基于优化的最大熵模型预测中国高山栎组植物的历史、现状与未来分布变化

气候变化影响着植物物种的地理分布,预测物种潜在适生区对认识其地理分布特征及发挥其生态价值与经济价值具有重要意义。以高山栎组植物为研究对象,运用R语言ENMeval数据包调整调控倍频（RM）和特征组合（FC）优化的最大熵（MaxEnt）模型和ArcGIS软件,基于160条高山栎组植物分布点记录和22个环境因子进行潜在适生区预测,探讨影响其地理分布的主要环境因子,同时预测其在末次间冰期（Last interglacial,LIG）、末次盛冰期（Last glacial maximum,LGM）、全新世中期（Mid Holocene,MH）、当代（Current）、2041-2060年（2050年）和2061-2080年（2070年）3种不同CO₂浓度排放路径下潜在适生区的空间分布格局及其质心变化趋势。结果表明：最优模型参数RM=2.5,FC=LQHPT时,MaxEnt模型复杂度和过拟合程度最低,模型预测准确性极高,AUC=0.960±0.15。综合刀切法贡献率、置换贡献率和单因子响应曲线可知影响其地理分布的主要环境因子是气温季节性变动系数（bio4）、高程（dem）、年降水量（bio12）和等温性（bio3）,其适宜范围分别为435-625、1792-3978m、670-1050mm和41.5-50.3,累计贡献率高达81.6%,其中温度是影响高山栎组植物最重要的环境因子。当前气候条件下,高山栎组植物总适生区面积62.37×10⁴km²,高适生区面积10.47×10⁴km²,占总适生区面积的16.79%,集中分布于川滇横断山地区、滇中高原北部、藏东南以及黔西部分地区。各个时期间高山栎组植物的适生区面积差异较大,当代潜在适生区面积最小且破碎化最严重,可能由于气候变化及人类影响所致。未来各个时期潜在分布区面积均有增大的趋势,但RCP8.5情景下面积相较于其他情景有所降低,表明全球气候变暖背景下不利于高山栎组植物的长期生长。同时,质心分析表明未来气候条件下其分布有向低海拔和低纬度迁移的趋势。     

应用多个生态位模型预测福寿螺在中国的潜在适生区

高危性外来入侵种福寿螺严重危害我国的农业生产、生态系统完整性和人体健康.为制定有效的防控策略提供科学依据,本研究通过选取最适的生态位模型以预测福寿螺在我国的潜在适生区.结合福寿螺在我国的337条分布记录和年均温、年降水量等19个生物气候变量数据,本文采用MaxEnt、GARP、BIOCLIM和DOMAIN等4种生态位模型分别模拟预测了福寿螺在我国的潜在适生区,并利用受试者工作特征曲线(ROC)和Kappa统计量分析比较不同模型的预测效果.结果表明: 4种模型均能较好地模拟福寿螺在我国的分布,其中MaxEnt模型的模拟准确度最高(受试者工作特征曲线下的面积AUC=0.955±0.004,Kappa=0.845±0.017),其次是GARP和DOMAIN,准确度相对较小的是BIOCLIM,但其平均AUC也达0.898±0.017,平均Kappa值为0.771±0.025.MaxEnt模型的预测结果显示,福寿螺的潜在适生区主要分布在30° N以南地区,但其中也有部分地区地处30°N以北.适生区面积占国土面积的13.2%,广东、广西、湖南、重庆、浙江和福建沿海地区具有高度潜在入侵风险.本研究可以为福寿螺的科学防控提供参考,并且对大尺度上外来水生生物的适生区预测具有一定的借鉴意义.     

