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1.
【目的】赤皮青冈是我国珍贵用材树种,大尺度预测和模拟赤皮青冈当前潜在分布区,并评估其适生范围,对赤皮青冈在中国未来不同时期的适生区进行模拟,得到未来不同气候情境下的适生区分布及其动态变化预测,为赤皮青冈的中长期造林规划提供指导。【方法】基于赤皮青冈的81条分布信息和7个环境因子,在MaxEnt模型基础上,使用R语言对其进行优化,同时利用ArcGIS软件对影响赤皮青冈分布的环境因子进行分析,探究影响赤皮青冈自然分布的主要环境因子,并预测赤皮青冈在中国不同时期下的适生区分布范围与面积。【结果】1)赤皮青冈当前适生区模型的平均AUC值为0.89,模型预测结果良好;2)赤皮青冈的适生区主要受最干月降水量、年平均降水量、温度年较差以及最冷季度平均温度影响;3)当前时期赤皮青冈的潜在适生区主要分布于我国贵州、四川、湖南、江西和台湾等地,其中高适生区占比最高的是湖南省;4)在未来2个时期4种升温情境下,赤皮青冈的分布区面积均有不同程度的扩增,且整体有向高纬度地区迁移的趋势。【结论】赤皮青冈的分布主要受水热条件所影响,尤其对水分要求较高;其当前及未来时期在我国的适生区面积均较高。可尽量在模型预测的中高...  相似文献   

2.
【目的】利用最大熵生态位模型(MaxEnt)预测胡杨潜在分布区,以期确定胡杨在我国的潜在分布区,为其合理引种栽培、资源保护利用及可持续管理提供科学依据。【方法】通过文献查找、数据库检索、实地调查等,获取我国胡杨的分布点。根据胡杨生长区的环境特点和其自身生长特性,确定各分布点的气候、土壤、地形等29个环境因子,并将环境因子进行多重组合,筛选出影响胡杨潜在分布的主要限制因子,确定相关阈值并据此预测胡杨的潜在分布范围,同时利用受试者工作特征曲线检验模型精度。【结果】从本研究涉及指标来看,我国胡杨潜在分布的适宜区为132. 83万km2,占全国陆地总面积的14. 8%;潜在分布区为新疆维吾尔自治区、内蒙古自治区、甘肃省和宁夏回族自治区;最适宜区为新疆中南部和内蒙古西部的额济纳旗,总面积为23. 12万km2,占全国陆地总面积的2. 4%;其中新疆的最适宜区面积为22. 42万km2,占全国最适宜区面积的96%;影响胡杨潜在分布的环境因子主要包括最湿月降水量、海拔、年降水量、年均气温、气温年较差和气温季节差,其中最湿月降水量是最重要因子。【结论】胡杨最适宜分布的气候条件是年均气温9. 4~11℃、极端最高气温39. 2~44℃、极端最低气温-17~-25℃、年降水量32. 9~43. 7 mm,土壤pH值为7. 9~8. 5,海拔约1 000 m。研究结果利于合理规划胡杨的引种栽培区,避免盲目引种造成人力、物力和财力的浪费,可为我国未来胡杨引种栽植及可持续管理提供科学依据。  相似文献   

3.
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   

4.
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   

5.
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   

6.
北美红杉在云南区域性栽培试验及造林区划   总被引:5,自引:0,他引:5  
在云南省14个县市统一布置北美红杉的区域性栽培试验,根据北美红杉在各个试验点的生长情况,结合各地气象资料进行综合分析,并考虑北美红杉对环境因子的适应能力,筛选出用于区划的生态因子,对云南省的引种区进行了初步区划,划分为最适生区、适生区、次适生区和可能种植区等4种区域,为云南省扩大栽培北美红杉提供了科学依据和切实可行的操作办法。  相似文献   

7.
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》2021,57(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   

