基于优化MaxEnt模型的怒江州滑坡易发性评价

目的 怒江州是典型的高山峡谷地区,地质灾害(滑坡)频发,严重制约着当地的发展。为解决这一问题,方法 综合考虑怒江州实际情况,从气象水文、地形地貌、地层岩性、植被生态和人类活动5个方面选取坡向,高程等14个影响因子,判断滑坡与各影响因子间相关性,构建评价指标体系,对最大熵(maximum entropy, MaxEnt)模型的特征类(feature combination,FC)和正则化乘数(regularization multiplier, RM)参数进行优化,对比优化前后小样本赤池信息量准则(akaikeinformationcriterion,AIC)、遗漏率(omissionrate,OR)和AUC(areaunder curve),并基于优化的MaxEnt模型预测滑坡灾害的发生,实现怒江州滑坡易发性评价。结果结果表明:优化后的MaxEnt模型在研究区滑坡易发性预测中适用性优秀(AUC=0.913);运用刀切法(Jackknife)计算各影响因子对易发性的影响程度,高程(S3, 23.2%)、坡度(S9, 22.4%)、居民点密度(S5, 14.2%)、距河流距离(S13, 13.7%)、距道路距离(S4, 9.6%)和岩性(S7, 8.7%)是前六位影响因子,累计贡献度达91.8%;极高、高、中、低滑坡易发性等级的空间占比分别为4.88%,8.96%,18.40%,67.76%,县域中极高和高易发区占比最大的是泸水市,整体上看,极高、高易发区主要沿河流和道路分布于峡谷中,低易发区主要分布于人类活动少、河谷不发育的区域。结论 优化后的MaxEnt模型更适合怒江州滑坡易发性预测,研究结果可为怒江州防灾减灾与土地利用规划提供参考。

基于最大熵模型和地理信息系统的金银花适生区及生态特征研究

目的探究影响金银花生长的环境因子,预测当前和未来气候条件下金银花在我国的生态适宜性分布。方法收集2553条金银花样点分布信息和19个环境因子数据,运用最大熵(MaxEnt)模型筛选影响金银花生长的主要环境因子,结合地理信息系统软件ArcGIS10.8模拟当前和未来气候条件下金银花在我国的适生区。结果影响金银花分布的主要环境因子是最冷月份最低温度、平均气温日较差、最湿季度降水量和气温年较差。当前气候条件下金银花在我国适生面积约为318.29×10^(4)km^(2),主要分布在华中和华南地区。在未来气候情景下,金银花总适生区面积将有所下降。结论本研究预测的金银花资源分布和生态适宜区可为其野生抚育、合理栽培及资源保护提供理论依据。

基于最大熵模型和地理信息系统的白头翁生态适宜性区划研究

目的探讨影响白头翁分布的生态环境因子并预测其在中国境内的潜在适生区,为白头翁野生资源评估及引种栽培提供参考。方法收集230条白头翁样点分布信息,结合48个环境因子数据,应用最大熵(MaxEnt)模型和地理信息系统软件ArcGIS10.8,筛选影响其分布的主要环境因子并进行潜在适生区的可视化分析。结果建立的模型预测精度符合要求(AUC>0.9),筛选出影响白头翁分布的主要环境因子为最湿季度降水量、11月份平均气温、海拔、温度季节性变化标准差、5月份降水量、8月份平均气温,累计贡献率为84.3%。预测结果显示,白头翁主要分布于我国华北和东北地区,总适生区面积约2382461.60 km^(2),其中低适生区面积约1263497.00 km^(2),中适生区面积约582879.20 km^(2),高适生区面积约536085.40 km^(2),分别占总适生区面积的53.03%、24.47%、22.50%。结论本研究模型分析结果与文献记载相符,可为白头翁资源的可持续利用提供理论参考。

