基于MaxEnt模型的大豆蚜全球潜在地理分布分析

【目的】为预测和分析大豆蚜Aphis glycines的全球潜在地理分布,研究大豆蚜分布与环境变量之间的联系。【方法】利用最大熵法生态位模型(maximum entropy niche-based modeling, MaxEnt)和地理信息系统软件ArcGIS,根据收集的大豆蚜已知分布点和环境变量,预测大豆蚜的全球潜在地理分布区,推测环境变量对大豆蚜分布的影响。【结果】结果表明,大豆蚜适生区主要分布在低海拔地区,高 度适生区集中在25°~50°N的中国、日本、韩国、朝鲜、加拿大、美国、意大利和格鲁吉亚。决定大豆蚜分布地点的关键环境变量为最暖季度降水量、最暖季度平均温度、最湿季度平均温度、最干月降水量、月平均昼夜温差和温度季节性变化标准差。【结论】大豆蚜潜在地理分布区域广泛,应在各国大豆农产品贸易时做好检验检疫工作,以防止大豆蚜的扩散。     

气候变化对全球马缨丹分布影响的空间模拟

【目的】马缨丹是世界10种最有害的入侵杂草之一,预测其潜在适生区变化对入侵植物防控具有重要意义。【方法】以马缨丹为研究对象,采用有效分布点数据1744份和10个气候因子,使用MaxEnt模型和ArcGIS10.4软件,选用当前气候情景以及2050sSSP126、2050sSSP245、2050sRCP5.8、2090sSSP126、2090sSSP245、2090sSSP585 6个不同气候情景,对马缨丹全球潜在分布区进行预测。【结果】温度和降水因子是制约马缨丹入侵的主要因子,其中年降水量(bio12,48.6%)、最干季度的平均温度(bio9,36.4%)、温度季节性(bio4,4.6%)和最热季度的平均温度(bio10,4.2%)是制约马缨丹分布格局的主要环境因子。南美洲、非洲南部、亚洲南部以及澳大利亚北部和东部具有较高的入侵风险。从当前气候情景到2050年气候情景再到2090年气候情景的过渡中,其适生区面积呈增加趋势,其中高适生区面积持续增加。【结论】在水热条件以及生物因素3个层面上严格防控马缨丹入侵,以增加土著生态系统的完整性。     

基于Maxent模型的冬虫夏草中国潜在适生区预测

冬虫夏草(Ophiocordyceps sinensis)是分布在青藏高原高寒地区稀缺的可再生生物资源, 是我国传统名贵中药材, 具有很高的药用价值和经济价值。目前对冬虫夏草的潜在适生区研究较少, 对虫草资源的空间分布格局尚不清晰。明确冬虫夏草在我国的地理分布, 对其保护及有效利用具有重要意义。研究共收集了175个分布点及24个环境因子数据, 最终筛选出12个环境变量数据参与模型训练, 利用Maxent模型预测冬虫夏草中国潜在适生区, 通过ROC曲线分析模型预测效果, 结合贡献率、置换重要值和刀切法检验分析环境变量对冬虫夏草分布的影响。结果显示: 我国虫草主要分布于西藏、青海、甘肃、四川和云南五省, 适生区总面积(高适宜分布区与中适宜分布区)为8.82927×105 km2。ROC评价结果显示, Maxent模型训练数据的AUC值高达0.959, 表明预测结果准确度极高。对环境变量进行分析, 影响冬虫夏草地理分布的主要环境因子是海拔, 最暖季度平均温度, 最暖季度降水量。本研究明确了冬虫夏草在我国的潜在适生分布区, 为虫草的资源明确及生境保护提供了理论依据。     

