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World File Search SystemMaxent
使用Maxent
近年来，荞麦（fagopyrum spp。）越来越受到西伯利亚乌龟甲虫（Rhinoncus sibiricus faust）的破坏。成年人和若虫以叶片组织和Cau-demles为食，从而破坏其茎和叶。在这项研究中，我们研究了R的习惯，分布和环境影响。 sibiricus使用Maxent，一种生态利基模型。 使用R。使用Maxent软件来组织并优化了有关先前现场调查和2013年气候数据的侵扰网站和气候数据的地理信息。 结果表明r中的人口波动。 sibiri与温度，湿度及其空间分布的变化有关。 在当前气候条件下，r。 Sibiricus主要分布在中国北部，在中国西南部零星分布。 生存概率阈值的值> 0.3为：最潮湿月期间的降水（Bio13），70.31–137.56 mm；最冷季度（BIO11）的平均温度，-15.00–0.85˚C；最温暖季度的平均温度（BIO10），11.88–23.16°C；最冷季度（Biol9）的降水量为0-24.39毫米。 对模型造成70％> 70％的主要因素是最潮湿的月份和最冷季度的降水，以及在最温暖和最冷的区域内的平均温度。 在两个未来的气候模型下，健身区的中心向北移动。 我们的结果将有助于指导行政决策，并支持有兴趣建立R的控制和管理策略的农民。 sibiricus。在这项研究中，我们研究了R的习惯，分布和环境影响。sibiricus使用Maxent，一种生态利基模型。使用R。使用Maxent软件来组织并优化了有关先前现场调查和2013年气候数据的侵扰网站和气候数据的地理信息。结果表明r中的人口波动。sibiri与温度，湿度及其空间分布的变化有关。在当前气候条件下，r。Sibiricus主要分布在中国北部，在中国西南部零星分布。生存概率阈值的值> 0.3为：最潮湿月期间的降水（Bio13），70.31–137.56 mm；最冷季度（BIO11）的平均温度，-15.00–0.85˚C；最温暖季度的平均温度（BIO10），11.88–23.16°C；最冷季度（Biol9）的降水量为0-24.39毫米。对模型造成70％> 70％的主要因素是最潮湿的月份和最冷季度的降水，以及在最温暖和最冷的区域内的平均温度。在两个未来的气候模型下，健身区的中心向北移动。我们的结果将有助于指导行政决策，并支持有兴趣建立R的控制和管理策略的农民。sibiricus。这项研究也可以作为对其他侵入性害虫的未来研究的参考。
使用Maxent模型
作为维持高山生态系统稳定性的基石物种，西藏杜松（Sabina tibetica）是Qinghai-tibetan高原特有的，海拔2,800–4,600 m。我们采用了10个生物气候和地形变量的Maxent模型来预测其在RCP4.5和RCP8.5方案下的分布变化，适用于2050年和2070年。模型性能通过五倍空间交叉验证（AUC = 0.932）验证，并利用了99个现场调查和生物多样性数据库中的发生记录。最低冬季温度（35.1％的贡献）和最温暖的季度降水（18.9％）成为主要驱动因素。当前合适的栖息地（4.69×10 4 km 2）预计在RCP4.5-2050和2.78×10 4 Km 2（40.7％）下，在2070。在高排放方案下，合适的区域将收缩至3.83×10⁴km²（RCP8.5-2050）和3.86×10 4 km 2（RCP8.5-2070），分别减少了18.3％和17.7％。范围收缩集中在西川和西藏东南西藏，RCP4.5-2070表现出最严重的栖息地损失。，范围收缩集中在西丘瓦西部和西藏东南部。在Yarlung Zangbo Valley和Hengduan山脉中确定了优先保护区。这项研究提供了对Sabina Tibetica气候脆弱性的定量评估，为全球变化下的高空生态系统提供了自适应管理的关键见解。
基于最大熵模型Maxent
杜鹃花Delavayi Franch。主要在1,200–3,200米的海拔地区，在宽阔的常绿森林和灌木丛中繁衍生息。它有利于凉爽，潮湿的气候，并在酸性土壤中蓬勃发展。由于其高观赏性，药物和科学价值，了解其生态需求和最佳培养范围至关重要。这项研究分析了关键的环境因素及其阈值，影响其分布，并使用现有的分布数据以及当前和预测的气候数据以及现有的分布数据来预测R. delavayi的未来潜在栖息地。结果表明，主要环境影响者是土壤pH（4.9-5.4），最干燥月份（10-20毫米）的降水量分别为41.8、24.1和18.3％。它还显示出合适栖息地的趋势下降：从当前条件下的27.75×10 4 km 2，到2050年代的3.69×10 4 km 2，到2070年代的2.65×10 4 km 2。
在不同的气候变化情景
1 Sert -O（DEAS）的Agroning工程系，联邦Sergipe大学（UFS），Eng。