未來(lái)氣候情景下基于MaxEnt模型的微毛櫻桃潛在適生區(qū)預(yù)測(cè)

劉祥東，楊慶華，付陳龍

(1.蘇州筑園景觀規(guī)劃設(shè)計(jì)股份有限公司，江蘇 蘇州 215011； 2.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同中心，江蘇 南京 210037)

氣候是影響植物生長(zhǎng)發(fā)育和分布的重要環(huán)境因素，研究氣候變化與植物地理分布格局的關(guān)系已成為當(dāng)前植物生態(tài)學(xué)和生物地理學(xué)等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[1-4]。通過(guò)對(duì)物種分布格局的預(yù)測(cè)，也可以有效發(fā)掘物種的起源、散布和演化過(guò)程。自1880年，全球氣溫每10 a平均上升0.065 ℃，截止至2020年，全球平均氣溫已經(jīng)上升 (1.2±0.1) ℃[5]。已有研究表明，氣候變化對(duì)物種組成、分布格局以及遷徙規(guī)律產(chǎn)生極大影響，加劇了分布范圍縮減和破碎化而導(dǎo)致的物種滅絕風(fēng)險(xiǎn)[1, 6-7]。因此，了解未來(lái)氣候變化情景下物種的潛在適生區(qū)變化，對(duì)保護(hù)生物多樣性及保證物種完整的遺傳繁育體系具有指導(dǎo)意義[8-9]。

目前多種物種分布模型(SDMs)已經(jīng)成熟運(yùn)用于氣候變化下物種的潛在分布，例如生物氣候分析系統(tǒng)(BIOCLIM)、生態(tài)位因子分析模型(ENFA)、規(guī)則集遺傳算法模型(GARP)、區(qū)域環(huán)境模型(Domain)、最大熵模型(MaxEnt)等多個(gè)模型算法[2, 10-12]。其中，最大熵模型(MaxEnt)是以最大熵理論(Theory of maximum entropy)為基礎(chǔ)的物種地理尺度空間分布模型[13]，其預(yù)測(cè)結(jié)果不僅穩(wěn)定性較好[AUC( Area Under Curve，曲線下面積) 值變化平緩]，而且預(yù)測(cè)效果與實(shí)際分布一致性高(平均AUC值最大)，并且在物種分布點(diǎn)數(shù)據(jù)較少的情況下有良好的預(yù)測(cè)精確度，因此廣泛應(yīng)用于物種的適生區(qū)預(yù)測(cè)[7-8, 14-22]。

微毛櫻桃(Cerasusclarofolia)隸屬于薔薇科(Rosaceae)櫻屬，廣泛分布于西南、華中地區(qū)。微毛櫻桃花期4至6月，花葉同放，花粉紅色或白色，萼筒狀、鐘狀花形下垂式展開(kāi)，觀賞價(jià)值高，是具有良好園藝發(fā)展前景的鄉(xiāng)土樹(shù)種[23]。……