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        應(yīng)用GIS和Maxent預(yù)測南方紅豆杉潛在地理分布及其保護(hù)建議

        2014-09-02 13:56:42萬基中王春晶韓士杰等
        江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2014年7期
        關(guān)鍵詞:保護(hù)區(qū)

        萬基中 王春晶 韓士杰等

        摘要:預(yù)測物種潛在地理分布在保護(hù)生物學(xué)中發(fā)揮著重要的作用。利用影響物種分布的環(huán)境因子,通過GIS和Maxent模擬南方紅豆杉的潛在地理分布,結(jié)合Google Earth對其潛在地理分布進(jìn)行觀測,并針對涉及到物種潛在分布區(qū)的省(自治區(qū))和保護(hù)區(qū)進(jìn)行有效分析,評價(jià)這些地區(qū)對南方紅豆杉的保護(hù)能力。經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn),南方紅豆杉的潛在地理分布區(qū)主要在我國華南大部分地區(qū),西南地區(qū)有少量分布。浙江和湖南兩省潛在地理分布面積較大,其中湖南省南方紅豆杉較多分布在保護(hù)區(qū)內(nèi)。通過總結(jié)過去的相關(guān)研究,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行GIS分析,豐富其內(nèi)容,特別是在野生瀕危植物保護(hù)方面。

        關(guān)鍵詞:Maxent;GIS;南方紅豆杉;保護(hù)區(qū);Google Earth;潛在地理分布

        中圖分類號: S127 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A 文章編號:1002-1302(2014)07-0349-03

        收稿日期:2013-10-29

        基金項(xiàng)目:東北森林植物種質(zhì)資源專項(xiàng)調(diào)查(編號:SB2007FY001)。

        作者簡介:萬基中(1988—),男,碩士,從事基于GIS的野生植物保護(hù)與利用。E-mail:yw229628927@163.com。

        通信作者:于景華,副教授,碩士生導(dǎo)師,從事野生植物保護(hù)與利用。E-mail:yujinghua508@163.com。南方紅豆杉屬于紅豆杉科、紅豆杉屬常綠喬木,是我國特有一級保護(hù)瀕危植物,主要分布于長江流域、南嶺山脈及其以南各省的山地中,是集觀賞、藥用和材用為一體的重要資源植物。如今,南方紅豆杉的保護(hù)形勢已迫在眉睫[1]。目前,地理信息系統(tǒng)(GIS)已經(jīng)為野生瀕危植物保護(hù)提供了良好的分析環(huán)境。利用物種分布模型模擬物種潛在地理分布又成為保護(hù)瀕危物種必不可少的手段[2],殷曉潔等對遼東櫟和蒙古櫟的潛在地理分布及其影響因子進(jìn)行了模擬,但只分析了分布地區(qū)和氣候影響的閾值,沒有對其分布的?。ㄗ灾螀^(qū))和保護(hù)區(qū)進(jìn)行評估[3-4]。本文通過Maxent模型與GIS相結(jié)合的手段[5],利用物種分布區(qū)和生長環(huán)境模擬南方紅豆杉潛在地理分布,探討影響分布的因素,探究瀕危物種的潛在地理分布及其保護(hù)建議[6-7]。GIS和Google Earth相結(jié)合,提取南方紅豆杉在各個(gè)省市和保護(hù)區(qū)的潛在地理分布信息,進(jìn)一步了解南方紅豆杉潛在生境的情況,討論分布熱點(diǎn)的省份和保護(hù)區(qū),為未來植物區(qū)系調(diào)查、野生植物科學(xué)管理、生物多樣性及其資源保護(hù)提供了參考依據(jù)。

