田地区、喀什地区和克孜勒苏柯尔克孜自治州,低风险区布于阿克苏地区、巴音郭楞蒙古自治州、和田地区、喀什地区和克孜勒苏柯尔克孜自治州,在吐鲁番地区和乌鲁木齐市有少量分布。该研究对于制定检疫和防治政策具有较高的参考价值。  相似文献   

4.
中国黄芪地理分布和未来适生区预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】建立物种分布模型,模拟预测黄芪(Astragali Radix)在我国未来分布格局,探讨影响其生长环境响因子阈值,为野外开采和人工种植提供参考,实现黄芪的可持续利用。【方法】利用野外调查收集和文献数据库收录的黄芪分布地的经纬度,基于影响黄芪生长的22个环境因子构建MaxEnt模型,利用ArcGIS对其潜在适宜生境区进行分析预测。【结果】(1)当前黄芪适宜生境区主要分布在内蒙古、黑龙江、甘肃和宁夏等降水量相对较少的山地地区,面积约为50.60万km~2,21世纪50年代至70年代,黄芪适生区面积逐渐减少,内蒙古东北部山区黄芪适生区分布最多,我国黄芪适生区总体向北移动;(2)影响黄芪地理分布的主导生态因子有:海拔、最湿月降水量、最干季平均温度、最热季平均温度、坡度、最湿季平均温度、最热季降水量和温度季节性变动系数;主导黄芪分布的前3个生态因子的阈值:海拔(ALSE)0~4 600 m,最湿月降水量(Bio13)10~480 mm,最干季平均温度(Bio9)0~28℃。【结论】未来,内蒙古、甘肃、宁夏地区为黄芪重要生产区,控制温度、湿度等因素可显著改善其生境条件。  相似文献   

5.
利用MaxEnt模型评估黑木相思在中国引种的潜在适生区,探讨影响其适生区分布的主要生态因子,并对适生区范围和类型进行划分,旨在为该树种在中国的引种区划提供依据。采用ENMeval数据包优化的MaxEnt模型,基于14个环境变量和159条黑木相思分布点,以我国95°-125°E、17°-38°N区域为模型投射空间范围,评估黑木相思的潜在适生地理分布;通过Spearman相关分析、方差膨胀因子(VIF)分析和刀切法检验,筛选出制约其潜在分布的主导环境因子。经ENMeval优化,当特征组合FC=QHP,调控倍频RM=6时,AUC值为0.965,模型准确度极高。刀切法检验表明:最干月降雨量(40.1%)、月平均昼夜温差(26.9%)、年降水量(15.6%)、年均温(6.6%)、最冷月最低温(3.2%)和表层土壤酸碱度(2.8%)是影响黑木相思地理分布的重要生态因子,累计贡献率达95.2%。结果表明,黑木相思在中国适生区分为高(55.835 4×104 km2)、中...  相似文献   

6.
【目的】明确美味猕猴桃(Actinidia deliciosa)在中国的气候适宜性,为品种合理布局提供理论参考。【方法】应用21个与温度和降水相关的气候数据和275条美味猕猴桃地理分布记录,采用MaxEnt生态位模型预测美味猕猴桃在中国潜在适宜分布,运用ROC曲线对模拟准确性进行验证,利用刀切法及相关分析筛选主导气候因子并分析其与存在概率之间关系。【结果】MaxEnt模拟准确性极好,10次重复的AUC平均值为0.961;美味猕猴桃在中国的适生区为N22°~38°,E96°~122°,总面积336.79×10~4 km~2,显著高于美味猕猴桃的实际种植面积;高适生区位于秦岭—巴山一线、四川盆地东部、云贵高原东部、武陵山—巫山和武夷山脉;11月平均温度、最冷季度平均温度、12月最高温度、4月最高温度、2月平均温度和温度季节性变化标准差为限制美味猕猴桃地理分布的关键因子。【结论】研究结果可为美味猕猴桃种植区划提供理论参考。  相似文献   