利用最大熵(MaxEnt)模型对红豆杉潜在适生区的模拟

为了研究红豆杉(Taxus wallichiana var.chinensis(Pilger)Florin)的保护和繁殖,利用红豆杉存在记录与环境因素,利用最大熵(Maxent)模型,使用红豆杉分布数据,气象以及地形数据,分析影响红豆杉分布的主导环境要素,模拟红豆杉在我国的潜在适宜区,并结合我国自然保护区分布范围进行分析。研究结果表明:共提取了6个影响红豆杉潜在适生区的主导环境因素,分别为5月平均降水量、4月平均降水量、9月平均降水量、高程、坡度、3月平均降水量,红豆杉的潜在适生区是气候与地形的共同作用结果,春季降水量、高海拔与一定的坡度区间是影响红豆杉分布的主要因素;构建的最大熵模型的评价指标受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.933,表明该模型模拟结果精准,生成的红豆杉适生区结果可信;红豆杉的高适生区主要分布在鄂、陕、渝、湘、黔交界处以及闽、浙、赣交界处,高适生区多以高海拔山区为主;高适生区与中适生区分别有6.27%与4.82%的面积处于自然保护区范围内,可以针对部分高适生区的自然保护地对红豆杉进行就地保护与引种栽培,科学制定红豆杉的保护方案。

基于最大熵模型的不同气候条件下我国椭圆叶花锚适生区预测研究

目的预测当前及未来气候条件下椭圆叶花锚在我国的潜在适生区,为椭圆叶花锚资源可持续利用及栽培种植提供依据。方法本研究基于116个样点和36个环境因子数据,使用相关性分析结合贡献度,筛选出影响椭圆叶花锚分布的10个主要环境因子,运用最大熵(MaxEnt)模型结合地理信息系统(GIS)预测当前及未来不同气候情景下的椭圆叶花锚潜在适生区,并使用SDM_toolbox进行质心迁移分析。结果MaxEnt模型预测准确,受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)=0.968。海拔、年降水量和最冷季节平均温度是主要影响因子。当前椭圆叶花锚适生区面积约为176.04×10^(4)km^(2),在未来气候条件下,椭圆叶花锚的适宜生境将出现适度调整,尤其在四川和西藏地区。结论未来我国椭圆叶花锚适生区面积将增加,不同适生区增量存在小幅差异。本研究可为椭圆叶花锚资源保护和可持续利用提供依据,并提示在全球变暖背景下进行动态生态监测的重要性。

应用优化最大熵模型的珍稀濒危玉兰属物种适生区预测

依据中国9种珍稀濒危玉兰属(Yulania spach)物种的地理分布数据及37个环境因子数据,利用R语言ENMeval包优化最大熵模型(MaxEnt)的正则化乘数(RM)和要素组合(FC)参数,提高模型模拟精度,以便更好的预测出各物种在基准期和未来3种气候情景的潜在适生区分布趋势,并分析影响其分布的主要环境因子。结果表明:(1)最大熵模型优化后,各珍稀濒危玉兰属物种的受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)值均在0.95以上,表明模型模拟效果极好,可用于中国珍稀濒危玉兰属物种地理分布模拟;(2)影响珍稀濒危玉兰属潜在分布的主要环境因子,贡献率从大到小依次为,最冷月最低温(BIO6,46.38%)、等温性(BIO3,13.83%)、坡度(SLO,8.03%)、最暖季降水量(BIO18,7.57%)、最干月降水量(BIO14,6.78%),其中,对各物种潜在适生区分布影响最大的影响因子为最冷月最低温,在存在概率最高时,各物种的最冷月最低温均在0℃左右;(3)在未来2061—2080年3种不同的气候情景时,光叶玉兰、青皮玉兰、凹叶玉兰及紫玉兰总适生区面积呈扩大趋势,增加面积在7 398~879 439 km^(2);景宁玉兰、罗田玉兰、天目玉兰、宝华玉兰、滇藏玉兰总适生区面积呈缩减趋势,减小面积在1 605~669 830 km^(2)。

基于最大熵(MaxEnt)模型预测黄花刺茄、假高粱及毒麦在我国的适生区

为制定毒性杂草管理策略并为我国粮食安全和风险预警等提供科学依据,利用MaxEnt模型研究黄花刺茄、假高粱、毒麦目前在我国的时空分布规律及其主要生态影响因子,并预测其未来(2050、2070年)不同气候下在我国分布的变化趋势。结果表明,历史气候下,黄花刺茄受最冷季节降水量、气温季节性变化、年平均气温影响,适生区主要集中在我国东北和西北地区,适生区总面积为3.05×10^(6) km^(2),2050、2070年RCP 2.6气候下与历史气候下相比适生区总面积有缩小的趋势,2050、2070年RCP 8.5气候下的适生区面积大于RCP 2.6气候下的适生区面积。假高粱在历史气候下受最暖季节降水量、最湿月降水量、日均温、最热季节平均气温影响,适生区主要集中在东南地区,适生区总面积为1.63×10^(6) km^(2),在2050年适生区面积缩小,2070年适生区有扩大的趋势。毒麦在历史气候下受最暖季节降水量、气温季节性变化的影响,适生区面积主要集中在我国东北和东南地区,在未来气候下适生区面积有缩小的趋势。

