基于生态位模型预测野生油茶的潜在分布

油茶(Camellia oleifera)是我国第一大木本油料作物, 野生油茶是油茶育种的宝贵遗传资源。本研究从中国数字植物标本馆(CVH, http://www.cvh.org.cn/)获得可靠的野生油茶分布点数据, 结合气象和土壤数据, 分别应用最大熵(MaxEnt)模型和规则集遗传算法(GARP)模型构建了野生油茶的生态位模型, 预测了野生油茶的潜在分布区, 并分析了影响野生油茶分布的主要环境变量。根据生态位模型预测的分布概率值, 对野生油茶的潜在分布区划分适生等级, 并与主要油茶产地的实际分布数据进行比较, 以验证适生等级划分的可靠性。结果表明, 两种模型的预测结果均能较好地反映油茶的分布情况。GARP模型预测的潜在分布区更广, 而MaxEnt模型的预测结果更精确。两种模型的预测结果均显示, 野生油茶的潜在分布区大部分位于中国, 但在中南半岛也有部分分布。MaxEnt模型预测的野生油茶在中国的潜在分布区与我国亚热带常绿阔叶林的分布区基本吻合, 高适生区主要可以分为3大区域: (1)东北-西南走向的武夷山脉及附近的群山区域; (2)东西走向的南岭山脉及附近的群山区域; (3)东北-西南走向的武陵山脉及附近的群山区域。MaxEnt模型分析显示, 影响野生油茶分布的主要环境变量是昼夜温差月均值、最干季降水量与最暖季降水量。油茶生长面积较大的地区绝大部分都位于MaxEnt模型预测的中、高适生区, 说明适生等级的划分较可靠。实地考察显示, 生态位模型的预测结果对于寻找野生油茶资源具有较高的参考价值。此外, 本研究也充分显示, 利用中国数字植物标本馆的植物分布数据, 结合相应的环境数据构建生态位模型, 有助于了解作物野生近缘种的地理分布。     

福建省多花黄精生态适宜性区划研究

通过研究多花黄精(Polygonatum cyrtonema)的生态适宜性,为其野生资源保护及人工规范化栽培提供依据。收集237份多花黄精分布位置和55个生态因子,导入最大熵(MaxEnt)模型运算,结合地理信息系统(GIS)分析其适合生长区域。结果表明,影响多花黄精生态适宜性的主要生态因子是3月降水量、年均降水量、6月降水量、5月降水量、4月降水量、2月降水量和最冷季降水量,在福建省具有广泛适宜生长区域。模型预测结果可靠,可为多花黄精野生资源保护提供参考,并为其科学种植提供指导。     

濒危喀斯特专性植物蚬木在中国的潜在适生区预测

蚬木(Excentrodendron tonkinense)是喀斯特季节性雨林建群种、喀斯特专性树种，属国家Ⅱ级重点保护野生植物、IUCN濒危植物，具有极高的生态经济价值。为了探究蚬木的潜在适生区在全球变化背景下的变动情况及其关键驱动因子，该研究利用最大熵(MaxEnt)模型分析未来气候变化情景(SSP1-2.6和SSP5-8.5)下蚬木在中国的潜在地理分布变化，并测试喀斯特地质背景分布对喀斯特专性植物适生区预测的影响。结果表明：(1)在加入喀斯特地质背景数据的情况下，适生区预测模型的AUC平均值为0.997,具有较好的预测效果，模型预测结果严格局限于喀斯特区域，与蚬木喀斯特专性植物的特性相符。(2)根据模型的拟合结果，喀斯特地质背景分布、最暖季降水量(800～950 mm)、最冷月最低温(7～11℃)为限制蚬木分布的关键因子。(3)未来随着温度升高，蚬木潜在适生区面积在喀斯特区域持续扩张，总体上呈现出向高纬度迁移的趋势，桂西南和滇东南的部分区域存在较大面积的稳定生境。综上认为，在预测蚬木等喀斯特专性植物的潜在地理分布时，必须考虑喀斯特地质背景的分布范围；如果未来持续升温，其潜在适生区...     

