基于集合模型的草地贪夜蛾的潜在分布预测

[目的]探讨世界范围和我国草地贪夜蛾对玉米等作物的危害.[方法]采用生态位模型集合预测方案,结合基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)的玉米种植密度模拟,对世界范围和我国草地贪夜蛾潜在分布进行了分析.[结果]世界范围内玉米的密集种植区已完全被草地贪夜蛾的潜在分布区所覆盖,这些适生区内的玉米受到草地贪夜蛾的威胁,需重点防控...     

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。     

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。     

应用多个生态位模型预测福寿螺在中国的潜在适生区

高危性外来入侵种福寿螺严重危害我国的农业生产、生态系统完整性和人体健康.为制定有效的防控策略提供科学依据,本研究通过选取最适的生态位模型以预测福寿螺在我国的潜在适生区.结合福寿螺在我国的337条分布记录和年均温、年降水量等19个生物气候变量数据,本文采用MaxEnt、GARP、BIOCLIM和DOMAIN等4种生态位模型分别模拟预测了福寿螺在我国的潜在适生区,并利用受试者工作特征曲线(ROC)和Kappa统计量分析比较不同模型的预测效果.结果表明: 4种模型均能较好地模拟福寿螺在我国的分布,其中MaxEnt模型的模拟准确度最高(受试者工作特征曲线下的面积AUC=0.955±0.004,Kappa=0.845±0.017),其次是GARP和DOMAIN,准确度相对较小的是BIOCLIM,但其平均AUC也达0.898±0.017,平均Kappa值为0.771±0.025.MaxEnt模型的预测结果显示,福寿螺的潜在适生区主要分布在30° N以南地区,但其中也有部分地区地处30°N以北.适生区面积占国土面积的13.2%,广东、广西、湖南、重庆、浙江和福建沿海地区具有高度潜在入侵风险.本研究可以为福寿螺的科学防控提供参考,并且对大尺度上外来水生生物的适生区预测具有一定的借鉴意义.     

Predicting the Impacts of Climate Change on the Potential Distribution of Major Native Non-Food Bioenergy Plants in China

Planting non-food bioenergy crops on marginal lands is an alternative bioenergy development solution in China. Native non-food bioenergy plants are also considered to be a wise choice to reduce the threat of invasive plants. In this study, the impacts of climate change (a consensus of IPCC scenarios A2a for 2080) on the potential distribution of nine non-food bioenergy plants native to China (viz., Pistacia chinensis, Cornus wilsoniana, Xanthoceras sorbifolia, Vernicia fordii, Sapium sebiferum, Miscanthus sinensis, M. floridulus, M. sacchariflorus and Arundo donax) were analyzed using a MaxEnt species distribution model. The suitable habitats of the nine non-food plants were distributed in the regions east of the Mongolian Plateau and the Tibetan Plateau, where the arable land is primarily used for food production. Thus, the large-scale cultivation of those plants for energy production will have to rely on the marginal lands. The variables of “precipitation of the warmest quarter” and “annual mean temperature” were the most important bioclimatic variables for most of the nine plants according to the MaxEnt modeling results. Global warming in coming decades may result in a decrease in the extent of suitable habitat in the tropics but will have little effect on the total distribution area of each plant. The results indicated that it will be possible to grow these plants on marginal lands within these areas in the future. This work should be beneficial for the domestication and cultivation of those bioenergy plants and should facilitate land-use planning for bioenergy crops in China.     

