气候变化对寒兰分布的影响及其分布格局模拟

通过实地调查及网上查阅得到寒兰分布数据共233个,并从世界气候网站下载19个气候因子数据,利用MaxEnt模型模拟寒兰潜在分布区,结合ArcGIS空间分析技术,模拟了寒兰不同时期分布格局,推测寒兰末次冰期和2070年分布格局.结果表明: 模型训练集的曲线下面积(AUC值)为0.957,验证集AUC值为0.953,模型预测的准确性较高.寒兰当前分布主要受最干季度降水量、年均降水量、最湿季度降水量和年均温度范围影响,其贡献率分别是50.3%、15.9%、8.4%、4.4%,总贡献率达79%.在末次冰期时代,寒兰分布区主要是武夷山、罗霄山、南岭、台湾五大山脉以及广西省北部一些丘陵.从当前到2070年,寒兰分布区域整体将缩小22.4%,其中,广西南部、云南中部及江西、福建、广东三省交界处等呈扩张趋势,而在江西东部、福建西部以及两省交界处的大部分区域呈收缩趋势.     

多星韭分布格局对末次盛冰期以来气候的响应

该研究以分布区主要在横断山脉的多星韭为对象,基于最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(ArcGIS)模拟了多星韭在末次盛冰期、全新世中期、当前以及未来的分布格局,以探讨多星韭对末次盛冰期以来气候变化的响应。结果显示:(1)多星韭当前的分布区主要受到最暖季度降水量、年均温变化范围和温度季节性变化标准差3个气候因子的影响;海拔对多星韭的当前分布也有着较大的影响。(2)最大熵模型的模拟精度较高(AUC=0.98)。(3)根据多星韭各个时期分布面积的变化得出多星韭与部分高山植物相似,相比当前的分布,多星韭末次盛冰期的分布区发生了较为明显的扩张。研究推测,未来多星韭的分布区将向西移动。     

气候变化下矩镰荚苜蓿的地理分布格局及潜在适生区预测

该研究基于标本和文献信息,选取19个环境因子和1个海拔因子,利用ArcGIS软件和MaxEnt模型对矩镰荚苜蓿(Medicago archiducis nicolai)在5个气候情景(末次间冰期、末次盛冰期、全新世纪中期、当前和未来气候)下的地理分布进行空间重建,模拟预测了气候变化背景下的分布格局和潜在适生区变迁。预测结果显示：(1)当前气候下,矩镰荚苜蓿集中分布在青藏高原东缘与黄土高原的交汇地带,具体包括青海东部 南部、甘肃中部 西南部、四川西北部、宁夏南部、西藏东部和陕西西部边缘。(2)高海拔、寒冷和干燥是矩镰荚苜蓿适生区的主要环境特征。(3)不同气候下潜在适生区的总面积变化相对稳定,但高度适生区对气候变化较敏感,从末次间冰期到末次盛冰期,高度适生区从青海东部的河湟谷地向甘肃中部的洮河谷地东移,全新世纪中期又西移至河湟谷地,但始终没有迁离出陇中盆地。(4)未来气候(2070s)背景下,矩镰荚苜蓿的高度和中度适生区面积较当前气候有小幅增加,但潜在适生区面积和分布格局仍保持稳定。研究表明,在青藏高原东缘地带,由昆仑山、祁连山和秦岭三大山脉造就的高原盆谷,为矩镰荚苜蓿提供了安全的就地避难所,形成了其独特而稳定的狭域分布格局,未来气候变化(2070s)对该植物不会造成很大威胁。     

闽楠(Phoebe bournei, Lauraceae)地理分布及随气候变化的分布格局模拟

掌握气候变化对珍稀濒危物种的分布和适应性变化趋势的影响,是开展保护生物学研究的基础。闽楠（Phoebe bournei）是我国东部亚热带森林的优势树种,也是金丝楠木的主要来源树种。它具有重要的经济、园林与生态价值,目前已被列为国家II级保护植物。预测不同气候背景下该物种的地理分布格局可为这一珍贵树种的资源保护、合理利用与开发提供指导依据,同时也为闽楠的起源与地理分化研究奠定基础。本研究基于闽楠的123个分布点信息与19个气候因子,采用最大熵模型（MaxEnt）与ArcGIS空间分析,构建闽楠于末次冰期（距今22000年）、当前（1950-2000年）以及未来（2050年与2070年）相应地潜在分布区格局,并确定未来受威胁的适生区、面积与影响分布的气候因子。结果表明：闽楠的适生区覆盖浙江、福建、江西、广东、广西、湖南、湖北、贵州及重庆,制约闽楠地理分布的气候因子主要是温度季节性变化标准差（Bio4）、最暖月最高温（Bio5）与最干季降水量（Bio17）;在末次盛冰期闽楠退缩到我国东部的许多山区,诸如武夷山、浙闽丘陵、武陵山、雪峰山、湘黔桂毗邻的山区;随着全球气候变暖,到2050年与2070年闽楠的适生区有着破碎化甚至丧失的风险。     