7.
【目的】明确外来入侵植物大薸在云南的潜在适生区,为大薸的防控提供理论依据。【方法】采用最大熵生态位模型(MaxEnt)与地理信息系统(ArcGIS),结合大薸的地理分布数据、7个环境因子及4个地形因子,对其在云南的潜在分布和适生区等级进行预测。通过受试者工作特征(ROC)曲线方法进行验证,运用刀切法分析影响大薸分布的环境变量。【结果】大薸在云南省的适生区面积约13.56万km~2,其中以滇中及滇南地区为主;生境主要为营养富集的水域、沼泽、沟渠和水田等。ROC曲线法得到AUC值为0.907,表明预测结果可靠。刀切法分析显示:影响大薸分布的主要环境因子为最冷季度平均温度、海拔和土地利用类型。【结论】大薸在云南的潜在适生区面积较大,占云南国土面积的30%以上。  相似文献   

8.
武耀星      张梅    杨勇    吕泽民  张秀卿  王亮生   《西北林学院学报》2022,37(4):129-134
桂花是我国特有树种,具有很高的经济价值而被广泛栽培,主要用于园林绿化、饮食和药用,桂花的栽培品种在城乡园林景观中较为多见,但野生资源破坏严重,生境恶化,物种多样性也随之减少。该文在不同气候情景下,对桂花的潜在适生区分布进行预测,可探究气候变化下该物种的生境变迁,并了解其地理分布与气候间的相互关系,为桂花的资源保护与利用提供重要的科学依据。利用最大熵(MaxEnt)模型,根据影响桂花适生区分布的31个环境因子和当前桂花生境的368个自然分布点,对当前和未来(2050年、2070年)桂花的潜在分布区进行预测,并用刀切法检验来评估气候因子的重要性。结果表明:1)在当前环境条件下,桂花在我国主要分布在33°N以南的地区,总潜在分布区面积约224.23×104 km2;2)干燥季节的月降水量、潮湿的频率、干旱季节的平均温度是影响桂花生境的主导环境因子;3)随着未来气候的改变,桂花的潜在分布区向北偏东高纬度地区发生迁移,西南地区潜在分布区减少,建议该地区的桂花居群优先保护。  相似文献   

9.
【目的】科学预测阿克苏河流域的胡杨潜在适生区并划分为不同等级,为阿克苏河流域胡杨的物种可持续发展提供参考。【方法】文章实地调查获取胡杨的实际生长样点后,借助最大熵模型(Maximum Entropy Model,MaxEnt)和地理信息技术预测阿克苏河流域胡杨潜在适生区,分析了环境因子与胡杨生长的响应关系。【结果】对初步确定的气候、土壤、地形等28个环境因子进行贡献率分析和共线性诊断,筛选出了影响胡杨潜在分布的12个主要限制因子;利用MaxEnt软件,经受试者工作特征曲线检验模型精度后,预测了胡杨的潜在适生区范围,高适宜区和中适宜区的面积约为3 838.28 km2,主要分布在阿克苏河流域东北方向温宿县五团场南部边缘、省道207途径的多浪水库周边地区、流域南侧阿瓦提县丰收三场周边、阿拉尔市十二团场南部边缘和十六团场南部边缘,这4个区域是胡杨潜在适生重点保护区域;等温性(Bio3)、最暖月最高温度(Bio5)、最干季度平均温度(Bio9)、年降水量(Bio12)、上层土壤可交换性钠盐含量(ESP)、和海拔(DEM)是主要影响胡杨分布的环境因子。【结论】研究结果可为流域天然植被保护恢复、生态输水工程实施提供技术支持。  相似文献   

10.
【目的】预测气候变化背景下五爪金龙(Ipomoea cairica)在中国的潜在适生区,从而为预防该物种入侵提供理论依据。【方法】利用最大熵模型(MaxEnt)结合五爪金龙的分布点信息(1 695条数据)和气候数据(包括19个生物气候因子),分别预测其在当前和未来气候下的潜在适生区范围。为了预测五爪金龙在3个未来年代(2030s、2050s和2080s)的潜在适生区,采用7种大气环流模型(GCM)和4种二氧化碳排放代表性浓度路径(RCP)组合下的未来气候数据,分别为每个年代建立了28个生态位模型(ENMs),并计算其均值模型。【结果】MaxEnt模型的AUC值为0.943,表明模型预测精度较高。模型预测结果显示,五爪金龙的极高适生区主要集中在广西、广东、福建、台湾4个省(自治区),高度适生区主要在云南南部、海南、广西北部、福建北部、广东北部及台湾部分地区,这也正是该种目前在中国危害最严重的地区。气候变化背景下,其未来在华中和华北的适生区将会逐步缩减,湖南、江西、浙江和四川等省份的局部地区将会成为其新拓展的适生区范围。总体而言,至21世纪末,其在中国的适生区范围呈缩减态势,其适生区北界将会向南移动。在当前气候条件下,影响五爪金龙潜在适生区的主要环境因子为温度,包括年均温、温度季节变化方差、最冷月最低温度、年气温变化范围、最干季度平均温度和最冷季节平均温度。【结论】气候变化可能在一定程度上抑制五爪金龙在中国的入侵扩散,也可能导致未来中国中部地区该种的入侵风险增加。  相似文献   