基于MaxEnt模型的濒危植物丹霞梧桐潜在适生区预测

模拟预测濒危植物丹霞梧桐(Firmiana danxiaensis)的潜在适生区, 对合理指导保护该植物有重要意义。通过MaxEnt(最大熵模型)和ArcGIS, 基于广东南雄丹霞梧桐自然保护区野外实地调查的16个分布点, 及生物气候、地形和地貌覆被多重环境变量, 对丹霞梧桐在广东南雄丹霞梧桐自然保护区的潜在适生区进行模拟预测。结果显示, 模拟训练集和测试集的AUC值分别为0.851和0.913, 预测结果准确性高。丹霞梧桐的高、中适生区主要分布在南雄丹霞梧桐自然保护区南部, 占总面积40.45%; 影响丹霞梧桐分布的主要环境因子包括地貌成因、土地覆被、最旱季降水量、坡度及等温性等, 其中地貌成因(贡献率75.8%)是影响丹霞梧桐潜在分布的最主导因子。综合分析表明, 丹霞梧桐的潜在适生区为海拔150—300 m、坡度30°—55°、年度气温范围28.3—28.6 ℃, 最旱季降水量135—137 mm之间的侵蚀分化低丘陵丹霞地貌, 适生的气候条件为温度相对较高、降水量少的区域。上述研究结果可为丹霞梧桐的保护与恢复提供理论依据。     

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。     

气候变化背景下南美蟛蜞菊在中国的潜在适生区预测

采用最大熵物种分布模型(MaxEnt)对南美蟛蜞菊当前、未来2050、2070年在我国适生区分布情况进行预测, 探究影响南美蟛蜞菊分布的主要环境因子。模型AUC值达到0.9以上, 表明预测结果可信度较高。模型预测结果显示, 19个环境因子中贡献率较高的前四位依次是最暖季度降水量(bio 18)、最湿月降水量(bio 13)、最干月降水量(bio 14)、最湿季度降水量(bio 16), 可以看出降水量是影响南美蟛蜞菊分布的主导因子。模型预测南美蟛蜞菊在我国总适生区面积为21.85万km2, 占国土面积的22.77%, 表明其入侵风险较高; 其中, 最佳适生区面积为6.60万km2, 与其当前分布区基本吻合。在未来气候变化下, 南美蟛蜞菊总适生区面积变化不大, 但分布格局发生变化, 最佳适生区有向西南地区转移的趋势。研究结果为该入侵种的生态风险评估及防控工作提供了重要依据。     

基于MaxEnt模型的贵州省楠木潜在适生区预测

为揭示楠木(Phoebe zhennan)在贵州省潜在分布特征及其对环境因子的响应模式，该研究基于楠木在贵州省的地理分布点，运用最大熵模型(MaxEnt)与地理信息系统(ArcGIS)方法，结合气候、土壤及地形等30个环境因子，预测楠木在贵州省的潜在适生区，并分析了影响楠木生长的主要环境因子。结果表明：(1) MaxEnt模型AUC平均值为0.843,对贵州省楠木地理分布预测结果良好；楠木潜在适生区呈现以贵州省东北为重点区，从北到南、由东向西适生等级依次降低的趋势，高适生区主要在黔东北铜仁市、黔北遵义市中东部。(2)楠木在贵州省的潜在分布面积为80 013.47 km²,占全省总面积的45.4%,其中高适生区面积占全省总面积的17.4%。(3)等温性(Bio3)、最暖季度降水量(Bio18)、最湿月降水量(Bio13)、最干月降水量(Bio14)、最冷月最低温(Bio6)和温度季节性变动系数(Bio4)等是影响楠木在贵州省潜在分布的重要环境因子。该研究结果为贵州省楠木资源保护区划、种苗扩繁、造林推广与开发利用提供了科学依据。     

麻疯树植物资源研究概况

麻疯树为大戟科麻疯树属植物,主要分布于热带和亚热带地区,绝大多数生长在美州和亚洲热带地区。主要概述了麻疯树的化学成分、毒理研究、药理活性及其临床应用等研究的一些进展,并且探讨了麻疯树的开发利用前景。     

新疆贝母潜在分布区域及生态适宜性预测

基于新疆贝母的62个自然分布点和15个环境因子,利用Arc GIS软件和最大熵模型(MAXENT),预测、分析了该植物在基准气候1961—1990及2050 (2041—2060,基于RCP2.6和RCP6.0情景)条件下的潜在适生区、驱动因子及其生态位参数。结果表明:(1)基准气候下,新疆贝母的适生区主要集中在阿勒泰地区、准噶尔盆地西部、南部、阿拉山口西南部、伊犁河谷南部及吐鲁番盆地西部地区。其中,最适宜的分布主要集中在准噶尔盆地西南部、塔城地区和伊犁河谷中部和南部;(2)新疆贝母在2050时段气候情境下的潜在分布范围与基准气候相比,将分别增加0.94%和0.23%,新增的潜在生境主要分布在准噶尔盆地西部。但最适生的分布区将在伊犁河谷中部、南部及塔城地区略有减少(0.42%和0.39%);(3)年平均降水量、最干月降水量、最干季平均气温和海拔主要限制了新疆贝母的潜在分布,累积贡献率之和达88.58%;基准气候下该植物最适宜分布区的生态位参数为:年平均降水量248—469 mm,最干月降水量3—19 mm,最干季平均气温-22.7—-2.0℃,海拔1350—2100 m。     

