基于MaxEnt的青藏高原区光核桃适宜分布区预测

发布时间：2022-10-09 19:25

　　光核桃是藏东南地区分布较为广泛的一种乔木,其主要分布于海拔2 600～4 500 m的河谷区域,外观美丽,特别是在春季光核桃花盛开时具有良好的景观效果。为弄清其在青藏高原的分布格局,本文基于光核桃实际空间分布点及23个环境因子,以MaxEnt模型为基准,建立组合物种分布模型预测光核桃在青藏高原区的潜在地理分布范围。结果表明:最冷月年均最低温、土壤酸碱度、最暖季年均降水量这3个环境因子对其潜在适宜生长区的影响最大。经PCA降维后,基于10种环境因子的组合物种分布模型比单独使用MaxEnt模型可以更精确地描绘光核桃在青藏高原区的基本分布特征,所有的光核桃实际分布点均落在模型所预测出的高及中高适宜分布区,其面积为6.94×10~4 km~2。以ANN、RF、MARS为代表的复杂机器学习模型可以起到较好的预测效果,对其进行建立组合物种分布模型后的预测效果好于使用单一模型。 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 相关软件应用
    1.2 光核桃坐标点的获取
    1.3 气候因子的获取
    1.4 土壤因子的获取
    1.5 海拔因子的获取
    1.6 对环境因子的进一步处理
    1.7 组合物种分布模型的建立
2 结果与分析
    2.1 不同物种分布模型的建立
    2.2 不同物种分布模型的空间拟合效果分析
    2.3 多种物种分布模型的光核桃适宜分布区预测 效果
3 讨论与结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Maxent模型的贵州省天然黄杉林的潜在分布预测研究[J]. 李望军,冯图,周瑞伍,何斌,崔涛,邓芳芳,彭明春.  西部林业科学. 2019(03)
[2]基于Maxent模型的假臭草潜在分布区预测[J]. 郭燕青,史梦竹,李建宇,傅建炜,吴梅香.  热带亚热带植物学报. 2019(03)
[3]探索青藏高原生物多样性分布格局与保育途径[J]. 蒋志刚.  生物多样性. 2018(02)
[4]使用大熊猫数据评估Biomod2和MaxEnt分布预测模型的表现[J]. 罗玫,王昊,吕植.  应用生态学报. 2017(12)
[5]人参潜在地理分布以及气候变化对其影响预测[J]. 赵泽芳,卫海燕,郭彦龙,顾蔚.  应用生态学报. 2016(11)
[6]物种分布模型理论研究进展[J]. 李国庆,刘长成,刘玉国,杨军,张新时,郭柯.  生态学报. 2013(16)
[7]青藏高原生物多样性保护研究[J]. 马生林.  青海民族学院学报. 2004(04)
[8]青藏高原近代气温变化趋势及突变分析[J]. 马晓波,李栋梁.  高原气象. 2003(05)
[9]西藏野桃果实的特性及综合加工利用研究[J]. 蔡长河,钟明,肖维强,黄炳雄,邱俊荣,方江平.  食品科学. 2002(11)

硕士论文
[1]基于MaxEnt的物种空间分布预测不确定性分析[D]. 尚忠慧.陕西师范大学 2016
[2]西藏光核桃果实性状分析及遗传多样性研究[D]. 谭江平.四川农业大学 2012
[3]西藏林芝地区光核桃资源生态学研究[D]. 钟政昌.西藏大学 2008



本文编号：3689219