亚洲季风区铁杉属现代分布区及其气候特征

铁杉属在亚洲主要分布于亚洲季风区东部,间断分布于中国大陆、台湾岛以及日本列岛（除北海道）。在中国大陆间断分布在西南山区（横断山区和部分东喜马拉雅）、中部山区（秦岭-大巴山区）和东南山区（华东山地）。亚洲季风区铁杉属的现代分布环境要求年降水量范围为720～2103mm,生长季降水量为635～1489mm;年均温范围为5．8～18．2℃,冬季月均温为-2．7～11．5℃,年最冷月均温为-3．7-10．9℃,年最暖月均温为13．0—28．2℃,气温年较差为9．7～25．4℃。亚洲季风区铁杉属的现代地理分布与气候要素值相互关系的分析表明,无铁杉分布的朝鲜半岛及其邻近的我国东北山地和山东山地降水量均大于700mm,基本上能够满足铁杉属生长的水分条件;而朝鲜半岛及其邻近的我国东北山地和山东山地的气温年较差明显大于铁杉属分布区的值,同时两地的冬季月均温和年最冷月均温明显低于铁杉属分布区的值,这也是这些地区没有铁杉属分布的主要气候原因。总之,这些亚洲季风区水分条件能够满足铁杉属生长需要,但冬季温度（包括冬季月平均温度和年最冷月均温）和气温年较差无法满足铁杉属生长需要,导致这些地区无铁杉属现代分布记录。     

中国云杉林的地理分布与气候因子间的关系

为了揭示中国云杉林的地理分布与气候因子间的关系, 在中国云杉林15个群系的地理分布范围内选取613个地理坐标点, 其中包括云杉各个种分布的海拔上限和下限坐标点各235和228个。通过数字地球系统确定每个点的海拔高程, 从中国气象插值数据库获取每个点的气候数据。数据分析分别采用线性回归、变异系数比较和主成分分析(PCA)法。结果显示, 中国云杉林分布范围内, 年平均气温、最冷月平均气温、最热月平均气温、≥5 ℃积温、≥0 ℃积温、年降水量、土壤水分含量和干燥指数α的平均值分别是3.38 ℃、-9.75 ℃、14.78 ℃、1 227.83 ℃·d、2 271.19 ℃·d、712.23 mm、80.02%和0.50; 各气候因子与中国云杉林垂直分布的上下限间均具有显著的回归关系; 除了年平均气温和最冷月平均气温变异系数较大外, 其他6个气候因子的变异系数均较小, 且彼此间无显著差异; 无论是云杉分布的上限还是下限, ≥5 ℃积温和≥0 ℃积温在PCA第一主分量具有较高的载荷, 而年降水量和土壤水分含量在第二、三主分量具有较高的载荷。影响中国云杉林分布的主要气候因子是生长季节积温, 其次是年降水量和土壤水分含量。     

气候变暖对花叶藓属植物在中国的潜在分布范围影响的预测

文章应用当前和基于RCP45CO2 排放情景下2050 和2070 的11 个生物气候数据, 以及花叶藓属(Calymperes)18个国内分布记录, 应用MaxEnt 模型和ArcGis 9.3 软件, 预测了气候变暖背景下这两属植物在我国南部41 个自然保护区潜在分布范围的变化。结果表明, 当前气候条件下, 花叶藓属植物在我国的海南岛、台湾岛的南部地区有较高的气候适应性。在研究的41 个自然保护区中, 有26 个自然保护区花叶藓属植物的的气候适应指数在阈值以上, 花叶藓属分布与纬度的关系极为明显, 随着纬度(X)的增加, 花叶藓属植物的气候适应指数(Y)呈指数式下降, 两者的关系为: Y =19.9650X(–0.057X) (r=0.9445, P<0.01)。到了2050 年, 有32 个自然保护区的气候适合于花叶藓属植物的分布, 到了2070年, 除了陕西的佛坪和四川贡嘎山保护区外, 其余的39 个自然保护区的气候均适合于花叶藓属植物的分布。就全国范围来讲, 当前、2050、2070 年气候条件下花叶藓属的潜在分布区面积百分比分别为5.39%、7.66%和15.56%, 综合适宜指数分别为0.0682、0.0817 和0.1117。随着气候的变暖, 花叶藓属植物的适生面积在不断地扩大, 综合气候适应指数也在持续地变高。最冷季节的平均温度对我国境内花叶藓属植物的分布受的影响最大, 其次是温度季节变化、年温度变化范围和最干季度平均温度, 四者的贡献率分别是77.1%、10.2%、7.3%和4.8%。花叶藓属植物的分布概率随着最冷季节、最干季节平均温度的上升而上升, 随着温度季节变化值、年温度变化范围和昼夜温差月均值的上升而下降。     

