基于MaxEnt模型的中國豚草潛在適生區預測分析

何莉莉 丁寧

摘要：利用MaxEnt模型預測現代和未來氣候背景下豚草在中國的潛在分布格局。研究結果表明：年平均氣溫和年平均降水量對豚草生存的影響呈先上升后下降趨勢，豚草不適于特別炎熱且干旱地區生存，最干月降水量和土壤鹽基飽和度對豚草生存呈正影響;未來氣候變化背景下豚草的高適生區質心移動軌跡為高緯度東北方向，有待重點監測和控制。

關鍵詞：豚草;MaxEnt;適生區;預測

中圖分類號：S718.5? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1674-1161（2022）01-0016-03

收稿日期：2021-11-20

作者簡介：何莉莉（1981—），女，教授研究員級高級農藝師，從事農村能源環保相關工作。

豚草（Ambrosia artemisiifolia L.）是一種原產于北美洲的惡性入侵雜草，在我國許多地區均有分布，2003年被收錄為我國第一批外來入侵物種。豚草不僅危害農牧業生產，而且開花后散發的花粉會引起過敏性變態反應，成為過敏性鼻炎和季節性哮喘的主要病源，對我國生態安全、農業生產和人民健康帶來嚴重威脅。這種外來入侵植物具有繁殖力和適應性強的特性，一旦爆發難以根除，因此，早期發現并迅速綜合治理至關重要。然而，在入侵早期，關于特定目標地區的重點入侵物種信息往往非常有限，獲取入侵物種及其目標區域的詳細信息需要時間、精力和其他資源。在對眾多入侵植物的適生區預測研究中，MaxEnt模型表現優異。通過實地調查數據證實，該模型所預測的適生區與物種的實際分布基本吻合，因此，MaxEnt模型成為一種以最小成本精準解決上述問題的技術手段。……