导读:本文包含了物种潜在分布区预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:中国大陆亚热带,樟科,壳斗科,木姜子属
物种潜在分布区预测论文文献综述
郑维艳[1]（2019）在《中国大陆北热带及亚热带地区樟科、壳斗科物种多样性格局及潜在分布预测分析》一文中研究指出以中国大陆北热带及亚热带地区优势科樟科、壳斗科植物为研究对象,利用从文献获得的大量样方数据和物种分布数据,分析樟科、壳斗科与群落构建的关系、它们各大属的地理分布格局,探讨影响其分布的可能历史原因以及结合最大墒模型(Maxent)和地理信息系统(ArcGIS 10.3)软件定量预测了木姜子属、柯属资源树种在我国的适宜分布区及未来不同气候情景下的分布格局变化。结果表明:(1)中国大陆北热带及亚热带地区森林乔木层优势科为樟科、壳斗科、山茶科、杜鹃花科。樟科、壳斗科物种丰富度均与其所在群落的物种丰富度呈现一定的正相关,樟科对群落构建的贡献较大。(2)樟科、壳斗科植物种的空间多样性分布中心均出现在我国亚热带中部偏南地区。樟科的厚壳桂属、琼楠属以及壳斗科的锥属物种多样性分布中心主要在南亚热带及北热带区域,以广西、云南省份的南部为主。樟科的樟属、新木姜子属、润楠属、木姜子属及壳斗科的柯属、青冈属主要分布在我国大陆北热带及亚热带中部偏南的地区,其多样性分布中心与樟科、壳斗科科水平的物种多样性分布中心极为相似。樟科的山胡椒属、楠属、黄肉楠属,壳斗科的栎属主要分布在研究区域中部以西的地区(3)山鸡椒(Litsea cubeba)主要分布在长江以南区域,在未来时段2061-2080年两种(RCP2.6、RCP8.5)二氧化碳浓度情景下适生区面积分别减少了4.9%、0.5%;毛豹皮樟(L.coreana)主要分布在中亚热带及北亚热带中部位置,分布相对偏北,其在未来2061-2080年两种二氧化碳浓度情景下适生区面积分别增加了5.6%、4.5%;华南木姜子(L.greenmaniana)主要分布在我国南亚热带区域,以广东、广西、福建呈带状分布;毛叶木姜子(L.mollis)高适宜区主要集中分布贵州省、重庆地区。这两种树种在未年来气候RCP2.6情景下减少了1.0%、3.3%,在RCP8.5情景下适生面积减少了 5.6%,8.3%。(4)木姜叶柯(Lithocarpus litseifolius)在我国秦岭淮河以南广泛分布,短尾柯(L.brevicaudatus)主要分布在我国亚热带中东部区域。木姜叶柯在未来气候2061-2080年RCP2.6、RCP8.5两种情景下适生区面积变化分别减少了5.1%、3.0%,而短尾柯却分别增加了0.5%、1.5%。白柯(L.dealbatus)适宜区主要分布在云南北部、四川南部,烟斗柯(L.corneus)主要分布在两广省份的南亚热带地区。白柯和烟斗柯在RCP2.6情景下适生区面积分别减少了 12.1%、17.8%,在RCP8.5情景下适生区面积分别减少了3.5%15.9%,这两个种的适宜区面积减少较多。厚斗柯(L.elizabethae 主要分布广西,在未来气候RCP2.6、RCP8.5两种情景下适宜区面积分别增加了7.3%,6.3%。我们的研究结果佐证物种的生态学特性以及生物地理学历史综合作用导致目前樟科和壳斗科植物的生物多样性分布格局。通过以气候变化为主导因素的木姜子属、柯属资源树种潜在适生区分布预测,可为今后其科学的保护、开发与利用提供战略性指导。(本文来源于《广西大学》期刊2019-06-01）
