气候变化对黄腹角雉潜在栖息地的影响

气候变化直接影响物种赖以生存的栖息地环境条件,进而影响物种的分布、数量和存活率。基于优化后最大熵(MaxEnt)模型预测气候变化下黄腹角雉(Tragopan caboti)过去、当前、未来时期的潜在栖息地格局。结果表明,降水量、温度、海拔是栖息地的主要影响因子。当前时期适宜栖息地面积较过去时期下降24.69%;未来2041—2060年间,共享社会经济路径(SSP)3-7.0与SSP5-8.5情景下黄腹角雉适宜栖息地面积较当前时期分别下降55.19%、58.10%。浙江、江西和福建是当前以及未来黄腹角雉核心适宜栖息地,适宜栖息地面积呈现下降的趋势,并往高纬度区域移动。     

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...     

气候变化对阔叶红松林潜在地理分布区的影响

物种地理分布主要取决于它对气候、地形等环境因子的适应性。基于22个环境因子和阔叶红松林的4类主要建群树种——红松、紫椴、水曲柳和蒙古栎的地理分布数据,采用最大熵模型模拟了阔叶红松林的潜在分布区域,并分析决定阔叶红松林地理分布的主要气候和地形因子,最后利用政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的3种排放场景(SRES-A2、SRES-A1B、SRES-B1)下2020、2050、2080年的气候数据预测阔叶红松林的未来潜在分布区。结果表明:各树种的受试者工作特征曲线下面积(AUC值)都大于0.8,说明模型有很好的预测能力;影响阔叶红松林分布的主导环境因子是年降雨量、季节性降雨量、海拔、年平均温度、最湿季度的平均温度。在基准气候条件下,阔叶红松林的高度适宜分布区主要分布在长白山和小兴安岭地区,占研究区总面积的11.69%,低度适宜区面积、不适宜区面积分别占研究区总面积的23%和65.31%。模型预测结果显示,未来在A2、A1B和B1气候情景下,阔叶红松林高度适宜区的南界与北界都向北移动,其面积有缩减的趋势,而低度适宜区的面积有增加的趋势。     

气候变化对祁连山蒙古扁桃潜在适生区的影响

气候变化将改变物种的生存环境,影响其分布范围,甚至威胁到某些物种的生存。本文通过ArcGIS软件和最大熵(MaxEnt)模型模拟蒙古扁桃(Amygdalus mongolica)在祁连山当前(1970—2000年)和未来(2081—2100年)2个气候时期背景下的地理分布格局,并分析其主要的环境影响因素。结果表明：(1)在当前气候条件下,蒙古扁桃在祁连山的东南部有较好的适生性;(2)未来4种气候情景下(SSP126,SSP245,SSP245和SSP585),蒙古扁桃在祁连山南部及东南部的适生区有消失的风险,扩张区主要集中在祁连山中北部的国家公园附近;(3)蒙古扁桃的分布格局主要向祁连山北部和高纬度地区迁移;(4)最湿月降水量(Bio13)、坡度(Slope)、最冷季度均温(Bio11)和最热月最高温(Bio5)的累计贡献率达到了80%以上,是影响蒙古扁桃适生分布的主要因子。本研究模拟、分析、预测了当前和未来不同情景下蒙古扁桃在祁连山的潜在分布及其变化,为祁连山生态及物种多样性的保护提供科学依据。     

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...     

气候变化对雪豹全球潜在适生区分布的影响与评估

气候变化不仅是人类正在面临的挑战,也是野生动物需要应对的危机。雪豹(Panthera uncia)作为亚洲中部高原和山脉的旗舰种,它的生存和繁衍可以反映青藏高原等地区生态系统的健康状况。青藏高原等地区的气候变暖速度远快于全球平均水平,研究气候变化对雪豹的生境的影响对于高原物种的保护有重要意义。以雪豹为研究对象,采用第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)气候模式下四种共享社会经济路径(SSPs)对应的未来21世纪中期和21世纪末期的环境数据,并基于最大熵模型(MaxEnt),结合ENMTool、SDMTool、ArcGIS和R等工具对当前和未来全球不同发展模式引起的气候变化对雪豹适宜生境的影响进行了模拟预测和分析评估。研究发现：(1)影响雪豹分布的主要环境因素包括：两种气候变量(年平均气温和最冷月最低温度),两种地形变量(海拔和坡度)和一种水文变量(距离最近河流的距离)。(2)当前气候模式下雪豹的全球潜在适宜分布区的总面积约为1122.05万km²,其中低适生区面积为534.5万km²,中适生区面积为386.15万km²...     