基于MaxEnt模型的甘肃安西极旱荒漠国家级自然保护区北山羊生境评估

明晰甘肃安西极旱荒漠国家级自然保护区珍稀濒危物种北山羊的分布格局,并阐释气候变化和人类活动对北山羊的影响,对今后北山羊生境管理和物种保护具有重要意义。基于北山羊实测分布点记录和环境变量数据,结合MaxEnt模型和ArcGIS空间分析功能,利用CMIP6的8个气候模式均值预测中度发展路径（SSP2-4.5）下,基准期（1970-2000年）和未来气候（2041-2060年、2081-2100年）变化情景下,甘肃安西极旱荒漠国家级自然保护区北山羊的潜在适生区分布范围及变化,并综合贡献率和置换重要性值对北山羊生境选择关键环境因子进行了分析。研究结果表明：（1） MaxEnt模型的预测精度较高,三种气候条件下ROC曲线下面积（AUC,Area Under Curve）>0.97,且真实技巧统计（TSS,True Skill Statistic）>0.90,模拟结果可靠。（2）影响北山羊生境选择的主要环境因子为气候条件（降水量季节性变异系数和等温性）、海拔和人为干扰（距泉和居名点距离）。水是保护区北山羊生存的最基本要素,气候条件共同控制北山羊生境条件。此外,北山羊习性决定其生境宜选择高海拔和远离人类活动影响地区。（3）基准期保护区北山羊主要分布在北片和南片高海拔山区,面积365.77 km²（占整个保护区的4.31%）,北山羊适生区面积北片>南片、中高等适生区主要位于保护区北片。（4） CMIP6未来气候变化情景下,随着保护区生态环境改善和濒危物种保护措施的实施,北山羊潜在适生区面积呈增加趋势,但是受北山羊近亲繁殖的影响,整体上北山羊数量和适生区面积增加并不显著且有向南部及高海拔地区转移趋势。     

蒙古黄芪潜在分布区预测的多模型比较

根据蒙古黄芪（Astragalus membranaceus（Fisch.）Bge.var.mongholicus（Bge.）Hsiao）123个样本点数据和19个环境数据,采用4种生态位模型对蒙古黄芪在中国的潜在适生区进行综合分析,并采用受试者工作特征曲线ROC和Kappa统计量,比较不同模型的预测效果。结果显示：4个模型预测精度良好,一致性显著。AUC值均达到0.8以上,Kappa值均达到0.6以上;其中DOMAIN模型的AUC值和Kappa值均最大,说明该模型的预测精度最佳,预测结果最稳定。潜在适生区的预测结果发现,GARP模型预测的最适宜区范围最广;MAXENT和BIOCLIM模型预测结果较为相似;DOMAIN模型预测结果比较分散。4个模型预测结果均表明西北一带可以作为蒙古黄芪栽培引种的主要产区。蒙古黄芪潜在适生区主要分布于中国北纬33°以北地区;最适宜区主要分布于甘肃、宁夏、陕西、山西、河北和内蒙古等地区。     

唐家河国家级自然保护区川金丝猴生境适宜性评价

生境适宜性评价是濒危物种保护的重要基础。川金丝猴（Rhinopithecus roxellana）是栖息于温带森林的、中国特有的珍稀灵长类动物。位于岷山山系的四川唐家河国家级自然保护区是川金丝猴的重要分布地之一,但涉及该地区川金丝猴的生境信息却较缺乏。运用最大熵（Maximum entropy,MaxEnt）模型对四川唐家河国家级自然保护区川金丝猴不同季节的生境适宜性进行了研究,发现四个季节的训练集和验证集的受试者工作特征曲线下面积（Area under the receiver operator characteristic curve,AUC）值均超过0.8,说明模型预测结果较好。结果显示：（1）影响不同季节川金丝猴分布的主要因子是海拔、河流和道路。（2）川金丝猴的适宜生境面积存在季节性变化。其中,春季的适宜生境面积最大,为233.94 km²,占全区面积的58.48%;夏季的次之,为192.75 km²,占48.19%;秋冬季的适宜生境面积相对较低,分别为145.54 km²（占36.39%）和142.63 km²（占35.66%）。（3）川金丝猴的适宜生境分布具有明显的季节性垂直变化。研究揭示保护好完整的森林植被带对川金丝猴的生存具有重要意义,尤其要重视对人为干扰较强的低海拔生境的保护。     

