基于MaxEnt模型的我国典型有毒杂草分布区预测OA

在全球气候变化和人类活动等因素的影响之下,我国草地存在不同程度的退化。毒杂草型草地退化不同于其他类型的草地退化,没有表现出明显的植被减少特征,较难通过常规手段进行大区域识别。但是,精确识别区域毒杂草的时空分布,可为合理评估草地生产力及载畜量、合理利用草地资源并有效防治毒杂草提供指导。通过最大熵模型(MaxEnt),本研究对不同气候情景下我国6种主要有毒杂草的潜在分布区进行了模拟预测。结果表明:1) MaxEnt模型在历史气候、SSP126和SSP245这3种气候情景下的模拟精度均较高,模型结果可信。2) 6种有毒杂草的分布均主要受到温度、降水和放牧率的影响,其中最干月降水量、最湿月降水量、温度年较差和降水季节性为主要影响因素。3)在当前环境背景下,6种有毒杂草之中,小花棘豆(Oxytropis glabra)存在的面积高达53%,面积占比最大;无叶假木贼(Anabasis aphylla)的适生区面积最小,对我国草地生态系统的影响最低。4)有毒杂草入侵的高适生区占我国国土面积的2.57%,主要集中在新疆准噶尔盆地、塔里木河流域附近、黄土高原以及黄河流域,并且在西藏日喀则、河北、北京有零散分布。5)未来气候情景下,我国主要有毒杂草分布区将呈现进一步扩张趋势。本研究可为草地退化的治理和放牧区的监管提供数据指导,对于理清毒杂草入侵的驱动机制,促进牧草地生态效益最大化也具有重要的现实意义。