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根据110个分布点数据和19个环境变量,利用MaxEnt模型模拟气候变化下油松的潜在地理分布的时空格局及其主要影响因子.结果表明:不同气候背景下,MaxEnt模型均取得良好的预测效果;在不同浓度温室气体排放情景下,对预测结果贡献较大的环境因子为年均温、平均日温差、温度季节变化方差和年降水量.当前油松高度适生区主要分布在山东、河北、山西、河南、陕西、宁夏南部、湖北北部、辽宁沿海和甘肃东南部等地区;中度适生区分布以高度适生区为中心向外扩展,同时长江流域的沿途各省区都具有一定的适宜油松分布的条件.除RCP 2.6情景下油松的高度适生区面积有所下降外,未来其分布面积整体将呈现持续增加的趋势,未来江苏和贵州两省将成为油松种植的潜在区域. 相似文献
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[目的] 在当前气候背景下预测板栗树种在中国的空间分布和生态特征,为板栗树种的合理引种、产业持续发展以及在水土流失地区的应用提供理论支撑。[方法] 基于261个分布点和40个环境变量,利用MaxEnt模型预测板栗树种的潜在地理分布并确定影响其分布的主要环境因子。通过对比国家级水土流失区和板栗树种的潜在分布确定其应用范围。[结果] 年均降水量、年平均温度、表层土壤酸碱度、平均日温差和温度季节变化方差5个环境变量对板栗树种适生区的分布贡献较大,累积贡献率在83%以上。同时板栗树种喜水怕涝,适合在酸性土壤中生长。潜在适生区面积总计为2.92×106 km2,约占国土总面积的30.46%,其中高度适生区主要分布在四川省和云南省的东北部,湖北省、湖南省和江西省的大部分地区,陕西省、河南省、安徽省、浙江省和山东省的部分地区。中度适生区分布以高度适生区为中心向外扩展。[结论] 对比中国水土流失重点预防和重点治理区,除青藏地区、西北地区和东北地区不太适宜板栗树种的引种外,在其他水土流失区都可以考虑选择板栗树种作为水土保持的经济树种。基于MaxEnt模型的板栗树种潜在分布预测拓展了人们对板栗树种分布和生态特征的认识,同时为水土保持功能区的树种选择提供了科学依据。 相似文献
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[目的] 预测长江流域滑坡灾害分布情况,旨在开展隐患排查和危险评估,提升灾害的应对能力。[方法] 基于1 211个滑坡分布点数据和15个环境变量,通过MaxEnt模型对江西省的滑坡易发区分布进行预测,同时采用Jackknife检验评估15个环境变量对预测结果的重要程度,最终确定不同程度滑坡易发区的面积和分布以及影响滑坡灾害发生的主要环境变量。[结果] 江西省内极高、高和中易发区分别占全省总面积的29.6%,36.5%和23%。滑坡发生的概率以鄱阳湖平原为中心向四周呈现逐渐增加的趋势,集中分布在西部和南部的山地丘陵地带。海拔、坡度、植被归一化指数NDVI、年均降雨量和距离水系和道路的距离是影响滑坡发生和分布的主要环境变量,累积贡献率在83%以上。[结论] 江西省滑坡易发区的分布具有明显的空间差异性,主要分布在海拔较高、地质复杂和岩层节理裂隙发育的地区,降雨是滑坡发生的直接诱导因子。 相似文献
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