入侵性杂草皱匕果芥在中国的适生区预测及分析

[目的]对入侵性杂草皱匕果芥在我国的适生区进行预测,为入侵风险评估和损失预测提供数据支撑,同时为控制预案制定提供科学依据。[方法]先用ENMTools和SPSS分别对分布数据和环境变量进行筛选,再调用R程序包Kuenm校准MaxEnt模型确定最优参数设置,然后使用MaxEnt和ArcMap对皱匕果芥在中国的适生区进行预测,并将已公布的进境粮食指定监管场地、进口粮食加工企业地理位置与皱匕果芥在中国的适生区进行匹配分析。[结果]最冷月份最低温度、温度季节变化标准差和最冷季度降水量是对MaxEnt模型拟合重要性排名前3位的环境变量,最冷月份最低温度可能是影响皱匕果芥发生分布的最重要的自然因素;皱匕果芥在中国的中度适生区占中国陆地总面积的15.13%,主要集中在秦岭-淮河以南、龙门山-大凉山以东的亚热带季风气候区域;高度适生区占中国陆地总面积的1.67%,主要形成川渝、湖北-湖南和长三角3个中心。在皱匕果芥的中、高度适生区分布有901个进口粮食加工企业和57个进境粮食指定监管场地。[结论]皱匕果芥的中、高度适生区内存在我国粮棉等作物的重要产区,一旦该杂草大面积发生,将给我国粮棉等作物种植造成非常不利的影响。进口粮食的国际贸易是皱匕果芥入侵中国的主要途径,应当加强对进口粮食接卸、运输、加工等高风险区域和环节的监管力度,并积极实施外来入侵杂草的监测和调查,确保做到早发现、早防除,防止进一步扩散和危害。     

Predicting the suitable habitats of parasitic desert species based on a niche model with Haloxylon ammodendron and Cistanche deserticola as examples

Haloxylon ammodendron, an excellent tree species for sand fixation and afforestation in the desert areas of western China, is threatened by climate change and anthropogenic activities. The suitable habitat of this species is shrinking at a remarkable rate, although conservation measures have been implemented. Cistanche deserticola is an entirely parasitic herb that occurs in deserts, is a source of “desert ginseng” worldwide, and has extremely high medicinal value. Little is known about using niche models to simulate habitat suitability and evaluate important environmental variables related to parasitic species. In this study, we modeled the current suitable habitat of H. ammodendron and C. deserticola by MaxEnt based on occurrence record data of the distributions of these two species in China. We grouped H. ammodendron and C. deserticola into three groups according to the characteristics of parasitic species and modeled them with environmental factors. The results showed that bioclimate was the most important environmental parameter affecting the H. ammodendron and C. deserticola distribution. Precipitations, such as annual precipitation, precipitation seasonality, and precipitation in the driest quarter, were identified as the most critical parameters. The slope, diurnal temperature range, water vapor pressure, ground‐frost frequency, and solar radiation also substantially contributed to the distribution of the two species. The proportions of the most suitable areas for Groups 1, 2, and 3 were 1.2%, 1.3%, and 1.7%, respectively, in China. When combined with cultural geography, five hot spot conservation areas were determined within the distribution of H. ammodendron and C. deserticola. The comprehensive analysis indicated that by using MaxEnt to model the suitable habitat of parasitic species, we further improved the accuracy of the prediction and coupled the error of the distribution of a single species. This study provides a useful reference for the protection of H. ammodendron forests and the management of C. deserticola plantations.     

引种捕食螨胡瓜新小绥螨在中国的适生区分布预测

胡瓜新小绥螨(Neoseiulus cucumeris)是一种商业化的广食性生防天敌,可以防治多种农业害螨和害虫,具有重要的经济和生态价值。但是作为一种外来引种的捕食螨,它在我国的适生区域分布以及气候变化对其分布的影响尚不明确。根据胡瓜新小绥螨的现有分布点和19个生物气候因子,利用刀切法评估关键气候因素的重要性,并采用Maxent生态位模型分别预测了目前和未来气候条件下它在中国分布情况,分析了其在中国的潜在适生区域的变化。结果表明模型预测得到的受试者工作特征曲线ROC曲线下的面积AUC(Area under curve)值为0.87,表明模型的准确度好。最冷季节的降水量(Bio_19)、等温性(Bio_3)和气温季节性(Bio_4)是影响胡瓜新小绥螨适生性的最重要的环境因子, 对模型的贡献率分别为36.2%、25% 和18.1%。目前胡瓜新小绥螨的适生区面积约占我国陆地面积的60%,在未来气候条件下,其适生区域有进一步扩大的趋势,在2050年其中高度适生区域扩张至63%。不同时期胡瓜新小绥螨的分布中心比较稳定,均分布于四川省内,但有向东北迁移的趋势。本研究明确了胡瓜新小绥螨在中国适宜的释放区域及可能定殖的区域,为该引种天敌的合理利用提供了理论依据。     

