亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于MaxEnt模型新疆棗潛在適生區(qū)預(yù)測

        2020-05-06 05:59:32祿彩麗魏喜喜劉偉峰李建貴
        經(jīng)濟(jì)林研究 2020年1期
        關(guān)鍵詞:環(huán)境變量適生區(qū)氣候

        張 梅,祿彩麗,魏喜喜,馬 珊,劉偉峰,宋 健,彭 瑞,李建貴

        (1.新疆大學(xué),新疆 烏魯木齊 830046;2.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) a.林業(yè)研究所;b.新疆紅棗工程技術(shù)研究中心,新疆 烏魯木齊 830052;3.新疆維吾爾自治區(qū)科技項(xiàng)目服務(wù)中心,新疆 烏魯木齊 830001;4.中國林業(yè)科學(xué)研究院 林業(yè)科技信息研究所,北京 100091)

        氣候與生物之間存在著密切的相互聯(lián)系,氣候變化不僅對種源地的生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生巨大影響,還能夠改變物種的地理分布[1]。農(nóng)業(yè)種植生產(chǎn)強(qiáng)烈依賴氣候條件,氣候的變化將對農(nóng)作物的生長及產(chǎn)量產(chǎn)生重要影響,改變其已有的適生區(qū)[2]。隨著地理信息技術(shù)的發(fā)展和全球物種數(shù)據(jù)的共享,生態(tài)位模型已成為預(yù)測物種在氣候變化條件下潛在適生區(qū)分布的重要手段[3]。其中,MaxEnt模型是當(dāng)前物種適生區(qū)分布中應(yīng)用較多的一種生態(tài)位模型,以物種現(xiàn)有分布信息數(shù)據(jù)和多種環(huán)境變量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用數(shù)學(xué)模型總結(jié)歸納或模擬其物種的生態(tài)位需求,從而預(yù)測物種潛在適生區(qū)分布。MaxEnt模型具有操作便捷、計(jì)算快速、樣本量需求小等優(yōu)點(diǎn)[4-8]。

        近年來,憑借著得天獨(dú)厚的光熱資源優(yōu)勢,加之國家實(shí)施西部大開發(fā)戰(zhàn)略和新疆產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的政策導(dǎo)向,新疆果產(chǎn)業(yè)得以飛速發(fā)展,其中棗Ziziphus jujubaMill.產(chǎn)業(yè)的發(fā)展更為突出[9]。在新疆地區(qū),棗作為特色林果中的第一大樹種,素有“鐵桿莊稼”的美名,在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護(hù)以及農(nóng)民脫貧致富中均發(fā)揮了重要的作用[10-11]。但在棗產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展的同時(shí),部分地區(qū)的果農(nóng)為了經(jīng)濟(jì)效益,忽視氣候條件的適宜性,盲目擴(kuò)張棗的種植區(qū)域,導(dǎo)致棗遭受凍害、低溫冷害和高溫干旱等災(zāi)害事件的發(fā)生,對棗的品質(zhì)和產(chǎn)量均產(chǎn)生了嚴(yán)重的影響。

        本研究中以新疆地區(qū)特色林果棗為研究對象,基于新疆棗的地理分布數(shù)據(jù)和環(huán)境變量,運(yùn)用MaxEnt模型和ArcGIS重建新疆棗的地理分布格局,研究預(yù)測其在當(dāng)前和未來氣候條件下的潛在適生區(qū)。以期能夠在全球氣候變化的背景下,為新疆棗產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃的制定和種植區(qū)域的安排提供參考,促進(jìn)新疆棗產(chǎn)業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。

        1 材料與方法

        1.1 研究區(qū)概況

        新疆維吾爾自治區(qū)(73°40′—96°18′E,34°25′—48°10′N)為我國土地面積最大的省級行政區(qū),土地總面積達(dá)166.49萬km2,占全國土地總面積的1/6。三大山脈將新疆地區(qū)分為南北兩部分,南部為昆侖山系,北部為阿爾泰山,天山山脈橫亙于新疆中部。人們習(xí)慣稱天山的南部為南疆,北部為北疆,其中南疆有塔里木盆地,北疆有準(zhǔn)噶爾盆地,形成了“三山夾兩盆”的地理格局。新疆由于深處內(nèi)陸地區(qū),遠(yuǎn)離海洋,四周又有山脈的阻隔,導(dǎo)致海洋水氣不易進(jìn)入,形成了典型的溫帶大陸性氣候。

