林业科学 ›› 2023, Vol. 59 ›› Issue (12): 13-24.doi: 10.11707/j.1001-7488.LYKX20210823
• 前沿与重点:典型树种空间分布的气候变化响应与适应 • 上一篇 下一篇
刘怡彤1,2,郭慧1,裴顺祥1,吴莎1,吴迪1,辛学兵1,*
收稿日期:
2021-11-05
出版日期:
2023-12-25
发布日期:
2024-01-08
通讯作者:
辛学兵
基金资助:
Yitong Liu1,2,Hui Guo1,Shunxiang Pei1,Sha Wu1,Di Wu1,Xuebing Xin1,*
Received:
2021-11-05
Online:
2023-12-25
Published:
2024-01-08
Contact:
Xuebing Xin
摘要:
目的: 探究天然元宝枫在我国的适生区区划及生态阈值,并通过实地考察样本点对区划结果进行合理性分析,为天然元宝枫人工栽培合理选址、天然种质资源调查和保护、优良品种选育提供理论依据。方法: 选择经筛选得到的138个天然元宝枫代表性样本点数据,结合15个生态因子,基于MaxEnt模型,采用刀切法分析影响天然元宝枫分布的主要生态因子及阈值范围,结合GIS模拟天然元宝枫在我国的适生区区划,运用受试者工作特征曲线评估模型结果,评估后实地考察样本点,对区划结果进行合理性分析。结果: 1) 天然元宝枫适生区区划结果的ROC曲线训练集和测试集AUC分别为0.968和0.947;2) 影响天然元宝枫适生区范围的主要生态因子为最干季平均温度、最湿季降水量、海拔、最干季降水量和年平均温度,累计贡献率达82.80%,土壤因子对天然元宝枫的分布影响较小;天然元宝枫适宜在最干季平均温度?12.50~3.82 ℃、最湿季降水量230~547 mm、海拔0~1 465 m、最干季降水量5~53 mm和年平均温度4.04~15.41 ℃的区域生长;3) 天然元宝枫的主要适生区跨越34°—46°N,108°—126°E,集中分布在内蒙古、陕西、河北、吉林、山西、辽宁、山东、河南和甘肃等省(区、市),面积约1 642 247 km2,占全国陆地总面积的17.11%,其中,高适生区主要位于河北、辽宁和山东,面积约277 792 km2,占全国适生区总面积的16.92%;4) 通过实地考察样本点对天然元宝枫适生区区划合理性进行分析,天然元宝枫的总体区划精度为0.82,Kappa系数为0.61。结论: 天然元宝枫适生区广泛分布在我国华北地区和东北、西北的部分地区,生物气候因子和海拔因子是天然元宝枫在我国境内生长的主要限制生态因子。本研究模拟的天然元宝枫适生区区划结果能够较好反映天然元宝枫的空间分布特征,为充分利用天然元宝枫资源、实现元宝枫经济价值最大化提供理论依据。
中图分类号:
刘怡彤,郭慧,裴顺祥,吴莎,吴迪,辛学兵. 基于MaxEnt模型的天然元宝枫在我国的适生区区划及合理性分析[J]. 林业科学, 2023, 59(12): 13-24.
Yitong Liu,Hui Guo,Shunxiang Pei,Sha Wu,Di Wu,Xuebing Xin. Regionalization and Rationality Analysis of Natural Acer truncatum in China Based on MaxEnt Model[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2023, 59(12): 13-24.
