为分析环境因子对薇甘菊Mikania micrantha分布的影响,2020—2021年间以中山市为研究区,于薇甘菊盛花期进行实地踏查,收集薇甘菊分布点数据,定量分析10个环境因子对薇甘菊分布的影响,基于GAM模型(Generalized additive model)对中山市...为分析环境因子对薇甘菊Mikania micrantha分布的影响,2020—2021年间以中山市为研究区,于薇甘菊盛花期进行实地踏查,收集薇甘菊分布点数据,定量分析10个环境因子对薇甘菊分布的影响,基于GAM模型(Generalized additive model)对中山市薇甘菊适生区分布进行预测。结果显示,(1)模型结果拟合精度高,TSS(Total sum of squares)均值为0.87,AUC(Area under the curve)均值为0.93;(2)10个环境因子对薇甘菊分布均有贡献,贡献率最大的为降水量季节性变化(18.63%),其次为海拔(17.90%),第三为4月降水量(16.47%);(3)模型预测结果显示中山市约89.23%的地区适宜薇甘菊分布。研究构建的GAM模型拟合精度高,并证明了中山市区域尺度下水、热和海拔为影响薇甘菊分布的主导因子。展开更多
根据2013—2016年南海两艘灯光罩网渔船的生产统计资料,结合卫星遥感获取的环境因子数据,运用广义可加模型(GAM)分析了南海春季鸢乌贼渔场分布及其与时空和环境因子的关系。结果表明:2013—2014年鸢乌贼单位捕捞努力量渔获量(CPUE,Catch...根据2013—2016年南海两艘灯光罩网渔船的生产统计资料,结合卫星遥感获取的环境因子数据,运用广义可加模型(GAM)分析了南海春季鸢乌贼渔场分布及其与时空和环境因子的关系。结果表明:2013—2014年鸢乌贼单位捕捞努力量渔获量(CPUE,Catch Per Unit Effort)呈增长趋势,而2015—2016年CPUE明显下降。2013—2015年鸢乌贼中心渔场主要分布在114°E—115°E,10°N—12°N区域,而2016年中心渔场向西偏移;GAM模型对CPUE的总偏差解释率为66.40%,其中经度、纬度、海表温度和叶绿素浓度4个因子与CPUE显著相关(P<0.05),影响因子按重要性排列,从大到小依次为:经度、纬度、叶绿素浓度和海表温度。而年份、月份和海表盐度对CPUE影响不显著(P>0.05)。鸢乌贼适宜海表温度为27℃~30℃,适宜叶绿素浓度为0.10~0.15 mg/m^(3)。展开更多
文摘为分析环境因子对薇甘菊Mikania micrantha分布的影响,2020—2021年间以中山市为研究区,于薇甘菊盛花期进行实地踏查,收集薇甘菊分布点数据,定量分析10个环境因子对薇甘菊分布的影响,基于GAM模型(Generalized additive model)对中山市薇甘菊适生区分布进行预测。结果显示,(1)模型结果拟合精度高,TSS(Total sum of squares)均值为0.87,AUC(Area under the curve)均值为0.93;(2)10个环境因子对薇甘菊分布均有贡献,贡献率最大的为降水量季节性变化(18.63%),其次为海拔(17.90%),第三为4月降水量(16.47%);(3)模型预测结果显示中山市约89.23%的地区适宜薇甘菊分布。研究构建的GAM模型拟合精度高,并证明了中山市区域尺度下水、热和海拔为影响薇甘菊分布的主导因子。
文摘根据2013—2016年南海两艘灯光罩网渔船的生产统计资料,结合卫星遥感获取的环境因子数据,运用广义可加模型(GAM)分析了南海春季鸢乌贼渔场分布及其与时空和环境因子的关系。结果表明:2013—2014年鸢乌贼单位捕捞努力量渔获量(CPUE,Catch Per Unit Effort)呈增长趋势,而2015—2016年CPUE明显下降。2013—2015年鸢乌贼中心渔场主要分布在114°E—115°E,10°N—12°N区域,而2016年中心渔场向西偏移;GAM模型对CPUE的总偏差解释率为66.40%,其中经度、纬度、海表温度和叶绿素浓度4个因子与CPUE显著相关(P<0.05),影响因子按重要性排列,从大到小依次为:经度、纬度、叶绿素浓度和海表温度。而年份、月份和海表盐度对CPUE影响不显著(P>0.05)。鸢乌贼适宜海表温度为27℃~30℃,适宜叶绿素浓度为0.10~0.15 mg/m^(3)。
