基于MaxEnt模型的迎春樱桃潜在适生区预测

doi:10.12302/j.issn.1000-2006.202108014

国家林草科技领军期刊
中国精品科技期刊
中国高校百佳科技期刊
江苏省新闻出版政府奖期刊奖
RCCSE林学权威期刊（A+）
CSCD核心期刊
Scopus数据库收录期刊
中文核心期刊
SCD核心期刊

作者加群：102861116

微信公众号：南京林业大学学报

高级检索

南京林业大学学报（自然科学版） ›› 2023, Vol. 47 ›› Issue (4): 131-138.doi: 10.12302/j.issn.1000-2006.202108014

基于MaxEnt模型的迎春樱桃潜在适生区预测

杨宏(), 董京京, 吴桐, 周华近, 陈洁, 李蒙, 王贤荣, 伊贤贵()

南京林业大学,南方现代林业协同创新中心,南京林业大学生态与环境学院,南京林业大学樱花研究中心,江苏南京 210037

收稿日期:2021-08-09 修回日期:2022-02-06 出版日期:2023-07-30 发布日期:2023-07-20
通讯作者: * 伊贤贵(yixiangui@njfu.edu.cn),副教授,博士。
作者简介:杨宏(1622851648@qq.com)。
基金资助:
江苏省重点研发计划(现代农业)面上项目(EB2020343);徐州市科技项目(KC21336)

Prediction of potential suitable areas of Cerasus discoidea in China based on the MaxEnt model

YANG Hong(), DONG Jingjing, WU Tong, ZHOU Huajin, CHEN Jie, LI Meng, WANG Xianrong, YI Xiangui()

Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China,College of Biology and the Environment, Cerasus Research Center,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China

Received:2021-08-09 Revised:2022-02-06 Online:2023-07-30 Published:2023-07-20

摘要/Abstract

摘要：

【目的】基于迎春樱桃(Cerasus discoidea )在当代(1970—2000年)及未来(2050s,2070s)气候变化下(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)适生区的面积变化研究,预测其潜在适生区为迎春樱桃的种质资源保护与利用提供参考依据。【方法】基于19个气候变量和3个地形因子,结合迎春樱桃现有的52条有效标本记录信息,利用最大熵MaxEnt模型并结合地理信息系统软件(Arc-GIS),分析影响迎春樱桃分布的主要因素,预测迎春樱桃的潜在分布区。【结果】当前环境条件下迎春樱桃潜在适生区主要分布于长江中下游地区,影响物种分布的主要气候因子是最干季降水量(bio17)、最冷月最低温(bio6)、季节性温度变化(bio4)和地形因子坡度(slo)。在未来气候(BCC-CSM1.1)条件下其适生区总面积呈减少趋势,但是在2050s时期,温室气体中等浓度的排放条件下(RCP4.5),物种总适生区面积出现最大值,为7.49×10⁵ km²;而2050s和2070s时期低浓度(RCP2.6)和中等浓度(RCP4.5)温室气体的排放条件下,物种的中度适生区面积保持不变。【结论】迎春樱桃适生分布区主要分布于长江中下游地区,江西、安徽、湖北、江苏与浙江等低山地区为迎春樱桃种质资源分布的核心区域。

关键词: 迎春樱桃, 适生区, MaxEnt模型

Abstract:

