【摘 要】
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本文优化了疣果匙荠分布数据筛选方式和MaxEnt软件参数设置,使用ENMTools剔除了冗余分布数据,调用R程序包Kuenm从1 240个不同参数组合的MaxEnt模型中筛选确定了最优参数.基于分布数据和参数优化的MaxEnt预测结果表明,疣果匙荠在中国的高度适生区和中度适生区分别占陆地总面积的9.4％和60.1％左右,温度和降水量是影响疣果匙荠分布的主要非生物因素.疣果匙荠在中国的入侵风险主要集中在4个方面,一是随植物引种传入扩散,二是国内既有发生区的扩大,三是随进口粮谷传入扩散,四是沿边境地区自然传入
【机 构】
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宜宾职业技术学院,宜宾 644000;宜宾海关,宜宾 644000;四川师范大学生命科学学院,成都 610101
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本文优化了疣果匙荠分布数据筛选方式和MaxEnt软件参数设置,使用ENMTools剔除了冗余分布数据,调用R程序包Kuenm从1 240个不同参数组合的MaxEnt模型中筛选确定了最优参数.基于分布数据和参数优化的MaxEnt预测结果表明,疣果匙荠在中国的高度适生区和中度适生区分别占陆地总面积的9.4％和60.1％左右,温度和降水量是影响疣果匙荠分布的主要非生物因素.疣果匙荠在中国的入侵风险主要集中在4个方面,一是随植物引种传入扩散,二是国内既有发生区的扩大,三是随进口粮谷传入扩散,四是沿边境地区自然传入.
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