基于层次分析法和GIS的秦岭地区魔芋潜在分布研究

魔芋(Amorphophallusrivieri)为我国传统的食用与药用植物,主产于秦岭以南地区。依据陕西秦岭地区28个魔芋分布点信息,利用秦岭地区45个气象台站1961—2010年气候资料、土壤数据(分辨率1 km)和DEM高程数据(分辨率30 m),结合前人研究,通过魔芋产量与环境指标的相关性分析,获取相关性显著的20个评价指标,包括气候指标13个、土壤指标4个和地形指标3个,运用GIS技术和多元回归模型对气候指标进行栅格化处理,基于层次分析法和加权平均法获得评价指标权重,建立陕西秦岭地区魔芋潜在种植分布模型,确定魔芋潜在种植的空间分布。结果显示:陕西秦岭地区魔芋最适宜种植区面积1 214.42 km2,占可种植区面积的10.18%;适宜种植区面积2 015.60 km2,占可种植区面积的16.90%;次适宜种植区面积3 115.03 km2,占可种植区面积的26.12%;不适宜种植区面积5 580.02 km2占可种植区面积的46.80%。适宜魔芋潜在种植区域主要分布在陕西汉中中南部、安康中南部以及商洛东南部。     

近30年松嫩平原西部地区丹顶鹤栖息地适宜性动态变化

栖息地适宜性评价是开展珍稀濒危物种保护及生物多样性保护的基础与关键。基于GIS空间分析技术,利用Landsat TM遥感影像,选取土地利用类型、植被覆盖度、河流密度、湖泊密度、居民地密度、道路密度和耕地密度7个变量作为评价指标环境因子,结合实测丹顶鹤(Grus japonensis)数据,采用Max Ent模型建模评价分析松嫩平原西部地区1980—2010年丹顶鹤栖息地空间分布及其质量动态变化。结果表明:(1)研究区内适宜丹顶鹤栖息的环境主要分布在河流、湖泊周围植被覆盖度较好且人为活动干扰密度较小的沼泽湿地和草地;(2)1980年、1995年、2000年和2010年4个时期研究区内丹顶鹤栖息地最适宜区和较适宜区面积均逐渐减少,最适宜区面积由1980年的7536.38 km2减少到2010年的3762.50 km2,非适宜区面积逐年增加;(3)栖息地不同等级适宜区之间转化具有就近性与可逆性,多为最适宜区转为较适宜区,较适宜区转为次适宜区,非适宜区转为最适宜区所占比重较少。本研究为今后湿地发展规划、保护区合理布局、生物资源可持续发展和生物多样性保护提供科学参考。     

中国谷子潜在地理分布的多模型比较

谷子是中国干旱和半干旱区主要的粮食作物之一.它耐旱、耐瘠薄、抗逆性强、适应性广,是未来应对干旱形势的重要战略储备作物.本文基于谷子的157个地理分布点数据,利用中国谷子产量与环境指标的相关性分析,选出10个气候指标、7个土壤指标和3个地形指标,采用MaxEnt、EMFA、RF和GAM共4个物种分布模型,分析中国谷子的潜在适宜性分布.结果表明: 4种模型均可成功模拟谷子的潜在地理分布,其中,MaxEnt模型的模拟效果最好.选用的环境指标中,水热条件对谷子生长最敏感.模型结果结合ArcGIS空间分析模块的结果表明,中国谷子的潜在适宜生长区(最适宜区和适宜区)总面积为55.68×10⁴ km²,远远大于当前谷子的实际种植面积,主要集中在东北地区的东北平原、长白山以南与牡丹江流域,华北地区的淮河以北,华中地区汉江以东与大别山以北,西北地区的黄土高原、鄂尔多斯高原南部、祁连山脉东部、天山山脉东部与阿尔泰山脉,西南地区的重庆以北和贵州西部局地区域.     