不同气候条件下沙冬青属植物在我国的潜在分布——基于生态位模型预测

沙冬青属（Ammopiptanthus）植物是古地中海第三纪孑遗濒危物种,包括沙冬青（Ammopiptanthus mgolicus）和矮沙冬青（Ammopiptanthus nanus）,主要分布在我国西北干旱、半干旱地区,其不仅具有较高的研究价值,同时对我国西北干旱地区生态环境具有十分重要的作用。近年来由于全球气候变化及人为干扰等因素,沙冬青属植物天然分布面积骤缩,濒临灭绝。本研究利用MaxEnt模型、Bioclim模型和Domain模型对沙冬青属植物在我国末次间冰期（Last Interglacial）、末次冰盛期（Last Glacial Maximum）、当代和2050年（RCP4.5和RCP8.5）4个时期气候情景下的潜在适生区进行预测。结果表明：MaxEnt模型对沙冬青属植物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0.80。当代沙冬青最佳及高适生区占全国总面积的2.78%,主要集中在内蒙古中部、宁夏北部和甘肃北部等地;未来沙冬青最佳及高适生区在现有分布范围呈现向外扩张的趋势,主要分布在内蒙古鄂托克旗、鄂尔多斯、阿拉善左旗、宁夏吴忠和甘肃民勒县等地。当代矮沙冬青最佳及高适生区占全国总面积的2.23%,主要集中在新疆南部;未来矮沙冬青最佳及高适生区向新疆乌恰县南部、乌鲁木齐北部移动和扩大,主要分布在新疆乌恰县、乌苏市、吐鲁番市和乌鲁木齐市。未来2050年（RCP4.5和RCP8.5）两种气候情景下沙冬青和矮沙冬青的潜在分布总面积均有所增加,与当代相比变化不明显,但不同适生等级的潜在分布面积变化较大,在更高的CO₂排放量（RCP8.5）情景下沙冬青和矮冬青的最佳及高适生区范围的预测结果都将减少。从气候因素角度考虑,研究表明未来气候情景下沙冬青属植物的适生区变化过程中,年均温（Bio1）、最湿月降水量（Bio13）和温度季节性变化（Bio4）是影响沙冬青属植物分布的关键因子,并为我国西北干旱半干旱地区具有重要的经济价值并将持续其生态服务功能。     

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。     

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。     

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.     

Modeling potential invasion range of alien invasive species,Hyptis suaveolens (L.) Poit. in India: Comparison of MaxEnt and GARP

Bushmint (Hyptis suaveolens (L.) Poit.) is one among the world's most noxious weeds. Bushmint is rapidly invading tropical ecosystems across the world, including India, and is major threat to native biodiversity, ecosystems and livelihoods. Knowledge about the likely areas under bushmint invasion has immense importance for taking rapid response and mitigation measures. In the present study, we model the potential invasion range of bushmint in India and investigate prediction capabilities of two popular species distribution models (SDM) viz., MaxEnt (Maximum Entropy) and GARP (Genetic Algorithm for Rule-Set Production). We compiled spatial layers on 22 climatic and non-climatic (soil type and land use land cover) environmental variables at India level and selected least correlated 14 predictor variables. 530 locations of bushmint along with 14 predictor variables were used to predict bushmint distribution using MaxEnt and GARP. We demonstrate the relative contribution of predictor variables and species-environmental linkages in modeling bushmint distribution. A receiver operating characteristic (ROC) curve was used to assess each model's performance and robustness. GARP had a relatively lower area under curve (AUC) score (AUC: 0.75), suggesting its lower ability in discriminating the suitable/unsuitable sites. Relative to GARP, MaxEnt performed better with an AUC value of 0.86. Overall the outputs of MaxEnt and GARP matched in terms of geographic regions predicted as suitable/unsuitable for bushmint in India, however, predictions were closer in the spatial extent in Central India and Western Himalayan foothills compared to North-East India, Chottanagpur and Vidhayans and Deccan Plateau in India.     

