基于最大熵值法生态位模型（Maxent）的三种实蝇潜在适生性分布预测

本研究首先对3种重要生态位模型BIOCLIM, DOMAIN和Maxent（基于最大熵值原理模型）的分布预测精确度进行了分析和比较, 再结合分布点记录以及一系列环境数据图层对3种重要外来入侵性检疫害虫（葫芦寡鬃实蝇Dacus bivittatus、埃塞俄比亚寡鬃实蝇D. ciliatus和西瓜寡鬃实蝇D. vertebratus）的潜在适生性分布区域进行了预测和分析。在模型预测精确度的比较过程中, 3种评估指标（ROC/AUC, Kappa, TSS）均显示Maxent拥有最好的预测结果和最好的运行性能。由Maxent对葫芦寡鬃实蝇、埃塞俄比亚寡鬃实蝇和西瓜寡鬃实蝇的预测结果显示, 这3种实蝇在中美洲、南美洲、东南亚和澳大利亚沿岸的广大地区在总体上具有相似的分布区域。相对而言, 埃塞俄比亚寡鬃实蝇在全球范围具有最为广泛的分布区域, 除前述地区外, 其潜在适生区还包括地中海沿岸、沙特阿拉伯、也门、安曼和伊朗南部的大片地区, 这也意味着在3种寡鬃实蝇中, 它能忍受变化幅度最广的生态、环境条件。在中国, 云南和海南都极适宜于3种实蝇的生存, 同时广东南部及台湾的部分地区也是它们的潜在适生区。基于Maxent的预测结果显示, 相对而言, 埃塞俄比亚寡鬃实蝇在中国范围也具有最为广泛的分布区域, 除前述省份和地区外, 四川、贵州和西藏的南部部分地区以及中国南部的部分沿海地区, 也都是它的潜在适生区。综合所得出的预测结果, 3种寡鬃实蝇从境外传入广东并在此定殖的风险可能性是实际存在的。Jackknife分析显示, 温度以及与此有关的环境因子对于3种实蝇在全球和局部地区的分布模式和分布情况都有极大的影响, 并需要进一步的研究。     

采用生态位模型预测黄顶菊在中国的潜在适生区

选取32个环境地理变量,结合黄顶菊在中国的分布记录,运用GARP、Maxent、ENFA、Bioclim和Domain5种生态位模型,模拟黄顶菊在中国的潜在适生分布区域,并利用受试者工作特征曲线(ROC)比较不同模型模拟精度.结果表明:Maxent模型的模拟精度最好.采用Maxent模型进行模拟,黄顶菊在我国有7.5%的适生面积,河北中南部、北京、天津、河南、山东、安徽和江苏具有高度潜在入侵风险.     

基于MAXENT模型和Arc GIS预测蜡梅适生域在中国的潜在分布

蜡梅(Chimonanthus praecox)是我国二级濒危珍稀植物,是重要的冬季传统观花植物。利用已报道的246个分布点和worldclim中提取的19个气候因子,基于最大熵(Maxent)模型和地理信息系统(Arc Gis)对蜡梅在中国的潜在适生区分布进行预测分析,采用受试者工作特征(ROC)曲线对预测结果进行检验和评价。结果表明蜡梅的潜在适生范围相对集中,主要集中在西南的四川盆地、华中、华东及华北的中南部地区,其他地区则适应性较低。温度是影响蜡梅分布的决定性因子,其中,当最冷季度平均温度接近0℃,等温性范围为0—10℃,降雨量变异系数约为45时,蜡梅的分布概率最大。与原分布区相比较,蜡梅的适生区范围正向中国东部地区和北部地区迁移。ROC曲线检验评价结果表明,Maxent模型的ROC曲线分析法的面积(AUC)值为0.986,预测结果达到了极高精度。     