基于MaxEnt生态位模型预测对齿藓属(Didymodon)植物在新疆的潜在地理分布

该文基于MaxEnt模型,利用获得的132个对齿藓属(Didymodon)植物在新疆分布的信息,结合RCP45 CO2排放情景下2050年和2070年的19个生物气候数据预测该属在当代、2050年和2070年的潜在分布区域。结果显示,最湿季平均温度、年平均气温、最干季降水量和年降水量是影响该属分布最主要的气候因子,其贡献率分别为33.6%、22.2%、16.4%和14.6%;模型模拟准确度高(AUC值达0.84);在当代气候条件下,对齿藓属植物的适宜生境面积占新疆总面积的38.51%;最适分布区域是中部的天山山脉、南部昆仑山脉的东部和西部的帕米尔高原;与当代的分布预测结果相比,未来(2050年和2070年)该属适宜栖息地分布范围总体上呈现退缩趋势;退缩后的适宜生境面积分别占新疆总面积的36.56%和37.87%。温度和降水量可能是引起对齿藓属地理分布退缩的重要气候因子。研究结果可为探讨气候变化对干旱、半干旱区苔藓植物物种分布的影响提供参考资料。     

不同气候变化情境下中国木灵藓属和蓑藓属植物的潜在分布格局

蓑藓属(Macromitrium)和木灵藓属(Orthotrichum)是木灵藓科(Orthotrichaceae)的两个最大的属,前者呈现泛热带分布式样,后者呈偏温带性分布式样。应用当前和基于RCP4.5(Medium-Low Representative Concentration Pathways)二氧化碳排放情景下2050和2070的11个生物气候变量,以及木灵藓属(Orthotrichum)66个、蓑藓属(Macromitrium)131个国内分布记录,应用最大熵模型(Max Ent),预测了气候变暖背景下这两属植物在我国38个自然保护区潜在分布范围的变化。11个生物气候变量包括昼夜温差月均值、年温度变化范围、温度季节变化、最热月份最高温、最干季度平均温度和最冷季度平均温度、最湿月份雨量、最干月份雨量、雨量变化方差和最暖季度平均雨量。选择了10%的遗漏错误对应的累积值作为分布预测阈值,为了更好地展示气候变化下这两个属的潜在分布区变化,选择了我国境内的38个自然保护区并计算了不同气候条件下两种藓类植物属在这些自然保护区的综合气候适应指数。38个自然保护区包括福建武夷山、甘肃祁连山、广东南岭、广西花坪、广西十万大山、贵州梵净山、贵州雷公山、海南尖峰岭、河北五台山、河南鸡公山、河南小秦岭、湖北神农架、湖北星斗山、吉林长白山、江西庐山、辽宁白石砬子、辽宁医巫闾山、内蒙古大黑山、宁夏贺兰山、青海三江源、山东云台山、山西历山、山西芦芽山、陕西佛坪、陕西太白山、四川贡嘎山、四川卧龙、云南哀牢山、云南大围山、云南纳板河、浙江凤阳山、浙江古田山、浙江九龙山、浙江普陀山、浙江清凉峰、浙江天目山、浙江乌岩岭和重庆大巴山。结果表明,随着气候变暖,蓑藓属和木灵藓属在我国的适生面积都将减少,蓑藓属植物在我国的潜在分布区面积从当前的31.5%下降到12.23%,木灵藓属的从当前的65.81%下降到44.94%,气候变化对蓑藓属植物分布的影响要大于木灵藓属。对于蓑藓属植物,当前气候条件下的38个自然保护区中,除了宁夏贺兰山和甘肃祁连山外,其他的36个保护区都有适合于蓑藓属植物分布的气候条件。到了2070,河南鸡公山、山东云台山、浙江普陀山、浙江九龙山、浙江古田山、内蒙古大黑山、山西芦芽山、江西庐山、辽宁医巫闾山、广西花坪、辽宁白石砬子、河北五台山、山西历山、河南小秦岭、陕西佛坪、吉林长白山、贵州梵净山、贵州雷公山和福建武夷山这19个自然保护区不再或几乎不再适合于蓑藓属的分布。对于木灵藓属植物,在当前的气候条件下,38个自然保护区中,除了海南尖峰岭保护区,其余的37个保护区均处于木灵藓属植物潜在分布范围之内。与当前气候条件相比,2070年38个保护区的气候条件均变得不利于木灵藓属分布,其中广西花坪、江西庐山、云南纳板河、广西十万大山、河南鸡公山、山东云台山、浙江普陀山、浙江天目山、浙江古田山、浙江九龙山、福建武夷山、贵州梵净山、辽宁医巫闾山、河南小秦岭和陕西佛坪等15个保护区已不在木灵藓属的潜在分布范围。     

