【目的】预测祁连圆柏在青海省的潜在分布区，为祁连圆柏林的经营管理和保护修复提供理论依据。【方法】利用气候、地形、土壤、生态系统类型和人类活动强度5类环境变量，基于R语言Kuenm程序包优化后的MaxEnt模型预测祁连圆柏在青海的潜在分布区，并探讨影响祁连圆柏地理分布的主导环境因子及其适宜区间，同时应用2018—2020年青海省祁连圆柏林现地调查数据对预测结果进行准确性验证。【结果】预测的祁连圆柏潜在分布区主要分布在青海东部、东北部和北部，适生区面积为3.20万km~2，用于验证的现地调查小班均落入预测的适生区。祁连圆柏适宜生长的环境条件：气候（最热月份最高温15～22℃、最冷月最低温-23～-15℃、年平均降水量300～600 mm、等温性<39%、降水季节性变异系数88～103），地形（海拔2 800～3 950 m、坡度12°～18°、坡向（阳坡、半阳坡及半阴坡）），土壤（土壤有效水含量> 0.4 mm/m、0～30 cm土层硫酸盐含量<0.2%），生态系统类型（农田、林地和草地生态系统）；祁连圆柏适宜分布区人类足迹指数> 10。【结论】优化后的MaxEnt模型可准确反映祁连圆柏的潜在适宜区分布情况。祁连圆柏地理分布是由地形、气温、降水、生态系统类型、土壤和人类活动等多种因素综合影响的结果，海拔是影响祁连圆柏在青海分布的主导环境因子。研究结果可为祁连圆柏造林适宜空间选择提供可靠的理论依据和实施方向，同时，分布区适宜性等级划分结果可为祁连圆柏林的经营管理和保护修复决策提供参考。

【目的】采用优化Maxent模型对白栎的适生区进行预测,了解气候因子对白栎分布的影响,同时结合植物耐寒性区域地图(PHZM)探讨白栎的栽培区划和引种区划,为白栎的引种栽培提供理论基础。【方法】采用Maxent模型,利用AICc指标对特征参数(feature)和正规化参数(β)进行筛选,建立最优模型。基于484条分布记录和10个环境变量模拟白栎在末次盛冰期、全新世中期、现代和2070年的潜在分布区。综合jackknife检验、置换重要值和百分比贡献率、限制环境因子,探讨影响白栎适生分布区的环境因子。【结果】1)最优模型的参数设置为:feature为LQP和β乘数为1.5。2)jackknife检验表明:年均温、最干月降雨量、平均日温差、温度年较差为关键因子;百分比贡献率排前3名的环境变量依次为平均日温差、温度年较差、年均温;置换重要值排前3名的为年均温、温度年较差和等温性。影响现代最适分布区的环境限制因子为年降雨量和最干月降雨量;影响未来最适分布区的环境限制因子为极端最高温和最干月降雨量。3)白栎的现代高度适生区集中分布在重庆、贵州局部地区、湖南、湖北南部、江西、安徽南部、福建北部和长江三角洲地区;末次盛冰期时白栎的高度适生区在湖南和江西零星地区,较现代分布区面积减少28.28%;全新世中期高度适生区范围与现代相似,较现代高度适生区面积增加6.44%,面积达到最大;在进行未来适生区的预测时,原本不具有适生区的辽宁出现少部分低度适生区,2070年温度可能升高,适宜分布区向北扩张,高度适生区面积减少6.44%。【结论】年均温、平均日温差、温度年较差和最干月降水量是制约白栎分布格局的重要环境因子。影响白栎的现代最适宜分布区和未来的最适分布区的环境限制因子为年降雨量、最干月降雨量和极端最高温。末次盛冰期白栎的高度适生区集中在华中地区,随气候的转暖逐渐向北移动。全新世中期时,高度适生区面积扩张达到最大。未来气温升高,白栎适生区可能发生向北扩张的趋势,高海拔地区分布的白栎更容易受到气候的影响。根据Maxent预测的白栎分布区结合中国耐寒性区域地图进行白栎的栽培区划和引种区划,新疆、北京、天津可能适合白栎的引种栽培。