Jorge Neto -KM 03，S/N，我们的Gl O Ria 49680-000的圣母，如果是巴西； nilsononufv@gmail.com 2 Tri-Mineiro科学技术学院农学系（IFTM校园Uberl dnia），Uberl-NDIA 38400-970，MG，巴西MG； Philipe.corcino@gmail.com 3蔬菜生产毕业计划，Jeqeitinhonha联邦大学和Mucuri，JK Campus，Diamantina 39100-000，MG，巴西； gildiano.oliveira@ufvjm.edu.br（g.s.d.o.）; edmond.barry@ufvjm.edu.br（E.J.D.V.B.）; marcus.alvarenga@ufvjm.edu.br（M.A.S.）4 Agroning Engineering系（DEA），联邦Sergipe大学（UFS），基督教49100-000，SE，巴西； alisson.da-silva-santana@unl.edu（A.D.S.S.S. ）; bacci.ufs@gmail.com（L.B.） 5昆虫学和植物病理学劳动，北弗卢米宁州立大学达西·里贝罗（UENF），坎波斯·戈斯塔卡兹斯28013-602，巴西RJ； silva.gersonadriano@gmail.com 6森林科学毕业生计划，Jequitinhonha联邦大学和Mucuri，JK Campus，Diamantina 39100-000，巴西MG； aguiar.fernanda@ufvjm.edu.br 7，UFV校园，UFV校园联邦大学昆虫学系，Viçosa36570-000，巴西毫克； picanco@ufv.br 8蔬菜生产研究生的计划，托坎特斯联邦大学，古鲁皮校园，古鲁皮77402-970，到巴西； rsarmento@mail.uft.edu.br *通信：ricardo.siqueira@ufvjm.edu.br.br4 Agroning Engineering系（DEA），联邦Sergipe大学（UFS），基督教49100-000，SE，巴西； alisson.da-silva-santana@unl.edu（A.D.S.S.S.）; bacci.ufs@gmail.com（L.B.）5昆虫学和植物病理学劳动，北弗卢米宁州立大学达西·里贝罗（UENF），坎波斯·戈斯塔卡兹斯28013-602，巴西RJ； silva.gersonadriano@gmail.com 6森林科学毕业生计划，Jequitinhonha联邦大学和Mucuri，JK Campus，Diamantina 39100-000，巴西MG； aguiar.fernanda@ufvjm.edu.br 7，UFV校园，UFV校园联邦大学昆虫学系，Viçosa36570-000，巴西毫克； picanco@ufv.br 8蔬菜生产研究生的计划，托坎特斯联邦大学，古鲁皮校园，古鲁皮77402-970，到巴西； rsarmento@mail.uft.edu.br *通信：ricardo.siqueira@ufvjm.edu.br.br
哪种SDM模型，Climex vs. Maxent，最佳预测在气候变化方案下，在全球范围内sarta分布？
简单摘要：我们的研究使用机械和相关的小众模型评估了Aeolesthes Sarta建立的全球风险。害虫（已知会影响各种硬木树木）由于其隔离状态对国际贸易构成威胁。使用物种出现和气候数据的基于物种特异性生理阈值和Maxent模型的Climex模型投射了其潜在分布。这两个模型都与当前的分布很好地保持一致，预测了中部和南半球的较宽范围，不包括极端北部地区。未来的气候变化可能会扩大其范围，尤其是在存在其寄主物种的欧洲和北美。温度和降水是影响其分布的关键因素。这些模型为政策制定者和贸易谈判者提供了宝贵的见解，以制定基于科学的害虫管理和贸易协定的决策，从而有助于监视全球潜在的害虫介绍。
气候变化对betula tianschanica rupr
结果：Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明，较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的，而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言，高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积（AUC）得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873，表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此，本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果，Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉，伊利河盆地，伊斯西克 - 库尔湖，图班湖，图班河盆地，伊蒂斯河，乌尔蒂什河，乌尔ungur河，波格达山脉，鲍格达山脉，哈萨克山脉，哈萨克山脉，阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流，在所有情况下，栖息地区域均显示出增长，除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显，在同一时间范围内的SSP58.5方案下，该区域显着扩展42.7％。相反，RF模型在总计
软件包“预测”
