研究使用R软件中的CaretEnsemble和Caret程序包,并基于Stacking方法来实现模型集成,研究南方红豆杉Taxus chinensis var.mairei在浙江省丽水市莲都区的潜在分布区,并比较5种单一模型的模拟结果及其与集成模型的差异。结果表明:单一模型中极端梯度上升模型表现最好,其次是随机森林模型、支持向量机模型、朴素贝叶斯模型和分类回归树模型,集成模型模拟结果好于单一模型,其Kappa值达0.80,准确率达0.90。集成模型模拟结果显示:影响南方红豆杉分布的主要环境因子为海拔、归一化植被指数和年平均最少降雨量。南方红豆杉主要适宜生长在浙江省丽水市莲都区的山地丘陵地区,中部盆地及平原地区不适宜南方红豆杉的生长,其在莲都区的潜在分布区面积为5.01万hm~2。构建的集成模型在一定程度上提高了模型精度,使预测效果更优。图1表3参23

【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。

【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】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】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】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

对梵净山地区的南方红豆杉植物资源分布现状进行详细的调查。结果表明,梵净山自然保护区南方红豆杉资源分布面积小(总面积约1.35hm2);资源数量少,约750余株。主要分布在梵净山自然保护区东部,东北部和西南部海拔1150m以下的毛竹林、次生针阔混交林和南方红豆杉人工纯林中,少量分布在灌木林和村寨住家户旁。其中,毛竹林资源数量为47.56%,次生针阔混交林资源数量为25.76%,人工纯林资源数量为17.83%,灌木林资源数量为5.42%,独立木资源数量为3.43%。

【目的】羽叶铁线莲为直立半灌木或藤本植物,是分布于我国北京、天津、河北及辽宁一带的特有种。由于羽叶铁线莲在形态上与其他同域分布的铁线莲属植物易发生混淆,在野外调查过程中往往被人忽视,因而相关研究比较缺乏。【方法】本研究在前期分类学修订和大量野外调查的基础上,采用最大熵生态位模型(MaxEnt)与地理信息系统(Arc GIS)方法对该物种的潜在分布区和适宜等级进行了预测。我们通过大量标本研究和考证,确定了羽叶铁线莲22个标本分布点,并明确了黑龙江没有羽叶铁线莲标本记录。【结果】在准确统计分布记录基础上,生态位模型分析结果表明羽叶铁线莲最适生地区集中在北京、河北北部、天津北部和辽宁西南部地区,且最适生地区面积非常狭小(36 137. 62 km2)。山西省目前虽然没有羽叶铁线莲分布记录,但是存在着较大面积的适生分布区。ROC曲线的AUC=0. 995,表明本研究结果预测可信度非常高。影响羽叶铁线莲分布区的影响因子主要有降水季节性(贡献率为39. 6%)、平均年温差(14. 5%)、海拔(14. 4%)、最暖季节降水量(11. 3%)、降水最少季节降水量(9. 5%)等。羽叶铁线莲的最适区的环境参数为:降水季节性变异126. 78,平均年温差42. 41℃,海拔372. 04 m,最暖季节降水量436. 67 mm,降水最少季节降水量11. 59 mm。【结论】羽叶铁线莲属于狭域分布种,主要受到降水季节性、平均年温差、海拔、最暖季节降水量、降水最少季节降水量为最重要的影响因子,根据国际自然及自然资源保护联盟(IUCN)标准,属于易危等级,应该加以栽培和迁地保护。此外我们认为用于生态位模型分析的分布点记录应经过严格的分类学鉴定以确保分析结果的准确性。

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。

南岭山地是我国南方红豆杉自然资源分布最为集中的地区之一,区内红豆杉资源丰富,大树、古树多,人为干扰少,居群遗传分化大,是不可多得的珍贵自然遗产。根据南岭山地南方红豆杉资源调查结果,对区内资源现状及其分布特点进行论述,提出了保护对策和建议,对南方红豆杉的科学管护及可持续利用具有重要意义。

