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题名基于MaxEnt模型预测薄壳山核桃在中国的种植区
被引量：21
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作者
潘浪波
段伟
黄有军
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机构
浙江农林大学林业与生物技术学院
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出处
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期76-83,共8页
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基金
浙江省自然科学基金资助项目(LY18C150002)
国家自然科学基金资助项目(31971672)
浙江省科技厅重点研发专项(2020C02005)。
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文摘
【目的】预测当前和未来中国适宜种植薄壳山核桃Carya illinoinensis的地区,对薄壳山核桃的引种栽培提供参考。【方法】基于北美薄壳山核桃栽培区的分布数据和世界环境气候数据,利用MaxEnt模型和ArcGIS预测薄壳山核桃当前以及未来不同气候情景下在中国的适生区范围。【结果】①训练集和检验集的AUC值分别为0.987和0.985,表明预测结果精度高。②刀切法检验结果和贡献率结果表明:年均气温、最暖季平均气温、年降水量、最干月降水量、最干季平均气温、昼夜温差月均值和气温的季节性是薄壳山核桃生长的关键气候变量。③预测薄壳山核桃当前在中国的适生区主要集中在中东部省份,包括江西、湖南、湖北、安徽、浙江、江苏和河南;在未来碳排放增强的气候情景下,薄壳山核桃在中国中东部省份的潜在高适生区的面积大幅增加,适生范围有向北移动的趋势,少量延伸到了辽宁东部和吉林南部。【结论】利用MaxEnt模型预测的薄壳山核桃适生区主要集中在中国的中东部省份;随着未来气温的升高,薄壳山核桃的潜在高适生区在中国相应的中东部地区内扩张。图3表3参36。
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关键词
薄壳山核桃
MaxEnt模型
刀切法
潜在种植区
气候变量
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Keywords
Carya illinoinensis
MaxEnt model
jackknife test
potential planting area
climate variables
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分类号
S718.5
[农业科学—林学]
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题名气候变化对油松潜在地理分布时空格局的影响
被引量：9
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作者
唐兴港
袁颖丹
张金池
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机构
南京林业大学林学院、南方现代林业协同创新中心、江苏省水土保持与生态修复重点实验室
南京林业大学
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出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1-7,共7页
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基金
江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(17)1004)
林业公益性行业科研专项(201504406)
江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)。
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文摘
根据110个分布点数据和19个环境变量,利用MaxEnt模型模拟气候变化下油松的潜在地理分布的时空格局及其主要影响因子。结果表明:不同气候背景下,MaxEnt模型均取得良好的预测效果;在不同浓度温室气体排放情景下,对预测结果贡献较大的环境因子为年均温、平均日温差、温度季节变化方差和年降水量。当前油松高度适生区主要分布在山东、河北、山西、河南、陕西、宁夏南部、湖北北部、辽宁沿海和甘肃东南部等地区;中度适生区分布以高度适生区为中心向外扩展,同时长江流域的沿途各省区都具有一定的适宜油松分布的条件。除RCP 2.6情景下油松的高度适生区面积有所下降外,未来其分布面积整体将呈现持续增加的趋势,未来江苏和贵州两省将成为油松种植的潜在区域。
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关键词
油松
MaxEnt模型
气候变化
潜在种植区
环境因子
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Keywords
Pinus tabuliformis
MaxEnt model
Climate change
Potential distribution
Environmental factors
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分类号
S791.254
[农业科学—林木遗传育种]
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