基于Maxent模型的假臭草潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)

郭燕青, 史夢(mèng)竹, 李建宇, 傅建煒,4*, 吳梅香

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基于Maxent模型的假臭草潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)

郭燕青1,2, 史夢(mèng)竹2,3, 李建宇2,3, 傅建煒2,3,4*, 吳梅香1,3*

(1. 福建農(nóng)林大學(xué)植物保護(hù)學(xué)院, 福州 350002; 2. 福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物保護(hù)研究所, 福建省作物有害生物監(jiān)測(cè)與治理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 農(nóng)業(yè)部福州作物有害生物科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站, 福州 350013; 3. 閩臺(tái)特色作物病蟲生態(tài)防控國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 福州 350002; 4. 福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測(cè)技術(shù)研究所, 福州 350001)

為有效開展假臭草的防除工作，運(yùn)用最大熵值模型(Maxent)和地理信息技術(shù)(GIS)對(duì)假臭草()在中國的潛在分布區(qū)和影響其分布的主導(dǎo)環(huán)境變量進(jìn)行預(yù)測(cè)。運(yùn)用AUC法對(duì)預(yù)測(cè)精度進(jìn)行評(píng)價(jià)，達(dá)到“優(yōu)秀”水平。結(jié)果表明，Maxent模型預(yù)測(cè)結(jié)果具有較高的可信度。假臭草在中國的潛在適生面積為785 985 km2，占總國土面積的8.19%，主要分布在華南及東南區(qū)域，其中福建、廣東、海南和廣西省為假臭草的中高適生區(qū)。福建省的假臭草分布最為廣泛，61.98%的福建區(qū)域適合假臭草的生長(zhǎng)，其中閩南沿海為假臭草的高適生區(qū)，而閩北區(qū)域假臭草的種群密度較低。2月最低溫可能是限制假臭草分布的主要?dú)夂蜃兞?，貢獻(xiàn)率為61.70%；最干季度降水量、9月最高溫對(duì)假臭草的分布具有一定的影響。假臭草的分布預(yù)測(cè)為早期監(jiān)測(cè)和預(yù)警提供理論依據(jù)和技術(shù)支持，防止假臭草的進(jìn)一步擴(kuò)散蔓延。

假臭草；Maxent模型；潛在分布區(qū)；生態(tài)因子

假臭草()別名貓腥草，為一年生草本植物，隸屬于菊科(Compositae)假臭草屬，曾被誤認(rèn)為藿香薊()或熊耳草()[1], 原產(chǎn)南美洲，主要分布于阿根廷、巴西以及南美洲等國家[2]，現(xiàn)東半球熱帶地區(qū)也開始發(fā)現(xiàn)其蹤跡[3]。我國于20世紀(jì)80年代首次在香港發(fā)現(xiàn)[4]，隨后在深圳、海南、福建、廣西等省市自治區(qū)陸續(xù)發(fā)現(xiàn)[5]。由于其具有很強(qiáng)的擴(kuò)散性等入侵植物的特征，國家環(huán)?？偩衷?014年將假臭草定義為入侵植物，并在第三批外來入侵種名單中給予公示確認(rèn)[6]。近年來，假臭草在我國南方多個(gè)地區(qū)的農(nóng)田、果園(如柑橘園)等建立種群[7]，嚴(yán)重破壞生境，并造成一定的經(jīng)濟(jì)損失。

目前用于入侵生物潛在分布區(qū)分析的生態(tài)模型已有多種，如GARP、CLIMEX、BIOCLIM、Domain、SVM等。采用Domain模型和GARP (genetic algorithm for rule-set production)生態(tài)位模型對(duì)假臭草分布進(jìn)行了分析，認(rèn)為高危區(qū)為廣東、廣西、云南、海南大部分地區(qū)、福建及臺(tái)灣沿海區(qū)域等，且水分和溫度對(duì)其分布具有顯著影響[8]。最大熵值法(maximum entropy model, Maxent)模型主要是通過對(duì)物種已知分布點(diǎn)和環(huán)境變量找出最大的熵，從而對(duì)物種的分布區(qū)進(jìn)行預(yù)測(cè)[9]。有研究表明，在物種分布數(shù)據(jù)不全的情況下，Maxent模型的預(yù)測(cè)結(jié)果具有非常高的精確度[10–12]。本文利用前期野外調(diào)查、網(wǎng)上數(shù)字標(biāo)本館的假臭草分布數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)記載的基礎(chǔ)上，結(jié)合26項(xiàng)環(huán)境變量，利用Maxent模型對(duì)假臭草的潛在適生區(qū)進(jìn)行預(yù)測(cè)，明確假臭草的高適生區(qū)和對(duì)環(huán)境變量的響應(yīng)特征，為有效防控假臭草的擴(kuò)散提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

