基于MaxEnt生态学模型的檀香在中国的潜在种植区预测

依据某物种的地理分布数据以及环境因子数据,MaxEnt生态学模型可预测该物种在目标区域可能的分布范围,这一功能正符合植物潜在种植区预测的需要.以温度、降雨及海拔为环境因子指标,收集文献中檀香野生和栽培适生区的地理分布数据,采用MaxEnt模型软件进行建模并对檀香在中国的潜在种植区进行预测.ROC曲线分析检验表明所建立的檀香MaxEnt预测模型有效性高;各环境因子的刀切法分析表明,对预测结果贡献值较大的环境因子是与低温相关的年平均温度、最冷月的最低温度、最冷季度的平均温度,其各自的响应曲线显示,适宜的取值区间分别是25～30℃,8～17℃和13 ～23℃.进一步将檀香在中国各地的引种栽培表现与预测图进行比对,将预测图划分为0～1的5级时,区划等级为0～0.4的区域为不适宜区,区划等级为0.4 ～0.8的区域为适宜区,区划等级为0.8～1.0的区域为最适区.最适区除传统认为的海南西部的丘陵山地、广东的雷州半岛外,还包括广东和福建的东南沿海.

基于MaxEnt生态学模型的毛姜花潜在园林引种区预测

以温度和降雨为环境因子指标,采用MaxEnt模型软件对毛姜花Hedychium villosum wall.进行潜在引种区预测。模型的评价采用ROC（Receiver operating characteristic）曲线分析进行,区划图的判读采用引种栽培数据进行辅助。ROC曲线检验显示,所建立的毛姜花MaxEnt预测模型可靠性高;经引种栽培数据与预测结果的比较分析,在适生性被划分为0-1的13级时,大于0.08的区域内即可成功引种。本方法适用于以近自然林为营建目标的引种区预测,且操作简便,便于推广应用。

基于MaxEnt生态学模型对普洱姜花潜在的园林引种区进行预测

MaxEnt生态学模型可根据物种的地理分布数据以及物种在分布区域和目标区域的环境因子数据,预测该物种在目标区域可能的分布范围,这一特点正符合野生植物园林栽培引种区预测的需要。本研究以温度、降雨和海拔为环境因子指标,采用MaxEnt模型软件对普洱姜花Hedychium puerense Y.Y.Qian的潜在引种区进行预测。模型的评价采用ROC曲线进行,区划图的判读采用引种栽培数据进行辅助。ROC(Receiver operating characteristic)曲线检验显示,所建立的普洱姜花MaxEnt预测模型有效性高;经引种栽培数据与预测结果的比较分析,在适生性被划分为0-1的13级时,区划图中等级为0.15以上的区域可成功引种,在等级为0.08-0.15区域可以试种,在等级为0.08以下的区域不建议引种栽培。

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。

基于社会生态学模型的孕妇身体活动影响因素网络分析

目的:基于社会生态学模型,通过网络分析技术构建孕妇身体活动影响因素的网络结构,同时挖掘核心因素,为开发孕妇身体活动促进方案提供借鉴。方法:采用便利抽样法,于2022年8月至2023年1月选取广州市某三级甲等医院产科门诊行常规产检的602名孕妇为调查对象。采用一般资料调查表、孕期身体活动问卷和孕妇身体活动影响因素问卷进行调查。采用网络分析法构建孕妇身体活动影响因素的网络结构。结果:孕妇身体活动的总当量为(106.68±92.80)MET·h/周。59.4%的孕妇未达到指南推荐的身体活动标准。网络分析结果显示,孕妇身体活动影响因素中的个体、人际和环境因素分别形成3个集群,但彼此紧密联系,各因素之间互相影响。其中“我对妊娠期健康的重视程度”具有最大的强度、紧密度和中介度。结论:半数以上的孕妇身体活动不足,孕妇对妊娠期健康的重视程度是网络中最核心的因素。临床医护人员应从孕妇个体、人际和环境因素多角度出发,开展以提高孕妇对妊娠期健康重视程度为核心的身体活动促进方案。