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。     

气候变化对5种植物分布的潜在影响

利用CART(分类和回归树Classification and regression tree)模型,采用A2和B2气候情景,模拟分析了气候变化对观光木(Tsoongiodendron odorum)、鹅掌楸(Liriodendron chinense)、独叶草(Kingdonia uniflora)、草苁蓉(Boschniakia rossica)和刺五加(Acanthopanax senticosus)分布范围及空间格局的影响。结果表明:与目前适宜分布范围相比,气候发生变化后,观光木的分布范围变化不大,其它植物则缩小;观光木的新适宜与总适宜分布范围扩大,而其它植物缩小;草丛蓉和刺五加的目前适宜、新适宜及总适宜分布范围缩小幅度较大,鹅掌楸和独叶草次之;观光木和鹅掌楸向目前适宜分布区北部区域扩展,独叶草向西南区域扩展,草丛蓉和刺五加的适宜范围在2081～2100年会散失。气候变化下,这些植物的适宜分布范围随年降水量和年均气温的变化不一致,观光木的目前适宜、独叶草的新适宜及总适宜分布范围与年降水量和年均气温,以及草苁蓉的分布范围与降水量的相关性不显著(P0.05)。这些植物的空间分布格局将随气候变化而发生变化。     

气候变化对落叶松人工林在中国适生区分布的影响

落叶松(Larix)是我国的主要造林树种,其适生区的分布在很大程度上受气象要素等环境因子的影响。研究落叶松人工林适生区分布在气候变化下的变迁,可为应对气候变化的林业管理策略提供技术指导和科学依据。选取华北落叶松、日本落叶松、长白落叶松和兴安落叶松为研究对象,搜集整理了它们在中国地区的308条有效分布记录和22个环境因子变量,运用最大熵(MaxEnt)模型探测了制约落叶松人工林分布的主要环境因子及其适生区范围,模拟并分析了1931-2020年落叶松人工林适生区受气候变化影响的空间分布变化。结果表明:(1)研究选取的MaxEnt模型对落叶松适生区的模拟效果都达到了"极准确"的程度,受试者工作特征曲线面积(AUC值)在0.92-0.977之间。影响落叶松人工林分布的主要环境变量为最湿月降水量、海拔、最湿季度平均温度和温度季节变化方差,累计贡献率达到了73.8%。(2)当前(1991-2020年)气候条件下落叶松人工林适生区面积为182.34×10⁴km²。其中,高适生区面积为53.57×10⁴km²,占总适生面积的29.38%。高适生区集中分布在长白山脉、大兴安岭、燕山、小陇山、太行山脉以及秦岭-大巴山等地区。(3)1931-1960年期间落叶松的高适生区面积为28.33×10⁴km²,1961-1990年期间为33.10×10⁴km²,当前气候条件下进一步增至53.57×10⁴km²。落叶松适生区的范围在过去90年间整体呈现向北移动的趋势。其中,华北落叶松分布在整体上向北大约移动了3°,且分布面积显著增加。日本落叶松位于辽宁东部的高适生区向北移动,位于秦岭-大巴山地区的高适生区则没有明显的偏移,但是分布范围却向高海拔地区集中。长白落叶松的适生区范围向北移动了5°,且分布面积先减少后增加,增加的主要区域是长白山北部。兴安落叶松的适生区范围同样是向北移动,有部分适生区移出了我国北界, 这是其适生区面积在近些年减小的主要原因。     

基于MaxEnt和ArcGIS对太白米的潜在分布预测及适宜性评价

利用最大熵生态位模型(MaxEnt)与地理信息系统(ArcGIS),结合89个太白米地理分布数据、28个气候因子以及6个与太白米生长相关的土壤因子,对太白米在我国的潜在分布和适宜等级进行了预测。结果表明:太白米的最适生区(适宜系数0.5)主要集中分布在四川(阿坝、甘孜和凉山,51813 km2)、云南(迪庆和丽江,15889 km2)、陕西(太白,16131 km2)、西藏(林芝、山南和日喀则,17748 km2)和甘肃(陇南,12184 km2)等地区。ROC曲线的AUC=0.979,表明预测结果可信度高。影响太白米分布的主要环境因素有年均降水量(贡献率38%)、海拔(32.1%)、1月最低温(7.6%)、1月降水量(6.8%)、土壤pH值(3.9%)等,太白米最适宜区环境参数为:年均降水量870 mm,海拔2550 m,1月最低温-6.3℃,1月降水量5.3 mm,土壤pH=6.77。     