影响农杆菌介导的麻疯树基因转化因素的研究(简报)

麻疯树(Jatropha curcas)为大戟科麻疯树属植物,是一种多年生木本油料植物。原产美洲,广泛分布于热带亚热带地区。因其种子含油量高达 60％,可作生物燃料之用,麻疯树是目前正在被开发利用的重要能源植物之一。除此之外,麻疯树的种子含有多种活性成分,有着重要的农药和医药价值;其生长能耐干旱贫瘠,可用于荒山造林。因此,麻疯树是一种具有多种用途、重要经济价值和学术研究价值的植物。目前对其研究多停留在植物组织培养、植物化学、毒理学、种植业方面等。     

基于Maxent模型的党参全球潜在分布区预测

基于党参全球129个分布点和37个生态因子,利用最大熵模型(Maxent)与地理信息系统(GIS)预测党参的全球生态适宜区.结果表明: 党参的全球生态适宜区总面积达到884.79×10⁴ km²,主要分布在北半球的东亚地区,其中以中国最为集中.中国的党参生态适宜区中,适宜性指数较高的区域主要分布在山西、陕西、四川、甘肃东南地区、西藏东部、云南东南地区、山东东北地区等,中国是党参的最佳栽培区.影响党参地理分布的生态因子主要是气候因子,其中,温度因子起主导作用,降水因子次之;然后依次是地形与土壤因子.年均温和降水的季节性、最冷季平均温、最干季降水量对其影响最大.     

基于GIS和Maxent模型的赤水河地区濒危植物桫椤生境适宜性评价

桫椤有"蕨类植物之王"赞誉，有"活化石"之称，曾是地球上最繁盛的植物，与恐龙同期。由于地质变迁和气候变化，目前只能在极少数的"避难所"才能寻其踪迹，而赤水河地区是当下桫椤种群较为集中分布的区域。所以，了解桫椤在赤水河地区的适生区分布，对于桫椤种质资源保护、桫椤种群的恢复重建具有重要意义。基于桫椤在赤水河流域的80个桫椤分布点位、20个样地信息和22个环境因子变量，借助ArcGIS运用Maxent模型软件预测了桫椤的潜在地理分布，综合环境因子变量贡献率、刀切法检验和土地利用现状变化对赤水河地区桫椤的生境适宜性进行评价分析，确定桫椤的生境适宜潜在地理分布区域和面积。研究表明：（1）Maxent模型的预测准确度极高，模型的预测结果为"极好"；（2）最暖季的降水（39.65%）、温度日平均范围（18.21%）、温度季节性变化标准差（12.69%）和降水量季节性变异性系数（6.87%）是影响桫椤生长和分布的主导环境因子，累积贡献率达77.42%，可见桫椤在生长过程中对降水、温度的变化较为敏感；（3）模型预测高适生区主要集中在四川（泸州、宜宾、自贡）、重庆、贵州（遵义），在空间上存在明显连续性，从高适生区到不适生区呈辐射状由中心向外围逐渐递减；虽桫椤高适生区面积高达49842 km²，但现状生境破碎化，人为干扰，人工植被较多等的影响会对桫椤种群造成不利影响。综上，赤水河地区桫椤适生生境面积大、连通性好，为本地区的桫椤提供了优质的生存环境，森林的人工抚育可促进桫椤种群的延续。     

Modelling the distribution of a potential invasive tropical fern,Cyclosorus afer in Nigeria

In this study, we predicted the distribution of Cyclosorus afer in Nigeria using the Maximum Entropy (Maxent) technique. We used 95 occurrence points in one State to extrapolate its spread in other States in Nigeria. Three sites of sizes 500 × 500 m² separated by minimum distance of 1,000 m² were sampled in the study area. Seven bioclimatic and elevation variables were selected for the model. Maxent model was run using standard settings with 70% of the occurrence data as training and remaining 30% as test data. The result showed that Maxent performed better than random prediction due to the area under curve for receiver operating characteristics of training (0.990) and test data (0.987) closer to 1. The sensitivity of the Maxent model for occurrence data of C. afer was found to be 100%. The model predicted higher probability of occurrence covering an area of 26019.11 km² in 4 States of Nigeria. Jackknife evaluation of the model revealed that the environmental predictors of C. afer in Nigeria are annual mean temperature, mean temperature of driest quarter, precipitation seasonality, Precipitation of driest quarter and precipitation of coldest quarter. These variables all showed higher gain and contributions to the model.     