基于社会生态学模型构建老年慢性病患者健康风险识别指标

目的:基于社会生态学模型构建老年慢性病患者健康风险识别指标。方法:以社会生态学模型为依据,经文献回顾及半结构式访谈形成健康风险识别指标初稿。2022年11月1日~12月31日邀请从事慢性病、流行病学研究的高校教师及慢性病临床护理工作者等,进行德尔菲专家函询,对指标进行修改。结果:共开展两轮专家函询,专家积极系数分别为76.7%、73.9%,权威系数分别为0.811、0.826;第一轮函询中,各级指标肯德尔和谐系数为0.110~0.204(P<0.05);第二轮函询中,各级指标肯德尔和谐系数为0.158~0.210(P<0.05);第二轮函询各级指标重要性赋值均数为4.29~5.00分,变异系数为0.00~0.11。最终老年慢性病患者健康风险识别指标包含5项一级指标,12项二级指标和30项三级指标。结论:本研究构建的老年慢性病患者健康风险识别指标具有科学性和全面性,可为老年慢性病患者疾病风险管理提供依据。

基于MaxEnt生态位模型的小花十万错在中国的潜在分布

[目的]探究气候因子、土壤因子对小花十万错分布的影响,为有效制定其管理措施提供依据。[方法]利用MaxEnt生态位模型对小花十万错在中国的潜在适生区进行预测。[结果]当年降水量在2000~3500 mm,年均气温25~26℃,年均温变化范围6~14℃时最适合小花十万错的生长,且最冷月最低温度处于20~30℃及最冷季平均温度在27℃左右时,小花十万错才能保持最大的生长效率,当最干月降水量在40 mm以上时才能保持存活,以上研究结果说明小花十万错具有喜温、畏寒、不抗旱的特点。在地理分布上,当前小花十万错仅在海南、台湾、广东三省有发现记录,但根据MaxEnt模型对当下气候的模拟分析,小花十万错在云南、广西、贵州、福建、江西、四川甚至西藏的某些地区具有适生区的存在,说明这些地区都存在被小花十万错生物入侵的危险。通过对未来气候的分析,可以得出小花十万错在我国境内的分布范围为扩张趋势,扩张的地区集中在云南、广西、广东、福建、海南等地。[结论]小花十万错的生长分布最易受年均温变化范围、年降水量、年平均气温、海拔等因素影响。当前,广东、广西、福建、云南、海南、台湾等省份均面临小花十万错的入侵风险,以台湾最严重,广东和海南次之,其余省份暂未发现该种的入侵记录。但从气候分析来看,存在小花十万错中、高适生区的云南、四川、广西等地仍然有被该种入侵的可能。因此,应根据防范区域的特点以及适生等级来制定区域性、重点性的防治计划,并在已被入侵的地区推广化学防治、生物防治等手段遏制小花十万错向邻近区域扩散,而在未被入侵的区域制定侧重于加强检疫、扩大检测的防治办法,预防小花十万错的跨区域传播。

基于社会生态学模型和理论域框架的社区老年2型糖尿病病人自我管理影响因素的质性研究

目的:结合病人和医护人员的不同视角分析社区老年2型糖尿病病人自我管理的影响因素,以选择更有针对性和全面性的行为改变技术。方法:2022年8月—11月基于社会生态学模型设计访谈提纲,采用目的抽样法抽取青岛市不同社区的11例老年2型糖尿病病人以及8名医护人员进行半结构式访谈,采用主题框架分析法,基于理论域框架对访谈资料进行演绎分类,采用内容分析法归纳总结。结果:共提炼出4个主题与19个亚主题,即病人个人层面(知识、技能、情绪、乐观、结果信念、能力信念、社会/职业角色认同、记忆力/注意力及决策过程、目标、强化、意向、行为调节、环境和资源)、社区环境层面(环境和资源、社会/职业角色认同、意向、能力信念)、人际关系层面(社会影响)、政策环境层面(环境和资源)。结论:社区老年2型糖尿病病人自我管理行为的维持受多重因素影响,需识别和关注行为改变的潜在决定因素,以便针对因素选择有效的个体化行为改变技术,进而规范病人自我管理行为。

