基于MaxEnt模型预测气候变化下枣疯病植原体在中国的潜在适生区

基于MaxEnt模型预测气候变化下枣疯病植原体在中国的潜
在适生区
张学祥;李静霞;马思洁;张萍;朱天生
【期刊名称】《塔里木大学学报》
【年(卷),期】2024(36)1
【摘要】本研究利用MaxEnt模型和ArcGIS软件预测枣疯病植原体在历史和未来气候情景下的潜在地理分布范围,同时运用ROC曲线评价MaxEnt模型的准确性以及利用刀切法对19个环境变量进行重要性分析,研究影响枣疯病植原体分布的关键环境变量及其适生区范围。

结果表明,最冷月最低气温bio6、降水的季节变化bio15、最热季节平均气温bio10、等温性bio3、最湿季节降水量bio16以及最干月降水量bio14是影响枣疯病植原体分布的关键环境变量。

其中,最冷月最低气温对枣疯病植原体的潜在适生区分布影响最大。

建立的MaxEnt模型的AUC平均值为0.941,表明预测结果可靠性高。

历史气候条件下,枣疯病植原体的总适生区面积为2.208×10^(6)km^(2),占我国陆地总面积的23%,高适生区主要分布于我国北京市中部、天津市全境、山东省中部、河南省北部、河北省东部和南部、山西省西南部、陕西省东部等省市。

在SSP126和SSP585两种未来气候情景下,枣疯病植原体在我国的总适生区面积分别为2.210×10^(6)km^(2)和
2.386×10^(6)km^(2);SSP126未来气候情景下与历史气候条件下相差不
大,SSP585未来气候情景下与历史气候条件下相比有所增加。

【总页数】8页(P59-66)
【作者】张学祥;李静霞;马思洁;张萍;朱天生
【作者单位】塔里木大学农学院;南疆农业有害生物综合治理兵团重点实验室【正文语种】中文
【中图分类】S432.1
【相关文献】
1.基于MaxEnt模型预测未来气候变化情景下中国区域水稻潜在适生区的变化
2.基于MaxEnt模型预测斑尾榛鸡在中国的潜在适生区
3.基于MaxEnt模型预测鱼腥草在中国的潜在适生区
4.基于MaxEnt模型预测含笑在中国的潜在适生区
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。