中国水青冈属植物地理分布初探

水青冈属(Fagus)植物是北温带落叶阔叶林的主要树种,该属共有11种。中国5种均为特有种。本文着重分析了中国5种水青冈——水青冈(Fagus longipetiolata)、米心水青冈(F.engleriana)、亮叶水青冈(F.lucida)、台湾水青冈(F.hayatae)和平武水青冈(E.chie-nii)的分布与最冷月平均温度、最热月平均温度、温暖指数[WI=∑(t—5)]、寒冷指数[CI=—∑(5—t)和生长季(4—10月)的降水量等5项气候指标的关系。结果表明:限制分布的主要气候因子是生长季和降水量,喜马拉雅运动、冰后期气候的改变以及人类的干扰也促使分布区收缩。     

基于最大熵模型的狸尾豆属植物在中国的潜在分布区模拟

基于19个气候因子和203条狸尾豆属（Uraria）植物地理分布记录，采用最大熵模型（MaxEnt）对植物当前分布点的气候变量进行分析，推断其在末次盛冰期（LGM）、当前和未来气候（2070s）情景下的潜在分布；采用受试者工作曲线和刀切法对模型的准确性进行检验并探明影响该属在中国分布的气候因子。结果显示：最大熵模型模拟结果极准确，测试集和训练集假阳性值（AUC）分别达到0.934和0.936；影响该属植物分布的主要气候因子是最暖季节降水和最冷月份最低温度；广西、广东及台湾地区为该属在中国的起源中心。在全球气候变暖背景下，狸尾豆属植物的适生环境将向中国北部及东部沿海地区推移，且面积逐渐增加。     

基于最大熵模型的狸尾豆属植物在中国的潜在分布区模拟

基于19个气候因子和203条狸尾豆属(Uraria)植物地理分布记录,采用最大熵模型(Max Ent)对植物当前分布点的气候变量进行分析,推断其在末次盛冰期(LGM)、当前和未来气候(2070s)情景下的潜在分布;采用受试者工作曲线和刀切法对模型的准确性进行检验并探明影响该属在中国分布的气候因子。结果显示:最大熵模型模拟结果极准确,测试集和训练集假阳性值(AUC)分别达到0.934和0.936;影响该属植物分布的主要气候因子是最暖季节降水和最冷月份最低温度;广西、广东及台湾地区为该属在中国的起源中心。在全球气候变暖背景下,狸尾豆属植物的适生环境将向中国北部及东部沿海地区推移,且面积逐渐增加。     

中国种子植物物种多样性的大尺度分布格局及其气候解释

物种多样性分布格局的研究对于生物多样性的保护具有重要意义.为了解中国种子植物物种多样性的空间分布格局,本研究利用大尺度的物种分布数据,结合GIS和统计分析方法,探讨了中国种子植物物种多样性的大尺度分布格局及其与气候的关系.结果表明,中国种子植物的物种丰富度和物种密度存在较大的空间变异.从南到北,物种密度呈显著递减趋势,而物种丰富度的递减趋势不够明显.面积、年平均温度、年平均降水量和无霜期对物种丰富度、物种密度分布格局均无显著影响.温度年较差、最冷月均温、年平均温度和年平均降水量的空间分异对物种丰富度的分布格局均有显著影响;温度年较差、最冷月均温和单位面积的年平均温度、年平均降水量的空间分异均显著影响物种密度的分布格局.温度年较差在一定程度上决定了物种丰富度与物种密度的总体分布格局,而年平均温度以及单位面积的年平均温度空间分异对上述格局的解释率则相对较低.在大尺度的物种多样性格局及其气候解释的相关研究中,气候因子的空间变异和季节性分异相对表示气候总体水平的年平均温度和年平均降水量而言,可能更值得关注.     

