滇西北寒温山地硬叶常绿阔叶林的潜在分布预测

作者:李望军;周瑞伍;冯图;骆强;何斌;肖群英;彭明春; 刊名:林业资源管理 上传者:张英妹

【摘要】植被潜在分布区的预测是植被-气候关系研究的起点,对植被的保护和恢复具有重要的指导意义。基于滇西北地区的气候数据及寒温山地硬叶常绿阔叶林的现状分布数据,应用Maxent模型,预测了滇西北寒温山地硬叶常绿阔叶林的潜在分布区,结果表明:1)模型训练数据(Training data)的AUC值为0. 976,检验数据(Texting data)的AUC值为0. 973,模型的预测精度达到优秀水平; 2)最冷月最低温度(Bio6)、最冷季度平均温度(Bio11)、最干月降水量(Bio14)和最湿季度平均温度(Bio8)等4个气候因子为影响滇西北寒温山地硬叶常绿阔叶林潜在分布的主导因子,其中最冷月最低温度(Bio6)最为关键; 3)滇西北寒温山地硬叶常绿阔叶林潜在分布区总面积9 233. 92 km~2,占滇西北地区总面积的13. 40%; 4)滇西北寒温山地硬叶常绿阔叶林潜在分布区海拔分布范围为2 452~4 127m,平均海拔3 034m。

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2018 年 10 月第 5 期 林业资源管理 FOREST RESOURCES MANAGEMENT October 2018 No. 5 滇西北寒温山地硬叶常绿阔叶林的潜在分布预测 李望军1,周瑞伍2,冯 图1,骆 强1,何 斌1,肖群英1,彭明春3 ( 1. 贵州工程应用技术学院 生态工程学院,贵州 毕节 551700; 2. 中国科学院西双版纳热带植物园热带森林生态学重点实验室,云南 勐腊 666303; 3. 云南大学生态学与地植物学研究所,昆明 650091) 摘要:植被潜在分布区的预测是植被 - 气候关系研究的起点,对植被的保护和恢复具有重要的指导意义。基于滇西北地区的气候数据及寒温山地硬叶常绿阔叶林的现状分布数据,应用 Maxent 模型,预测了滇西北寒温山地硬叶常绿阔叶林的潜在分布区,结果表明: 1) 模型训练数据 ( Training data) 的 AUC 值为0. 976,检验数据 ( Tex-ting data) 的 AUC 值为 0. 973,模型的预测精度达到优秀水平; 2) 最冷月最低温度 ( Bio6) 、最冷季度平均温度( Bio11) 、最干月降水量 ( Bio14) 和最湿季度平均温度 ( Bio8) 等 4 个气候因子为影响滇西北寒温山地硬叶常绿阔叶林潜在分布的主导因子,其中最冷月最低温度 ( Bio6) 最为关键; 3) 滇西北寒温山地硬叶常绿阔叶林潜在分布区总面积 9 233. 92 km2,占滇西北地区总面积的 13. 40%; 4) 滇西北寒温山地硬叶常绿阔叶林潜在分布区海拔分布范围为 2 452 ~4 127m,平均海拔 3 034m。 关键词:Maxent 模型; 植被 - 气候关系; 滇西北; 寒温山地硬叶常绿阔叶林; 潜在分布中图分类号:S718. 54 文献标识码: A 文章编号:1002 -6622( 2018) 05 -0099 -06 收稿日期:2018 -09 -03; 修回日期:2018 -10 -21 基金项目:贵州省教育厅青年科技人才成长项目( 黔教合 KY 字〔2018〕394) ; 贵州工程应用技术学院高层次人才科研启动基金( 院科合字 G2018006,G2012009) ; 贵州省重点学科“生态学”资助( 黔学位合字 ZDXK〔2013〕11) ; 贵州高原湿地生态工程协同创新中心( 2015XT003) 作者简介:李望军( 1986 - ) ,男,湖南人,讲师,博士,主要从事植被生态学研究。Email:40133853@ qq. com 通讯作者:彭明春( 1966 - ) ,男,云南人,副教授,博士,主要从事植被生态学、遥感与地理信息系统研究。 Email:710523566@ qq. com DOI:10. 13466/j. cnki. lyzygl. 2018. 05. 016 Potential Distribution Prediction of Cold—temperate Mountainous Sclerophyllous Evergreen Broad—leaved Forests in Northwest Yunnan LI Wangjun1,ZHOU Ruiwu2,FENG Tu1,LUO Qiang1,HE Bin1,XIAO Qunying1,PENG Mingchun3 ( 1. School of Ecological Engineering,Guizhou University of Engineering Science,Biji

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