药用植物细辛在中国的潜在适生区分布

细辛(Asarum)属植物多为我国传统名贵药源植物。利用3种入药的细辛属植物在中国的126个地理分布记录,结合6大类28项环境因子,应用最大熵模型(Maxent)和地理信息系统(Arc GIS9.3)软件,定量地预测了细辛在我国的潜在适生区及其适生等级。结果表明,3种细辛属药用植物在中国的潜在适生区分布较为广泛,高适生区和适生区面积分别达到312.5 km2和2 760.42 km2,与降雨量相关的年降雨量、最干季降雨量和最暖季降雨量是影响细辛属药用植物分布的主要环境因子。本研究的预测结果可为细辛属药用植物资源的研究与栽培生产用地的合理布局提供参考依据。     

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...     

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...     

气候变化下毛榛在中国的潜在适生区预测

气候变化影响着植物物种的地理分布,研究气候变化对物种地理分布格局的影响对物种的保护和合理利用具有重要意义。本研究通过ENMeval数据包调整特征组合和调控倍率参数来优化MaxEnt模型,利用221条毛榛有效分布点数据和16个环境因子,模拟预测毛榛在当前气候和未来(2050s、2070s)气候条件下的潜在分布区,并分析影响毛榛地理分布的主导环境因子。结果表明:当特征组合为LQPH、调控倍率为1.5时,模型复杂度和过拟合程度较低,预测结果准确性较高。当前气候条件下,毛榛高度适生区主要集中于长白山、太行山、秦巴山区及甘肃南部等地区;未来不同气候情景下,陕西中北部、中国西南地区、甘肃南部等地区毛榛的适生区逐渐减少,内蒙古东部与黑龙江等地区开始出现较多的毛榛高度适生区,毛榛适生区的质心有向东北方向迁移的趋势;影响毛榛地理分布的主导环境因子为年降水量、最干季均温、海拔和年均温,累计贡献率达78.8%,其适宜范围分别为430～970 mm、-21～3℃、40～2800 m和0.8～13℃。     

桫椤的潜在适生区及其变化

桫椤是极为珍贵的孑遗木本蕨类植物.本研究利用Maxent生态位模型研究其全球潜在适生区及其变化,并运用受试者工作特征曲线(ROC)验证了精度,以为其资源的保护、搜寻和引种栽培提供参考.结果表明:桫椤的潜在适生区主要位于亚洲,少量分布于北美洲、中美洲和香草四岛、新西兰、新喀里多尼亚、斐济.当前气候条件下,桫椤的全球适生区...     

气候变化下中国八种梧桐属树种潜在适生区模拟

中国梧桐属（Firmiana）在世界梧桐属中占比较大,且除梧桐外其余种均为中国特有且分布范围狭窄的植物种,灭绝风险大,研究气候变化对中国梧桐属树种的影响对于维护生物多样性具有重要的意义。结合多时期第六次国际气候耦合模式比较计划（CMIP6）气候变量数据和中国八种梧桐属树种的分布数据,基于R语言kuenm程序包优化的最大熵（Maxent）模型模拟分析中国八种梧桐属树种在多尺度下的潜在适生区,得出梧桐属最适宜的模拟尺度、潜在适生区的面积变化和迁移方向、梧桐属多样性保护关键区域及保护空缺。结果表明：（1）梧桐属最适宜的模拟尺度为亚洲;（2） Maxent模型的接收者操作特征曲线下面积（AUC）值均大于0.9,表明模型对梧桐属潜在适生区预测结果具有较高准确度;（3）气候变化影响下除云南梧桐（Firmiana major）外其它树种的潜在适生区都将在未来有所扩大;（4）中国八种梧桐属树种潜在适生区迁移方向主要为东西向,南北向大跨度迁移较少,纬度变化不大;（5）丹霞梧桐（Firmiana danxiaensis）的稳定潜在适生区最小;（6）中国梧桐属多样性保护关键区域主要分布于广西壮族自治区及云南、广东、海南等省区;（7）中国梧桐属多样性保护空缺区域主要分布于广西壮族自治区中部及海南省北部;（8）梧桐属多样性保护关键区域正在为人造地表所侵蚀。研究分析气候变化对中国八种梧桐属树种的影响及其潜在适生区变化、中国梧桐属多样性保护状态,可为中国梧桐属建立多样性保护廊道提供相关建议,为制定多样性保护规划及相应措施提供参考。     