【Objective】Based on Cerasus discoidea of contemporary (1970-2000) suitable areas and the adaptive region of the future (2050s, 2070s) under climate change (RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5), these results provided a reference for the protection and utilization of C. discoidea germplasm resources. 【Method】Based on 19 climate variables and three topographic factors, combined with 52 valid specimens, the maximum entropy (MaxEnt) model and Arc-GIS software were used to analyze and predict the main factors and their potential distribution areas of this species. 【Result】Under current environmental conditions, the potentially suitable areas for C. discoidea are mainly distributed in the middle and lower reaches of the Yangtze River. The main climatic factors affecting its distribution were precipitation of the driest quarter (bio17), minimum temperature of the coldest month (bio6), temperature seasonality (bio4), and slope (slo). In the future climate (BCC-CSM1.1), the total suitable area of species will decreased, however, in the 2050s, under moderate greenhouse gas emission conditions (RCP4.5), the total suitable area of species will reach a maximum of 7.49×10⁵ km². However, under the conditions of low (RCP2.6) and moderate (RCP4.5) greenhouse gas emissions in the 2050s and the 2070s, the moderately suitable areas remained unchanged. 【Conclusion】The suitable distribution area of C. discoidea is mainly in the middle and lower reaches of the Yangtze River, and the low mountainous areas of Jiangxi, Anhui, Hubei, Jiangsu and Zhejiang Provinces are the core areas of this germplasm resources distribution.

Key words: Cerasus discoidea, suitable area, MaxEnt model

中图分类号:

S718

杨宏,董京京,吴桐,等. 基于MaxEnt模型的迎春樱桃潜在适生区预测[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2023, 47(4): 131-138.

YANG Hong, DONG Jingjing, WU Tong, ZHOU Huajin, CHEN Jie, LI Meng, WANG Xianrong, YI Xiangui. Prediction of potential suitable areas of Cerasus discoidea in China based on the MaxEnt model[J].Journal of Nanjing Forestry University (Natural Science Edition), 2023, 47(4): 131-138.DOI: 10.12302/j.issn.1000-2006.202108014.