气候变化下耐旱藓类连轴藓属在新疆的分布模拟

该研究基于耐旱藓类连轴藓属5种53条在新疆的地理分布信息和7个气候变量,利用最大熵模型和ArcGIS 10.2软件,分别模拟现代气候和未来气候情景下连轴藓属在新疆的适生分布区,为探讨气候变化对干旱、半干旱区苔藓植物物种分布的影响提供参考。结果表明:(1)Maxent模型预测连轴藓属在新疆适生区的准确性非常高(AUC=0.957)。(2)年降雨量、最干季度降雨量和最暖季度平均气温是影响连轴藓属分布的主要气候因子。(3)连轴藓属在新疆的适生区主要集中在阿尔泰山和天山沿线,在未来(2061~2080年)气候情景下,连轴藓属分布面积将比现代气候下减少10.39%,其绝大部分现有南部适生区将丧失。     

唇形科苣叶鼠尾草的新分布及适生分布区预测

在野外调查的基础上,报道了苣叶鼠尾草在贵州和广西的省级新分布。基于苣叶鼠尾草16个分布数据和11个环境因子参数,运用最大熵(MaxEnt)模型对其适生分布区进行预测,并通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对模型精度进行验证。结果表明:(1)ROC曲线下面积(AUC)均值为0.999,模型预测结果准确性较高,适合苣叶鼠尾草的潜在适生区预测。苣叶鼠尾草的适生区主要分布于中国西南地区以及与中国南部相邻国家的部分地区。核心适宜区集中在中国滇黔桂、四川东部和滇东南中越边境的石灰岩山区。(2)刀切法(Jackknife)检测结果表明,影响苣叶鼠尾草适生分布区的主要环境因子包括:最暖季降水量、最冷月最低温、平均气温日较差以及最冷季降水量等。适生区环境因子的统计分析结果显示,苣叶鼠尾草适宜生长在最暖季降水量650~1500 mm、最冷月最低温0~10℃、平均气温日较差6.5~8.5℃、最冷季降水量0~250 mm的地区。研究结果可为苣叶鼠尾草的资源调查和相关研究提供有利依据。     

滇龙胆草野生资源的地理分布与生物气候特征

利用国家标本资源共享平台提供的物种分布数据,结合野外实地调查和MaxEnt模型对滇龙胆草适宜分布区进行模拟和验证,分析滇龙胆草地理分布与气候因子间的关系.结果表明:模型训练集和验证集曲线下面积(area under curve,AUC)值均>0.90,表明模型预测精度高,预测结果较准确.滇龙胆草分布区地理坐标范围:22.2°-28.75°N,98.48°-110.59°E.适宜的海拔范围为1830^1959 m.适生区总面积约63.92×10^4 km^2;其中,高度适生区4.33×10^4 km^2,中度适生区21.42×10^4 km^2.云南、四川、贵州3省适生区面积合计约59.10×10^4 km^2,占全国适生区面积的92.46%.影响滇龙胆草地理分布的主要气候因子有3、6和8月太阳辐射,温度年较差,最暖季均温,10月和11月平均降水量及最干季降水量.偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析表明,分布区以北和以东的太阳辐射(3月、6月和8月)、温度年较差、10-11月平均降水量、最干季降水量是主要的限制因子;分布区以南主要限制因子是6月太阳辐射、最暖季均温、10月和11月平均降水量.限制滇龙胆草向四川盆地、广西盆地分布的主要气候因子是太阳辐射、温度年较差、最暖季均温、年生物温度和年可能蒸散量.综合分析认为,滇龙胆草的适生区主要位于云贵高原,上述地区的亚热带湿润气候最适宜滇龙胆草生长.     

