【摘 要】
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小蓬草[Conyza canadensis(L.)Cronq.]为一级恶性入侵种,广泛分布于各省份。根据野外调查和相关数据库,获得小蓬草的128条有效分布数据,结合Pearson相关分析筛选获得14个环境变量,基于最大熵模型(MaxEnt)预测了小蓬草的潜在分布区。结果表明:基于MaxEnt模型预测小蓬草潜在适生区的受试者工作特征曲线,AUC平均值为0.858,说明预测结果良好;刀切法(jackknife method)分析表明,降水量变异系数、最干月份降水量、最冷季平均温度和最湿月份降水量4个环境变量对
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院,绿洲生态教育部重点实验室,新疆大学生命科学与技术学院,塔城地区国土资源规划研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41561013),国家林业局委托项目(211-62210)。
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小蓬草[Conyza canadensis(L.)Cronq.]为一级恶性入侵种,广泛分布于各省份。根据野外调查和相关数据库,获得小蓬草的128条有效分布数据,结合Pearson相关分析筛选获得14个环境变量,基于最大熵模型(MaxEnt)预测了小蓬草的潜在分布区。结果表明:基于MaxEnt模型预测小蓬草潜在适生区的受试者工作特征曲线,AUC平均值为0.858,说明预测结果良好;刀切法(jackknife method)分析表明,降水量变异系数、最干月份降水量、最冷季平均温度和最湿月份降水量4个环境变量对
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