解鹏飞,顾炎斌,隋伟娜,陶冠峰,孙淑艳[2]（2019）在《物种分布模型在海洋物种潜在分布预测中面临的大数据挑战》一文中研究指出利用物种分布模型(species distribution models or modeling,SDM)估计物种的真实和潜在分布区,已成为海洋保护区规划、外来、物种入侵预测、气候变迁或环境改变对物种分布影响等领域的研究热点。此外,在大数据技术迅速发展的背景下,国外已出现多个面向物种分布模型的大数据集以及应用大数据技术进行物种分布模型研究的案例,而我国,海洋方面应用大数据的物种分布模型的研究却寥寥无几。文章首先就物种分布模型、物种分布模型分类以及其研究现状做了较为详细的叙述,讨论了物种分布模型的大数据需求及所需数据类型,主要从大数据价值链的角度讨论了海洋领域物种分布模型与大数据的关系,具体从物种分布数据和环境数据的收集与大数据、物种数据和环境数据的集成与大数据、物种分布模型的预测分析与大数据3个方面展开。文章就物种分布模型所面临的大数据问题,从加强海洋生物多样性大数据平台和生态系统观测网络的建设以及鼓励海洋领域的物种分布模型应用研究项目的开展两方面给出作者的建议,对未来物种分布模型在我国海洋领域的研究和应用的前景作了展望。(本文来源于《海洋信息》期刊2019年01期）
王婧如,王明浩,张晓玮,孙杉,赵长明[3]（2018）在《同倍体杂交物种紫果云杉的生态位分化及其未来潜在分布区预测》一文中研究指出【目的】以我国特有的同倍体杂交树种紫果云杉为对象,研究其与亲本树种丽江云杉和青杄间环境生态位的差异,并预测其在未来气候变化下21世纪50年代(2050s)和80年代(2080s)潜在分布区的变化。【方法】在收集紫果云杉及其亲本种地理分布信息的基础上,利用地理信息系统(Arc GIS)技术获取相应生境的环境变量,通过Kruskal-Wallis多重秩和检验、判别式分析(DFA)和主成分分析(PCA)等统计方法量化分析云杉属3个树种的生态位差异,并利用最大熵模型(Max Ent)结合3种大气环流模型(BCC-CSM1-1、CCCma_Can ESM2和CSIROMk3.6.0)模拟3个树种在3种气候变化情景(即温室气体最低排放,RCP2.6;中度稳定排放,RCP4.5;高度排放,RCP 8.5)下未来2050s和2080s的潜在分布。【结果】Kruskal-Wallis检验、DFA和PCA结果均表明紫果云杉生境的水热条件与亲本种间均存在显着差异。对水分条件而言,尽管紫果云杉生境的最冷季与最暖季降雨量居于亲本种之间,但其生境土壤湿度显着高于2个亲本种;对热量条件而言,紫果云杉生境的最冷月最低温显着低于2个亲本种,且地面结霜频率显着高于亲本。进一步对云杉属3个树种的未来潜在分布区模拟显示,紫果云杉仅在RCP2.6下2080s的潜在分布面积与当前相比略有缩减(约5%),而在此情景下2050s的潜在分布区面积和其余2个情景下2050s和2080s的潜在分布面积高于当前分布区面积。综合分析所有情景及时间段后发现,紫果云杉未来潜在分布区面积平均增加17%以上,且分布区明显呈现由青藏高原东南部边缘向内部扩张的趋势。而其亲本种青杄受气候变暖威胁严重,其潜在分布面积(综合所有情景及时间段)平均减少了21%以上,丽江云杉除在RCP4.5和RCP8.5下2080s的潜在分布面积稍高于当前(不到2%)外,其余情景下的潜在分布面积也都低于当前,其潜在分布面积平均减少5%左右(综合所有情景及时间段)。【结论】明确了同倍体杂交物种紫果云杉与其亲本种生态位的环境差异,即高土壤湿度和冬季低温是紫果云杉与其亲本种产生生态位分化的主要因子;且在未来温度显着增加背景下,基于MaxEnt模型预测表明紫果云杉在未来2050s和2080s潜在分布区面积将显着增加,推测其在未来将发挥更重要的生态安全屏障作用。(本文来源于《林业科学》期刊2018年06期）
朱耿平,乔慧捷[4]（2016）在《Maxent模型复杂度对物种潜在分布区预测的影响》一文中研究指出生态位模型在入侵生物学和保护生物学中具有广泛的应用,其中Maxent模型最为流行,被越来越多地应用在预测物种的现实分布和潜在分布的研究中。在Maxent模型中,多数研究者采用默认参数来构建模型,这些默认参数源自早期对266个物种的测试,以预测物种的现实分布为目的。近期研究发现,Maxent模型采用复杂机械学习算法,对采样偏差敏感,易产生过度拟合,模型转移能力仅在低阈值情况下较好。基于默认参数的Maxent模型不仅预测结果不可靠,而且有时很难解释。