        1.2 預(yù)測軟件來源

        MaxEnt模型是由美國普林斯頓大學(xué)研究室研發(fā)的用于物種分布預(yù)測的專業(yè)軟件,它是基于最大熵理論,根據(jù)物種當(dāng)前分布的不完整信息和環(huán)境變量之間緊密的聯(lián)系,找出物種分布的最大熵,從而對物種的潛在適生區(qū)分布進(jìn)行預(yù)測[12]。近年來,MaxEnt模型在物種適生區(qū)分布的預(yù)測和評價(jià)上均得到了廣泛應(yīng)用,具有良好的預(yù)測能力[13-16]。本研究中使用的MaxEnt 3.4.1軟件獲取地址為http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/,使用的地理信息分析軟件為美國環(huán)境系統(tǒng)研究所公司開發(fā)的ArcGIS10.2軟件。

        1.3 研究方法

        1.3.1 新疆棗分布數(shù)據(jù)獲取與處理

        本研究中所采用的新疆棗分布數(shù)據(jù),一方面主要是通過實(shí)地調(diào)查獲取,調(diào)查地點(diǎn)主要包括南疆地區(qū)的博湖縣、尉犁縣、若羌縣、且末縣、阿瓦提縣、沙雅縣、阿克蘇市、阿拉爾市、疏附縣、喀什市、疏勒縣、岳普湖縣、麥蓋提縣、澤普縣、墨玉縣和策勒縣,東疆地區(qū)的托克遜縣。在17個(gè)縣市的不同棗種植地進(jìn)行GPS打點(diǎn),獲取經(jīng)緯度信息,獲取的分布點(diǎn)一共包括28個(gè)。另一方面是通過查詢教學(xué)標(biāo)本資源共享平臺(tái)(http://mnh.scu.edu.cn/)、中國數(shù)字植物標(biāo)本館(http://www.cvh.ac.cn/)和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(中國知網(wǎng)),獲得其分布記錄數(shù)據(jù)。

        參考段居琦等[17]對分布記錄點(diǎn)篩選的方法:首先將查詢到的新疆棗的分布點(diǎn)輸入百度坐標(biāo)拾取器,查詢獲取其具體的經(jīng)緯度,然后在Google Earth軟件上進(jìn)行校對;按照MaxEnt軟件的系統(tǒng)要求,降低群集效應(yīng)造成的誤差,去除經(jīng)緯度重復(fù)、分布信息缺失及無法準(zhǔn)確獲得經(jīng)緯度的數(shù)據(jù)點(diǎn);最后將獲得的所有有效分布點(diǎn)共125條(圖1),使用Excel軟件處理,保存格式為*.CSV。

        圖1 新疆棗分布點(diǎn)Fig.1 Distribution points of jujube in Xinjiang

        1.3.2 環(huán)境變量選取

        為了對未來氣候作出評估,聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)發(fā)表了“第5次氣候變化評估報(bào)告(AR5)”,其中采用了4個(gè)溫室氣體濃度情景,代表不同路徑濃度(RCP)。本研究中所用的氣候數(shù)據(jù)均來源于世界氣候數(shù)據(jù)庫World Climate(http://www.worldclim.org/),包括當(dāng)前(1970—2000年)和未來(2050年和2070年)3個(gè)時(shí)期的氣候數(shù)據(jù)變量。在未來氣候條件中,選擇的是北京氣候中心發(fā)展的氣候系統(tǒng)模式BCCCSM1.1版本,基于RCP4.5和RCP8.5排放情景下模擬得到的數(shù)據(jù)集。一共55個(gè)氣候環(huán)境變量,其中主要包括19個(gè)生物氣候變量(主要是以溫度和雨量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),根據(jù)不同需求計(jì)算得到,其主要反映了降水和溫度的季節(jié)性變化特征)、月平均溫度、月最低溫度、月最高溫度。該模型中應(yīng)用的氣候環(huán)境數(shù)據(jù)均為30弧秒空間分辨率(1 km2網(wǎng)格);所采用的中國地區(qū)的DEM高程數(shù)據(jù)主要來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/),通過使用ArcGIS的裁剪工具,最終得到新疆的DEM;所采用的土壤數(shù)據(jù)來源于世界土壤數(shù)據(jù)庫(http://webarchive.iiasa.ac.at/),應(yīng)用ArcGIS對土壤數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,從中選取上層土壤質(zhì)地、上層土壤容重、上層土壤有機(jī)碳含量和上層土壤酸堿度來構(gòu)建生態(tài)位模型。