基于健康生态学模型的广东省老年共病患者患慢性病数量影响因素研究

背景近年来我国老年共病患者数是持续上升。随着慢性疾病数量的增加,会给老年人带来不同程度的健康损失。目前分析老年共病患者患慢性病数量的多层次因素研究尚少。目的结合慢性病的病因和发病特点,利用健康生态学模型,从不同层面探讨影响老年共病患者患慢性病数量的因素,为我国社区老年共病患者管理和防治提供依据。方法2023年2月,采用多阶段分层整群随机抽样的方法,抽取广东省社区老年(≥60岁)共病患者为调查对象。采用《老年共病患者现况及影响因素调查问卷》进行面对面询问调查,该问卷基于健康生态学模型包含个人特质层、行为特征层、人际关系层、生活和工作条件层、政策环境层。以老年共病患者患慢性病数量为因变量,根据5个层次纳入自变量,进行无序多因素Logistic回归分析。结果共发放问卷1000份,回收有效问卷987份,有效回收率为98.7%。987例老年共病患者中,同时患2种慢性病346例(35.1%),同时患3种慢性病456例(46.2%),同时患>3种慢性病185例(18.7%)。无序多因素Logistic回归分析结果显示,以同时患2种慢性病的老年共病患者为对照,患慢性病的时间<6年和6~10年、本地城镇户口是老年共病患者患3种慢性病的危险因素(P<0.05),OR(95%CI)分别为2.100(1.284~3.435)、1.948(1.201~3.158)、4.103(1.496~11.250);每天均可以保证至少6 h睡眠、自评健康状况比较好、每天服药1~3种类型、经常参加社会活动、初中及以下和高中/中专学历、有城镇职工医疗保险/城乡居民医疗保险是老年共病患者患3种慢性病的保护因素(P<0.05),OR(95%CI)分别为0.528(0.322~0.867)、0.570(0.325~0.998)、0.385(0.261~0.569)、0.348(0.208~0.582)、0.412(0.175~0.972)、0.486(0.298~0.790)、0.392(0.242~0.634);男性、1周运动3次以下是老年共病患者患3种以上慢性病的危险因素(P<0.05),OR(95%CI)分别为2.563(1.634~4.021)、2.990(1.429~6.256);每天均可以保证至少6 h睡眠、自评健康状况比较好和一般、每天服药1~3种类型、年平均收入≤3万元和>3~5万元、有城镇职工医疗保险/城乡居民医疗保险是老年共病患者患3种以上的慢性病的保护因素(P<0.05),OR(95%CI)分别为0.300(0.159~0.565)、0.247(0.125~0.487)、0.448(0.240~0.837)、0.288(0.178~0.467)、0.318(0.155~0.654)、0.489(0.293~0.816)、0.416(0.229~0.755)。结论广东省老年共病患者同时患2~3种慢性病的比例较高(占80%以上)。影响老年共病患者患慢性病数量的因素复杂,包括性别、患慢性病时间、运动情况、睡眠情况、自评健康状况、服药情况、户籍类型、子女或家人督促吃药或锻炼情况、收入情况、受教育程度和医保类型,且不同共病数量的危险因素差异较大。因此,应该从不同层面采取相应的干预措施,减少老年共病患者患慢性病数量,提高其健康水平。

基于社会生态学模型的农村老年人健康促进行为影响因素研究

目的:以社会生态学模型为基础,从不同层面厘清影响农村老年人健康促进行为的影响因素,为老年人健康管理提供参考依据。方法:2023年8月,采用便利抽样的方法,对宁夏农村地区老年人进行问卷调查。将老年人健康促进行为作为因变量,将社会生态学模型五个层次的指标作为自变量,运用SPSS 26.0软件进行独立样本t检验、单因素方差分析、分层线性回归,运用Stata 17.0软件,采用Shapley值分解法量化影响因素。结果:共发放问卷245份,回收有效问卷243份,有效回收率为99.18%。农村老年人健康促进行为总分为(48.35±7.87),健康习惯维度得分最高(17.09±2.51);分层线性回归分析结果表明,自理能力(β=4.067,P=0.011)、生病的处理方式(β=1.546,P=0.023)、社会支持度(β=2.969,P=0.001)、家至公共场所的距离(β=-3.314,P<0.001)的农村老年人健康促进行为水平差异具有统计学意义。Shapley值分解结果显示,社会生态学各维度对农村老年人健康促进行为的解释贡献率依次为人际与组织层面(39.29%)、社区与公共政策层面(31.79%)、个体层面(28.92%)。结论:本次调查的农村老年人健康促进行为总体处于良好水平,建议应从个体、组织、社区、政策多方面入手进行干预,以此加强老年人对健康生活方式的重视。