表1
生态因子①"
因子类型 Factor type | 生态因子 Ecological factor | 单位 Unit |
气候因子 Climate factor | 年平均温度 Annual mean temperature | ℃ |
昼夜温差月均值 Mean diurnal range(mean of monthly (max.temp. -min.temp.) | ℃ | |
等温性 Isothermality | ||
气温季节性变化标准差 Temperature seasonality | ||
最暖月最高温度 Max temperature of warmest month | ℃ | |
最冷月最低温度 Min temperature of coldest month | ℃ | |
年均温度变化范围 Temperature annual range | ℃ | |
最湿季平均温度 Mean temperature of wettest quarter | ℃ | |
最干季平均温度 Mean temperature of driest quarter | ℃ | |
最暖季平均温度 Mean temperature of warmest quarter | ℃ | |
最冷季平均温度 Mean temperature of coldest quarter | ℃ | |
年降水量 Annual precipitation | mm | |
最湿月降水量 Precipitation of wettest month | mm | |
最干月降水量 Precipitation of driest month | mm | |
降水量季节性变异系数 Precipitation seasonality (coefficient of variation) | ||
最湿季降水量 Precipitation of wettest quarter | mm | |
最干季降水量 Precipitation of driest quarter | mm | |
最暖季降水量 Precipitation of warmest quarter | mm | |
最冷季降水量 Precipitation of coldest quarter | mm | |
地形因子 Terrain factor | 海拔 Elevation | m |
坡度 Slope | ° | |
坡向 Aspect | ||
土壤因子 Soil factor | 表层土壤砂粒含量 Topsoil sand fraction | % |
表层土壤黏粒含量 Topsoil clay fraction | % | |
表层土壤粉粒含量 Topsoil silt fraction | % | |
表层土壤有机碳含量 Topsoil organic carbon | % | |
表层土壤阳离子交换量 Topsoil cation exchange capacity | cmol?kg?1 | |
表层土壤酸碱度 Topsoil pH | ||
表层土壤盐基饱和度 Topsoil base saturation | % | |
土壤有效含水量 Topsoil available water capacity | % | |
土壤参考深度 Refercence soil depth |
表2
生态因子对MaxEnt模型模拟的贡献率"
生态因子 Ecological factor | 模型 贡献率 Contribution rate of model(%) |
最干季平均温度 Mean temperature of driest quarter | 27.6 |
最湿季降水量 Precipitation of wettest quarter | 23.7 |
海拔 Elevation | 18.6 |
最干季降水量 Precipitation of driest quarter | 7.5 |
年平均温度 Annual mean temperature | 5.4 |
坡度 Slope | 4.0 |
表层土壤酸碱度Topsoil pH | 3.6 |
坡向 Aspect | 2.5 |
土壤有效含水量 Topsoil available water capacity | 1.4 |
最暖季平均温度 Mean temperature of warmest quarter | 1.3 |
表层土壤阳离子交换量 Topsoil cation exchange capacity | 1.3 |
表层土壤砂粒含量 Topsoil sand fraction | 1.2 |
表层土壤有机碳含量 Topsoil organic carbon | 1.0 |
昼夜温差月均值 Mean diurnal range(mean of monthly (max.temp.-min.temp.) | 0.5 |
最暖月最高温度 Max temperature of warmest month | 0.4 |
图2
基于刀切法的生态因子重要性分析 bio1:年平均温度Annual mean temperature;bio2:昼夜温差月均值Mean diurnal range(mean of monthly (max.temp.-min.temp.);bio5:最暖月最高温度Max. temperature of warmest month;bio9:最干季平均温度Mean temperature of driest quarter;bio10:最暖季平均温度Mean temperature of warmest quarter;bio16:最湿季降水量Precipitation of wettest quarter;bio17:最干季降水量Precipitation of driest quarter;elev:海拔Elevation;slope:坡度Slope;aspect:坡向Aspect;t_sand:表层土壤砂粒含量Topsoil sand fraction;t_oc:表层土壤有机碳含量Topsoil organic carbon;t_cec:表层土壤阳离子交换量Topsoil cation exchange capacity;t_ph:表层土壤酸碱度Topsoil pH;t_awc:土壤有效含水量Topsoil available water capacity."