        1材料與方法

        1.1物種分布數(shù)據(jù)采集

        南方紅豆杉分布數(shù)據(jù)主要從以下4個(gè)途徑獲得:(1)中國科學(xué)院植物研究所標(biāo)本館提供的標(biāo)本資料,102條;(2)各地方植物志的南方紅豆杉分布資料,147條;(3)GBIF數(shù)據(jù)庫(http://www.gbif.org/),7條;(4)中國知網(wǎng)(http://www.cnki.net/)查到相關(guān)文獻(xiàn),159條[8]。通過Google Earth和Arcgis10.0軟件提取上述4個(gè)資料源的各個(gè)地區(qū)幾何中心點(diǎn)坐標(biāo),輸入至Excel,保存成CSV格式,剔除極其相似的地理數(shù)據(jù),保證并且每個(gè)分布點(diǎn)都有確切的經(jīng)緯度,最終得到南方紅豆杉的分布點(diǎn)共384個(gè)。物種分布點(diǎn)基于的中國矢量地圖為1 ∶400萬,來源于國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)(http://ngcc.sbsm.gov.cn/),中國保護(hù)區(qū)地圖下載于www.wdpa.org。

        1.2環(huán)境因子數(shù)據(jù)獲取

        地上環(huán)境因子數(shù)據(jù)主要是氣候數(shù)據(jù)。氣候數(shù)據(jù)主要下載于Worldclim免費(fèi)提供的生物數(shù)據(jù)(www.worldclim.org),下載19個(gè)影響生物分布的氣候因子作為地上環(huán)境因子數(shù)據(jù),分辨率為2.5 arcmin,這些數(shù)據(jù)主要是溫度和降水指標(biāo)。地下部分?jǐn)?shù)據(jù)主要是土壤性質(zhì)數(shù)據(jù),來自于聯(lián)合國糧食與農(nóng)業(yè)組織(www.fao.org)。上述環(huán)境因子見表1。

        1.3軟件來源

        Arcgis 10.0由美國ESRI公司開發(fā);Diva-gis由http://www.diva-gis.org/免費(fèi)下載;Maxent 3.3.3e由http://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/免費(fèi)下載;Google Earth由美國谷歌公司開發(fā)。

        1.4研究方法

        Maxent模型是以最大熵理論為基礎(chǔ),根據(jù)物種存在信息,從符合條件的分布信息中選擇熵最大的分布區(qū)域,作為模擬的最優(yōu)分布,進(jìn)而建立潛在地理分布圖層將南方紅豆杉分布記錄數(shù)據(jù)(CSV格式)和環(huán)境變量數(shù)據(jù)(ASCⅡ格式)導(dǎo)入Maxent軟件中,隨機(jī)選擇75%的分布點(diǎn)作為訓(xùn)練子集(隨機(jī)抽取整個(gè)數(shù)據(jù)的75%作為訓(xùn)練子集),來獲取建立最大熵模型的參數(shù),25%作為測試子集(余下的25%),用來驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。環(huán)境參數(shù)中設(shè)置為獲取刀切法來獲得每個(gè)環(huán)境因子的重要性,其他參數(shù)為軟件默認(rèn)參數(shù)。我們將適應(yīng)區(qū)分為4個(gè)梯度:不分布區(qū)(0~0.25),較差分布區(qū)(0.25~0.5),適宜分布區(qū)(0.5~0.75),最佳分布區(qū)(0.75~1)。通常采用接受者操作特性曲線(ROC)分析法檢驗(yàn)?zāi)P途龋琑OC曲線下的面積(AUC)值的大小來判斷模型的準(zhǔn)確度。AUC值的評表1環(huán)境變量

        氣候變量因子說明土壤變量因子說明Bio1年平均氣溫Nutrient availability養(yǎng)分有效性Bio2晝夜溫差均值Nutrient retention capacity營養(yǎng)保留能力Bio3晝夜溫差與年溫差比值Oxygen availability to roots對根的可用供氧量Bio4溫度變化方差Rooting conditions生根條件Bio5最熱月份最高溫Toxicity毒性Bio6最冷月份最低溫Workability機(jī)械適應(yīng)率Bio7年溫度變化范圍Excess salts鹽堿性Bio8最濕季度平均溫度Bio9最干季度平均溫度Bio10最熱季度平均溫度Bio11最冷季度平均溫度Bio12年平均降水Bio13最濕月份降水Bio14最干月份降水Bio15降水變化方差Bio16最濕季度降水Bio17最干季度降水Bio18最熱季度平均降水Bio19最冷季度平均降水endprint

