蒙古黄芪潜在分布区预测的多模型比较

根据蒙古黄芪（Astragalus membranaceus（Fisch.）Bge.var.mongholicus（Bge.）Hsiao）123个样本点数据和19个环境数据,采用4种生态位模型对蒙古黄芪在中国的潜在适生区进行综合分析,并采用受试者工作特征曲线ROC和Kappa统计量,比较不同模型的预测效果。结果显示：4个模型预测精度良好,一致性显著。AUC值均达到0.8以上,Kappa值均达到0.6以上;其中DOMAIN模型的AUC值和Kappa值均最大,说明该模型的预测精度最佳,预测结果最稳定。潜在适生区的预测结果发现,GARP模型预测的最适宜区范围最广;MAXENT和BIOCLIM模型预测结果较为相似;DOMAIN模型预测结果比较分散。4个模型预测结果均表明西北一带可以作为蒙古黄芪栽培引种的主要产区。蒙古黄芪潜在适生区主要分布于中国北纬33°以北地区;最适宜区主要分布于甘肃、宁夏、陕西、山西、河北和内蒙古等地区。     

基于MaxEnt模型预测白唇鹿的潜在分布区

研究物种分布格局对制定有效保护措施至关重要。本研究从文献记录和实地调查中获取97个分布点, 筛选出7个重要环境变量, 采用最大熵(MaxEnt)模型分析了中国青藏高原特有种白唇鹿(Przewalskium albirostris)的潜在分布区域。结果显示: 白唇鹿潜在分布区主要位于青藏高原东部, 适宜生境呈现出以西藏、青海和四川三省交界地带为核心向四周扩散的模式。刀切法(Jackknife)分析表明, 地形、气温季节变化和年降水量是决定白唇鹿分布的重要因素, 人类影响变量贡献相对较小。白唇鹿种群现状尚不清晰, 建议对该物种进行全面深入调查。     

基于Maxent模型的党参全球潜在分布区预测

基于党参全球129个分布点和37个生态因子,利用最大熵模型(Maxent)与地理信息系统(GIS)预测党参的全球生态适宜区.结果表明: 党参的全球生态适宜区总面积达到884.79×10⁴ km²,主要分布在北半球的东亚地区,其中以中国最为集中.中国的党参生态适宜区中,适宜性指数较高的区域主要分布在山西、陕西、四川、甘肃东南地区、西藏东部、云南东南地区、山东东北地区等,中国是党参的最佳栽培区.影响党参地理分布的生态因子主要是气候因子,其中,温度因子起主导作用,降水因子次之;然后依次是地形与土壤因子.年均温和降水的季节性、最冷季平均温、最干季降水量对其影响最大.     

预测物种潜在分布区——比较SVM与GARP

 物种分布与环境因子之间存在着紧密的联系,因此利用环境因子作为预测物种分布模型的变量是当前最普遍的建模思路,但是绝大多数物种分 布预测模型都遇到了难以解决的“高维小样本"问题。该研究通过理论和实践证明,基于结构风险最小化原理的支持向量机(Support vector machine, SVM)算法非常适合“高维小样本"的分类问题。以20种杜鹃花属(Rhododendron)中国特有种为检验对象,利用标本数据和11个1 km×1 km的栅格环境数据层作为模型变量,预测其在中国的潜在分布区,并通过全面的模型评估——专家评估,受试者工作特征(Receiver operator characteristic, ROC)曲线和曲线下方面积(Area under the curve, AUC)——来比较模型的性能。我们实现了以SVM为核心的物种分布预测 系统,并且通过试验证明其无论在计算速度还是预测效果上都远远优于当前广泛使用的规则集合预测的遗传算法(Algorithm for rule-set prediction, GARP)预测系统。     