医疗保健生态学模型在卫生服务研究中的应用现状及启示:一项概况性评价

背景近十年来,随着医疗保健生态学模型(ecology of medical care model)应用价值的突显,该模型得到了学者们的高度关注。医疗保健生态学理论模型构建的差异与变化在一定程度上可以反映医疗模式的转变,为了解我国人群健康需求和卫生服务利用情况提供证据基础。目的对运用医疗保健生态学模型的研究进行整合和对比,以描述使用医疗保健生态学模型建立的研究现状、对比研究方法和主要发现。方法于2022年6月,在PubMed、Ovid Medline、Web of Science、EmBase、中国生物医学文献服务系统、中国知网、万方数据知识服务平台中根据关键词、不限制语种开展检索,检索时限为1961-2022年。在Joanna Briggs Institute(JBI)概况性评价方法学手册的指导下,对文献进行筛选、信息提取,并开展描述性分析。结果共纳入符合要求的文献28篇,其中22篇(78.6%)发表于2010年以后。多数研究运用医疗保健生态学模型重点关注人群的健康需求、医疗资源利用模式,聚焦就医行为模式、疾病转诊等问题。在研究人群方面,多数研究覆盖全年龄段人群(11篇,39.3%),针对特定人群开展的研究有7篇(25.0%)。有4项研究在中国开展,均针对城市地区。相较于发达国家(地区),发展中国家(地区)研究中较少关注患者自我寻求帮助(非处方药、按摩等)情况,已有的医疗保健生态学模型反映出发展中国家(地区)具有较低的患者自报有健康问题(症状)比例,但具有更高的医院门诊就诊和急诊就诊比例。结论医疗保健生态学模型及其研究方法在过去20年间不断演进,仍然是帮助研究者和政策制定者了解医疗保健需求和医疗资源供需关系的重要工具。目前,中国对医疗保健生态学框架的应用程度不高,未来可更多地运用该模型反映卫生服务不平等和健康需求未被满足情况,并可开展群医学等领域的研究,为提高我国人群健康资源合理分配提供证据基础。

老年人社会参与影响因素研究:基于社会生态学模型的综述

积极人口老龄化是当前社会发展的一个主要趋势,也是我国在未来相当长一段时间内的基本国情,保障老年人的社会参与是积极应对人口老龄化的精髓和核心。因此,全面了解影响老年人社会参与的因素非常必要。通过对老年人社会参与的相关文献梳理,并基于社会生态学模型从个人因素、家庭因素、社会因素等三方面来对其影响因素进行分析和总结,以期为后续更好地开展老年人社会参与工作和提升老年人社会参与水平提供借鉴和参考。

基于社会生态学模型的社区2型糖尿病患者自我管理现状和影响因素研究

目的基于社会生态学模型探讨社区2型糖尿病患者自我管理现状和影响因素。方法2023年8-12月,以社会生态学模型为理论依据,采用一般资料调查问卷、密歇根糖尿病知识测试问卷、糖尿病管理自我效能问卷和糖尿病患者自我管理行为量表对南京市若干社区的225例2型糖尿病患者进行调查。结果自我管理平均得分为(47.94±12.91)分,得分指标为62.26%。文化程度、住院次数、自备血糖仪、饮酒、自我效能、医生支持、社区环境、社区地理位置是自我管理现状的主要影响因素,解释总变异为45.0%。结论社区2型糖尿病患者自我管理现状一般且受社会生态学模型多个层面的因素影响。相关卫生部门应综合考虑多方面的影响因素,对社区2型糖尿病患者进行针对性和个体化的健康宣教和干预措施,以提高患者的自我管理意识和能力。

基于生态位模型的南、北五味子潜在适生区预测及其影响因子研究

基于184条南五味子(Schisandra sphenanthera)地理分布记录、129条北五味子(Schisandra chinensis)地理分布记录以及23个环境因子数据,采用MaxEnt生态位模型预测南、北五味子潜在适宜分布区,评估了制约其地理分布的主要环境因子。结果表明,北五味子和南五味子MaxEnt模型训练集和验证集曲线下面积(AUC)均大于0.90,建立的模型预测结果准确。北五味子最佳生境主要分布在辽宁省和吉林省的长白山区域以及北京市;南五味子的最佳生境主要分布在秦巴山区内,以及湖南省武陵山脉,郴州市、株洲市和衡阳市,浙江省金华市等地区。限制北五味子生长的重要环境因子变量分别是最湿月份降水量、最热月份最高温度、土壤酸碱度、最暖季平均降水量、最冷季平均降水量和昼夜温差月均值;限制南五味子分布的环境因子变量分别是最冷月份最低温温度、年平均降水量、温度变化方差和降水量变化方差。南、北五味子的潜在适生区呈区域化分布。