        估一般標(biāo)準(zhǔn)為:預(yù)測較差(0.5~0.6),預(yù)測一般(0.6~07),預(yù)測較準(zhǔn)確(0.7~0.8),預(yù)測很準(zhǔn)確(0.8~0.9),預(yù)測極準(zhǔn)確(0.9~1)[5]。

        通過Arcgis10.0空間分析模塊進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計(jì),分別提取各省市和保護(hù)區(qū)南方紅豆杉的潛在地理分布數(shù)據(jù),將Maxent所得到ASCⅡ文件通過Diva-gis軟件輸出為Google Earth支持的KMZ文件,通過Google Earth分析潛在地理分布的真實(shí)情況。

        2結(jié)果與分析

        2.1潛在地理分布預(yù)測結(jié)果

        本次模型的訓(xùn)練AUC=0.969,測試AUC=0.965,表明預(yù)測效果理想[3-4]。由圖1、圖2可知,南方紅豆杉廣泛分布于中國的中南部,最佳分布區(qū)面積浙江省最大,福建省次之,安徽、重慶、廣西、湖北、江西和湖南等?。▍^(qū))較小;適宜分布區(qū)面積湖南省最大,江西、福建、浙江較大,四川、貴州、陜西、安徽、重慶、廣東、廣西、湖北、浙江、福建等省(區(qū))次之,云南、臺灣、甘肅等省份最小。這與我國南部較大面積的潛在地理分布相比,我國實(shí)際保護(hù)區(qū)的保護(hù)面積顯得明顯不足,如浙江省只有鳳陽山、烏巖嶺、九龍山3個(gè)保護(hù)區(qū)覆蓋了南方紅豆杉潛在地理分布,保護(hù)面積僅351.31 km2,這與浙江省最佳分區(qū)面積相差很大;湖南省保護(hù)區(qū)沒有覆蓋最佳分布區(qū),但有大面積的適宜分布區(qū),張家界、索溪峪、永州都、八大公山共覆蓋 5 010.79 km2 的適宜分布區(qū),尤其張家界,覆蓋了 3 254.24 km2 適宜分布區(qū),這些都為保護(hù)野生南方紅豆杉創(chuàng)造了有利的條件,此外安徽的清涼峰和廣西的貓兒山也有最佳分布區(qū)覆蓋(圖1)。

        Google Earth可以清晰地看出南方紅豆杉潛在地理分布的真實(shí)情況。圖3-a表示潛在分布區(qū)由沿海地區(qū)向內(nèi)陸地區(qū)延伸,南方紅豆杉的適應(yīng)性有逐漸減小的趨勢。從圖3-b

        可以看出,南方紅豆杉潛在分布區(qū)在浙江省的地形條件,這給我們選擇遷地就地保護(hù)和人工培育選址提供了有效的借鑒;利用Google Earth可以對物種潛在地理分布進(jìn)行更加細(xì)致的模擬,甚至可以對小地區(qū)的生境破碎化的現(xiàn)象進(jìn)行討論。圖3(3)表示,最佳分布區(qū)并不是十分連貫,有生境破碎化的現(xiàn)象。從圖3我們觀察到南方紅豆杉潛在地理分布區(qū)與不分布地區(qū)的交錯(cuò)地帶情況十分復(fù)雜。

        2.2影響潛在地理分布環(huán)境因子分析

        Maxent的刀切法可以對每一個(gè)環(huán)境因子應(yīng)用刀切法分析,判斷不同環(huán)境因子對南方紅豆杉潛在地理分布的影響。地下部分對物種潛在地理分布的影響效果并不是特別理想,地上部分,影響效果十分明顯,其中最冷季度平均溫度、最冷月份最低溫度、最干季度平均溫度對潛在地理分布有較為明顯的作用。根據(jù)Maxent結(jié)果,當(dāng)最冷月份的最低溫度、最干季節(jié)平均溫度、最冷季度平均溫度分別達(dá)到0、10、8 ℃時(shí),存在南方紅豆杉的概率越大,說明對其潛在地理分布影響最大。

