基于MaxEnt模型的不同气候情景下白蜡树中国适生区预测

李 尤，唐雪海，王雷宏，王海熠

(安徽农业大学 林学与园林学院，安徽 合肥 230036)

联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)在第5次评估报告(AR5)中提出全球气候将继续变暖[1]。未来气候场景下物种当前的分布范围和面积将受到影响，甚至导致一些濒危物种走向灭绝[2-3]，气候变化深刻影响着生物圈内绝大多数生态系统的结构功能、生物类群组成及物种分布格局[4]。以往的气候、水文和地质状况等多种非生物因素与生物因素相互作用确定了现今的物种分布格局，实质是物种的习性与这些非生物因素之间的相互响应，其宏观格局的形成，主要是气候决定。因此了解历史、现在与未来气候情景下物种地理分布格局对谱系地理学和全球变化生态学等学科将产生积极影响[5-6]。

物种分布模型(SDMs)的分析软件与算法有多种，均已广泛应用于科研中。J.Elith等[7]、H.Rosner-katz等[8]将最大熵模型(maximum entropy，MaxEnt)归属为机器学习类模型，它通过寻找具有最大熵的地理分布从而预测目标物种的地理，约束条件是每个特征(即环境因子)的期望值通过建立相关函数后使其与经验均值相匹配。邢丁亮等[9]、孙莉等[10]提出把气候、海拔、植被等环境因子作为约束因子,用最大熵原理预测物种的地理分布，构建物种在地理尺度上的分布，并推出了MaxEnt软件供生物学者使用，获得了生态学、地理学学界的支持。众多研究表明，MaxEnt模型使用方便、预测准确，是物种地理分布模型中表现最优异的，MaxEnt模型具有所需样本量要求低……