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。     

气候变化对柴胡与狭叶柴胡适生分布的影响

研究气候变化下物种适生区的分布格局与变迁,对于物种的保护和资源的可持续利用具有重要的理论和实践意义。选取柴胡（Bupleurum chinense）与狭叶柴胡（Bupleurum scorzonerifolium）在中国地域内的381个有效分布点和36个环境因子,利用MaxEnt模型模拟当前以及未来（2050和2070年）两种气候情景下（RCP4.5和RCP8.5）其适生区的分布格局,并分析了制约其适生区分布的主导环境因子。结果表明：（1）影响柴胡适生区分布的主导环境因子为最湿月份降水量、最干季度平均温度以及海拔。影响狭叶柴胡适生区分布的主导环境因子为最湿月份降水量、温度季节性变化标准差以及海拔;（2）当前气候条件下,柴胡适生区总面积为1.4755×10⁶km²,约占我国国土面积的15.37%,中、高度适生区主要分布在陕西南部、山西东部、甘肃东南部、山东中部、河北中西部等地;狭叶柴胡适生区总面积为1.8034×10⁶km²,约占我国国土面积的18.78%,中、高度适生区主要分布在黑龙江西部和东部、内蒙古中部和东北部、河北北部、陕西中部等地。（3）未来气候背景下,两种柴胡总适生区面积呈现增加趋势。柴胡适生区分布质心向东北方向的高纬度地区迁移,狭叶柴胡适生区分布质心向西部方向的高海拔地区迁移。     

气候变化情景下大沙鼠潜在地理分布

大沙鼠（Rhombomys opimus）是中亚地区典型的荒漠啮齿动物，其采食和掘洞行为造成了荒漠林和荒漠草原退化加剧，生态环境恶化。基于大沙鼠分布数据、气候、土壤和地形因子数据，采用MaxEnt模型预测大沙鼠在当前气候和温室气体低、中、高3种浓度排放情景下2050年和2070年的潜在适生区，分析亚洲大陆未来气候条件下大沙鼠适生面积和分布格局的变化趋势，探讨影响大沙鼠分布的主要环境因子。结果表明：模型AUC（Area Under Curve）值达到0.9以上，预测的准确性达到"极好"。经刀切法分析（Jackknife）表明，影响大沙鼠在适生区分布最主要的环境变量为温度季节性变化的标准差、土壤基本饱和度、最干季度降水量、最暖季度降水量和土壤可交换钠盐。Rcp2.6、Rcp4.5和Rcp8.5三种气候场景下2050年高适生区面积较当前分别增长15.78%、15.10%和13.44%；Rcp2.6、Rcp4.5和Rcp8.5三种气候场景下2070年高适生区面积较当前增长8.32%、13.18%和18.18%。中国大沙鼠适生区范围内，新疆所分布的大沙鼠适生区分布范围变化较大，3种情景模式下大沙鼠的适生区位置向新疆北部扩张；甘肃适生区位置向西北部扩张；内蒙西北部和阿拉善地区大沙鼠的适生区位置向四周扩张。研究揭示了未来气候下大沙鼠高适生区范围和空间变化，并得到影响其分布的主要环境变量，对其防控具有重要意义。     

基于MaxEnt模型的濒危观赏植物福建柏潜在适生区预测

福建柏（Fokienia hodginsii（Dunn）Henry et Thomas）是我国特有珍稀濒危植物,具有重要的经济价值和观赏价值,了解其潜在的适宜分布区将有利于科学合理地制定保护措施。本文基于84个福建柏实际分布数据和11个环境变量参数,运用最大熵模型（MaxEnt）和地理信息系统（GIS）对福建柏在中国的适生区进行预测。结果显示：（1）ROC曲线下面积AUC值为0.966,表明MaxEnt模型预测效果精准;（2）福建柏的高度适生区主要集中在武夷山、罗霄山和南岭等大型山脉,包括江南丘陵、闽浙丘陵、两广丘陵及四川盆地的局部区域;（3）刀切法（Jackknife）检测结果表明,影响福建柏分布的主要环境因子是最冷月最低温、年降水量和最干月降水量,推断夏秋季雨水对福建柏授粉的影响可能是限制其自然更新和分布的关键因素。     

