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        基于Maxent模型的楊二尾舟蛾在西藏的適生區(qū)研究

        2022-10-10 10:53:14肖義發(fā)王夢君張?zhí)煨?/span>戴桂萍王繼山
        林業(yè)調(diào)查規(guī)劃 2022年5期
        關(guān)鍵詞:環(huán)境模型

        肖義發(fā),王夢君,張?zhí)煨?,戴桂萍,?彪,馬 俊,王繼山

        (1. 國家林業(yè)和草原局昆明勘察設(shè)計(jì)院,國家林業(yè)局自然保護(hù)區(qū)及野生動(dòng)物監(jiān)測中心,云南 昆明 650216; 2. 西藏自治區(qū)林業(yè)和草原局森林病蟲害防治站,西藏 拉薩 850000; 3. 拉薩市林業(yè)和草原局,西藏 拉薩 850000)

        楊二尾舟蛾(Ceruramenciana)隸屬鱗翅目(Lepidoptera)舟蛾科(Notodontidae),是楊樹、柳樹等闊葉樹種的主要食葉害蟲之一,以危害人工林為主,在我國北方分布廣泛[1],近年來在西藏也有分布報(bào)道,且局部地區(qū)受害嚴(yán)重[2]。

        模擬楊二尾舟蛾的潛在適生區(qū),是實(shí)施“預(yù)防為主,科學(xué)防控,依法治理,促進(jìn)健康”方針的重要前提和基礎(chǔ)。近年來,越來越多的專家學(xué)者運(yùn)用生態(tài)位模型對(duì)入侵物種和林業(yè)有害生物潛在適生區(qū)進(jìn)行分析[3-6],目前對(duì)楊二尾舟蛾的研究多集中于其生物學(xué)特性及防治等方面[7-8],尚未見基于生態(tài)位模型對(duì)楊二尾舟蛾潛在適生區(qū)的分布研究。因此,基于實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù),利用Maxent生態(tài)位模型對(duì)楊二尾舟蛾在西藏的潛在適生區(qū)進(jìn)行模擬分析,以期為楊二尾舟蛾蟲害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及預(yù)防治理提供參考。

        1 材料與方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        本研究采用的楊二尾舟蛾分布數(shù)據(jù)均來自2018年、2019年實(shí)地采集數(shù)據(jù),共采集271條數(shù)據(jù)(2018年采集227條,2019年采集44條)。采集范圍涉及人工林、天然林、苗圃地、木材加工廠等,采集分布數(shù)據(jù)如表1所示。

        由于采樣偏差會(huì)造成物種分布點(diǎn)在生態(tài)空間上的重復(fù),影響生態(tài)位模型的模擬結(jié)果[9],所以根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)分辨率大小,去除取樣偏移的物種分布點(diǎn),從而降低采樣偏差對(duì)生態(tài)位模型模擬的影響,去除采樣偏移物種分布點(diǎn)后保留192條物種分布點(diǎn)數(shù)據(jù)。

        1.2 環(huán)境因子選取

        本研究選取19個(gè)環(huán)境因子(表2),數(shù)據(jù)均來自World Clim(http://www.worldelim.org),分辨率為2.5 min,并將下載的環(huán)境因子圖層進(jìn)行ASC II格式轉(zhuǎn)換。

        1.3 數(shù)據(jù)處理

        物種分布數(shù)據(jù)、柵格數(shù)據(jù)及制圖采用ERSI公司開發(fā)的ArcGIS 10.4軟件處理,生態(tài)位模型采用Maxent軟件(Maxent 3.4.1)構(gòu)建。將分布數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件Maxent 3.4.1,并隨機(jī)選取75%的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集(Training Data),剩余25%分布點(diǎn)數(shù)據(jù)用于測試集(Testing Data),在環(huán)境參數(shù)設(shè)置中開啟刀切法(Jackknife),并在模型輸出上采用邏輯(Logistic)的形式,最大迭代次數(shù)為500次,系統(tǒng)收斂閾限為10-5,其他參數(shù)設(shè)置均為軟件默認(rèn)值。

