气候变化背景下基于MaxEnt模型的蒙古莸潜在适生区预测北大核心CSCD

蒙古莸(Caryopteris mongholica)被广泛应用于中国北方干旱、半干旱地区造林和绿化中,但对决定其适生区的主要生境因子及适生区分布特征知之甚少。该研究基于当前和未来气候情景的高分辨率环境数据,通过MaxEnt模型评估了生境因子在蒙古莸适生区形成中的重要性,并模拟当前及未来气候变化情景下的适生区分布变化,为应对全球气候变化的挑战,保护、栽培和利用蒙古莸提供理论依据。结果表明:(1)当前气候条件下,蒙古莸中度和高度适生区分别为34.18×10^(4) km^(2)和15.91×10^(4) km^(2);海拔、最湿月份降雨量和最热季度平均温度被认为是影响蒙古莸分布的最关键因素。(2)在共享社会经济路径SSP245情景下,蒙古莸适生区在2021-2060年向高纬度地区扩张,2061-2100年向低纬度地区收缩。总体来看,气候变暖促进了蒙古莸适生区面积的扩张,然而,受城市发展和人为因素影响,这些适生区实际上可能无法获得,迫切需要建立有效的管理战略。     

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。     

中国天山花楸适生区预测及其对气候变化的响应

气候变化对物种分布的影响是生物地理学研究的热点问题之一。以我国新疆民族药用植物天山花楸为研究对象, 基于69条分布记录和筛选后的7个环境变量, 利用Maxent模型对该物种当前和未来的适生分布区进行预测, 综合应用气候变量的贡献率及置换重要值比较、刀切法(Jackknife)评估制约天山花楸现代分布的主要因子, 并探讨未来不同气候情景下该物种分布格局的变化趋势。结果表明: 现代适宜分布区主要集中在新疆西北部、青海东部、甘肃中部及宁夏、陕西、山西的部分区域; 影响天山花楸地理分布的主要气候因子为降水和气温, 且降水因子更重要; 未来气候变暖趋势下天山花楸适生区向高纬度地区移动。到21世纪50年代, 天山花楸适生区面积在RCP 2.6、RCP 4.5和RCP 8.5的情景下均有所增加, 到70年代时增幅有所降低, 在中、高浓度情景下减幅更大。上述研究结果对于在适生区开展天山花楸资源保护和引种栽培具有重要的指导意义。     

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。     

气候变化情境下入侵植物紫茉莉在中国的适生分布格局及早期预警

阐明全球气候变化背景下入侵植物的分布格局变迁,对入侵植物的治理与防控具有重要的理论和实践意义。本研究以紫茉莉(Mirabilis japala)为对象,运用最大熵(MaxEnt)模型,基于全国范围内228个分布点和13个主要环境气候因子(来源于WorldClim的19个环境气候数据),模拟分析影响紫茉莉分布的主要环境因子,结合ArcMap软件分析当前和未来(2050s、2070s)3种气候情景下(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)紫茉莉的适生区分布格局及变化规律。结果表明：MaxEnt模型预测结果准确度极高,训练集和测试集AUC值分别为0.983和0.980,影响紫茉莉分布的主要环境因子为最暖季度降水量;当前气候条件下,紫茉莉的适生面积429.06万km²,占我国国土的44.52%,除新疆外其余省份均有分布;未来3种气候情境下,紫茉莉潜在分布区整体呈现“南缩北扩”现象,适生区总面积增加,吉林南部、黑龙江南部以及内蒙古东南区域为主要扩张区域,分布质心向东北方向的高纬度地区迁移。因此,在全球气候变化情景下,紫茉莉在我国的适生区域增加并向北扩张。黑龙江和内蒙古以...     

未来气候变化下栎树猝死病菌在中国的适生性分析

基于中国国家有害生物检疫信息平台的有关记录和文献以及WoldClim网站,获取栎树猝死病菌的地理分布数据及气候数据,并用SPSS软件和刀切法筛选主导环境变量。利用MaxEnt生态位模型和ArcGIS软件,对栎树猝死病菌现代和未来情景下在我国的潜在适生区进行预测,并计算和绘制栎树猝死病菌高风险区质心转移轨迹。通过不同年份和不同气候情况下的受试者工作特征曲线(ROC)的训练集和测试集受试者工作特征曲线下面积(AUC)值均大于0.91,说明MaxEnt模型准确并适用于预测栎树猝死病菌在我国的潜在分布,同时结合其主要寄主植物的地理分布进一步增强预测模型的可信度。预测结果表明,最冷季度降水量、最冷季度平均温度、最干季度平均温度和年均降水量是影响栎树猝死病菌分布的主要环境变量。而2030s(2021—2040年)、2050s(2041—2060年)和2070s(2061—2080年)在3种气候情景下(SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5),栎树猝死病菌的潜在适生区相较于现代情景下都有所增加。此外,高风险区面积在3个年代3种情景下的面积增长率均高于45%。高风险区质心变化的预测结果表...     