        3結(jié)論與討論

        利用GIS的定量分析,使評價(jià)過程更加系統(tǒng)化、立體化[1-3]。我們使用GIS中的空間分析技術(shù),對南方紅豆杉的潛在地理分布信息進(jìn)行了有效的提取,再通過Google Earth進(jìn)行展示,使其研究結(jié)果更加真實(shí)。將GIS與Maxent結(jié)合起來,對于我國過去相關(guān)研究來說,是一個(gè)很好的補(bǔ)充,特別是應(yīng)用于野生瀕危植物保護(hù)方面[6]。從圖1可以看出,通過Maxent模擬所得的南方紅豆杉潛在地理分布,南方紅豆杉主要集中在我國華南和西南部分?。ㄗ灾螀^(qū)),其中浙江省最佳分布區(qū)的覆蓋面積最大,湖南省適宜分布區(qū)面積最大(圖2),以這兩個(gè)省為主,可以加強(qiáng)省內(nèi)南方紅豆杉人工種植,使其經(jīng)濟(jì)價(jià)值最大化。對于野生南方紅豆杉的保護(hù),浙江省已有大面積南方紅豆杉繁育基地,其他地區(qū)可以借鑒學(xué)習(xí)。從對重點(diǎn)保護(hù)區(qū)的分析來看,我們發(fā)現(xiàn)針對南方紅豆杉地理分布的保護(hù)區(qū)很少,只有張家界、索溪峪、永州都、八大公山、鳳陽山、烏巖嶺、九龍山等幾處能達(dá)到保護(hù)南方紅豆杉的目的,這和我們龐大的保護(hù)區(qū)體系相比較,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠(圖1)。所以,為南方紅豆杉建立有效的保護(hù)地,可以作為未來的研究方向。這不僅可以應(yīng)用于南方紅豆杉的保護(hù),更可以應(yīng)用在保護(hù)其他瀕危植物上。

        影響南方紅豆杉分布的因素主要是氣候因素,所以,我們不論是進(jìn)行就地保護(hù)還是遷地保護(hù),首先要對當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件進(jìn)行監(jiān)測。對于最佳分布區(qū)和適宜分布區(qū),我們需要在部

        分地區(qū)劃分保護(hù)小區(qū),進(jìn)行有效的就地保護(hù),不僅如此,這些地區(qū)也是遷地保護(hù)的適宜地區(qū)[1,6-8]。我們需要擴(kuò)大其保護(hù)區(qū)的面積,使南方紅豆杉的各個(gè)種群連接起來,促進(jìn)其種間交流,避免生境破碎化對南方紅豆杉種群造成的不利影響,增加其種群的穩(wěn)定性[7-8]。對于遷地保護(hù)來說,基本可以運(yùn)用本研究的方法,利用Google Earth對潛在地理分布進(jìn)行初步評估,將遷地保護(hù)的區(qū)域劃分到適宜區(qū)域(圖3)。由于Maxent模擬出來的結(jié)果是針對大尺的我國地區(qū),如果單純從圖層中來進(jìn)行劃分,未免過于草率。本研究改進(jìn)了過去我國對于潛在分布的研究成果,利用GIS和Google Earth相結(jié)合的方法對潛在地理分布地區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步的評估。

        參考文獻(xiàn):

        [1]茹文明,張金屯,張峰,等. 瀕危植物南方紅豆杉瀕危原因分析[J]. 植物研究,2006,26(5):624-628.

        [2]徐曉婷,楊永,王利松. 白豆杉的地理分布及潛在分布區(qū)估計(jì)[J]. 植物生態(tài)學(xué)報(bào),2008,32(5):1134-1145.

        [3]殷曉潔,周廣勝,隋興華,等. 遼東櫟林潛在地理分布及其主導(dǎo)因子[J]. 林業(yè)科學(xué),2013,49(8):10-14.

        [4]殷曉潔,周廣勝,隋興華,等. 蒙古櫟地理分布的主導(dǎo)氣候因子及其閾值[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào),2013,33(1):103-109.