基于MaxEnt模型的华东地区香果树地理分布预测

香果树(Emmenopterys henryi)是中国特有的单种属珍稀濒危树种,也是第四纪冰川孑遗植物之一。华东地区香果树种群退化,江苏境内濒临灭绝。预测香果树在华东地区当前及未来时期的潜在适生区,揭示其地理分布格局变化的关键因子,对有效保护香果树野生资源具有重要意义。该研究以ENMeval软件包确定MaxEnt最优参数,利用54条华东地区现代地理分布记录和7个环境变量,基于优化后的MaxEnt模型预测华东地区香果树在现代、2040年、2060年和2080年的潜在分布区。综合Jackknife检验、置换重要值和贡献率,探讨制约其在华东地区分布的主导环境因子。结果表明,受试者工作特征曲线下面积(AUC值)为0.801,说明MaxEnt模型预测结果良好;当前香果树在华东地区的中度和高度适宜分布区较小,主要分布于各省山地丘陵地区;在未来气候变化情景下,香果树适生区分布会有不同程度变化,华东地区香果树在未来20 a内分布区将进一步扩张,自2040年后迅速缩小,2080年后在平原地区消失。温度因子(年均温、平均日温差、最湿季均温、温度季节变化方差)和降雨因子(年降水量、最干季降雨量)均限制着香果树的分布。

基于优化MaxEnt模型的我国淫羊藿潜在适生区预测研究

目的 预测当前气候条件下淫羊藿在我国的潜在适生区,为淫羊藿资源可持续利用及生产规划提供依据。方法 基于经筛选后的267个淫羊藿物种分布数据及8个环境因子,利用R语言kuenm包优化最大熵(MaxEnt)模型参数,分析影响淫羊藿分布的主要环境因子,并预测其潜在分布范围。结果 优化后模型运行结果遗漏率=0.044 8、Akaike信息量准则=6 409.884 5、曲线下面积=0.986,说明模型准确度较高。基于环境因子贡献率与刀切法表明,当前影响淫羊藿分布的关键环境因子主要有7月份平均降水量、2月份平均最高气温、9月份平均降水量、最冷季度降水量、降水量变异系数、温度季节性变化标准差及最暖季度降水量。模拟结果显示,当前气候条件下我国淫羊藿总适生区面积约221.14×10^(4)km^(2),集中分布在我国中部及中南部地区。其中高适生区面积约23.13×10^(4)km^(2),中适生区面积约73.78×10^(4)km^(2),低适生区面积约124.22×10^(4)km^(2)。结论 本研究可为淫羊藿资源人工栽培规划及可持续利用提供参考。

基于MaxEnt模型的不同气候情景下假俭草中国适生区预测

【目的】本研究通过生态位模型分析评价假俭草在中国的分布情况及制约其当代分布的主要因子,为草坪建植管理和引种栽培提供理论依据。【方法】基于262个假俭草的地理分布记录和19个生物气候因子,利用最大熵(MaxEnt)模型和地理信息系统,对该物种当代和未来的适生分布区和面积进行预测,并通过受试者工作特征曲线对模型精度进行验证。【结果】影响假俭草适生区分布的主要因子是最干季度降水量(bio17),次要因子是平均日较差(bio2)、温度季节性变化标准差(bio4)和年降水量(bio12);在当代气候条件下,假俭草总适生区面积约为183.55×10^(4) km^(2),主要集中在我国东南部亚热带地区;在未来气候情景下,假俭草的总适生区面积相较于当代有不同程度的增加,但低、高适生区相较于当代总体而言呈现下降的趋势;通过空间格局变化得出,假俭草适生区保留率为90.14%~94.21%,另外,假俭草质心均位于湖南省湘潭市,推测该地区可能是假俭草的多样性分布中心。【结论】本研究得出降水是影响假俭草分布的主要因素,在今后引种栽培以及草坪建植管理时应予以重视。