图/表 7

表1

图1

图2

图3

图4

图5

表2

参考文献 38

[1]	陈涛, 胡国平, 王燕, 等. 我国野生樱属植物种质资源调查、收集与保护[J]. 植物遗传资源学报, 2020, 21(3):532-541.
	CHEN T, HU G P, WANG Y, et al. Survey,collection and conservation of wild Cerasus Mill. germplasm resources in China[J]. J Plant Genet Resour, 2020, 21(3):532-541.DOI: 10.13430/j.cnki.jpgr.20190716001.
[2]	中国科学院中国植物志编辑委员会. 中国植物志:第38卷[M]. 北京: 科学出版社, 1986:52.
	Editorial Committee of Chinese Flora, Chinese Academy of Sciences. Flora of China: Volume 38[M]. Beijing: Science Press, 1986:52.
[3]	严春风, 徐梁, 赵绮, 等. 我国原生樱属植物资源的分类研究[J]. 江苏林业科技, 2017, 44(3):35-40.
	YAN C F, XU L, ZHAO Q, et al. Classification research of Chinese native Cerasus resources[J]. J Jiangsu For Sci Technol, 2017, 44(3):35-40.DOI: 10.3969/j.issn.1001-7380.2017.03.009.
[4]	李茂华, 都金康, 李皖彤, 等. 1982—2015年全球植被变化及其与温度和降水的关系[J]. 地理科学, 2020, 40(5):823-832.
	LI M H, DU J K, LI W T, et al. Global vegetation change and its relationship with precipitation and temperature based on GLASS-LAI in 1982-2015[J]. Sci Geogr Sin, 2020, 40(5):823-832.DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2020.05.017.
[5]	傅伯杰, 牛栋, 赵士洞. 全球变化与陆地生态系统研究:回顾与展望[J]. 地球科学进展, 2005, 20(5):556-560.
	FU B J, NIU D, ZHAO S D. Study on global change and terrestrial ecosystems:history and prospect[J]. Adv Earth Sci, 2005, 20(5):556-560.DOI: 10.3321/j.issn:1001-8166.2005.05.011.
[6]	何远政, 黄文达, 赵昕, 等. 气候变化对植物多样性的影响研究综述[J]. 中国沙漠, 2021, 41(1):59-66.
	HE Y Z, HUANG W D, ZHAO X, et al. Review on the impact of climate change on plant diversity[J]. J Desert Res, 2021, 41(1):59-66.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00104.
[7]	付永硕, 李昕熹, 周轩成, 等. 全球变化背景下的植物物候模型研究进展与展望[J]. 中国科学:地球科学, 2020, 50(9):1206-1218.
	FU Y S, LI X X, ZHOU X C, et al. Progress in plant phenology modeling under global climate change[J]. Sci Sin (Terrae), 2020, 50(9):1206-1218.
[8]	张文秀, 寇一翾, 张丽, 等. 采用生态位模拟预测濒危植物白豆杉5个时期的适宜分布区[J]. 生态学杂志, 2020, 39(2):600-613.
	ZHANG W X, KOU Y X, ZHANG L, et al. Suitable distribution of endangered species Pseudotaxus chienii(Cheng) Cheng(Taxaceae) in five periods using niche modeling[J]. Chin J Ecol, 2020, 39(2):600-613.DOI: 10.13292/j.1000-4890.202002.028.
[9]	赖铭婕, 吴保欢, 崔大方. 基于DIVA-GIS的广东适生樱花预测分析[J]. 广东园林, 2020, 42(4):37-41.
	LAI M J, WU B H, CUI D F. Prediction and analysis of suitable Cerasus spp.in Guangdong Province based on DIVA-GIS[J]. Guangdong Landsc Archit, 2020, 42(4):37-41.
[10]	李蒙, 伊贤贵, 王华辰, 等. 山樱花地理分布与水热环境因子的关系[J]. 南京林业大学学报(自然科学版), 2014, 38(增刊):74-80.
	LI M, YI X G, WANG H C, et al. Studies on the relationship between Cerasus serrulata distribution region and the environmental factors[J]. J Nanjing For Univ (Nat Sci Ed), 2014, 38(S1):74-80. DOI:10.3969/j.issn.1000-2006.2014.S1.016.
[11]	朱弘, 尤禄祥, 李涌福, 等. 浙闽樱桃地理分布模拟及气候限制因子分析[J]. 热带亚热带植物学报, 2017, 25(4):315-322.
	ZHU H, YOU L X, LI Y F, et al. Modeling the geographical distribution pattern and climatic limited factors of Cerasus schneideriana[J]. J Trop Subtrop Bot, 2017, 25(4):315-322.DOI: 10.11926/jtsb.3702.
[12]	南程慧. 迎春樱居群变异与繁殖生物学研究[D]. 南京: 南京林业大学, 2012.
	NAN C H. Study on population variation and reproductive biology of Cerasus discoidea Yü et Li[D]. Nanjing: Nanjing Forestry University, 2012.
[13]	商韬, 王贤荣, 南程慧, 等. 基于SSR标记的迎春樱自然居群遗传多样性分析[J]. 甘肃农业大学学报, 2013, 48(6):104-109,115.
	SHANG T, WANG X R, NAN C H, et al. Genetic diversity in natural populations of Cerasus discoidea based on SSR markers[J]. J Gansu Agric Univ, 2013, 48(6):104-109,115.DOI: 10.13432/j.cnki.jgsau.2013.06.021.
