排序方式： 共有174条查询结果，搜索用时 31 毫秒
61.
雀麦是中国农田一种恶性杂草,危害作物生长和发育。为控制其进一步扩散蔓延,根据目前雀麦在全球的分布记录和气象数据,利用最大熵模型Max Ent和Arc GIS对雀麦在中国和全球的潜在适生区域进行预测和分析。预测结果表明:雀麦在全球的适生区为非洲北部、欧洲的中南部、亚洲西部和东部及中部零星地区、北美中西部及东部部分地区、日本及朝鲜南部地区;在中国主要在黄淮海平原、长江中下游平原、成都平原、陕西中南部、山西南部、宁夏及甘肃南部、贵州中北部、新疆西南零星地区、西藏西南部及青海中部地区分布;中风险潜在分布区域的范围在高风险区的基础上进一步扩大。环境变量中对雀麦发生影响较大的是最冷季度平均温度、年平均气温、温度季节性变化标准差、最冷月最低温、最干季度平均温度。本研究的AUC值为0.943,模拟预测准确性极好,模拟结果可以用于雀麦的适生区预测研究。 相似文献
62.
本文以川西北高原主要栽种的多年生禾本科属垂穗披碱草（Elymus nutans）为研究对象,利用生态位模型（MaxEnt）模拟分析影响多年生垂穗披碱草种植的主要气候因子,预测当前及未来气候变化情景下的适生区分布格局。结果显示：湿润指数、≥ 0℃积温、等温性、气温年较差是影响川西北高原多年生垂穗披碱草分布的4个主要气候因子,其适宜值范围分别为>48.60,1 118.20℃·d~2 350.50℃·d,>36.10%,31.40℃~36.20℃。构建模型训练数据的受试者工作曲线下面积（Area under curve,AUC）值均大于0.85,测试数据AUC值均大于0.90,达到良好和极好的水平。气候变暖背景下,从当前到未来（21世纪80年代）,川西北高原多年生垂穗披碱草的潜在分布气候适宜区面积将增加52.70%,海拔将升高252 m。本研究可为维持草地生态系统稳定、推动沙化治理乃至农牧业产业结构调整提供科学决策依据。 相似文献
63.
Local and regional spread of banana xanthomonas wilt (BXW) in space and time in Kagera,Tanzania 
下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 M. M. Shimwela J. K. Blackburn J. B. Jones J. Nkuba H. A. Narouei‐Khandan R. C. Ploetz F. Beed A. H. C. van Bruggen 《Plant pathology》2017,66(6):1003-1014
Banana is an important crop in the Kagera region of Tanzania. Banana xanthomonas wilt (BXW) was first reported in Kagera in 2006, and is now an important limiting factor in banana production, because all cultivars are susceptible and infected plants can fail to produce fruit. BXW is caused by Xanthomonas campestris pv. musacearum (Xcm), which is spread by farm tools, infected planting materials, and pollinating insects. Practices that address Xcm dissemination, such as mat removal, debudding and tool sterilization, have not prevented the spread of BXW in the region. Disease surveys were conducted in Kagera from 2007 to 2011 to assess BXW presence, monitor its intensity and evaluate its socioeconomic impacts. Spatiotemporal clusters of BXW were analysed with Arc GIS and sas . The relationship between BXW clusters and environmental variables was examined using bivariate correlations in spss ; two modelling approaches, MaxEnt (maximum entropy) and logistic regression, were used to predict the potential distribution of BXW in Tanzania. Disease progress over time was best described with the Gompertz model. Significant clustering of BXW was observed in all years and hotspots were located in the Muleba, Karagwe, Misenyi and Bukoba rural districts. These findings suggest that BXW spreads rapidly over short distances. BXW clusters were positively correlated with rainfall and negatively with temperature and altitude. According to MaxEnt, precipitation was the main factor associated with BXW development. MaxEnt and logistic regression predicted a wide potential distribution of BXW in Tanzania because the climate in all banana‐growing regions is conducive for its establishment. 相似文献
64.