Maxent模型复杂度对物种潜在分布区预测的影响

生态位模型在入侵生物学和保护生物学中具有广泛的应用, 其中Maxent模型最为流行, 被越来越多地应用在预测物种的现实分布和潜在分布的研究中。在Maxent模型中, 多数研究者采用默认参数来构建模型, 这些默认参数源自早期对266个物种的测试, 以预测物种的现实分布为目的。近期研究发现, Maxent模型采用复杂机械学习算法, 对采样偏差敏感, 易产生过度拟合, 模型转移能力仅在低阈值情况下较好。基于默认参数的Maxent模型不仅预测结果不可靠, 而且有时很难解释。在本研究中, 作者以入侵害虫茶翅蝽(Halyomorpha halys)为例, 采用经典模型构建方案(即构建本土模型然后将其转移至入侵地来评估), 利用ENMeval数据包来调整本土Maxent模型调控倍频和特征组合参数, 分析各种参数条件下模型的复杂度, 然后选取最低复杂度的模型参数(即为最优模型), 综合比较默认参数和调整参数后Maxent模型的响应曲线和预测结果, 探讨Maxent模型复杂度对预测结果的影响及Maxent模型构建时所需注意事项, 以期对物种潜在分布进行合理的预测, 促进Maxent模型在我国的合理运用和发展。作者认为, 环境变量的选择至关重要, 需要综合分析其对所模拟物种分布的限制作用和环境变量之间的空间相关性。构建Maxent模型前需对物种分布采样偏差及模型的构建区域进行合理地判断, 模型构建时需要比较不同参数下模型的预测结果和响应曲线, 选取复杂度较低的模型参数来最终建模。在茶翅蝽的分析中, Maxent模型的默认参数和最优模型参数不同, 与Maxent模型默认参数相比, 采用调整参数后所构建的模型预测效果较好, 响应曲线较为平滑, 模型转移能力较高, 能够较为合理反映物种对环境因子的响应和准确地模拟该物种的潜在分布。     

基于Maxent模型的假臭草潜在分布区预测

为有效开展假臭草的防除工作,运用最大熵值模型(Maxent)和地理信息技术(GIS)对假臭草(Praxelis clematidea)在中国的潜在分布区和影响其分布的主导环境变量进行预测。运用AUC法对预测精度进行评价,达到"优秀"水平。结果表明,Maxent模型预测结果具有较高的可信度。假臭草在中国的潜在适生面积为785985km2,占总国土面积的8.19%,主要分布在华南及东南区域,其中福建、广东、海南和广西省为假臭草的中高适生区。福建省的假臭草分布最为广泛,61.98%的福建区域适合假臭草的生长,其中闽南沿海为假臭草的高适生区,而闽北区域假臭草的种群密度较低。2月最低温可能是限制假臭草分布的主要气候变量,贡献率为61.70%;最干季度降水量、9月最高温对假臭草的分布具有一定的影响。假臭草的分布预测为早期监测和预警提供理论依据和技术支持,防止假臭草的进一步扩散蔓延。     

基于MAXENT模型预测齿裂大戟在中国的潜在分布区

【背景】齿裂大戟原产于北美,是近年来入侵我国的一种检疫性杂草。目前,该杂草已在我国的华北、华东和西南建立种群,并呈扩散蔓延趋势。由于该入侵植物具有极强的繁殖能力,一旦大面积扩散势必造成极大损失,急需通过风险评估明确其未来的扩散趋势,进而制定早期预警措施。【方法】使用MAXNET模型,运用齿裂大戟在原产地和中国的已知分布数据及筛选后的环境变量,结合地理信息系统(Geographic information system,GIS)及其生活史特征和环境适应特性,直观和定量地预测了该原产北美的植物在中国的适生范围,并采用受试者工作曲线(Receiver operator characteristic curve,ROC)分析方法对模型预测结果进行了检验。【结果】齿裂大戟在我国有较为广阔的潜在分布区,其中高风险区主要集中在地处33°~40°N,109°~119°E的北京、天津、河北南部、河南北部、山东中北部、山西南部和陕西西安等地。【结论与意义】结合齿裂大戟在我国的分布现状和传入扩散特性,划定了其在我国潜在的高风险区域,为制定预防和控制入侵植物进一步传入和扩散的早期预警和监测措施提供科学依据。     