药用植物细辛在中国的潜在适生区分布

细辛(Asarum)属植物多为我国传统名贵药源植物。利用3种入药的细辛属植物在中国的126个地理分布记录,结合6大类28项环境因子,应用最大熵模型(Maxent)和地理信息系统(Arc GIS9.3)软件,定量地预测了细辛在我国的潜在适生区及其适生等级。结果表明,3种细辛属药用植物在中国的潜在适生区分布较为广泛,高适生区和适生区面积分别达到312.5 km2和2 760.42 km2,与降雨量相关的年降雨量、最干季降雨量和最暖季降雨量是影响细辛属药用植物分布的主要环境因子。本研究的预测结果可为细辛属药用植物资源的研究与栽培生产用地的合理布局提供参考依据。     

未来气候变化对孑遗植物鹅掌楸地理分布的影响

为了解未来气候波动对鹅掌楸(Liriodendron chinense)潜在适生区的影响,利用最大熵模型(Maxent)和地理信息系统(ArcGIS)软件,结合物种地理分布点信息,对鹅掌楸当前适生区分布进行了模拟和划分,同时预测了2061-2080年间气候变化条件下鹅掌楸的潜在适生分布区变化,进而分析影响鹅掌楸地理分布的主要气候因子。结果表明,Maxent模型预测的准确性较高,受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)均大于0.9。在未来4种不同的气候变化场景下(RCP 2.6、RCP4.5、RCP 6.0和RCP 8.5)鹅掌楸的地理分布发生变化,在RCP 4.5情景下,鹅掌楸适生面积明显增加;RCP 8.5情景下适生面积明显减少,尤其在贵州地区以及贵州、重庆与湖南的交界处。因此,鹅掌楸适生区分布的几何中心不变,而适生面积随着温室气体浓度的增加呈现先增加后减少的趋势。昼夜温差月均值、最湿季降雨和最干季降雨是影响鹅掌楸地理分布的主要气候因子,其累计贡献率达77.1%。     

应用Maxent生态位模型预测淡水钩虾(甲壳纲,端足目)的分布(英文)

预测物种的适生区对于物种资源的评估、保护以及生物多样性的管理非常重要。由于全球气候变化和人类的过度开发,冷水性无脊椎动物的衰减速度比在陆地和海洋生活的无脊椎动物都要高。目前关于中国淡水钩虾分布方面的研究很少,本研究基于103个地表淡水钩虾的不同分布位点和广布种湖泊钩虾Gammarus lacustris 23个不同分布位点以及32个环境因子数据,使用生态位模型(Maxent)预测了淡水钩虾和湖泊钩虾在我国的适生分布区域。结果显示淡水钩虾非常适合分布在我国的一些偏远山区,如长白山、太行山、横断山、天山、昆仑山和祁连山,而青藏高原的东部、西部边缘地区和南部分布地区、尼泊尔、不丹和朝鲜半岛也是淡水钩虾的潜在适生区域,但淡水钩虾在我国华南、华中和华北的平原地区分布却很少,其在我国的潜在分布区与-10℃和5℃1月平均气温线间的区域相似。淡水钩虾是典型的狭温性物种,在不适宜温度条件下很难存活,这可能也是限制其扩散和存活的关键性因素。     

基于Maxent生态位模型预测球果角胫象在云南的潜在地理分布

掌握球果角胫象Shirahoshizo conifera Chao在云南潜在分布区,对了解其危害和防控具有重要的意义。本文利用球果角胫象的分布点数据和环境因子数据,通过Maxent生态位模型预测其在云南的潜在分布区。结果表明：球果角胫象的潜在分布区主要集中滇中地区;在ArcGIS中进行显示与风险等级划分,按栅格数值的大小将球果角胫象的适生范围分为4级,分级标准为：高适生区、中适生区、低适生区、非适生区,经ROC曲线分析法验证,Maxent生态位模型的AUC值为0998,表明预测获得了较好的效果。     