意大利蝗Calliptamus italicus(L.)是新疆草原主要优势蝗虫之一,每年给新疆畜牧业经济带来严重损失,气候变化对其潜在分布影响的预测对其科学防治有重要意义。本研究采用意大利蝗的分布数据和生物气候数据,结合MaxEnt模型和ArcGIS软件,预测了BCC_CSM1.1气候模式下政府间气候变化专门委员会第五次工作报告(IPCC AR5)采用的RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种气候情景在2021-2040年(2030s)、2041-2060年(2050s)和2061-2080年(2070s)的意大利蝗新疆潜在适生区分布范围。结果表明:在BCC_CSM1.1的各情景下,意大利蝗适生区在北疆及天山一带分布格局基本保持不变,但高度适生区面积都有所增加,其中在天山和阿尔泰山地区,意大利蝗中、高度适生区范围将向更高海拔区域蔓延,在北疆阿勒泰地区高度适生区明显增加。极端水分条件和水热条件对意大利蝗在新疆潜在分布发挥主要作用,其中4月、10月、3月和11月降水量对意大利蝗在新疆潜在分布影响最大,因其直接影响土壤相对含水量和土壤温度,从而决定意大利蝗卵的存活量。 相似文献
65.
中华猕猴桃在中国潜在分布及其对气候变化响应的研究 总被引：5，自引：2，他引：3
中华猕猴桃为中国特有果种,由于其独特的口感和较高的经济价值,近年来种植规模逐年扩大。在引种过程中,由于缺乏合理的布局规划和适生性分析,出现了品种单一化、易感病虫害等问题。近年来四川、陕西、贵州、重庆和湖北等猕猴桃主产省份相继开展了猕猴桃气候适宜性区划的研究,但目前的研究多未考虑未来气候变化对猕猴桃种植分布的影响,且伴随着气候变化的加剧,已有的研究结果已不能完全适应实际生产的需求。本文运用生态位模型软件MaxEnt,模拟和预测气候变化背景下大尺度范围中华猕猴桃适生区分布及其变化的可行性,以利于科学地优化产业结构、促进产业发展。基于当前数据和IPCC AR5提出的3种气候情景以及中华猕猴桃的分布信息,采用MaxEnt生态位模型和ArcGIS预测了中华猕猴桃的适生区及未来的变化趋势,用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)检测模型精度、刀切法(Jackknife test)筛选主导环境变量。结果表明,基于当前和未来情景构建的中华猕猴桃地理分布模型的AUC(area under curve)值均达到"极好"的标准,说明模型预测结果可用于本研究。当前气候条件下,中华猕猴桃的高适生区主要在四川、陕西、重庆、湖北、贵州、浙江、湖南、安徽、河南、江苏和甘肃等省份,面积达1.01×10~6 km~2。中适生区则以高适生区为中心向外扩散,包括河南、湖北、安徽、江苏和山东等地,面积为6.79×10~5 km~2。RCP2.6和RCP4.5排放情景下,中华猕猴桃高适生区的分布、面积及中心点位置都有所不同,面积均呈增加趋势;RCP8.5排放情景下,高适生区面积呈减少趋势。RCP4.5和RCP8.5排放情景下,中华猕猴桃高适生区中心点均有向北移动趋势。MaxEnt模型对未来气候变化条件下中华猕猴桃适生区的准确模拟与预测具有潜在应用价值,对该果树的气候适宜性区划具有重要指导意义。 相似文献
66.
基于MaxEnt模型的紫椿适生区预测 总被引：4，自引：4，他引：0
气候变化通过改变物种的生境进而影响生物多样性。紫椿是一种具有高生态、经济、药用价值的用材树种,在我国与其他香椿属物种一起被称为“中国桃花心木”。了解该物种对生境要求、评价其生境质量、预测其适生区分布有助于紫椿的保护、引种及其人工林的发展。MaxEnt模型的优点在于能利用现存不完整、小样本、离散型分布数据构建物种适生区预测模型,且用受试者工作曲线下面积(AUC)检验预测模型的精度,面积越大精度越高。研究应用紫椿在云南分布数据及MaxEnt软件构建其适生区分布模型,结果表明:适生区分布模型平均训练AUC和平均测试AUC分别为0.959和0.818,说明对紫椿适生区的预测是可靠的;温度季节性变化的标准差、最冷月最低温(℃)、最干季度平均温度(℃)、最冷季度降水量(mm)、年均温变化范围是决定紫椿适生区分布的重要因素。对当代和未来(21世纪50年代,21世纪70年代)气候变暖条件下(RCP2.6情景)的紫椿在云南省和全国适生区面积进行了计算,结果直观、定量反映了气候变化下紫椿适生区的变迁,预测云南省及全国的紫椿适生区随全球变暖而萎缩。 相似文献
67.