基于MaxEnt模型预测细叶小羽藓在中国的潜在分布区

应用Max Ent模型、Arc GIS 10.0和DIVA-GIS 7.5软件,基于96个地理分布记录,预测了细叶小羽藓在末次盛冰期、当代和2070年的潜在分布区。Max Ent模型模拟当代潜在分布区准确度极高,受试者工作特征曲线下的面积(AUC值)达0.94。当代细叶小羽藓的最适分布区在四川盆地和长江中下游平原。相较于当代的分布,末次盛冰期时该物种的适生区局限在35°N以南,而未来(2070年)的分布范围呈现西进北扩的趋势。Jackknife检验表明,影响细叶小羽藓分布的最主要环境因子(阈值)是年均温(-0.97~22.86℃)、年均降水量(445~2238 mm)和最干月降水量(1~93 mm)。     

麻栎在中国的地理分布及潜在分布区预测

基于19个生物气候因子和473个地理分布记录,利用DIVA-GIS软件,分析了麻栎在中国的地理分布与气候的关系及其潜在分布区。结果表明:中国麻栎分布在18°~41°N、91°~123°E之间,其地理分布可划分为6个区,其中横断山脉区、云贵高原区、秦岭巴山区比较集中;分布区跨越7个温度带、3个干湿区、18个气候区,包括9种气候类型;适宜麻栎生长的年均温度为5.1℃~20.7℃,年降雨量为471~1 712.6mm;影响麻栎地理分布的主导因子依次为湿度因子、耐旱能力和温度因子。BIOCLIM模型预测显示,麻栎潜在分布区与实际分布区具有很好的一致性,其最适分布区位于云贵高原中部和秦岭巴山区;在CO2浓度倍增的未来气候情景下,麻栎潜在分布区面积将缩小,且有向北方和高海拔地区扩散的趋势。ROC曲线分析表明,BIOCLIM模型的模拟精度较高(AUC=0.826)。研究结果对于合理经营利用麻栎林具有重要的理论和现实意义。     

用GARP生态位模型预测刺萼龙葵在中国的潜在分布区

检疫性杂草刺萼龙葵(Solanum rostratum)近年来扩散蔓延到中国华北地区,利用刺萼龙葵在原产地和其他入侵地的分布和14个环境变量,运用GARP生态位模型结合地理信息系统(GIS)对刺萼龙葵在中国的潜在分布区进行了预测,对环境图层的刀切法结果表明, 7个环境变量能提高预测的准确率,适合性卡平方一尾测验表明所建立的模型具有显著的统计学意义,预留数据的受测者工作曲线(ROC)检测表现出很好的预测能力,中国所有已知分布均被正确预测。刺萼龙葵在中国的潜在分布区极广,可以分布在除西藏、青海、海南及两广南部外的其他地区,尤其在华中、华北及华东地区的适生的可能性最高,由此刺萼龙葵可能进入一个危险的快速扩散阶段,应当引起相关部门的重视。     

国家重点保护野生植物的保护现状及潜在分布区预测分析

野生植物是自然生态系统的重要组成部分,中国是野生植物种类最丰富的国家之一。研究国家重点保护野生植物的分布特征、保护现状以及潜在分布区,对于制定与支持生物多样性保护策略具有重要意义。该研究基于1 032种(隶属于129科315属)国家重点保护野生植物,利用前5%丰富度算法识别其热点地区,并与自然保护区叠加评估其保护成效、确定保护空缺,进而运用MaxEnt模型预测了国家重点保护野生植物的潜在分布区分布与变化趋势。结果表明:(1)中国南部和西南部是国家重点保护野生植物物种丰富度最高的地区,尤其是四川中部、云南南部和东南部、广西北部、广东北部与海南。(2)热点网格的保护成效分析表明,171个(85.50%)热点网格得到了有效保护(含80.50%的物种),29个(14.50%)热点网格未得到自然保护区的保护(含51.20%物种)。(3)通过比较当前与未来气候变化下国家重点保护野生植物的潜在分布区分布,发现未来潜在分布区将向西藏东南部、广西西南部、广东南部以及福建南部等地扩张,而向环四川盆地、云南南部和贵州南部等地缩减。因此,需要加强这些区域生物多样性的动态监测,持续关注气候变化对该区域国家重点保护野生植物的影响。基于该研究所确定的热点网格、保护成效以及潜在分布区的分析结果,可为国家重点保护野生植物多样性优先保护区的确定和保护政策的制定提供有力的数据支持与参考。     