入侵植物薇甘菊在贵州的潜在适生区及其变化趋势

【目的】薇甘菊是一种危害性极大的外来入侵植物,2016—2022年间,多次在贵州省发现其入侵种群。预测薇甘菊在贵州的潜在适生区及其变化规律,可对贵州薇甘菊防控体系建设提供依据。【方法】在全球筛选薇甘菊分布点1001个,结合22个环境因子数据,采用最大熵模型(MaxEnt)预测当前及未来气候条件下薇甘菊在贵州的潜在分布情况,并进行主导因子分析。【结果】当前气候条件下,薇甘菊在贵州的高适生区面积为1.51万km²,占全省面积的8.60%,主要位于黔西南州和黔南州;在未来气候条件下,薇甘菊在贵州的适生区呈扩增状态,适生区分布中心坐标(26.43°N,107.00°E)由黔南州向贵阳市转移;影响薇甘菊适生范围的主导因子是年平均温度、昼夜温差平均值、温度季节性变化、最冷月份最低温、年降水量和最热季平均降水量。【结论】薇甘菊在贵州的适生区范围广,温度和降水是主要影响因素。在未来气候条件下,薇甘菊在贵州的适生区呈扩增状态,整体向北迁移扩散的趋势明显。     

基于MaxEnt模型的气候变化下杏树鬃球蚧在中国的潜在地理分布预测

【目的】杏树鬃球蚧在天山野果林暴发成灾,对野杏的生存以及野果林的生态环境造成严重影响,同时危害栽培果园。预测未来气候情景下杏树鬃球蚧在中国的潜在适生区,可为农林部门开展防控工作提供科学依据。【方法】收集关于杏树鬃球蚧的分布点与气候数据,采用MaxEnt模型预测其在中国的适生区。【结果】MaxEnt模型中的AUC值为0.949,表明预测结果具有较高可靠性。最冷月最低温度、最冷季度降水量、温度季节性变化标准差、等温性是影响杏树鬃球蚧潜在分布的主要环境变量。杏树鬃球蚧在我国分布区较为广阔。该模型预测杏树鬃球蚧的高适生区主要分布在辽宁省环渤海区域、河北、北京、天津、山东、河南、陕西省中部、甘肃和陕西的临界处,以及新疆维吾尔自治区的伊犁哈萨克自治州、巴音郭楞蒙古自治州和阿勒泰地区,中适生区以高适生区为核心向外蔓延。其高、中、低适生区分别占中国陆地面积的4.62%、6.69%、18.77%。未来气候情景下,高适生区呈进一步扩散趋势,尤其在新疆地区,高适生区大面积扩散。【结论】杏树鬃球蚧适生区面积占陆地面积的30.08%,有继续扩张和大面积暴发风险,在我国西北地区、华北地区面临的形势更为严峻,应引起相关部门关注。     

四川省猕猴桃溃疡病潜在分布预测及适生区域划分

为探明猕猴桃溃疡病在四川的适生性,选用MaxEnt模型,基于分布信息和环境变量,对该病在四川潜在分布区进行预测,分析主要环境变量对其分布的影响,并利用受试者工作特征曲线对模拟准确度进行评价.结果表明: 10次重复模拟的曲线下面积平均值为0.914,预测结果准确.猕猴桃溃疡病在四川的高适生区主要位于成都市、德阳市、绵阳市、广元市、巴中市、达州市和雅安市,中适生区在四川21地市州均有分布.刀切法筛选出影响猕猴桃溃疡病潜在分布的主要环境变量及其指标为:最冷月最低气温(-6.8～7.5 ℃)、最暖季度平均气温(15.6～32.3 ℃)、最干季度平均气温(-0.8～21 ℃)、年降水量(709～950.9 mm)和气温季节性变化标准差(4.7～9.6 ℃).本研究对制定猕猴桃溃疡病早期监测、预警及控制措施意义重大.     

基于MaxEnt模型预测黄脊竹蝗在中国的适生区

为探明黄脊竹蝗Ceracris kiangsu在我国的潜在适生区,做好早期虫情监测.本研究根据267个黄脊竹蝗物种分布点,结合气候数据,采用最大熵(Maxent)模型和ArcGIS预测黄脊竹蝗在我国的适生区分布.结果表明:影响黄脊竹蝗适生区分布的主要环境变量为最干月降水量和最冷月最低温,次要环境变量为湿季降水量、最热月最高温、降水量季节性变异系数和温度年较差.预测的黄脊竹蝗高适生区、中适生区、低适生区分别占全国陆地总面积的3.0％、5.6％和10.3％,适生区主要分布在江淮流域、长江中下游地区、华南及西南等地.模型预测结果与实际调查一致性较高,能够反映真实分布情况,对科学开展黄脊竹蝗防控具有较高参考价值.     