        [5]許志東,丁國華,劉保東,等. 假蒼耳的地理分布及潛在適生區(qū)預(yù)測[J]. 草業(yè)學(xué)報(bào),2012,21(3):75-83.

        [6]李先琨,黃玉清,蘇宗明.南方紅豆杉群落主要樹木種群間聯(lián)結(jié)關(guān)系初步研究[J]. 生態(tài)學(xué)雜志,1999,18(3):11-15.

        [7]王利松,陳彬,紀(jì)力強(qiáng),等. 生物多樣性信息學(xué)研究進(jìn)展[J]. 生物多樣性,2010,18(5):429-443.

        [8]楊相甫,李景原,王太霞,等. 河南紅豆杉屬植物地理分布初探[J]. 河南師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2000,28(1):72-74.endprint

        估一般標(biāo)準(zhǔn)為:預(yù)測較差(0.5~0.6),預(yù)測一般(0.6~07),預(yù)測較準(zhǔn)確(0.7~0.8),預(yù)測很準(zhǔn)確(0.8~0.9),預(yù)測極準(zhǔn)確(0.9~1)[5]。

        通過Arcgis10.0空間分析模塊進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計(jì),分別提取各省市和保護(hù)區(qū)南方紅豆杉的潛在地理分布數(shù)據(jù),將Maxent所得到ASCⅡ文件通過Diva-gis軟件輸出為Google Earth支持的KMZ文件,通過Google Earth分析潛在地理分布的真實(shí)情況。

        2結(jié)果與分析

        2.1潛在地理分布預(yù)測結(jié)果

        本次模型的訓(xùn)練AUC=0.969,測試AUC=0.965,表明預(yù)測效果理想[3-4]。由圖1、圖2可知,南方紅豆杉廣泛分布于中國的中南部,最佳分布區(qū)面積浙江省最大,福建省次之,安徽、重慶、廣西、湖北、江西和湖南等?。▍^(qū))較??;適宜分布區(qū)面積湖南省最大,江西、福建、浙江較大,四川、貴州、陜西、安徽、重慶、廣東、廣西、湖北、浙江、福建等?。▍^(qū))次之,云南、臺灣、甘肅等省份最小。這與我國南部較大面積的潛在地理分布相比,我國實(shí)際保護(hù)區(qū)的保護(hù)面積顯得明顯不足,如浙江省只有鳳陽山、烏巖嶺、九龍山3個(gè)保護(hù)區(qū)覆蓋了南方紅豆杉潛在地理分布,保護(hù)面積僅351.31 km2,這與浙江省最佳分區(qū)面積相差很大;湖南省保護(hù)區(qū)沒有覆蓋最佳分布區(qū),但有大面積的適宜分布區(qū),張家界、索溪峪、永州都、八大公山共覆蓋 5 010.79 km2 的適宜分布區(qū),尤其張家界,覆蓋了 3 254.24 km2 適宜分布區(qū),這些都為保護(hù)野生南方紅豆杉創(chuàng)造了有利的條件,此外安徽的清涼峰和廣西的貓兒山也有最佳分布區(qū)覆蓋(圖1)。

        Google Earth可以清晰地看出南方紅豆杉潛在地理分布的真實(shí)情況。圖3-a表示潛在分布區(qū)由沿海地區(qū)向內(nèi)陸地區(qū)延伸,南方紅豆杉的適應(yīng)性有逐漸減小的趨勢。從圖3-b

        可以看出,南方紅豆杉潛在分布區(qū)在浙江省的地形條件,這給我們選擇遷地就地保護(hù)和人工培育選址提供了有效的借鑒;利用Google Earth可以對物種潛在地理分布進(jìn)行更加細(xì)致的模擬,甚至可以對小地區(qū)的生境破碎化的現(xiàn)象進(jìn)行討論。圖3(3)表示,最佳分布區(qū)并不是十分連貫,有生境破碎化的現(xiàn)象。從圖3我們觀察到南方紅豆杉潛在地理分布區(qū)與不分布地區(qū)的交錯(cuò)地帶情況十分復(fù)雜。

