四川鞍子河保护地水鹿（Rusa unicolor）和羚牛（Budorcas taxicolor）的空间分布格局与适宜栖息
发布时间：2022-01-06 00:37
探讨物种分布变化随气候变化的机制,对维持生态系统功能完整性、保护生物多样性具有举足轻重的意义。水鹿（Rusa unicolor）和羚牛（Budorcas taxicolor）是国家重点保护野生动物,也是我国西南山地森林生态系统中有蹄类动物的重要组成部分,具有较高的生态价值和保护价值。本文利用红外相机和野外调查获取四川鞍子河保护地水鹿和羚牛的实体、痕迹、粪便等有效点位信息后,结合气象、地形、植被和干扰等变量信息,结合最大熵模型（Max Ent）对水鹿和羚牛进行栖息地适宜性评价,分析水鹿和羚牛的空间分布格局和栖息地季节性变化规律,拟揭示同域分布的水鹿和羚牛栖息地重叠性关系,探讨同域分布的水鹿和羚牛共存机制。主要结论如下:（1）水鹿主要集中在四川鞍子河保护地中、南部区域,偏好在1800～3000 m海拔段活动;羚牛主要集中在四川鞍子河保护地中、西部区域,偏好在2200～3400 m海拔段活动。水鹿有4个高密度分布区:芍药沟、牛井河、放牛坪和大窝窝,其次是黑氹、红水河和鸡心包;羚牛在保护地内有2个高密度分布区:芍药沟和黑氹,其次是红水河、灯杆坪和牛井河。水鹿和羚牛的垂直分布格局表现出沿着海拔梯...
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所)四川省
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
水鹿(Rusaunicolor)(
第1章绪论11图1.2生物多样性评估随时间变化的研究数量趋势(A)以及物种分布模型研究的分类(B)(Araujoetal.,2019)Fig1.2Trendsinthenumberofstudiesinbiodiversityassessmentovertime(A)andclassificationofstudiesinspeciesdistributionmodels(B)物种分布模型(SDMs)是根据物种的已知分布点和环境变量之间的关联来预测物种的潜在适宜栖息地分布(Elithetal.,2006;Fengetal.,2019)，用来预测整个景观的分布，收集关于生态和进化发展的新见解，并依赖于时间和空间的外推并广泛应用于陆地、海洋和淡水生物(Shabanietal.,2016)。根据在构建模型时对物种“出现点”(Presence)和“非出现点”(Absence)点数据的需求差异，物种分布模型可以分为三种：机理模型(MechanismModel)、回归模型(RegressionModel)和生态位模型(EcologicalNicheModel)(Santosetal.,2009)。模型目前主要有基于遗传算法的规则组合模型(GARP)、生态位因子分析模型(ENFA)、CLIMEX、箱盒环境包络(Bioclim)、Gower距离(Domain)、多元适应性回归样条(MARS)、最大熵模型(MaxEnt)等(许仲林等,2015;Darabietal.,2018;Srivastavaetal.,2018;Kalboussietal.,2018;Geetal.,2019)。其中，最大熵模型起源于信息科学，其主要内容为信息熵理论。熵是描述事物无序状态的一个概念。熵越大，数据的无序性越强。其假定有变量Y有n种状态，每一种出现的概率为P1，P2……Pn，那么信息熵可表示为：∑pin1=1log1pi在此之后Jaynes提出了最大熵原理，其认为变量的某种状态出现的概率难以测定的。但是可以以其他的一些比如均值、方差、峰值、取值个数等其他一些限定条件下的值，而这些值的分布可以有非常多种，而其中有一种的分布的熵最大，以这个最大熵来
第1章绪论13图1.3生态位模型预测物种分布的一般流程(杨海龙,2011)Fig1.3Thegeneralprocessofnichemodelpredictingspeciesdistribution(YangHailong,2011)综上分析，最大熵模型(MaxEnt)主要应用于物种的生境评价、物种潜在适宜生境预测、生境适宜性季节性变化、生境适宜性季节性变化、气候变化对物种分布的影响、外来物种入侵模拟、人类活动干扰等多方面内容，而相较于同类其他模型，最大熵模型(MaxEnt)有所需样本少和受样本偏差影响小等优点(周海涛,2018)，同时展现出更好的预测能力(Bondetal.,2017;Elithetal.,2009)，同时最大熵模型(MaxEnt)被证明适合于对多物种进行栖息地重叠分析(Wuetal.,2016)。然而受到多种环境因素的影响，如种间相互作用和人类的影响，物种的生态位总是在发生变化。因此在现实环境中很难正确推断物种分布模型(SDMs)的结果。尽管如此，在缺乏物种分布点数据的情况下，最大熵模型(MaxEnt)仍然是研究野生动物重叠栖息地分布的理想选择，因此所以本文选取最大熵模型对四川鞍子河保护地内的水鹿和羚牛进行栖息地适宜性评价和栖息地季节性变化研究。1.3研究内容、思路和目标1.3.1主要研究内容本文主要研究内容包括：(1)四川鞍子河保护地水鹿和羚牛分布格局