表3
各省(市、区)天然元宝枫适生区面积计算结果"
省(区、市) Province(autonomous regions and municipalities) | 高适生区 Favorable area/km2 | 中适生区 Moderate area /km2 | 低适生区 Marginal area /km2 | 适生区总面积 Total suitable area /km2 | 占全国适生区比 Proportion of suitable areas in China (%) |
内蒙古Inner Mongolia | 15 533 | 70 319 | 152 477 | 238 329 | 14.51 |
河北Hebei | 65 419 | 65 979 | 56 270 | 187 669 | 11.43 |
陕西Shaanxi | 23 242 | 87 830 | 78 481 | 189 553 | 11.54 |
吉林Jilin | 2 964 | 33 512 | 117 868 | 154 344 | 9.40 |
山西Shanxi | 27 115 | 68 839 | 56 083 | 152 037 | 9.26 |
山东Shandong | 45 286 | 62 719 | 42 124 | 150 129 | 9.14 |
辽宁Liaoning | 60 476 | 64 350 | 29 332 | 154 157 | 9.39 |
河南Henan | 23 344 | 41 863 | 57 495 | 122 702 | 7.47 |
黑龙江Heilongjiang | 5 | 2 159 | 81 983 | 84 147 | 5.12 |
甘肃Gansu | 273 | 24 946 | 59 035 | 84 253 | 5.13 |
四川Sichuan | 0 | 390 | 37 559 | 37 949 | 2.31 |
湖北Hubei | 0 | 365 | 24 521 | 24 886 | 1.52 |
北京Beijing | 12 509 | 3 780 | 963 | 17 252 | 1.05 |
宁夏Ningxia | 0 | 178 | 11 712 | 11 889 | 0.72 |
天津Tianjin | 1 599 | 4 566 | 5 495 | 11 660 | 0.71 |
江苏Jiangsu | 21 | 2 048 | 9 346 | 11 416 | 0.70 |
安徽Anhui | 6 | 1 196 | 7 916 | 9 117 | 0.56 |
重庆Chongqing | 0 | 8 | 748 | 756 | 0.05 |
全国适生区面积Total suitable area /km2 | 277 792 | 535 048 | 829 407 | 1 642 247 | 100 |
表4
天然元宝枫实地考察样本点概况"
编号 Code | 地点 Location | 纬度 Latitude/ °N | 经度 Longitude/ ° E | 海拔 Elevation/ m | 适生等级 Suitable level | 生境 Habitat | 人为干扰 Human disturbances | 备注 Remarks |
1 | 内蒙古代钦塔拉 Daiqintala, Inner Mongolia | 45.22 | 121.67 | 224 | 中低适生区交汇处 Moderate and marginal area intersection | 草地,疏林 Grassland, sparse forest | 弱 Weak | 野生 Wild |
2 | 内蒙古乌旦塔拉 Wudantala, Inner Mongolia | 43.02 | 122.72 | 220 | 高适生区 Favorable area | 沙地,疏林 Sand, sparse forest | 弱 Weak | 野生 Wild |
3 | 内蒙古松树山 Songshushan, Inner Mongolia | 42.50 | 119.25 | 648 | 高适生区 Favorable area | 沙地,疏林 Sand, sparse forest | 弱 Weak | 野生 Wild |
4 | 内蒙古阿尔山 Arshan, Inner Mongolia | 47.21 | 120.35 | 1 210 | 非适生区 Unsuitable area | — | — | 未发现 Not found |
5 | 内蒙古阿鲁科尔沁 Alukeerqin, Inner Mongolia | 44.31 | 119.60 | 704 | 低适生区 Marginal area | — | — | 未发现 Not found |
6 | 内蒙古正蓝旗 Zhenglanqi, Inner Mongolia | 43.09 | 116.06 | 1 294 | 非适生区 Unsuitable area | — | — | 未发现 Not found |
7 | 内蒙古科右前旗 Keyou Qianqi, Inner Mongolia | 46.35 | 120.69 | 702 | 非适生区 Unsuitable area | — | — | 未发现 Not found |
8 | 内蒙古和林格尔 Helingeer, Inner Mongolia | 40.48 | 111.81 | 1 152 | 低适生区 Marginal area | — | — | 未发现 Not found |
9 | 内蒙古察哈尔右翼中旗 ChahaerYouyizhongqi, Inner Mongolia | 41.14 | 112.53 | 1 939 | 非适生区 Unsuitable area | — | — | 未发现 Not found |
10 | 内蒙古阿拉善左旗 Alxa Zuoqi, Inner Mongolia | 38.88 | 105.68 | 1 540 | 非适生区 Unsuitable area | — | — | 人工栽培 Cultivation |
11 | 辽宁彰武 Zhangwu, Liaoning | 42.83 | 122.48 | 253 | 高适生区 Favorable area | 沙地,疏林 Sand, sparse forest | 中度 Moderate | 野生 Wild |