基于MaxEnt模型的蒙古白丽蘑适生区预测

蒙古白丽蘑Leucocalocybe mongolica是国家重点保护珍稀濒危物种,具有重要的经济价值和生态价值,但目前还没有气候变化对蒙古白丽蘑分布格局的影响研究。本研究基于蒙古白丽蘑分布数据,采用最大熵(maximumentropy)模型研究了当前和未来条件下蒙古白丽蘑的适生分布区以及影响蒙古白丽蘑分布格局的气候因子。蒙古白丽蘑适生区预测模型的训练集和测试集的受试者工作特征曲线下面积(AUC)值分别为0.997和0.998,模型预测结果极准确。最暖季度降水量、最冷季度降水量、温度季节性变化的标准差以及降水量变异系数是影响蒙古白丽蘑分布的主要气候因子,累计贡献率达75.2%。全球来看,当前蒙古白丽蘑的最佳适生区和高适生区主要集中在中国北方、蒙古国北部和中部以及俄罗斯与中国和蒙古国接壤的蒙古高原。在我国则分布在内蒙古、黑龙江和新疆,内蒙古是蒙古白丽蘑资源分布的核心区域,且可分为北部的呼伦贝尔草原区和南部的锡林郭勒草原区2个区域。在未来4种气候情景下,蒙古白丽蘑最佳适生区和高适生区向高纬度转移,形成我国分布面积下降而蒙古分布面积增加的格局。基于参考文献、实地调查分布点数据和筛选后的环境变...     

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2种银胶菊属入侵植物在中国的潜在适生区分析

结合多个时期CMIP6气候变量数据和两种银胶菊属Parthenium物种在全球的分布数据，运用MaxEnt模型和Arc GIS软件，模拟分析两种银胶菊属植物在中国的潜在适生区。结果表明，各时期模拟预测结果的AUC值均大于0.9，模型预测准确，结果可靠；影响银胶菊P. hysterophorus在中国分布的主导因子依次为最湿季降雨量、最冷季平均温度、温度季节性、等温性，影响灰白银胶菊P. argentatum的主导因子为平均气温日较差、等温性、最干月降雨量、最冷季平均温度。在气候变化影响下，银胶菊的潜在适生区在未来有扩大，灰白银胶菊潜在适生区变化不大；银胶菊潜在适生区迁移方向主要为南北方向，纬度有所变化；当前及未来银胶菊的高适生区主要在华南及西南地区，未来气候下银胶菊在华中、华东、华北都存在适生区。相对于灰白银胶菊，银胶菊在我国的入侵危害更严重，应重点关注其入侵动态，加强监测与防控。     

未来气候变化下西北干旱区4种扁桃亚属植物潜在适生区分析

为研究气候变化对4种扁桃亚属植物在中国潜在适生分布区的影响,本文收集4种扁桃亚属植物的193个地理分布坐标和19个生物气候变量,利用Max Ent生态位模型预测扁桃(Amygdalus communis L.)、矮扁桃(Amygdalus nana L.)、蒙古扁桃(Amygdalus mongolica (Maxim.) Ricker.)和西康扁桃(Amygdalus tangutica (Batal.) Korsh.)在中国过去(末次间冰期和末次冰盛期)、当代和未来(2050年) 4个时期气候条件下的潜在适生区。结果表明:当代气候条件下,扁桃主要分布于中国新疆裕民县、巩留县、莎车县、英吉沙县、和田县、乌鲁木齐等地区,与过去相比,乌鲁木齐地区的低适生区面积有所减少;与当代相比,未来气候条件下扁桃的适生区面积增加0.17%,甘肃省酒泉市境内低适生区面积增加。当代气候条件下,矮扁桃主要分布于新疆布尔津县、额敏县和裕民县等;与过去相比,矮扁桃总分布面积主要在布尔津县和额敏县等地区,先减小再增加;与当代相比,未来气候条件下总分布面积减少0.85%;当代气候条件下,蒙古扁桃主要分布于东戈壁、呼...     

未来气候变化对广布种麻栎地理分布的影响和主导气候因子分析

为了解麻栎（Quercus acutissima）的潜在分布特征及其对未来气候的响应,运用最大熵模型（Maxent）模拟在当前气候条件下麻栎的潜在分布格局,预测未来不同温室气体排放情景下的格局变化,并分析影响其分布的主导因子。结果表明,Maxent模型有较好的预测能力,AUC值大于0.95。当前气候条件下,麻栎广泛分布于我国南方大部分地区和陕西、河南、山西、甘肃、北京、辽宁等北方省市。此外,在日本、朝鲜半岛、老挝、越南、缅甸、尼泊尔、不丹、印度、巴基斯坦等国家和地区亦存在不同程度和范围的麻栎适生区域,麻栎总适生区域面积达11.57×10⁵km²。在RCP2.6和RCP8.5情景下,麻栎适宜分布区域向北和西南方向扩展,新增适生区面积为（2.49~3.02）×10⁵km²;适生区域丧失主要集中在广西南部、广东南部和缅甸东部等地。影响其分布的主导气候因子为最暖季降水量、等温性、最干季均温、最冷月最低温,因子贡献率分别为54.2%、13.7%、8.8%和7.8%。这为麻栎的栽培和保育研究提供了参考依据。     

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...     

