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基于MaxEnt模型和ArcGIS的藜麦气候适宜性研究 被引量:1

Climate Suitability of Quinoa Based on MaxEnt Model and ArcGIS
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摘要 开展藜麦气候适宜性研究对于优化藜麦布局、气候资源开发利用具有重要意义。本研究基于藜麦(Chenopodium quinoa Willd)在全球的分布数据和影响其分布的气象数据,利用最大熵模型(MaxEnt),基于地理信息系统(ArcGIS),研究影响藜麦种植分布的主要生物气候因素及其气候适宜性。结果表明:MaxEnt模型能够很好地模拟藜麦在全球的潜在分布(AUC值为0.936)。采用刀切法对生物气候因素进行分析发现,年平均温度、温度季节变化方差、最冷季度平均温度、最热月份最高温度、最冷月份最低温度、最湿季度平均温度是影响藜麦分布的主要生物气候因素,累计贡献率达89.1%。藜麦在全球的潜在适生区主要分布在欧洲西部,非洲南部、东部和安第斯山脉西麓,北美洲美国的中西部地区,大洋洲澳大利亚的东南部沿海地区和新西兰大部分地区,亚洲中国的云贵高原和北部大部分地区。适宜藜麦种植的高度适生区,中度适生区和低度适生区占陆地面积的1.83%、3.11%和10.49%。仅考虑气候因子的情况下,我国的云南、青海、甘肃、陕西、山西、内蒙等省份的部分地区具有较大的发展潜力。 It’s important to study climate factors to Quinoa suitability for Quinoa distribute and climatic resources development.Quinoa distribution sites’information globally and climatic factors were collected to evaluate the impacts of them on Quinoa distribution by MaxEnt model.Results showed that,MaxEnt model could predict Quinoa distribution well,AUC value was 0.936.Annual mean temperature,standard deviation of temperature seasonal change,mean temperature of the coldest quarter,max temperature of the warmest month,max temperature of the coldest month,mean temperature of the wettest quarter were the key factors to Quinoa distribute.The rate of cumulative contribution of them reached to 89.1%.The potential distribution area is west of Europe,south and east of Africa,middle and west area of America and Western foot of the Andes in Latin America,southern-east of Austria and much area of New Zealand,the Yunnan-Guizhou Plateau and much area of north of China in Asia.The areas of high suitability,moderate suitability and low suitability to Quinoa accounted for 1.83%,3.11%,and 10.49%of the land area..Yunnan,Qinghai,Gansu,Shanxi,Inner Mongolia have advantages according the climate factors.
作者 李东育 刘贝 徐养诚 孙大帅 宋笑 韩大勇 LI Dongyu;LIU Bei;XU Yangcheng;SUN Dashuai;SONG Xiao;HAN Dayong(Yili Normal University,Yili'Xinjiang 835000,China;Institute of resources and ecology,Yili Normal University,Yili'Xinjiang 835000,China;Agriculture and Rural Bureau of Yili Kazak Autonomous Prefecture,Yili'Xinjiang 835000,China;SGS-CSTC Technical Service(Qingdao)Company Limited,Qingdao'Shandong 266101,China)
出处 《天津农业科学》 CAS 2022年第12期82-85,共4页 Tianjin Agricultural Sciences
基金 伊犁师范大学植物生态学重点学科项目(YLUPE202001)。
关键词 藜麦 气候适宜性 最大熵模型 气候影响因子 Quinoa climatic suitability maxEnt model climatic impact factors
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