8.
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   

9.
【目的】基于Maxent模型评价丹霞梧桐的潜在生境,为该种的就地保护和迁地保护提供科学依据。【方法】采用无人机获取丹霞梧桐黄叶期186个空间分布数据,结合6个环境变量,利用Maxent模型预测丹霞梧桐的潜在适生区,并分析主要环境变量对其分布的影响。【结果】Maxent模型评价效果达到优秀水平,训练集和验证集的AUC值分别为0.947和0.906;刀切法验证结果表明,高程、坡度和坡向是影响丹霞梧桐潜在分布的主要环境变量,其贡献率分别为51.2%、30.3%和7.8%;在3个主要环境变量的共同作用下,丹霞梧桐的潜在适生区主要分布在丹霞山高程150~530m、坡度20°~60°的阳坡;以自然断点法将丹霞梧桐的潜在适生区分为高适生区、中适生区、低适生区和非适生区4个等级,高、中适生区面积为30.27km^2,仅占丹霞山总面积的10.41%;低适生区面积为41.01km^2,非适生区面积为219.5km^2,共占丹霞山总面积的89.59%;野外实地调查数据验证结果表明,92.1%的丹霞梧桐实地分布点落入高、中适生区,Kappa系数为0.958,说明Maxent模型的预测精度较高。【结论】Maxent模型可较准确预测出丹霞梧桐在丹霞山的潜在适生区,并揭示影响其分布的3个主要环境变量,该模型对小尺度区域预测亦有较好效果。对丹霞梧桐保护提出2点建议:1)就地保护方面,要严格限制其高、中适生区的旅游设施建设,并建立长期的无人机遥感监测系统跟踪其种群动态变化;2)迁地保护方面,根据其适生条件,选择适合区域开展野外回归试验扩大其种群分布。本研究结果可验证低空无人机遥感在物种识别和种群调查中的优势和可行性,并揭示该方法在丹霞地貌这种特殊生境监测与评价中的潜力和应用价值。  相似文献   

10.
【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...  相似文献   

11.
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   

12.
《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   

13.
【目的】探究影响板栗分布的主导环境因子,模拟不同气候条件下板栗潜在分布区,为板栗种质资源保护和引种提供理论依据。【方法】基于472个板栗现有种群分布地理信息与21个环境变量,采用物种分布组合模型模拟板栗潜在适宜分布区,通过AUC与TSS值评价模型准确性。利用组合模型推测末次冰盛期、全新世中期、当前、2030年和2050年板栗适宜区分布及其变化趋势。【结果】1) 10种模型中,RF、GBM、MARES和GAM预测精度最好且稳定,最终组合模型AUC和TSS值分别为0.974和0.816,精度较高。2)影响板栗地理分布的主要环境因子为最冷月极端低温、海拔、最湿季降水量、年温变化范围和最湿月降水量,累计贡献率达89.79%。3)当前气候条件下中国潜在板栗适宜区分布广泛,自末次冰盛期以来,板栗适宜区不断向高纬度地区扩张,气候越暖扩张越快。但板栗整体适宜性不断下降,南方较为突出,北方则降幅较小,高适宜区总面积逐步减少。【结论】气候和地形因子共同影响板栗的地理分布,其中气候因子中温度因子贡献最大,地形因子中海拔因子贡献最大。当前气候条件下板栗在中国适宜区分布广泛,建议在高适宜区进行引种栽植及种质资源...  相似文献   

14.
在云南省14个县市统一布置北美红杉的区域性栽培试验,根据北美红杉在各个试验点的生长情况,结合各地气象资料进行综合分析,并考虑北美红杉对环境因子的适应能力,筛选出用于区划的生态因子,对云南省的引种区进行了初步区划,划分为最适生区、适生区、次适生区和可能种植区等4种区域,为云南省扩大栽培北美红杉提供了科学依据和切实可行的操作办法。  相似文献   

15.
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   

16.
为防止杨二尾舟蛾(Cerura menciana)在西藏自治区进一步扩散蔓延,采用最大熵(Maxent)生态模型,结合气候、降雨等环境因素对杨二尾舟蛾在西藏自治区的适生区进行模拟,并采用特性曲线(ROC)对结果进行了验证。结果表明,杨二尾舟蛾的潜在适生区约占西藏自治区总面积的1/3,并主要集中在西藏自治区的中部和东南部;昼夜温差与年温差比值(Bio3)、最冷季度平均温(Bio11)、最冷月份最低温(Bio6)和最干季度平均温(Bio9)可能是限制杨二尾舟蛾分布的主要环境因子;ROC曲线验证结果表明,Maxent模型对杨二尾舟蛾在西藏自治区的潜在适生区模拟精度高(AUC=0.993),结果可信。杨二尾舟蛾的适生区模拟为早期监测和预警提供理论依据,防止其进一步扩散蔓延。  相似文献   

