基于MaxEnt模型的云杉潜在分布模拟
Potential Distribution Simulation of Picea asperata Based on MaxEnt Model
摘要: 目的:云杉(Picea asperata Mast.)作为中国西秦岭、横断山区、四川盆地及其边缘地区的主要建群树种,在维系地区生态平衡、水土保持以及林木资源供给等方面具有重要作用。方法:本研究基于40个云杉自然分布样点,利用最大熵模型(MaxEnt)探究云杉在主要气候因子影响下的潜在适宜分布区。结果:MaxEnt模型的潜在分布模拟结果具有极高精确度,所有模型的AUC值均大于0.99;气候因子响应曲线表明温度(温度季节性变化)是限制云杉分布的主导因子;经过模拟得到的云杉潜在分布区范围约46.79万km2,高适生区面积为3.05万km2,中适生区面积为8.93万km2,低适生区面积为34.81万km2。结论:云杉高适生区的精确预测可为森林管理提供针对性的保护和种植策略,建议在高适生区将云杉种植作为生态恢复和造林项目的主要树种。
Abstract: Objective: Picea asperata Mast. is the main constructive tree species in the western Qinling Mountains, Hengduan Mountains, Sichuan Basin and its marginal areas in China. It plays an important role in maintaining regional ecological balance, soil and water conservation, forest resources supply and so on. Method: Based on the natural distribution of 40 P. asperata samples, the maximum entropy model (MaxEnt) was used to explore the potential suitable distribution area of P. asperata under the influence of main climatic factors. Result: The results showed that the potential distribution simulation of MaxEnt model had extremely high accuracy, and the AUC values of all models were greater than 0.99. The response curve of climatic factors showed that temperature (seasonal variation of temperature) was the dominant factor limiting the distribution of P. asperata. The potential distribution area of P. asperata obtained by simulation was about 467,900 km2, the high suitable area was 30,500 km2, the medium suitable area was 89,300 km2, and the low suitable area was 348,100 km2. Conclusion: The accurate prediction of P. asperata at high suitable area can provide targeted protection and planting strategies for forest management. It is suggested that P. asperata planting should be the main tree species for ecological restoration and afforestation projects at high suitable area.
文章引用:苏玉良, 赵伊玲, 殷宝, 宁春如, 张晓玮. 基于MaxEnt模型的云杉潜在分布模拟[J]. 建模与仿真, 2024, 13(6): 6211-6219. https://doi.org/10.12677/mos.2024.136569

参考文献

[1] 苏宇, 吴世磊, 贺维, 等. 弓杠岭不同海拔云杉细根生物量及形态特征[J]. 西北植物学报, 2022, 42(1): 138-144.
[2] 王亚, 王军辉, 王福德, 等. 末次间冰期以来及未来气候情景下红皮云杉适生分布区模拟[J]. 林业科学, 2023, 59(12): 1-12.
[3] 申静霞, 袁秀锦, 李迈和, 等. 土壤温度和水分变化对川西云杉幼苗氮和磷含量的影响[J]. 林业科学, 2019, 55(4): 31-41.
[4] 刘庆, 吴彦, 何海. 中国西南亚高山针叶林的生态学问题[J]. 世界科技研究与发展, 2001, 23(2): 63-69.
[5] 杨慧珍. 云杉的育苗技术[J]. 林业经济, 2016, 38(7): 98-102.
[6] 吴文君. 川西云杉育苗造林技术[J]. 特种经济动植物, 2024, 27(2): 139-140+155.
[7] 冬克尔. 甘肃祁连山自然保护区青海云杉常见病虫害防治技术[J]. 现代园艺, 2023, 46(22): 76-78.
[8] 吴贤忠, 李毅, 张世才, 等. 甘南高原城市面山绿化林土壤生态化学计量特征[J]. 甘肃农业大学学报, 2023, 58(6): 145-154.
[9] Bellard, C., Bertelsmeier, C., Leadley, P., Thuiller, W. and Courchamp, F. (2012) Impacts of Climate Change on the Future of Biodiversity. Ecology Letters, 15, 365-377. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
[10] 朱林富, 谢世友, 杨华, 等. 气候变化与人类活动在四川植被覆盖度变化中的相对作用[J]. 西部林业科学, 2022, 51(6): 8-16.
[11] 张殷波, 刘彦岚, 张晓龙, 等. 气候变化对文冠果适宜生境及空间迁移的影响[J]. 中国环境科学, 2020, 40(10): 4597-4606.