【目的】分析未来气候环境对鹅掌楸Liriodendron chinense空间分布的影响,以利于科学合理地制定鹅掌楸的保护措施。【方法】采用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(ArcGIS)软件,以鹅掌楸的地理分布数据、 Worldclim生物气候变量和人类活动强度数据为依据,分析影响鹅掌楸分布的主导因子,并对其在中国的适宜性分布区进行预测。【结果】MaxEnt模型有很好的预测能力,训练集均值为0.973,测试集为0.953。年均降水量、最湿季度降水量、最冷月最低温、降水量变异系数和昼夜温差月均值是影响鹅掌楸分布的五大因子,总贡献率超过80%;人类活动强度也有影响,贡献率为2.3%。将MaxEnt模型预测结果导入GIS软件中进行适生区分级,发现鹅掌楸高适宜分布区在西南地区的大巴山以南向西南方向延伸到贵州中北部地区;在华东地区为北起天目山,向南延伸至浙南和闽北的丘陵山区。该模拟结果与已有调查结论一致。对21世纪50年代和21世纪70年代不同温室气体排放场景(RCP)下鹅掌楸在中国的分布预测表明:鹅掌楸的适宜分布区有向高纬度轻微移动的趋势,分布面积随着年份的增长呈先稳定后下降趋势;至21世纪70年代,RCP 8.5时,面积较当代减少5.3%,与已有研究认为全球变暖情况下生物适宜分布区减少的结果吻合。【结论】该预测结果表明了气候变化将影响鹅掌楸种群分布,可为鹅掌楸未来的栽培与迁地保护提供参考。图2表3参31

【目的】胡杨是干旱区的主要建群种,对维持干旱地区的生态环境稳定具有重要意义。探讨限制胡杨分布的主导环境变量,模拟胡杨潜在适宜分布区,可为胡杨资源保护与恢复提供理论依据。【方法】基于全球胡杨226个现有居群分布地理信息以及4类综合环境变量(气候、地形、土壤、水文),采用MaxEnt模型,模拟胡杨潜在适宜分布区;综合使用受试者工作特征曲线、刀切法、环境变量贡献率及置换重要值,分析MaxEnt模型可信度,比较采用单一气候变量与4类综合环境变量模拟结果的准确性,探讨制约胡杨地理分布的环境变量。【结果】1)受试者工作特征曲线下的面积(AUC值)显示,基于气候变量与4类综合环境变量的MaxEnt模型训练集分别为0. 983±0. 002、0. 982±0. 001,验证集分别为0. 980±0. 006、0. 967±0. 009,表明2种不同变量参数的数据集对AUC值影响较小,模拟效果好,可信度高。2)基于环境变量贡献率、置换重要值以及刀切法检验的结果,采用4类综合环境变量进行MaxEnt模型模拟,可挖掘影响胡杨分布的更多有效环境变量,胡杨地理分布主要受最干月份降水量、最热季节降水量、10～40 cm土壤含水量、根部土壤湿度、土壤水分蒸发量等4类综合环境变量影响; 3)基于气候变量模拟的胡杨适宜分布面积是4类综合环境变量模拟结果的4. 33倍,4类综合环境变量模拟的胡杨适宜分布区能够体现胡杨沿河岸分布的细节特征。4)基于MaxEnt模型模拟的胡杨适宜分布面积远大于胡杨的实际分布面积,暗示着胡杨人工林具有较大的发展潜力。【结论】胡杨地理分布受多种环境变量影响,仅以气候变量模拟的胡杨适宜分布区与实际分布范围存在较大偏差。4类综合环境变量模拟的结果,更能反映胡杨现实居群的分布特征。本研究结果可为退化的胡杨林保护、修复提供理论参考。

