利用优化的最大熵模型(maxium entropy, MaxEnt)预测山白树在当代、2050s(2041—2060年)和2090s(2081—2100年)的潜在适生区.结果表明：优化后的MaxEnt模型预测准确度较高，其AUC值大于0.98.当代山白树的适生区面积占全国总面积的3.9%,主要集中在秦巴和中条山.在气候变化条件下，山白树适生区在空间上的迁移较为稳定，呈现出向西南方向移动的趋势.最冷月最低气温、年降水量、温度季节变动系数、最干月降水量4个环境因子对山白树生长的影响较大.

[目的]探究华榛(Corylus chinensis Franch.)地理分布格局随气候的变化趋势,划分不同等级的华榛适生区,为华榛的保护利用提供科学依据。[方法]本研究基于华榛83条现代分布记录信息和筛选后的18个环境变量数据,采用物种分布模型中的最大熵模型(MaxEnt)模拟华榛末次间冰期以来6个时期的潜在分布区。[结果]受试者工作特征曲线下方面积(AUC)结果显示:模拟结果较为准确,温度是影响华榛在6个不同时期地理分布的重要因素。末次间冰期华榛的适生区总面积相比现代少9%左右,末次盛冰期变化不大,全新世中期适生区总面积相对现代多4.4%,预测未来2050s和2070s适生区面积均增加。华榛不同时期的分布中心均位于湖北省,在未来气候变暖情况下分布中心呈向高纬度地区迁移的趋势。从适生区面积来看,华榛在冰期时适生区面积呈收缩趋势,在全新世中期及未来全球气候变暖情境下适生区面积呈扩张趋势。[结论]华榛在气候变化的情境下适生区分布区域不同,温度是影响其分布的主要因子,未来气候变暖条件下分布中心有向高纬度方向迁移的趋势。

【目的】预测我国酸枣适生区对气候变化的响应,为气候变化背景下酸枣种质资源开发与利用提供科学依据。【方法】基于GIS技术和R语言,筛选出酸枣121个地理调查数据和34个环境因子,利用R语言的ENMeval数据包,调整MaxEnt模型默认参数,并运用优化后的MaxEnt模型分析酸枣当前适生区的地理分布;采用Person相关分析和VIF方差膨胀因子筛选出参与建模的所需因子,刀切法筛选该适生区主导环境因子,根据IPCC发布的第5次气候模型,探讨在不同气候情景下酸枣未来地理分布的变化。【结果】模型优化结果表明,当模型参数中特征组合为线性、二次型与片段化,以及调控倍频为3.5时,MaxEnt模型的复杂度最低,受试者工作特征曲线分析法的AUC为0.946,模型预测的可靠性极高、精度极好;刀切法结果显示,年均气温、最湿季平均气温、最湿月降雨量、降水量变异系数、海拔和表层(0～30 cm)土壤盐基饱和度是影响酸枣分布的主要环境因子;当前酸枣适生区主要集中在陕西、河南北部、山西中南部、河北、宁夏北部、内蒙古东南部、四川东北部、辽宁西部和山东境内,在未来气候变化情景下,酸枣适生区分布会有不同程度变化,到2050s和2070s,酸枣适生区面积有一定增加,在RCP4.5和RCP8.5情景下响应敏感且呈递增趋势,而在RCP2.6情景下的递增趋势较其他2种情景小。【结论】气候、土壤和地形因子共同影响酸枣的潜在地理分布,其中气候因子所占权重最大,是最有可能引起酸枣地理分布区迁移的环境变量;模型经过参数优化能准确模拟预测出酸枣潜在地理分布区;未来全球变暖引起的气候变化将会改变酸枣的分布格局。MaxEnt模拟结果显示,适生区总面积趋于增加,且扩张区域主要位于中高纬度地区,减少区域主要位于低纬度地区;在3种气候变化情境下,2050s和2070s的酸枣适生区质心呈往高纬度迁移的趋势,酸枣适生区域整体迁移至华北平原和东北平原一带。

