气候变化对野蔷薇全球分布影响的模拟

野蔷薇原产于东亚,是现代月季的原始亲本之一,也是重要的月季种质资源和砧木。由于抗性强和长势旺,野蔷薇在北美洲等引种地已成为入侵物种。为探究野蔷薇适生区与气候变化的关系,本研究基于1246条分布记录和9个生物气候变量,使用优化后的MaxEnt模型预测了野蔷薇的潜在地理分布。结果表明：最冷季平均温、最冷月最低温、最暖季降水量、等温性是影响野蔷薇潜在地理分布的重要生物气候变量。在当前气候条件下,野蔷薇的自然分布区域主要位于黄土高原以东及以南的平原和丘陵地区。全新世中期分布格局与当前相似,但高适生区主要位于华北平原南部、四川盆地及长江中下游平原的部分地区。而在末次间冰期,适生区总体向南收缩,同时高适生区面积明显扩大,主要分布在四川盆地、长江中下游平原、云贵高原和东南丘陵等地。除自然分布在东亚地区外,由于引种,野蔷薇的全球分布已扩展至欧洲大部分地区及北美洲中东部。2041—2060和2081—2100年间,野蔷薇的分布面积在不同共享社会经济路径(SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5)的3种升温情境下均会扩大,其平均分布中心(质心)将呈现出向高纬度地区偏移的趋势,表明野蔷薇的分布与气候变化密切相关,气候变暖可能会导致野蔷薇分布面积的扩大。上述结果对于理解野蔷薇的生态适应性及预测其未来分布具有重要意义,也可为引种该物种后需采取的监测预警提供理论依据。     

基于MaxEnt模型预测中国兰属植物的分布格局及主导气候因子

兰属(Cymbidium)中,除了兔耳兰C. lancifolium以外的所有种均被列为国家重点保护野生植物。为探究其在未来气候条件下的潜在分布格局,该研究基于兰属植物已知的分布点和19个气候因子,利用最大熵(MaxEnt)模型和地理信息系统(ArcGIS)模拟兰属以及其中20种兰属植物在9种不同气候情景(当代以及未来2030s、2050s、2070s和2090s 4个时间段各两种温室气体排放情景)下的潜在分布格局。结果表明:(1)最干旱季降水量(Bio17)、年降水量(Bio12)和温度季节性变化(Bio4)是影响兰属植物地理分布格局的主导气候因子。(2)不同兰属植物在未来情景下的适生区表现出不同的变化趋势,并且影响其分布的主导气候因子也有所不同。其中,冬凤兰(C. dayanum)等8个物种的适生区面积整体呈扩张趋势,而西藏虎头兰(C. tracyanum)等12个物种的适生区面积整体则呈缩减趋势。该研究结果为兰属植物就地保护与迁地保护提供了重要参考,对兰属等濒危野生植物的保护具有积极意义。     

基于MaxEnt模型预测中国兰属植物的分布格局及主导气候因子(附表)

兰属(Cymbidium)中,除了兔耳兰C.lancifolium以外的所有种均被列为国家重点保护野生植物。为探究其在未来气候条件下的潜在分布格局,该研究基于兰属植物已知的分布点和19个气候因子,利用最大熵(MaxEnt)模型和地理信息系统(ArcGIS)模拟兰属以及其中20种兰属植物在9种不同气候情景(当代以及未来2030s、2050s、2070s和2090s 4个时间段各两种温室气体排放情景)下的潜在分布格局。结果表明：(1)最干旱季降水量(Bio17)、年降水量(Bio12)和温度季节性变化(Bio4)是影响兰属植物地理分布格局的主导气候因子。(2)不同兰属植物在未来情景下的适生区表现出不同的变化趋势,并且影响其分布的主导气候因子也有所不同。其中,冬凤兰(C.dayanum)等8个物种的适生区面积整体呈扩张趋势,而西藏虎头兰(C.tracyanum)等12个物种的适生区面积整体则呈缩减趋势。该研究结果为兰属植物就地保护与迁地保护提供了重要参考,对兰属等濒危野生植物的保护具有积极意义。     