11.
为分析太行菊属(Opisthopappus)植物在中国的地理分布及影响因素,利用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS软件预测太行菊属植物在中国的潜在适宜分布区。结果显示,太行菊属植物主要分布在河南、河北及山西三省交界处,适生区分布范围为31.5°—40.5°N、112.5°—120.3°E,适生区总面积为21.86万km2,运用刀切法(Jackknife)计算各环境变量对太行菊属植物分布的影响,最冷季度平均温度、年降水量、昼夜温差与年温差比值、温度季节性变化标准差、最冷月分最低温度和最干季节平均温度6个环境变量是影响太行菊属植物分布的主要因素。MaxEnt模型AUC值为0.994,表明模型预测结果极好。未来气候情景变化下,太行菊属植物的潜在适生区面积将逐渐减少,建议相关部门给予高度重视,并积极采取有效的保护措施。  相似文献   

12.
基于最大熵值模型的山白树适生区分布变化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】研究山白树在不同时代气候条件下的适生分布区范围和变化规律,推测其过去和未来的适生区分布。【方法】利用山白树在中国的分布点数据和气候因子数据,基于最大熵值模型预测山白树在当代、末次间冰期、末次盛冰期、21世纪50年代和80年代的适生区分布范围和面积。【结果】最大熵值模型对山白树地理分布的分析结果准确可靠;最干季度平均温度、最暖季度降水量、最冷季度平均温度、最干月份降水量、最湿季度平均温度、昼夜温差与年温差比值和最冷季降水量等7个生物气候变量对山白树适生区分布有较大影响。山白树在末次间冰期的适生区总面积为当代的1.65倍,分布范围更靠南方;在末次盛冰期其适生区明显缩小,为当代适生区面积的4.4%,仅分布在巴山地区和汉水上游河谷地带;在21世纪50年代和80年代山白树的适生区面积大幅度增加,总面积分别为当代的19和13倍。【结论】山白树对气候变化敏感,适生区范围变化幅度大;21世纪全球气候变暖有利于山白树的保护。  相似文献   

13.
采用MaxEnt模型、ENM Tools、R语言和地理信息系统(ArcGis)相结合的方法,预测天女木兰在我国的适生区域,确定影响天女木兰地理分布的主导环境因子。结果表明,预测的天女木兰高适生区主要分为2个主要区域:一个位于东北地区的吉林省南部与辽宁省中东部组成的带状适生分布区;另一个由华东和华中地区的安徽省南部、浙江省西部、江西省中东部与福建省北部等地区组成不均匀的团块适生分布区。天女木兰在我国的高、中和低适生区面积分别为21.96、52.41×104 km2和155.627×104 km2;年均温较差和最湿季度降水量环境变量在预测天女木兰在我国的地理分布中起着主导作用,为我国天女木兰迁地保护引种地的选择与科学保育提供依据。  相似文献   