基于模糊数学的秦岭地区山茱萸生境适宜性评价

山茱萸(Cornus officinalis)是我国传统常用药材,本文采用模糊数学分析方法,对采自秦岭地区的山茱萸中马钱苷含量与21个评价因子的隶属函数进行拟合,同时采用最大信息熵模型确定各个评价因子的权重,利用ArcGIS 10空间分析模块模拟研究区域适宜山茱萸生长的潜在分布生境。结果表明,在山茱萸生境的21个评价因子中,主要影响因子为气候,其次是土壤和地形因子;所有评价因子中,土壤质地(TTEX)的权重最大,其次是果实生长期降水量(PG)、年降水量(AP)和降水季节性变化(PS)。研究区内山茱萸高适宜区面积占总面积的19.94%,主要分布在甘肃东南部、陕西南部和河南西部,这些区域温度适中、气候湿润、光照充足,适宜山茱萸生长;适宜区面积占总面积的11.85%,低适宜区面积占总面积的16.31%,不适宜区面积占总面积的51.90%。本研究基于GIS与模糊数学的生境适宜性评价模型,对秦岭地区山茱萸生境适宜性做出了科学划分,同时量化了不同生境区的评价因子对山茱萸的影响,可为山茱萸的管理和保护以及人工种植提供科学依据。     

基于MaxEnt模型西南地区高山植被对气候变化的响应评估

采用1∶100万的中国植被类型图以及19个气候环境变量数据,基于最大熵(MaxEnt)算法和ArcGIS空间分析模块构建西南地区高山植被地理分布的气候适宜性预测模型,模拟其在基准期(1960—2000年)和不同气候情景下(A2、A1B和B1)的气候适宜性分布格局,并评价其对气候变化的适应性。结果表明:MaxEnt模型分析研究区高山植被地理分布气候适宜性的适用性非常高(AUC=0.93);最暖月均温、最湿季均温、最冷月均温等温度变量是限制其地理分布的主要气候因子;研究区高山植被地理分布的气候适宜区主要集中在西藏自治区、青海省、四川省西部及云南省西北部的部分地区;完全适宜、中度适宜、轻度适宜、不适宜的面积所占总面积比例约为1∶1∶2∶5;1960—2050年研究区高山植被潜在地理分布的气候适宜性面积有不同定程度的减少;未来3种气候变化情景下高山植被地理分布对气候变化的适应性分布格局基本一致,均为不适应区所占总面积比例较大;伴随气候变化,研究区高山植被的适应性减弱,体现在其潜在地理分布对气候变化的适应区分布范围减少;海拔5000—5500m适应性较强,适应区所占面积比例最大(53%左右);3500—4500m适应性最弱,适应区所占面积比例最小(5%左右)。     

气候变化对阔叶红松林潜在地理分布区的影响

物种地理分布主要取决于它对气候、地形等环境因子的适应性。基于22个环境因子和阔叶红松林的4类主要建群树种——红松、紫椴、水曲柳和蒙古栎的地理分布数据,采用最大熵模型模拟了阔叶红松林的潜在分布区域,并分析决定阔叶红松林地理分布的主要气候和地形因子,最后利用政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的3种排放场景(SRES-A2、SRES-A1B、SRES-B1)下2020、2050、2080年的气候数据预测阔叶红松林的未来潜在分布区。结果表明:各树种的受试者工作特征曲线下面积(AUC值)都大于0.8,说明模型有很好的预测能力;影响阔叶红松林分布的主导环境因子是年降雨量、季节性降雨量、海拔、年平均温度、最湿季度的平均温度。在基准气候条件下,阔叶红松林的高度适宜分布区主要分布在长白山和小兴安岭地区,占研究区总面积的11.69%,低度适宜区面积、不适宜区面积分别占研究区总面积的23%和65.31%。模型预测结果显示,未来在A2、A1B和B1气候情景下,阔叶红松林高度适宜区的南界与北界都向北移动,其面积有缩减的趋势,而低度适宜区的面积有增加的趋势。     