气候变化情景下基于最大熵模型的青海云杉潜在分布格局模拟

青海云杉(Picea crassifolia)是我国青藏高原东北缘特有树种,在维系我国西北地区生态平衡、水土保持、水源涵养和生物多样性等方面发挥着重要作用。基于其分布范围内的69个地理分布样点,利用最大熵(Maxent)模型对现实气候条件下青海云杉的潜在分布及其分布的主导气候因子进行分析,同时结合3种大气环流模型模拟青海云杉在3种气候变化情景(温室气候排放量不同)下未来2050s和2080s潜在分布区的变化。结果表明:Maxent模型对青海云杉潜在分布区的预测具有极高的准确度,所有模型的平均受试者工作特征曲线下面积(AUC测试值)均高于0.99;Jackknife检验和气候因子响应曲线表明年最低降雨量是限制青海云杉分布的主导因子;当前青海云杉的潜在分布区主要集中于青海东部、甘肃东南部、宁夏大部分地区、西藏东部、四川西部山区以及陕西、新疆和内蒙古部分地区。在未来3种增温情景下,青海云杉在2050s和2080s的潜在分布总面积与当前相比变化不明显,但不同适生等级的潜在分布面积变化较大,其中,中度适生区和低度适生区受气候增温影响显著,中度增温下这些区域在2080s的面积明显增大,而高度适生区(核心分布)则在所有增温情景下均呈缩小趋势。同时,在未来3种增温情景下,青海云杉在2050s和2080s的潜在分布区有向北移动趋势,但其心分布区域(高度适生区)仍然以青海东部、甘肃北部为主,无明显变迁趋势。从气候因素角度考虑,本研究表明未来气候变化情景下,青海云杉依然在西部高山地区,特别是作为我国重要生态屏障的祁连山、贺兰山等山区具有重要的经济价值并将持续其生态服务功能。     

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。     

闽楠(Phoebe bournei, Lauraceae)地理分布及随气候变化的分布格局模拟

掌握气候变化对珍稀濒危物种的分布和适应性变化趋势的影响,是开展保护生物学研究的基础。闽楠（Phoebe bournei）是我国东部亚热带森林的优势树种,也是金丝楠木的主要来源树种。它具有重要的经济、园林与生态价值,目前已被列为国家II级保护植物。预测不同气候背景下该物种的地理分布格局可为这一珍贵树种的资源保护、合理利用与开发提供指导依据,同时也为闽楠的起源与地理分化研究奠定基础。本研究基于闽楠的123个分布点信息与19个气候因子,采用最大熵模型（MaxEnt）与ArcGIS空间分析,构建闽楠于末次冰期（距今22000年）、当前（1950-2000年）以及未来（2050年与2070年）相应地潜在分布区格局,并确定未来受威胁的适生区、面积与影响分布的气候因子。结果表明：闽楠的适生区覆盖浙江、福建、江西、广东、广西、湖南、湖北、贵州及重庆,制约闽楠地理分布的气候因子主要是温度季节性变化标准差（Bio4）、最暖月最高温（Bio5）与最干季降水量（Bio17）;在末次盛冰期闽楠退缩到我国东部的许多山区,诸如武夷山、浙闽丘陵、武陵山、雪峰山、湘黔桂毗邻的山区;随着全球气候变暖,到2050年与2070年闽楠的适生区有着破碎化甚至丧失的风险。     

气候变化情景下基于最大熵模型的中国西南地区清香木潜在分布格局模拟

清香木(Pistacia weinmannifolia)是中国西南干旱河谷植被的特征种。本文利用野外调查的165个清香木分布点信息以及22个环境变量数据, 基于最大熵(Maxent)算法构建清香木分布的适宜生境预测模型, 并据此模拟清香木在我国西南地区的适宜分布区, 以及历史和未来不同气候情景下的分布格局变化。结果表明: 清香木生境预测的Maxent模型准确性非常高(AUC = 0.974), 温度季节性变化、极端低温和降水量是限制其分布的主要气候因子。清香木当前的潜在分布区集中在我国西南干旱河谷区, 其适宜生境的气候特征是降水少、温度季节性变化小且无极端低温。对清香木在末次间冰期和末次冰盛期分布的模拟结果表明, 其分布区范围均以诸大江河的河谷为中心, 随气候变化在我国西南地区主要呈现先向东扩张, 然后向西退缩的趋势, 并印证了“冰期走出横断山(glacial out-of-Hengduan Mts.)”的观点。在未来(2061-2080年) 3种典型浓度路径(representative concentration pathway, RCP)的气候情景下, 清香木在我国西南地区的分布都向东扩张, 主要分布在云贵高原与四川盆地结合地带的河谷, 以及云贵高原与广西西部交界地带的河谷中, 这也反映了这些地区河谷地段干旱化的可能, 而当前的潜在分布区趋于消失; 清香木的潜在适宜分布面积在中低浓度路径情景下均将减少约33%, 而在高浓度路径情景下有所增加。     

