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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》2021,57(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
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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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生境评价是野生动物有效保护与管理的基础。利用2017年6月至2019年11月期间保护区开展的本底调查和红外相机监测获得的藏酋猴分布点位数据以及环境变量数据,运用MaxEnt模型对大相岭保护区藏酋猴的生境适宜性进行评价分析。模型的评价结果为好。研究结果表明:海拔(69.59%)和坡向(19.08%)是影响藏酋猴生境分布的主要环境因子,二者累积贡献率达到88.67%。生境适宜区主要分布于保护区的西北边大部分区域以及东南边的中部和上部区域,适宜生境面积总和为312.77 km2,占整个保护区面积的80.20%。藏酋猴偏好在海拔1 500～2 500 m(尤其2 100 m左右)、山体的西北坡(阳坡)活动。藏酋猴适宜生境存在一定程度的破碎化。为了更好的保护该区域内的藏酋猴资源,有必要加强种群保护,注重生境斑块边缘的人为干扰,条件允许的情况下可以进行适当人工放归,促进种群间的基因交流。 相似文献
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砂生槐具有极强的抗旱、耐瘠薄、防风固沙等生态适应性和水土保持功能，是雅江流域干旱、半干旱河谷的主要建群灌丛植物，也是防沙治沙与生态建设的先锋树种。使用MaxEnt生态位模型软件和ArcGIS软件预测砂生槐在西藏的潜在分布范围，用ROC曲线检测预测精度，用刀切法筛选主要环境变量，通过主要环境变量的响应曲线分析适宜砂生槐的生态环境条件，并在此基础上划分适宜栽培区。结果表明：采用MaxEnt模型预测砂生槐潜在适宜分布区准确度极高，预测模型的训练数据集和测试数据集的AUC值分别是0.980和0.977;采用MaxEnt模型预测的砂生槐适宜分布区涵盖西藏辖区内的那曲、拉萨、日喀则、山南、林芝5个地市，高度适宜区集中分布在西藏雅鲁藏布江中游的山坡、河谷、沙滩，主要涉及拉孜县、城关区、贡嘎县、扎囊县、乃东区、桑日县、朗县、隆子县8个县(区)的中部，桑珠孜区、白朗县和江孜县3个县(区)的北部，林周县的南部、达孜区的西北部等区域，预测结果与现地调查结果高度契合；降水因子和气温因子对砂生槐分布的影响很大。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(6)
【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
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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
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《林业科学》2021,57(10)
【目的】预测现在和未来气候情景下我国特有濒危动物褐马鸡潜在生境分布的变化,为制定有关保护政策提供科学依据。【方法】基于褐马鸡152个分布点和26个环境变量数据,利用MaxEnt模型模拟褐马鸡在我国的潜在地理分布,并基于该模型预测国际政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的RCP4.5和RCP8.5气候情景下21世纪50和70年代褐马鸡潜在分布范围。【结果】所有训练集与验证集为AUC均大于0.8,所构建模型的预测准确性达到优良标准。当前褐马鸡潜在分布生境的主要影响因子(贡献率)依次为年降水量(15.4%)、昼夜温差月均值(15.3%)、植被类型(9.7%)、最干季降水量(9.1%)、最湿季降水量(8.7%)、到道路距离(8.2%)和到水源距离(7.8%)等,累计贡献率达74.2%,且各因子阈值分别为525～580 mm、8.2～10.8℃、植被类型偏向于阔叶林和针阔混交林、12.4～17.1 mm、310～340 mm、0～2.5 km,0～0.63 km和大于10 km。褐马鸡的适宜生境主要分布在陕西黄龙山、山西吕梁山、河北小五台山和北京百花山,其适宜、中度适宜和不适宜区面积占研究区面积比例分别为6.45%、19.92%和73.62%。与当前情景下相比,未来褐马鸡可生存生境表现为增加趋势,且适宜和中度适宜生境变化趋势相同,而21世纪50和70年代之间几乎不变。【结论】褐马鸡适宜生境主要分布在陕西黄龙山、山西吕梁山、河北小五台山和北京百花山,未来可生存生境表现为增加趋势。影响褐马鸡分布的主要因子为年降水量、昼夜温差月均值、植被类型、最干季降水量、最湿季降水量、到道路距离和到水源距离等。建议对褐马鸡适宜区加强重点保护,对中度适宜区加强保护和管理,同时也要加强常绿针叶林木的栽植和人口控制。 相似文献
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【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
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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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生境分析对物种保护具有重要的意义。笔者运用Maxent模型分析了48个华北豹地理分布点位和环境变量数据,对山西铁桥山省级自然保护区华北豹生境适宜性进行了评价。结果表明,华北豹生境选择的主要影响因子为:距村庄距离、坡度、距河流距离;生境适宜区主要分布在保护区西部,占总面积的45%. 相似文献
