基于MaxEnt模型的双条杉天牛全球适生区预测及分析

摘要

为防止双条杉天牛Semanotus bifasciatus进一步扩散及制订相关检疫措施，收集双条杉天牛现有的分布点数据，从19个生物气候变量中筛选关键的生物气候变量，优化调控倍频及特征组合等模型参数，利用优化后的MaxEnt模型预测当前气候条件下及未来气候条件下双条杉天牛在全球的适生区。结果显示：共筛选148个分布点数据；优化后的调控倍频为0.2，特征组合为二次型Q；预测模型受测试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）与横坐标围成的区域面积（area under ROC curve,AUC）值为0.982，表明模型的预测精度较高；最干季均温和最冷季均温是影响双条杉天牛分布的主要因素；未来气候条件低强迫情景SSP126下双条杉天牛在全球的适生区面积增大，且呈现向北扩张的趋势。

关键词

双条杉天牛 / MaxEnt模型 / 气候变化 / 潜在地理分布

基金资助

国家林业和草原局揭榜挂帅项目-防护林重点病虫害防控技术研究（202401-10）; 国家自然科学基金（32371889）