        2.2影響潛在地理分布環(huán)境因子分析

        Maxent的刀切法可以對每一個(gè)環(huán)境因子應(yīng)用刀切法分析,判斷不同環(huán)境因子對南方紅豆杉潛在地理分布的影響。地下部分對物種潛在地理分布的影響效果并不是特別理想,地上部分,影響效果十分明顯,其中最冷季度平均溫度、最冷月份最低溫度、最干季度平均溫度對潛在地理分布有較為明顯的作用。根據(jù)Maxent結(jié)果,當(dāng)最冷月份的最低溫度、最干季節(jié)平均溫度、最冷季度平均溫度分別達(dá)到0、10、8 ℃時(shí),存在南方紅豆杉的概率越大,說明對其潛在地理分布影響最大。

        3結(jié)論與討論

        利用GIS的定量分析,使評價(jià)過程更加系統(tǒng)化、立體化[1-3]。我們使用GIS中的空間分析技術(shù),對南方紅豆杉的潛在地理分布信息進(jìn)行了有效的提取,再通過Google Earth進(jìn)行展示,使其研究結(jié)果更加真實(shí)。將GIS與Maxent結(jié)合起來,對于我國過去相關(guān)研究來說,是一個(gè)很好的補(bǔ)充,特別是應(yīng)用于野生瀕危植物保護(hù)方面[6]。從圖1可以看出,通過Maxent模擬所得的南方紅豆杉潛在地理分布,南方紅豆杉主要集中在我國華南和西南部分?。ㄗ灾螀^(qū)),其中浙江省最佳分布區(qū)的覆蓋面積最大,湖南省適宜分布區(qū)面積最大(圖2),以這兩個(gè)省為主,可以加強(qiáng)省內(nèi)南方紅豆杉人工種植,使其經(jīng)濟(jì)價(jià)值最大化。對于野生南方紅豆杉的保護(hù),浙江省已有大面積南方紅豆杉繁育基地,其他地區(qū)可以借鑒學(xué)習(xí)。從對重點(diǎn)保護(hù)區(qū)的分析來看,我們發(fā)現(xiàn)針對南方紅豆杉地理分布的保護(hù)區(qū)很少,只有張家界、索溪峪、永州都、八大公山、鳳陽山、烏巖嶺、九龍山等幾處能達(dá)到保護(hù)南方紅豆杉的目的,這和我們龐大的保護(hù)區(qū)體系相比較,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠(圖1)。所以,為南方紅豆杉建立有效的保護(hù)地,可以作為未來的研究方向。這不僅可以應(yīng)用于南方紅豆杉的保護(hù),更可以應(yīng)用在保護(hù)其他瀕危植物上。

        影響南方紅豆杉分布的因素主要是氣候因素,所以,我們不論是進(jìn)行就地保護(hù)還是遷地保護(hù),首先要對當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件進(jìn)行監(jiān)測。對于最佳分布區(qū)和適宜分布區(qū),我們需要在部

        分地區(qū)劃分保護(hù)小區(qū),進(jìn)行有效的就地保護(hù),不僅如此,這些地區(qū)也是遷地保護(hù)的適宜地區(qū)[1,6-8]。我們需要擴(kuò)大其保護(hù)區(qū)的面積,使南方紅豆杉的各個(gè)種群連接起來,促進(jìn)其種間交流,避免生境破碎化對南方紅豆杉種群造成的不利影響,增加其種群的穩(wěn)定性[7-8]。對于遷地保護(hù)來說,基本可以運(yùn)用本研究的方法,利用Google Earth對潛在地理分布進(jìn)行初步評估,將遷地保護(hù)的區(qū)域劃分到適宜區(qū)域(圖3)。由于Maxent模擬出來的結(jié)果是針對大尺的我國地區(qū),如果單純從圖層中來進(jìn)行劃分,未免過于草率。本研究改進(jìn)了過去我國對于潛在分布的研究成果,利用GIS和Google Earth相結(jié)合的方法對潛在地理分布地區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步的評估。

        參考文獻(xiàn):

        [1]茹文明,張金屯,張峰,等. 瀕危植物南方紅豆杉瀕危原因分析[J]. 植物研究,2006,26(5):624-628.