基于MaxEnt模型预测梅的潜在适生区分布

目的：确定影响梅分布的主要环境因子,并预测当前与未来条件下梅的适生区。方法：收集172份梅分布点的32个环境因子数据,构建MaxEnt模型,筛选影响梅生长的主导环境因子,结合地理信息系统（ArcGIS10.8）绘制梅目前与未来的适生区分布预测图。结果：影响梅分布的主要环境因子有5个（最冷月最低气温、年降水量、最暖季降水量、年温差与最干燥月降水量）;其中最冷月最低气温对梅生存概率影响最大,当最冷月最低气温约10.1℃时梅适生概率最大,达到71.47%。模拟当前气候环境下,梅的高适生区、中适生区和低适生区面积分别占全国总面积的7.78%、17.01%与7.73%。目前高适宜区主要分布在广东、广西、四川、云南、贵州、重庆、浙江与台湾等省,在SSP1-2.6与SSP5-8.5下,梅适宜面积（潜在高适生与中适生区）在2021至2060年期间,呈现波浪式增加和北移的趋势,分别为当前的101.85%和102.28%。结论：本研究结果可为梅资源的可持续利用,以及梅人工种植的合理布局与区划研究提供科学依据。     

基于MaxEnt模型的濒危观赏植物福建柏潜在适生区预测

福建柏（Fokienia hodginsii（Dunn）Henry et Thomas）是我国特有珍稀濒危植物,具有重要的经济价值和观赏价值,了解其潜在的适宜分布区将有利于科学合理地制定保护措施。本文基于84个福建柏实际分布数据和11个环境变量参数,运用最大熵模型（MaxEnt）和地理信息系统（GIS）对福建柏在中国的适生区进行预测。结果显示：（1）ROC曲线下面积AUC值为0.966,表明MaxEnt模型预测效果精准;（2）福建柏的高度适生区主要集中在武夷山、罗霄山和南岭等大型山脉,包括江南丘陵、闽浙丘陵、两广丘陵及四川盆地的局部区域;（3）刀切法（Jackknife）检测结果表明,影响福建柏分布的主要环境因子是最冷月最低温、年降水量和最干月降水量,推断夏秋季雨水对福建柏授粉的影响可能是限制其自然更新和分布的关键因素。     

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...     

基于最大熵模型的中药材木贼麻黄潜在适生区

木贼麻黄(Ephedra equisetina)具有重要的药用和经济价值,在水土保持、生态平衡、荒漠化防治等方面也发挥重要作用,被列为国家二级保护植物。全球气候变化和人类活动严重威胁到木贼麻黄资源保护与利用,因而预测其潜在适生区空间变化具有重要意义。基于最大熵(MaxEnt)模型和ArcGIS软件,结合201条木贼麻黄在中国的有效分布记录和21个环境变量,预测在自然环境影响及人类活动干扰下中药材木贼麻黄适生区分布,并将木贼麻黄高适生区与土地利用类型进行叠加分析。结果表明:(1)模型添加人类活动因子后曲线下面积(AUC)值由0.919升至0.948,预测结果精度提高,而添加人类活动因子使木贼麻黄适生区面积严重减少,部分适生区等级退化,其分布愈破碎化稀疏零散;(2)木贼麻黄适生区多集中分布于新疆、甘肃、宁夏、陕西和山西地区,未来时期两种情景下木贼麻黄适生区都出现不同程度的扩张,RCP2.6-2050年相对当前时期高适生区面积增加最多;(3)参与建模的环境因子中贡献度较高的酸碱度(pH)、海拔(Altitude)和年平均温度(Bio1)对木贼麻黄地理分布有关键影响;(4)未来时期下木贼麻黄高适生区的几何质心出现不同程度向东迁移的现象,多分布于甘肃省境内;(5)木贼麻黄高适生区部分土地已经被开发利用,剩余未利用的土地分布于新疆、甘肃、内蒙古和宁夏地区,可在这些地区因地制宜发展木贼麻黄种植业。为木贼麻黄的就地、迁地保护、优先保护区以及人工种植选地提供理论依据,这对木贼麻黄资源保护与利用具有重要的现实意义。     

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...     

气候变化对柴胡与狭叶柴胡适生分布的影响

研究气候变化下物种适生区的分布格局与变迁,对于物种的保护和资源的可持续利用具有重要的理论和实践意义。选取柴胡(Bupleurum chinense)与狭叶柴胡(Bupleurum scorzonerifolium)在中国地域内的381个有效分布点和36个环境因子,利用MaxEnt模型模拟当前以及未来(2050和2070年)两种气候情景下(RCP4.5和RCP8.5)其适生区的分布格局,并分析了制约其适生区分布的主导环境因子。结果表明：(1)影响柴胡适生区分布的主导环境因子为最湿月份降水量、最干季度平均温度以及海拔。影响狭叶柴胡适生区分布的主导环境因子为最湿月份降水量、温度季节性变化标准差以及海拔;(2)当前气候条件下,柴胡适生区总面积为1.4755×10⁶km²,约占我国国土面积的15.37%,中、高度适生区主要分布在陕西南部、山西东部、甘肃东南部、山东中部、河北中西部等地;狭叶柴胡适生区总面积为1.8034×10⁶km²,约占我国国土面积的18.78%,中、高度适生区主要分布在黑龙江西部和东部、内...     