气候变化情景下大花杓兰在中国的适生区预测

大花杓兰(Cypripedium macranthos)隶属兰科杓兰属,是国家二级重点保护野生植物,与大多数杓兰属植物分布在我国西南山区不同,主要分布于我国的华北、东北和台湾等地区。多年来,过渡采挖等导致了大花杓兰种群数量和个体数目急剧下降。鉴于大花杓兰特殊的分布格局和濒危现状,选择过去、当前和未来8个气候情景,利用MaxEnt物种分布模型结合38个环境变量及来源于数据库和最新实地调查的80个分布位点进行建模,分析了影响大花杓兰分布的关键环境变量,预测了其在当前、过去和未来气候情景下的适生区及其分布中心和迁移趋势。结果表明：当前情景下,大花杓兰适生区主要分布在我国东北和华北地区。影响其分布的5个关键环境变量分别是：UV-B最强月份均值(UV-B3,贡献率：54.0%)、森林覆盖率(FOR,贡献率：14.3%)、降水量季节性变化(BIO15,贡献率：7.4%)、温度季节性变动系数(BIO4,贡献率：6.8%)和草/灌木/林地(GRS,贡献率：4.6%)。其中,紫外辐射相关变量是首次被运用在杓兰属植物的适生区分布预测中,并被证实对大花杓兰的分布具有重要影响。过去3个气候情景下大花杓兰总适生...     

气候变化对东北濒危动物驼鹿潜在生境的影响

气候变化是造成生物多样性下降和物种灭绝的主要因素之一。研究气候变化对物种生境,尤其是濒危物种生境影响对未来保护物种多样性和保持生态系统功能完整性具有重要意义。以驼鹿乌苏里亚种(Alces alces cameloides)为研究对象,选取了对驼鹿分布可能存在影响的22个环境因子,利用最大熵(Maxent)模型模拟了驼鹿基准气候条件下在我国东北的潜在生境分布,并预测了RCP4.5和RCP8.5两种气候变化情景下2041—2060年(2050s)、2061—2080年(2070s)驼鹿潜在分布,采用接收工作曲线下面积(AUC)对模型预测能力进行评估。研究结果表明:最大熵模型预测驼鹿潜在生境分布的精度较高(平均AUC值为0.845),22个环境因子中,年均温、最暖季均温、年降水、平均日较差是影响驼鹿生境分布的主要因子。基准气候条件下,驼鹿的潜在生境面积占研究区域总面积的36.4%,潜在生境分布区主要在大、小兴安岭。随着时间的推移,研究区内驼鹿当前潜在生境面积明显减少,而新增潜在生境面积较少,总面积呈现急剧减少的趋势,其中RCP8.5情景减少程度大于RCP4.5情景。至2050s阶段,当前潜在生境面积平均将减少62.3%,新增潜在分布面积平均仅为3.6%,总潜在生境面积最高将减少65.6%,平均将减少58.8%;至2070s阶段,当前潜在生境面积平均将减少75.8%,新增潜在分布面积平均仅为1.9%,总潜在生境面积最高将减少93.1%,平均减少73.9%。空间分布上,驼鹿的潜在生境的几何中心将先向西北移动,然后再向高纬度地区西南方向迁移,至2050s阶段,潜在分布生境的几何中心在RCP4.5和RCP8.5情景下的迁移距离分别为183.5 km和210.8 km;至2070s阶段,相应情景下的迁移距离将缩短至28.7 km和33.8 km。潜在生境分布整体呈现向高海拔、高纬度迁移的趋势。     

中国水稻潜在分布及其气候特征

基于全国层次和年尺度筛选的影响中国水稻分布的潜在气候指标,结合水稻地理分布信息,利用最大熵模型和ArcGIS软件的空间分析功能,分析了中国水稻潜在分布及其气候特征.结果表明:年降水量(P)、湿润指数(MI)、稳定通过18℃持续日数( N18)和≥10℃积温(∑T10)4个因子是影响水稻分布的主导气候因子,其累积贡献百分率达97.6％.采用主导气候因子作为环境变量重建气候水稻分布关系的最大熵模型,利用重建的最大熵模型给出的中国水稻存在概率,对中国水稻潜在分布区的气候适宜等级进行了划分,并分析了各适宜区的气候特征.研究结果可为中国水稻生产布局及制定应对气候变化政策提供参考.     

气候变化条件下苦参在我国潜在分布区的预测分析

为了解气候变化情景下苦参在中国的潜在分布区变化,探讨生物气候因子与苦参适宜分布格局的关系.该文通过收集苦参的地理分布点并结合19项生态因子,运用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(ArcGIS)对末次盛冰期、当前气候、未来气候三种气候情景下苦参在我国适生区的分布格局进行模拟,并分析影响苦参生长的主导生态因子.结果...     