12 | 辽宁法库 Faku, Liaoning | 42.65 | 123.75 | 113 | 高中适生区交汇处 Favorable and moderate confluence | 沙地,疏林 Sand, sparse forest | 中度 Moderate | 野生 Wild |
13 | 辽宁葫芦岛 Huludao, Liaoning | 40.8 | 119.9 | 562 | 高适生区 Favorable area | 路边,疏林 Sand, sparse forest | 中度 Moderate | 野生 Wild |
14 | 河北平泉 Pingquan, Hebei | 40.84 | 118.77 | 620 | 高适生区 Favorable area | 山地,疏林 Sand, sparse forest | 弱 Weak | 野生 Wild |
15 | 河北雾灵山 Wulingshan, Hebei | 40.56 | 117.51 | 1 260 | 高适生区 Favorable area | 山地,疏林 Hilly area, sparse forest | 弱 Weak | 野生 Wild |
16 | 北京八达岭 Badaling, Beijing | 40.34 | 116.00 | 600 | 高适生区 Favorable area | 路边,疏林 Wayside, sparse forest | 极强 Extremely strong | 人工栽培 Cultivation |
17 | 北京小龙门 Xiaolongmen, Beijing | 39.97 | 115.45 | 1 120 | 高适生区 Favorable area | 山地,疏林 Hilly area, sparse forest | 弱 Weak | 野生 Wild |
18 | 山东郯城 Tancheng, Shandong | 34.71 | 118.49 | 49 | 中适生区 Moderate area | — | — | 未发现 Not found |
19 | 山东泰山 Taishan, Shandong | 36.27 | 117.10 | 305 | 高适生区 Favorable area | 路边,疏林 Wayside, sparse forest | 中度 Moderate | 野生 Wild |
20 | 山东济宁 Jining, Shandong | 35.77 | 117.7 | 498 | 高适生区 Favorable area | 路边,疏林 Wayside, sparse forest | 中度 Moderate | 野生 Wild |
21 | 山西中条山 Zhongtiaoshan, Shanxi | 35.42 | 111.49 | 790 | 高适生区 Favorable area | 山地,疏林 Hilly area, sparse forest | 弱 Weak | 野生 Wild |
22 | 山西石膏山 Shigaoshan, Shanxi | 36.50 | 111.83 | 802 | 高适生区 Favorable area | 山地,疏林 Hilly area, sparse forest | 弱 Weak | 野生 Wild |
23 | 陕西华阴 Huayin, Shaanxi | 34.53 | 110.08 | 353 | 高中适生区交汇处 Favorable and moderate area intersection | 路边,疏林 Wayside, sparse forest | 中度 Moderate | 野生 Wild |
24 | 陕西永寿 Yongshou, Shaanxi | 34.87 | 108.18 | 1 005 | 高中适生区交汇处 Favorable and moderate area intersection | 路边,疏林 Wayside, sparse forest | 中度 Moderate | 野生 Wild |
25 | 宁夏六盘山 Liupanshan, Ningxia | 35.49 | 106.27 | 1 660 | 低适生区 Marginal area | — | — | 未发现 Not found |
26 | 河南济源 Jiyuan, Henan | 35.15 | 112.12 | 605 | 高适生区 Favorable area | 路边,疏林 Wayside, sparse forest | 中度 Moderate | 野生 Wild |
27 | 四川九寨沟 Jiuzhaigou, Sichuan | 33.27 | 103.92 | 2 060 | 非适生区 Unsuitable area | 路边,疏林 Wayside, sparse forest | 极强 Extremely strong | 人工栽培 Cultivation |
28 | 湖北大洪山 Dahongshan, Hubei | 31.52 | 112.81 | 721 | 非适生区 Unsuitable area | 山地,疏林 Hilly area, sparse forest | 强 Strong | 人工栽培 Cultivation |
曹向锋, 钱国良, 胡白石, 等. 采用生态位模型预测黄顶菊在中国的潜在适生区. 应用生态学报, 2010, 21 (12): 3063- 3069.
doi: 10.13287/j.1001-9332.2010.0431 |
|
Cao X F, Qian G L, Hu B S, et al. Prediction of potential suitable distribution area of Flaveria bidentis in China based on niche models. The Journal of Applied Ecology, 2010, 21 (12): 3063- 3069.
doi: 10.13287/j.1001-9332.2010.0431 |
|
陈新美, 雷渊才, 张雄清, 等. 样本量对MaxEnt模型预测物种分布精度和稳定性的影响. 林业科学, 2012, 48 (1): 53- 59.
doi: 10.11707/j.1001-7488.20120110 |
|
Chen X M, Lei Y C, Zhang X Q, et al. Effects of sample size on accuracy and stability of maximum entropy model in predicting species distribution. Scientia Silvae Sinicae, 2012, 48 (1): 53- 59.
