首页|基于最大熵模型的狸尾豆属植物在中国的潜在分布区模拟

基于最大熵模型的狸尾豆属植物在中国的潜在分布区模拟

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
基于19个气候因子和203条狸尾豆属(Uraria)植物地理分布记录,采用最大熵模型(MaxEnt)对植物当前分布点的气候变量进行分析,推断其在末次盛冰期(LGM)、当前和未来气候(2070s)情景下的潜在分布;采用受试者工作曲线和刀切法对模型的准确性进行检验并探明影响该属在中国分布的气候因子.结果 显示:最大熵模型模拟结果极准确,测试集和训练集假阳性值(AUC)分别达到0.934和0.936;影响该属植物分布的主要气候因子是最暖季节降水和最冷月份最低温度;广西、广东及台湾地区为该属在中国的起源中心.在全球气候变暖背景下,狸尾豆属植物的适生环境将向中国北部及东部沿海地区推移,且面积逐渐增加.
Simulation of potential distribution of Uraria in China based on maximum entropy model

朱梦婕、缪佳、赵雪利

展开 >

西南林业大学林学院,昆明650224

狸尾豆属 最大熵模型 环境因子 分布区模拟 气候变化

国家自然科学基金西南林业大学科研启动基金

31800170111826

2020

10.11913/PSJ.2095-0837.2020.40476

植物科学学报
中国科学院武汉植物园， 湖北省植物学会

植物科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.934
ISSN：2095-0837
年,卷(期)：2020.38(4)
  • 6
  • 19