        環(huán)境變量之間存在著復(fù)雜的自相關(guān)性及多重線性,這些變量的高度相關(guān)性在模型預(yù)測過程中將對預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重的影響[18]。因此,在應(yīng)用MaxEnt模型進(jìn)行預(yù)測前,須對環(huán)境變量進(jìn)行篩選,剔除貢獻(xiàn)率低的環(huán)境變量,保留貢獻(xiàn)率大于1.0%的變量,進(jìn)行模型擬合[19-21]。首先參考Worthington等[22]和張興旺等[23]的方法,采用MaxEnt模型自帶刀切法確定主導(dǎo)環(huán)境因子。其次使用ArcGIS將125個(gè)分布點(diǎn)所對應(yīng)的環(huán)境變量值提取后,使用SPSS對環(huán)境因子進(jìn)行多重共線性分析,檢驗(yàn)環(huán)境因子間的相關(guān)性,兩因子之間相關(guān)性的絕對值(|r|)大于0.8時(shí),只選用1個(gè)環(huán)境因子。在經(jīng)過一系列的操作過程后,保留了18個(gè)環(huán)境因子,主要為年均溫(Bio1)、晝夜溫差月均值(Bio2)、最熱月高溫(Bio5)、最冷月低溫(Bio6)、最暖季度平均溫(Bio10)、最冷季度平均溫(Bio11)、年均降雨量(Bio12)、上層土壤容重(BULK)、上層土壤質(zhì)地(TEX)、上層土壤有機(jī)碳含量(OC)、上層土壤酸堿度(PH)、數(shù)字高程模型(DEM)、6月最高氣溫(Tmax6)、7月最高氣溫(Tmax7)、8月最高氣溫(Tmax8)、12月最低氣溫(Tmin12)、1月最低氣溫(Tmin1)和2月最低氣溫(Tmin2),最終在此基礎(chǔ)上重新建立新疆地區(qū)棗分布的最大熵模型。

        1.3.3 模型設(shè)置與結(jié)果評價(jià)

        MaxEnt模型的設(shè)置:在模型軟件中分別輸入棗分布經(jīng)緯度數(shù)據(jù)和環(huán)境變量數(shù)據(jù),采用刀切法來測定各變量權(quán)重,選擇創(chuàng)建環(huán)境變量響應(yīng)曲線來判斷物種的生態(tài)特征,然后隨機(jī)選擇75%的棗分布點(diǎn)作為訓(xùn)練集來建立模型,另外的25%棗分布點(diǎn)作為測試集來驗(yàn)證模型,其他模型參數(shù)均選擇默認(rèn)。

        MaxEnt模型軟件模擬輸出的結(jié)果值均為0~1,值越接近1表示物種存在性越高。為驗(yàn)證該模型的準(zhǔn)確性,采用受試者工作特征曲線(ROC曲線)對模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評價(jià)。在輸出的ROC曲線圖中,曲線下的面積值(AUC值)反映了預(yù)測的精度,預(yù)測結(jié)果由AUC值表示。AUC的取值一般為0.5~1,AUC取值越接近1,則模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度越高(表1)[24]。

        表1 曲線下面積值(AUC值)與MaxEnt模型預(yù)測 準(zhǔn)確度的關(guān)系Table 1 Relationship between area under curve (AUC value) and forecast accuracy of MaxEnt model

        1.3.4 棗適生等級分區(qū)

