基于MaxEnt模型的长江江豚在江西潜在适生区预测
基于地理分布记录和环境因子变量数据,采用MaxEnt模型,利用41个有效分布点,模拟1970—2060年不同气候情景下长江江豚(<i>Neophocaena asiaeorientalis</i>)在江西的适生分布区,筛选影响分布的主导因子。结果显示:MaxEnt模型模拟预测精度较高,AUC值在0.9以上; 在近当代气候条件下,长江江豚在江西的高适生分布区主要分布于鄱阳湖通长江水道,中适生区主要分布于高适生区边缘。最干季降雨量(bio-17)、最湿季均温(bio-08)和最热季均温(bio-10)对长江江豚在江西潜在地理分布影响较大,其中对最干季降雨量需求最严格。Max...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Department of Chinese Journal of Wildlife
2022-01-01
|
| Series: | 野生动物学报 |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://ysdw.nefu.edu.cn/thesisDetails#10.12375/ysdwxb.20220302 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1841542473576349696 |
|---|---|
| author | 吴 斌 贺 刚 王伟萍 |
| author_facet | 吴 斌 贺 刚 王伟萍 |
| author_sort | 吴 斌 |
| collection | DOAJ |
| description | 基于地理分布记录和环境因子变量数据,采用MaxEnt模型,利用41个有效分布点,模拟1970—2060年不同气候情景下长江江豚(<i>Neophocaena asiaeorientalis</i>)在江西的适生分布区,筛选影响分布的主导因子。结果显示:MaxEnt模型模拟预测精度较高,AUC值在0.9以上; 在近当代气候条件下,长江江豚在江西的高适生分布区主要分布于鄱阳湖通长江水道,中适生区主要分布于高适生区边缘。最干季降雨量(bio-17)、最湿季均温(bio-08)和最热季均温(bio-10)对长江江豚在江西潜在地理分布影响较大,其中对最干季降雨量需求最严格。MaxEnt模型预测贡献率前3的环境变量为等温性(bio-03)、年均降雨量(bio-12)和bio-10; 置换重要值前3的环境变量为bio-10、bio-08和bio-03。可以预测,未来长江江豚的中适生区面积将有一定减少,总体表现为下降趋势,而高适生区在不同社会经济模式下存在差异,潜在高适生区存在由鄱阳湖通长江水道向“五河”扩散分布的趋势。 |
| format | Article |
| id | doaj-art-8c7f3e77c3df47e592672cf6d9677a72 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2310-1490 |
| language | zho |
| publishDate | 2022-01-01 |
| publisher | Editorial Department of Chinese Journal of Wildlife |
| record_format | Article |
| series | 野生动物学报 |
| spelling | doaj-art-8c7f3e77c3df47e592672cf6d9677a722025-01-14T04:07:36ZzhoEditorial Department of Chinese Journal of Wildlife野生动物学报2310-14902022-01-0159560467055669基于MaxEnt模型的长江江豚在江西潜在适生区预测吴 斌贺 刚王伟萍基于地理分布记录和环境因子变量数据,采用MaxEnt模型,利用41个有效分布点,模拟1970—2060年不同气候情景下长江江豚(<i>Neophocaena asiaeorientalis</i>)在江西的适生分布区,筛选影响分布的主导因子。结果显示:MaxEnt模型模拟预测精度较高,AUC值在0.9以上; 在近当代气候条件下,长江江豚在江西的高适生分布区主要分布于鄱阳湖通长江水道,中适生区主要分布于高适生区边缘。最干季降雨量(bio-17)、最湿季均温(bio-08)和最热季均温(bio-10)对长江江豚在江西潜在地理分布影响较大,其中对最干季降雨量需求最严格。MaxEnt模型预测贡献率前3的环境变量为等温性(bio-03)、年均降雨量(bio-12)和bio-10; 置换重要值前3的环境变量为bio-10、bio-08和bio-03。可以预测,未来长江江豚的中适生区面积将有一定减少,总体表现为下降趋势,而高适生区在不同社会经济模式下存在差异,潜在高适生区存在由鄱阳湖通长江水道向“五河”扩散分布的趋势。http://ysdw.nefu.edu.cn/thesisDetails#10.12375/ysdwxb.20220302长江江豚潜在适生区濒危MAXENTArcGIS |
| spellingShingle | 吴 斌 贺 刚 王伟萍 基于MaxEnt模型的长江江豚在江西潜在适生区预测 野生动物学报 长江江豚 潜在适生区 濒危 MAXENT ArcGIS |
| title | 基于MaxEnt模型的长江江豚在江西潜在适生区预测 |
| title_full | 基于MaxEnt模型的长江江豚在江西潜在适生区预测 |
| title_fullStr | 基于MaxEnt模型的长江江豚在江西潜在适生区预测 |
| title_full_unstemmed | 基于MaxEnt模型的长江江豚在江西潜在适生区预测 |
| title_short | 基于MaxEnt模型的长江江豚在江西潜在适生区预测 |
| title_sort | 基于maxent模型的长江江豚在江西潜在适生区预测 |
| topic | 长江江豚 潜在适生区 濒危 MAXENT ArcGIS |
| url | http://ysdw.nefu.edu.cn/thesisDetails#10.12375/ysdwxb.20220302 |
| work_keys_str_mv | AT wúbīn jīyúmaxentmóxíngdezhǎngjiāngjiāngtúnzàijiāngxīqiánzàishìshēngqūyùcè AT hègāng jīyúmaxentmóxíngdezhǎngjiāngjiāngtúnzàijiāngxīqiánzàishìshēngqūyùcè AT wángwěipíng jīyúmaxentmóxíngdezhǎngjiāngjiāngtúnzàijiāngxīqiánzàishìshēngqūyùcè |