末次间冰期以来3种云杉属植物的历史分布变迁及避难所

基于物种现代分布信息和19个环境变量数据,利用最大熵模型(MaxEnt)模拟丽江云杉、紫果云杉和青杄在末次间冰期、末次盛冰期、全新世中期和现代的适生分布区,用云杉孢粉数据进行结果验证,探讨物种分布动态与气候变化的关系,推测其生物避难所.受试者工作特征曲线下方面积(AUC)以及孢粉数据验证结果显示,模拟结果较准确.结果表明: 等温性、最暖季均温和最暖季均温分别是影响丽江云杉、紫果云杉和青杄分布的首要环境因子,相对于降水,温度对其分布的影响更重要;3种云杉的喜寒习性和分布地的深切峡谷地貌特征导致其在末次盛冰期扩张;青杄和紫果云杉在末次间冰期可能存在生物避难所,分别位于湖北神农架地区和四川二郎山及其邻近区.本研究较为准确地模拟了3种云杉属植物末次间冰期以来几个重要地质历史时期的适生分布,推测了青杄和紫果云杉的生物避难所,为深入分析云杉属植物现代分布格局的形成、预测其在气候变化背景下的变化趋势以及3种云杉林的可持续管理和保护提供了科学依据.     

气候变化情景下基于最大熵模型的中国西南地区清香木潜在分布格局模拟

清香木(Pistacia weinmannifolia)是中国西南干旱河谷植被的特征种。本文利用野外调查的165个清香木分布点信息以及22个环境变量数据, 基于最大熵(Maxent)算法构建清香木分布的适宜生境预测模型, 并据此模拟清香木在我国西南地区的适宜分布区, 以及历史和未来不同气候情景下的分布格局变化。结果表明: 清香木生境预测的Maxent模型准确性非常高(AUC = 0.974), 温度季节性变化、极端低温和降水量是限制其分布的主要气候因子。清香木当前的潜在分布区集中在我国西南干旱河谷区, 其适宜生境的气候特征是降水少、温度季节性变化小且无极端低温。对清香木在末次间冰期和末次冰盛期分布的模拟结果表明, 其分布区范围均以诸大江河的河谷为中心, 随气候变化在我国西南地区主要呈现先向东扩张, 然后向西退缩的趋势, 并印证了“冰期走出横断山(glacial out-of-Hengduan Mts.)”的观点。在未来(2061-2080年) 3种典型浓度路径(representative concentration pathway, RCP)的气候情景下, 清香木在我国西南地区的分布都向东扩张, 主要分布在云贵高原与四川盆地结合地带的河谷, 以及云贵高原与广西西部交界地带的河谷中, 这也反映了这些地区河谷地段干旱化的可能, 而当前的潜在分布区趋于消失; 清香木的潜在适宜分布面积在中低浓度路径情景下均将减少约33%, 而在高浓度路径情景下有所增加。     

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...     

小叶栎分布格局对末次盛冰期以来气候变化的响应

小叶栎(Quercus chenii)是华东植物区系的代表树种, 具有很高的生态、经济价值。为重建冰期以来小叶栎地理分布格局的变迁历史、了解环境因子对潜在地理分布的制约机制, 为小叶栎种质资源保护和管理提供科学依据, 该研究基于55条分布记录和8个环境变量, 利用MaxEnt模型模拟小叶栎在末次盛冰期、全新世中期、现代和2070年(温室气体排放情景为典型浓度目标8.5)的潜在分布区, 利用多元环境相似度面和最不相似变量分析探讨气候变迁过程中环境异常区域和引起潜在地理分布改变的关键因素, 综合应用贡献率及置换重要值比较、Jackknife检验评估制约现代地理分布的主要因子, 采用响应曲线确定环境变量的适宜区间。研究结果表明: MaxEnt模型的预测准确度极高, 受试者工作特征曲线下的面积(AUC值)达0.9869 ± 0.0045; 现代高度适宜区在安徽南部、浙江西部、江西东北部和湖北东部; 影响小叶栎地理分布的主要气候因子为气温和降水量, 气温更重要; 最干季平均气温可能是制约小叶栎向北分布的关键因素; 末次盛冰期时, 小叶栎高度适宜区位于东海大陆架内; 全新世中期适宜分布区轮廓已与现代近似; 2070年适宜分布区向北移, 高度适宜区面积增大, 与末次盛冰期、全新世中期和现代相比, 这一时期的气候异常程度最高。气温季节变化和降水季节变化可能是引起地理分布变迁的重要气候因素。     

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...     

