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MaxEnt模型是过去几年最为流行的物种分布预测模型之一。针对一些濒危物种、入侵种和模拟数据的研究表明,MaxEnt模型均能在小样本的分布数据下得到较准确的预测结果。此外,研究范围的变化也会影响MaxEnt模型的构建。 然而,基于动物的实际分布数据来评估MaxEnt模型的研究甚少。 我们以黑白仰鼻猴 (Rhinopithecus bieti)为例,以11个猴群的分布数据为训练数据(样本量从1到10个猴群),在不同研究范围内构建MaxEnt模型,通过其它5个的猴群分布数据验证,分析样本量和研究范围变化对模型准确度产生的影响。 结果表明,随样本量和研究范围增大,MaxEnt模型准确度及稳定性都有增加。 此外,研究范围变化对模型准确度有一定影响。 应用Maxent进行物种分布预测时,训练数据应尽可能涵盖该物种可能出现的全部环境梯度。构建模型所需的背景数据点选择,应与建模使用的物种出现点形成有效对照。 相似文献
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云南昆明发现印度池鹭 总被引:1,自引:0,他引:1
正2015年5月25日,在云南省昆明市滇池草海湖滨湿地(25°0′49.05″N,102°38′47.47″E,海拔1 888 m)发现并拍摄到1只池鹭属(Ardeola)鸟类。该鸟体型大小与云南常见物种池鹭(A.bacchus,Chinese Pond Heron)相似,体长约45 cm;头和颈皮黄色,枕部具数枚白色带状长羽,悬垂于后颈;翕部被栗赤色发状蓑羽;下背、腰至尾上覆羽、尾羽及两翅白色;颊、颏、喉及前颈灰白色;胸皮黄色,被灰黄色矛状长羽;下体余部白色。虹膜 相似文献
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