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模型的三江源区草地濒危保护植物热点区识别

三江源地处全球生物多样性热点之一的青藏高原腹地, 是高寒草地生物多样性的集中分布区。但过去几十年中, 人为干扰和气候变化等因素导致高寒草地严重退化, 草地生物多样性受到极大威胁。本研究利用最大熵(MaxEnt)模型模拟了三江源区40种濒危保护植物当前及未来气候变化情景下的热点分布区。根据最大熵模型估计结果统计, 目前三江源濒危保护植物的热点区面积89,438 km², 主要分布于三江源东部和南部, 其中濒危物种大于30种的最热点地区面积485 km², 主要分布于囊谦县、玉树市、班玛县、久治县和河南县。未来在增温增湿的气候变化情景下, 最大熵模型模拟的三江源区草地濒危保护植物的热点区将向西北部扩大, 有利于植物多样性的维持和提升。然而, 模型模拟还发现, 在囊谦县、玉树市、班玛县、久治县和河南县等县市, 均有濒危保护植物大于25种以上的热点区域未被重点保护区覆盖, 总面积为4,423 km²。这一区域被划分为可开展畜牧生产活动的一般保护区, 受到人为干扰的可能性较大, 应予以更多关注与保护。     

基于最大熵模型预测气候变化下河蚬在中国的潜在分布

河蚬是一类在我国广泛分布的底栖贝类,具有重要的经济价值及生态价值。近年来,河蚬野生资源量锐减,了解河蚬在国内的潜在分布能为河蚬的保护和合理利用提供重要参考。基于河蚬在中国的136个分布点和8个环境因子,采用ENMeval包和biasfile优化后的最大熵模型(MaxEnt)预测分别河蚬现代和未来(2041—2060年和2081—2100年) 6个气候情景下的潜在分布。综合Jackknife检验、置换重要值和环境因子贡献率评估影响现代河蚬潜在分布的主要因子,比较未来气候情景下潜在适生区差异从而分析预测河蚬适宜分布的变化。结果表明：(1)优化后的MaxEnt模型预测准确度极高,平均AUC值为0.900±0.037,平均AUC_DIFF值为0.019,现代河蚬潜在分布区域总面积为188.33×10⁴ km²,主要集中在长江流域、海河流域、淮河流域、珠江流域、东南沿海区域以及黄河流域下游和渤海湾沿岸区域。(2)影响河蚬潜在分布的主要环境因子为海拔、温度(年均温和温度年较差)和降水(年降水量)。(3)在未来6种气候情景下,河蚬主要潜...     

气候速度影响下中国周边海域鲨鱼保护优先区识别

鲨鱼在气候变化和人类活动等因素的影响下面临着种群衰退的风险,开展鲨鱼保护优先区研究是鲨鱼保护行动的重要工作.将气候速度引入鲨鱼保护优先区的识别过程,旨在阐明中国周边海域鲨鱼现状保护成效和保护空缺,并预测气候速度影响下的鲨鱼保护优先区空间格局及其变化趋势.以集成物种分布模型模拟的146种鲨鱼栖息地作为保护对象,以2015年至2100年两种气候变化情景下的气候速度作为保护的机会成本,基于系统保护规划理论模拟现状和未来情景下的鲨鱼保护优先区选址方案.研究结果表明：（1）长江口以南至台湾海峡和北部湾近岸海域为鲨鱼多样性分布的主要区域,台湾海峡区域亦为珍稀濒危物种的重要分布区;（2）在两种气候情景下,南海中南部将面临较高的气候变化风险,而长江口以南至珠江口的近岸海域气候速度均相对较低,提示了这些区域或能成为气候变化影响下的生物避难所;（3）现有保护区仅保护了1.33%的海域和不到4%的鲨鱼物种,尚存在较大的保护空缺.当保护海域比例提升至10%时,可覆盖绝大多数鲨鱼物种.而当比例提升至30%时,珍稀濒危物种的栖息地将得到有效保护;（4）气候变化影响下保护优先区选址将发生不同程度的变化,尤其是在中国南海区域,如在保护规划时兼顾气候速度,可在满足相似保护目标的前提下减少保护优先区内25%以上的气候压力,以使其具有较强的应对气候变化潜力。     

Prediction of the distribution of Arctic-nesting pink-footed geese under a warmer climate scenario

Global climate change is expected to shift species ranges polewards, with a risk of range contractions and population declines of especially high-Arctic species. We built species distribution models for Svalbard-nesting pink-footed geese to relate their occurrence to environmental and climatic variables, and used the models to predict their distribution under a warmer climate scenario. The most parsimonious model included mean May temperature, the number of frost-free months and the proportion of moist and wet moss-dominated vegetation in the area. The two climate variables are indicators for whether geese can physiologically fulfil the breeding cycle or not and the moss vegetation is an indicator of suitable feeding conditions. Projections of the distribution to warmer climate scenarios propose a large north- and eastward expansion of the potential breeding range on Svalbard even at modest temperature increases (1 and 2 °C increase in summer temperature, respectively). Contrary to recent suggestions regarding future distributions of Arctic wildlife, we predict that warming may lead to a further growth in population size of, at least some, Arctic breeding geese.