基于最大熵模型的板栗种植适宜性评价方法OA

【目的】开展板栗种植适宜性评价,为北京市怀柔区板栗产业布局的优化提供科学依据。【方法】选取北京市怀柔区439个板栗分布点,收集涵盖地形、气候、土壤、植被等在内的62个环境协变量数据,利用最大信息熵模型(Max-Ent Model)、熵权法及相关性分析构建评价模型,开展种植适宜性评价。【结果】海拔、河道网络距离、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、最冷月的最低温度、温度季节性变化、速效钾、坡度、地形湿度指数、最干季的降水量、全钾、有效锰、母岩母质、年降水量、有效硼、有效磷和有效锌是影响怀柔板栗分布的主要环境因子。MaxEnt模型的最优特征组合参数为线性及二次特征(Linear and quadratic,LQ),调控倍频参数为1,AUC=0.918。适宜性评价结果显示怀柔区板栗种植优势区和适宜区分别占总面积的9.93%和21.77%,经验证,93.10%的板栗分布点位于适宜区及以上等级,预测结果与现状的种植区具有较高一致性。【结论】利用MaxEnt模型定量评价北京市怀柔区板栗的种植适宜性,划分了种植适宜区,为怀柔板栗产业规划以及资源配置优化提供了科学依据。