Page 177 - 《广西植物》2026年第6期

１ ０ ９ ２ 广 西 植 物 ４６ 卷
区划分为 ４ 个等级( 陈程浩等ꎬ ２０２３)ꎬ即 Ｐ<０.４１
为非适生区、０.４１≤Ｐ<０.６２ 为低适生区、０.６２≤Ｐ<
０.８５ 为中适生区和 Ｐ≥０.８５ 为高适生区ꎮ 使用
ＧＩＳ 软件统计分析各适生区的分布范围和面积ꎬ计
算现行气候与未来气候情景下的澳洲坚果适生区
面积ꎬ获得未来气候情景下扩张、收缩和保留的适
生区范围和面积ꎬ进而分析气候变化对澳洲坚果

潜在适生区分布面积的影响ꎮ
１.６ 质心分析
为分析不同气候情景下澳洲坚果适生区质心
的变化ꎬ在 ＡｒｃＧＩＳ １０. ７ 中对栅格数 据 进 行 重 分
类ꎬ将适生区赋值为 １ꎬ其余区域则为 Ｎｏ ｄａｔａꎮ 利
用分区统计工具计算各气候情景下潜在适生区的
质心ꎬ 从 而 分 析 其 质 心 变 化ꎮ 质 心 的 计 算 公 式 图 ３ 不同气候情景下的 ＡＵＣ
Ｆｉｇ. ３ ＡＵＣ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｌｉｍａｔｅ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ
如下:
ｎ ｎ
∑ Ａ Ｘ ｉ ∑ Ａ Ｙ ｉ
ｉ
ｉ
Ｘ ＝ ｉ ＝ １ ｎ ꎻ Ｙ ＝ ｉ ＝ １ ꎮ 变量范围ꎬ本研 究 设 置 ＭａｘＥｎｔ 模 型 的 存 在 概 率
Ｇ
Ｇ
ｎ
∑ Ａ ｉ ∑ Ａ ｉ
ｉ ＝ １ ｉ ＝ １ (Ｐ)阈值为 ０.５ꎬ最终选择年均气温( ＢＩＯ１)、年均
式中:Ｘ 和 Ｙ 分别为质点的坐标位置ꎻＡ 为质
Ｇ Ｇ ｉ 降水量(ＢＩＯ１２)、等温性( ＢＩＯ３) 和年均温变化范
点ꎻｉ 为当前的质点ꎻｎ 为质点数量ꎻＸ 和 Ｙ 分别为 围(ＢＩＯ７)作为限制澳洲坚果分布的主导环境变量
ｉ
ｉ
第 ｉ 个离散目标物的坐标位置ꎮ
进行分析ꎮ 图 ５ 为环境变量与存在概率间的响应
曲线ꎬ该曲线显示澳洲坚果最佳适生范围如下:
２ 结果与分析
ＢＩＯ１ 为 ２０ ~ ２５ ℃ ꎻ ＢＩＯ１２ 为 １ ５００ ~ ４ ３００ ｍｍꎻ
ＢＩＯ３ 为 ４５％ ~ ５４％ꎻＢＩＯ７ 为<８ ℃ ꎮ
２.１ ＭａｘＥｎｔ 模型精度检验 ２.３ 澳洲坚果当前在中国的潜在适生区预测
本研究现行气候下 ＲＯＣ 曲线训练集和测试集
现行气候情景下ꎬ结果如图 ６ 所示ꎬ澳洲坚果
的平均 ＡＵＣ 值分别为 ０.９７９ 和 ０.９６６ꎬ未来不同气
在中国西南和东南沿海地区分布最密集ꎬ仅四川
候情景下的 ＡＵＣ 值均达到 ０.９６０ 以上( 图 ３)ꎬ证
南部、重庆西南部、贵州、湖北、湖南、江西、香港、
明 ＭａｘＥｎｔ 模型预测结果极佳ꎬ该模型能够极好地
浙江等地呈碎片化分布ꎬ地理分布范围为 ９１.０°—
模拟澳洲坚果的潜在分布ꎮ ４
１２２.０°Ｅ、１８. １°—３１.６°Ｎꎬ 总 面 积 为 ４０. １５ × １０
２.２ 环境变量筛选结果 ２
ｋｍ ꎬ占全国总面积的 ４.１８％ꎮ
刀切法(图 ４)表明ꎬ年均温( ＢＩＯ１)、年均温变 ４ ２
低、中、高适生区面积分别为 ２４.５６ × １０ ｋｍ
化范围(ＢＩＯ７)、年均降水量( ＢＩＯ１２) 和最干季度 ４ ２ ４ ２
(２.５６％)、１５.３１ × １０ ｋｍ (１.５９％)、０.２８ × １０ ｋｍ
降水量(ＢＩＯ１７)４ 个因子的训练增益得分均超过
(０.２９％)ꎮ 澳洲坚果适生区从北至南依次呈低 －
１.４ꎬ其中 ＢＩＯ１ 得分( >２.２) 最佳ꎬ其余因子得分尚 中－高连片分布ꎮ 其中ꎬ高适生区主要集中在云南
未超过 １ꎮ 贡 献 率 排 序 前 ４ 的 因 子 为 年 均 气 温 ２ ２
(１ ７２０.８３ ｋｍ )、广西(４０９.７２ ｋｍ )、广东(３３６.８１
(ＢＩＯ１)、年均降水量( ＢＩＯ１２)、等温性( ＢＩＯ３)、年 ｋｍ )、海南(１５２.７８ ｋｍ )、台湾(１３０.５６ ｋｍ ) 和西
２
２
２
均温 变 化 范 围 ( ＢＩＯ７)ꎬ 贡 献 率 分 别 为 ６３. ４％、 藏(４４.４４ ｋｍ )等地ꎬ而中适生区集中于云南和广
２
１４.９％、１１.５％、３.６％ꎬ累计贡献率为 ９３.４％ꎮ 这表 东等地ꎮ
明气候因子是预测澳洲坚果适生区的主要因素ꎮ ２.４ 未来不同气候情景下中国澳洲坚果适生区预测
本研究选择累计贡献率>９０％且不低于 ３％的 不同时间阶段ꎬ各气候情景适生区面积有较
变量作为影响澳洲坚果潜在适生区的主导环境变 大差 异 ( 图 ７ 和 图 ８ )ꎮ ２０４０ｓ 时 期ꎬ ＳＳＰ１￣２. ６、
量ꎮ 为便于寻找最适宜澳洲坚果生长发育的环境 ＳＳＰ２￣４.５、ＳＳＰ５￣８.５ 气候情景下澳洲坚果适生区总