【参考文献】：
期刊论文
[1]An evaluation of central Iran’s protected areas under different climate change scenarios （A Case on Markazi and Hamedan provinces）[J]. Peyman KARAMI,Sahar REZAEI,Shabnam SHADLOO,Morteza NADERI. Journal of Mountain Science. 2020(01)
[2]高食性重叠度对同域物种生境分离的影响1)——以马鹿和狍为例[J]. 吕忠海,冯源,于沿泽,张明海,张玮琪. 东北林业大学学报. 2020(02)
[3]基于红外相机技术的贺兰山同域分布阿拉善马鹿和岩羊活动规律研究[J]. 刘鹏,刘振生,高惠,李宗智,张致荣,滕丽微. 生态学报. 2019(24)
[4]中国东北地区人为活动对森林景观格局及鹿科动物生境的影响（英文）[J]. 吴文,李月辉,胡远满,常禹,熊在平. Journal of Geographical Sciences. 2019(07)
[5]卧龙自然保护区羚牛（Budorcas taxicolor）的分布格局[J]. 周小平,张明春,黄山,徐亚琳,陈涛,曾文,刘桂英,张和民. 四川林业科技. 2019(02)
[6]内蒙古高原有蹄类动物资源的分布与历史变迁[J]. 萨如拉,张荣,高润宏. 林业资源管理. 2019(01)
[7]基于MaxEnt模型的赛罕乌拉国家级自然保护区斑羚生境适宜性评价[J]. 唐书培,穆丽光,王晓玲,张静,刘波,孟和达来,鲍伟东. 北京林业大学学报. 2019(01)
[8]古田山国家级自然保护区白颈长尾雉的分布格局及其季节变化[J]. 任鹏,余建平,陈小南,申小莉,宋虓,张田田,余永泉,丁平. 生物多样性. 2019(01)
[9]水鹿的群体结构和活动节律分析[J]. 何兴成,付强,吴永杰,王彬,陈雪,冉江洪. 兽类学报. 2019(02)
[10]基于MaxEnt模型的绿孔雀适宜生境评价及廊道设计[J]. 李绒,角媛梅,刘歆,刘志林,高璇. 生态学杂志. 2019(03)
博士论文
[1]基于3S技术的内蒙古克什克腾植被空间格局研究[D]. 梅耀元.中国地质大学（北京） 2011
硕士论文
[1]气候变化下物种分布模型建构与模型比较[D]. 赵泽芳.陕西师范大学 2018
[2]道路干扰下秦岭有蹄类动物迁移及适应对策[D]. 张洪峰.西北大学 2016
[3]基于MaxEnt模型的神农架川金丝猴不同季节生境识别[D]. 王袁.华中农业大学 2014
[4]黄泥河自然保护区有蹄类动物冬季栖息地选择[D]. 葛志勇.吉林农业大学 2012
本文编号：3571361
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所)四川省
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
水鹿(Rusaunicolor)(
第1章绪论11图1.2生物多样性评估随时间变化的研究数量趋势(A)以及物种分布模型研究的分类(B)(Araujoetal.,2019)Fig1.2Trendsinthenumberofstudiesinbiodiversityassessmentovertime(A)andclassificationofstudiesinspeciesdistributionmodels(B)物种分布模型(SDMs)是根据物种的已知分布点和环境变量之间的关联来预测物种的潜在适宜栖息地分布(Elithetal.,2006;Fengetal.,2019)，用来预测整个景观的分布，收集关于生态和进化发展的新见解，并依赖于时间和空间的外推并广泛应用于陆地、海洋和淡水生物(Shabanietal.,2016)。根据在构建模型时对物种“出现点”(Presence)和“非出现点”(Absence)点数据的需求差异，物种分布模型可以分为三种：机理模型(MechanismModel)、回归模型(RegressionModel)和生态位模型(EcologicalNicheModel)(Santosetal.,2009)。模型目前主要有基于遗传算法的规则组合模型(GARP)、生态位因子分析模型(ENFA)、CLIMEX、箱盒环境包络(Bioclim)、Gower距离(Domain)、多元适应性回归样条(MARS)、最大熵模型(MaxEnt)等(许仲林等,2015;Darabietal.,2018;Srivastavaetal.,2018;Kalboussietal.,2018;Geetal.,2019)。其中，最大熵模型起源于信息科学，其主要内容为信息熵理论。熵是描述事物无序状态的一个概念。熵越大，数据的无序性越强。其假定有变量Y有n种状态，每一种出现的概率为P1，P2……Pn，那么信息熵可表示为：∑pin1=1log1pi在此之后Jaynes提出了最大熵原理，其认为变量的某种状态出现的概率难以测定的。但是可以以其他的一些比如均值、方差、峰值、取值个数等其他一些限定条件下的值，而这些值的分布可以有非常多种，而其中有一种的分布的熵最大，以这个最大熵来