        因?yàn)镸axEnt模型輸出的結(jié)果呈現(xiàn)為ASCⅡ格式,須利用ArcGIS的ArcToolbox格式轉(zhuǎn)換工具,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Raster格式才能夠在ArcGIS中顯示。而后利用ArcGIS的空間分析工具中重分類命令的自然間斷點(diǎn)分級法進(jìn)行適生等級分類,最終得到新疆地區(qū)棗的潛在適生分布圖[25-26]。ArcGIS自然斷點(diǎn)法是一種根據(jù)數(shù)值的統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律,進(jìn)行分級和分類的統(tǒng)計(jì)方法,它能使類與類之間的不同最大化。將MaxEnt軟件模擬輸出的結(jié)果利用重分類功能,對評價(jià)結(jié)果按4等份進(jìn)行分級,獲得可視化適生區(qū)梯度分級,并使用不同顏色表示。劃分為不適生區(qū)(分布概率P<0.08)、低適生區(qū)(0.08≤P<0.31)、中適生區(qū)(0.31≤P<0.59)、高適生區(qū)(P≥0.59)。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 當(dāng)前氣候條件下新疆棗潛在適生區(qū)預(yù)測

        2.1.1 MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果

        在當(dāng)前氣候條件下,MaxEnt模型預(yù)測得到的新疆棗潛在適生區(qū)如圖2所示。新疆棗潛在適生區(qū)主要集中在南疆的環(huán)塔里木盆地周圍和東疆的吐魯番和哈密地區(qū),具有明顯的環(huán)、條帶狀分布的特點(diǎn),環(huán)狀主要呈現(xiàn)在環(huán)塔里木盆地邊緣分布,條帶狀主要呈現(xiàn)依水系分布。其中,低適生區(qū)、中適生區(qū)和高適生區(qū)的區(qū)域面積分別6.1×104、3.0×104和2.2×104km2,適生區(qū)總面積占新疆土地面積的6.8%。適生區(qū)集中分布在喀什地區(qū)的喀什市、麥蓋提縣、岳普湖縣、莎車縣、巴楚縣、伽師縣、葉城縣、澤普縣、疏附縣、疏勒縣和英吉沙縣;阿克蘇地區(qū)的阿克蘇市、柯坪縣、庫車縣、新和縣、阿瓦提縣、溫宿縣、烏什縣、沙雅縣和拜城縣;巴州地區(qū)的輪臺(tái)縣、庫爾勒市、博湖縣、若羌縣、且末縣和尉犁縣;和田地區(qū)的和田縣、洛浦縣、策勒縣、墨玉縣、于田縣、民豐縣和皮山縣;克州地區(qū)的阿圖什市;吐魯番地區(qū)的吐魯番市、托克遜縣和鄯善縣;哈密地區(qū)的哈密市和伊吾縣。另外,由于采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)不夠詳盡,伊犁地區(qū)無點(diǎn)分布,但根據(jù)MaxEnt模型預(yù)測,出現(xiàn)了少量低適生區(qū)的分布,主要集中在伊犁河谷周圍地區(qū)。

        2.1.2 MaxEnt模型預(yù)測精度評價(jià)

        使用ROC曲線對當(dāng)前氣候條件下新疆棗潛在適生區(qū)分布的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果如圖3所示。由圖3可見,訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)遠(yuǎn)離隨機(jī)分布模型的ROC曲線,其訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的AUC值分別達(dá)到了0.988和0.978,顯著大于隨機(jī)分布模型的AUC值(0.5),說明MaxEnt模型對新疆棗潛在適生區(qū)分布的預(yù)測結(jié)果達(dá)到了優(yōu)秀水平,此次預(yù)測的地理分布結(jié)果與實(shí)際分布區(qū)域的相符度較高,結(jié)果可用于新疆棗的適生區(qū)劃。

        2.1.3 基于MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果的環(huán)境因子分析

        基于MaxEnt模型,運(yùn)用刀切法對各環(huán)境因子進(jìn)行分析,可判斷不同環(huán)境因子與新疆棗潛在適生區(qū)分布之間的關(guān)系。判定標(biāo)準(zhǔn):“僅此變量”使用藍(lán)柱表示,柱越長代表得分越高,說明該變量具有較高的預(yù)測能力,對物種分布貢獻(xiàn)較大;“除此變量”使用淺藍(lán)柱表示,若除該變量外剩余變量貢獻(xiàn)率之和的訓(xùn)練得分能力降低較多,則代表該變量可能含有較多的獨(dú)特信息,對物種分布較為重要;紅柱表示所有環(huán)境變量對建模的累積貢獻(xiàn)率[27]。

        圖2 基于MaxEnt模型預(yù)測當(dāng)前氣候條件下新疆棗的潛在分布區(qū)Fig.2 Potential distribution areas of jujube in Xinjiang under current climate conditions based on MaxEnt model