分布點(diǎn)數(shù)據(jù)采集 外來入侵植物假臭草分布點(diǎn)數(shù)據(jù)主要來源：①實(shí)地采樣調(diào)查：調(diào)查的樣點(diǎn)參考中華人民共和國農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《外來草本植物普查技術(shù)規(guī)程》(NY/T 1861-2010)規(guī)定[13]，每條線路針對(duì)生態(tài)環(huán)境類型，采取大范圍、多點(diǎn)調(diào)查的方式調(diào)查假臭草的分布情況。用云采集軟件(由福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物保護(hù)研究所開發(fā))記錄其分布、采集數(shù)據(jù)和經(jīng)緯度坐標(biāo)。②文獻(xiàn)資料查閱：檢索國內(nèi)公開發(fā)表的有關(guān)假臭草的期刊和學(xué)位論文等，獲得其分布地理信息。③從中國數(shù)字植物標(biāo)本館(http:// www.cvh.ac.cn/)、教學(xué)標(biāo)本共享平臺(tái)(http://mnh.scu. edu.cn/)、中國自然標(biāo)本館(www.nature-museum.net)和中國植物圖像庫(www.plantphoto.cn)中搜索假臭草，根據(jù)查詢到的結(jié)果，查看圖片所記錄的地址。根據(jù)查詢到的地址使用GPSspg (http://www.gpsspg. com/latitude-and-longitude.htm)網(wǎng)站提供的經(jīng)緯度批量查詢功能[14]，以確定經(jīng)緯度坐標(biāo)，輸出地址級(jí)別為：區(qū)縣級(jí)別。

環(huán)境變量選取 本研究選取的環(huán)境變量因子有溫度相關(guān)(Bio01~Bio11)、降水量相關(guān)(Bio12~ Bio19)的19個(gè)生物氣候因子[15]和7個(gè)單月數(shù)據(jù)(如太陽輻射、風(fēng)速、水蒸汽壓[16]等)(表1)。26個(gè)環(huán)境變量從世界氣象數(shù)據(jù)庫(http://www.worldclim.org/)中下載。將所有圖層進(jìn)行ASCII格式轉(zhuǎn)換備用。

數(shù)據(jù)處理 采用緩沖區(qū)分析法對(duì)假臭草分布數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和校對(duì)，排除人為因素導(dǎo)致分布點(diǎn)過多的數(shù)據(jù)。排除方法：由于本文采用的空間分辨率為2.5 are-minutes (約4.5 km)，故設(shè)置緩沖區(qū)為3 km，兩個(gè)分布點(diǎn)在同一個(gè)緩沖區(qū)時(shí)，保留1個(gè)點(diǎn)[17]。根據(jù)Maxent軟件要求，將收集的假臭草實(shí)際分布點(diǎn)按物種名，分布點(diǎn)經(jīng)度和緯度順序排列，并生成.CSV格式文件。

1.2 方法

軟件來源 Maxent模型軟件在http://biodi- versityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/[9]下載，版本為3.3.3k。ArcGIS version 10.5來源于http:// www.arcgis.com/features/index.html。地理數(shù)據(jù)從國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)(http://ngcc.sbsm.gov.cn/)中獲得1∶400萬中國地圖和中國行政區(qū)劃圖作為底圖[18]。