基于MaxEnt模型的菜豆象全球潜在适生区预测

[目的]菜豆象是重要的检疫性害虫,预测其在全球范围内的潜在适生区可为农业部门开展菜豆象防控工作和检验检疫部门制定检疫策略提供科学依据.[方法]在收集菜豆象已有分布点和全球气象数据的基础上,采用MaxEnt模型对其在全球范围内的潜在适生区进行预测分析.[结果]MaxEnt模型的AUC平均值为0.926,预测结果准确可靠....     

中国特有种天山猪毛菜的地理分布及潜在分布区预测

基于野外调查的居群分布信息和20个环境变量(包括海拔及19个气候变量),采用最大熵模型( MaxEnt)和地理信息系统( ArcGIS)对中国特有种天山猪毛菜( Salsola junatovii Botsch.)的潜在分布区进行预测;并采用受试者工作特征曲线( ROC)和刀切法( jackknife test)分别检验MaxEnt模型的精度和评估各环境变量在决定潜在分布区时的贡献量。结果显示：天山猪毛菜主要分布在中国新疆南部的12个县(包括托克逊县、和硕县、和静县、焉耆县、拜城县、库车县、温宿县、乌什县、阿合奇县、阿图什县、乌恰县和阿克陶县),但在相关文献记载的曾有分布的阿克苏市、柯坪县和喀什市则本调查中没有发现。通过MaxEnt模型预测,天山猪毛菜的潜在适生区主要集中在新疆南部(包括天山南坡和塔里木盆地西南缘)以及甘肃的西部和东部等,新疆西部地区有零星分布;在调查的15个居群中,除居群14(位于乌恰县西部)外,其他14个居群均位于潜在适生区内,其中的7个居群位于非常适宜的潜在适生区内,表明利用MaxEnt模型预测天山猪毛菜的潜在适生区效果较好。在20个环境变量中,对预测结果贡献量位居前3位的环境变量为最冷季度平均温度、最冷月最低温和最干季度平均温度,表明该种的分布与低温相关。此外,对天山猪毛菜潜在适生区与实际分布区差异的成因进行了分析。     

全球变化格局下重要传粉昆虫大蜜蜂的潜在适生区变化

【目的】当前全球气候变化、土地利用改变、人类活动加剧等正威胁着传粉昆虫的多样性及分布;蜜蜂是生态系统中重要的传粉昆虫类群,对气候、环境变化响应敏感。本研究以重要的传粉昆虫大蜜蜂Apis dorsata为对象,探讨全球变化格局下其潜在适生区变化以及影响其分布的关键因子。【方法】通过文献、馆藏和野外调查系统收集了全球范围内大蜜蜂的物种分布数据,使用13个环境变量通过MaxEnt模型模拟了大蜜蜂当前的潜在适生区;使用9个气候变量并结合公共地球系统模型(CCSM4)模拟了大蜜蜂过去、当前和未来的潜在适生区。【结果】AUC比率显示MaxEnt模型对大蜜蜂的潜在适生区模拟具有较高的准确性,模拟结果表明大蜜蜂的中高潜在适生区主要分布在南亚和东南亚湿润的热带雨林、热带季节性雨林和低地雨林。人类影响、温度季节性变化、等温性、最冷季均温和海拔是影响大蜜蜂潜在适生区的5个最主要因子;在人类影响下大蜜蜂的潜在适生区向山区和连片的湿润常绿森林区收缩,中高潜在适生区显著减少且呈破碎化趋势。基于9个气候变量和CCSM4气候模型对过去、当前和未来的模拟结果显示：在过去的末次冰盛期,东南亚地区可能是大蜜蜂的避难所;在未来,广布于热带地区的大蜜蜂适生区与当前的相近,且部分地区适生指数升高。【结论】基于气候的模拟结果显示大蜜蜂能积极应对未来气候变暖,但随人类活动的加剧及全球气候变化,大蜜蜂仍然面临较大的威胁,需要加强其在南亚和东南亚的中高潜在适生区的重视和保护。     

