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MaxEnt模型下的外来入侵种香丝草在中国的潜在分布区预测
  • ISSN号:0490-6756
  • 期刊名称:《四川大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:Q151[生物学—普通生物学]
  • 作者机构:四川大学生命科学学院生物资源与生态环境教育部重点实验室,成都610064
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(31470009,31270241,31570198);国家标本平台教学标本子平台资助
中文摘要:

本研究基于生态位模型(MaxEnt),在大量已有居群分布点数据的基础上对香丝草(Conyza bonariensis)在中国的潜在分布区域进行了预测.结果表明:最冷季度平均温度、年均温、最冷月最低温、最干季度平均温度、干月降水量和最干季度降水量这6个环境因子对香丝草分布预测的影响最大;除新疆、青海、内蒙古、宁夏、黑龙江、吉林和辽宁省之外,其他地区均被预测为香丝草的适生区.目前,香丝草的潜在入侵区仍大于实际分布区,因此,预测该物种还将会进一步扩散;四川西部、云南南部、陕西北部、山东西北部、山西北部和甘肃及河北的大部分地区非常靠近已经被入侵的区域,应引起相关机构的重视,防止其进一步入侵.

英文摘要:

Maximum Entropy (MaxEnt) ecological niche modeling was applied to predict potential range of Conyza bonariensis (L.) Crong in China on the basis of occurence points. The results indicated that environmental parameters such as Mean temperature of the coldest quarter, Annual mean temperature, Min temperature of the coldest month, Mean temperature of the driest quarter, Precipitation of the driest month and Precipitation of the driest quarter largely influenced the distribution of Conyza bonariensis. Most Chinese provinces excluding Xinjiang, Qinghai, Inner Mongolia, Ningxia, Heilongjiang, Jilin and Liaoning are predicted the suitable habitat of Conyza bonariensis. Areas that we predict to have potential invasion were larger than that had been invaded. Therefore, Conyza bonariensis is predicted to continue to expand in China. West Sichuan, south Yunnan, north Shanxi, northwest Shandong, north Shanxi and most regions of Gansu and Hebei have not been occupied, but these areas are very close to the areas that have been invaded, so intense attention should be given to strengthen the management of these areas to prevent Conyza bonariensis from further spreading.

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期刊信息
  • 《四川大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:四川大学
  • 主编:刘应明
  • 地址:成都九眼桥望江路29号
  • 邮编:610064
  • 邮箱:
  • 电话:028-85410393 85412393
  • 国际标准刊号:ISSN:0490-6756
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1595/N
  • 邮发代号:62-127
  • 获奖情况:
  • 国家“双效”期刊,四川省十佳科技期刊,教育部全国高校优秀学报二等奖(1995,1999),四川省科技优秀期刊一等奖(1996,2000)
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10542