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。     

Hyper-oceanic liverwort species of conservation concern: evidence for dispersal limitation and identification of suitable uncolonised regions

In order to successfully manage and conserve species and plant communities, it is important to have a good understanding of their ecology and distributions. The three liverwort species Anastrophyllum donnianum, Scapania ornithopodioides and Scapania nimbosa, are restricted to the mixed northern hepatic mat community found in the most oceanic parts of north-western Europe. These species are of conservation concern because they are globally rare with strict environmental requirements and a limited dispersal potential, which makes them vulnerable to disturbance and climate change. In this study we used species distribution modelling to (1) predict their potential distribution in Norway (2) to assess whether they are limited by dispersal or suitable climate, (3) identify which climatic factors are most important in determining their distribution and (4) suggest regions for further field based surveys. Maximum entropy (MaxEnt) models were developed for each species using target-group background data, and five environmental coverage layers. Our results indicate that all three species are limited by dispersal rather than the availability of suitable areas in Norway. In particular, A. donnianum seems to be limited from reaching uncolonised highly suitable areas in northern Norway due to a barrier unsuitable region with insufficient summer rain. S. ornithopodioides is absent from northern Norway despite the presence of highly suitable regions scattered along the coast. The models locate highly suitable areas where conservation measures should be focused when they overlap with known populations. Areas of interest for targeting searches for potentially undiscovered populations are indicated.     

Predicting the potential global distribution of Ageratina adenophora under current and future climate change scenarios

AimInvasive alien species (IAS) threaten ecosystems and humans worldwide, and future climate change may accelerate the expansion of IAS. Predicting the suitable areas of IAS can prevent their further expansion. Ageratina adenophora is an invasive weed over 30 countries in tropical and subtropical regions. However, the potential suitable areas of A. adenophora remain unclear along with its response to climate change. This study explored and mapped the current and future potential suitable areas of Ageratina adenophora.LocationGlobal.TaxaAsteraceae A. adenophora (Spreng.) R.M.King & H.Rob. Commonly known as Crofton weed.MethodsBased on A. adenophora occurrence data and climate data, we predicted its suitable areas of this weed under current and future (four RCPs in 2050 and 2070) by MaxEnt model. We used ArcGIS 10.4 to explore the potential suitable area distribution characteristics of this weed and the “ecospat” package in R to analyze its altitudinal distribution changes.ResultsThe area under the curve (AUC) value (>0.9) and true skill statistics (TSS) value (>0.8) indicated excelled model performance. Among environment factors, mean temperature of coldest quarter contributed most to the model. Globally, the suitable areas for A. adenophora invasion decreased under climate change scenarios, although regional increases were observed, including in six biodiversity hotspot regions. The potential suitable areas of A. adenophora under climate change would expand in regions with higher elevation (3,000–3,500 m).Main conclusionsMean temperature of coldest quarter was the most important variable influencing the potential suitable area of A. Adenophora. Under the background of a warming climate, the potential suitable area of A. adenophora will shrink globally but increase in six biodiversity hotspot regions. The potential suitable area of A. adenophora would expand at higher elevation (3,000–3,500 m) under climate change. Mountain ecosystems are of special concern as they are rich in biodiversity and sensitive to climate change, and increasing human activities provide more opportunities for IAS invasion.     

基于MaxEnt模型西南地区高山植被对气候变化的响应评估

采用1∶100万的中国植被类型图以及19个气候环境变量数据,基于最大熵(MaxEnt)算法和ArcGIS空间分析模块构建西南地区高山植被地理分布的气候适宜性预测模型,模拟其在基准期(1960—2000年)和不同气候情景下(A2、A1B和B1)的气候适宜性分布格局,并评价其对气候变化的适应性。结果表明:MaxEnt模型分析研究区高山植被地理分布气候适宜性的适用性非常高(AUC=0.93);最暖月均温、最湿季均温、最冷月均温等温度变量是限制其地理分布的主要气候因子;研究区高山植被地理分布的气候适宜区主要集中在西藏自治区、青海省、四川省西部及云南省西北部的部分地区;完全适宜、中度适宜、轻度适宜、不适宜的面积所占总面积比例约为1∶1∶2∶5;1960—2050年研究区高山植被潜在地理分布的气候适宜性面积有不同定程度的减少;未来3种气候变化情景下高山植被地理分布对气候变化的适应性分布格局基本一致,均为不适应区所占总面积比例较大;伴随气候变化,研究区高山植被的适应性减弱,体现在其潜在地理分布对气候变化的适应区分布范围减少;海拔5000—5500m适应性较强,适应区所占面积比例最大(53%左右);3500—4500m适应性最弱,适应区所占面积比例最小(5%左右)。     

