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
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。
