基于MaxEnt模型的云南干热河谷适生树种选择OA北大核心CHSSCDCSTPCD
基于MaxEnt模型识别和预测云南干热河谷适生树种,对于改善和恢复其生态治理能力具有重要意义。收集40种具有代表性的潜在适生树种地理分布数据,结合气候、地形和土壤等环境因子,利用MaxEnt模型筛选适生树种。预测当前和2021—2040年四种气候情景下(SSP126、SSP245、SSP370和SSP585)适生树种适生区的分布格局,划分优先种植区域,并明确MaxEnt模型用于树种选择的可行性。结果表明:(1)当前气候情景下,影响干热河谷潜在适生…查看全部>>
谢孟;张学星;罗燕;马永鹏;李伟;杨琳祥;柳文;赵培仙;李正红;马宏
中国林业科学研究院高原林业研究所,昆明650233 南京林业大学风景园林学院,南京210037云南省林业和草原科学院,昆明650204元谋县林业和草原局,元谋651300云南省极小种群野生植物综合保护重点实验室,中国科学院昆明植物研究所,昆明650201云南吉成园林科技股份有限公司,弥勒652399中国林业科学研究院高原林业研究所,昆明650233 南京林业大学风景园林学院,南京210037中国林业科学研究院高原林业研究所,昆明650233 南京林业大学风景园林学院,南京210037元谋县林业和草原局,元谋651300中国林业科学研究院高原林业研究所,昆明650233中国林业科学研究院高原林业研究所,昆明650233 国家林业和草原局资源昆虫培育与利用重点实验室,昆明650233
经济学
云南干热河谷MaxEnt模型气候变化树种选择优先种植区
《生态学报》 2024 (9)
P.3689-3707,19
云南省重点研发计划“特色优良乡土观赏树种选择及应用研究”(202202AE090012)云南省生物种业和农产品精深加工专项(202302AE090018)兴滇人才支持计划青年人才专项(YNWR-QNBJ-2019-010)。
评论