doi: 10.11707/j.1001-7488.20120110 |
|
崔相艳, 王文娟, 杨小强, 等. 2016. 基于生态位模型预测野生油茶的潜在分布. 生物多样性, 24(10): 1117–1128. | |
Cui X Y, Wang W J, Yang X Q, et al. 2016. Potential distribution of wild Camellia oleifera based on ecological niche modeling. Biodiversity Science 24(10): 1117–1128. [in Chinese] | |
樊婷婷, 高尚坤, 孟凡玲, 等. 外来入侵新害虫刺槐突瓣细蛾在中国的适生区预测. 林业科学, 2019, 55 (6): 86- 95.
doi: 10.11707/j.1001-7488.20190611 |
|
Fan T T, Gao S K, Meng F L, et al. Prediction of suitable distribution regions of a new invasive pest: Chrysaster ostensackenella (lepidoptera: gracillariidae) in China. Scientia Silvae Sinicae, 2019, 55 (6): 86- 95.
doi: 10.11707/j.1001-7488.20190611 |
|
郭飞龙, 徐刚标, 卢孟柱, 等. 基于MaxEnt模型分析胡杨潜在适宜分布区. 林业科学, 2020, 56 (5): 184- 192.
doi: 10.11707/j.1001-7488.20200521 |
|
Guo F L, Xu G B, Lu M Z, et al. Prediction of potential suitable distribution areas for Populus euphratica using the MaxEnt model. Scientia Silvae Sinicae, 2020, 56 (5): 184- 192.
doi: 10.11707/j.1001-7488.20200521 |
|
河北植被编辑委员会. 1996. 河北植被. 北京: 科学出版社. | |
Hebei Vegetation Editorial Committee. 1996. Hebei vegetation. Beijing: Science Press. [in Chinese] | |
呼晓姝. 2010. 元宝枫种仁油的提取及其神经酸分离纯化的研究. 北京: 北京林业大学. | |
Hu X S. 2010. Extraction of seed oil of Acer truncatum Bunge and the separationand purification of nervonic acid. Beijing: Beijing Forestry University. [in Chinese] | |
胡 秀, 吴福川, 郭 微, 等. 基于MaxEnt生态学模型的檀香在中国的潜在种植区预测. 林业科学, 2014, 50 (5): 27- 33.
doi: 10.11707/j.1001-7488.20140504 |
|
Hu X, Wu F C, Guo W, et al. Identification of potential cultivation region for Santalum album in China by the MaxEnt ecologicniche model. Scientia Silvae Sinicae, 2014, 50 (5): 27- 33.
doi: 10.11707/j.1001-7488.20140504 |
|
孔维尧, 李欣海, 邹红菲. 最大熵模型在物种分布预测中的优化. 应用生态学报, 2019, 30 (6): 2116- 2128.
doi: 10.13287/j.1001-9332.201906.029 |
|
Kong W Y, Li X H, Zou H F. Optimizing MaxEnt model in the prediction of species distribution. Chinese Journal of Applied Ecology, 2019, 30 (6): 2116- 2128.
doi: 10.13287/j.1001-9332.201906.029 |
|
李文保, 孙昌俊, 王飞飞, 等. 神经酸及其在预防和治疗脑病中的应用研究进展. 药学进展, 2014, 38 (8): 591- 596. | |
Li W B, Sun C J, Wang F F, et al. Advances in research on nervonic acid and its applications in prevention and treatment of encephalopathy. Progress in Pharmaceutical Sciences, 2014, 38 (8): 591- 596. | |
李文庆, 徐洲锋, 史鸣明, 等. 不同气候情景下四子柳的亚洲潜在地理分布格局变化预测. 生态学报, 2019, 39 (9): 3224- 3234. | |
Li W Q, Xu Z F, Shi M M, et al. Prediction of potential geographical distribution patterns of Salix tetrasperma Roxb. in Asia under different climate scenarios. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39 (9): 3224- 3234. | |
刘济铭, 贾黎明, 王连春, 等. 基于MaxEnt的中国无患子属适生区区划及生态特征. 林业科学, 2021, 57 (5): 1- 12.
doi: 10.11707/j.1001-7488.20210501 |
|
Liu J M, Jia L M, Wang L C, et al. Potential distribution and ecological characteristics of genus Sapindus in China based on MaxEnt model. Scientia Silvae Sinicae, 2021, 57 (5): 1- 12.
doi: 10.11707/j.1001-7488.20210501 |
|
柳晓燕, 李俊生, 赵彩云, 等. 基于MaxEnt模型和ArcGIS预测豚草在中国的潜在适生区. 植物保护学报, 2016, 43 (6): 1041- 1048.