[14]	曹向锋, 钱国良, 胡白石, 等. 采用生态位模型预测黄顶菊在中国的潜在适生区[J]. 应用生态学报, 2010, 21(12):3063-3069.
	CAO X F, QIAN G L, HU B S, et al. Prediction of potential suitable distribution area of Flaveria bidentis in China based on niche models[J]. Chin J Appl Ecol, 2010, 21(12):3063-3069.DOI: 10.13287/j.1001-9332.2010.0431.
[15]	张童, 黄治昊, 彭杨靖, 等. 基于MaxEnt模型的软枣猕猴桃在中国潜在适生区预测[J]. 生态学报, 2020, 40(14):4921-4928.
	ZHANG T, HUANG Z H, PENG Y J, et al. Prediction of potential suitable areas of Actinidia arguta in China based on MaxEnt model[J]. Acta Ecol Sin, 2020, 40(14):4921-4928.DOI: 10.5846/stxb201909161921.
[16]	王茹琳, 王明田, 罗家栋, 等. 基于MaxEnt模型的美味猕猴桃在中国气候适宜性分析[J]. 云南农业大学学报(自然科学), 2019, 34(3):522-531.
	WANG R L, WANG M T, LUO J D, et al. The analysis of climate suitability and regionalization of Actinidia deliciosa by using MaxEnt model in China[J]. J Yunnan Agric Univ (Nat Sci), 2019, 34(3):522-531.DOI: 10.12101/j.issn.1004-390X(n).201711039.
[17]	王国峥, 耿其芳, 肖孟阳, 等. 基于4种生态位模型的金钱松潜在适生区预测[J]. 生态学报, 2020, 40(17):6096-6104.
	WANG G Z, GENG Q F, XIAO M Y, et al. Predicting Pseudolarix amabilis potential habitat based on four niche models[J]. Acta Ecol Sin, 2020, 40(17):6096-6104.DOI: 10.5846/stxb201907021390.
[18]	杨启杰, 李睿. 桫椤的潜在适生区及其变化[J]. 应用生态学报, 2021, 32(2):538-548.
	YANG Q J, LI R. Predicting the potential suitable habitats of Alsophila spinulosa and their changes[J]. Chin J Appl Ecol, 2021, 32(2):538-548.DOI: 10.13287/j.1001-9332.202102.015.
[19]	许斌, 朱文泉, 李培先. 不同气候条件下桫椤在中国的潜在适生区分布[J]. 生态学报, 2020, 40(17):6105-6117.
	XU B, ZHU W Q, LI P X. Potential distributions of Alsophila spinulosa under different climates in China[J]. Acta Ecol Sin, 2020, 40(17):6105-6117.DOI: 10.5846/stxb201907241565.
[20]	刘清亮, 李垚, 方升佐. 基于MaxEnt模型的青钱柳潜在适宜栽培区预测[J]. 南京林业大学学报(自然科学版), 2017, 41(4):25-29.
	LIU Q L, LI Y, FANG S Z. MaxEnd model-based indentification of potential Cyclocarya paliurus cultivation regions[J]. J Nanjing Fore Univ (Nat Sci Ed), 2017, 41(4):25-29. DOI:10.3969/j.issn.1000-2006.201608010.
[21]	王雨生, 王召海, 邢汉发, 等. 基于MaxEnt模型的珙桐在中国潜在适生区预测[J]. 生态学杂志, 2019, 38(4):1230-1237.
	WANG Y S, WANG Z H, XING H F, et al. Prediction of potential suitable distribution of Davidia involucrata Baill in China based on MaxEnt[J]. Chin J Ecol, 2019, 38(4):1230-1237.DOI: 10.13292/j.1000-4890.201904.024.
[22]	陈俪心, 和梅香, 王彬, 等. 基于MaxEnt模型的凉山山系珙桐种群适宜生境分布及其影响因素分析[J]. 四川大学学报(自然科学版), 2018, 55(4):873-880.
	CHEN L X, HE M X, WANG B, et al. Analysis of suitable habitat distribution and its influence factors of Davidia involucratain Liangshan Mountains based on MaxEnt model[J]. J Sichuan Univ (Nat Sci Ed), 2018, 55(4):873-880.DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2018.04.035.
[23]	沈永平, 王国亚. IPCC第一工作组第五次评估报告对全球气候变化认知的最新科学要点[J]. 冰川冻土, 2013, 35(5):1068-1076.
	SHEN Y P, WANG G Y. Key findings and assessment results of IPCC WGI fifth assessment report[J]. J Glaciol Geocryol, 2013, 35(5):1068-1076.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0240.2013.0120.
[24]	齐国君, 陈婷, 高燕, 等. 基于Maxent的大洋臀纹粉蚧和南洋臀纹粉蚧在中国的适生区分析[J]. 环境昆虫学报, 2015, 37(2):219-223.
	QI G J, CHEN T, GAO Y, et al. Potential geographic distribution of Planococcus minor and P. lilacinus in China based on MaxEnt[J]. J Environ Entomol, 2015, 37(2):219-223.DOI: 10.3969/j.issn.1674-0858.2015.02.1.
[25]	邹天娇, 倪畅, 郑曦. 基于MaxEnt模型的北京浅山区珍稀植物适生区预测及管理[J]. 中国城市林业, 2020, 18(4):17-22.