气候变化下千金榆在我国潜在分布区预测

气候变化严重影响植物的地理分布格局,植物分布对气候变化响应的区域差异性也将为引种和保存提供重要的指导.本研究基于ArcGIS与MaxEnt模型,利用176个千金榆地理信息和13个气候变量,对当前和未来的生态位进行重建.结果表明:模型模拟当代潜在分布区可信度极高,测试集与训练集AUC值分别为0.973和0.957.主要核心适宜区集中在秦岭、长白山及其各自的邻近区域,其他为零星的“岛屿”式分布.贵州、江西、云南、福建等地未发现千金榆的分布,但存在一定的适宜分布区.随着未来气候变暖,千金榆生态适宜区明显增加,主要表现为“向高海拔地区收缩”、“北扩”和“东扩”.但核心适宜区略有减少,具体表现为“南缩”、“中稳”和“北扩”.千金榆的分布对气候变暖的响应存在明显的区域性,在东部江苏、安徽等地,因其独特的地理位置与气候环境,该地区开始成为千金榆生态适宜区;在较低纬度的南方,原有的低海拔地区可能不再适宜千金榆生存;中部秦岭地区气候为南北的渐变区,有较强的缓冲能力,气候变暖对其分布区影响不大;较高纬度的长白山地区及其邻近区域愈发适宜千金榆生存.     

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。     

中国谷子潜在地理分布的多模型比较

谷子是中国干旱和半干旱区主要的粮食作物之一.它耐旱、耐瘠薄、抗逆性强、适应性广,是未来应对干旱形势的重要战略储备作物.本文基于谷子的157个地理分布点数据,利用中国谷子产量与环境指标的相关性分析,选出10个气候指标、7个土壤指标和3个地形指标,采用MaxEnt、EMFA、RF和GAM共4个物种分布模型,分析中国谷子的潜在适宜性分布.结果表明: 4种模型均可成功模拟谷子的潜在地理分布,其中,MaxEnt模型的模拟效果最好.选用的环境指标中,水热条件对谷子生长最敏感.模型结果结合ArcGIS空间分析模块的结果表明,中国谷子的潜在适宜生长区(最适宜区和适宜区)总面积为55.68×10⁴ km²,远远大于当前谷子的实际种植面积,主要集中在东北地区的东北平原、长白山以南与牡丹江流域,华北地区的淮河以北,华中地区汉江以东与大别山以北,西北地区的黄土高原、鄂尔多斯高原南部、祁连山脉东部、天山山脉东部与阿尔泰山脉,西南地区的重庆以北和贵州西部局地区域.     

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。     

基于生境指数的天山中部云杉林潜在分布区预测

基于天山中部云杉生长分布的生境条件,综合考虑水、热、地形因素,利用3S技术和空间建模技术构建云杉分布生境指数模型,通过选取生境指数阈值,预测了天山云杉林潜在分布区.结果表明: 模型模拟的潜在分布区与现有云杉林分布区生境条件差异不显著,而与云杉林不可分布区生境差异显著;基于构建的生境指数模型,界定出研究区有7.01×10³ hm²的林地下限带、林间空地及阴坡半阴坡区域为云杉潜在分布区,占研究区总面积的6.4%,是未来林地的发展空间.     