14.
矮牡丹在中国的地理分布及潜在分布区预测   总被引:1,自引:1,他引:0  
  目的  了解矮牡丹在中国的地理分布和潜在的适生区,以进行矮牡丹的资源保护、引种驯化及园林应用研究。  方法  利用ArcGIS软件和MaxEnt模型,基于矮牡丹当前44条有效分布记录和17个环境因子,评估不同环境因子对矮牡丹地理分布的影响,预测其当前及未来的潜在适生区。  结果  MaxEnt模型模拟当前潜在分布区的结果准确度极高,训练集与测试集的AUC值分别为0.994和0.998。紫外线最低月平均值(UVB4,贡献率为21.6%)、年均降雨量(BIO12,贡献率为18.8%)、最冷月最低温(BIO6,贡献率为12.3%)和海拔(ALT,贡献率为10.5%)为影响当前矮牡丹分布的主要环境因子。当前生态适生区总面积为15.97万km2,主要位于甘肃东部、陕西中部、山西南部及河南西北部地区,此外,河北南部与山西两省交界地带也有少量分布。未来气候变化下,矮牡丹潜在分布区有西北部缩减和向东部、北部轻微扩张的趋势,具体表现为:在陇东地区、陕西宝鸡市、咸阳市一带出现明显缩减,冀南地区则完全丧失,在陕西延安以北、山西临汾、晋城、河南洛阳以东轻微扩张。此外,其未来的适宜分布中心东移趋势明显。  结论  矮牡丹适生区主要受紫外线最低月平均值(819.4 ~ 1 128.6 J/(m2?d))、年均降水量(436.2 ~ 808.5 mm)、最冷月最低温(?11.8 ~ ?3.2 ℃)、海拔高度(270.8 ~ 1 833.3 m)等环境条件影响,其中紫外线最低月平均值与年均降水量是限制矮牡丹地理分布最关键的环境因子。当前,矮牡丹在中国地理分布范围较窄,未来在西北、冀南地区适宜生境骤减。因此,加强天然种群保护力度,积极开展引种栽培工作刻不容缓。   相似文献   

15.
【目的】阐释草地贪夜蛾在四川省的适生区分布情况,为四川省草地贪夜蛾监测预警及防控提供参考。【方法】对物种分布模型MaxEnt模型参数进行优化,运用优化后的MaxEnt模型以及最新版Worldclim 2.1气象数据对当前及未来不同气候背景下四川省草地贪夜蛾的适生区分布进行研究。【结果】草地贪夜蛾在四川省适生区总面积为2 516.64万hm2,占全省总面积的51.18%。除川西高原的甘孜州、阿坝州及川西南凉山州的部分地区外,四川省其余各市均为草地贪夜蛾的适生区。整体适生区分布趋势为由西向东适生等级增高。未来气候条件下,草地贪夜蛾的适生区范围略有扩大。其中,高适生区面积较当前增加9.00%~37.67%;中适生区、低适生区面积较当前分别减少13.29%~52.21%、3.44%~26.08%;非适生区面积较当前减少1.60%~16.72%。【结论】四川省有着较广的草地贪夜蛾适生区。在未来气候条件下,四川省草地贪夜蛾适生区将向西向北扩张。  相似文献   

16.
【目的】基于MaxEnt模型的柳树植原体病害在我国的适生区预测及定量风险分析。【方法】利用最大熵模型(MaxEnt),结合ArcGIS软件,预测柳树植原体病害在中国的适生区范围,并通过受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)验证模型精度,并结合刀切法(jackknife test)筛选主导环境变量。同时建立有害生物风险量化分析体系,计算柳树植原体病的风险性危害值并对其进行评价。【结果】柳树植原体病MaxEnt模型预测结果的ROC曲线下面积(AUC)平均值为0.979 5,模型预测结果可靠。柳树植原体病害在我国的适生区在22°36′~49°10′N、73°40′~135°05′°E的中温带、暖温带、高原气候区,主要集中在我国的西北、华中、华东、西南、华北和东北地区。其中高度适生区主要集中在西北、华中、华东地区,中度适生区主要集中在东北地区和华中地区中部;低度适生区主要集中在东北和西南地区,非适生区主要集中在华南和港澳台地区。最冷季平均温度(Bio11)、最干月降水量(Bio14)对柳树植原体病在中国的分布状况影响最大,贡献率分别为72...  相似文献   

17.
【目的】分析预测南方三棘果Emex australis在我国的潜在适生区以及影响其分布的主要环境变量,为防止南方三棘果入侵我国和保护我国农业生产、生态安全提供理论参考。【方法】运用刀切法(Jackknife)计算各个环境变量对物种分布的影响。使用ENMeval软件包对MaxEnt生态位模型进行优化处理,将南方三棘果的分布数据和不同气候情景下的气候数据输入优化后的MaxEnt模型,对我国潜在分布区进行预测。【结果】最冷季度平均气温(Bio11)对南方三棘果分布影响最大,贡献率为27.7%。环境因子响应曲线表明,最冷季度平均气温为9.35~12.76℃时,南方三棘果的存在概率大于0.5;MaxEnt结果表明,南方三棘果在我国的适生区主要集中于云南、广东、广西和福建。【结论】对我国南方三棘果适生区应当建立常态化监测方案,在适生区最冷季度平均气温适宜其生存的年份要加大监测力度,防止其在我国定殖、扩散。  相似文献   