对1~3年生南方红豆杉Taxus chinensis var. mairei各器官的生物量和营养元素质量分数进行研究。结果表明,1~3年生南方红豆杉各器官生物量每年以10倍左右速度递增,且根冠比逐年增大。氮、磷、钾、钙和镁等5种元素质量分数在1年生和2年生南方红豆杉中总体表现为叶>根>枝,而3年生则表现为叶>枝>根;随着年龄增大,叶片中氮、磷、钾和钙质量分数降低,而镁增高,枝中氮、镁质量分数增加,磷、钾质量分数减小,根部5种营养元素质量分数均减小。随着年龄的增长,各器官营养元素不断积累,其中以氮和镁积累速度最快,2种元素每年积累量均以10倍左右速度递增;5种营养元素在1年生植株中的积累量表现为...

基于文献资料、标本资料和实地考察,收集巴山榧树县级分布点57个,在此基础上,使用生态位模型(GARP)预测巴山榧树在中国的潜在分布区,分析其地理分布及濒危原因。结果表明:汇流累积量、年均气温、雨日频率和水汽压对巴山榧树分布的影响较小,而太阳辐射、极端低温、极端高温和霜日频率对其分布影响显著;巴山榧树间断分布于海拔800～2700m的亚热带山区,散生于针阔叶混交林、灌丛及沟谷地带;预测我国中部地区为巴山榧树良好生长区;目前巴山榧树的实际分布远小于其适生区;巴山榧树虽然仍有不少种群,但各种群分布区域狭窄、种群密度小、人类破坏极为严重,应加强保护和繁育。

【目的】了解矮牡丹在中国的地理分布和潜在的适生区,以进行矮牡丹的资源保护、引种驯化及园林应用研究。【方法】利用ArcGIS软件和MaxEnt模型,基于矮牡丹当前44条有效分布记录和17个环境因子,评估不同环境因子对矮牡丹地理分布的影响,预测其当前及未来的潜在适生区。【结果】MaxEnt模型模拟当前潜在分布区的结果准确度极高,训练集与测试集的AUC值分别为0.994和0.998。紫外线最低月平均值(UVB4,贡献率为21.6%)、年均降雨量(BIO12,贡献率为18.8%)、最冷月最低温(BIO6,贡献率为12.3%)和海拔(ALT,贡献率为10.5%)为影响当前矮牡丹分布的主要环境因子。当前生态适生区总面积为15.97万km~2,主要位于甘肃东部、陕西中部、山西南部及河南西北部地区,此外,河北南部与山西两省交界地带也有少量分布。未来气候变化下,矮牡丹潜在分布区有西北部缩减和向东部、北部轻微扩张的趋势,具体表现为:在陇东地区、陕西宝鸡市、咸阳市一带出现明显缩减,冀南地区则完全丧失,在陕西延安以北、山西临汾、晋城、河南洛阳以东轻微扩张。此外,其未来的适宜分布中心东移趋势明显。【结论】矮牡丹适生区主要受紫外线最低月平均值(819.4～1 128.6 J/(m2·d))、年均降水量(436.2～808.5 mm)、最冷月最低温(-11.8～-3.2℃)、海拔高度(270.8～1 833.3 m)等环境条件影响,其中紫外线最低月平均值与年均降水量是限制矮牡丹地理分布最关键的环境因子。当前,矮牡丹在中国地理分布范围较窄,未来在西北、冀南地区适宜生境骤减。因此,加强天然种群保护力度,积极开展引种栽培工作刻不容缓。

黄河三角洲是典型的滨海河口湿地,由于人类活动的影响及其生态系统先天脆弱性和敏感性,黄河三角洲生态环境受到严重破坏,保护当地自然植被、恢复生态系统功能为当地面临的一个主要任务。论文以当地一种典型植被类型——翅碱蓬(Suaeda heteroptera)群落为例,以广义加法模型(Generalized Additive Models,GAMs)作为分析、模拟的手段,探索黄河三角洲典型植被空间分布与环境因子之间的关系,并模拟其潜在分布区,以期为当地生态恢复提供参考。植被分布以及土壤数据通过野外调查获取,共计获取641个植物群落样方、964个土壤样品,并测定了土壤有机质、全磷、全盐和可溶性钾等理化指标...