        [2]徐曉婷,楊永,王利松. 白豆杉的地理分布及潛在分布區(qū)估計(jì)[J]. 植物生態(tài)學(xué)報(bào),2008,32(5):1134-1145.

        [3]殷曉潔,周廣勝,隋興華,等. 遼東櫟林潛在地理分布及其主導(dǎo)因子[J]. 林業(yè)科學(xué),2013,49(8):10-14.

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        [6]李先琨,黃玉清,蘇宗明.南方紅豆杉群落主要樹木種群間聯(lián)結(jié)關(guān)系初步研究[J]. 生態(tài)學(xué)雜志,1999,18(3):11-15.

        [7]王利松,陳彬,紀(jì)力強(qiáng),等. 生物多樣性信息學(xué)研究進(jìn)展[J]. 生物多樣性,2010,18(5):429-443.

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        估一般標(biāo)準(zhǔn)為:預(yù)測較差(0.5~0.6),預(yù)測一般(0.6~07),預(yù)測較準(zhǔn)確(0.7~0.8),預(yù)測很準(zhǔn)確(0.8~0.9),預(yù)測極準(zhǔn)確(0.9~1)[5]。

        通過Arcgis10.0空間分析模塊進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計(jì),分別提取各省市和保護(hù)區(qū)南方紅豆杉的潛在地理分布數(shù)據(jù),將Maxent所得到ASCⅡ文件通過Diva-gis軟件輸出為Google Earth支持的KMZ文件,通過Google Earth分析潛在地理分布的真實(shí)情況。

        2結(jié)果與分析

        2.1潛在地理分布預(yù)測結(jié)果

        本次模型的訓(xùn)練AUC=0.969,測試AUC=0.965,表明預(yù)測效果理想[3-4]。由圖1、圖2可知,南方紅豆杉廣泛分布于中國的中南部,最佳分布區(qū)面積浙江省最大,福建省次之,安徽、重慶、廣西、湖北、江西和湖南等?。▍^(qū))較小;適宜分布區(qū)面積湖南省最大,江西、福建、浙江較大,四川、貴州、陜西、安徽、重慶、廣東、廣西、湖北、浙江、福建等省(區(qū))次之,云南、臺灣、甘肅等省份最小。這與我國南部較大面積的潛在地理分布相比,我國實(shí)際保護(hù)區(qū)的保護(hù)面積顯得明顯不足,如浙江省只有鳳陽山、烏巖嶺、九龍山3個(gè)保護(hù)區(qū)覆蓋了南方紅豆杉潛在地理分布,保護(hù)面積僅351.31 km2,這與浙江省最佳分區(qū)面積相差很大;湖南省保護(hù)區(qū)沒有覆蓋最佳分布區(qū),但有大面積的適宜分布區(qū),張家界、索溪峪、永州都、八大公山共覆蓋 5 010.79 km2 的適宜分布區(qū),尤其張家界,覆蓋了 3 254.24 km2 適宜分布區(qū),這些都為保護(hù)野生南方紅豆杉創(chuàng)造了有利的條件,此外安徽的清涼峰和廣西的貓兒山也有最佳分布區(qū)覆蓋(圖1)。

        Google Earth可以清晰地看出南方紅豆杉潛在地理分布的真實(shí)情況。圖3-a表示潛在分布區(qū)由沿海地區(qū)向內(nèi)陸地區(qū)延伸,南方紅豆杉的適應(yīng)性有逐漸減小的趨勢。從圖3-b

        可以看出,南方紅豆杉潛在分布區(qū)在浙江省的地形條件,這給我們選擇遷地就地保護(hù)和人工培育選址提供了有效的借鑒;利用Google Earth可以對物種潛在地理分布進(jìn)行更加細(xì)致的模擬,甚至可以對小地區(qū)的生境破碎化的現(xiàn)象進(jìn)行討論。圖3(3)表示,最佳分布區(qū)并不是十分連貫,有生境破碎化的現(xiàn)象。從圖3我們觀察到南方紅豆杉潛在地理分布區(qū)與不分布地區(qū)的交錯(cuò)地帶情況十分復(fù)雜。