在本研究中,作者以入侵害虫茶翅蝽(Halyomorpha halys)为例,采用经典模型构建方案(即构建本土模型然后将其转移至入侵地来评估),利用ENMeval数据包来调整本土Maxent模型调控倍频和特征组合参数,分析各种参数条件下模型的复杂度,然后选取最低复杂度的模型参数(即为最优模型),综合比较默认参数和调整参数后Maxent模型的响应曲线和预测结果,探讨Maxent模型复杂度对预测结果的影响及Maxent模型构建时所需注意事项,以期对物种潜在分布进行合理的预测,促进Maxent模型在我国的合理运用和发展。作者认为,环境变量的选择至关重要,需要综合分析其对所模拟物种分布的限制作用和环境变量之间的空间相关性。构建Maxent模型前需对物种分布采样偏差及模型的构建区域进行合理地判断,模型构建时需要比较不同参数下模型的预测结果和响应曲线,选取复杂度较低的模型参数来最终建模。在茶翅蝽的分析中,Maxent模型的默认参数和最优模型参数不同,与Maxent模型默认参数相比,采用调整参数后所构建的模型预测效果较好,响应曲线较为平滑,模型转移能力较高,能够较为合理反映物种对环境因子的响应和准确地模拟该物种的潜在分布。(本文来源于《生物多样性》期刊2016年10期）
张路[5]（2015）在《MAXENT最大熵模型在预测物种潜在分布范围方面的应用》一文中研究指出MAXENT最大熵模型是以最大熵理论为基础的物种地理尺度空间分布模型。该模型自提出之后在国内外迅速得到广泛应用,被越来越多地应用于入侵生物学、保护生物学、全球气候变化对物种分布影响,以及进化生物学等领域的研究。主要从MAXENT模型在入侵生物潜在分布区预测、濒危物种及有经济价值物种的适生区预测,以及全球气候变化对物种分布的影响预测等3个方面,对其应用现状进行综述,分析应用该模型时应该注意的一些问题。(本文来源于《生物学通报》期刊2015年11期）
邓浩,纪力强[6]（2008）在《物种潜在分布地预测系统PSDS的设计与实现》一文中研究指出本研究设计并实现了一个基于地理信息系统(GIS)的仅用物种已知分布点数据预测物种潜在分布地的PSDS系统。在这一系统中,通过层次聚类算法对物种已知分布点数据进行处理,减少了异常值对预测结果的影响,从而解决了环境包络模型预测结果过于乐观的问题,在物种已知分布数据较少时也能取得较好的结果。该系统实现了数据加载与导出、图层浏览与显示、生态因子分析与分布地预测、结果展示等功能,操作方便,简单易用。本文以白冠长尾雉(Syrmaticus reevesii)为例,根据4个省的少量已知分布点数据对其在国内的潜在分布地进行了预测,获得了较理想的结果,可为该物种的保护提供科学依据。(本文来源于《生物多样性》期刊2008年01期）
左闻韵,劳逆,耿玉英,马克平[7]（2007）在《预测物种潜在分布区——比较SVM与GARP》一文中研究指出物种分布与环境因子之间存在着紧密的联系,因此利用环境因子作为预测物种分布模型的变量是当前最普遍的建模思路,但是绝大多数物种分布预测模型都遇到了难以解决的"高维小样本"问题。该研究通过理论和实践证明,基于结构风险最小化原理的支持向量机(Support vector machine,SVM)算法非常适合"高维小样本"的分类问题。以20种杜鹃花属(Rhododendron)中国特有种为检验对象,利用标本数据和11个1km×1km的栅格环境数据层作为模型变量,预测其在中国的潜在分布区,并通过全面的模型评估——专家评估,受试者工作特征(Receiver operator characteristic,ROC)曲线和曲线下方面积(Area under the curve,AUC)——来比较模型的性能。我们实现了以SVM为核心的物种分布预测系统,并且通过试验证明其无论在计算速度还是预测效果上都远远优于当前广泛使用的规则集合预测的遗传算法(Algorithm for rule-set prediction,GARP)预测系统。(本文来源于《植物生态学报》期刊2007年04期）