        表1 數(shù)據(jù)采集統(tǒng)計(jì)表Tab.1 Statistics of data collection

        1.4 Maxent模型的精度檢測

        本研究模型精度檢驗(yàn)采用Maxent運(yùn)算后返回的AUC(Area Under Curve)值進(jìn)行判斷,AUC值指ROC(Receiver Operating Characteristic Curve)曲線與橫坐標(biāo)圍成的面積值,其值域在0~1之間[10-11]。當(dāng)AUC為(0.5,0.6)時(shí),說明模型模擬效果無意義;當(dāng)AUC為(0.6,0.7)時(shí),說明模型模擬效果較差;當(dāng)AUC為(0.7,0.8)時(shí),說明模型模擬效果一般;當(dāng)AUC為(0.8,0.9)時(shí),說明模型模擬效果效好;當(dāng)AUC為(0.9,1.0)時(shí),說明模型模擬效果非常優(yōu)秀[12-13]。

        表2 環(huán)境因子統(tǒng)計(jì)表Tab.2 Statistics of environmental variables

        2 結(jié)果與分析

        2.1 模型預(yù)測精度結(jié)果檢測

        使用19個(gè)環(huán)境因子對(duì)楊二尾舟蛾潛在分布區(qū)進(jìn)行模擬,獲得ROC曲線與AUC值。本研究中訓(xùn)練數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的AUC值均處于0.9~1.0之間,分別為0.993和0.992(圖1),表明模擬結(jié)果優(yōu)秀。

        2.2 西藏自治區(qū)楊二尾舟蛾適生區(qū)

        按照適生指數(shù)將楊二尾舟蛾在西藏自治區(qū)的適生區(qū)劃分為高適生區(qū)、中適生區(qū)、低適生區(qū)和非適生區(qū)4個(gè)等級(jí)。基于Maxent模型模擬結(jié)果,各適生區(qū)行政分布情況見表3。

        圖1 Maxent模型對(duì)楊二尾舟蛾潛在分布區(qū)模擬 結(jié)果的ROC驗(yàn)證曲線Fig.1 ROC curve verification of simulation results of Cerura menciana distribution area predicted by Maxent model

        2.2.1高適生區(qū)

        高適生區(qū)主要分布于拉薩市、昌都市、林芝市的西北部、山南市的北部、日喀則市的北部等區(qū)域,面積9 386 424.6 hm2。

        2.2.2中適生區(qū)

        中適生區(qū)主要分布于拉薩市、昌都市、林芝市東南部、日喀則市東南部以及阿里地區(qū)西南部等區(qū)域,面積14 391 237.76 hm2。

        2.2.3低適生區(qū)

        低適生區(qū)主要分布于拉薩市、昌都市、林芝市、山南市中北部、日喀則市東南部、那曲市中南部和阿里西南部等區(qū)域,面積19 866 017.38 hm2。

        2.2.4非適生區(qū)

        非適生區(qū)主要包括那曲市西北部、阿里地區(qū)中北部和日喀則市中西部區(qū)域。

        2.3 影響楊二尾舟蛾適生區(qū)的環(huán)境因子

        基于Maxent刀切法對(duì)19個(gè)環(huán)境因子進(jìn)行判斷,并分析不同環(huán)境因子對(duì)楊二尾舟蛾適生區(qū)產(chǎn)生的影響,模擬結(jié)果如圖2所示。

        從圖2可以看出,晝夜溫差與年溫差比值(Bio3)、最冷季度平均溫(Bio11)、最冷月份最低溫(Bio6)和最干季度平均溫(Bio9)是影響楊二尾舟蛾分布的主要環(huán)境因子,其訓(xùn)練增益均超過2.0;年平均溫(Bio1)、溫度變化方差(Bio4)、最暖季度平均溫(Bio10)、最濕月份降雨量(Bio13)、最濕季度降雨量(Bio16)和最熱月份最高溫(Bio5),其訓(xùn)練增益均超過1.5;其他環(huán)境因子重要性依次為最暖季節(jié)平均降雨量(Bio18)>最濕季度平均溫(Bio8)>晝夜溫差月均值(Bio2)>年降雨量(Bio12)>降雨量變化方差(Bio15)>最冷季節(jié)平均降雨量(Bio19)>最干季度降雨量(Bio17)>年溫變化范圍(Bio7)>最干月份降雨量(Bio14)。

        表3 各適生區(qū)模擬面積統(tǒng)計(jì)Tab.3 Statistics of simulated potential distribution areas hm2

        圖2 基于刀切法的環(huán)境因子分析Fig.2 Analysis of environment variables based on Jackknife test