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。     

全球气候变化下贵州省青冈林的潜在生境动态

为了解贵州省青冈林在全球气候变化下的潜在分布特征,基于现状分布数据,结合当前气候数据和未来气候变化情景(RCP8.5情景,2070-2099年)构建Maxent潜在分布模型,预测贵州省青冈林的潜在分布变化。结果表明,最冷季均温(bio11)、最冷月最低温度(bio6)和年均降水量(bio12)为控制贵州省青冈林潜在生境的主导气候因子;RCP8.5情景下贵州省青冈林的潜在分布面积相较当前气候条件增加,中度适宜生境增加19 419 km2,高度适宜生境增加9 944 km2;中度适宜生境平均海拔较当前气候条件上升126 m,高度适宜生境平均上升85 m。总的来说,贵州省青冈林对全球气候变化的响应不十分敏感。     

美味猕猴桃地理分布模拟与气候变化影响分析

为了解气候变化对美味猕猴桃(Actinidia deliciosa)地理分布的影响,结合气候情景,采用Maxent预测美味猕猴桃的适生区的变化趋势。结果表明,基准气候和未来情景下构建的美味猕猴桃分布模型的AUC值均达到极好的标准。基准气候条件下,美味猕猴桃在中国的适生区为22°~38°N,96°~122°E,总面积为3.367 9×106 km2,高适生区位于秦岭-巴山、四川盆地东部、云贵高原东部、武陵山-巫山、武夷山脉。RCP4.5和RCP8.5情景下,美味猕猴桃在中国的高适生区面积将显著减少,中适生区面积则呈增加趋势,两种情景下高、中质心均向偏南或低纬度方向移动,RCP8.5情景下质心的迁移轨迹最长,变动范围最大。Maxent模型的准确预测对于优化猕猴桃产业结构具有重要指导意义。     

The ability of climate envelope models to predict the effect of climate change on species distributions

Climate envelope models (CEMs) have been used to predict the distribution of species under current, past, and future climatic conditions by inferring a species' environmental requirements from localities where it is currently known to occur. CEMs can be evaluated for their ability to predict current species distributions but it is unclear whether models that are successful in predicting current distributions are equally successful in predicting distributions under different climates (i.e. different regions or time periods). We evaluated the ability of CEMs to predict species distributions under different climates by comparing their predictions with those obtained with a mechanistic model (MM). In an MM the distribution of a species is modeled based on knowledge of a species' physiology. The potential distributions of 100 plant species were modeled with an MM for current conditions, a past climate reconstruction (21 000 years before present) and a future climate projection (double preindustrial CO₂ conditions). Point localities extracted from the currently suitable area according to the MM were used to predict current, future, and past distributions with four CEMs covering a broad range of statistical approaches: Bioclim (percentile distributions), Domain (distance metric), GAM (general additive modeling), and Maxent (maximum entropy). Domain performed very poorly, strongly underestimating range sizes for past or future conditions. Maxent and GAM performed as well under current climates as under past and future climates. Bioclim slightly underestimated range sizes but the predicted ranges overlapped more with the ranges predicted with the MM than those predicted with GAM did. Ranges predicted with Maxent overlapped most with those produced with the MMs, but compared with the ranges predicted with GAM they were more variable and sometimes much too large. Our results suggest that some CEMs can indeed be used to predict species distributions under climate change, but individual modeling approaches should be validated for this purpose, and model choice could be made dependent on the purpose of a particular study.     

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。     

Nowhere to Invade: Rumex crispus and Typha latifolia Projected to Disappear under Future Climate Scenarios

Future climate change has been predicted to affect the potential distribution of plant species. However, only few studies have addressed how invasive species may respond to future climate change despite the known effects of plant species invasion on nutrient cycles, ecosystem functions, and agricultural yields. In this study, we predicted the potential distributions of two invasive species, Rumex crispus and Typha latifolia, under current and future (2050) climatic conditions. Future climate scenarios considered in our study include A1B, A2, A2A, B1, and B2A. We found that these two species will lose their habitat under the A1B, A2, A2A, and B1 scenarios. Their distributions will be maintained under future climatic conditions related to B2A scenarios, but the total area will be less than 10% of that under the current climatic condition. We also investigated variations of the most influential climatic variables that are likely to cause habitat loss of the two species. Our results demonstrate that rising mean annual temperature, variations of the coldest quarter, and precipitation of the coldest quarter are the main factors contributing to habitat loss of R. crispus. For T. latifolia, the main factors are rising mean annual temperature, variations in temperature of the coldest quarter, mean annual precipitation, and precipitation of the coldest quarter. These results demonstrate that the warmer and wetter climatic conditions of the coldest season (or month) will be mainly responsible for habitat loss of R. crispus and T. latifolia in the future. We also discuss uncertainties related to our study (and similar studies) and suggest that particular attention should be directed toward the manner in which invasive species cope with rapid climate changes because evolutionary change can be rapid for species that invade new areas.