18.
【目的】明确巴西烟草在当前以及未来气候条件下全球范围内适生区的分布和变化情况,为合理布局优质烟叶生产、实现烟草可持续发展提供理论依据。【方法】基于巴西烟草地理分布数据以及当前和未来世界生物气候信息,利用最大熵(MaxEnt)模型和ArcGIS软件分别预测了当前和未来气候条件下巴西烟草在全球范围内的适生区。【结果】MaxEnt模型训练集和测试集的AUC值分别为0.979和0.966,预测结果的精度较高;等温性(bio3)、年降水量(bio12)、最暖月最高温度(bio5)和最暖季降水量(bio18)是影响巴西烟草潜在分布区的关键生物气候变量。当前气候条件下巴西烟草的适生区主要分布于非洲中部、南美洲、北美洲南部、亚洲和澳大利亚的部分地区;与当前气候条件相比,未来气候条件下,巴西烟草在SSP1-2.6情景下的适生区面积减少、在SSP5-8.5情景下的适生区面积增加。【结论】在未来气候条件下,巴西烟草的全球适生区有向低纬度地区迁移的趋势。  相似文献   

19.
基于MaxEnt模型的阿勒泰金莲花潜在适生区预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用最大熵模型(MaxEnt)预测阿勒泰金莲花潜在适生区能够为新疆阿勒泰金莲花的科学规范种植提供有效的理论指导和依据.以12个实际分布数据及42个环境因子为依据,采用MaxEnt模型结合GIS(地理信息系统)空间分析技术预测阿勒泰金莲花潜在适生区,用聚类分析法划分适生区等级,使用百分比贡献率分析其主要环境因子及生态位参数.结果表明:(1)ROC(受试者工作特征)曲线评价显示MaxEnt模型预测阿勒泰金莲花潜在适生区的训练数据集和测试数据集的AUC(ROC下的面积)值分别为0.943和0.994,表明模拟效果优秀.(2)影响阿勒泰金莲花生长的主要环境因子百分比贡献率是日照时数(24.63%)、4月降水量(24.29%)、年平均最高气温(22.89%)和11月降水量(17.91%);阿勒泰金莲花适宜生长在日照时数≥2868 h、4月降水量≤21 mm、年平均最高气温≤9.1℃和11月降水量≤14.8 mm的环境中.(3)阿勒泰金莲花潜在适生区总面积为46042.45 km2,其中最适生区面积7536.71 km2,主要分布于阿勒泰市、布尔津县、富蕴县和哈巴河县的北部.阿勒泰金莲花潜在适生区呈北高南低的空间分布格局,降水、日照和气温是影响其分布的主要环境因子.  相似文献   

20.
【目的】分析黄土高原地区4个常见树种(樟子松、油松、柠条、华北落叶松)在当前和未来的潜在分布,揭示气候变化对植物空间分布格局的影响。【方法】基于19个气候因子结合来自Ho1dridge生命地带模型和Kira指标体系的5个指标:年生物温度(ABT)、潜在蒸散率(PER)、温暖指数(WI)、寒冷指数(CI)、干燥指数(HI),运用Maxent模型,模拟预测了4个树种在当前、未来(2041-2060年、2061-2080年)ssp126、ssp245、ssp585气候情景下的潜在地理分布。运用刀切图分析影响其分布的主要环境因子,并采用受试者工作特征曲线(ROC)下的面积(AUC)对预测结果进行检验。【结果】(1)Maxent模型可以较好地模拟黄土高原4个主要常见种的地理分布范围,各物种的10次平均AUC结果均大于0.8;(2)对于樟子松、油松、柠条来说,温度和水分共同限制其分布,而对于华北落叶松来说,影响其分布的主导因子是降水。温度季节性变化标准差、潜在蒸散率、最湿润季节降雨量、最干燥月降水都影响樟子松分布。年均温变化范围、温度季节性变化标准差、最冷月最低温度,最暖季度降水量、潜在蒸散率是影...  相似文献   

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