doi: 10.13802/j.cnki.zwbhxb.2016.06.023 |
|
Liu X Y, Li J S, Zhao C Y, et al. Prediction of potential suitable area of Ambrosia artemisiifolia L. in China based on MaxEnt and ArcGIS. Journal of Plant Protection, 2016, 43 (6): 1041- 1048.
doi: 10.13802/j.cnki.zwbhxb.2016.06.023 |
|
马秋月, 李倩中, 李淑顺, 等. 2021. 元宝枫组织培养及快速繁殖技术研究. 南京林业大学学报(自然科学版), 45(2): 220–224. | |
Ma Q Y, Li Q Z, Li S S, et al. 2021 Study on tissue culture and rapid propagation of Acer truncatum Bunge. Journal of Nanjing Forestry University (Natural Sciences Edition), 45(2): 220–224. [in Chinese] | |
乔 谦, 丰 震, 任红剑, 等. 元宝枫天然种群种实表型多样性. 生态学杂志, 2017, 36 (10): 2707- 2715.
doi: 10.13292/j.1000-4890.201710.031 |
|
Qiao Q, Feng Z, Ren H J, et al. Phenotypic diversity of wing fruits and seeds in natural populations of Acer truncatum Bunge in China. Chinese Journal of Ecology, 2017, 36 (10): 2707- 2715.
doi: 10.13292/j.1000-4890.201710.031 |
|
申家朋, 陈东升, 洪奕丰, 等. 2019. 基于MaxEnt模型对日本落叶松在中国潜在分布区的预测. 植物资源与环境学报, 28(3): 19–25. | |
Shen J P, Chen D S, Hong Y F, et al. 2019. Prediction on potential distribution areas of Larix kaempferi in China based on MaxEnt model. Journal of Plant Resources and Environment. 28(3): 19–25. [in Chinese] | |
宋雄刚, 王鸿斌, 张 真, 等. 2016. 应用最大熵模型模拟预测大尺度范围油松毛虫灾害. 林业科学, 52(6): 66–75. | |
Song X G, Wang H B, Zhang Z, et al. 2016. Application of the maximum entropy model (MaxEnt) to simulation and forecast of large scale outbreaks of Dendrolimus tabulaeformis (lepidoptera: lasiocampidae), Scientia Silvae Sinicae, 52(6): 66–75. [in Chinese] | |
苏智先, 张素兰. 珙桐种群生殖物候及其影响因子研究. 四川师范学院学报(自然科学版), 1999, 22 (4): 4- 9. | |
Su Z X, Zhang S L. The reproductiv phenology and the influencing factors of Davidia involucrata population. Journal of Sichuan Teachers College(Natural Science), 1999, 22 (4): 4- 9. | |
王国峥, 耿其芳, 肖孟阳, 等. 基于4种生态位模型的金钱松潜在适生区预测. 生态学报, 2020, 40 (17): 6096- 6104. | |
Wang G Z, Gen Q F, Xiao M Y, et al. Predicting Pseudolarix amabilis potential habitat based on four Niche models. Acta Ecologica Sinica, 2020, 40 (17): 6096- 6104. | |
王熙才, 左曙光, 邱宗海, 等. 艾舍尔软胶囊增强小鼠免疫力的实验研究. 昆明医学院学报, 2008, 29 (6): 71- 75. | |
Wang X C, Zuo S G, Qiu Z H, et al. Investigation of the immunity–enhancement capability of the acer capsule in mice. Journal of Kunming Medical University, 2008, 29 (6): 71- 75. | |
王晓玮, 任雪燕, 梁英梅. 2019. 基于MaxEnt模型的松针红斑病在中国的潜在分布区及适生性预测分析. 林业科学, 55(4): 160–170. | |
Wang X W, Ren X Y, Liang Y M. 2019 MaxEnt-based prediction of potential geographic distribution and habitat suitability analysis for Dothistroma pini in China. Scientia Silvae Sinicae, 55(4): 160–170. [in Chinese] | |
王性炎. 化妆品工业的优质原料——元宝枫油. 中国油脂, 2013a, 38 (7): 5- 7.
doi: 10.3969/j.issn.1003-7969.2013.07.002 |
|
Wang X Y. High quality raw material for the cosmetics industry: Acer truncatum seed oil. China Oils and Fats, 2013a, 38 (7): 5- 7.
