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基于生态位模型预测野生油茶的潜在分布
基于生态位模型预测野生油茶的潜在分布
作者:
崔相艳
戎俊
李述
杨小强
王文娟
秦声远
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
野生油茶
地理分布
生态位模型
降水量
温度
最大熵模型
规则集遗传算法模型
摘要:
油茶(Camellia oleifera)是我国第一大木本油料作物,野生油茶是油茶育种的宝贵遗传资源.本研究从中国数字植物标本馆(CVH,http://www.cvh.org.en/)获得可靠的野生油茶分布点数据,结合气象和土壤数据,分别应用最大熵(MaxEnt)模型和规则集遗传算法(GARP)模型构建了野生油茶的生态位模型,预测了野生油茶的潜在分布区,并分析了影响野生油茶分布的主要环境变量.根据生态位模型预测的分布概率值,对野生油茶的潜在分布区划分适生等级,并与主要油茶产地的实际分布数据进行比较,以验证适生等级划分的可靠性.结果表明,两种模型的预测结果均能较好地反映油茶的分布情况.GARP模型预测的潜在分布区更广,而MaxEnt模型的预测结果更精确.两种模型的预测结果均显示,野生油茶的潜在分布区大部分位于中国,但在中南半岛也有部分分布.MaxEnt模型预测的野生油茶在中国的潜在分布区与我国亚热带常绿阔叶林的分布区基本吻合,高适生区主要可以分为3大区域:(1)东北-西南走向的武夷山脉及附近的群山区域;(2)东西走向的南岭山脉及附近的群山区域;(3)东北-西南走向的武陵山脉及附近的群山区域.MaxEnt模型分析显示,影响野生油茶分布的主要环境变量是昼夜温差月均值、最干季降水量与最暖季降水量.油茶生长面积较大的地区绝大部分都位于MaxEnt模型预测的中、高适生区,说明适生等级的划分较可靠.实地考察显示,生态位模型的预测结果对于寻找野生油茶资源具有较高的参考价值.此外,本研究也充分显示,利用中国数字植物标本馆的植物分布数据,结合相应的环境数据构建生态位模型,有助于了解作物野生近缘种的地理分布.
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基于生态位模型预测野生油茶的潜在分布
来源期刊
生物多样性
学科
关键词
野生油茶
地理分布
生态位模型
降水量
温度
最大熵模型
规则集遗传算法模型
年,卷(期)
2016,(10)
所属期刊栏目
植物多样性
研究方向
页码范围
1117-1128
页数
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.17520/biods.2016164
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期刊影响力
生物多样性
主办单位:
中国科学院生物多样性委员会
中国植物学会
中国科学院植物研究所
中国科学院动物研究所
中国科学院微生物研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1005-0094
CN:
11-3247/Q
开本:
大16开
出版地:
北京香山南辛村20号
邮发代号:
82-858
创刊时间:
1993
语种:
chi
出版文献量(篇)
2437
总下载数(次)
4
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