| 郭云霞1*, 王亚锋2, 付志玺3, 马 蓿2.基于优化MaxEnt模型的疣果匙荠在中国的适生区预测与分析[J].植物保护,2022,48(2):40-47. |
| 基于优化MaxEnt模型的疣果匙荠在中国的适生区预测与分析 |
| Prediction and analysis of potential geographical distribution of Bunias orientalis in China based on the optimized MaxEnt model |
| 投稿时间：2021-03-10 修订日期：2021-04-26 |
| DOI：10.16688/j.zwbh.2021148 |
| 中文关键词: 疣果匙荠 MaxEnt 适生区 参数优化 |
| 英文关键词:Bunias orientalis MaxEnt potential geographical distribution optimization of parameter setting |
| 基金项目:国家自然科学基金(32000158); 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(2020CXZX003); 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(SDJJ1907); 宜宾职业技术学院院级科研项目(ybzysc20-15, ybzysc 20-17) |
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| 中文摘要: |
| 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? |
| 英文摘要: |
| The selection method of distribution data of Bunias orientalis and the parameter setting of MaxEnt software were optimized in this study. The redundant distribution data were eliminated by ENMTools, and the optimal parameters were selected from MaxEnt model with 1 240 different parameter combinations by using the R program package KuenM. The prediction results with MaxEnt showed that the highly and moderately suitable areas accounted for about 9.4% and 60.1% of the total land area in China, respectively. Temperature and precipitation were the main abiotic factors affecting the distribution of B.orientalis. The invasion risks of B.orientalis in China were mainly concentrated on four aspects: spread accompanying the introduction of plant, expansion of domestic existing areas, spread accompanying the introduction of imported grain, and natural spread along the border areas. |
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