Simulation of the potential distribution of rare and endangered Satyrium species in China under climate change

Satyrium is an endangered and rare genus of plant that has various pharmacodynamic functions. In this study, optimized MaxEnt models were used in analyzing potential geographical distributions under current and future climatic conditions (the 2050s and 2070s) and dominant environmental variables influencing their geographic distribution. The results provided reference for implementation of long‐term conservation and management approaches for the species. The results showed that the area of the total suitable habitat for Satyrium ciliatum (S. ciliatum) in China is 32.51 × 10⁴ km², the total suitable habitat area for Satyrium nepalense (S. nepalense) in China is 61.76 × 10⁴ km², and the area of the total suitable habitat for Satyrium yunnanense (S. yunnanense) in China is 89.73 × 10⁴ km² under current climatic conditions. The potential suitable habitat of Satyrium is mainly distributed in Southwest China. The major environmental variables influencing the geographical distribution of S. ciliatum were isothermality (bio3), temperature seasonality (bio4), and mean temperature of coldest quarter (bio11). Environmental variables such as isothermality (bio3), temperature seasonality (bio4), and precipitation of coldest quarter (bio19) affected the geographical distribution of S. nepalense; and environmental variables such as isothermality (bio3), temperature seasonality (bio4), and lower temperature of coldest month (bio6) affected the geographical distribution of S. yunnanense. The distribution range of Satyrium was extended as global warming increased, showing emissions of greenhouse gases with lower concentration (SSP1‐2.6) and higher concentration (SSP5‐8.5). According to the study, the distribution of suitable habitat will shift with a change to higher elevation areas and higher latitude areas in the future.     

基于MaxEnt与ArcGIS对白水江国家级自然保护区缺苞箭竹适生区分析

缺苞箭竹是甘肃白水江国家级自然保护区大熊猫的主要食用竹种之一,是该区天然分布最广的一种箭竹,掌握其地理分布对于野生大熊猫的保护具有重要意义。通过野外实地调查和数据整理,获取缺苞箭竹有效分布记录共73条,同时对保护区气候、土壤、地形和蒸散4类45个环境变量进行多重共线性分析,筛选出7个气候变量、3个土壤变量、2个地形变量和2个蒸散变量作为模型输入;进而采用最大熵模型MaxEnt与地理信息系统ArcGIS模拟缺苞箭竹的地理分布,分析环境变量对缺苞箭竹分布的影响,并划分适生区等级,分析适生区环境特征。结果表明,基于最大熵模型的缺苞箭竹受试者工作特征曲线AUC值为0.932,模型结果很好,可信度高。刀切法检验结果表明,最冷月份的最低温度、海拔、温度季节性变化的标准差、最潮湿月份的降雨量、年温度范围对缺苞箭竹分布影响较大。适生区分析显示,缺苞箭竹集中分布在保护区西部,适生面积为584.76 km²,占保护区总面积的31.13%,其中最适生区面积103.15 km²,其特征是最冷月份的最低温度-15～-9℃,海拔2148～3468 m。研究认为,最大熵模...     

气候变化下桃儿七潜在地理分布的预测

桃儿七(Sinopodophyllum hexandrum)为小檗科多年生草本植物, 是我国濒危传统藏药, 预测气候变化对该物种分布范围的影响对于其保护和资源可持续利用具有重要意义。该文利用获得的桃儿七136个地理分布记录和21个气候环境图层, 通过MaxEnt模型分析桃儿七在我国西部七省的潜在地理分布, 并基于该模型预测政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的SRES-A1B、SRES-A2和SRES-B1气候情景下21世纪20、50和80年代桃儿七分布范围。结果表明: 最热季平均温度、年降水量、温度季节性变动系数和等温性是影响桃儿七分布的主要气候因子; 在当前气候条件下, 桃儿七适宜的生境面积占研究区总面积的11.71%, 主要集中在青藏高原东缘的四川、甘肃、青海境内次生植被丰富、地形复杂的高海拔地区, 低适宜生境与不适宜生境分别占研究区总面积的15.86%与72.43%。由模型预测可知, 在SRES-A1B、SRES-A2和SRES-B1三种情景下, 桃儿七在研究区低适宜生境的数量相对变化较小, 在适宜生境先大幅减少后又缓慢增加。研究结果同时表明, 在未来气候变化条件下, 桃儿七的适宜生境平均海拔将逐渐升高, 范围以及几何重心极有可能先向北移, 然后再向西延伸至青藏高原内部较高海拔的山区。     

