为明确影响欧洲山杨林分布的主导环境因子,量化不同时期的潜在适生区,本研究借助MaxEnt模型与ArcGIS空间分析技术,融合我国境内910个欧洲山杨林点位及生物气候数据,对其在当前及4个未来时期的潜在适生区进行预测分析。结果表面,MaxEnt...为明确影响欧洲山杨林分布的主导环境因子,量化不同时期的潜在适生区,本研究借助MaxEnt模型与ArcGIS空间分析技术,融合我国境内910个欧洲山杨林点位及生物气候数据,对其在当前及4个未来时期的潜在适生区进行预测分析。结果表面,MaxEnt模型受试者工作特征曲线下面积(Area under the curve, AUC)值为0.889,预测结果有较好可靠性。欧洲山杨林的分布主要受年降水量(bio12)、最冷季度的降水量(bio19)、最冷季度的平均温度(bio11)、年平均温度(bio1)、最干燥季度的平均温度(bio9)、最热月份的最高温度(bio5)影响。与当前适生区相比,四种气候情境下,未来四个年代的适生区均有扩张趋势。展开更多
文摘为明确影响欧洲山杨林分布的主导环境因子,量化不同时期的潜在适生区,本研究借助MaxEnt模型与ArcGIS空间分析技术,融合我国境内910个欧洲山杨林点位及生物气候数据,对其在当前及4个未来时期的潜在适生区进行预测分析。结果表面,MaxEnt模型受试者工作特征曲线下面积(Area under the curve, AUC)值为0.889,预测结果有较好可靠性。欧洲山杨林的分布主要受年降水量(bio12)、最冷季度的降水量(bio19)、最冷季度的平均温度(bio11)、年平均温度(bio1)、最干燥季度的平均温度(bio9)、最热月份的最高温度(bio5)影响。与当前适生区相比,四种气候情境下,未来四个年代的适生区均有扩张趋势。
文摘构建准确的滑坡预测模型和确定环境因子的贡献程度,对滑坡易发性评价具有重要意义。在以往研究中,最大熵物种分布(maximum entropy model,MaxEnt)模型因其对样本量要求低、预测精度高和可避免模型过度拟合等优点,被广泛运用在生态学领域。以沅陵县为研究区,基于342处滑坡灾害点数据和9个环境变量,分别采用确定性系数(certainty factor,CF)模型、逻辑回归(Logistic)模型和MaxEnt模型对沅陵县进行滑坡易发性分区预测。同时采用刀切法(Jackknife)检验环境因子对预测结果的贡献程度,确定滑坡地质灾害的主要影响因素。结果表明:确定性系数模型、逻辑回归模型和MaxEnt模型的受试者特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)下面积(area under the curve,AUC)值分别为0.827、0.803、0.911,3种模型的预测精度均较高,且MaxEnt模型精度最高,表现较好;河流是影响研究区滑坡灾害发生贡献程度最高的环境因子;滑坡灾害主要发育在以河流为中心向外延伸100 m范围内,集中分布在沅江、深溪和兰溪附近。研究能为沅陵县地质灾害易发性评价提供一种新的方法。