        圖3 基于Maxent模型預(yù)測結(jié)果的ROC曲線分析Fig.3 ROC curve analysis of forecast results based on MaxEnt model

        基于MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果的環(huán)境因子訓(xùn)練增益結(jié)果如圖4所示。圖4中橫坐標(biāo)表示每次規(guī)范訓(xùn)練結(jié)果的大小,環(huán)境因子對物種的分布影響越重要,條帶顯示的變量數(shù)值就越大。由圖4可見,在所分析的環(huán)境因子中,最熱月最高溫度(Bio5)、最冷月最低溫度(Bio6)、最暖季度均溫(Bio10)、最冷季度均溫(Bio11)、6月最高氣溫(Tmax6)、7月最高氣溫(Tmax7)、8月最高氣溫(Tmax8)、12月最低氣溫(Tmin12)、1月最低氣溫(Tmin1)和2月最低氣溫(Tmin2)對新疆棗分布區(qū)的預(yù)測結(jié)果有較大的影響,其中2月最低氣溫訓(xùn)練增益得分超過1.4,對其影響最大。根據(jù)環(huán)境因子訓(xùn)練增益得分,將環(huán)境因子進(jìn)行排序,可知低溫對新疆棗分布區(qū)的影響極其重要,棗樹從11月開始進(jìn)入休眠期,能夠耐-26.0 ℃的極端低溫[28],所以冬季天氣情況關(guān)系著棗樹是否能夠安全越冬;高溫同樣是影響新疆棗分布的重要因子,當(dāng)溫度高于40.0 ℃時(shí),易出現(xiàn)棗生理性落果或日灼病,嚴(yán)重時(shí)可造成棗樹枯萎[29];降水量不是影響新疆棗地理分布的必要條件,因?yàn)榭赏ㄟ^人工措施進(jìn)行水分調(diào)節(jié)。

        2.1.4 基于MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果的主導(dǎo)環(huán)境因子響應(yīng)

        為了明確主導(dǎo)環(huán)境因子與新疆棗潛在地理分布的關(guān)系,基于MaxEnt模型得出單一環(huán)境因子(Bio5、Bio6、Bio10、Bio11、Tmin1、Tmax7)的響應(yīng)曲線,結(jié)果如圖5所示。由圖5可見,隨著環(huán)境條件的改變,棗適生區(qū)分布變化較大。其中1月最低氣溫(Tmin1)和最冷月最低溫度(Bio6)表現(xiàn)出相同的生態(tài)規(guī)律。當(dāng)最低氣溫大于-11 ℃時(shí),分布概率達(dá)到最高;當(dāng)最低氣溫在-11~-26 ℃時(shí),隨著氣溫降低其分布概率急劇下降;當(dāng)最低氣溫小于-26 ℃時(shí),棗分布概率最小,分布概率幾乎為0。7月最高氣溫(Tmax7)和最熱月最高溫度(Bio5)表現(xiàn)出相同的生態(tài)規(guī)律,主要表現(xiàn)為最高溫度在32 ℃時(shí)其分布概率達(dá)到最高,在最高氣溫小于7 ℃和高于或等于40 ℃時(shí)棗分布概率最小,幾乎為0。最暖季度均溫(Bio10)和最冷季度均溫(Bio11)同樣對新疆棗適生區(qū)分布的影響較大。當(dāng)最暖季均溫(Bio10)小于14.5 ℃時(shí)其分布概率達(dá)到最低,其在14.5~27.0 ℃時(shí),分布概率表現(xiàn)出先上升后下降的趨勢,到達(dá)27.0 ℃時(shí)分布概率又開始上升,上升到32.0 ℃時(shí)分布概率達(dá)到最高點(diǎn)。而最冷季度均溫(Bio11)小于-16.0 ℃時(shí),棗分布概率極低,隨著其溫度升高而增長,其大于-2.0 ℃時(shí)分布概率達(dá)到最高。結(jié)果表明,極端溫度是影響新疆棗潛在適生區(qū)分布的一個(gè)重要因素,而冬季最低溫度是新疆棗發(fā)展的重要限制因子。

        圖4 基于MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果的環(huán)境因子訓(xùn)練增益得分Fig.4 Environment factor training gains of forecast results based on MaxEnt model