	ZOU T J, NI C, ZHENG X. Prediction and management of rare plant suitable area in hilly areas of Beijing based on MaxEnt model[J]. J Chin Urban For, 2020, 18(4):17-22.DOI: 10.12169/zgcsly.2019.03.27.0001.
[26]	柳晓燕, 李俊生, 赵彩云, 等. 基于MaxEnt模型和ArcGIS预测豚草在中国的潜在适生区[J]. 植物保护学报, 2016, 43(6):1041-1048.
	LIU X Y, LI J S, ZHAO C Y, et al. Prediction of potential suitable area of Ambrosia artemisiifolia L. in China based on MaxEnt and ArcGIS[J]. J Plant Prot, 2016, 43(6):1041-1048.DOI: 10.13802/j.cnki.zwbhxb.2016.06.023.
[27]	孙蓉, 刘影. 基于MaxEnt模型的江西省白桂木生境适宜性评价[J]. 南方林业科学, 2020, 48(2):23-27.
	SUN R, LIU Y. Habitat suitability evaluation of Artocarpus hypargyreus Hance in Jiangxi Province based on MaxEnt model[J]. South China For Sci, 2020, 48(2):23-27.DOI: 10.16259/j.cnki.36-1342/s.2020.02.005.
[28]	樊信, 盘金文, 何嵩涛. 气候变化背景下基于MaxEnt模型的刺梨潜在适生区分布预测[J]. 西北植物学报, 2021, 41(1):159-167.
	FAN X, PAN J W, HE S T. Prediction of the potential distribution of Rosa roxburghii under the background of climate change based on MaxEnt model[J]. Acta Bot Boreali Occidentalia Sin, 2021, 41(1):159-167.DOI: 10.7606/j.issn.1000-4025.2021.01.0159.
[29]	姚祺, 李佶芸, 赵垦田. 基于MaxEnt模型的巨柏青藏高原生态适宜性研究[J]. 高原农业, 2021, 5(2):109-114.
	YAO Q, LI J Y, ZHAO K T. Research on ecological suitability of giant cypress on Qinghai-Tibet Plateau based on MaxEnt model[J]. J Plateau Agric, 2021, 5(2):109-114.DOI: 10.19707/j.cnki.jpa.2021.02.001.
[30]	王广, 张莹, 张娇, 等. 基于MaxEnt模型的半夏潜在适宜分布研究[J]. 武汉轻工大学学报, 2018, 37(6):35-40.
	WANG G, ZHANG Y, ZHANG J, et al. Potential distribution of Pinellia ternata based on MaxEnt model[J]. J Wuhan Polytech Univ, 2018, 37(6):35-40.DOI: 10.3969/j.issn.2095-7386.2018.06.005.
[31]	南程慧, 伊贤贵, 王华辰, 等. 迎春樱群落主要种群生态位研究[J]. 南京林业大学学报(自然科学版), 2014, 38(增刊):89-92.
	NAN C H, YI X G, WANG H C, et al. Study on the niche of the main populaition in Cerasus discoidea community[J]. J Nanjing For Univ (Nat Sci Ed), 2014, 38(S1):89-92.DOI: 10.3969/j.issn.1000-2006.2014.S1.018.
[32]	江苏省植物研究所. 江苏植物志:上册[M]. 南京: 江苏人民出版社,1977.
	Jiangsu Institute of Botany. Flora of Jiangsu: Volume 1[M]. Nanjing: Jiangsu People's Publishing House, 1977.
[33]	傅书遐. 湖北植物志[M]. 武汉: 湖北科技出版社, 2002.
	FU S X. Flora Hubeiensis[M]. Wuhan: Hubei Science and Technology Press, 2002.
[34]	LI M, SONG Y F, SYLVESTER S P, et al. Comparative analysis of the complete plastid genomes in Prunus subgenus Cerasus (Rosaceae):molecular structures and phylogenetic relationships[J]. PLoS One, 2022, 17(4):e0266535.DOI: 10.1371/journal.pone.0266535.
[35]	YAN J W, LI J H, YU L, et al. Comparative chloroplast genomes of Prunus subgenus Cerasus (Rosaceae):insights into sequence variations and phylogenetic relationships[J]. Tree Genet Genomes, 2021, 17(6):50.DOI: 10.1007/s11295-021-01533-8.
[36]	朱弘, 伊贤贵, 朱淑霞, 等. 基于叶绿体DNA atpB-rbcL片段的典型樱亚属部分种的亲缘关系及分类地位探讨[J]. 植物研究, 2018, 38(6):820-827.
	ZHU H, YI X G, ZHU S X, et al. Analysis on relationship and taxonomic status of some species in Subg.Cerasus Koehne with chloroplast DNA atpB-rbcL fragment[J]. Bull Bot Res, 2018, 38(6):820-827.DOI: 10.7525/j.issn.1673-5102.2018.06.004.
[37]	朱弘. 尾叶樱桃(Cerasus dielsiana)系统分类地位与种群生物地理学研究[D]. 南京: 南京林业大学, 2020.
	ZHU H. Phylogenetic position and population biogeography of Cerasus dielsiana(Rosaceae)[D]. Nanjing: Nanjing Forestry University, 2020.
[38]	朱弘, 伊贤贵, 朱淑霞, 等. 中国亚热带特有植物尾叶樱桃的研究进展[J]. 中国野生植物资源, 2020, 39(1):35-40.
	ZHU H, YI X G, ZHU S X, et al. Research progress of Cerasus dielsiana,an endemic plants from subtropical China[J]. Chin Wild Plant Resour, 2020, 39(1):35-40.DOI: 10.3969/j.issn.1006-9690.2020.01.009.