气候变化对寒兰分布的影响及其分布格局模拟

通过实地调查及网上查阅得到寒兰分布数据共233个,并从世界气候网站下载19个气候因子数据,利用MaxEnt模型模拟寒兰潜在分布区,结合ArcGIS空间分析技术,模拟了寒兰不同时期分布格局,推测寒兰末次冰期和2070年分布格局.结果表明: 模型训练集的曲线下面积(AUC值)为0.957,验证集AUC值为0.953,模型预测的准确性较高.寒兰当前分布主要受最干季度降水量、年均降水量、最湿季度降水量和年均温度范围影响,其贡献率分别是50.3%、15.9%、8.4%、4.4%,总贡献率达79%.在末次冰期时代,寒兰分布区主要是武夷山、罗霄山、南岭、台湾五大山脉以及广西省北部一些丘陵.从当前到2070年,寒兰分布区域整体将缩小22.4%,其中,广西南部、云南中部及江西、福建、广东三省交界处等呈扩张趋势,而在江西东部、福建西部以及两省交界处的大部分区域呈收缩趋势.     

基于最大信息熵模型的能源物种麻疯树潜在适宜区

麻疯树(Jatropha curcas L.)为传统能源植物,是作为生物柴油最具希望的植物资源之一。本研究通过收集麻疯树分布点的经纬度数据,基于气候、土壤和地形等37个相关生态因子,采用最大信息熵模型,预测麻疯树的潜在适宜区域,分析影响其生长的主要生态因子特征。结果显示,麻疯树生长最适宜区域主要分布在我国华南地区的广东、海南、香港、台湾和西南地区的广西、云南、四川;对麻疯树分布贡献率较大的主要生态因子为:最暖季度降水量(53.5%)、温度季节性变化标准差(15.8%)、降水量变异系数(9.3%)、年均温变化范围(5.8%)、最湿季度降水量(3.6%)、最干月降水量(3.2%);Maxent模型预测的AUC值大于0.9,表明对麻疯树潜在分布的预测结果较准确。本文对麻疯树潜在分布区域以及影响其分布的主要生态条件的研究结果,可为麻疯树的种植栽培提供科学依据。     

松栎林天然更新模拟与不确定性分析

森林天然更新的复杂性和不确定性是森林生态系统动态预测中的关键问题。本研究引入贝叶斯技术和全局敏感性分析,构建基于竞争、气候和地形3类因子的秦岭松栎林天然更新模型。备选模型形式以泊松(Poisson)模型、负二项(negative binomial,NB)模型、零膨胀泊松(zero-inflated Poisson,ZIP)模型和零膨胀负二项(zero-inflated negative binomial,ZINB)模型为基础。同时,根据模型参数传递的不确定性量化分析结果,阐释影响森林更新小概率事件的主导因子。结果表明: ZINB模型在油松和锐齿栎更新模拟中均优于其他模型。林分总断面积、光截留、坡位和生长季最低温是影响松栎林中油松天然更新的最关键因子;而林分总断面积、坡向与海拔的组合、年均温和最热季节降水量则是影响松栎林中锐齿栎天然更新的关键因子。油松更新模拟中,各类因子对模型输出的不确定性贡献率从小到大依次为: 竞争因子(25%)＜气候因子(29%)＜地形因子(46%);锐齿栎更新模拟中为: 气候因子(12%)＜竞争因子(24%)＜地形因子(64%)。油松天然更新数量对生长季最低温和最干季节降水量为正响应,对最干季节均温为负响应;锐齿栎天然更新数量对年均温、生长季最低温和最热季节降水量为正响应,对最干季节均温为负响应。基于贝叶斯技术的ZINB模型可以量化森林更新的影响因子,并解释参数传递的不确定性,是预测森林天然更新的有力工具。     

Ecological analysis and environmental niche modelling of Dactylorhiza hatagirea (D. Don) Soo: A conservation approach for critically endangered medicinal orchid