        2.2 未來氣候件下新疆棗潛在適生區(qū)預(yù)測

        基于MaxEnt模型預(yù)測未來氣候條件下新疆棗適生區(qū)如圖6所示。由圖6可見,與當(dāng)前氣候條件下潛在分布區(qū)比較,未來(2050和2070年)RCP4.5和RCP8.5氣候情景下,新疆棗的適生區(qū)發(fā)生了一些變化,整個(gè)適生區(qū)面積呈現(xiàn)增加的趨勢。其中,高適生區(qū)增加最多的地區(qū)主要集中在巴州地區(qū)的若羌縣;中適生區(qū)沿著高適生區(qū)外延其面積均有不同程度的增加;低適生區(qū)分布開始出現(xiàn)在北疆的少部分地區(qū),主要集中在北疆的克拉瑪依市和昌吉地區(qū)。不同RCP情景和預(yù)測時(shí)段下,模型的模擬結(jié)果差異較小,說明在不同氣候情景和預(yù)測時(shí)段下,棗適生區(qū)的地理空間分布并無明顯變化(圖6)。

        利用ArcGIS中重分類工具統(tǒng)計(jì)新疆棗各適生分布區(qū)的像素點(diǎn)數(shù),通過不同等級適生區(qū)的柵格數(shù)據(jù)計(jì)算得到適生區(qū)面積,結(jié)果見表2。由表2可知,與當(dāng)前(1970—2000年)氣候條件相比,未來(2050和2070年)RCP4.5和RCP8.5氣候情景下新疆棗不同等級適生區(qū)的面積均呈現(xiàn)增加的趨勢。其中,2070年RCP4.5氣候情景下的適生區(qū)面積增加幅度最大,總適生區(qū)面積達(dá)到33.5×104km2,其中低適生區(qū)、中適生區(qū)和高適生區(qū)面積所占新疆面積比例分別為11.2%、6.6%和2.3%。

        3 結(jié)論與討論

        為促進(jìn)新疆棗產(chǎn)業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展,基于MaxEnt生態(tài)位模型,根據(jù)新疆棗地理分布和環(huán)境因子之間的聯(lián)系,找出新疆棗分布規(guī)律的最大熵,預(yù)測在全球氣候變化背景下新疆棗在不同氣候條件下的潛在適生區(qū)分布,評估了影響新疆棗潛在適生區(qū)分布的主導(dǎo)環(huán)境因子。本研究中,選擇ROC曲線法評估MaxEnt模型模擬的準(zhǔn)確性,其中基于18種環(huán)境變量構(gòu)建最大熵模型的AUC平均值為0.983,表明預(yù)測效果非常理想,模型預(yù)測的潛在適生區(qū)分布與新疆棗的實(shí)際分布重合度較高。根據(jù)各環(huán)境變量對最終結(jié)果的貢獻(xiàn)率和重要性,確定10個(gè)均與溫度相關(guān)的氣候因子,其中最熱月最高溫度(Bio5)、最冷月最低溫度(Bio6)、最暖季度均溫(Bio10)、最冷季度均溫(Bio11)、6月最高氣溫(Tmax6)、7月最高氣溫(Tmax7)、8月最高氣溫(Tmax8)、12月最低氣溫(Tmin12)、1月最低氣溫(Tmin1)和2月最低氣溫(Tmin2)為決定新疆棗地理分布的主導(dǎo)氣候因子,印證了溫度條件特別是極端溫度對新疆棗地理分布的重要性。

        圖5 基于MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果的主導(dǎo)環(huán)境因子的響應(yīng)曲線Fig.5 Response curves of dominant environment factors of forecast results based on MaxEnt model

        適生區(qū)預(yù)測結(jié)果顯示:在當(dāng)前氣候環(huán)境下,新疆棗潛在適生區(qū)主要分布在南疆和東疆,其中高適生區(qū)主要集中在巴州地區(qū)的庫爾勒市、尉犁縣和輪臺(tái)縣,喀什地區(qū)的喀什市、麥蓋提縣、岳普湖縣、莎車縣、巴楚縣、伽師縣、葉城縣、澤普縣、疏附縣、疏勒縣和英吉沙縣,阿克蘇地區(qū)的阿克蘇市、庫車縣、阿瓦提縣、溫宿縣、新和縣、沙雅縣和阿拉爾市,和田地區(qū)的和田縣、墨玉縣、策勒縣、洛浦縣和于田縣。這些地區(qū)土地廣闊,氣候條件適宜,適合棗種植業(yè)的發(fā)展。前人研究結(jié)果表明,在全球氣候變化的背景下,物種適生區(qū)有向高緯度區(qū)域遷移的趨勢[30]。本研究結(jié)果表明,在未來時(shí)段(2050和2070年)RCP4.5和RCP8.5不同氣候情景下,新疆棗整個(gè)潛在適生區(qū)面積呈現(xiàn)增加的特點(diǎn),在北疆地區(qū)開始出現(xiàn)較少部分的低適生區(qū)。