        2.4 楊二尾舟蛾潛在適生區(qū)的生態(tài)特征

        影響楊二尾舟蛾適生區(qū)的主要環(huán)境因子為晝夜溫差與年溫差比值(Bio3)、最冷季度平均溫(Bio11)、最冷月份最低溫(Bio6)和最干季度平均溫(Bio9)。根據(jù)相應(yīng)環(huán)境因子曲線可以判斷楊二尾舟蛾存在概率與環(huán)境因子值間的關(guān)系[14],一般認(rèn)為,當(dāng)存在概率>0.5時(shí),其對(duì)應(yīng)的環(huán)境因子值適合楊二尾舟蛾生存(圖3)。

        由圖3可知,當(dāng)晝夜溫差與年溫差比值<32 ℃時(shí),楊二尾舟蛾分布概率幾乎為0,當(dāng)晝夜溫差與年溫差比值>32 ℃時(shí),其分布概率則急劇上升,在42 ℃時(shí)達(dá)到頂峰,隨后開始下降。以存在概率>0.5為適宜范圍,楊二尾舟蛾適生區(qū)晝夜溫差與年溫差比值為40~43 ℃。

        圖3 主要環(huán)境因子的影響曲線Fig.3 Response curves of main environment variables

        最冷季度均溫達(dá)-15 ℃,楊二尾舟蛾分布呈逐步上升趨勢,并在-4 ℃時(shí)達(dá)到頂峰;當(dāng)最干季度均溫為-4 ℃時(shí),達(dá)到楊二尾舟蛾最適生長條件,以分布概率>0.5為適宜范圍,楊二尾舟蛾適生區(qū)最冷季度均溫為-1~-6 ℃,適宜的最干季度均溫在-5~0 ℃。

        當(dāng)最冷月份最低溫達(dá)-22 ℃時(shí),逐步出現(xiàn)楊二尾舟蛾分布,并在-11 ℃時(shí)達(dá)到頂峰,隨后開始下降,以存在概率>0.5為適宜范圍,楊二尾舟蛾適生區(qū)最冷月份最低溫為-10~-14 ℃。

        3 結(jié)論與討論

        由于AUC值不受閥值的影響,因此成為被公認(rèn)的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)[15-16],本研究中基于環(huán)境因子的模擬測試集AUC=0.992,模擬結(jié)果達(dá)到“優(yōu)秀”水平,說明模擬結(jié)果具有較高的可信度。

        研究表明,對(duì)楊二尾舟蛾適生區(qū)影響最大的環(huán)境因子為晝夜溫差與年溫差比值(Bio3)、最冷季度平均溫(Bio11)、最冷月份最低溫(Bio6)和最干季度平均溫(Bio9)等溫度環(huán)境因子。謝德令采用發(fā)育起點(diǎn)溫度和有效積溫對(duì)楊二尾舟蛾發(fā)育速率進(jìn)行研究,結(jié)果表明楊二尾舟蛾卵、各齡幼蟲及成蟲的發(fā)育速率與溫度呈正相關(guān)[17]。綜合考慮本研究的宏觀生態(tài)角度結(jié)果和謝德令的生理發(fā)育方面結(jié)果,限制楊二尾舟蛾生存繁衍的主要環(huán)境因子極可能為溫度因子。

        楊二尾舟蛾是一種食葉林業(yè)有害生物,其對(duì)楊樹、柳樹、砂生槐、榆樹等人工林造成的危害不可忽視。模擬結(jié)果表明,楊二尾舟蛾在西藏自治區(qū)的潛在適生區(qū)約占全西藏自治區(qū)國土總面積的1/3,該結(jié)果可作為楊二尾舟蛾在西藏自治區(qū)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告中的“區(qū)域適生范圍P25”指標(biāo)參考。此外,對(duì)于可能發(fā)生的地區(qū),應(yīng)引起當(dāng)?shù)卣匾暎訌?qiáng)對(duì)楊二尾舟蛾的檢疫與調(diào)查,防止楊二尾舟蛾入侵;對(duì)于已發(fā)生的區(qū)域,應(yīng)及時(shí)防除,防止其進(jìn)一步蔓延。

        采用Maxent模型對(duì)楊二尾舟蛾潛在適生區(qū)進(jìn)行模擬,雖擬模效果比較理想,但也還存在局限性。本研究僅引入環(huán)境因子進(jìn)行分析,而未引入寄主、地形地貌等其他生態(tài)因子進(jìn)行分析,其次未進(jìn)一步考慮楊二尾舟蛾與其他物種間的相互影響與作用等,主要因目前尚無相關(guān)因子數(shù)據(jù),待數(shù)據(jù)條件具備后將開展進(jìn)一步研究。

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