第1章绪论13图1.3生态位模型预测物种分布的一般流程(杨海龙,2011)Fig1.3Thegeneralprocessofnichemodelpredictingspeciesdistribution(YangHailong,2011)综上分析，最大熵模型(MaxEnt)主要应用于物种的生境评价、物种潜在适宜生境预测、生境适宜性季节性变化、生境适宜性季节性变化、气候变化对物种分布的影响、外来物种入侵模拟、人类活动干扰等多方面内容，而相较于同类其他模型，最大熵模型(MaxEnt)有所需样本少和受样本偏差影响小等优点(周海涛,2018)，同时展现出更好的预测能力(Bondetal.,2017;Elithetal.,2009)，同时最大熵模型(MaxEnt)被证明适合于对多物种进行栖息地重叠分析(Wuetal.,2016)。然而受到多种环境因素的影响，如种间相互作用和人类的影响，物种的生态位总是在发生变化。因此在现实环境中很难正确推断物种分布模型(SDMs)的结果。尽管如此，在缺乏物种分布点数据的情况下，最大熵模型(MaxEnt)仍然是研究野生动物重叠栖息地分布的理想选择，因此所以本文选取最大熵模型对四川鞍子河保护地内的水鹿和羚牛进行栖息地适宜性评价和栖息地季节性变化研究。1.3研究内容、思路和目标1.3.1主要研究内容本文主要研究内容包括：(1)四川鞍子河保护地水鹿和羚牛分布格局
【参考文献】：
期刊论文
[1]An evaluation of central Iran’s protected areas under different climate change scenarios （A Case on Markazi and Hamedan provinces）[J]. Peyman KARAMI,Sahar REZAEI,Shabnam SHADLOO,Morteza NADERI. Journal of Mountain Science. 2020(01)
[2]高食性重叠度对同域物种生境分离的影响1)——以马鹿和狍为例[J]. 吕忠海,冯源,于沿泽,张明海,张玮琪. 东北林业大学学报. 2020(02)
[3]基于红外相机技术的贺兰山同域分布阿拉善马鹿和岩羊活动规律研究[J]. 刘鹏,刘振生,高惠,李宗智,张致荣,滕丽微. 生态学报. 2019(24)
[4]中国东北地区人为活动对森林景观格局及鹿科动物生境的影响（英文）[J]. 吴文,李月辉,胡远满,常禹,熊在平. Journal of Geographical Sciences. 2019(07)
[5]卧龙自然保护区羚牛（Budorcas taxicolor）的分布格局[J]. 周小平,张明春,黄山,徐亚琳,陈涛,曾文,刘桂英,张和民. 四川林业科技. 2019(02)
[6]内蒙古高原有蹄类动物资源的分布与历史变迁[J]. 萨如拉,张荣,高润宏. 林业资源管理. 2019(01)
[7]基于MaxEnt模型的赛罕乌拉国家级自然保护区斑羚生境适宜性评价[J]. 唐书培,穆丽光,王晓玲,张静,刘波,孟和达来,鲍伟东. 北京林业大学学报. 2019(01)
[8]古田山国家级自然保护区白颈长尾雉的分布格局及其季节变化[J]. 任鹏,余建平,陈小南,申小莉,宋虓,张田田,余永泉,丁平. 生物多样性. 2019(01)
[9]水鹿的群体结构和活动节律分析[J]. 何兴成,付强,吴永杰,王彬,陈雪,冉江洪. 兽类学报. 2019(02)
[10]基于MaxEnt模型的绿孔雀适宜生境评价及廊道设计[J]. 李绒,角媛梅,刘歆,刘志林,高璇. 生态学杂志. 2019(03)
博士论文
[1]基于3S技术的内蒙古克什克腾植被空间格局研究[D]. 梅耀元.中国地质大学（北京） 2011
硕士论文
[1]气候变化下物种分布模型建构与模型比较[D]. 赵泽芳.陕西师范大学 2018
[2]道路干扰下秦岭有蹄类动物迁移及适应对策[D]. 张洪峰.西北大学 2016
[3]基于MaxEnt模型的神农架川金丝猴不同季节生境识别[D]. 王袁.华中农业大学 2014
[4]黄泥河自然保护区有蹄类动物冬季栖息地选择[D]. 葛志勇.吉林农业大学 2012
本文编号：3571361
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/swxlw/3571361.html
教材专著