doi: 10.3969/j.issn.1003-7969.2013.07.002 |
|
王性炎. 2013b. 中国元宝枫. 杨凌: 西北农林科技大学出版社. | |
Wang X Y. 2013b. Zhongguo yuanbaofeng. Yangling: Northwest A&F University Press. [in Chinese] | |
王雨生, 王召海, 邢汉发, 等. 基于MaxEnt模型的珙桐在中国潜在适生区预测. 生态学杂志, 2019, 38 (4): 1230- 1237.
doi: 10.13292/j.1000-4890.201904.024 |
|
Wang Y S, Wang Z H, Xing H F, et al. Prediction of potential suitable distribution of Davidia involucrata Baill in China based on MaxEnt. Chinese Journal of Ecology, 2019, 38 (4): 1230- 1237.
doi: 10.13292/j.1000-4890.201904.024 |
|
魏伊楚, 樊金拴, 徐 丹. 元宝枫油成分、加工工艺及功能性研究进展. 中国油脂, 2018, 43 (1): 34- 38.
doi: 10.3969/j.issn.1003-7969.2018.01.010 |
|
Wei Y C, Fan J S, Xu D. Advance in component, processing and functionality of Acer truncatum Bunge. seed oil. China Oils and Fats, 2018, 43 (1): 34- 38.
doi: 10.3969/j.issn.1003-7969.2018.01.010 |
|
张海娟, 陈 勇, 黄烈健, 等. 基于生态位模型的薇甘菊在中国适生区的预测. 农业工程学报, 2011, 27 (13): 413- 418. | |
Zhang H J, Chen Y, Huang L J, et al. Predicting potential geographic distribution of mikania micrantha planting based on ecological niche models in China. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2011, 27 (13): 413- 418. | |
张家勋, 李俊清, 周宝顺, 等. 珙桐的天然分布和人工引种分析. 北京林业大学学报, 1995, 17 (1): 25- 30.
doi: 10.13332/j.1000-1522.1995.01.004 |
|
Zhang J X, Li J Q, Zhou B S, et al. Natural distribution of Davidia involucrata and introduction anlysis. Journal of Bejing Forestry University, 1995, 17 (1): 25- 30.
doi: 10.13332/j.1000-1522.1995.01.004 |
|
中国植物志编辑委员会. 1981. 中国植物志. 北京: 科学出版社. | |
Editorial Committee of the Flora of China. 1981. Flora of China. Beijing: Science Press. [in Chinese] | |
朱耿平, 刘 强, 高玉葆. 提高生态位模型转移能力来模拟入侵物种的潜在分布. 生物多样性, 2014, 22 (2): 223- 230.
doi: 10.3724/SP.J.1003.2014.08178 |
|
Zhu G P, Liu Q, Gao Y B, et al. Improving ecological niche model transferability to predict the potential distribution of invasive exotic species. Biodiversity Science, 2014, 22 (2): 223- 230.
doi: 10.3724/SP.J.1003.2014.08178 |
|
Boulangeat I, Gravel D, Thuiller W. Accounting for dispersal and biotic interactions to disentangle the drivers of species distributions and their abundances. Ecology Letters, 2012, 15 (6): 584- 593.
doi: 10.1111/j.1461-0248.2012.01772.x |
|
Guo Y L, Li X, Zhao Z F, et al. Modeling the distribution of Populus euphratica in the Heihe River Basin, an inland river basin in an arid region of China. Science China Earth Sciences, 2018, 61 (11): 1669- 1684.
doi: 10.1007/s11430-017-9241-2 |
|
Hanley J A, Mcneil B J. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology, 1982, 143 (1): 29- 36.
doi: 10.1148/radiology.143.1.7063747 |
|
Hijmans R J, Cameron S E, Parra J L, et al. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 2005, 25 (15): 1965- 1978.
doi: 10.1002/joc.1276 |
|
Meynard C N, Quinn J F. Predicting species distributions: a critical comparison of the most common statistical models using artificial species. Journal of Biogeography, 2007, 34 (8): 1455- 1469.