环境因子 environment factor	代码 variable code	变量 variable name	贡献率/% contribution rate	重要性/% significance	环境因子 environment factor	代码 variable code	变量 variable name	贡献率/% contribution rate	重要性/% significance
气候因子 climatic factor	bio1	年均气温	0	0	气候因子 climatic factor	bio12	年降水量	0	0
	bio2	昼夜温差均值	0	0		bio13	最湿月降水量	0	0
	bio3	等温性	0	0		bio14	最干月降水量	0	0
	bio4^*	季节性温度变化	5.7	3.8		bio15	降水变异系数	0	0
	bio5	最暖月最高温	0	0		bio16	最湿润季降水量	0	0
	bio6^*	最冷月最低温	9.4	41.9		bio17^*	最干季降水量	73.4	2
	bio7	气温年较差	0	0		bio18	最暖季降水量	0	0
	bio8	最湿润季均温	0	0		bio19^*	最冷季降水量	3.6	48.1
	bio9^*	最干季均温	2.6	30.2	地形因子 topographic factor	alt	海拔	0	0
	bio10	最暖季均温	0	0		asp	坡向	0	0
	bio11	最冷季均温	0	0		slo^*	坡度	5.3	1

情景及年代 scenario and era		总适生区 total suitable area		高度适生区 highly suitable area		中度适生区 moderate suitable area		低度适生区 low suitable area
情景及年代 scenario and era		面积/ ×10⁵ km² area	占比/% percentage	面积/ ×10⁵ km² area	占比/% percentage	面积/ ×10⁵ km² area	占比/% percentage	面积/ ×10⁵ km² area	占比/% percentage
当代current		7.40	—	1.06	—	2.21	—	4.13	—
RCP2.6	2050s	7.01	94.73	1.25	117.92	2.40	108.60	3.36	81.36
	2070s	7.20	97.30	1.06	100.00	2.40	108.60	3.74	90.56
RCP4.5	2050s	7.49	101.22	1.54	145.28	2.40	108.60	3.55	85.60
	2070s	7.30	98.65	1.25	117.92	2.40	108.60	3.65	88.38
RCP8.5	2050s	6.91	93.38	1.25	117.92	2.11	95.48	3.55	85.60
	2070s	6.91	93.38	1.34	126.42	2.02	91.40	3.55	85.60

