南京林业大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 48 ›› Issue (1): 161-168.doi: 10.12302/j.issn.1000-2006.202207027
收稿日期:
2022-07-10
修回日期:
2023-03-09
出版日期:
2024-01-30
发布日期:
2024-01-24
通讯作者:
佘济云
基金资助:
LUO Chuying1(), SHE Jiyun1,*(), TANG Zichao2
Received:
2022-07-10
Revised:
2023-03-09
Online:
2024-01-30
Published:
2024-01-24
Contact:
SHE Jiyun
摘要:
【目的】探讨影响濒危植物银杉(Cathaya argyrophylla)种群发生的关键因子及预测其在当前与未来的潜在分布区,为银杉天然种质资源的保护和引种栽培提供理论依据。【方法】基于银杉的41个样本点,结合气候、地形、土壤、辐射因子数据,采用MaxEnt模型预测当前情景下银杉的潜在分布区,评估不同环境因子对银杉地理分布的影响,同时以未来共享社会经济数据(SSPs)作为气候数据,预测银杉未来的潜在分布区。【结果】当前气候条件下,银杉核心适生区面积约为1.325×105 km2,约占我国国土面积的1.38%;最干月份降水量、下行紫外线辐射、海拔、最冷月份最低温度对银杉分布影响的累计贡献率为91.9%,是影响银杉地理分布的主导因子。未来3种气候情景下,银杉核心适生区面积均有增加,但仍以黔、湘、桂、渝为中心。【结果】当前气候条件下,银杉核心适生区面积约为1.325×105 km2,约占我国国土面积的1.38%,最干月份降水量、下行紫外线辐射、海拔、最冷月份最低温度对银杉分布影响的累计贡献率为91.9%,是影响银杉地理分布的主导因子。未来3种气候情景下,银杉核心适生区面积均有增加,但仍以黔、湘、桂、渝为中心。以生存概率大于0.5作为适应范围,则适宜银杉生存的主要环境条件为:最干月份降水量18.03~215.63 mm,下行紫外线辐射1 070 728 ~1 437 806 W/m2,海拔493.68 ~ 1 731.10 m,最冷月最低温-1.01~4.05 ℃。【结论】最干月份降水量、下行紫外线辐射可以被认定是影响银杉潜在分布的主要因子。在3种未来气候情景下,银杉的核心适生区均呈扩张趋势,扩张区主要分布于云南、浙江、福建、贵州4省。此外,中间发展路径情景(SSP2-4.5)更适合银杉的生长与繁殖。
中图分类号:
罗楚滢,佘济云,唐子朝. 基于SSPs气候场景的濒危植物银杉潜在分布区预测[J]. 南京林业大学学报(自然科学版), 2024, 48(1): 161-168.
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表1
环境变量及基于最大熵模型的各环境变量贡献率"
变量类型 type of factors | 环境变量 environment variables | 贡献率/% contribution rate |
---|---|---|
土壤因子 soil factor | 土壤参考深度soil reference depth | 0.7 |
顶层土壤质地topsoil texture | 0.3 | |
淤泥含量silt content | 0.6 | |
沙含量sediment concentration | 0.1 | |
黏土含量clay content | 0.1 | |
酸碱度potential of hydrogen | 0.1 | |
土壤有效含水量available soil water amount | — | |
有机碳含量organic carbon content | 0.5 | |
气候因子 climatic factor | 年平均气温(bio1)annual mean temperature | — |
平均气温日较差(bio2)mean diurnal range | — | |
等温性(bio3)isothermality | 1.9 | |
气温季节性变动系数(bio4) temperature seasonality | — | |
最热月最高温(bio5) max temperature of the warmest month | — | |
最冷月最低温(bio6) min temperature of the coldest month | 2.1 | |
气温年较差(bio7)temperature annual range | — | |
最湿季度平均温度(bio8) mean temperature of the wettest quarter | — | |
最干季度平均温度(bio9) mean temperature of the driest quarter | — | |
最暖季度平均温度(bio10) mean temperature of the warmest quarter | — | |
最冷季度平均温度(bio11) mean temperature of the coldest quarter | — | |
年降水量(bio12)annual precipitation | — | |
最湿月份降水量(bio13) precipitation of the wettest month | — | |
最干月份降水量(bio14) precipitation of the driest month | 66.1 | |
降水量季节性变化(bio15) precipitation seasonality | 0.8 | |
最干季度降水量(bio16) precipitation of the wettest quarter | — | |
最湿季度降水量(bio17) precipitation of the driest quarter | 0.6 | |
最暖季度降水量(bio18) precipitation of the warmest quarter | 0.4 | |
最冷季度降水量(bio19) precipitation of the coldest quarter | — | |
地形因子 topographic factor | 海拔(高程) elevation | 9.1 |
坡度slope | 1.5 | |
坡向aspect | 0.5 | |
辐射因子 radiation factor | 下行紫外线辐射 surface downward UV radiation flux | 14.6 |
表2
不同气候情景下银杉核心适生区空间变化"
气候变化情景 climate change scenario | 核心适生区面积/×104km2 core suitable area | 变化率/% change rate | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
扩张 expand | 保留 hold | 缩减 reduce | 整体变化量 change amount | 扩张 expand | 保留 hold | 缩减 reduce | |
2050s(SSP1-2.6) | 5.59 | 7.67 | 5.47 | +0.12 | 0.58 | 0.80 | 0.57 |
2050s(SSP2-4.5) | 19.60 | 9.49 | 3.65 | +15.95 | 2.03 | 0.98 | 0.38 |
2050s(SSP5-8.5) | 10.26 | 8.14 | 4.99 | +5.27 | 1.06 | 0.85 | 0.52 |
2070s(SSP1-2.6) | 7.06 | 8.00 | 5.13 | +1.93 | 0.73 | 0.83 | 0.53 |
2070s(SSP2-4.5) | 16.35 | 9.61 | 3.52 | +12.83 | 1.70 | 1.00 | 0.37 |
2070s(SSP5-8.5) | 9.65 | 8.52 | 4.62 | +5.03 | 1.00 | 0.88 | 0.48 |
2090s(SSP1-2.6) | 12.18 | 8.44 | 4.69 | +7.49 | 1.26 | 0.88 | 0.49 |
2090s(SSP2-4.5) | 14.44 | 8.41 | 4.72 | +9.72 | 1.50 | 0.87 | 0.49 |
2090s(SSP5-8.5) | 11.24 | 8.40 | 4.74 | +6.50 | 1.17 | 0.87 | 0.49 |
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