基于MaxEnt模型的长江江豚在江西潜在适生区预测

Abstract

基于地理分布记录和环境因子变量数据,采用MaxEnt模型,利用41个有效分布点,模拟1970—2060年不同气候情景下长江江豚(Neophocaena asiaeorientalis)在江西的适生分布区,筛选影响分布的主导因子。结果显示:MaxEnt模型模拟预测精度较高,AUC值在0.9以上; 在近当代气候条件下,长江江豚在江西的高适生分布区主要分布于鄱阳湖通长江水道,中适生区主要分布于高适生区边缘。最干季降雨量(bio-17)、最湿季均温(bio-08)和最热季均温(bio-10)对长江江豚在江西潜在地理分布影响较大,其中对最干季降雨量需求最严格。MaxEnt模型预测贡献率前3的环境变量为等温性(bio-03)、年均降雨量(bio-12)和bio-10; 置换重要值前3的环境变量为bio-10、bio-08和bio-03。可以预测,未来长江江豚的中适生区面积将有一定减少,总体表现为下降趋势,而高适生区在不同社会经济模式下存在差异,潜在高适生区存在由鄱阳湖通长江水道向“五河”扩散分布的趋势