木灵藓科植物是干旱、半干旱环境中常见的藓类植物，对温度和降水极为敏感.木灵藓科在中国的物种丰富度由东向西增加，在新疆的丰富度较高.木灵藓属(Orthotrichum)、显孔藓属(Lewinskya)、多胞藓属(Nyholmiella)是三个在新疆分布较为广泛的属.预测当前以及未来气候情景下这三个属在新疆的潜在分布范围，将为木灵藓科区系和多样性研究提供一定的参考依据，也能预判未来气候变化对新疆地区木灵藓属的分布影响.该文根据木灵藓属、显孔藓属、多胞藓属在新疆的125个地理采集样点和19个气候因子，运用MaxEnt模型预测了它们适生区，并分析这些气候因素对其分布范围的影响.结果显示：1) AUC值高达0.945,说明该模型能够很好地预测了三个属的适生区范围.Jackknife检验表明，影响三个属分布的主要气候因子为最湿季平均气温以及最干季降雨量，贡献率分别为24.5%、23.9%.2)该三属主要分布在阿勒泰、塔城、中部天山山脉、哈密、喀什和克州等地区，在和田和巴州也有一定的分布.在21世纪50年代的气候情景下，这些属在阿尔泰和塔城的分布范围将扩大，而在喀什和巴州的则缩小.总体而言，在21世纪70年代的气候情景下，这三个属在新疆的潜在分布区面积比现在的有所缩小.该文以气候因子预测了木灵藓科在新疆当前和未来的潜在分布范围，今后的工作中，将考虑影响苔藓植物生长的地形、植被的类型等，以进一步提高预测结果的准确性.

【目的】依据气候变化,探究气候变化对松针红斑病分布的影响,预测中国松针红斑病的潜在分布区。【方法】根据松针红斑病已知分布区域和相关气候数据,结合政府间气候变化专门委员会(IPCC)针对未来气候变化情景发布的CCSM4气候模式数据,采用最大熵模型(MaxEnt)预测松针红斑病的潜在分布区。【结果】松针红斑病最适宜分布区为黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古东北部和云南省。经刀切法分析(Jackknife)表明,6月降水量、11月平均最高温度和最冷季度降水量等主要影响松针红斑病的潜在分布区。在未来不同气候变化情景下,总适宜区面积呈上升趋势,增加幅度为15. 66%～18. 29%。山东北部、河北、山西的大部分地区、陕西中部和南部、甘肃东南部、四川北部和南部、辽宁西部和内蒙古东部的各等级适宜区面积增加,适宜等级上升。【结论】MaxEnt模型预测结果与实际调查结果具有很高的一致性,能够反映松针红斑病在中国的分布情况。随着未来气候变化,云南、四川交界地区,东北三省和内蒙古东北部最适宜分布区呈现破碎化的趋势。松针红斑病适生区质心有由东北向华北、西北扩散的趋势。

【目的】榧树Torreya grandis是我国特有的珍稀经济树种，预测榧树在湖南省的适宜分布区，探究影响其分布的主导环境因子，有助于其保护策略的制定和开发利用适宜地的选择。【方法】以湖南省193个野外调查榧树分布点为基础数据源，选取了22个影响其分布的环境变量，运用MaxEnt最大熵模型和ArcGIS 10.7软件，分析影响其分布的主导环境因子，预测其在湖南省的适宜分布区。【结果】1)ROC曲线下训练数据集10次交叉验证拟合的平均AUC值为0.914，测试数据集10次交叉验证拟合的平均AUC值为0.867，标准差为0.074，模型预测精度可靠。2）限制榧树当前潜在适生区分布的4个关键因素依次是海拔、坡度、最干季平均温度以及最热季降水量，其百分比贡献率依次为29.40、16.90、8.60、7.30；置换重要性依次为53.30、14.60、5.70、6.50。3）榧树在湖南省的适生区总面积为9.114×10~4 km~2，高适生区、中适生区、低适生区面积分别为0.872×10~4、2.659×10~4、5.583×10~4 km~2；榧树适生区主要集中在湘中、西、东南地区，高、中适生区集中分布在邵阳北部、南部、西南部，益阳西南部，永州中南部，娄底西北部以及怀化中南部。【结论】地形、气候等因子综合影响着湖南省榧树的地理分布格局，邵阳、益阳、永州、娄底、怀化等地区中，海拔较低、地势相对平缓、气候凉爽的溪谷地区可能适合榧树的引种栽培。