基于红外相机技术和MaxEnt模型的黑麂(Muntiacus crinifrons)活动节律分析和潜在适生区预测

黑麂是中国特有的濒危鹿科动物,分布于浙闽赣皖四省的部分山地丘陵。为明确黑麂的活动节律及适宜环境温度,探讨四省区域的潜在分布区情况,2018年1月至2019年1月,在遂昌牛头山林场内布设57台Ltlacorn红外相机,对黑麂及其同域物种进行研究。监测期间红外相机共有效监测到黑麂26次,相对多度指数为1.79。根据监测到黑麂位点与文献记录,共确定黑麂出现位点16个。根据黑麂栖息地特征选择6个生境因子为预测背景,利用MaxEnt模型预测黑麂在浙闽赣皖四省的潜在适生区。模型预测结果准确性较高（AUC=0.976）。结果表明：（1）黑麂年活动高峰季节为夏季,日活动高峰为7：00-9：00和16：00-18：00;（2）温度是影响黑麂活动的重要因素,其活动最适宜温度范围为18-28℃;（3）黑麂潜在适生区总面积约为25980.62 km²,占四省总面积的4.87%;（4）黑麂潜在适生区分为浙赣皖潜在分布区、浙赣潜在分布区、洞宫山潜在分布区和括苍山潜在分布区4个区域。建议（1）加强潜在分布区内种群资源的调查;（2）识别并建立各适宜生境之间的生态廊道;（3）建立黑麂保护网络。     

A comparison of absolute performance of different correlative and mechanistic species distribution models in an independent area

To investigate the comparative abilities of six different bioclimatic models in an independent area, utilizing the distribution of eight different species available at a global scale and in Australia. Global scale and Australia. We tested a variety of bioclimatic models for eight different plant species employing five discriminatory correlative species distribution models (SDMs) including Generalized Linear Model (GLM), MaxEnt, Random Forest (RF), Boosted Regression Tree (BRT), Bioclim, together with CLIMEX (CL) as a mechanistic niche model. These models were fitted using a training dataset of available global data, but with the exclusion of Australian locations. The capabilities of these techniques in projecting suitable climate, based on independent records for these species in Australia, were compared. Thus, Australia is not used to calibrate the models and therefore it is as an independent area regarding geographic locations. To assess and compare performance, we utilized the area under the receiver operating characteristic (ROC) curves (AUC), true skill statistic (TSS), and fractional predicted areas for all SDMs. In addition, we assessed satisfactory agreements between the outputs of the six different bioclimatic models, for all eight species in Australia. The modeling method impacted on potential distribution predictions under current climate. However, the utilization of sensitivity and the fractional predicted areas showed that GLM, MaxEnt, Bioclim, and CL had the highest sensitivity for Australian climate conditions. Bioclim calculated the highest fractional predicted area of an independent area, while RF and BRT were poor. For many applications, it is difficult to decide which bioclimatic model to use. This research shows that variable results are obtained using different SDMs in an independent area. This research also shows that the SDMs produce different results for different species; for example, Bioclim may not be good for one species but works better for other species. Also, when projecting a “large” number of species into novel environments or in an independent area, the selection of the “best” model/technique is often less reliable than an ensemble modeling approach. In addition, it is vital to understand the accuracy of SDMs' predictions. Further, while TSS, together with fractional predicted areas, are appropriate tools for the measurement of accuracy between model results, particularly when undertaking projections on an independent area, AUC has been proved not to be. Our study highlights that each one of these models (CL, Bioclim, GLM, MaxEnt, BRT, and RF) provides slightly different results on projections and that it may be safer to use an ensemble of models.     

Modeling the geographic distribution of pawpaw (Asimina triloba [L.] Dunal) in a portion of its northern range limits,western New York State,USA

