基于MaxEnt模型的薄壳山核桃气候适宜性区划

基于最大熵模型(MaxEnt)和GIS技术,提出一种薄壳山核桃气候适宜性区划方法。利用美国本土274个种植点,结合美国本土和中国云南省1981—2010年气候数据开展薄壳山核桃气候适宜性区划研究。结果表明:7月平均气温、年平均气温、30年极端最低气温、年降水量、3—5月降水量、年日照时数和4一5月日照时数为影响薄壳山核桃气候适宜性的主要气候因子。基于美国本土种植点构建的MaxEnt模型在该区域具有较高精度,但将模型直接外推用于中国云南省可靠性不足。因此,利用模拟区域和训练样本气候因子值域的偏离程度改进气候适宜性指数,并将云南省薄壳山核桃适宜性划分为最适宜、适宜、次适宜和不适宜4个等级。其中,最适宜区和适宜区分布于热量资源丰富、日照相对充足并具备较好冬季低温条件的亚热带地区和热带地区边缘。受云南省复杂地形和气候条件影响,区划结果呈现出破碎化分布。