        圖6 基于MaxEnt模型預(yù)測未來氣候條件下新疆棗適生區(qū)Fig.6 Suitable areas of jujube in Xinjiang under future climatic conditions based on MaxEnt model

        表2 基于MaxEnt模型預(yù)測不同氣候條件下新疆棗不同等級適生區(qū)面積的比較Table 2 Comparison of different grades of suitable areas of jujube in Xinjiang under different climatic conditions based on MaxEnt model×104 km2

        物種適生區(qū)分布的精準(zhǔn)預(yù)測對于物種推廣和引種極其重要。MaxEnt模型對于物種適生區(qū)分布預(yù)測的準(zhǔn)確度,主要是由提供給模型的物種實(shí)際分布數(shù)據(jù)和環(huán)境變量數(shù)據(jù)決定。本研究中基于現(xiàn)有水平,劃分新疆棗適生區(qū)的類別,由于選取的樣本分布點(diǎn)數(shù)據(jù)量較少,預(yù)測結(jié)果可能存在一定的誤差。影響新疆棗潛在適生區(qū)分布的因素不僅包括氣候因素,地形因素和土壤因素、人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)技術(shù)水平等因素同樣會(huì)對其適生區(qū)分布產(chǎn)生重要影響,有待引入更多的變量進(jìn)行深入研究。

        猜你喜歡
        環(huán)境變量適生區(qū)氣候
        基于最大熵模型的云南思茅松潛在分布區(qū)
        氣候變化下中國蒟蒻薯科箭根薯的地理分布格局預(yù)測
        未來氣候條件下當(dāng)歸適生區(qū)預(yù)測及時(shí)空變化分析
        從桌面右鍵菜單調(diào)用環(huán)境變量選項(xiàng)
        氣候變化下瀕危植物半日花在中國的潛在分布
        徹底弄懂Windows 10環(huán)境變量
        巴拉圭瓜多竹適生區(qū)分布研究
        瞧,氣候大不同
        氣候變暖會(huì)怎樣?
        基于三階段DEA—Malmquist模型的中國省域城鎮(zhèn)化效率測度及其收斂分析
        亚洲综合无码| 美女露出粉嫩小奶头在视频18禁| 男人和女人做爽爽视频| 中文字幕一区二区三区精彩视频| 国模无码视频专区一区| 福利视频自拍偷拍视频| 一区二区三区高清在线观看视频| 国产午夜精品一区二区| 无码AV高潮喷水无码专区线| 国产自产拍精品视频免费看| 自拍视频在线观看国产| 99麻豆久久久国产精品免费| 久久99精品久久久久久hb无码 | 日本淫片一区二区三区| 摸丰满大乳奶水www免费| 337人体做爰大胆视频| AV人人操| 亚洲熟女天堂av一区二区三区| 日韩内射美女片在线观看网站| 久久99精品国产麻豆| 亚洲中文字幕巨乳人妻| 久久av一区二区三区黑人| 亚洲av成人无码一区二区三区在线观看| 中国丰满大乳乳液| 精品无码人妻久久久一区二区三区| 91l视频免费在线观看| 国产国产裸模裸模私拍视频| 精品丝袜人妻久久久久久| 女同性恋亚洲一区二区| 男人的天堂一区二av| 国产精品丝袜久久久久久不卡| 国产aⅴ天堂亚洲国产av| 日产一区二区三区的精品| 领导边摸边吃奶边做爽在线观看| 亚洲av第一成肉网| 二区三区亚洲精品国产| 一级r片内射视频播放免费| 亚洲а∨天堂久久精品2021| 色综合色综合久久综合频道| 午夜视频一区二区三区四区| 日韩一区国产二区欧美三区|