Pawpaw (Asimina triloba [L.] Dunal) is a small deciduous tree in eastern North America notable for its edible fruit. Its northern range extends into New York State (NYS) where it is listed as threatened, with only approximately 20 sites known to contain pawpaw. This research models the geographic distribution of pawpaw in western NYS (land area?=?27,263 km²) for four reasons: to understand factors shaping its distribution, to assess the degree to which it is protected, to locate potential introduction or reintroduction sites, and to locate potential sites with undiscovered pawpaw. This study uses an ensemble of small models (ESM) approach devised for modeling the distribution of rare species, which averages predictions from simple (i.e., bivariate) models weighted by model predictive performance. The ESM in this study, constructed from boosted regression tree (BRT) models, demonstrated a high ability to discern pawpaw presences from pseudo-absences. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) value was 0.986 when calculated using training data, and BRT models comprising the ESM exhibited AUC values calculated using cross-validation data as high as 0.957. The ESM suggests that pawpaw is found in the warmest (mean annual temperature?>?9.0 °C,) and driest (May–September precipitation?<?44 cm) areas of western NYS, and on mildly acidic (pH?=?5.5–7.0) and deep (>?110 cm) soils. Locations predicted to be suitable for pawpaw are overwhelmingly found on unprotected lands; forested areas in PAs with “high” or “highest” suitability for pawpaw only comprise 0.1–0.2% of the study area.

     

木本能源植物文冠果的生态特征及区划

利用文冠果(Xanthoceras sorbifolia Bunge)160个分布点和19个生态因子数据,采用BIOCLIM、DOMAIN、MAXENT和GARP四种模型预测文冠果的生态适宜区,分析其生态特征并以受试者工作特征曲线ROC对各模型进行评价。结果显示,文冠果最适宜生态区主要分布于西北黄土高原一带,如陕西、山西、宁夏、河北、内蒙古等省区。模型评估结果显示上述4个模型的AUC值均达到0.75以上,表明预测精度良好,均可用来预测文冠果的生态适宜区。文冠果的生态特征为:年平均温度1.9~16℃,昼夜温差月平均8.3~16℃,昼夜温差与年温差比值为22~33,温度变化方差值为7523~14198;最热月份最高温度为20.1~33.5℃;年平均降水量37~952 mm,最湿月份降水量11~219 mm,最干月份降水量0~29 mm,雨量变化方差值为40~137。研究结果表明文冠果适宜生态区包括我国西部的黄土高原地区和北方土石山区以及新疆北部地区。     

沙生药用植物锁阳产地适宜性的定量评价

通过实地取样、标本查阅和文献研究获得131个锁阳(Cynomorium songaricum)采样点数据, 并运用ArcGIS技术平台, 从气候、土壤、地形数据库中提取了各采样点的生态因子, 得出锁阳适宜生态因子范围。以此为据, 利用中药材产地适宜性分析系统(TCMGIS)对锁阳在中国的产地适宜性进行多因子的空间分析。结果表明, 锁阳适生区域主要位于西北干旱地区, 包括内蒙古、新疆、宁夏、甘肃、青海等省(区)。研究结果对我国西北地区防沙固沙、荒漠生态保护和恢复具有重要的社会效应和生态价值。     

气候变化对雪豹全球潜在适生区分布的影响与评估

气候变化不仅是人类正在面临的挑战,也是野生动物需要应对的危机。雪豹(Panthera uncia)作为亚洲中部高原和山脉的旗舰种,它的生存和繁衍可以反映青藏高原等地区生态系统的健康状况。青藏高原等地区的气候变暖速度远快于全球平均水平,研究气候变化对雪豹的生境的影响对于高原物种的保护有重要意义。以雪豹为研究对象,采用第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)气候模式下四种共享社会经济路径(SSPs)对应的未来21世纪中期和21世纪末期的环境数据,并基于最大熵模型(MaxEnt),结合ENMTool、SDMTool、ArcGIS和R等工具对当前和未来全球不同发展模式引起的气候变化对雪豹适宜生境的影响进行了模拟预测和分析评估。研究发现：(1)影响雪豹分布的主要环境因素包括：两种气候变量(年平均气温和最冷月最低温度),两种地形变量(海拔和坡度)和一种水文变量(距离最近河流的距离)。(2)当前气候模式下雪豹的全球潜在适宜分布区的总面积约为1122.05万km²,其中低适生区面积为534.5万km²,中适生区面积为386.15万km²...     

The Predictive Performance and Stability of Six Species Distribution Models

Background

Predicting species’ potential geographical range by species distribution models (SDMs) is central to understand their ecological requirements. However, the effects of using different modeling techniques need further investigation. In order to improve the prediction effect, we need to assess the predictive performance and stability of different SDMs.