四照花物种分布格局模拟及冰期避难所推测

气候是影响物种多样性的重要自然因素,同时也影响生物的生长发育及其分布。该文以广泛分布于中国的观花植物四照花为研究对象,通过植物标本库查询和野外实地调查确定四照花在中国的分布情况,利用MaxEnt模型和ArcGIS软件模拟四照花的历史分布格局、当前分布格局及未来的分布趋势,计算不同时期物种分布面积的变化并分析物种分布变化产生的原因。研究结果显示:四照花当前的分布主要受降水量变异系数、最冷月份最低温、最冷季节平均温度和温度季节变化4个生物气候因子影响。此外,基于四照花在末次盛冰期、全新世中期和当前的分布格局的变化推测:冰期来临时,中西部的大巴山地区和东部天目山地区是四照花潜在分布的核心区,为四照花的冰期避难所。     

气候变化对黄土高原及邻近地区稀有种枯蝉分布的潜在影响(英文)

【目的】未来数十年的气候变化预计会是造成很多物种生境丧失的一个重要因素。对适应能力相对脆弱的地方性物种,预测气候变化对其生境的影响将对生物多样性保护具有重要意义。【方法】本文基于最大熵模型,对珍稀蝉科中国特有种枯蝉Subpsaltria yangi在当前和未来气候条件下的生境适宜度进行了评估。【结果】结果表明,枯蝉主要局限分布于黄土高原及邻近地区。预计至2050年,即使在温和的气候变化情景下,枯蝉的生境面积也会明显减少。影响枯蝉栖息地分布的关键因素为年平均气温、最冷月的最低气温、最冷季的平均气温和最潮湿月份的降水量。枯蝉现存种群栖息地应当受到保护,甘肃天水和陕西延安地区应作为枯蝉分布的核心区予以保护,以应对气候变化对其生境带来的影响。【结论】本研究获得的枯蝉适宜生境分布图可以为该稀有物种的新种群发现、现生种群分布地土地规划管理以及有效的自然保护区设立提供重要信息。     

Species Distribution Modelling predicts habitat suitability and reduction of suitable habitat under future climatic scenario for Sclerophrys perreti: A critically endangered Nigerian endemic toad

Sclerophrys perreti is a critically endangered Nigerian native frog currently imperilled by human activities. A better understanding of its potential distribution and habitat suitability will aid in conservation; however, such knowledge is limited for S. perreti. Herein, we used a species distribution model (SDM) approach with all known occurrence data (n = 22) from our field surveys and primary literature, and environmental variable predictors (19 bioclimatic variables, elevation and land cover) to elucidate habitat suitability and impact of climate change on this species. The SDM showed that temperature and precipitation were the predictors of habitat suitability for S. perreti with precipitation seasonality as the strongest predictor of habitat suitability. The following variable also had a significant effect on habitat suitability: temperature seasonality, temperature annual range, precipitation of driest month, mean temperature of wettest quarter and isothermality. The model predicted current suitable habitat for S. perreti covering an area of 1,115 km². However, this habitat is predicted to experience 60% reduction by 2050 owing to changes in temperature and precipitation. SDM also showed that suitable habitat exists in south-eastern range of the inselberg with predicted low impact of climate change compared to other ranges. Therefore, this study recommends improved conservation measures through collaborations and stakeholder's meeting with local farmers for the management and protection of S. perreti.     