基于茶角胸叶甲(Basilepta melanopus Lefèvre)截至2020年底的63个有效分布点和22个环境变量，分析筛选出影响茶角胸叶甲分布的8个重要环境变量，利用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS软件，对茶角胸叶甲2021—2100年气候条件下的适生区进行预测。结果表明：MaxEnt模型的受试者工作曲线面积(AUC)达0.992；在目前气候条件下，茶角胸叶甲潜在的适生区总面积为6.69×10~5 km~2，主要位于中国南部和东南部地区，除已报道发生过的地区外，还包括湖北、安徽、浙江、江苏和台湾；影响茶角胸叶甲潜在适生区分布的重要环境因子主要包括最冷季降水量、坡向和平均气温年较差，其中最冷季降水量是影响茶角胸叶甲潜在适生区分布范围的最关键环境变量；在SSP126和SSP245情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2061—2080年间达到峰值后下降；在SSP370情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2041—2060年间达到峰值后下降；在SSP585情景下，茶角胸叶甲总适生区面积持续上升。总体来看，茶角胸叶甲的适生区中心主要向西、向北和高纬度等内陆地区转移。

【目的】预测气候变化背景下五爪金龙（Ipomoea cairica）在中国的潜在适生区，从而为预防该物种入侵提供理论依据。【方法】利用最大熵模型（MaxEnt）结合五爪金龙的分布点信息（1 695条数据）和气候数据（包括19个生物气候因子）,分别预测其在当前和未来气候下的潜在适生区范围。为了预测五爪金龙在3个未来年代（2030s、2050s和2080s）的潜在适生区，采用7种大气环流模型（GCM）和4种二氧化碳排放代表性浓度路径（RCP）组合下的未来气候数据，分别为每个年代建立了28个生态位模型（ENMs

基于茶角胸叶甲(Basilepta melanopus Lefèvre)截至2020年底的63个有效分布点和22个环境变量，分析筛选出影响茶角胸叶甲分布的8个重要环境变量，利用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS软件，对茶角胸叶甲2021—2100年气候条件下的适生区进行预测。结果表明：MaxEnt模型的受试者工作曲线面积(AUC)达0.992；在目前气候条件下，茶角胸叶甲潜在的适生区总面积为6.69×10~5 km~2，主要位于中国南部和东南部地区，除已报道发生过的地区外，还包括湖北、安徽、浙江、江苏和台湾；影响茶角胸叶甲潜在适生区分布的重要环境因子主要包括最冷季降水量、坡向和平均气温年较差，其中最冷季降水量是影响茶角胸叶甲潜在适生区分布范围的最关键环境变量；在SSP126和SSP245情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2061—2080年间达到峰值后下降；在SSP370情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2041—2060年间达到峰值后下降；在SSP585情景下，茶角胸叶甲总适生区面积持续上升。总体来看，茶角胸叶甲的适生区中心主要向西、向北和高纬度等内陆地区转移。

【目的】预测我国长柄扁桃的适生区及其对气候变化的响应，为长柄扁桃资源的保护与人工栽植提供科学依据。【方法】利用R语言和ArcGIS筛选出长柄扁桃148个分布数据和34个环境因子；调用ENMeval程序包，优化最大熵生态位模型（MaxEnt）参数；基于Pearson相关分析和VIF方差膨胀因子分析，完成建模所需环境因子的筛选，并利用刀切法评估长柄扁桃适生区的主导环境因子；利用优化后的模型获取长柄扁桃当前适生区的地理分布，推测末次间冰期、末次盛冰期和全新世中期的潜在适生区，分析其历史潜在地理分布变化，并依据IPCC第6次气候模型，预测不同气候情景下长柄扁桃未来分布区的变化趋势。【结果】模型优化结果显示，当模型特征组合为线性、二次型、片段化、乘积型与阈值性特征而且调控倍率为1.5时，MaxEnt模型的训练遗漏率和复杂度低，拟合度最佳，受试者工作特性曲线的AUC值为0.967，表明所建模型的预测结果准确、可靠；据刀切法评估结果，最暖季度降水量、降水量变异系数、气温变异系数、年均气温和表层土壤盐基饱和度是影响长柄扁桃分布的主导环境因子；模型预测结果显示，当前我国长柄扁桃的适生区主要分布于内蒙古高原和黄土高原地区；历史、当前和未来适生区变化的分析表明，长柄扁桃对气候变化的响应较为敏感；在未来不同气候情景下，预测长柄扁桃适生区将会缩减，具有向中高纬度和高海拔地区迁移的趋势，尤其在温室气体高排放浓度下更敏感，迁移距离更大。【结论】优化后的MaxEnt模型可准确预测长柄扁桃的潜在地理分布区；气温和降水是最有可能造成长柄扁桃分布区迁移的环境因子；未来气候变暖将会引起长柄扁桃分布区的迁移。在未来气候变暖背景下，长柄扁桃适生区趋于缩减，减少区主要为低纬度和低海拔区，而在中高纬度和高海拔区（内蒙古呼和浩特、鄂尔多斯、锡林郭勒，陕西延安）有新增适生区出现。