利用最大熵和CARAH模型评估重庆春马铃薯晚疫病气候风险

基于2019-2023年2-6月重庆市260个地面气象观测站逐小时平均气温、平均相对湿度数据,利用CARAH晚疫病模型模拟重庆春马铃薯晚疫病侵染风险的空间分布,通过气候网格数据构建最大熵模型,筛选马铃薯晚疫病气候影响因子,评估春马铃薯晚疫病气候风险,为春马铃薯晚疫病预测与科学防控提供参考依据。结果表明:基于CARAH模型采用小时级气象数据模拟晚疫病侵染的准确性较高,空发生率为12.5%,漏发生率为18.5%,TS评分为0.73。降水量是影响重庆春马铃薯晚疫病风险分布的主导因子,相对湿度和气温是重要因子,其幼苗期、现蕾开花期气候变量对晚疫病风险的影响较大。各马铃薯熟性(早/晚)与感病性(抗病/感病)组合的晚疫病低风险区面积少于或接近1万km^(2),平均面积占比为10.2%,中风险区和高风险区面积均超过3万km^(2),平均面积占比分别为43.7%和46.1%。重庆春马铃薯晚疫病气候风险呈中间高、周边低的空间分布特征,高风险区集中于重庆的川东平行岭谷地区,中风险区主要分布于渝东北大巴山区、渝东南武陵山区以及渝西川中丘陵一带,低风险区多呈片状分散在重庆边缘地带。重庆春马铃薯生产面临较高的晚疫病气候风险,空间分异特征显著,应通过合理生产布局和改进栽培技术加以应对。

基于MaxEnt生态位模型预测当前气候条件下顶羽菊在中国的潜在适生区

顶羽菊Rhaponticum repens(L.)Hidalgo又称匍匐矢车菊,为我国进境植物检疫性有害生物,是一种繁殖力、抗逆性强且难以防除的杂草,可对农作物及牧草等造成危害。本研究基于顶羽菊在全球范围内的地理分布数据,以及当前条件下影响物种分布的环境因子,利用MaxEnt生态位模型预测顶羽菊在我国农田和草地区域的潜在分布。结果表明,影响顶羽菊潜在分布的主要环境变量为最干月份降水量、年平均温度、昼夜温差与年温差比值、最暖季度平均温度、最湿月份降水量、降水量季节性变异系数、最热月最高温度以及最干季度降水量。预测结果表明,顶羽菊在我国36°N-48°N,75°E-108°E范围高度适生,包括新疆西部、甘肃、宁夏、内蒙古三省交界处及周边地区;新疆东北部、宁夏南部、甘肃东南部、内蒙古中部、陕西和山西大部分地区、云南、西藏、四川、辽宁、黑龙江少许地区为中适生区。此外,顶羽菊对我国农田潜在危害面积达4.536万km^(2),占我国农田总面积的25.34%,对我国草地潜在危害面积达8.875万km^(2),占我国草地总面积的29.05%。综上所述,建议将我国内蒙古、宁夏、甘肃、新疆等地区列为顶羽菊高风险重点监测区,尽早采取防控措施,防患于未然。