17.
【目的】基于空间聚类对杉木分布区进行分组,在不同组内分别建立杉木生长模型,为适用于全国范围的杉木生长高精度预测提供方法。【方法】以杉木分布的16个省区为研究区,基于第七次、第八次全国森林资源连续清查杉木固定样地复测数据和研究区的地形、土壤、气象等环境数据,采用随机森林-递归特征消除(RF-RFE)算法对影响杉木生长的环境因子进行分析。选择对杉木生长影响较大的前8个环境因子,利用ArcGIS 102的分组分析功能,根据环境相似性对杉木分布区进行分组,分别建立林分分组和未分组蓄积生长率模型。以全国未分组模型作为参考,采用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)、系统误差(SE)和剩余标准差(S)对建模结果进行分析。【结果】对杉木生长影响较大的前8个环境因子分别为bio4(温度季节变化标准差)、elevation(海拔)、bio3(等温性)、bio8(最湿季度平均温)、bio1(年均温)、bio14(最干月降水量)、bio12(年均降水量)和bio2(昼夜温差月均值)。将研究区划分为7组时可使组内环境相似性最大、组间环境相似性最小。7组中只有4组有杉木样地数据,在4组中采用2种模型分别建立杉木林分生长率模型,与全国未分组模型相比,分组模型的决定系数提高01左右,拟合度更好;分组建模精度也明显提高,RMSE降低05左右,MRE降低6%左右,SE降低3%左右,S降低1左右。【结论】根据环境相似性对研究区分组并在此基础上建立生长模型是一种适用于全国范围杉木生长的高精度预测方法,可用于全国区域范围杉木林分生长量的整体预估和森林资源小班数据的模型更新,为实现主要人工林树种的大区域生长预测提供新的方法。  相似文献   

18.
山桐子的地理分布及其潜在适宜栽培区区划   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
[目的]为探明山桐子的地理分布范围和潜在适宜栽培区划,[方法]本文基于气候、海拔和土壤因子数据集,结合野生山桐子地理分布数据,利用最大熵模型(Maxent)进行山桐子潜在适宜栽培区预测和区划。[结果]表明:山桐子的水平分布范围为23°10'35°30'N,102°45'121°40'E,垂直分布点位于海拔14 2 500 m。温度和降雨对山桐子分布的影响较大,而土壤条件次之,这与山桐子耐贫瘠的特性相一致。山桐子分布区的适宜年均气温为13 21℃,适宜年降水量为800 1 800 mm,适宜越冬的极端最低气温为-3 8℃,适宜越夏的极端最高气温为34℃。山桐子的潜在最适宜和较高适宜栽培区主要分布在四川盆周山区、大巴山、武陵山、苗岭、雪峰山、武功山、武夷山、九连山、戴云山、大别山、伏牛山、云贵高原以东、大瑶山和云开大山以北地区;四川盆中丘陵区、两湖平原和鄱阳湖平原地区为一般适宜区。[结论]本文阐明了山桐子在我国的地理分布范围和主要气候特征,并采用Maxent进行了山桐子潜在分布区预测和适宜栽培区区划,为我国山桐子的推广栽培提供指导依据。  相似文献   

19.
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   

20.
为保护云南秃杉种源区以及为规划秃杉人工栽培提供可靠依据,应用Max Ent模型预测国家一级保护物种秃杉的潜在分布区。研究过程中收集了241个秃杉自然分布点和26个环境因子,预测准确性高和结果可信度强。结果表明,秃杉在云南省的潜在适生区面积为232 013 km~2,占国土总面积的48.6%。其中,高适生区主要分布于怒江州、保山市及德宏州,中适生区主要分布于文山州、红河州、临沧市、普洱市,低适生区主要分布于昆明市、曲靖市、昭通市。秃杉现有自然分布区都位于高适生区,中适生区虽然没有自然分布的秃杉林,但适合秃杉生长,是较好的秃杉人工引种区。  相似文献   

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