Predictions of potential geographical distribution of Sinopodophyllum hexandrum under climate change

桃儿七(Sinopodophyllum hexandrum)为小檗科多年生草本植物, 是我国濒危传统藏药, 预测气候变化对该物种分布范围的影响对于其保护和资源可持续利用具有重要意义。该文利用获得的桃儿七136个地理分布记录和21个气候环境图层, 通过MaxEnt模型分析桃儿七在我国西部七省的潜在地理分布, 并基于该模型预测政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的SRES-A1B、SRES-A2和SRES-B1气候情景下21世纪20、50和80年代桃儿七分布范围。结果表明: 最热季平均温度、年降水量、温度季节性变动系数和等温性是影响桃儿七分布的主要气候因子; 在当前气候条件下, 桃儿七适宜的生境面积占研究区总面积的11.71%, 主要集中在青藏高原东缘的四川、甘肃、青海境内次生植被丰富、地形复杂的高海拔地区, 低适宜生境与不适宜生境分别占研究区总面积的15.86%与72.43%。由模型预测可知, 在SRES-A1B、SRES-A2和SRES-B1三种情景下, 桃儿七在研究区低适宜生境的数量相对变化较小, 在适宜生境先大幅减少后又缓慢增加。研究结果同时表明, 在未来气候变化条件下, 桃儿七的适宜生境平均海拔将逐渐升高, 范围以及几何重心极有可能先向北移, 然后再向西延伸至青藏高原内部较高海拔的山区。     

基于最大熵生态位元模型的入侵杂草春飞蓬在中国潜在分布区的预测

春飞蓬是源自北美的外来入侵杂草,已入侵我国的上海、江苏、安徽等地,并对当地生态系统造成了危害,表现出巨大的入侵潜力.本文将最大熵生态位元(MaxEnt)模型与地理信息系统相结合,综合分析了影响春飞蓬分布的环境因素,直观和定量地预测了春飞蓬在我国的潜在分布区,并采用接受者操作特性曲线( ROC)分析法对预测结果进行验证.结果表明:春飞蓬在我国有广泛的潜在分布区,主要适生区包括上海、江苏、浙江、安徽、河南、湖北、湖南、江西等地.其目前的实际分布远未达到最大潜在分布范围,仍有可能继续扩散.ROC曲线检验结果表明,MaxEnt模型对春飞蓬在中国潜在分布区的预测精度较高,结果可信.春飞蓬潜在入侵区分布可能主要受温度和降水的影响.应高度重视春飞蓬的危害性,采取灭除已经发生的种群、严格监控向最适分布区入侵等措施阻止春飞蓬的扩散蔓延.     

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。     

Predicting the global areas for potential distribution of Gastrodia elata based on ecological niche models

Aims Previous studies on the globally suitable areas for growing the medicinal plant Gastrodia elata is lacking. This study aims to predict the global areas for potential distribution of this plant based on multiple ecological niche models. Methods A total of 220 global distribution points of G. elata and 19 ecological variables were compiled and eight environmental variables were selected for the model training. Three ecological niche models, including BIOCLIM, DOMAIN, and MAXENT, were used to predict the global areas for potential distribution of G. elata. The resulting data of different models were analyzed and compared with two statistical criteria: the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and Kappa value. Important findings The predictions of the three models are basically identical, showing that the global areas for potential distribution of G. elata are predominantly in the range of 20° N to 50° N in Asia, mainly in China, South Korea and Japan. A small proportion of the suitable areas occur in India, Nepal and the European countries near Mediterranean. The most suitable areas distribute in provinces close to the Sichuan Basin and the central East China, the mid-eastern parts of South Korea such as Chungcheongbuk-do, Gyeongsangbuk-do and Gyeongsangnam- do, and the Kyushu region and the Shikoku region on Japan’s main island. Therefore, these three countries can be used as the main production areas of G. elata for its commercial development. The AUC average values of the three models are all above 0.9 and the Kappa average values all above 0.65, justifying their applications for predicting the potential areas of G. elata. Among them, the MAXENT model appears to perform the best, followed by DOMAIN and BIOCLIM.