基于MaxEnt模型的北极村国家级自然保护区紫貂栖息地适宜性评价

在人类支配的景观中,生境退化已经导致多个物种种群数量不断减少,分布范围不断缩减。紫貂(Martes zibellina)为国家Ⅰ级重点保护动物,种群数量稀少,开展栖息地适宜性研究工作对制定科学的栖息地保护计划至关重要。于2021年1月—2022年8月在黑龙江省北极村国家级自然保护区采用样线调查法、足迹链跟踪、远红外相机监测综合收集到紫貂和猎物(雪兔)活动点信息。利用最大熵(MaxEnt)栖息地建模分析方法,首次在多个分辨率尺度背景下对紫貂种群的栖息地适宜性进行评价,研究结果表明:(1)利用ArcGIS 10.4重采样后在6个分辨率尺度(30m、60m、120m、240m、480m、960m)进行栖息地建模分析,基于主要栖息地变量因子对模型的贡献率及稳定性影响,并综合考虑研究区域面积,最终选定30m分辨率尺度作为紫貂栖息地最佳分析建模尺度,在30m分辨率尺度栖息地预测模型的曲线下面积(AUC)值为0.881;(2)研究发现猎物资源、植被类型和地形变量是影响紫貂栖息地适宜性的主要变量因子:雪兔出现概率较高、距草地与河流较近、海拔约400—600m、距常绿针叶林1.5km、距落叶针叶林约200m、坡向为50—250°的区域为紫貂的适宜栖息地;(3)栖息地适宜性分析表明,北极村国家级自然保护区紫貂适宜栖息地和次适宜栖息地面积共计23.66km2,约占保护区的17.2%,主要集中在保护区中部,而东部和西北部区域,栖息地破碎化较严重。基于模型结果与野外调查,提出了三条建议:(1)应严格控制人为活动,避免因人类干扰造成不适宜栖息地面积的持续扩大;(2)建立生态廊道促进保护区西部与中部紫貂种群进行个体交流,降低紫貂种群局部区域灭绝概率;(3)对东部地区破碎化的栖息地进行修复,扩大东部适宜栖息地面积,使破碎化的栖息地连接为整体。为分布于我国最北端的紫貂种群恢复创造条件,这对于构建该地区相对稳定的生物多样性保护空间格局有着重要意义。

基于最大熵值法生态位模型(Maxent)的三种实蝇潜在适生性分布预测(英文)

本研究首先对3种重要生态位模型BIOCLIM, DOMAIN和Maxent(基于最大熵值原理模型)的分布预测精确度进行了分析和比较,再结合分布点记录以及一系列环境数据图层对3种重要外来入侵性检疫害虫(葫芦寡鬃实蝇Dacus bivittatus、埃塞俄比亚寡鬃实蝇D. ciliatus和西瓜寡鬃实蝇D.vertebratus)的潜在适生性分布区域进行了预测和分析。在模型预测精确度的比较过程中, 3种评估指标(ROC/AUC,Kappa,TSS)均显示Maxent拥有最好的预测结果和最好的运行性能。由Maxent对葫芦寡鬃实蝇、埃塞俄比亚寡鬃实蝇和西瓜寡鬃实蝇的预测结果显示,这3种实蝇在中美洲、南美洲、东南亚和澳大利亚沿岸的广大地区在总体上具有相似的分布区域。相对而言,埃塞俄比亚寡鬃实蝇在全球范围具有最为广泛的分布区域,除前述地区外,其潜在适生区还包括地中海沿岸、沙特阿拉伯、也门、安曼和伊朗南部的大片地区,这也意味着在3种寡鬃实蝇中,它能忍受变化幅度最广的生态、环境条件。在中国,云南和海南都极适宜于3种实蝇的生存,同时广东南部及台湾的部分地区也是它们的潜在适生区。基于Maxent的预测结果显示,相对而言,埃塞俄比亚寡鬃实蝇在中国范围也具有最为广泛的分布区域,除前述省份和地区外,四川、贵州和西藏的南部部分地区以及中国南部的部分沿海地区,也都是它的潜在适生区。综合所得出的预测结果, 3种寡鬃实蝇从境外传入广东并在此定殖的风险可能性是实际存在的。Jackknife分析显示,温度以及与此有关的环境因子对于3种实蝇在全球和局部地区的分布模式和分布情况都有极大的影响,并需要进一步的研究。

最大熵(Maxent)模型在物种栖息地研究中的应用

最大熵(Maxent)模型是以生态位理论为基础的新兴研究领域,它通过有限的物种分布点数据及其相关的环境信息组成训练样本,利用基于数据驱动的机器学习理论分析推算出物种的生态需求,然后将运算结果投射至不同的时间和空间中预测物种的潜在分布和实际分布。近年来,该模型在生态学和生物多样性保护等研究中越发重要,文章介绍了Maxent模型的基本原理,从物种栖息地需求分析、气候变化对物种分布的影响、物种入侵监测以及自然保护区的选择和规划设计等方面阐述Maxent模型在物种栖息地研究中的应用。