四川省岷江冷杉对气候变化的响应及其潜在分布格局

四川省是我国气候变化的敏感区之一,区域气候的暖干化趋势严重影响植物物种组成与分布。岷江冷杉(Abies faxoniana)作为我国特有种,其分布的动态变化对气候变化具有十分重要的指示作用。基于现有岷江冷杉分布数据、气候、土壤、地形等环境因子,运用最大熵模型(MaxEnt)预测当代气候条件下岷江冷杉潜在分布区,并分析未来时期(2050s和2070s)不同气候变化情景下(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)岷江冷杉潜在适生分布区,筛选影响岷江冷杉分布的主导环境因子及阈值,探讨岷江冷杉分布对气候变化的响应机制。结果表明：(1)当前岷江冷杉的高适生区集中分布于岷江流域上游地区,在未来两个时期岷江冷杉潜在中、高适生区的面积较当代气候条件下适生区面积均有所增加,且适生区总体向四川南部扩张,北部适宜生境丧失。(2)岷江冷杉潜在中适生区在低排放浓度下(RCP2.6)面积占比最高,而潜在高适生区在高排放浓度下(RCP8.5)的面积占比最高。(3)影响岷江冷杉分布的主要环境因子分别是：降水季节性变异系数、气温年变化幅度、年降水量和海拔(累计贡献>70%)。适宜岷江冷杉潜在分布的环境条件是气温...     

基于MaxEnt模型评估刺五加在东北地区的空间分布

研究刺五加(Acanthopanax senticosus)在东北地区的潜在分布区及生态适宜性,针对267个刺五加分布样点数据和17个环境因子数据,应用最大熵模型(Maximum Entropy Model,简称MaxEnt)和地理信息系统(Geographic Information System,GIS)评估刺五加的地理分布。结果表明:最大熵模型的AUC值为0.929,模型预测结果的准确性可信度高,可以用来预测刺五加的地理分布。刺五加生态适宜区主要集中在长白山山脉及小兴安岭东南地区,分布面积约为22.12万km~2,存在概率最高的区域主要在辽宁省东部、吉林省东南部以及黑龙江省中部。影响刺五加地理分布的主要环境因子依次为:年均降水量、森林类型、极端低温、生长季降水量及海拔。耦合了大尺度环境数据、植被群落类型数据与刺五加分布之间的关系,预测了东北地区刺五加的生态适宜区及主导环境因子,为其种群恢复与开发利用提供了科学依据。     

广西沿海红树林潜在适宜区变化及互花米草入侵威胁的预测

红树林是分布于热带、亚热带潮间带的重要蓝碳生态系统之一,在我国广西沿岸广泛分布。为了更好地探究全球气候变化背景下我国红树林潜在适宜生境的变化趋势,本研究利用2021年广西沿海湿地遥感解译数据、全球海洋环境和生物气候环境数据,构建了最大熵生境分布模型,用于模拟广西沿海红树林及其入侵种互花米草潜在适宜区的空间分布,并预测极端气候变化情景下(SSP5-8.5)的变化趋势。结果表明：2021年,广西沿海现有红树林面积9136.7 hm²,模型预测其潜在适宜生境面积为55955.9 hm²,现有红树林分布区面积已基本覆盖其潜在高适宜区和近10%的中等适宜区。互花米草现有面积1320.4 hm²,预测其潜在高适宜区面积是现有面积的2倍,表明仍有大面积高适宜区未被互花米草占据。影响红树林现有潜在生境分布重要性最大的环境因子依次为离岸欧氏距离(62.2%)、地形凹凸指数(8.7%)、最热季平均海温(6.1%)、海底地形高程(5.6%),其潜在适宜分布区主要受地理条件影响。全球气候变化情景(SSP5-8.5)下,预测红树林的潜在适宜区面积...     

我国春玉米潜在种植分布区的气候适宜性

根据中国气象局216个春玉米农业气象观测站资料与1971—2000年10 km×10 km空间分辨率的气候资料,基于全国区域和年尺度筛选出了影响我国玉米种植分布的潜在气候指标,利用最大熵(Maximum Entropy,MaxEnt)模型和ArcGIS空间分析技术,构建了春玉米潜在种植分布与气候因子关系模型,研究了影响我国春玉米潜在种植分布区的主导气候因子及其气候适宜性。结果表明,影响我国春玉米潜在种植分布的主导气候因子有:≥10℃积温、≥10℃的天数、最热月平均温度、年平均温度、年降水、湿润指数和气温年较差;结合春玉米存在概率,将我国春玉米潜在种植分布区划分成4个等级:气候不适宜区、次适宜区、适宜区和最适宜区,给出了各气候适宜区的气候特征。选取作物在待预测地区的存在概率这一综合反映各主导气候因子影响的指标来划分作物潜在种植分布区,有助于更加准确地进行气候区划,从而可为制定玉米应对气候变化措施提供科学依据。