【目的】预测浙江红花油茶Camellia chekiangoleosa潜在分布范围，分析影响其分布的主要环境因子，为浙江红花油茶保护利用及引种开发提供理论基础。【方法】基于浙江红花油茶在中国区域内55个分布点的环境因子，运用最大熵模型(MaxEnt)预测了当前及未来3种RCPs气候变化情景下浙江红花油茶在中国的潜在适生区分布及其变化。【结果】影响浙江红花油菜潜在分布的主要环境因子是最冷季度降水量、最暖季度平均气温和土壤类型，其中最冷季度降水量贡献率最高，最暖季度平均气温和土壤类型次之。当代潜在适生区集中分布于中国中部和南部地区，其中，核心分布区主要位于江西、福建和浙江。在未来气候变化情景下，总体适生区范围较当前有不同程度地扩展，总体呈现由华东向西南方向显著扩张的趋势。【结论】浙江红花油茶潜在适生区主要受降水、气温和土壤影响，受海拔影响较小，在中国南方地区有较广泛的适生性，具有引种栽培推广潜力。图2表2参41

【目的】中国珍稀濒危柏科树种是国家重点保护野生植物，预测其在中国未来不同气候情景的潜在适生区分布，以期对树种的管理和保护提供科学依据。【方法】基于13个树种的地理分布信息及37个环境因子数据，利用R语言优化后的最大熵模型(MaxEnt)，分析影响其潜在适生区分布的主导环境因子及在气候变化下的响应方式。【结果】1)MaxEnt模型优化后，各树种的AUC值均大于0.9，说明模型预测精度极好；2)13个树种分布范围较为狭窄，除朝鲜崖柏主要分布在东北长白山地区，其余树种主要分布在秦岭-淮河以南地区；3)影响树种分布的主导环境因子依次为：最干月降水量(BIO14，PC=35%)>温度年较差(BIO7，PC=17.1%)>海拔(ALT，PC=9.2%)>等温性(BIO3，PC=8.5%)>坡度(SLO，PC=7.2%)>最冷月最低温(BIO6，PC=5.3%)；4)未来气候情景下，随着碳排放浓度增加，巨柏、西藏柏木、翠柏、台湾杉及越南黄金柏总适生区面积呈扩增趋势；水松、崖柏、岩生翠柏、红桧、福建柏、朝鲜崖柏总适生区面积呈缩减趋势；而水杉和岷江柏木在不同气候情景下总适生区面积呈现不同扩增及缩减趋势。【结论】优化后的MaxEnt模型，很好地模拟出珍稀濒危柏科树种对气候变化的响应，各树种的适生区分布多呈不连续分布，建议扩宽其适生区范围，加强对其生境的保护。

