祁连山青海云杉林物种分布模型与变量相异指数

选择了边界函数法、最大熵算法以及基于规则集的遗传算法,选取坡向、海拔、多年平均温度和多年平均降水量4个环境变量,对祁连山国家自然保护区的青海云杉进行分布预测.提出一种新的物种分布模型性能评价方法,通过提取分布区上各变量的特征,比较现实分布区和潜在分布区上环境变量的差别,来评价模型在性能上的表现.该方法以计算环境变量的边界相异指数和总体相异指数实现.应用两种指数对各模型的性能评价表明:GARP模型获得4组MDIV的最小值,BF和Maxen分别获得3,2组最小MDIV,表明GARP模型性能的优越性;GARP,Maxent和BF模型的DIV分别为10.9965,15.1455和18.8747,同样表现出GARP模型优于其他两种模型的物种分布预测性能.青海云杉主要分布在研究区中部,包括肃南、民乐、山丹县存在大面积的适宜分布区.研究区南部天祝县的潜在分布区也大于现实分布范围.