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基于云南沙棘在中国的78个种群分布点位数据与22个地理环境变量，利用MaxEnt模型模拟了云南沙棘在当前气候与未来(2050S、2070S)3种不同气候情景(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)的潜在地理分布，探讨影响云南沙棘分布的主导环境变量，揭示未来气候变化下云南沙棘的变化趋势。结果表明：(1)影响云南沙棘生长的主要环境变量为热量(温度季节性变动系数、等温性、最冷季平均温度)、地形(海拔、坡度)和水文(年降水量),其中海拔、年降水量及温度季节性变动系数对其影响极其显著，累计贡献率为60%;(2)当前气候情景下，云南沙棘的高适宜生境与适宜生境面积分别为5.88×104km2和23.97×104km2,分别占中国国土面积的0.61%与2.49%,适宜种植生境集中分布在我国横断山脉地区；(3)2041—2060年间3种不同气候情景下云南沙棘适宜生境和高适宜生境面积为增长趋势，在2061—2080年间RCP8.5情景下云南沙棘的高适宜生境为减小趋势，适宜生境呈现增加趋势。云南沙棘适宜生境有向西南方... 相似文献
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《内蒙古林业调查设计》2021,(5)
为保护贵州省南方红豆杉种源区以及为规划南方红豆杉人工栽植提供可靠依据,应用Maxent模型预测国家一级保护植物南方红豆杉潜在的分布区。研究过程中整理了214个南方红豆杉自然分布地点和19个生境因子。研究结果表明:(1)模型的样本训练集和测试集的AUC值分别是0.913和0.923,模型评估的总体精度表明优秀;(2)各季节降水量变异系数(Bio 15)、温度全年波动范围(Bio 7)、最干月降水量(Bio 14)3个生境因子为影响贵州省南方红豆杉潜在分布区主导因子,3个关键因子适宜性范围分别为58～85、27～31℃、29～39 mm,最适宜值依次为65、29.5℃、34.5 mm;(3)贵州省南方红豆杉潜在适宜性区域总面积12 197.9 km~2,含高度适宜性区域1 358.85 km~2,中度适宜性区域10 839.05 km~2;(4)贵州省南方红豆杉高度适宜区域的海拔范围为783～2 172 m,平均海拔1 120 m,中度适宜区域的海拔范围为315～2 418 m,平均海拔1 120 m。 相似文献
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《西部林业科学》2021,(3)
为探究内蒙古自治区文冠果的适宜性区域,依据文冠果资源分布与数据调研资料,利用MaxEnt最大熵模型与Arcgis空间分布模拟模型,筛选影响文冠果适宜生境的主导生态因子,分析并绘制内蒙古自治区文冠果适宜性区划图。结果表明,2月平均温度、5月平均降水、最潮湿月份降雨量、9月平均降水、3月平均降水等8个因子是影响文冠果分布的主导生态因子。适宜区面积为36.024×10~4 km~2,其中高适宜区面积为8.807×10~4 km~2,约占内蒙古土地总面积的7.444%;中适宜区面积为13.022×10~4 km~2,约占内蒙古土地总面积的11.008%;低适宜区的面积为14.195×10~4 km~2,约占内蒙古土地总面积的11.999%。非适宜区的面积为82.276×10~4 km~2,约占内蒙古土地总面积的69.549%。研究成果为文冠果生态种植基地的选取与生产规划布局提供科学依据。 相似文献
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2013～2015年冬季,综合运用动物生态调查、种群生态学和行为生态学等技术,在内蒙古根河林业局共布设71条长约2～4 km样线、调查313个10 m×10 m样方、1 489个2 m×2 m样方、共收集117份粪便,373个驼鹿出现点数据。利用驼鹿出现数据作为分布点数据,选取地形、植被类型等22种因子作为生境变量,利用MAXENT生态位模型分析了深冬时期根河地区驼鹿冬季生境适宜性分布特征和主要生境因子对驼鹿分布的影响。结果表明:模型预测结果准确性较高,平均AUC(area under the curve,受试工作者曲线下面值)值为0.92,Jackknife检验结果显示:驼鹿生境选择的主要影响因子为距道路距离、距火烧迹地距离、距农田距离、海拔、柳、距沼泽距离、距人为活动点距离、距灌丛距离。驼鹿的适宜生境在根河地区呈现连续性分布,主要分布在东部和东北部,从植被类型上看,适宜生境大部分分布于针叶林,且适宜生境的面积为1 155.8 km^2,约占根河研究区总面积的25.6%。 相似文献
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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
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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
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【目的】研究基于物种分布模型预测天然林类型适宜分布区的方法,探讨影响天然林类型适宜性分布的主导环境因子及其阈值,制作主要天然林类型的潜在分布适宜性等级图,为东北林区天然林修复中的树种选择和结构调整提供依据。【方法】基于吉林省第八次森林资源连续清查固定样地数据,采用最大熵物种分布模型,划分11个主要天然林类型(含7类混交林),确定其现实分布点,选取影响林分生长的19个气候因子、33个土壤因子和3个地形因子共55个环境变量。对各天然林类型经变量筛选后进行分布建模,通过受试者工作特征曲线下的面积(AUC)评价模型精度。采用刀切法对模型进行检验,计算各环境变量对天然林类型分布的影响程度,筛选影响天然林类型分布的主导环境因子;将分布适宜性划分为5个等级,并制作不同天然林类型的分布适宜性等级图。【结果】基于最大熵模型的吉林省11个主要天然林类型适宜性分布的训练集和检验集的AUC在0.687 2~0.946 9之间,检验集的精度1个达到"极准确"、7个达到"很准确"、2个达到"较准确"、1个达到"一般"的水平,模型具有很好的泛化能力。各环境变量对天然林类型分布的影响程度由大到小依次为最热月的最高温度、海拔、最热季度的平均温度和年平均温度,最热月的最高温度为其中10个类型的主导环境因子,海拔为其中8个类型的主导环境因子,最热季度的平均温度为7个类型的主导变量因子,年平均温度为其中6个类型的主导环境因子,气温和海拔对预测的天然林类型分布有重要影响。基于建立的模型,形成吉林省11个主要天然林类型的潜在分布适宜性等级图。【结论】最大熵模型能够很好预测吉林省主要天然林类型的分布适宜区,筛选的影响每个天然林类型分布的主导环境因子及阈值合理,形成的吉林天然林类型潜在分布适宜性等级图可为东北林区天然林修复中的树种选择和结构调整提供科学依据。 相似文献
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