基于相关系数-熵-二维云模型的装配式建筑施工风险测度

装配式建筑施工过程要在多维空间中进行,叠加风险高,事故发生率高于传统现浇建筑施工,因此科学、准确地测度装配式建筑施工风险具有重要的现实意义。根据装配式建筑施工的特点,从人员、机械、环境、技术、管理5个维度建立了装配式建筑施工风险测度指标体系,并构建了相关系数-熵-二维云风险测度模型。实例应用结果表明:该测度模型较全面、客观、准确地反映了装配式建筑施工风险要素,能够有效实现装配式建筑施工过程风险的定量化测度,可为装配式建筑施工安全管理提供有力参考和依据。

基于非凸熵最小化与高斯混合模型聚类的电容层析成像图像重建

基于压缩感知原理提出了一种构建非凸熵(NE)函数作为正则化项的方法,在有效缓解电容层析成像(ECT)病态性逆问题的同时可保证解的稀疏性,并采用快速迭代阈值收缩算法(FISTA)求解以加快收敛速度。对所得解通过高斯混合模型(GMM)进行阈值寻优,采用期望最大化算法(E-M)更新模型参数,从而构建NE-GMM算法。仿真及实验结果均表明:与LBP、Landweber、迭代硬阈值(IHT)、ADMM-L1及NE算法进行了对比,该算法所得重建图像质量最优,对中心分布及多物体分布的保真度进一步提高,仿真实验重建图像的平均相对误差和相关系数分别为0.4611及0.8827,优于其他5种算法。

区块链技术下垃圾分类管理平台的试验及熵权-云模型评价

文章基于区块链技术(blockchain technology,BT)的去中心化、可溯源性、不可篡改和激励机制4大特征,构建具有积分激励、宣传教育、线上交易和数据溯源功能的区块链技术下垃圾分类管理平台,并选取合肥市某垃圾分类试点小区进行试验,通过2022年1—9月的问卷调查、实地采样和物理组分分析检验平台的垃圾分类管理效果。结果表明:可回收垃圾回收潜力较试验前增长20.4%,厨余垃圾混杂率降低23.5%;截止到9月公众支持率和参与率超95%,违规事件成功溯源率达83.2%。同时文章首次引入熵权-云模型对区块链平台的垃圾分类管理的试验效果进行评价分析,结果表明,S1(1—3月)、S2(4—6月)、S3(7—9月)试验阶段的垃圾分类管理综合确定度分别为2.53、2.66、2.82,综合评价等级分别为Ⅳ(较差)、Ⅲ(中等)和Ⅱ(良好)。区块链技术下垃圾分类管理平台能够解决垃圾分类过程中分类质量差、公众参与度低等普遍性问题,适用于我国强制性垃圾分类的时代要求。熵权-云模型能考虑问卷调查和采样结果的随机性,实现定性概念到定量数据的转变,在垃圾分类管理领域具有创新性和可行性。

基于MaxEnt模型的中国白刺属植物种群动态分析

目的:了解气候变化情景下白刺属植物在中国的潜在分布和种群动态,为白刺属在中国的保护与恢复提供理论依据。方法:利用144个分布点和9个环境因子,通过MaxEnt模型,模拟白刺属在不同时期(末次冰盛期、末次间冰期、当代和未来)在中国的适生区及迁移路线,并分析影响其分布的气候因素。结果:最暖季度的降水量(bio18)、年均温(bio1)、温度季节性变化标准差(bio4)和最冷季平均温(bio11)对白刺属分布有重要影响,其适宜范围分别为:50~250 mm、11~22.5℃、600~1400和-12.5~-2.5℃。当代气候情景下,白刺属适生区在中国西北各地区均有分布,在陕西和山西也有少量分布,适生区总面积为277.17×10^(4)km^(2),高适生区为68.92×10^(4)km^(2),中适生区为90.03×10^(4)km^(2),低适生区为118.22×10^(4)km^(2)。相比当代,末次冰盛期、末次间冰期和未来3个时期的高、中、低适生区面积均有所减少,另外,从末次冰盛期到末次间冰期,白刺属适生区总面积有所扩张。质心分析表明,在未来,白刺属有向低海拔处迁移的趋势。结论:在未来全球气候变暖的大背景下,白刺属植物将面临生存风险,应加强白刺属植物的保护和利用。

