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基于MaxEnt模型的冬樱花潜在引种区研究: 2025年; 冬樱花(Cerasus cerasoides)是全球唯一在冬季盛开的樱花,主要分布于中国云南省,园林应用潜力巨大,但近年来冬樱花向省外的引种并不成功。因此,研究冬樱花在中国的潜在适生区对冬樱花园林引种和推广应用具有重要意义。收集冬樱花275个地理分布信息、32个环境变量因子以及当代(1970–2000年)、未来(2021–2070年)的气候数据,利用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(ArcGIS),预测当代和未来气候环境下冬樱花在中国的潜在引种区,并通过基于刀切法的ROC曲线对预测精度进行检验。影响冬樱花潜在引种区分布的主要环境因子包括:季节性温度变化、最干月降水量、等温性和海拔。预测模型的评估指标(AUC值)为0.983,表明预测精度极高,结果可靠。当前气候条件下,冬樱花引种区总面积为4.99×10^(5)km^(2),占中国陆地面积5.42%。其中,高、中、低引种区面积分别为2.04×10^(5)km^(2)(2.21%)、1.23×10^(5)km^(2)(1.24%)、1.81×10^(5)km^(2)(1.96%)。冬樱花潜在引种区主要分布在西南地区及华南地区。未来气候条件下,冬樱花的潜在引种区总面积呈增加趋势,适生区以高适生区为中心向四周扩散,尤其是东南方向。旨在为冬樱花的引种栽培、推广应用和区划研究提供参考。; 贺鹭瑶徐晓丹郑伟; 关键词：引种

应用优化最大熵模型的珍稀濒危玉兰属物种适生区预测: 2025年; 依据中国9种珍稀濒危玉兰属(Yulania spach)物种的地理分布数据及37个环境因子数据,利用R语言ENMeval包优化最大熵模型(MaxEnt)的正则化乘数(RM)和要素组合(FC)参数,提高模型模拟精度,以便更好的预测出各物种在基准期和未来3种气候情景的潜在适生区分布趋势,并分析影响其分布的主要环境因子。结果表明:(1)最大熵模型优化后,各珍稀濒危玉兰属物种的受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)值均在0.95以上,表明模型模拟效果极好,可用于中国珍稀濒危玉兰属物种地理分布模拟;(2)影响珍稀濒危玉兰属潜在分布的主要环境因子,贡献率从大到小依次为,最冷月最低温(BIO6,46.38%)、等温性(BIO3,13.83%)、坡度(SLO,8.03%)、最暖季降水量(BIO18,7.57%)、最干月降水量(BIO14,6.78%),其中,对各物种潜在适生区分布影响最大的影响因子为最冷月最低温,在存在概率最高时,各物种的最冷月最低温均在0℃左右;(3)在未来2061—2080年3种不同的气候情景时,光叶玉兰、青皮玉兰、凹叶玉兰及紫玉兰总适生区面积呈扩大趋势,增加面积在7 398~879 439 km^(2);景宁玉兰、罗田玉兰、天目玉兰、宝华玉兰、滇藏玉兰总适生区面积呈缩减趋势,减小面积在1 605~669 830 km^(2)。; 李秀玉唐继敏殷晓洁刘一飞李子康; 关键词：珍稀濒危树种玉兰属适生区预测

基于优化MaxEnt模型的怒江州滑坡易发性评价: 2025年; 目的怒江州是典型的高山峡谷地区,地质灾害(滑坡)频发,严重制约着当地的发展。为解决这一问题,方法综合考虑怒江州实际情况,从气象水文、地形地貌、地层岩性、植被生态和人类活动5个方面选取坡向,高程等14个影响因子,判断滑坡与各影响因子间相关性,构建评价指标体系,对最大熵(maximum entropy, MaxEnt)模型的特征类(feature combination,FC)和正则化乘数(regularization multiplier, RM)参数进行优化,对比优化前后小样本赤池信息量准则(akaikeinformationcriterion,AIC)、遗漏率(omissionrate,OR)和AUC(areaunder curve),并基于优化的MaxEnt模型预测滑坡灾害的发生,实现怒江州滑坡易发性评价。结果结果表明:优化后的MaxEnt模型在研究区滑坡易发性预测中适用性优秀(AUC=0.913);运用刀切法(Jackknife)计算各影响因子对易发性的影响程度,高程(S3, 23.2%)、坡度(S9, 22.4%)、居民点密度(S5, 14.2%)、距河流距离(S13, 13.7%)、距道路距离(S4, 9.6%)和岩性(S7, 8.7%)是前六位影响因子,累计贡献度达91.8%;极高、高、中、低滑坡易发性等级的空间占比分别为4.88%,8.96%,18.40%,67.76%,县域中极高和高易发区占比最大的是泸水市,整体上看,极高、高易发区主要沿河流和道路分布于峡谷中,低易发区主要分布于人类活动少、河谷不发育的区域。结论优化后的MaxEnt模型更适合怒江州滑坡易发性预测,研究结果可为怒江州防灾减灾与土地利用规划提供参考。; 李益敏向倩英邓选伦冯显杰; 关键词：最大熵模型滑坡