The natural populations of Dactylorhiza hatagirea have been greatly affected due to incessant exploitation. As such, studies on its population attributes together with habitat suitability and environmental factors affecting its distribution are needed to be undertaken for its conservation in nature. Present study aimed at accessing an impact of anthropogenic pressure on population structure and locate suitable habitats for the conservation of this critically endangered orchid. Considerable changes in the phytosociological attributes were observed on account of the changing magnitude and extent of anthropogenic threat in their natural abode. The distribution pattern of species indicated that more than 90% of the populations exhibit substantially aggregated spatial distribution. Maximum Entropy (MaxEnt) distribution modelling algorithm was used to predict suitable habitat and potential area for its cultivation and reintroduction. Twenty-seven occurrence records, nineteen bioclimatic variables, altitude, and slope were used. MaxEnt map output gave the habitat suitability for this species and predicted its distribution in the North-Western Himalayas of India for approximately 616 km². Jackknifing indicated that maximum temperature of warmest month, annual mean temperature, mean temperature of the driest quarter, and mean temperature of the wettest quarter were the governing factors for its distribution and hence, presented a higher gain with respect to other variables. According to permutation importance, precipitation seasonality and mean temperature of wettest quarter shows the prominent impact on the habitat distribution. Results of AUC (area under curve) were statistically significant (0.940) and the line of predicted omission falls very close to an omission on training samples, validating a better run of the model. Response curves revealed a probable increase in the occurrence of D. hatagirea with an increase in mean temperature of the wettest quarter and maximum temperature of the warmest month contributed more than 50% to predicted habitat suitability. Direct field observations concurrent with predicted habitat suitability and google-earth images represent greater model thresholds for successful inception of the species. Together, the study proposes that the species can be conserved in or near its present-day natural habitats and is equally effective in determining the possible habitats for its cultivation and reintroduction.     

基于MaxEnt模型的菜豆象全球潜在适生区预测

【目的】菜豆象是重要的检疫性害虫,预测其在全球范围内的潜在适生区可为农业部门开展菜豆象防控工作和检验检疫部门制定检疫策略提供科学依据。【方法】在收集菜豆象已有分布点和全球气象数据的基础上,采用MaxEnt模型对其在全球范围内的潜在适生区进行预测分析。【结果】MaxEnt模型的AUC平均值为0.926,预测结果准确可靠。菜豆象适生区主要分布在欧洲中西部的德国、法国、英国、荷兰、比利时、意大利、波兰、乌克兰、白俄罗斯和罗马尼亚等国家,非洲大陆和马达加斯加岛的中东部地区,北美洲的墨西哥高原和美国中东部地区,南美洲南部地区,大洋洲澳大利亚东部和南部沿海地区、新西兰,亚洲中国的云贵高原、四川盆地、华中和华南地区和台湾岛,缅甸东部地区、泰国和老挝北部地区、尼泊尔和日本大部分地区。高度适生区、中度适生区和低度适生区面积分别占陆地面积的4.95%、6.73%和13.70%。【结论】菜豆象的适生区面积占陆地面积的25.38%,持续扩散和危害的风险大。我国西南、华南地区等地区面临的形势更为严峻。影响菜豆象分布的主要生物气候因素有最冷月份最低温度、年平均温度、年气温变化范围、年降雨量、最干月份降雨量、最热月份最高温度、最暖季度平均温度、温度季节变化方差、昼夜温差月均值等。     

野生食用菌“苇菇”的物种多样性及中华美味蘑菇适生区预测

“苇菇”是主产于新疆的野生食用菌,主要分布于我国西北内陆湖泊周边的芦苇或多枝柽柳林内,埋生或半埋生在土壤中。本研究共采集和收集相关标本91份,开展了形态学和分子系统学研究,结果表明这些宏观形态特征相似的“苇菇”标本并非一个物种,而是分属于蘑菇属Bivelares组的大肥蘑菇Agaricus bitorquis、中华美味蘑菇A. sinodeliciosus和亚托柄蘑菇A. subperonatus;及Nigrobrunnescentes组的帕达纳蘑菇A. padanus。本文对“苇菇”形态进行了描述,并提供了它们的分种检索表。其中大肥蘑菇、亚托柄蘑菇和帕达纳蘑菇在我国和欧洲等地均有分布,而中华美味蘑菇仅在我国有报道。据此,依据1950-2000年生物气候数据结合中华美味蘑菇的分布实地调查结果,利用最大熵模型(maximum entropy model,MaxEnt)开展了对中华美味蘑菇分布区的分析和预测,结果表明中华美味蘑菇适生区在我国主要为新疆天山山脉南北两侧、西藏西南部、青海海西州、甘肃西北部以及内蒙古西部地区;预测国外适生区域在中亚的哈萨克斯坦和蒙古国。物种分布模型涉及的环境变量对模型的贡献率显示,最湿月降水量、最暖季度降水量、最冷季度平均温度和最暖月最高温是影响中华美味蘑菇分布的主要环境因子。研究结果表明中华美味蘑菇适生区域狭窄,为狭域种,建议应加强相关资源的保护,并积极拓展其可持续利用途径以降低对野生中华美味蘑菇子实体的过度消耗。