红花玉兰Magnolia wufengensis是近年在湖北五峰发现的木兰科Magnoliaceae木兰属Magnolia植物新种,其树形高大,花被片内外纯红,具有极高的观赏价值,可作为城市绿化树种和山地景观树种。为科学合理开展红花玉兰引种,避免盲目和失败,需要对红花玉兰在中国的可能引种区域进行划分。根据植物引种气候相似性原理,选取年平均气温、最热月平均气温、最冷月平均气温、年极端最高气温、年极端最低气温、年平均降水量、年平均风速、年平均相对湿度、年日照时数等9个气候因子,采用模糊数学中的欧氏距离模糊相似优先比法,并结合层次分析法对红花玉兰进行气候适生区划分,确定了红花玉兰引种的适宜区、次适宜区和不适宜区。红花玉兰引种适宜区包括黄淮平原、长江中下游平原、江南丘陵、浙闽丘陵、四川盆地东南部、云贵高原东北部和两广丘陵北部地区。该区受亚热带季风影响,雨热同期,容易形成内涝和病虫害,因此,引种红花玉兰在夏季要及时做好圃地清理、病虫害防治及排水工作;红花玉兰引种次适宜区包括四川盆地西北部、云贵高原西南部、两广丘陵南部、雷州半岛、海南岛和台湾岛、晋冀鲁山地丘陵地带、华北平原、辽东半岛、黄土高原中部及青藏高原东南部地区。该区部分地区持续低温时间较长且极端气温较低,栽植苗龄为3~4年生及以下的红花玉兰易受冻害,应进行越冬防寒;红花玉兰引种不适宜区为东北平原、黄土高原西北部、青藏高原西北部、新疆、内蒙古等地。

应用林窗模型LINKAGES分别对小兴安岭原始林不同年龄林分在5种气候变暖情景下的未来演替动态进行了模拟预测.5种气候变暖情景分别为:OSU、GISS、GFDL、UKMO和CGCM2.不同年龄林分的运行结果均表明:在OSU、GISS情景下,温度升高较平缓,小兴安岭的主要树种分布基本保持现有状态,总生物量有升高趋势;在GFDL、UKMO温度大幅度升高情景下,小兴安岭森林不能适应生态环境的急剧改变,存在全部衰退的可能;而CGCM2情景下,红松生物量先上升后下降,红松针阔混交林将逐渐演替为以色木槭和蒙古栎占优势的阔叶混交林.不同年龄林分间比较发现:当增温幅度未超过红松的耐受范围时,过熟林对气候变化的...

【目的】研究山白树在不同时代气候条件下的适生分布区范围和变化规律,推测其过去和未来的适生区分布。【方法】利用山白树在中国的分布点数据和气候因子数据,基于最大熵值模型预测山白树在当代、末次间冰期、末次盛冰期、21世纪50年代和80年代的适生区分布范围和面积。【结果】最大熵值模型对山白树地理分布的分析结果准确可靠;最干季度平均温度、最暖季度降水量、最冷季度平均温度、最干月份降水量、最湿季度平均温度、昼夜温差与年温差比值和最冷季降水量等7个生物气候变量对山白树适生区分布有较大影响。山白树在末次间冰期的适生区总面积为当代的1.65倍,分布范围更靠南方;在末次盛冰期其适生区明显缩小,为当代适生区面积的4...

基于野外调查获得的贵州杉木林地理分布信息、世界气候数据库中相应区域的数据,在19个重要生物-气候因子下,运用根据最大熵(MAXENT)原理开发的软件MAXENT-V3.3.3k,预测了未来70年内A2气候变化情景中贵州杉木林的适生性及其潜在地理分布的演化趋势。预测结果显示:(1)一旦杉木林区域有持续的气温攀升和降水量的缓慢增加,原有的各等级适生区将会出现先增长后减少最后逐渐稳定的格局,并围绕黔东南的最适生中心区形成稳定的林区;(2)A2气候情景总体上有利于贵州杉木林生产基地的发展以及长江与珠江防护林带的建设,但是这需要控制好人口增长,发展新技术,并注重区域性合作;(3)MAXENT有准确捕捉到...

