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基于优化MaxEnt模型的疣果匙荠在中国的适生区预测与分析

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本文优化了疣果匙荠分布数据筛选方式和MaxEnt软件参数设置,使用ENMTools剔除了冗余分布数据,调用R程序包Kuenm从1 240个不同参数组合的MaxEnt模型中筛选确定了最优参数.基于分布数据和参数优化的MaxEnt预测结果表明,疣果匙荠在中国的高度适生区和中度适生区分别占陆地总面积的9.4％和60.1％左右,温度和降水量是影响疣果匙荠分布的主要非生物因素.疣果匙荠在中国的入侵风险主要集中在4个方面,一是随植物引种传入扩散,二是国内既有发生区的扩大,三是随进口粮谷传入扩散,四是沿边境地区自然传入.
Prediction and analysis of potential geographical distribution of Bunias orientalis in China based on the optimized MaxEnt model

郭云霞、王亚锋、付志玺、马蓿

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疣果匙荠 MaxEnt 适生区 参数优化

国家自然科学基金四川师范大学川西资源环境与可持续发展研究中心科技项目四川省教育厅人文社会科学重点研究基地四川民族山地经济发展研究中心项目宜宾职业技术学院院级科研项目宜宾职业技术学院院级科研项目

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2022

10.16688/j.zwbh.2021148

植物保护
中国植物保护学会 中国农业科学院植物保护研究所

植物保护

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.004
ISSN：0529-1542
年,卷(期)：2022.48(2)
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