【目的】对濒危物种细尤犀金龟适生区进行预测，为其保护提供理论依据。【方法】基于地理分布记录和环境变量数据，采用MaxEnt模型，利用27个有效分布点和19个环境因子，借助ArcGIS软件模拟细尤犀金龟在中国当前气候条件和未来（2050s，2070s）RCP2.6与RCP8.5此2种气候条件下的适生分布区，并筛选出影响分布的主导环境因子。【结果】对19个环境因子采用MaxEnt模型重复进行10次运算，计算出AUC值为0.986，表明MaxEnt模型精度高，同时去除掉贡献率和置换重要值较低的环境因子。采用MaxEnt模型中的“刀切法”筛选得到6个环境因子并进行分析，最终根据贡献率得出影响细尤犀金龟潜在地理分布的主导环境因子前4位依次为温度季节性（BIO4，53.7%）、最热季度的降水（BIO18，13.5%）、年降水量（BIO12，12.2%）和等温性（BIO3，11.8%）。在当前气候条件下，细尤犀金龟高适生区主要位于云南南部、西藏南部区域以及台湾中部零星区域。在2050年RCP2.6与2070年RCP8.5排放情景下，高适生区面积在台湾、云南和西藏部分地区虽有小幅度增加，但其它排放情景下的面积均有所减少。【结论】温度季节性、最热季度的降水、年降水量、等温性、最冷月份的最低温度和年温差是影响细尤犀金龟在中国潜在分布的主导环境因子。细尤犀金龟适生区的预测结果与其当前在中国的实际分布情况基本一致，但由于栖息地丧失、破碎化、退化以及生境的严重破坏，其未来的实际适生分布区存在进一步缩小和破碎化的趋势，濒危物种细尤犀金龟生存环境不容乐观。

【目的】中华枸杞在我国大多地区处于野生状态,应用方式较为局限。在全球气候变化背景下,预测中华枸杞当前及未来适宜分布区对其种质资源保护、合理引种栽培以及大面积推广具有重要意义。【方法】本研究基于ArcGIS与MaxEnt模型,利用124条中华枸杞分布数据和8个气候变量,评估了制约其地理分布的主要气候因子,并探讨了其在当前和未来的潜在分布区。【结果】当前中华枸杞的总适生区面积约占国土面积的36.73%,水平分布区间约为18°～45°N、90°～123°E。其中核心适宜区主要位于秦岭、太行山以及华东地区的浙江、江苏、安徽;西南地区的云南、贵州、重庆、四川;西北地区的甘肃、宁夏及其各自的邻近区域。影响其分布的主要气候因子为最冷月最低温度、最湿月降水量、最干月降水量、最暖月最高温度。随着未来气候变暖,中华枸杞总适生区面积与当前相比相差不大,但其主要核心适宜区有向"高海拔地区扩张"、"沿海地区迁移"及"中部聚集"的趋势,具体表现为:在陕西、甘肃等秦岭地区向高海拔地区扩张,东部沿海地区逐渐形成狭条带状核心适宜区,中部湖南、湖北等地区逐渐形成大面积片状核心适宜区。【结论】中华枸杞的适生区主要呈现广域和连续特点,而核心适宜区呈狭域、间断分布。影响其地理分布的气候因子主要为温度和降雨,其中最冷月最低温度是限制其分布的最主要气候因子。未来,我国东部沿海地区,大别山地区,中部秦岭、大巴山等地区,西南地区的四川、重庆等地及其邻近区域适合进行枸杞的引种、栽培及推广。

随着我国外来鱼类养殖规模和观赏鱼产业规模持续发展扩大，外来鱼类的生态风险也日益增加，研判外来鱼类的潜在地理分布对防控生物入侵具有重要意义。本研究以典型外来鱼类食蚊鱼(Gambusia affinis)为研究对象，采用最大熵生态位模型(MaxEnt),结合131个食蚊鱼有效分布点位数据以及11个可能影响其地理分布的环境因子，预测分析了食蚊鱼在我国的潜在地理分布及其影响因素。结果显示：(1)MaxEnt模型对食蚊鱼潜在地理分布预测的精度较高(AUC=0.977),影响食蚊鱼潜在地理分布的主要环境因子为年平均最低水温(39.0%)、人口密度(32.8%)、最干月降雨量(10.2%)和海拔(9.4%);(2)食蚊鱼在我国潜在地理分布面积为175.75×10~4 km~2,主要集中在珠江流域、东南诸河和淮河流域、长江流域中下游以及西南诸河流域的云南区域，预测在未来环境温度升高的情况下，食蚊鱼有进一步扩散的风险。为防控食蚊鱼以及其他外来鱼类的入侵，建议完善外来鱼类贸易和养殖的行业规范。