【目的】分析黄土高原地区4个常见树种（樟子松、油松、柠条、华北落叶松）在当前和未来的潜在分布，揭示气候变化对植物空间分布格局的影响。【方法】基于19个气候因子结合来自Ho1dridge生命地带模型和Kira指标体系的5个指标：年生物温度（ABT）、潜在蒸散率（PER）、温暖指数（WI）、寒冷指数（CI）、干燥指数（HI），运用Maxent模型，模拟预测了4个树种在当前、未来（2041-2060年、2061-2080年）ssp126、ssp245、ssp585气候情景下的潜在地理分布。运用刀切图分析影响其分布的主要环境因子，并采用受试者工作特征曲线（ROC）下的面积（AUC）对预测结果进行检验。【结果】（1）Maxent模型可以较好地模拟黄土高原4个主要常见种的地理分布范围，各物种的10次平均AUC结果均大于0.8;(2)对于樟子松、油松、柠条来说，温度和水分共同限制其分布，而对于华北落叶松来说，影响其分布的主导因子是降水。温度季节性变化标准差、潜在蒸散率、最湿润季节降雨量、最干燥月降水都影响樟子松分布。年均温变化范围、温度季节性变化标准差、最冷月最低温度，最暖季度降水量、潜在蒸散率是影响油松分布的主导因子。影响柠条适宜区分布的主导因子为最暖月最高温度、温暖指数、等温性和潜在蒸散率、最冷季度降水量。影响华北落叶松分布的主导因子主要与降水有关，分别是最湿润月降雨量、最湿润季节降雨量、降水量变异系数和潜在蒸散率。（3）油松、柠条和华北落叶松的潜在适生区将向西北方向迁移，樟子松的潜在适生区向西南方向迁移。油松和华北落叶松的潜在适宜区面积呈现先扩大后缩小的趋势，而柠条和樟子松的潜在适生区将持续扩张，尤其是樟子松的高适生区占比将在2070s扩大至50.97%。【结论】气候变化将使油松和华北落叶松丧失一部分的高适生区，但同时会使柠条和樟子松的高适生区扩张明显。在黄土高原退耕还林建设中，可优先考虑种植柠条和樟子松。

【目的】采用MaxEnt模型对赤桉在中国的适生地理区域及其对气候变化的响应进行预测,分析影响赤桉分布的主要生态因子,为赤桉的推广种植提供理论依据。【方法】基于赤桉现有的分布数据,气候、土壤、地形因子数据以及政府间气候变化专门委员会第五次评估报告发布的气候模式数据,采用MaxEnt模型预测赤桉在当前气候和温室气体低、中、高3种浓度排放情景下2041—2060和2061—2080年代的潜在适生区,分析未来气候条件下赤桉适生面积和分布格局的变化趋势。比较生态因子在原产地澳大利亚自然分布区和中国最适生区之间的相似性,综合Jackknife检验结果、百分比贡献率、最适生区与原产地自然分布区生态因子相似性,探讨影响赤桉分布的主要环境因子。【结果】模型训练子集和测试子集的受试者操作特征曲线下的面积(AUC)分别为0. 939和0. 847,模拟精度较高;当前赤桉的最适生区主要集中在东南沿海丘陵、南岭山地和云贵高原西部,预测结果显示,未来不同气候情景下,到2070年赤桉最适生面积具有潜在的增大趋势,低温室气体浓度情景(RCP 2. 6)下增幅最大,响应最敏感,东南沿海丘陵最适生区为纬度方向上的波动,南岭山地最适生区为内部扩张,云贵高原西部最适生区则是沿河流向低海拔地区扩张; Jackknife检验结果显示,最干季度平均气温、气温季节变化方差、最热月份最高气温、海拔、最热季度降水量、最热季度平均气温、年降水量、坡度、坡向、太阳辐射是影响赤桉分布的主要生态因子,累积贡献率达87. 0%;中国最适生区的气温季节变化方差、最热月份最高气温、最热季度平均气温、海拔和坡向与原产地自然分布区相似。【结论】当前我国赤桉的最适地理区为东南沿海丘陵、南岭山地和云贵高原西部,未来气候情景下,赤桉可在这3个区域找到更多的适生环境。最干季平均气温、最热季平均气温、气温季节变化方差、最热月最高气温、最热季降水量、年均降水量、海拔、坡度、坡向和太阳辐射是制约赤桉分布的重要环境因子。与原产地自然分布区相比,我国最适生区的最热季度降水量和年降水量分别高2. 24和2. 10倍,有利于赤桉快速生长。