栎树猝死病在中国的入侵风险评估

【目的】栎树猝死病是一种为害林木和观赏植物的毁灭性病害,发病迅速,短期内即可造成寄主植物大量死亡,寄主范围非常广泛,主要为害阔叶树树种。对其在我国的适生区范围进行预测,并系统评估其入侵风险,有助于更好地制定针对性的防治及检疫措施。【方法】采用MaxEnt生态位模型,以栎树猝死病菌现有分布点的环境变量为基础运算预测模型,结合地理信息系统ArcGIS绘制其在中国的适生预测图;并以南京林业大学有害生物入侵预防与控制重点实验室建立的多指标综合评价体系为标准,从5个准则层下设18个指标层因子,对栎树猝死病菌在我国的入侵风险进行了定性和定量的分析。【结果】MaxEnt模型测试遗漏率与预测遗漏率基本吻合,ROC(receiver operating characteristic, ROC)曲线的AUC值(area under curver, AUC)为0.974,标准差为0.008,明显高于随机分布模型,说明该模型对栎树猝死病菌在我国的适生区预测结果可信度较高,可作为后续评估依据。栎树猝死病菌在中国的适生范围在101.9°~122.9° E,18.9°~38.0° N,主要位于我国秦岭淮河以南的南方地区,集中在长江中下游平原和武夷山脉、南岭以南的沿海地区,约占中国行政区划面积的19.6%。栎树猝死病菌在中国的入侵风险指标值R为2.64,属于极高风险的有害生物。【结论】模型预测结果的可信度较高,鉴于栎树猝死病菌在我国暂无分布记录,且在多指标评价体系中被归为极高风险等级,建议在进境检疫中对其可能寄主植物实施严格检疫及2年以上的隔离试种,防止其进入中国。     

基于最大熵模型的创意产业分布的适宜度

针对创意产业园区的分布特征构建创意产业的生态位模型，选取与城市环境有关的23个因子，通过最大熵模型(MaxEnt)确定每个因子的贡献度，从中筛选出对创意产业分布做出主要贡献的8个环境因子.以模糊隶属度研判城市环境因子对创意产业的作用，并与环境因子的权重相结合，得到研究案例区创意产业的适宜度，据此生成创意产业适宜度预测图.应用GIS空间分析的方法，依据城市环境适合创意产业发展的程度，将城市划分为不适宜区、一般适宜区、次适宜区和最适宜区四类区域.研究结果显示，创意产业最适宜区主要集中在东部沿海城市和省会城市，并且预测结果与实际现状相近，模型可靠性较高.     

Palaeoclimatic distribution models predict Pleistocene refuges for the Neotropical harvestman Geraeocormobius sylvarum (Arachnida: Opiliones: Gonyleptidae)

This paper primarily aims to test a Pleistocene refuge-type scenario, as previously proposed for the gonyleptid Geraeocormobius sylvarum, a semi-deciduous forests dweller in subtropical Argentina, Brazil and Paraguay. Palaeodistributional models of this species were built using MaxEnt for two Last Glacial Maximum (LGM = 21,000 years ago) simulations – Community Climate System Model (CCSM) and Model for Interdisciplinary Research on Climate (MIROC) – and for 6000 years ago (?6k = HCO, the Holocene climatic optimum). Both LGM models retrieved a fragmented pattern. For CCSM, range was split into multiple, scattered fragments. MIROC resulted in very few patches, with a decided range reduction because of a strong humidity drop. Models for ?6k recovered a moderate range expansion. No past connection between the core area and the yungas was predicted. Analysis of variables importance showed that two precipitation predictors (bc18, precipitation warmest quarter; bc14, precipitation driest month) and two temperature predictors (bc7, temperature annual range; bc9, mean temperature driest quarter) scored as the most influencing overall. The Limiting Factor analysis recognized them as limiting too, in different parts of the species range. LGM palaeomodels of G. sylvarum are compatible with the refuge hypothesis invoked in previous molecular analyses, to explain the high genetic diversity found in the core area. Additionally, the results reinforced the hypothesis of the recent anthropogenic origin of the yungas disjunct populations.     

基于MaxEnt模型的青钱柳潜在适宜栽培区预测

【目的】 青钱柳是集药用、材用和观赏价值于一身的多用途树种。通过应用贡献率、置换重要值比较以及Jackknife检验等综合分析方法,评价制约青钱柳现代地理分布的主要因子,可为青钱柳资源的科学保护和合理利用提供理论依据。【方法】基于183个青钱柳地理分布记录和8个气候环境因子数据,采用MaxEnt模型软件对青钱柳潜在适宜分布区进行预测,并在此基础上划分适宜栽培区。【结果】采用MaxEnt模型预测青钱柳潜在适宜分布区准确度极高,受试者工作特征曲线下的面积(AUC值)达0.964±0.006。目前,青钱柳高度适宜分布区为浙江南部、福建西北部、安徽南部、湖北东部、江西东部和西部、湖南东部和西部、贵州东部、重庆东部、陕西南部和四川东北部; 随着未来气温的升高,青钱柳有向高纬度和高海拔地区迁移的趋势。【结论】 影响青钱柳分布的主要气候因子是温度,包括年均温、季节温度变异系数和平均日温差,其中年均温为最主要因子。     