入侵害虫蔗扁蛾在我国的潜在分布区

【目的】蔗扁蛾是危害巴西木、甘蔗等园林植物和经济作物的重要入侵害虫。该虫于20世纪90年代初在我国被发现,现已分布在海南、广东和上海等19个省市,并有迅速扩散蔓延的趋势。对入侵害虫的潜在分布区进行预测,可为实施害虫监测和管理提供参考。【方法】根据蔗扁蛾已有分布点的记录,分别在4种地理区域构建Maxent生态位模型,并采用加权平均值法对其进行整合,进而分析蔗扁蛾在我国的潜在分布区。【结果】基于4种地理区域构建的Maxent模型对我国南部地区的预测结果基本一致,4种模型的预测差异主要在新疆北部和西南部、黑龙江东部和西部、吉林西部、山西中部等地区。整合模型显示,华东和华南地区以及东部沿海地区具有较大的分布可能性。【结论】蔗扁蛾在我国尤其是南方具有较大的潜在分布空间。这些地区应警惕蔗扁蛾的入侵,同时采取应对措施防止其进一步扩散。     

新疆千里光Senecio jacobaea在中国的适生区预测

【背景】菊科植物新疆千里光原产于欧亚大陆,在北美和澳洲为入侵植物,目前在中国只有新疆有分布记录。新疆千里光一旦成为入侵植物,将对农业、畜牧业和人类健康都可能产生危害,所以需要评估其在中国的扩散趋势。【方法】搜集新疆千里光在中国和世界其他地区的分布记录,结合当前和未来(2050年)气候条件下19种生物气候变量,应用Maxent模型和Diva Gis软件,定量预测新疆千里光在中国目前和未来的潜在分布区域;并通过接受者操作特征曲线(ROC)分析法对模型进行精度检验。另外,通过Maxent给出新疆千里光在欧洲(原产地)、北美洲和大洋洲(入侵地)以及中国等4个分布区的年均温度和年均降水量的气候阈值。【结果】用中国和全球分布的数据预测的结果有些差异。前者结果表明除了新疆地区,其他省份几乎没有新疆千里光的适生区;而后者显示在中国其他几个省份也有可能分布,且在甘肃四川交界处有较高适生性。前者模型精确度较高,但2个结果都显示新疆千里光在中国目前和未来的分布区大部分还是在新疆地区。中国分布区年均温度和年均降水量的阈值比其他2个地区都低。【结论与意义】新疆千里光在当前和未来气候条件下在中国未来的扩散趋势较弱,基本局限于新疆地区。用中国分布数据预测优于全球分布数据预测结果,新疆千里光不同分布区的气候阈值的差异揭示分布于中国的新疆千里光与其他地区的种群的生态位有所不同,可能是一个新的亚种,希望未来能进行进一步的研究。     

外来入侵植物腺龙葵在我国的适生区预测

【目的】全球恶性杂草腺龙葵最早于20世纪80年代入侵我国辽宁,90年代以后在河南被发现,近年来在新疆和北京都有入侵记录。明确其潜在的适生区对制定防控措施具有重要意义。【方法】通过查找全球生物多样性信息数据库、标本记录、文献信息以及实地调查等途径获得了腺龙葵在全球的分布点,利用Maxent生态位模型模拟了其适应的气候生态位,并投影到中国预测了其潜在适生区。【结果】适生区预测结果显示,腺龙葵在我国存在广阔的适生区,除海南、广东、黑龙江、吉林外的27省区都存在其适生区。【结论】腺龙葵在我国进一步扩散蔓延的风险极高。建议对新入侵地采取早期监测预警和根除措施,并加大对适生区内进口货物接受区的监测力度,以预防其再次入侵。     

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。     

Predicting potential distribution of the jaguar (Panthera onca) in Mexico: identification of priority areas for conservation

Aim The jaguar, Panthera onca, is a species of global conservation concern. In Mexico, the northernmost part of its distribution range, its conservation status, is particularly critical, while its potential and actual distribution is poorly known. We propose an ensemble model (EM) of the potential distribution for the jaguar in Mexico and identify the priority areas for conservation. Location Mexico. Methods We generated our EM based on three presence‐only methods (Ecological Niche Factor Analysis, Mahalanobis distance, Maxent) and considering environmental, biological and anthropogenic factors. We used this model to evaluate the efficacy of the existing Mexican protected areas (PAs), to evaluate the adequacy of the jaguar conservation units (JCUs) and to propose new areas that should be considered for conservation and management of the species in Mexico. Results Our results outline that 16% of Mexico (c. 312,000 km²) can be considered as suitable for the presence of the jaguar. Furthermore, 13% of the suitable areas are included in existing PAs and 14% are included in JCUs ( Sanderson et al., 2002 ). Main conclusions Clearly much more should be carried out to establish a proactive conservation strategy. Based on our results, we propose here new jaguar conservation and management areas that are important for a nationwide conservation blueprint.     