基于MaxEnt模型的迎春樱桃潜在适生区预测

Prediction of potential suitable areas of Cerasus discoidea in China based on the MaxEnt model

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 7

参考文献 38

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

作者

读者

审稿

[1]	杨宏, 伊贤贵, 王贤荣, 吴桐, 周华近, 陈洁, 李蒙, 朱兆青. 樱花新品种‘元春’[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2024, 48(2): 275-276.
[2]	韩淑敏, 闫伟, 杨雪栋, 胡博, 于凤强, 高润红. 白榆在我国的潜在分布格局及未来变化[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2023, 47(3): 103-110.
[3]	董京京, 陈洁, 杨宏, 李蒙, 王贤荣, 伊贤贵. 华中樱桃适生区模拟和生态特征分析[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2022, 46(3): 213-221.
[4]	龚茂佳, 王娟, 付小勇, 寇卫利, 鲁宁, 王秋华, 赖虹燕. 云南广西蒜头果适生区预测及环境影响因子[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2022, 46(2): 44-52.
[5]	吴帆, 朱沛煌, 季孔庶. 马尾松分布格局对未来气候变化的响应[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2022, 46(2): 196-204.
[6]	缪菁, 王勇, 王璐, 许晓岗. 基于MaxEnt模型的苦槠潜在地理分布格局变迁预测[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2021, 45(3): 193-198.
[7]	林司曦, 叶建仁. 栎树猝死病在中国的入侵风险评估[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2020, 44(6): 161-168.
[8]	黄红兰, 钟沃谷, 衣德萍, 蔡军火, 张露. 未来气候变化对我国毛红椿适生区分布格局的影响预测[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2020, 44(3): 163-170.
[9]	程强, 吴小芹, 叶建仁, 林司曦. 菊方翅网蝽在南京分布及其对中国的风险分析[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2020, 44(1): 125-130.
[10]	陈禹衡, 吕一维, 殷晓洁. 气候变化下西南地区12种常见针叶树种适宜分布区预测[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2019, 43(6): 113-120.
[11]	马青江, 孙操稳, 张乐英, 胡梓恒, 张仕娇, 洑香香. 东亚四照花群体中国潜在适生区预测研究[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2019, 43(5): 135-140.
[12]	江一帆,李明阳,刘雅楠,刘菲. 气候变化对湖南省马尾松适宜生境影响分析[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2019, 43(04): 94-100.
[13]	刘清亮,李垚1,3,方升佐1,2*. 基于MaxEnt模型的青钱柳潜在适宜栽培区预测[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2017, 41(04): 25-29.
[14]	林司曦,丁晓磊,叶建仁,赵琪. 李痘病毒在中国的入侵风险评估[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2016, 40(06): 187-192.
[15]	吴显坤,南程慧,汤庚国,李垚,毛丽君,张志成. 气候变化对浙江楠潜在分布范围及空间格局的影响[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2016, 40(06): 85-91.