换一批优于单一最大熵生态位模型的混合烟粉虱生境风险评估模型
A habitat risk assessment model for mixed Bemisia tabaci that outperforms a single MaxEnt
摘要预测入侵生物的潜在地理分布、快速评估其高脆弱性区域是实现入侵生物前瞻性风险预警的重要手段.MaxEnt生态位模型是目前应用最广泛的生境风险评估方法,操作简单,预测精度较高,但模型对数据的质量和数量过分依赖.以烟粉虱Bemisia tabaci为对象,引入地理探测器显式描述评价因子的空间关联规律和贡献度,结合MaxEnt生态位模型,提出一种混合生境风险评估模型(Geo-MaxEnt),并与单一 MaxEnt生态位模型进行对比.结果表明:(1)地理探测器模型显示,海拔(0.56)、土地利用(0.43)、最热月最高温度(0.36)和年平均温度(0.30),对烟粉虱的空间分布具有显著影响,各因子对烟粉虱生境的影响存在显著的差异.海拔和土地利用PD值最高,是影响烟粉虱生境的主要驱动因子.环境因子的交互作用强化了各个因子的影响力.(2)单一 MaxEnt生态位和所构建的模型总体精度分别是94.86％(AUC0.91)和98.13％(AUC0.94),相较之下,所构建的模型精度略高,表明所构建的模型是合理的,具有高度的可靠性;(3)对于高风险区,混合模型优于MaxEnt模型,但两者在空间分布方面高度一致,主要分布在东部区域;对于非适生区,两种模型结果较为一致,MaxEnt模型的非适生区略大于混合模型.地理探测器能够解释入侵驱动因素相互作用和协同效应,能够较好地表达入侵昆虫生境适宜度与候选因子的生态学意义,在评价入侵昆虫生境风险上更为有效.
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栏目名称
DOI
10.5846/stxb202110112849
发布时间
2023-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
福建省自然基金面上项目（2020J011376）
国家重点研发计划（2021YFC2600403）
福建省农业高质量发展协同创新工程（XTCXGC2021015）
福建省智慧农业科技创新团队（CXTD2021013-1）
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