基于MaxEnt模型的核桃炭疽病适生性分析: 2024年; [目的]根据核桃炭疽病的已知分布情况,对它在中国范围内和云南省范围内的适生区分别进行预测分析,明确核桃炭疽病在我国潜在的分布区范围,有助于生产上采取科学高效的监测和预防措施,降低潜在的生态和经济损失。[方法]利用MaxEnt物种分布模型,通过筛选生物气候变量和优化模型参数构建表现最佳的模型,进而应用于核桃炭疽病在中国和云南省范围内的适生区的预测。利用ArcGIS软件对预测结果进行可视化处理和面积统计,并利用模型的结果对影响核桃炭疽病的主要环境因素进行分析。[结果]MaxEnt模型预测结果显示:影响核桃炭疽病适生性的主导环境因子主要有年降雨量、最干月份降雨量、温度季节性、最冷季度平均温度、年平均温度、等温性、平均日较差和最暖季度平均降雨量等。核桃炭疽病在中国生态适宜区总面积约为317.12万平方公里,占国土总面积的33.03%,主要分布在我国华中、华东、华南的全部地区以及西南大部分地区和“三北”(西北、华北、东北)少部分地区;核桃炭疽病在云南的适生区主要集中在滇西地区,约为22.64万平方公里,占省总面积的57.44%。[结论]核桃炭疽病在中国有着较为广泛的适生区域,尤以云南省核桃炭疽病发生点数量最多和高度适生区分布区域最广泛,预测适生区与已经获取核桃炭疽病分布点结果相一致,未来应结合当地核桃炭疽病菌的生物学特征和实地分布情况进一步加强核桃炭疽病的预测和防治。; 薄淑文喻红稠韩长志; 关键词：核桃炭疽病适生性

基于MaxEnt模型的华顶杜鹃潜在适生区预测和分析: 2024年; 基于华顶杜鹃Rhododendron huadingense 24个精准有效的分布点和筛选的10个环境变量,利用ArcGIS软件和MaxEnt模型预测华顶杜鹃当代和未来在中国的潜在适生区分布和变化及其主要的影响环境变量,为华顶杜鹃的资源保护和野外回归提供科学参考。结果表明:MaxEnt模型可以精准地预测华顶杜鹃在中国的潜在适生区分布;最干季度降水量(bio17)、年均温(bio1)和海拔(Alt)是影响华顶杜鹃生存和分布的主要环境变量,其适生阈值狭窄,对华顶杜鹃的潜在分布具有很强的限制性;当代华顶杜鹃的潜在适生区主要分布于浙江省和安徽省的特定山地区域,适生面积仅为2140.3 km2;在未来气候变化背景下的2050s和2090s时期,作为特有山地植物的华顶杜鹃,其潜在适生区将急剧收缩甚至消失,濒危程度和灭绝风险明显增高。; 李东宾魏晶晶许志斌何立平徐栋斌沈登锋; 关键词：华顶杜鹃 MAXENT 气候变化

基于MaxEnt模型的白蜡吉丁啮小蜂的潜在适生区预测: 2024年; 白蜡窄吉丁是一种对木犀科白蜡属树木造成毁灭性危害的蛀干害虫,目前已入侵到北美和欧洲部分地区,且发生范围仍在不断增大。白蜡吉丁啮小蜂是白蜡窄吉丁的群聚专性寄生蜂,本研究拟通过预测该寄生蜂的适生区,筛选出影响其生存和定殖的关键因素,从而明确该蜂在白蜡窄吉丁危害区进行释放应用的可行性。采用MaxEnt模型,通过收集白蜡吉丁啮小蜂在全世界的分布数据,对该蜂全球范围内的潜在适生区进行模拟,检测模拟结果的准确度,并结合野外试验对模型进行验证。模型模拟结果的测试遗漏率与理论遗漏率基本吻合。AUC值为0.986,表明模型筛选的参数结果可靠且准确度高。结合野外试验验证后,明确了当前白蜡吉丁啮小蜂的适生区主要分布在北美洲中部、欧洲大部分地区以及中国的华中、华北、东北、新疆等地区,适生区面积占全球陆地面积的17.42%。白蜡吉丁啮小蜂的适生区基本覆盖了白蜡窄吉丁的现有发生区和潜在发生区,可用于白蜡窄吉丁各危害区的大规模林间防治。; 陈文昱党英侨王小艺; 关键词：白蜡窄吉丁 MAXENT