【目的】预测思茅松在云南省的潜在分布区，探讨影响思茅松潜在分布的主导环境变量，为思茅松适地适树、科学经营提供依据。【方法】基于多次全国森林资源清查云南省固定样地数据确定思茅松现实分布点，选取影响林分生长的19个生物气候变量、3个地形变量和11个土壤变量，采用最大熵模型（Maxent）模拟思茅松在云南的潜在分布区，通过受试者工作特征曲线下面积AUC(Area Under Curve)评价模型精度，使用刀切法（Jackknife method）分析环境变量对思茅松潜在分布区影响的重要程度，最后通过思茅松存在概率逻辑值（P）采用相等间隔法对思茅松潜在分布区进行分类。【结果】思茅松Maxent模型预测结果准确性极好，10折交叉验证AUC的均值为0.921。根据模型各因子的最终贡献率，影响思茅松潜在分布的主要环境变量为温度和降水，其次是土壤、地形因子；刀切法检验结果显示，影响思茅松潜在分布区排名前五的主导环境变量为最干季平均温度（Bio9）、等温性（Bio3）、最湿月降水量（Bio13）、最湿季平均温度（Bio8）和降水量的季节性（Bio15）。思茅松的核心适宜区主要分布普洱市，其次是临沧市和西双版纳州，玉溪市和红河州有少量分布。【结论】最大熵模型能够很好的预测云南省思茅松的潜在分布区，筛选出影响思茅松潜在分布区的主导环境变量及其阈值合理，形成的思茅松潜在分布适宜性等级图可为思茅松适地适树、科学经营提供依据。

【目的】探究气候因子、土壤因子对小花十万错分布的影响，为有效制定其管理措施提供依据。【方法】利用MaxEnt生态位模型对小花十万错在中国的潜在适生区进行预测。【结果】当年降水量在2000～3500 mm,年均气温25～26℃,年均温变化范围6～14℃时最适合小花十万错的生长，且最冷月最低温度处于20～30℃及最冷季平均温度在27℃左右时，小花十万错才能保持最大的生长效率，当最干月降水量在40 mm以上时才能保持存活，以上研究结果说明小花十万错具有喜温、畏寒、不抗旱的特点。在地理分布上，当前小花十万错仅在海南、台湾、广东三省有发现记录，但根据MaxEnt模型对当下气候的模拟分析，小花十万错在云南、广西、贵州、福建、江西、四川甚至西藏的某些地区具有适生区的存在，说明这些地区都存在被小花十万错生物入侵的危险。通过对未来气候的分析，可以得出小花十万错在我国境内的分布范围为扩张趋势，扩张的地区集中在云南、广西、广东、福建、海南等地。【结论】小花十万错的生长分布最易受年均温变化范围、年降水量、年平均气温、海拔等因素影响。当前，广东、广西、福建、云南、海南、台湾等省份均面临小花十万错的入侵风险，以台湾最严重，广东和海南次之，其余省份暂未发现该种的入侵记录。但从气候分析来看，存在小花十万错中、高适生区的云南、四川、广西等地仍然有被该种入侵的可能。因此，应根据防范区域的特点以及适生等级来制定区域性、重点性的防治计划，并在已被入侵的地区推广化学防治、生物防治等手段遏制小花十万错向邻近区域扩散，而在未被入侵的区域制定侧重于加强检疫、扩大检测的防治办法，预防小花十万错的跨区域传播。

