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未来气候变化下白花龙在我国的潜在适生区预测

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白花龙Styrax faberi为安息香科Styracaceae安息香属Styrax灌木,现今对白花龙的研究仅集中于繁殖技术、叶片成分及系统演化等方面,而对其地理分布及未来变化趋势的研究报道甚少.本文研究未来气候变化情景下白花龙的潜在适生区可为其野生资源保护及引种提供理论依据.基于本研究组白花龙的标本采集地,以及通过百度地图(https://map.baidu.com)、生物多样性信息网络(https://www.gbif.org)、国家标本平台(http://www.nsii.org.cn/)、中国植物志(http://www.iplant.cn/)、中国数字植物标本馆(https://www.cvh.ac.cn)等获得的地理信息数据,共得到 235条可靠的现代分布记录和多重环境变量,通过MaxEnt、ArcGIS并以刀切法、标准差椭圆计算、多元相似度面和最不相似变量等方法,预测在当前(1970-2000年)和未来(2041-2060年)气候变化情景(SSP126和SSP585)下白花龙在中国的潜在分布.结果表明:当前白花龙的高、中度适生区主要集中在我国江西、广东、广西和福建的大部分地区;在 2050年气候变化情景下,适宜区面积均将大幅减少,缩减的区域以轻度适宜区为主,预示白花龙在未来的气候环境下,物种的扩张潜力下降,分布中心有向西北高纬度地区迁移的趋势;降水量和温度是制约白花龙分布的主要因素,其中最冷季节降水量(贡献率 56.6%)是影响白花龙未来分布的主导因子.
Prediction of Potential Adaptive Region of Styrax faberi under Future Climate Scenarios in China
Based on specimen locations of Styrax faberi,235 reliable current distribution records and multiple environmental variables were collected through https://map.baidu.com,https://www.gbif.org,http://www.nsii.org.cn/,http://www.iplant.cn/,https://www.cvh.ac.cn..The potential adaptive re-gions of S.faberi were predicted by maximum entropy model of MaxEnt and ArcGIS,Jackknife,standard deviation ellipse,multivariate environmen-tal similarity surface and the most dissimilar variable analysis at present and in the future(before 2050)under the future climate scenarios(SSP126 and SSP585)of in China.The result showed that the current high and moderate adaptive regions of S.faberi mainly locate in most areas of Jiangxi,Guangdong,Guangxi and Fujian province in China.In 2050,the areas of adaptive regions under the future climate scenarios would significantly de-crease,especially the mild adaptive regions,indicating that the potential of expansion would decline,and there would have a migration to the north-west China with high latitude.The analysis demonstrated that precipitation and temperature was the main factors to influence the distribution of S.faberi,especially the precipitation of the coldest season with 56.6%of contribution rate.

Styrax fabericlimate changeMaxEnt modelpotential distribution regiondominant factor

童丽丽、程瑶、许晓岗、王洪超、田露、蒋孝禹

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金陵科技学院 园艺园林学院,江苏 南京 210038

南京林业大学 生命科学学院,南方现代林业协同创新中心,江苏 南京 210037

白花龙 气候变化 最大熵模型 潜在分布区 主导因子

2024

浙江林业科技
浙江省林业科学研究院 浙江省林学会 浙江省林业科技情报中心

浙江林业科技

影响因子:0.483
ISSN:1001-3776
年,卷(期):2024.44(5)