基于熵权-TOPSIS模型的房地产企业绿色发展评价研究——以HR公司为例

中国经济持续快速发展所引发的环境问题使得国内房地产企业面临着前所未有的绿色发展机遇。以房地产行业内追求绿色发展的HR公司为研究对象,从绿色效益、绿色科技、绿色建造、绿色采购、绿色能源、绿色管理及绿色营销7个方面选取了22个指标,将熵权法与TOPSIS模型结合形成了熵权-TOPSIS模型,以此构建了房地产企业绿色发展评价体系。结果表明:2016-2021年HR公司的绿色发展水平整体呈上升趋势;其在不同方面的绿色发展水平存在明显差异,绿色发展重点集中在绿色建造、绿色科技、绿色管理及绿色能源方面。

基于熵权-TOPSIS模型的煤炭企业ESG绩效评价研究——以陕西煤业为例

党的二十大报告中提出“广泛形成绿色生产生活方式,碳排放达峰后稳中有降,生态环境根本好转,美丽中国目标基本实现”的总体目标,还对“积极稳妥推进碳达峰碳中和”作出部署,提倡企业要积极进行ESG实践与披露。目前已有研究多集中于对ESG披露质量、现状的分析,缺乏运用相关指标体系对具体企业进行ESG绩效评价分析。文章基于熵权-TOPSIS模型,构建ESG绩效评价指标体系,通过对包括陕西煤业在内的15家煤炭企业横、纵两方面的对比分析,研究结果表明,陕西煤业在经济、环境和社会层面表现较好,公司治理层面有待提高。进而提出建立约束性高管薪酬制度、完善独立董事机制、提升创新引领动力、携手伙伴共享成果等建议。

基于最大熵模型(MaxEnt)预测暗紫贝母的潜在分布

暗紫贝母(Fritillaria unibracteata)干燥的鳞茎是市场名贵药材"川贝"的主要来源,目前由于人们的过度挖采及环境的恶化,使得其野生资源已近枯竭,被列为国家三级濒危保护药材物种。该研究通过收集暗紫贝母的地理分布点经纬度,结合26项生态因子,运用最大熵模型(MaxEnt)并结合地理信息系统(ArcGIS),对其在中国的潜在分布区域进行了预测。结果表明:暗紫贝母的潜在适生区主要分布在四川西部和北部、青海南部、甘肃南部,其中四川阿坝藏族羌族自治州的理县、茂县、松潘县、红原县、黑水县等地区,青海省果洛藏族自治州的久治县、玛沁县、同德县、兴海县、河南县地区以及甘肃省甘南藏族自治州地区是暗紫贝母最佳适生区。此外,在西藏和云南也有零星的分布。对暗紫贝母的分布贡献率较大的主要生态因子有5个,分别是海拔(40.8%),年均降水量(28%),1月最高温度(7.1%),最干季平均温度(6.6%)和昼夜温差日均值(6.6%)。其中,海拔为2700~4 500m、年均降水量为400~1 400mm,是暗紫贝母最适宜生长的生态位参数。该研究结果为暗紫贝母的野生抚育和人工栽培提供了重要的科学依据。

应用最大熵模型对水松潜在适生区的预测

为了预测气候变化下水松(Glyptostrobus pensilis)潜在分布的变化,筛选107个物种分布点和12个环境因子数据,利用最大熵模型(Maxent)模拟当代和2041—2060、2081—2100年SSPs126、SSPs245和SSPs5853种未来气候情景我国水松潜在分布格局,并分析影响水松分布的主导环境因子。结果表明:(1)模型精度较高,受试者工作特征曲线下面积(AUC)值为0.971。影响物种分布的主导环境因子是最干季度降水量、3月太阳辐射、8月太阳辐射和海拔。(2)当前水松适生区主要分布于东南部沿海地区,总适生区面积为170.66万km^(2),其中,高适生区面积约7.4万km^(2)。(3)未来不同气候情景,水松的适生区相较于当代有不同程度的增加,并有向高纬度、高海拔扩张趋势,但位于保护地内的适生区较少。水松主要适生区分布于东南沿海地区,降水和光照是影响水松分布的主要因素。一定程度的气候变暖对水松分布有积极影响。可在种群集中地建立保护区,制定保护策略。