基于生态位模型预测野生油茶的潜在分布

油茶(Camellia oleifera)是我国第一大木本油料作物, 野生油茶是油茶育种的宝贵遗传资源。本研究从中国数字植物标本馆(CVH, http://www.cvh.org.cn/)获得可靠的野生油茶分布点数据, 结合气象和土壤数据, 分别应用最大熵(MaxEnt)模型和规则集遗传算法(GARP)模型构建了野生油茶的生态位模型, 预测了野生油茶的潜在分布区, 并分析了影响野生油茶分布的主要环境变量。根据生态位模型预测的分布概率值, 对野生油茶的潜在分布区划分适生等级, 并与主要油茶产地的实际分布数据进行比较, 以验证适生等级划分的可靠性。结果表明, 两种模型的预测结果均能较好地反映油茶的分布情况。GARP模型预测的潜在分布区更广, 而MaxEnt模型的预测结果更精确。两种模型的预测结果均显示, 野生油茶的潜在分布区大部分位于中国, 但在中南半岛也有部分分布。MaxEnt模型预测的野生油茶在中国的潜在分布区与我国亚热带常绿阔叶林的分布区基本吻合, 高适生区主要可以分为3大区域: (1)东北-西南走向的武夷山脉及附近的群山区域; (2)东西走向的南岭山脉及附近的群山区域; (3)东北-西南走向的武陵山脉及附近的群山区域。MaxEnt模型分析显示, 影响野生油茶分布的主要环境变量是昼夜温差月均值、最干季降水量与最暖季降水量。油茶生长面积较大的地区绝大部分都位于MaxEnt模型预测的中、高适生区, 说明适生等级的划分较可靠。实地考察显示, 生态位模型的预测结果对于寻找野生油茶资源具有较高的参考价值。此外, 本研究也充分显示, 利用中国数字植物标本馆的植物分布数据, 结合相应的环境数据构建生态位模型, 有助于了解作物野生近缘种的地理分布。     

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模型的濒危植物丹霞梧桐潜在适生区预测

模拟预测濒危植物丹霞梧桐(Firmianadanxiaensis)的潜在适生区,对合理指导保护该植物有重要意义。通过MaxEnt(最大熵模型)和ArcGIS,基于广东南雄丹霞梧桐自然保护区野外实地调查的16个分布点,及生物气候、地形和地貌覆被多重环境变量,对丹霞梧桐在广东南雄丹霞梧桐自然保护区的潜在适生区进行模拟预测。结果显示,模拟训练集和测试集的AUC值分别为0.851和0.913,预测结果准确性高。丹霞梧桐的高、中适生区主要分布在南雄丹霞梧桐自然保护区南部,占总面积40.45%;影响丹霞梧桐分布的主要环境因子包括地貌成因、土地覆被、最旱季降水量、坡度及等温性等,其中地貌成因(贡献率75.8%)是影响丹霞梧桐潜在分布的最主导因子。综合分析表明,丹霞梧桐的潜在适生区为海拔150—300 m、坡度30°—55°、年度气温范围28.3—28.6℃,最旱季降水量135—137 mm之间的侵蚀分化低丘陵丹霞地貌,适生的气候条件为温度相对较高、降水量少的区域。上述研究结果可为丹霞梧桐的保护与恢复提供理论依据。     

栎方翅网蝽Corythucha arcuata(Say)在中国的潜在适生区预测

【目的】栎方翅网蝽是栎树上的一种重要害虫,自21世纪入侵意大利以来,迅速在欧洲地区暴发成灾。本文旨在探明栎方翅网蝽入侵中国的风险性。【方法】利用MaxEnt生态位模型预测栎方翅网蝽在中国的潜在适生区,分析栎方翅网蝽入侵、定殖和扩散的可能性。【结果】栎方翅网蝽入侵中国并在中国黄河长江中下游平原定殖和扩散的风险性极高,高度适生区包括重庆市、安徽省、湖北省、河南省、浙江省、湖南省、贵州省和四川省。通过分析环境因子重要性表明,最冷季度平均温度是影响栎方翅网蝽适应区的最关键环境变量;年平均温度、等温性和最干季度平均温度是影响栎方翅网蝽适应区分布的主要环境因素。【结论】栎方翅网蝽在我国定殖扩散风险高,建议植物检疫部门加强栎方翅网蝽的监控,并将栎方翅网蝽列入中华人民共和国进境植物检疫性有害生物名录。     