基于Maxent生态位模型的互花米草在我国沿海的潜在分布

以分布在我国沿海滩涂的96个互花米草分布记录点及覆盖东部沿海区域的海洋环境数据和气候环境数据为材料,利用Maxent生态位模型,研究外来物种互花米草在我国沿海的潜在分布情况.结果表明:互花米草适宜分布区占我国沿海区域的85%,其中高度适宜分布区占18%,中度适宜分布区占34%,低度适宜分布区占33%,不适宜分布区仅为15%.互花米草在我国沿海的地理分布主要受到年均最低海水温度、年均海水温度、年平均气温和1月最低气温4个环境因素的影响,而年均降水量、年均日较差、海水盐度、最高海水温度、7月最高气温及海流速度对互花米草地理分布的影响较小.互花米草高度适宜分布区的最低海水温度为0.62~24.81℃,平均海水温度为10.46~27.29℃,年均气温为9~25℃,1月最低气温为-13.5~16.7℃.互花米草地理分布概率在我国北部沿海区域达到20%以上,互花米草存在向我国北部进一步入侵的趋势,特别是在渤海湾地区,互花米草入侵潜力较大.互花米草在我国不适宜分布区主要集中在海南中部和南部海岸,以及台湾省大部分区域,依据当前我国分布记录及气候数据,这些区域互花米草入侵风险较小,但不排除未来入侵的可能性.     

白花油麻藤的地理分布及适生区预测

白花油麻藤是豆科黧豆属大型木质藤本植物。运用Diva-Gis软件,结合海拔高度图层和植被图层绘制了白花油麻藤的地理分布图,分析了白花油麻藤的分布规律和生境特性;以Maxent模型作为物种适生性预测模型,温度和降水作为预测的环境因子,预测了白花油麻藤在中国的适生区。结果表明:白花油麻藤在中国27.5°N以南中低海拔10～1200m有分布,如山坡、路旁、沟谷、溪边及林下灌丛;喜温暖湿润气候,广东为白花油麻藤分布最为密集的地区。白花油麻藤的分布与植被类型和海拔有着密切的关系,分布区的植被类型为亚热带常绿阔叶林和热带季雨林,随着植被分布密度的降低和海拔的升高白花油麻藤的分布范围和分布密度呈逐渐缩小的趋势。白花油麻藤在中国的潜在分布区为粤、桂、闽、港、澳、滇、琼、赣、川、黔、藏、湘、浙等省区及交界处,其种质资源的保存及其利用应考虑其潜在分布区。     

基于Maxent模型的未来气候变化情景下胡杨在中国的潜在地理分布

胡杨(Populus euphratica)是全世界干旱和半干旱区急需优先保护的林木基因资源,预测未来气候变化情景下胡杨在中国的潜在地理分布将为胡杨种群资源的保护和管理提供科学依据,并为绿洲恢复过程中胡杨的合理种植和配置提供有价值的理论指导。本研究基于胡杨在中国地区的92条有效分布记录和10个环境因子变量,利用Maxent模型和ArcGIS软件预测了未来气候变化情景下胡杨在中国的潜在地理分布,综合环境因子变量贡献率及置换重要值、刀切法检验评估制约现代胡杨潜在地理分布的重要因子,采用响应曲线确定环境因子变量的适宜区间,定量确定胡杨未来受威胁的潜在地理分布区域和面积。结果表明：（1）Maxent模型的预测准确度极高,受试者工作曲线面积（AUC值）达0.932,现代胡杨潜在地理分布的总适生区面积为289.94×104km2,主要位于内蒙古中西部地区（额济纳旗和阿拉善地区）、新疆大部分地区、甘肃北部和西北部地区、青海中西部地区和宁夏北部地区;（2）影响胡杨的潜在地理分布的主要环境因子变量为气温因子变量（年均温和最冷月最低温）和降水因子变量（最湿月降水量和最干季降水量）,最湿月降水量是影响胡杨潜在地理分布的关键因素;（3）在未来4种气候变化情景下,胡杨不同等级潜在地理分布区的面积较现代潜在地理分布区面积均有不同程度的缩小,且整体上看胡杨的潜在地理分布区有向高海拔区域迁移的趋势。     