divide_polygons。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6信封。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7接下来。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。9 Hull_model。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10最大。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11混乱。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14部分响应。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 pa_o_valuate。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17情节。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 pwd_sample。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 pycnophy。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 RMSE。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 SDM。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。24阈值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
气候变化对橄榄适合性领域的影响
摘要每个人都越来越感受到气候变化的影响。在农业地区的作物生产中特别观察到这种影响。橄榄栽培最广泛的地区，以及气候变化的影响最多的地区是地中海地区。türkiye的橄榄种植主要在爱琴海和地中海地区进行。本研究旨在根据气候变化预测来确定橄榄适合区域的变化。在研究中使用了三种不同的全球气候模型（HADGEM2-E，GFDL-ESM2M和CSIRO）。根据生物气候参数计算每个数据集的平均值。WorldClim数据用作参考气候数据。使用RCP 4.5和RCP 8.5投影数据进行了研究。三个不同时期的数据 - 参考期，使用2050年代和2080年代的年。Maxent和Bioclim物种分布模型用于生成橄榄的适用性图。在Bioclim模型中，在RCP 4.5 2050，RCP 4.5 2080，RCP 8.5 2080和RCP 8.5 2050期间中，在非常合适的区域中，在非常合适的地区下降了8％，18.6％，20％和23.4％。与参考期相比，在RCP 4.5 2050，RCP 4.5 2080，RCP 4.5 2080，RCP 8.5 2080和RCP 8.5 2050中，在非常合适的区域中的59.3％，40.6％，69.7％和5.8％下降了59.3％，40.6％，69.7％和5.8％。橄榄的平均AUC值为0.874，标准偏差为0.002。获得的AUC测试值表明该模型对橄榄敏感且描述性。
使用最大熵
现有的森林政策推动了菲律宾的低供应和高出木材出口。这项研究使用了最大熵（Maxent）方法，投影了菲律宾在菲律宾中的当前和潜在分布。还确定了海岸·孔塔塔（Shorea contora）在保护区和未来可收获区域的位置，并假定其潜在的木材生产收入。Maxent是一种机器学习算法，可估计发生的物种概率分布。出现数据（存在 - 缺乏）和环境变量用作运行模型的输入。生成了两个模型，完整的模型和最终模型。主成分分析（PCA）工具用于减少数量并选择环境变量。完整模型在曲线下的ROC为0.755区域（AUC），而最终模型的ROC为0.772 AUC值和土地覆盖率的值最高。与使用所有变量的完整模型不同，最终模型仅包含合适的变量，不包括高度相关以防止结果高估的变量。适合该物种的区域约为710万公顷，而不合适的区域为2000万公顷。该物种的最高潜在收获区域是Agusan del Sur，覆盖了518,570.42公顷。S。在压力条件下（例如损坏的土壤）种植时，脉管长期生长。当玉米被插入和受精时，这会改善。该物种的财务业绩很差，与传统培养的外来者相比，由于其旋转持续时间较长，因此在财务上最不可能可行。即使木材的价格上涨，这也可以降低内部收益率和净现值。
在气候变化下，树种在更大的khing山范围内的适应：larix gmelinii和quercus mongolica之间的生态策略差异
摘要：全球变暖显着影响北半球中高纬度地区的森林生态系统，改变了树木的生长，生产力和空间分布。此外，不同树种对气候变化的反应中存在空间和时间异质性。这项研究的重点是中国大韩国范围的两个关键物种：Larix Gmelinii（Rupr。）kuzen。（Pinaceae）和Quercus Mongolica Fisch。ex ledeb。（fagaceae）。我们利用了Kuenm R软件包优化的Maxent模型，以考虑三种不同共享的社会经济途径：SSP1-2.6，SSP2-4.4和SSP5-8.5。我们分析了313个分销记录和15个环境变量，并采用了地理空间分析来评估栖息地的要求和移民策略。最大模型具有较高的预测精度，而蒙古Quercus的曲线下面积为0.921，而Larix Gmelinii的面积为0.985。通过调整正则化乘数和特征组合来实现高精度。影响Larix Gmelinii栖息地的关键因素包括最冷季节的平均温度（BIO11），最温暖的季节的平均温度（BIO10）（Bio10）和最干燥季度的降水（Bio17）。相反，蒙古斯山古（Quercus Mongolica）的栖息地适用性在很大程度上受年平均温度（BIO1），海拔和年降水量的影响（Bio12）。这些结果表明对气候变化的自适应反应不同。在所有情况下，尤其是在SSP5-8.5的情况下，Mongolica Quercus Mongolica的宜居区通常都在增加，而Larix Gmelinii经历了更复杂的栖息地变化。两种物种的分布质心都有望转移西北。我们的研究提供了对更大的克林加亚范围对气候变化的针叶性和阔叶种类的不同反应的见解，这对保护和管理该地区的森林生态系统至关重要。