Methodology

We collected the distribution data of five common tree species (Pinus massoniana, Betula platyphylla, Quercus wutaishanica, Quercus mongolica and Quercus variabilis) and simulated their potential distribution area using 13 environmental variables and six widely used SDMs: BIOCLIM, DOMAIN, MAHAL, RF, MAXENT, and SVM. Each model run was repeated 100 times (trials). We compared the predictive performance by testing the consistency between observations and simulated distributions and assessed the stability by the standard deviation, coefficient of variation, and the 99% confidence interval of Kappa and AUC values.

Results

The mean values of AUC and Kappa from MAHAL, RF, MAXENT, and SVM trials were similar and significantly higher than those from BIOCLIM and DOMAIN trials (p<0.05), while the associated standard deviations and coefficients of variation were larger for BIOCLIM and DOMAIN trials (p<0.05), and the 99% confidence intervals for AUC and Kappa values were narrower for MAHAL, RF, MAXENT, and SVM. Compared to BIOCLIM and DOMAIN, other SDMs (MAHAL, RF, MAXENT, and SVM) had higher prediction accuracy, smaller confidence intervals, and were more stable and less affected by the random variable (randomly selected pseudo-absence points).

Conclusions

According to the prediction performance and stability of SDMs, we can divide these six SDMs into two categories: a high performance and stability group including MAHAL, RF, MAXENT, and SVM, and a low performance and stability group consisting of BIOCLIM, and DOMAIN. We highlight that choosing appropriate SDMs to address a specific problem is an important part of the modeling process.     

人类活动对外来入侵植物黄花刺茄在新疆潜在分布的影响

明确区域尺度上外来入侵植物的潜在分布格局及入侵风险区对入侵种的预防和控制具有重要意义。以国家重点管理外来入侵物种黄花刺茄(Solanum rostratum Dunal)为研究对象,以其扩散蔓延的新疆地区为研究区域,基于生物气候、土壤、地形等60个自然环境因子和人类活动强度因子,应用MaxEnt模型和ArcGIS空间分析技术分别构建了现代气候情景及人类活动干扰下的黄花刺茄适宜生境预测模型,分析探讨了人类活动及自然环境因子对黄花刺茄空间分布的影响。结果表明:人类活动干扰下的训练集和测试集的AUC值均大于无人类活动干扰的AUC值,无人类活动干扰下黄花刺茄在新疆的总适生面积为327784.36 km~2,人类活动干扰下总适生面积为445619.96 km~2;阿勒泰地区北部、塔城中部和南部、博州中部和东部、伊犁州中部、克州西部、五家渠市、阜康市、玛纳斯县、呼图壁县为高危入侵风险区;影响黄花刺茄潜在分布的主导变量为年降雨量、人类活动强度、海拔、下层土沙含量、降雨量的季节性变化和年平均温,黄花刺茄在新疆的扩散与人类活动强度呈正相关;黄花刺茄在新疆的分布未达到饱和且处于逐步扩散态势,呈现以昌吉州和乌鲁木齐市为中心,向天山以北和新疆以西的区域辐射状扩散。     

关于蝗虫多样性与草原生态系统可持续发展的若干科学问题

蝗虫多样性既是草原生态系统演化的产物 ,反过来也影响着草原生态系统的结构与功能。蝗虫多样性状况与草原生态系统的持续发展有着密切的关联 ,这其中的科学问题包括 :(1 )蝗虫多样性及其空间变异机理 ;(2 )蝗虫多样性对草原生态系统过程的影响 ;(3 )蝗虫多样性空间格局与草原生态系统演化中的自然和人文因素的关联 ;(4 )蝗虫种群暴发的多样性阈值与草原生态系统的调控 ;(5 )蝗虫多样性和稳定性与草原生态系统的健康等。深入发掘生物多样性所包含的科学内涵 ,将一个物种的多样性与生态系统的结构和功能耦合起来研究 ,从重要物种蝗虫的生物多样性入手 ,深入探讨草原生态系统的持续发展问题 ,将为减少或减轻我国西部草原蝗灾发生提供科学的支持