外来入侵植物肿柄菊在云南的扩散风险研究

预测外来入侵植物的潜在入侵范围以及对不同环境的适应性,能够为外来植物入侵提供预警和预防.该文通过实地调查肿柄菊(Tithonia diversifolia)在云南的入侵范围,以及收集世界其他地区分布点,结合12个关键环境变量,利用MaxEnt模型对肿柄菊适生区范围和环境限制因子进行分析.结果表明:在世界范围适生区分布格...     

落叶松枯梢病在中国的适生性

落叶松枯梢病(Neofusicoccum laricinum)是威胁落叶松人工林的检疫性林木病害。明确当前该病在中国的潜在适生区及其在未来对气候变化的响应,揭示影响该病害发生流行的主导环境变量,对落叶松枯梢病的早期预警及防治具有重要意义。基于落叶松枯梢病分布数据和环境数据,利用ENMTools、R和刀切法(Jack knife test)筛选分布点数据和环境因子,通过MaxEnt、ArcGIS、SDMTools等技术预测当前和未来气候条件下落叶松枯梢病在中国的潜在适生区,划分病害适生等级并计算各适生等级面积占比,绘制质心转移轨迹。结果表明:(1)建立的落叶松枯梢病在中国的潜在适生区预测模型具有高精确性和可信度(不同年份和不同气候模式下的AUC值均大于0.9);(2)影响落叶松枯梢病分布的主要环境变量为年平均气温、最暖季度降水量、年降水量和最暖季度平均温度;(3)当前气候模式下落叶松枯梢病在中国的潜在适生区面积占中国国土总面积的18.02%,中高适生区集中分布在中国辽宁东南部、吉林东部、黑龙江大部分地区、内蒙古东北部;(4)在三种不同气候条件下(ssp126、ssp245、ssp585),未来落叶松枯梢病在中国的潜在适生区面积与现代气候条件相比均有所减少,其质心由东北向华北、西南地区转移。落叶松枯梢病一旦发生将会造成不可逆的生态灾难和经济损失,因此本研究对落叶松枯梢病在中国的潜在适生区进行预测和分析,研究结果对合理区划落叶松枯梢病潜在入侵风险地、加强重点地区的检疫监测、及时制定有效的防治手段,以及对于发生区的监测和防治与未发生区的早期预警和监管具有重要意义。     

广东中山市薇甘菊地理分布及适生区预测

通过实地踏查，收集薇甘菊(Mikania micrantha)在广东中山市的分布情况，绘制薇甘菊在中山市的分布图，并利用MaxEnt模型，对薇甘菊实际分布点的环境变量进行定量分析，预测出当前气候下薇甘菊在中山市的适生区。结果表明，中山市所辖25个镇(街道)和市自然保护地管护中心均有薇甘菊分布，总体呈南多北少的态势；ROC曲线的AUC值均在0.8以上，预测结果具有较高的可信度；降水量变化方差、海拔、最冷月份最低温度和最暖季降水量为限制薇甘菊在中山市分布的4个最大环境变量，累积贡献率达75.5%；中山市95.40%的地区对薇甘菊的生长具有不同程度的适宜性，其中高、中、低适生区面积分别占中山市面积的5.33%、33.56%、56.51%。综上所述，薇甘菊对中山市的入侵较为严重，扩散趋势未被遏制；MaxEnt模型能较好地预测薇甘菊在中山市的潜在分布区，但是存在一定偏差。     

