排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
3.
近自然林的营建是园林景观的一个重要发展方向。由于待引种的野生植物种类繁多且缺少引种栽培实践,如何在仅有野生分布数据的条件下进行植物的引种区划具有重要意义。Max Ent(Maximum entropy method)的原理是基于物种分布与气候相适应,以物种野生分布数据为基础,寻找物种的潜在分布区,与近自然林条件下野生植物引种区划的需要一致。该文以红姜花为例采用理论和实践检验相结合的方法,对MaxEnt模型的有效性进行评价。在收集红姜花的野生地理分布数据基础上,选择温度、降雨、海拔为环境因子,以75%的数据进行建模,25%的分布数据作为检验作ROC(Receiver operating characteristic)曲线对模型的有效性进行评价。结果表明:ROC曲线下面积AUC值为0.991,评价结果优秀,表明预测模型可靠性高;进一步以全部分布数据在Max Ent中制作区划图,将引种栽培数据的分布位置与区划预测图进行比对,划分适生性等级;在适生性被划分为0~1的11级时,区划图中大于0.01的区域内红姜花即可成功引种。结果证明对于缺少引种栽培实践、拟采用近自然林模式栽培的野生植物,可采用Max Ent生态学模型制作引种区划图。 相似文献
1