        2.2影響潛在地理分布環(huán)境因子分析

        Maxent的刀切法可以對每一個(gè)環(huán)境因子應(yīng)用刀切法分析,判斷不同環(huán)境因子對南方紅豆杉潛在地理分布的影響。地下部分對物種潛在地理分布的影響效果并不是特別理想,地上部分,影響效果十分明顯,其中最冷季度平均溫度、最冷月份最低溫度、最干季度平均溫度對潛在地理分布有較為明顯的作用。根據(jù)Maxent結(jié)果,當(dāng)最冷月份的最低溫度、最干季節(jié)平均溫度、最冷季度平均溫度分別達(dá)到0、10、8 ℃時(shí),存在南方紅豆杉的概率越大,說明對其潛在地理分布影響最大。

        3結(jié)論與討論

        利用GIS的定量分析,使評價(jià)過程更加系統(tǒng)化、立體化[1-3]。我們使用GIS中的空間分析技術(shù),對南方紅豆杉的潛在地理分布信息進(jìn)行了有效的提取,再通過Google Earth進(jìn)行展示,使其研究結(jié)果更加真實(shí)。將GIS與Maxent結(jié)合起來,對于我國過去相關(guān)研究來說,是一個(gè)很好的補(bǔ)充,特別是應(yīng)用于野生瀕危植物保護(hù)方面[6]。從圖1可以看出,通過Maxent模擬所得的南方紅豆杉潛在地理分布,南方紅豆杉主要集中在我國華南和西南部分?。ㄗ灾螀^(qū)),其中浙江省最佳分布區(qū)的覆蓋面積最大,湖南省適宜分布區(qū)面積最大(圖2),以這兩個(gè)省為主,可以加強(qiáng)省內(nèi)南方紅豆杉人工種植,使其經(jīng)濟(jì)價(jià)值最大化。對于野生南方紅豆杉的保護(hù),浙江省已有大面積南方紅豆杉繁育基地,其他地區(qū)可以借鑒學(xué)習(xí)。從對重點(diǎn)保護(hù)區(qū)的分析來看,我們發(fā)現(xiàn)針對南方紅豆杉地理分布的保護(hù)區(qū)很少,只有張家界、索溪峪、永州都、八大公山、鳳陽山、烏巖嶺、九龍山等幾處能達(dá)到保護(hù)南方紅豆杉的目的,這和我們龐大的保護(hù)區(qū)體系相比較,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠(圖1)。所以,為南方紅豆杉建立有效的保護(hù)地,可以作為未來的研究方向。這不僅可以應(yīng)用于南方紅豆杉的保護(hù),更可以應(yīng)用在保護(hù)其他瀕危植物上。

        影響南方紅豆杉分布的因素主要是氣候因素,所以,我們不論是進(jìn)行就地保護(hù)還是遷地保護(hù),首先要對當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件進(jìn)行監(jiān)測。對于最佳分布區(qū)和適宜分布區(qū),我們需要在部

        分地區(qū)劃分保護(hù)小區(qū),進(jìn)行有效的就地保護(hù),不僅如此,這些地區(qū)也是遷地保護(hù)的適宜地區(qū)[1,6-8]。我們需要擴(kuò)大其保護(hù)區(qū)的面積,使南方紅豆杉的各個(gè)種群連接起來,促進(jìn)其種間交流,避免生境破碎化對南方紅豆杉種群造成的不利影響,增加其種群的穩(wěn)定性[7-8]。對于遷地保護(hù)來說,基本可以運(yùn)用本研究的方法,利用Google Earth對潛在地理分布進(jìn)行初步評估,將遷地保護(hù)的區(qū)域劃分到適宜區(qū)域(圖3)。由于Maxent模擬出來的結(jié)果是針對大尺的我國地區(qū),如果單純從圖層中來進(jìn)行劃分,未免過于草率。本研究改進(jìn)了過去我國對于潛在分布的研究成果,利用GIS和Google Earth相結(jié)合的方法對潛在地理分布地區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步的評估。

        參考文獻(xiàn):

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