基于MaxEnt模型的云南干热河谷适生树种选择

基于MaxEnt模型识别和预测云南干热河谷适生树种,对于改善和恢复其生态治理能力具有重要意义。收集40种具有代表性的潜在适生树种地理分布数据,结合气候、地形和土壤等环境因子,利用MaxEnt模型筛选适生树种。预测当前和2021—2040年四种气候情景下(SSP126、SSP245、SSP370和SSP585)适生树种适生区的分布格局,划分优先种植区域,并明确MaxEnt模型用于树种选择的可行性。结果表明:(1)当前气候情景下,影响干热河谷潜在适生树种分布的主导因子是气候因子,其次是海拔、植物归一化指数、地表太阳辐射量和人类足迹。(2)未来,24种适生树种适生区稳定,发生概率与海拔关系呈单峰分布且高海拔下适生树种丰富度将降低。(3)干热河谷适生树种优先种植区域沿干热河谷呈狭长分布;实际调查发现,元谋县适生树种实际分布区域面积略高于最佳种植区域面积。应用MaxEnt模型筛选干热河谷适生树种选择是可行的,但在应用之前必须通过实地调查来验证树种实际生存情况与预测结果的差异。在干热河谷生态修复造林时,可优先考虑白枪杆、车桑子等24种树种。

基于MaxEnt模型的广东省红豆属植物潜在适生区研究

为了解气候变化情景下广东省红豆属(Ormosia)潜在适生区的变化,探究影响红豆属植物潜在适生区的主导环境因子,本研究基于MaxEnt模型和ArcGIS 10.8软件,利用17种红豆属植物的分布数据及22个环境变量数据,结合未来共享社会经济路径(SSP126、SSP585)的气候情景,分别预测红豆属植物在当前和未来气候场景下的潜在适生区分布情况。结果表明:(1)适生区预测模型的评价效果良好,受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic curve,ROC曲线)下面积(AUC平均值)均为0.8-1.0。(2)在当前气候情景下,大面积(占广东省面积的40%-100%)适生的红豆属植物有茸荚红豆(Ormosia pachycarpa)等3种;中等面积(占20%-40%)适生的有薄毛茸荚红豆(O.pachycarpa var.tenuis)等6种;小面积(占5%-20%)适生的有韧荚红豆(O.indurata)等4种;极小面积(占0%-5%)适生的有凹叶红豆(O.emarginata)等4种。其中面积占比最大的是茸荚红豆,总适生面积为15.2288×10^(4) km^(2)(占84.75%);面积占比最小的是博罗红豆(O.boluoensis),总适生面积为0.0337×10^(4) km^(2)(占0.19%)。(3)降水和海拔对红豆属植物的分布起主导作用:12种红豆属植物适生区的主导环境因子为气候因子(9个降水因子,3个温度因子),剩余5种的主导环境因子是高程海拔因子(5个海拔因子)。(4)在未来(SSP126、SSP585)的气候情景下,潜在适生区面积增加的红豆属植物有凹叶红豆等4种,增加幅度为0.79%-42.43%;面积减小的红豆属植物有博罗红豆等13种,减少幅度为1.30%-78.56%。气候变暖对红豆属的潜在分布区具有一定的消极影响,17种红豆属植物中有13种的适生区面积将减少,特别是几个狭域分布的物种:博罗红豆、锈枝红豆(O.ferruginea)、小叶红豆(O.microphylla)、紫花红豆(O.purpureiflora)和亮毛红豆(O.sericeolucida),它们应是红豆属就地保护和迁地保护优先考虑的类群。

MaxEnt 生态学模型在野生植物近自然林引种区划中的应用--以红姜花为例

近自然林的营建是园林景观的一个重要发展方向.由于待引种的野生植物种类繁多且缺少引种栽培实践,如何在仅有野生分布数据的条件下进行植物的引种区划具有重要意义.MaxEnt（Maximum entropy method）的原理是基于物种分布与气候相适应,以物种野生分布数据为基础,寻找物种的潜在分布区,与近自然林条件下野生植物引种区划的需要一致.该文以红姜花为例采用理论和实践检验相结合的方法,对 Max-Ent 模型的有效性进行评价.在收集红姜花的野生地理分布数据基础上,选择温度、降雨、海拔为环境因子,以75％的数据进行建模,25％的分布数据作为检验作 ROC（Receiver operating characteristic）曲线对模型的有效性进行评价.结果表明：ROC 曲线下面积 AUC 值为0．991,评价结果优秀,表明预测模型可靠性高；进一步以全部分布数据在 MaxEnt 中制作区划图,将引种栽培数据的分布位置与区划预测图进行比对,划分适生性等级；在适生性被划分为0～1的11级时,区划图中大于0．01的区域内红姜花即可成功引种.结果证明对于缺少引种栽培实践、拟采用近自然林模式栽培的野生植物,可采用 MaxEnt 生态学模型制作引种区划图.