印度块菌在未来气候变化情景下的空间分布模式——以云南省为例

以印度块菌（Tuber indicum）丰产区云南省为例,利用地理信息系统和物种分布模型,并通过影响印度块菌分布的主要环境因子和气候因子,共同模拟现在及未来生境分布模式。结果表明结合环境因子和气候因子,在建模过程中能提高模型预测准确度,在几类物种分布模型中,MAXENT模型具有最优的拟合效果。在大的空间尺度上,年降水,最湿季度降水,最冷月份最低温、地貌类型及土壤类型对印度块菌的生境分布影响最大。此外,在模型模拟的A2和B2未来气候变化情景下,印度块菌未来的新增生境均呈北上趋势,且B2情景下生境的适生程度低于A2情景。     

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。     

Species distribution models for predicting the habitat suitability of Chinese fire‐bellied newt Cynops orientalis under climate change

Climate change influences species geographical distribution and diversity pattern. The Chinese fire‐bellied newt (Cynops orientalis) is an endemic species distributed in East‐central China, which has been classified as near‐threatened species recently due to habitat destruction and degradation and illegal trade in the domestic and international pet markets. So far, little is known about the spatial distribution of the species. Based on bioclimatic data of the current and future climate projections, we modeled the change in suitable habitat for C. orientalis by ten algorithms, evaluated the importance of environmental factors in shaping their distribution, and identified distribution shifts under climate change scenarios. In this study, 46 records of C. orientalis from East China and 8 bioclimatic variables were used. Among the ten modeling algorithms, four (GAM, GBM, Maxent, and RF) were selected according to their predictive abilities. The current habitat suitability showed that C. orientalis had a relatively wide but fragmented distribution, and it encompassed 41,862 km². The models suggested that precipitation of warmest quarter (bio18) and mean temperature of wettest quarter (bio6) had the highest contribution to the model. This study revealed that C. orientalis is sensitive to climate change, which will lead to a large range shift. The projected spatial and temporal pattern of range shifts for C. orientalis should provide a useful reference for implementing long‐term conservation and management strategies for amphibians in East China.     

山西翅果油树的适生区预测及其对气候变化的响应

研究濒危物种生境在气候变化下的响应对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.本文选取我国特有濒危植物翅果油树为研究对象,以该物种73个野外调查数据和35个环境因子为基础,应用最大熵模型对山西翅果油树当前的适生分布区进行预测;进而结合政府间气候变化专门委员会第五次评估报告发布的气候模式数据,探讨未来不同气候情景下山西翅果油树分布格局的变化趋势.结果表明:受试者工作特征曲线分析法的AUC值为0.987,表明模型的模拟精度很好且预测可靠性高;刀切法检验结果显示,降水量季节变化、温度年变化范围、年均温、等温线、表层土p H值和年降水量是影响翅果油树分布的主要环境因子,其累积贡献率达到了94.8%;当前,山西翅果油树的适生区主要集中在山西省吕梁山南部和中条山地带;未来不同气候情景下,到21世纪70年代翅果油树适生区面积均有不同幅度的缩减,低浓度情景(RCP 2.6)下呈先增后减趋势,中高浓度情景(RCP 4.5和RCP8.5)下响应较敏感且呈先减后增趋势.两个不同适生区的空间分布格局对气候变化也有不同的响应,吕梁山南部表现出纬度方向的轻微波动,而中条山地带则是海拔方向的迁移.     

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.     

Radial growth response of major conifers to climate change on Haba Snow Mountain,Southwestern China

Climate change has an inevitable impact on forest ecosystems, to better understand the influence of climate change on forest growth, we analyzed the growth response of four major conifers to climate on Haba Snow Mountain in central Hengduan Mountains. Tree ring samples were taken from four species at their upper distributional limits, and residual chronologies were developed by using tree ring width data. Response function and redundancy analysis were taken to reveal the key climatic factors affecting tree growth and moving interval analysis was applied to detect the stability of growth-climate relationships. The results showed that previous November temperature, precipitation in current February, current May and current June were common factors affecting the radial growth of the studied species. Abies georgei was mainly influenced by the temperature in previous November. The photothermal condition in May and June controlled the growth of Larix potaninii. Moisture condition in previous August and current May was the key factor affecting Pinus densata growth. As for Pinus yunnanensis, the drought in current May was the limiting factor influencing its growth. The dynamic relationship between tree growth and climatic factors varied among species, and the results were consistent with response function analysis. A forecast in future forest growth on Haba Snow Mountain was complex, since future climate change had both positive and negative effects on the radial growth of four major conifers.     

唇形科苣叶鼠尾草的新分布及适生分布区预测

在野外调查的基础上,报道了苣叶鼠尾草在贵州和广西的省级新分布.基于苣叶鼠尾草16个分布数据和11个环境因子参数,运用最大熵(MaxEnt)模型对其适生分布区进行预测,并通过受试者工作特征(receiver operat-ing characteristic,ROC)曲线对模型精度进行验证.结果表明:(1)ROC曲线下面...