构树是桑科构树属植物,基于良好的经济价值和生态价值,2015年构树被确定为国家精准扶贫树种,构树扶贫成为国家战略,为了解构树在我国的潜在适生区,采用Maxent生态位模型,结合ArcGIS技术对构树在国内的潜在适生分布区域进行模拟预测。结果表明:(1)预测结果的精度采用ROC曲线法检测,结果显示数据精度为0.935,预测结果极准确,获得了较好的预测结果。(2)模型预测认为构树适生区域面积为307.104万km~2,适生区域占国土面积比例为31.99%;高适生区和极高适生区面积为178.752万km~2,占比为18.62%,长江流域、四川盆地、云贵高原和黄河流域部分地区为高适生区域。(3)降水和温度是影响构树潜在分布的气象要素。构树潜在适生区的研究对了解构树生物学特性具有重要意义,能够为合理制定构树扶贫开发政策提供参考。

【目的】叉子圆柏是欧洲、亚洲和美洲石质山坡、河谷及覆沙丘陵地区的重要防沙固土树种,对维持生态环境稳定具有重要意义。探讨限制叉子圆柏分布的主导环境变量,模拟气候变化下叉子圆柏潜在适宜分布区,可为叉子圆柏资源管理与恢复提供理论依据。【方法】基于欧亚大陆叉子圆柏267个现有种群分布地理信息以及环境变量(气候、海拔),采用MaxEnt、BioClim、DoMain 3种模型,模拟叉子圆柏潜在适宜分布区。通过受试者工作特征(ROC)曲线下方面积(AUC值)和Kappa值对3种模型进行比较分析与筛选。基于MaxEnt模型比较末次盛冰期、全新世中期、当前及未来(2070年)的潜在地理分布格局,探讨制约叉子圆柏地理分布的环境变量。【结果】1)基于MaxEnt模型综合环境变量贡献率、置换重要值以及刀切法检验的结果表明,叉子圆柏地理分布主要受年均温、海拔、温度季节性变化3个环境变量影响。2)基于MaxEnt模型气候变量模拟的欧亚大陆叉子圆柏当前适宜生境面积为663.115×103km2,集中在30°～50°N之间,山地是叉子圆柏主适生区。3)基于MaxEnt模型不同地质历史时期预测的叉子圆柏适宜生境面积表明,亚洲是叉子圆柏的主分布区。亚洲的适生区面积在末次盛冰期占86.9%、全新世中期占87.0%、当前时期占57.8%、未来2070 (RCP2.6)和2070 (RCP8.5)时期分别占84.1%和79.2%。从末次盛冰期到当前至未来叉子圆柏适宜生境面积呈现先增加后减少的变化特征、分布中心具有从北到南再到北的迁移趋势。【结论】叉子圆柏地理分布不仅受气候环境变量(温度、降水)影响,也与海拔相关。分布区范围符合柏科分布带特征。本研究结果可为叉子圆柏种质资源管理、修复与重建提供重要参考。

荔枝是典型亚热带常绿果树,其果实被称为"水果之王",在国内外水果市场上占有重要的地位。分析荔枝在中国的潜在种植区,为荔枝扩大生产提供科学依据。基于132个分布点和22个环境变量,利用MaxEnt模型模拟荔枝在中国的潜在地理分布并检测其主要影响因子及其阈值。结果表明:MaxEnt模型预测荔枝潜在生境分布的精度高。对预测结果贡献较大的环境因子是最干季度降雨量、全年平均温度、最冷月份最低温、温度季节性变化和最暖季度平均温度,其适宜的取值区间分别为60～110 mm、21℃～24℃、7.5℃～14℃、31℃～37℃和28℃～30℃。适宜分布区域主要在四川的东南、重庆的西南、广西的中南部、广东和福建的沿海地区、海南的北部、台湾的西北部及贵州的西北和西南部分等。中度区域是以上这些高分布值区域的向外扩展。同时,云南中南部分地区、西藏靠近印度边界林芝地区及湖北、湖南、江西及安徽的零星地区也进入该分布值。不同省份适宜区面积由大到小依次为广西>广东>重庆>四川>福建>海南>台湾>云南>贵州;中度适生区依次为云南>广西>四川>广东>贵州>福建>重庆>海南>台湾。以上信息反映出荔枝在我国的潜在地理分布范围,同时,除传统广西、四川、广东、福建、海南、台湾和云南外,贵州和重庆等适生区和中度适生区也是扩大种植区域。