当前气候情境下3种凤尾藓在中国亚热带东部地区的潜在分布格局

基于当前气候条件下11个生物气候变量,以及小凤尾藓乳突变种15个、拟粗肋凤尾藓12个、透明凤尾藓16个国内地理分布记录,应用Max Ent模型和Arc GIS软件,预测了当前气候背景下这3种凤尾藓属植物在从未报道具体分布数据中国亚热带东部的37个自然保护区的潜在分布格局.选择10%的遗漏错误对应的累积值作为分布预测阈值,计算了当前气候条件下3种凤尾藓属植物在中国亚热带东部这37个自然保护区的综合气候适应指数.     

基于MaxEnt模型的凉山山系珙桐种群适宜生境分布及其影响因素分析

珍稀物种的分布特征是物种濒危等级评定和保护策略制订的基础资料.本文利用MaxEnt模型对分布于凉山山系的珙桐Davidia involucrata(包括光叶珙桐Davidia involucrata var.vilmoriniana)种群的生境分布及其影响因素进行了模拟分析,结果表明:在垂直方向上珙桐主要分布在海拔1500~2300m的中山地带;在水平方向上珙桐基本分布在凉山山系东坡的小凉山地区.珙桐总分布面积为1832.446km2,其中最适宜生境面积为958.448km2,次适宜生境面积为873.998km2.刀切法检验结果及限制因子分析表明影响珙桐分布特征的主要环境因子有温度季节性变异系数、海拔、最冷月最低温、最冷季降水量、降水季节性变异系数、到居民点距离.本文建议应加强对凉山山系保护区外的大面积珙桐生境的保护及关键连接区域的恢复,以促进山系内珙桐资源的增长和生境的连接.     

前胡和紫花前胡在中国的潜在分布区预测

采用最大熵(MaxEnt)生态位模型,结合前胡和紫花前胡大量已有的地理分布数据,基于20个环境变量对其在中国的潜在分布区进行了预测.结果表明:最冷季度平均温度,最冷月最低温和最干季度平均温度为前胡分布限制性因子.而对紫花前胡影响最大的环境因子为最干月降水量,最冷季度平均温度和昼夜温差月均值.预测结果显示,前胡和紫花前胡的潜在分布区比现实分布区更广泛,其中中国秦岭地区、浙江省、湖南省等部分山区为其最佳适生区(适生指数0.71).在台湾、甘肃和西藏等地区分布的差异能为在地域上分辨两者提供理论依据.随着野生资源减少和中药材前胡和紫花前胡需求量的增加,在该地区进行栽培是增加产量,保护野生资源多样性的可行途径.     

考虑局部归一化高度的双分支语义分割网络

归一化数字表面模型是表征地物高度、辅助遥感影像分类的重要特征,但是其片状、精度不稳定的特性制约了分类精度的提升.针对这个问题,该文提出了一种考虑局部归一化高度的双分支输入语义分割网络,一方面设计了一种双分支输入结构,分别提取地物的光谱特征和几何特征,并通过跳跃连接进行特征融合以充分学习地物多模态信息;另一方面提出了一种新的地物高度表征方法,结合深度神经网络受GPU显存限制只能处理较小区域影像的特点,在输入的数字表面模型局部区域内计算高度特征.最后通过在ISPRS标准数据集上对三种网络框架进行对比试验,证明了相较于仅使用光谱影像,该文方法总体精度提升了4.5%～4.7%,比使用归一化表面模型作为高度特征的分类方法具有更高的分类精度、计算效率和自动化程度.     

MaxEnt模型下的外来入侵种香丝草在中国的潜在分布区预测

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.     

海洋污染对中华白海豚栖息地选择的影响研究

为了探索污染对海洋生物栖息地的影响,以2006—2007年中华白海豚在广西钦州三娘湾及其邻近海域的出现数据为基础,结合Google海洋地形数据、卫星遥感数据和2012年度海洋环境调查数据,构建干、湿季节海豚分布预测的最大熵模型,发现与主要河口的距离是决定海豚栖息地分布的最主要因素。比较基于不同环境变量的模型预测结果,发现海豚分布范围还受到水体营养盐和持久性污染物质的限制性影响,在干旱季节和湿润季节都出现预测栖息地面积缩小的现象。根据模型预测和比较结果,得到中华白海豚的栖息地选择策略:选择河口海域生活以获得丰富的鱼类食物,同时趋向于回避高污染风险的区域。研究结论对海洋保护区的选址及管理策略具有参考意义。