doi: 10.1111/j.1365-2699.2007.01720.x |
|
Padalia H, Srivastava V, Kushwaha S. Modeling potential invasion range of alien invasive species, Hyptis suaveolens (L. ) Poit. in India: comparison of MaxEnt and GARP. Ecological Informatics, 2014, 9 (22): 36- 43. | |
Pearson R G, Raxworthy C J, Nakamura M, et al. 2007. Predicting speciesdistributions from small numbers of occurrence records: a test case usingcryptic geckos in Madagascar. Journal of Biogeography, 34(1):102−117. | |
Phillips S J, Anderson R P, Schapire R E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 2006, 190 (13): 231- 259. | |
Waltari E, Hijmans R J, Peterson A T, et al. Locating pleistocene refugia: Comparing phylogeographic and ecological niche model predictions. PLoS One, 2007, 2 (7): e563.
doi: 10.1371/journal.pone.0000563 |
|
Yang X Q, Kushwaha S, Saran S, et al. Maxent modeling for predicting the potential distribution of medicinal plant, Justicia adhatoda L. in Lesser Himalayan foothills. Ecological Engineering, 2013, 22 (51): 83- 87. | |
Yang Z Q, Dong J W, Liu J Y, et al. Accuracy assessment and inter-comparison of eight medium resolution forest products on the loess plateau, China. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2017, 6 (5): 1- 16. |
[1] | 王亚,王军辉,王福德,刘逸夫,谭灿灿,袁艳超,聂稳,刘建锋,常二梅,贾子瑞. 末次间冰期以来及未来气候情景下红皮云杉适生分布区模拟[J]. 林业科学, 2023, 59(12): 1-12. |
[2] | 张淑宁, 陈俊兴, 敖敦, 红梅, 张雅茜, 包福海, 王淋, 乌云塔娜, 白玉娥, 包文泉. 气候变化背景下我国长柄扁桃潜在适生区预测[J]. 林业科学, 2023, 59(12): 25-36. |
[3] | 王东升,赵伟,程蓓蓓,张吉军. 基于MaxEnt模型的中国山楂潜在适生区[J]. 林业科学, 2022, 58(7): 43-50. |
[4] | 张宇凡,党英侨,王小艺. 基于气候和寄主因素的栗山天牛中国成灾和扩散风险评估[J]. 林业科学, 2022, 58(6): 95-109. |
[5] | 王爱君,路东晔,张国盛,黄海广,王颖,呼斯楞,敖民. 基于MaxEnt模拟欧亚大陆气候变化下叉子圆柏的潜在分布[J]. 林业科学, 2021, 57(8): 43-55. |
[6] | 赵光华,崔馨月,王智,荆红利,樊保国. 气候变化背景下我国酸枣潜在适生区预测[J]. 林业科学, 2021, 57(6): 158-168. |
[7] | 刘济铭,贾黎明,王连春,孙操稳,王昕,郑玉琳,陈仲,翁学煌. 基于MaxEnt的中国无患子属适生区区划及生态特征[J]. 林业科学, 2021, 57(5): 1-12. |
[8] | 张丹妮,陈西雅,臧传富. 三北防护林体系建设工程区宜林潜力[J]. 林业科学, 2021, 57(5): 184-194. |
[9] | 樊婷婷, 高尚坤, 孟凡玲, 尹红增, 李超, 王庆华, 周成刚. 外来入侵新害虫刺槐突瓣细蛾在中国的适生区预测[J]. 林业科学, 2019, 55(6): 86-95. |
[10] | 赵佳强, 石娟. 基于新型最大熵模型预测刺槐叶瘿蚊(双翅目:瘿蚊科)在中国的适生区[J]. 林业科学, 2019, 55(2): 118-127. |
[11] | 欧阳林男,陈少雄,刘学锋,何沙娥,张维耀. 赤桉在中国的适生地理区域及其对气候变化的响应[J]. 林业科学, 2019, 55(12): 1-11. |
[12] | 厉静文,郭浩,王雨生,辛智鸣,吕永军. 基于MaxEnt模型的胡杨潜在适生区预测[J]. 林业科学, 2019, 55(12): 133-139. |
[13] | 李璇, 李垚, 方炎明. 基于优化的Maxent模型预测白栎在中国的潜在分布区[J]. 林业科学, 2018, 54(8): 153-164. |
[14] | 殷晓洁, 周广胜, 隋兴华, 何奇瑾, 李荣平. 辽东栎林潜在地理分布及其主导因子[J]. 林业科学, 2013, 49(8): 10-14. |
[15] | 邵立娜 赵文霞 淮稳霞 姚艳霞. 栎树猝死病原在中国的适生区预测[J]. 林业科学, 2008, 44(6): 91-96. |
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