基于MaxEnt模型预测气候变化下杉木在中国的潜在地理分布

为研究杉木在中国的分布特征及其对气候变化的响应模式,本研究基于现有分布记录,应用最大熵(MaxEnt)模型和地理信息系统方法,结合气候、地形等环境要素,预测杉木在当前和未来气候变化下的潜在适生区。结果表明: 影响杉木分布的最主要因素是年平均降水量,在当前气候下,杉木适生区合计面积328万km²,占全国陆地总面积的34.5%,低、中和高适生区分别占18.3%、29.7%与52.0%。在未来气候情景下,杉木生长的适宜性在我国总体上呈上升趋势,适生区面积随气候变化增大,且明显向北扩张,南方湿润亚热带地区形成集中连片高适生区。模型经受试者工作特征曲线检验,训练集平均受试者工作特征曲线下面积为0.91,可信度高。     

气候变化下寒露林蛙在中国的潜在地理分布

近几十年来,全球变暖对全球生物多样性及其地理分布产生了重要影响,特别是对气候变化敏感的两栖动物.寒露林蛙(Rana hanluica)是中国特有种,但在濒危物种红色名录中处于无危状态.为了评估寒露林蛙种群的生存现状,掌握该物种在中国的潜在分布区,以及在未来气候变化条件下适宜生境区的变化,本研究利用最大熵(MaxEnt)...     

末次盛冰期以来红豆树在不同气候变化情景下的分布动态

红豆树(Ormosia hosiei Hemsl. et Wils.)是中国的特有种,具有极高的经济价值、景观价值和药用价值。由于木材珍贵,人工盗伐严重,其种群数量和分布范围不断减少,被世界自然保护联盟(IUCN)濒危物种红色名录列为近危物种。气候变化会对物种的分布造成严重影响,理解该影响将有助于物种保护策略的制定,尤其是为濒危物种未来的保护提供重要参考。本研究基于红豆树在中国的地理分布数据,借助经相关性分析后筛选出的9个变量因子,利用最大熵模型(MaxEnt)模拟红豆树在末次盛冰期、全新世中期、当代和未来气候情景下的潜在分布区和影响其分布的主导环境因子,并且通过空间分析模拟其在不同气候变化情景下空间分布格局的变化。结果表明MaxEnt在各时期训练集和测试集的AUC(受试者工作特征曲线下的面积)均值均达到0.9以上,表明模型有很好的预测能力。刀切法(Jackknife)表明年均降水量、温度季节性变化标准差和昼夜温差月均值是主导其分布的三大因子,累计贡献率达到91.8%。将模拟结果导入到ArcGIS后,处理得到不同时期红豆树适生区空间分布格局变化。结果表明,自末次盛冰期以来,红豆树的适生...     

Projecting the potential distribution of ticks in China under climate and land use change

Ticks are known as vectors of several pathogens causing various human and animal diseases including Lyme borreliosis, tick-borne encephalitis, and Crimean-Congo hemorrhagic fever. While China is known to have more than 100 tick species well distributed over the country, our knowledge on the likely distribution of ticks in the future remains very limited, which hinders the prevention and control of the risk of tick-borne diseases. In this study, we selected four representative tick species which have different regional distribution foci in mainland China. i.e., Dermacentor marginatus, Dermacentor silvarum, Haemaphysalis longicornis and Ixodes granulatus. We used the MaxEnt model to identify the key environmental factors of tick occurrence and map their potential distributions in 2050 under four combined climate and socioeconomic scenarios (i.e., SSP1-RCP2.6, SSP2-RCP4.5, SSP3-RCP7.0 and SSP5-RCP8.5). We found that the extent of the urban fabric, cropland and forest, temperature annual range and precipitation of the driest month were the main determinants of the potential distributions of the four tick species. Under the combined scenarios, with climate warming, the potential distributions of ticks shifted to further north in China. Due to a decrease in the extent of forest, the distribution probability of ticks declined in central and southern China. In contrast with previous findings on an estimated amplification of tick distribution probability under the extreme emission scenario (RCP8.5), our studies projected an overall reduction in the distribution probability under RCP8.5, owing to an expected effect of land use. Our results could provide new data to help identify the emerging risk areas, with amplifying suitability for tick occurrence, for the prevention and control of tick-borne zoonoses in mainland China. Future directions are suggested towards improved quantity and quality of the tick occurrence database, comprehensiveness of factors and integration of different modelling approaches, and capability to model pathogen spillover at the human-tick interface.