气候变化下考氏白盾蚧的潜在分布区预测

【目的】评估园林植物害虫考氏白盾蚧Pseudaulacaspis cockerelli当前和未来在全世界的潜在分布区,揭示未来气候变化下考氏白盾蚧的分布动态,明确气候环境因素对其潜在分布的影响。【方法】以考氏白盾蚧为研究对象,基于考氏白盾蚧在全球的118条有效地理分布记录和19个环境变量,运用优化的MaxEnt模型和ArcGIS软件,推测气候变化下当前、2050年和2070年考氏白盾蚧的潜在分布格局,采用响应曲线确定环境变量的适宜区间,定量确定考氏白盾蚧未来气候条件下潜在地理分布动态。【结果】MaxEnt模型运算的平均曲线下面积(area under the curve, AUC)值为0.7182,表明该预测模型的预测精度比较高。当前考氏白盾蚧潜在地理分布的总适生区面积约为2.73×10⁷ km²,其中高适生区面积大约为4.37×10⁶ km²,占潜在可入侵总面积的16％,该区域主要位于美国与巴西西南沿海地区,印度西部地区及西部沿海区域,孟加拉国,越南北部大部,中国西南大部及华东华中大部,以及日本南部地区;在未来气候条件下,伴随着CO₂浓度的升高,考氏白盾蚧的高适生面积将显著增加。影响考氏白盾蚧的潜在地理分布的主要环境变量为平均月温差、昼夜温差与年温差比、最湿季平均温度和降水季节性,其中昼夜温差与年温差比的贡献率最高,达到38.8%。【结论】本研究结果表明考氏白盾蚧适宜生境主要受平均月温差和昼夜温差与年温差比的影响。本研究为考氏白盾蚧的综合防治提供重要依据和数据支撑。     

末次冰盛期以来香果树潜在地理分布格局变迁

香果树是中国特有的单种属孑遗树种,探讨末次冰盛期以来香果树在中国的潜在地理分布格局及其变化,对研究茜草科乃至中国亚热带植物区系的系统发育、古生态和古气候变迁等具有重要作用。研究基于最大熵MaxEnt模型与ArcGIS空间分析技术,利用香果树分布点位信息与气候数据,构建其在末次冰盛期(LGM)、全新世中期(MID)、当前(1960—1990年)以及未来(2061—2080年)的潜在地理分布格局,探明其分布格局的变化趋势,揭示引起其潜在地理分布格局改变的关键因子。结果表明,香果树当前适生区总面积约197.575×10⁴ km²,主要位于中国亚热带地区,其中高适生区集中分布于四川盆周山地、武陵山与武夷山地区,最干季度平均温、最湿月降水量、最冷季度降水量是限制其分布的主要气候因子。末次冰盛期时香果树广泛分布于中国亚热带地区,随后适生区开始缩减且向内陆退缩,全新世中期后适生区面积继续缩减并向高纬度地区迁移。随着全球气候变暖,在不同排放情景下香果树适宜生境面积均进一步缩减并向西与高纬度地区迁移。总体而言,从末次冰盛期至未来,香果树适生区呈现持续缩减并向西...     

茶园重要捕食性天敌白斑猎蛛在中国的潜在适生区预测

白斑猎蛛是茶园重要的捕食性天敌,对茶园害虫生物防治起着重要作用。研究白斑猎蛛的潜在分布范围以及气候变暖对其分布潜在的影响,对保护和利用白斑猎蛛,充分发挥其对茶园害虫的生态调控作用具有重要意义。基于白斑猎蛛当前在中国的163个分布点和6个环境变量,利用MaxEnt模型预测当前及未来(2050年)2种气候情景(SSP2＿4.5、SSP5＿8.5)下白斑猎蛛在中国的潜在适生区。结果显示,MaxEnt模型对白斑猎蛛潜在适生区分布预测具有较好的准确度,平均受试者工作特征曲线下面积(AUC)值为0.852;测试样本遗漏率与预测遗漏率基本吻合,模型构建效果很好。白斑猎蛛在中国大部分省份均有分布,当前适宜分布区总面积约为429.93万km~2,占国土总面积的44.78%;高适生区主要分布在山东、河南、江苏、安徽、湖北、重庆、浙江、江西、湖南、贵州、福建。未来气候情景下,白斑猎蛛潜在适生区面积呈扩大趋势,主要体现在新疆、吉林、辽宁、内蒙古、陕西、广东、广西、海南的适生区范围扩张。在SSP5＿8.5气候情景下,总适生区面积变化最大,由当前的429.93万km~2增加到562.22万km~2,增幅达30.7...