基于Maxent模型的假臭草潜在分布区预测

为有效开展假臭草的防除工作,运用最大熵值模型(Maxent)和地理信息技术(GIS)对假臭草(Praxelis clematidea)在中国的潜在分布区和影响其分布的主导环境变量进行预测。运用AUC法对预测精度进行评价,达到"优秀"水平。结果表明,Maxent模型预测结果具有较高的可信度。假臭草在中国的潜在适生面积为785985km2,占总国土面积的8.19%,主要分布在华南及东南区域,其中福建、广东、海南和广西省为假臭草的中高适生区。福建省的假臭草分布最为广泛,61.98%的福建区域适合假臭草的生长,其中闽南沿海为假臭草的高适生区,而闽北区域假臭草的种群密度较低。2月最低温可能是限制假臭草分布的主要气候变量,贡献率为61.70%;最干季度降水量、9月最高温对假臭草的分布具有一定的影响。假臭草的分布预测为早期监测和预警提供理论依据和技术支持,防止假臭草的进一步扩散蔓延。     

Shifts in potential geographical distribution of Pterocarya stenoptera under climate change scenarios in China

Climate change poses a serious threat to biodiversity. Predicting the effects of climate change on the distribution of a species' habitat can help humans address the potential threats which may change the scope and distribution of species. Pterocarya stenoptera is a common fast‐growing tree species often used in the ecological restoration of riverbanks and alpine forests in central and eastern China. Until now, the characteristics of the distribution of this species' habitat are poorly known as are the environmental factors that influence its preferred habitat. In the present study, the Maximum Entropy Modeling (Maxent) algorithm and the Genetic Algorithm for Ruleset Production (GARP) were used to establish the models for the potential distribution of this species by selecting 236 sites with known occurrences and 14 environmental variables. The results indicate that both models have good predictive power. Minimum temperature of coldest month (Bio6), mean temperature of warmest quarter (Bio10), annual precipitation (Bio12), and precipitation of driest month (Bio14) were important environmental variables influencing the prediction of the Maxent model. According to the models, the temperate and subtropical regions of eastern China had high environmental suitability for this species, where the species had been recorded. Under each climate change scenario, climatic suitability of the existing range of this species increased, and its climatic niche expanded geographically to the north and higher elevation. GARP predicted a more conservative expansion. The projected spatial and temporal patterns of P. stenoptera can provide reference for the development of forest management and protection strategies.     

Assessing the suitable cultivation areas for Scutellaria baicalensis in China using the Maxent model and multiple linear regression

Cultivating medical plants is an efficient way not only to meet the increasingly high demand for plant-based drugs but also to protect wild populations from overexploitation. The environments of cultivation areas should be suitable for both plant growth and accumulation of bioactive constituents. Scutellaria baicalensis Georgi (Huang-qin or Chinese skullcap) is a widely used herb that is suffering rapid population decline in China. To promote better cultivation of this herb, this paper reports a new approach for predicting potentially suitable cultivation areas and for building a mathematical relationship between environmental factors and the active ingredient content in S. baicalensis using the Maxent model and multiple linear regression. The results showed that extreme temperatures and precipitation had considerable impacts on the potential distribution of S. baicalensis. Higher annual mean temperature, precipitation seasonality, and lower isotherms contributed to higher baicalin content. The potential cultivation areas for S. baicalensis were mainly distributed in northeast China. Northeastern Inner Mongolia, part of Hebei and the regions in southwestern Liaoning Province were found to be highly suitable for cultivating S. baicalensis in China. The results of this study can allow growers and pharmaceutical companies to identify suitable areas for planting herbs, which could prevent the blind cultivation of this species in unsuitable habitats while ensuring the quality of S. baicalensis.