[12] 朱耿平, 刘国卿, 卜文俊, 等. 生态位模型的基本原理及其在生物多样性保护中的应用[J]. 生物多样性, 2013, 21(1): 90-98.
[13] 吴艳, 王洪峰, 穆立蔷. 物种分布模型的研究进展与展望[J]. 高师理科学刊, 2022, 42(5): 66-70.
[14] Low, B.W., Zeng, Y., Tan, H.H. and Yeo, D.C.J. (2020) Predictor Complexity and Feature Selection Affect Maxent Model Transferability: Evidence from Global Freshwater Invasive Species. Diversity and Distributions, 27, 497-511. [Google Scholar] [CrossRef
[15] 赵晓冏, 巩娟霄, 赵莎莎, 等. 样本量及其空间分布对物种分布模型的影响[J]. 兰州大学学报(自然科学版), 2018, 54(2): 208-215.
[16] 朱耿平, 乔慧捷. Maxent模型复杂度对物种潜在分布区预测的影响[J]. 生物多样性, 2016, 24(10): 1189-1196.
[17] 张晓玮, 王婧如, 王明浩, 等. 中国云杉属树种地理分布格局的主导气候因子[J]. 林业科学, 2020, 56(4): 1-11.
[18] 曹雪萍, 王婧如, 鲁松松, 等. 气候变化情景下基于最大熵模型的青海云杉潜在分布格局模拟[J]. 生态学报, 2019, 39(14): 5232-5240.
[19] 郭滨德. 川西高原不同坡向和海拔云冷杉树轮对气候变化的响应差异[D]: [硕士学位论文]. 哈尔滨: 东北林业大学, 2016.
[20] 韩超, 申海玉, 刘庆. 云杉种子萌发和幼苗生长对气候变暖与UV-B辐射增强的响应[J]. 西北植物学报, 2012, 32(8): 1632-1638.
[21] 康淑媛, 杨保. 甘肃省南部两种云杉树种树木径向生长对气候因子的响应[J]. 中国沙漠, 2013, 33(2): 619-625.
[22] 欧阳芳群, 崔夏, 张辉, 邓军育, 等. 不同温度和胁迫时长下蓝云杉的光合响应[J]. 林业科学研究, 2024, 37(2): 60-71.
[23] 赵志江, 康东伟, 李俊清. 川西亚高山不同年龄紫果云杉径向生长对气候因子的响应[J]. 生态学报, 2016, 36(1): 173-179.
[24] 王瑛, 胡晓清. 水分胁迫对云杉生理特性的影响[J]. 绿色科技, 2023, 25(13): 163-166.
[25] 张兆涵, 范梓晗, 焦蕊, 等. 低温胁迫下林木的生理响应特征[J]. 温带林业研究, 2024, 7(1): 38-41+46.
[26] 陈思琪, 孙敬爽, 麻文俊, 等. 植物低温胁迫调控机制研究进展[J]. 中国农学通报, 2022, 38(17): 51-61.
[27] 陈哲, 杨世琦, 张晴雯, 等. 冻融对土壤氮素损失及有效性的影响[J]. 生态学报, 2016, 36(4): 1083-1094.
[28] 李贺, 张维康, 王国宏. 中国云杉林的地理分布与气候因子间的关系[J]. 植物生态学报, 2012, 36(5): 372-381.
[29] 成京晋, 李浩, 早浩龙, 等. 植物响应低温胁迫的分子调控机制[J]. 分子植物育种, 2021, 19(9): 3104-3115.
[30] 连娥, 赵栋, 陈蓉, 等. 温度对青海云杉种子萌发特征的影响[J]. 现代园艺, 2020, 43(16): 3-4.
[31] 陈浩功, 陈启伟. 祁连山国家级自然保护区云杉常见病虫害及其综合防治技术[J]. 南方农业, 2023, 17(8): 80-82.
[32] 裴薇薇, 王新, 王云英, 等. 祁连山区青海云杉林生长季水热通量特征及影响因素解析[J]. 干旱区资源与环境, 2022, 36(12): 144-150.
[33] 刘卫敏, 南宏伟, 扬帆, 等. 草本竞争对云杉更新苗叶片生物量和形态特性的影响[J]. 西南林业大学学报(自然科学), 2023, 43(6): 19-25.
[34] 吕东, 张宏斌, 李秉新, 等. 青海云杉无性系开花特性及种子园花粉流时空变化[J]. 东北林业大学学报, 2016, 44(3): 68-73.
[35] 曾蒙秀. 四川西部晚冰期以来植被和气候变化及其对人类活动的影响[D]: [博士学位论文]. 南京: 南京大学, 2017.