中国硬叶兜兰地理分布格局及其潜在分布区预测

该研究基于MaxEnt模型和ArcGIS技术,采用实地调查为主结合标本、文献查阅的方法得到全国107个硬叶兜兰有效分布点,并筛选出13个因子,从生态位模型角度对其潜在地理分布进行预测,并采用AUC值对模型进行准确性检验,用ArcGIS 10.6软件进行可视化处理,分析硬叶兜兰潜在分布区并计算面积;采用刀切法、预测因子贡献率和响应曲线,分析影响硬叶兜兰分布的主导因子,为硬叶兜兰的就地保护、迁地保护、野外回归和开发利用提供理论区划依据。结果表明：(1)硬叶兜兰在全国大尺度上总体呈零散分布,以滇、黔、桂三省(自治区)的喀斯特山地为主要分布区;小尺度上普遍呈现出微地形小居群聚集分布的特点,有64.95%的分布点实际分布面积不超过100 m²。(2)该种潜在分布区预测的构建数据和检验数据AUC值分别为0.992和0.987,其潜在分布区为贵州西南至南部地区、贵州中部地区、云南东南部、广西北部至西北部,其中最适宜区为滇东南、黔西南至桂西北地区,面积约3 912.71 km²。(3)影响硬叶兜兰潜在分布的主导因子及最适范围是顶层土壤质地(壤土)、最干季度降水量(55~85 mm)、年均降水量(1 220~1 480 mm)、碳酸钙含量(2.5%~2.7%),4个主导因子的贡献率分别为30.0%、20.1%、16.2%和7.0%。研究认为,硬叶兜兰被采挖严重,对生境要求严格,结合该种在中国的实际分布情况、生存现状、受威胁状况和潜在分布区预测结果,建议将硬叶兜兰列入国家重点保护植物名录,并通过自然保护区或保护小区等方式加强原生地保护。     

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...     

中国特有属秤锤树属植物的潜在分布区预测

秤锤树属(Sinojackia)是中国特有属,包括7个物种,各物种的种群及个体数量均较少,预测其潜在适宜分布区及其主要影响因素对制定保护措施至关重要。该研究在全面收集秤锤树属植物分布位点数据的基础上,结合气候、土壤和植被数据,运用物种分布模型(MaxEnt)和ArcGIS,预测该属植物当前的分布范围以及未来(2050s和2070s)潜在分布区的变化,分析影响该属植物分布的主要环境变量。预测结果显示:(1)当前秤锤树属高适宜地区主要在我国的亚热带地区,分布在长江中下游平原,包括湖南、浙江的大部分地区,河南、安徽和江苏南部地区以及湖北和江西两省交界处,四川、贵州零星分布着高适宜度位点;纬度范围为25.42°～31.84°N。(2)当前秤锤树属的高适宜性(0.665)生境面积仅为4.07×10~4km~2,占国土面积的4.23%,分布区极为狭窄。未来(2050s和2070s)的高适宜分布地区将大幅度缩减,其中在2070s的RCP8.5排放情景下减少最多。(3)随着温度的上升,秤锤树属植物有向高纬度迁移的趋势。研究结果可为濒危植物的就地保护提供科学依据,同时也可为其迁地保护位点的选择提供参考。     

中国特有属秤锤树属植物的潜在分布区预测

秤锤树属（Sinojackia）是中国特有属,包括7个物种,各物种的种群及个体数量均较少,预测其潜在适宜分布区及其主要影响因素对制定保护措施至关重要。该研究在全面收集秤锤树属植物分布位点数据的基础上,结合气候、土壤和植被数据,运用物种分布模型（MaxEnt）和ArcGIS,预测该属植物当前的分布范围以及未来（2050s和2070s）潜在分布区的变化,分析影响该属植物分布的主要环境变量。预测结果显示：（1）当前秤锤树属高适宜地区主要在我国的亚热带地区,分布在长江中下游平原,包括湖南、浙江的大部分地区,河南、安徽和江苏南部地区以及湖北和江西两省交界处,四川、贵州零星分布着高适宜度位点;纬度范围为25.42°~31.84°N。（2）当前秤锤树属的高适宜性（0.665）生境面积仅为4.07×10⁴ km²,占国土面积的4.23％,分布区极为狭窄。未来（2050s和2070s）的高适宜分布地区将大幅度缩减,其中在2070s的RCP8.5排放情景下减少最多。（3）随着温度的上升,秤锤树属植物有向高纬度迁移的趋势。研究结果可为濒危植物的就地保护提供科学依据,同时也可为其迁地保护位点的选择提供参考。