陈浩,陈利军[8]（2007）在《利用遥感和GIS的方法预测外来入侵物种的潜在分布》一文中研究指出外来物种入侵已经成为人类历史上最重大的生态事件之一,它直接威胁到了包括中国在内的世界上很多国家的经济、公众健康、农业生产力和生态的完整性。该研究利用遥感和GIS的方法进行了外来入侵物种的相对适生区分析,预测了外来物种-豚草在中国的潜在分布,并在信息理论的框架下建立了一种改进的加权平均逻辑回归模型。利用logit阈值和频率统计的方法对入侵物种的生境进行相对适应性划分,减小了生物多样性数据的不对称带来的影响。(本文来源于《遥感学报》期刊2007年03期）
陈浩,陈利军,Thomas,P.Albright[9]（2007）在《以豚草为例利用GIS和信息理论的方法预测外来入侵物种在中国的潜在分布》一文中研究指出外来物种入侵已经对世界各国的经济、公共健康、农业生产力和生态完整性造成了越来越大的威胁,描述和预测外来入侵物种的空间分布对物种入侵的防治和早期预警起着重要的作用.生物多样性数据的不对称性以及生物建模过程中模型选择的不确定性给入侵物种空间建模带来了困难和局限.本研究利用统计学和信息理论的方法,从地学空间制图和生物建模的角度研究了外来入侵物种(以豚草Ambrosia Artemisiifolia L.为例)的潜在分布以及环境影响因子,提出了一种改进的logistic回归模型.logistic回归模型的选择基于Akaike信息标准(AIC),针对物种数据的不对称性,本研究提出了一种新的频率统计的方法去划分物种源生地的适应性生存环境.最后,我们把在源生地建立的模型和分类标准投影到入侵地绘制了该物种在入侵地的相对适应性分布图.(本文来源于《科学通报》期刊2007年05期）
物种潜在分布区预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用物种分布模型(species distribution models or modeling,SDM)估计物种的真实和潜在分布区,已成为海洋保护区规划、外来、物种入侵预测、气候变迁或环境改变对物种分布影响等领域的研究热点。此外,在大数据技术迅速发展的背景下,国外已出现多个面向物种分布模型的大数据集以及应用大数据技术进行物种分布模型研究的案例,而我国,海洋方面应用大数据的物种分布模型的研究却寥寥无几。文章首先就物种分布模型、物种分布模型分类以及其研究现状做了较为详细的叙述,讨论了物种分布模型的大数据需求及所需数据类型,主要从大数据价值链的角度讨论了海洋领域物种分布模型与大数据的关系,具体从物种分布数据和环境数据的收集与大数据、物种数据和环境数据的集成与大数据、物种分布模型的预测分析与大数据3个方面展开。文章就物种分布模型所面临的大数据问题,从加强海洋生物多样性大数据平台和生态系统观测网络的建设以及鼓励海洋领域的物种分布模型应用研究项目的开展两方面给出作者的建议,对未来物种分布模型在我国海洋领域的研究和应用的前景作了展望。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
物种潜在分布区预测论文参考文献
[1].郑维艳.中国大陆北热带及亚热带地区樟科、壳斗科物种多样性格局及潜在分布预测分析[D].广西大学.2019
[2].解鹏飞,顾炎斌,隋伟娜,陶冠峰,孙淑艳.物种分布模型在海洋物种潜在分布预测中面临的大数据挑战[J].海洋信息.2019
[3].王婧如,王明浩,张晓玮,孙杉,赵长明.同倍体杂交物种紫果云杉的生态位分化及其未来潜在分布区预测[J].林业科学.2018
[4].朱耿平,乔慧捷.Maxent模型复杂度对物种潜在分布区预测的影响[J].生物多样性.2016
[5].张路.MAXENT最大熵模型在预测物种潜在分布范围方面的应用[J].生物学通报.2015
[6].邓浩,纪力强.物种潜在分布地预测系统PSDS的设计与实现[J].生物多样性.2008
[7].左闻韵,劳逆,耿玉英,马克平.预测物种潜在分布区——比较SVM与GARP[J].植物生态学报.2007
[8].陈浩,陈利军.利用遥感和GIS的方法预测外来入侵物种的潜在分布[J].遥感学报.2007
[9].陈浩,陈利军,Thomas,P.Albright.以豚草为例利用GIS和信息理论的方法预测外来入侵物种在中国的潜在分布[J].科学通报.2007