稀疏群團狀物種分布模型和抽樣技術的研究.pdf

1、物種分布與環(huán)境關系的研究、物種分布的模擬和生物多樣性分布格局的模擬，在全球變化、生物多樣性監(jiān)測、保護和評價以及外來種入侵等方面都具有重要的理論和實踐意義。然而，無論是植物種與環(huán)境的關系分析，還是其潛在分布區(qū)的模擬及未來分布趨勢的預測，最基本的、也是最重要的工作應該是對物種分布現(xiàn)狀的調查和記錄。
　　森林資源的調查，特別是對于稀疏群團狀分布的森林資源，如珍稀喬木樹種、灌木、草本及瀕臨滅絕的動物等的調查，比較難執(zhí)行，而且一般的調查方法

2、效率不高。為了提高稀疏群團狀分布資源調查的精度和效率，國內外應用自適應群團抽樣調查技術和方法進行調查。對稀疏群團分布的物種進行調查，自適應群團抽樣也存在一些問題，例如，在調查前人們事先無法知道稀疏群團物種的分布狀況。因此，研究如何簡便快捷的調查稀疏群團物種資源的分布，具有非常重要的現(xiàn)實意義。
　　物種分布模型可以利用物種已知的或是未知的分布點與其對應的環(huán)境因子的關系，預測物種的所有可能的分布狀況。自適應群團抽樣與物種分布模型相結合

3、，應用物種分布模型事先對物種的分布狀況進行預測，使自適應群團抽樣調查技術更具有針對性和實用性。因此，研究物種分布模型和抽樣技術的結合具有重要的意義。
　　本論文以內蒙古磴口縣巴彥高勒鎮(zhèn)烏蘭布和沙漠邊緣地區(qū)為研究區(qū)，選取沙棗（Elaeagnus angustifolia）、梭梭(Haloxylon ammodendron)、白刺(Nitraria tangtorum)和檉柳（Tamarix chinensis）研究對象，研究了四個物

4、種的空間分布格局。使用研究區(qū)域的實際調查數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，選擇物種分布模型MaxEnt模型和GARP模型進行了應用研究，并提出了物種分布模型和抽樣技術相結合的應用研究方法。在物種分布模型的研究中，主要是研究了影響物種分布模型精度的幾個因子。其中，在MaxEnt模型研究中，主要研究了訓練數(shù)據(jù)和檢驗數(shù)據(jù)的比例、改變環(huán)境變量、閾值、樣本量、樣方大小以及物種等因子對MaxEnt模型預測精度的影響；在GARP模型研究中，研究了樣本量、樣方大小以及物

5、種對其預測精度的影響。最后比較研究了MaxEnt模型和GARP模型。在研究物種分布模型和抽樣技術時，研究了物種存在的概率，并提出了在物種分布模型的指導下，對于分布稀疏群團狀分布的物種所應選擇的抽樣方法。主要研究結論和創(chuàng)新點如下：
　　主要創(chuàng)新點為：
　　1、模擬研究了多種因子對物種分布模型的預測精度的影響。
　　2、提出抽樣技術和物種分布模型結合起來進行研究的方法，利用物種分布模型預測的結果指導抽樣調查的實施。

6、　　主要結論為：
　　1、研究了樣本量、樣方大小、物種和環(huán)境變量對物種分布模型的精度影響，結果表明：樣方為10×10m時，MaxEnt物種分布模型選擇的樣本量為100預測精度最好，GARP選擇的樣本量為150預測精度最高；這兩個模型的預測精度都是在樣方大小和分辨率比較近時比較大，樣方大小和分辨率相差的比較大時，預測精度比較低；MaxEnt和GARP物種分布模型都是對物種沙棗和檉柳的預測結果比較好，對物種白刺和梭梭的預測結果稍差一些

7、。證明了物種的聚集程度不同，得出的預測精度不同；環(huán)境變量的選擇影響MaxEnt物種分布模型的預測穩(wěn)定性和精度，選擇的變量越多，可以得出的精度越高。
　　2、基于研究區(qū)域和樣方為10×10m的設計，物種沙棗和檉柳的預測的樣方物種存在概率為p≧0.55時，表示為物種存在；物種梭梭的預測的樣方物種存在概率為p≧0.45時，表示為物種存在；物種白刺的預測的樣方物種存在概率為p≧0.65時，表示為物種存在；物種花棒的樣方物種存在概率為p≧0