基于Maxent的吐哈盆地枣适生区预测: 2024年; 以吐哈盆地特色果树枣树为研究对象,基于其地理分布情况和环境变量,使用Maxent构建模型并运用ArcGIS软件预测果树的地理分布格局,结合生产现状,研究其在当下和未来气候条件下的潜在适生区,以期为吐哈盆地特色果树产业发展规划的制定和区域化发展的安排提供科学依据。基于当下气候条件和未来气候的模型预测指出,吐哈盆地不适枣种植的地区多为山地或高海拔区域,通过和地形图的对比发现,该作物的适生区主要集中于低海拔以及山地向平原和盆地过渡的区域;在预测模型中,海拔是重要环境因子,对作物的分布概率有较大的影响。; 杨佳鑫刘立强周伟权张迎春刘嫒秦伟; 关键词：MAXENT 气候变化吐哈盆地枣树物种分布

基于MaxEnt模型预测梅的潜在适生区分布被引量：2: 2024年; 目的:确定影响梅分布的主要环境因子,并预测当前与未来条件下梅的适生区。方法:收集172份梅分布点的32个环境因子数据,构建MaxEnt模型,筛选影响梅生长的主导环境因子,结合地理信息系统(ArcGIS10.8)绘制梅目前与未来的适生区分布预测图。结果:影响梅分布的主要环境因子有5个(最冷月最低气温、年降水量、最暖季降水量、年温差与最干燥月降水量);其中最冷月最低气温对梅生存概率影响最大,当最冷月最低气温约10.1℃时梅适生概率最大,达到71.47%。模拟当前气候环境下,梅的高适生区、中适生区和低适生区面积分别占全国总面积的7.78%、17.01%与7.73%。目前高适宜区主要分布在广东、广西、四川、云南、贵州、重庆、浙江与台湾地区等省,在SSP1-2.6与SSP5-8.5下,梅适宜面积(潜在高适生与中适生区)在2021至2060年期间,呈现波浪式增加和北移的趋势,分别为当前的101.85%和102.28%。结论:本研究结果可为梅资源的可持续利用,以及梅人工种植的合理布局与区划研究提供科学依据。; 陈伊能刘志刚于婷廖海周嘉裕; 关键词：最大熵模型环境因子未来气候

基于MaxEnt模型的云杉潜在分布模拟: 2024年; 目的:云杉(Picea asperata Mast.)作为中国西秦岭、横断山区、四川盆地及其边缘地区的主要建群树种,在维系地区生态平衡、水土保持以及林木资源供给等方面具有重要作用。方法:本研究基于40个云杉自然分布样点,利用最大熵模型(MaxEnt)探究云杉在主要气候因子影响下的潜在适宜分布区。结果:MaxEnt模型的潜在分布模拟结果具有极高精确度,所有模型的AUC值均大于0.99;气候因子响应曲线表明温度(温度季节性变化)是限制云杉分布的主导因子;经过模拟得到的云杉潜在分布区范围约46.79万km^(2),高适生区面积为3.05万km^(2),中适生区面积为8.93万km^(2),低适生区面积为34.81万km^(2)。结论:云杉高适生区的精确预测可为森林管理提供针对性的保护和种植策略,建议在高适生区将云杉种植作为生态恢复和造林项目的主要树种。; 苏玉良赵伊玲殷宝宁春如张晓玮

基于MaxEnt模型的甘草潜在适生区预测被引量：1: 2024年; 甘草(Glycyrrhiza uralensis)是一种具有较高经济价值的多年生豆科(Leguminosae)草本中药材植物。本研究基于MaxEnt模型与甘草野生分布数据,模拟了甘草当代的适生分布区,以及甘草未来(2050年、2070年)不同情景下在中国的适生区分布,包括中等社会脆弱性和中等辐射强迫的折中碳排放情景(SSP2-4.5)、高等社会脆弱性和高等辐射强迫的折中碳排放情景(SSP5-8.5),并利用ArcGIS软件分析未来甘草适生区的分布及变化情况,影响甘草潜在适生区变化的环境因子。结果显示:(1)当前,甘草适生区位于内蒙古中西部、甘肃、宁夏、陕西北部、新疆和吉林东北部,即降水量少的中高纬度地区;未来不同情景下(SSP2-4.5和SSP5-8.5),甘草高适应区主要集中分布于内蒙古、甘肃、宁夏、陕西、山西、河北、吉林、新疆等地,且适生区面积发生扩张。(2)在全球气候变化背景下,甘草适生区迁移路线整体呈现由东向西、由北往南偏移,且均有向低降水量地区移动的趋势。(3)最冷季度的平均降水量、年均降水量、紫外线季节性变化是影响甘草适生区变化的主导环境因子。; 薛浩博刘米利李林山周畅段义忠; 关键词：甘草 ARCGIS

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