Shao-Ji Hu Xiao-Fei Liu Da-Ying Fu Wei Huang Xue-Ying Wang Xiao-Jun Liu Jian-Ping Lü Hui Ye 《Journal of insect science (Online)》2015,15(1)
Sogatella furcifera (Horváth) is the most threatening migratory rice pest in Yunnan, China. S. furcifera overwinters in low- altitude basins and valleys in southern Yunnan and migrates northward in spring and summer of the following year, causing serious damage during migration. The overwintering distribution, areas, and spatial pattern of S. furcifera are relevant to the migration and outbreak of this pest. Based on a 4-yr field survey (2010–2013), this study projected areas suitable for S. furcifera to overwinter using a species distribution model, and analyzed the key influencing climatic factors using principal component analysis (PCA) and ecological niche factor analysis (ENFA). Our field survey showed that the northern latitudinal- and upper elevation limits of overwintering S. furcifera was 25.4° N and 1,608 m in western Yunnan and 24.2° N and 1,563 m in eastern Yunnan. The species distribution model produced a fragmented distribution pattern, with most of which in western Yunnan and only a few in eastern Yunnan. The PCA and ENFA analyses showed that the mean temperature of the driest quarter and the precipitation of the coldest quarter significantly influenced the distribution of S. furcifera in winter. The results suggested that the complex topography, spatial differences in winter temperatures, and host availability altogether determined the distribution of overwintering S. furcifera . Compared with previous surveys, the northern latitudinal- and upper elevation limits of overwintering S. furcifera were higher, while the population became rarer in some suitable areas due to change of farmland utilization in winter and possibly climate change. 相似文献
68.
对软枣猕猴桃在中国的适生区进行分析,旨在为软枣猕猴桃资源调查、保护、开发利用和引种栽培提供参考依据。采用生态位建模软件Max Ent(maximum entropy model),结合Arc GIS(geographic information system)软件,研究影响软枣猕猴桃分布的关键环境因子及取值范围,预测当前气候状态及未来不同气候变化背景下软枣猕猴桃在中国的适生区。研究结果表明:影响软枣猕猴桃分布的关键环境因子有6个,其重要程度依次为:7月降水量4月均温温度季节性变化标准差3月均温最暖季降水量海拔。当前情景下,软枣猕猴桃在中国的高适生区总面积为9.287×105 km2,主要集中于东北东南部、华北东南部、华东北部和东南部、华中西部及西南东部;中适生区总面积为1.786×106 km2,主要分布在东北中部和南部、华北南部、华东北部和南部、华东北部、西南西部及华南北部。在只考虑气候因子和海拔高度的情况下,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,预测2070s软枣猕猴桃在中国的高适生区面积分别增加3.758×105 km2、1.725×105 km2和6.300×103 km2,而中适生区面积在RCP2.6减少1.902×105 km2,在RCP4.5、RCP8.5分别增加2.617×105 km2和9.760×104 km2。RCP2.6和RCP4.5情景下,高适生区和总适生区的质心到2070s将向东北移动;RCP8.5情景下,高适生区质心向东北移动,总适生区中心将向东南移动。研究分别对当前及未来3种不同情景下软枣猕猴桃在中国的适生区进行了10次预测,预测结果的AUC(Area Under Curve)平均值均高于0.98,表明此模型预测结果具有较高的可靠性。 相似文献
69.
利用最大熵法(MaxEnt)模拟中国冬小麦分布区的年代际动态变化 总被引：8，自引：0，他引：8
从冬小麦地理分布的生理机制、生长特性和熟制出发,基于气候因子对冬小麦种植区分布的贡献,从区域尺度和年尺度收集了影响冬小麦种植分布的气候因子,并利用最大熵方法(MaxEnt)模拟和筛选了影响冬小麦分布的最佳气候因子组合即春化温度(0～7℃)持续的天数、最冷月平均温度、潜在蒸散量和年降水量,构建了冬小麦种植分布-气候关系模型,分析了1961-2010年中国冬小麦种植区及高适宜区的变化.结果表明,冬小麦可种植区的最冷月平均温度范围为-12～15℃,冬小麦的存在概率随着0～7℃持续天数的增加而增加,年降水量过低将严重影响冬小麦种植区分布的存在概率,年降水量低于200mm的地区不存在冬小麦分布.研究结果还表明,1961-2010年中国冬小麦种植区呈北移西扩趋势,高适宜区发生北移,从而增加了中国北方高寒地区的冬小麦可种植面积,同时有效提高了中国北方地区的气候资源利用率,可增加冬小麦产量.研究结果可为准确预测现在和未来气候条件下中国冬小麦的分布情况,科学合理地应对气候变化提供依据. 相似文献
70.