基于MaxEnt模型的中国马尾松分布格局及未来变化

生态学杂志

基于MaxEnt模型的中国马尾松分布格局及未来变化

闫宇航,岑云峰,张鹏岩^*

(黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室，河南大学区域发展与规划研究中心，河南大学农业与农村可持续发展研究所，河南开封 475004)

出版日期:2019-09-10 发布日期:2019-09-10

Predicting distribution pattern and future change of Pinusmassonian a in China based on MaxEnt model.

YAN Yu-hang, CEN Yun-feng, ZHANG Peng-yan^*, ZHANG Yu, LIU Xin, LI Cangyu, XU Shuo

(Key Laboratory of Geospatial Technology for Middle and Lower Yellow River Region, Research Center of Regional Development and Planning, Henan University, Institute of Agriculture and Rural Sustainable Development, Henan University, Kaifeng 475004, Henan, China).

Online:2019-09-10 Published:2019-09-10

摘要/Abstract

摘要： 气候因素是影响物种分布的决定性因素之一。根据现有的马尾松分布数据和19个全球气候因子变量数据，依托QGIS 2.18.3和ArcGIS 10.1等软件，运用MaxEnt模型，模拟了马尾松的现分布区，并对其未来分布进行预测，同时对影响马尾松的气候变量进行了分析。结果表明：（1）影响马尾松分布的19个气候变量中，最干燥月的降水量（bio14）和最冷季度的平均温度（bio11）对马尾松分布的影响贡献率超过70%；（2）依托气候数据，对马尾松未来分布进行预测，其未来的分布面积增加，增比为35.82%；（3）使用QGIS 2.18.3软件对未来的气候因子变化进行预测，结果显示，气候变化情况与马尾松未来分布格局相吻合。研究表明，马尾松适应能力较强，未来的气候变化对其分布呈正向影响。

关键词: 绿色屋顶, 屋顶径流, 调控机制, 影响因子

Abstract: Climatic factor is one of the decisive factors determining species distribution. Based on the data of Pinus massoniana distribution and 19 variables of climatic factors, using software QGIS 2.18.3, ArcGIS 10.1 and MaxEnt model, the present distribution area of P. massoniana was simulated, and its future distribution was predicted. We analyzed the climatic variables affecting the distribution of P. massoniana. The results showed that: (1) Among the 19 climatic variables, the driest monthly precipitation (bio14) and the coldest season average temperature (bio11) contributed more than 70% to the distribution of P. massoniana; (2) Based on climatic data, the future distribution of P. massoniana was predicted, and its future distribution area would increase by 35.82%; (3) Using QGIS 2.18.3 software to predict the future climate factors, the forecast results showed that climate change was consistent with the future distribution pattern of P. massoniana. Our results indicate that P. massoniana has strong adaptability, and that future climate change would have positive effects on its distribution.

Key words: green roof, roof runoff, management mechanism, influence factor.

闫宇航,岑云峰,张鹏岩. 基于MaxEnt模型的中国马尾松分布格局及未来变化[J]. 生态学杂志.

YAN Yu-hang, CEN Yun-feng, ZHANG Peng-yan, ZHANG Yu, LIU Xin, LI Cangyu, XU Shuo. Predicting distribution pattern and future change of Pinusmassonian a in China based on MaxEnt model.[J]. cje.

[1]	孙龙, 胡春雨, 胡同欣. 计划火烧对红松人工林细根生物量的影响 [J]. 生态学杂志, 2024, 43(2): 362-371.
[2]	王继龙, 王晓锋, 袁兴中, 吴胜男, 李航. 源头溪流CO₂排放特征及其影响因素研究进展 [J]. 生态学杂志, 2022, 41(5): 1001-1014.
[3]	胡敏琦, 王银平, 刘思磊, 朱庆, 李连星, 李佩杰, 刘凯. 安庆七里湖湿地鱼类群落多样性特征及其影响因子 [J]. 生态学杂志, 2021, 40(8): 2485-2495.
[4]	王琰,童春富,汤琳,吴阿娜,吴逢润. 崇明东滩盐沼湿地大型底栖动物功能群分布特征及其影响因子 [J]. 生态学杂志, 2020, 39(3): 880-892.
[5]	侯梦莹,李芊芊,袁甜甜,王文卿,范志阳,洪赐在. 南方滨海地区盐雾沉降的时空分布——以福建古雷半岛为例 [J]. 生态学杂志, 2019, 38(8): 2524-2530.
[6]	图雅日拉,黄道友,许超,曾希柏,苏世鸣,王亚男,白玲玉. 废弃冶炼厂重金属镉向周边的扩散及其风险评价 [J]. 生态学杂志, 2019, 38(10): 3086-3092.
[7]	艾也博,寸应得,范雅倩,程瑞义,刘艳红. 北京松山油松林地表可燃物负荷量的影响因素 [J]. 生态学杂志, 2018, 37(9): 2559-2565.
[8]	陈婷,郗敏*,孔范龙,李悦,庞立华. 枯落物分解及其影响因素 [J]. 生态学杂志, 2016, 35(7): 1927-1935.
[9]	逄志伟,李显森*,朱建成,孙珊,应一平. 中东大西洋中部海域中上层鱼类中心渔场的时空变化 [J]. 生态学杂志, 2016, 35(11): 3072-3079.
[10]	王晓军,武江涛,王兵**,温奋翔. 黄土丘陵沟壑区小流域土壤水分空间变异 [J]. 生态学杂志, 2015, 34(9): 2568-2575.
[11]	李胜男1,2,周建1,2,魏利军1,2,孔繁翔1,史小丽1**. 淡水超微型浮游植物多样性及其研究方法 [J]. 生态学杂志, 2015, 34(4): 1174-1182.
[12]	王征**,张旭晖. 野生动物觅食地选择的研究进展 [J]. 生态学杂志, 2014, 33(11): 3150-3156.
[13]	王媛媛,张勃**,尹海霞. 1961—2010年陇东参考作物蒸散量时空变化及气候影响因子 [J]. 生态学杂志, 2013, 32(6): 1511-1517.
[14]	耿世聪1,2,陈志杰1,2,张军辉1**,娄鑫1,2,王秀秀3,戴冠华3,韩士杰1,于丹丹1,2. 长白山三种主要林地土壤甲烷通量 [J]. 生态学杂志, 2013, 32(5): 1091-1096.
[15]	杨琪,张勃**,尹海霞,赵一飞,李小亚. 甘肃河东地区近50年小麦需水量变化趋势及影响因子 [J]. 生态学杂志, 2013, 32(11): 3074-3081.