气候变化背景下紫楠在中国的适宜分布区模拟

为了解气候对紫楠(Phoebe sheareri)分布的影响,应用Maxent和GARP模型模拟了紫楠在当前气候下的中国适宜分布区,分析了影响其分布的主要环境因子,并预测了未来气候情境下其分布区的变化。结果表明,紫楠适宜分布在长江中下游及以南的各省区。影响紫楠分布的主要环境因子有年降雨量、最干季均温、降雨的季节性、相对湿度和6-8月的日照时数,这5个因子的累积贡献率达84.3%。在未来气候情境下,广东、云南、广西和海南等地区的适生区面积会显著锐减,而陕西中部、河南南部、安徽东部和江苏北部适生区面积会大幅度增加。因此,在未来气候变化背景下,紫楠的适宜分布区有向北扩张的趋势。     

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。     

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。     

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.     

Evaluating sampling bias correction methods for invasive species distribution modeling in Maxent

As globalization continues, the spread of invasive species is accelerating, posing a severe threat to native biodiversity. To manage such species, reduce their negative impact on native biota and utilize management costs efficiently, a profound understanding of their geographical distribution pattern is mandatory. In this study, the species distribution model Maxent was used to predict the potential spatial distribution of U. europaeus. To account for sampling bias, three bias correction methods were applied, including a novel approach to increase the number of presence points by sampling occurrences based on satellite images. Furthermore, a decision structured process was used to evaluate and select optimal Maxent parameterization and account for limitations of single evaluation criteria. The currently suitable area of U. europaeus is primarily distributed in the coastal and central regions of Chilean natural region Zona Sur in south-central Chile. Annual mean temperature (bio1), annual precipitation (bio12), and precipitation seasonality (bio15) were the most important environmental variables that affected the distribution of U. europaeus. The sampling of additional presence points could effectively correct for sampling bias in species occurrence data. The use of a decision structured process for model evaluation proved to be useful in determining optimal model parameterization for decreased model complexity. This study highlights the importance of optimized Maxent calibrations to yield results as accurately as possible. The predicted suitable habitats can inform nature conservation planners and landscape managers to guide and prioritize conservation measures.     

基于MaxEnt优化模型的闽楠潜在适宜分布预测

闽楠是我国二级保护珍稀濒危植物，不仅是珍贵用材树种，还具有重要的生态价值，预测其潜在适生区变化具有重要意义。采用Enmeval优化包调用MaxEnt模型建立最优模型。基于186条分布记录和9个环境变量模拟闽楠现代2050和2090年代的6个气候情景潜在分布区。综合Jackknife检验、置换重要值和贡献率、多元相似度面和最不相似变量，探讨影响闽楠适生分布区的环境因子，并分析空间变换格局。结果表明：（1）最优模型的参数为：FC=PT，RM=0.5，Maxnnt模型的预测准确度极高，AUC=0.9846±0.0037，现代闽楠潜在适生区的面积为54.32×10⁴km²，闽楠现代高度适生区集中分布在湖南南部和广西东北部；（2）在未来6种气候变化情景下，闽楠潜在适生分布区均有向北扩张的趋势，除2050s-SSP585外，其余情景适生区面积均增加较小，特别是情景2090s-SSP126下，高度适生区将减少40.32%；（3）最干月降水量（bio14）、降水季节性变化（bio15）、最冷月最低温（bio6）、最暖季降水量（bio18）和最暖月最高气温（bio5）是制约闽楠分布格局的主要环境因子；（4）闽楠各个时期的地理分布范围差别较大，说明闽楠对气候变化抗逆性较差，滥砍滥伐、生境破坏和自身繁育问题可能是致濒的重要原因，福建、江西、湖南和广西东北部是闽楠的稳定适生区和未来气候避难区，台湾中部、福建、江西、湖南、湖北西南部和浙南为理想的闽楠人工林引种区，随着气候变暖的日益加剧，粤桂黔三省（区）丧失区面积比较大，并建议对粤桂黔群体进行优先保护。     

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。