基于MaxEnt模型的中国白杄分布格局及未来变化

白杄(Picea meyeri)1989年被评为内蒙古自治区Ⅱ级保护珍稀濒危植物。该研究基于白杄在中国地区的50条有效分布点记录和12个环境因子变量,利用MaxEnt模型和ArcGIS软件分析全新世中期、现代、2050年和2070年四个时期白杄在中国的潜在地理分布,通过环境因子的贡献率和刀切法检验确定限制现代潜在地理分布的主导因子,并利用响应曲线确定环境因子变量的适宜区间,以明确不同时期白杄潜在地理分布区域和面积,为白杄的引种以及保护管理提供依据。结果显示:(1)MaxEnt模型预测受试者工作曲线面积(AUC)为0.979,说明该模型预测的潜在分布精度准确,预测结果的可信度高。(2)影响白杄潜在分布的主要气候因子及其适宜生长范围为:海拔(1200~2300 m)、昼夜温差与年温差比值(25%~28%)、最湿月降雨量(90~145 mm)和年平均温度(0~5℃)。(3)现代白杄在中国的潜在地理分布总面积为103.56万km²,主要位于内蒙古中西部地区(九峰山、正蓝旗、多伦县)、山西省大部分地区(大石洞、五台山)以及河北省部分地区(雾灵山、塞罕坝)。(4)从全新世中期到现代气候条件下,白杄在内蒙古北部高纬度地区的潜在分布区面积减少,生存适宜度降低,内蒙古中部大部分最适生区丧失;2070年RCP2.6排放情景下,白杄在山西省、河北省等低纬度地区的适生区也基本丧失,与现代分布区相比,白杄在未来气候条件下的适生区缩小,并且向内蒙古东北方向迁移。研究表明,从全新世中期到2070年,白杄的潜在分布区面积逐渐缩小,且有向高纬度、高海拔地区迁移的趋势,其最适生区范围也向内蒙古东北地区移动。     

Predicted potential occurrence of the North American false truffle Rhizopogon salebrosus in Europe

Rhizopogon salebrosus is an ectomycorrhizal fungus native to North America and known in Europe. In this study we illustrate the worldwide biogeography of R. salebrosus based on sporocarp and ectomycorrhiza records. MaxEnt modelling was used to assess the distribution of the potential niche of R. salebrosus in Europe, based on climatic variables and the preferences of its ectomycorrhizal partner. At the beginning, R. salebrosus was only recorded in the mountainous regions (Alps and Elbe Mountains). In 2014 this fungus was recorded for the first time in Northern Poland and this is the first record of R. salebrosus in a lowland area. In Europe the most suitable habitats are in the western part of the Iberian Peninsula, British Isles, western edge of the Scandinavian Peninsula, Alps, Balkan and Carpathian Mountains and the Anatolian Peninsula. Considering climatic conditions the most important factor limiting the occurrence of R. salebrosus (with a 31.4% contribution) is precipitation in the coldest quarter. On the other hand, areas where the ectomycorrhizal partners of R. salebrosus occur, should be also considered as potential regions for its expansion in Europe.     

石山苣苔属的潜在适生区特征及其环境驱动变量

石山苣苔属(Petrocodon Hance)是著名的观赏花卉之一，但气候动荡和人类活动的强烈干扰，使其绝大部分被评估为极危(CR),至少也是易危(VU)以上。为重建末次间冰期以来石山苣苔属潜在适生区的时空变化，探讨适生区对环境变化的响应关系，为石山苣苔属的起源、地理分化研究和中国特有种质资源保护、园林开发利用提供理论指导，该研究结合120个分布记录和17个环境变量，应用优化的MaxEnt模型和地理信息技术(ArcGIS)对石山苣苔属在中国及中南半岛的适生区及其分布格局进行模拟，并基于逐步多元线性回归分析、冗余分析和蒙特卡洛检验评估影响石山苣苔属当前地理分布的主导变量。结果表明：(1)优化的MaxEnt模型的预测精度高，AUC值大于0.96;石山苣苔属当前适生区从中国西南部连续分布至越南北部，零散分布于中国中部和南部、块状分布于缅甸北部，其中以中国云贵高原南部为最佳适生区。(2)制约石山苣苔属当前地理分布的主导环境变量为最干月降雨量(bio14)、最热季度平均降雨量(bio18)、最湿季降雨量(bio16)、温度变化方差(bio4)、最冷月最低温度(bio6)、海拔(alt)。(3)在...