基于MaxEnt模型的内蒙古自治区樟子松潜在分布研究

作者：宋慧芳; 党晓宏^*; 高永; 蒙仲举; 孙艳丽

来源：四川农业大学学报, 2023, 41(02): 203-248.

DOI：10.16036/j.issn.1000-2650.202211193

• 樟子松
• 最大熵模型
• 地理信息系统
• 潜在分布

【目的】优化樟子松已有种植区的布局以及科学推广引种其适宜种植范围。【方法】采用环境因子和地理分布数据，结合ArcGIS与MaxEnt模型，分析影响樟子松分布的主导环境因子以及预测其潜在地理分布。【结果】(1) MaxEnt模型在樟子松潜在生境模拟中，AUC=0.821，有较好精度。(2)最潮湿月份的降水量(BIO13)、等温性(BIO3)和最潮湿季节的平均温度(BIO8)和最干燥季节的平均温度(BIO9)为影响樟子松分布的主导环境因子。(3)研究区樟子松适生区总面积为86.997 8万km2，其中高适生区面积为30.811 7万km2，占内蒙古总面积的25.76%，主要集中在呼伦贝尔、兴安盟、锡林郭勒盟、赤峰和呼和浩特等地区。【结论】东北地区樟子松潜在分布范围最广，且气候因子是樟子松分布的主要影响因子，该研究结果可为各地区加强樟子松防风固沙林建设提供依据。

• 单位
  内蒙古农业大学