表1 用于Maxent模型中的環(huán)境變量

環(huán)境變量相關(guān)性的檢驗(yàn)和篩選 使用刀切法來判斷環(huán)境變量對(duì)假臭草分布的影響[19]。利用Maxent模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，并非所有的環(huán)境變量都對(duì)假臭草的分布預(yù)測(cè)具有影響，因此，需要剔除貢獻(xiàn)率低的環(huán)境變量后，保留貢獻(xiàn)率大于1.0%的變量進(jìn)行模型擬合[20–22]。使用Arcgis的Spatial Analyst Tools的Extract Value to Point功能將269個(gè)分布點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的環(huán)境變量值提取后，用Spearman相關(guān)系數(shù)法計(jì)算剩余的環(huán)境變量間的相關(guān)性，如果相關(guān)系數(shù)大于0.8，則二者之間存在共線性關(guān)系，只需要保留1個(gè)環(huán)境因子[23]。

模型運(yùn)行 將假臭草分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境變量數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入Maxent軟件的“Samples”和“Envi-ronment layers”，隨機(jī)選取75%的分布點(diǎn)作為訓(xùn)練集(training data)用于模型的建立，剩余的分布點(diǎn)作為測(cè)試集(test data)，模型迭代500次, 從而獲得Praxelis-clematidea.asc文件。將Praxelis-clematidea.asc文件導(dǎo)入ArcGIS中，用Extract by Mask提取出中國及福建省的預(yù)測(cè)結(jié)果。將模型輸出的ASCII文件柵格化，利用Spatial Analyst Tools里的Reclassify功能進(jìn)行重分類，根據(jù)適生區(qū)值的大小，將假臭草潛在分布區(qū)依次劃分為4個(gè)等級(jí)：適生值<0.12為非適生區(qū)、0.12~0.25為低適生區(qū)、0.25~0.5為中適生區(qū)、>0.5為高適生區(qū)[24]。

Maxent模型的精度檢測(cè) 用受試者操作特性曲線(receiver operating characteristic curve, ROC)分析法來檢驗(yàn)[25–27]。分別以1-特異性和靈敏度為橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，ROC與橫坐標(biāo)圍成的面積即為AUC (area under curve)值[28–29]。為了確定該模式的可靠性，需要對(duì)AUC值進(jìn)行評(píng)估，一般認(rèn)為AUC值越接近1，表明所使用的環(huán)境變量預(yù)測(cè)的結(jié)果越準(zhǔn)確[30]。一般認(rèn)為0.5~0.6為預(yù)測(cè)失敗、0.6~0.7為預(yù)測(cè)結(jié)果較差、0.7~0.8為預(yù)測(cè)結(jié)果一般、0.8~0.9為預(yù)測(cè)結(jié)果良好、大于0.9表明預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)秀[31–32]。

2 結(jié)果和分析

2.1 假臭草在福建及中國的分布情況

本次共調(diào)查了福建省9個(gè)地級(jí)市中的15個(gè)市轄區(qū)、12個(gè)縣級(jí)市、39個(gè)縣，共計(jì)66個(gè)縣(市、區(qū))，共記錄入侵植物分布信息4 049條(圖1: A)，其中假臭草分布點(diǎn)信息179個(gè)。將相近點(diǎn)進(jìn)行合并，最終獲得80個(gè)假臭草在福建省的分布點(diǎn)(圖1: B)。將文獻(xiàn)和網(wǎng)站中查詢到的假臭草分布點(diǎn)與實(shí)地考察的分布點(diǎn)進(jìn)行合并，最終獲得269個(gè)分布點(diǎn)(圖2)。

2.2 ROC曲線對(duì)Maxent模型預(yù)測(cè)結(jié)果的精度檢測(cè)

使用全部環(huán)境變量對(duì)假臭草分布情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲得ROC曲線和AUC值，基于所有環(huán)境變量(圖3: A)和主導(dǎo)環(huán)境變量(圖3: B)所構(gòu)建的模擬訓(xùn)練集和驗(yàn)證數(shù)據(jù)的AUC分別為0.982和0.967, 0.975和0.971，表明預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)秀。

2.3 影響假臭草分布的環(huán)境變量

根據(jù)環(huán)境變量對(duì)假臭草的貢獻(xiàn)率，篩選出16個(gè)貢獻(xiàn)值大于1.00%的環(huán)境變量，隨后用Spearman相關(guān)性檢測(cè)各環(huán)境變量間的相關(guān)性(表2)，并剔除相關(guān)性大于0.8的環(huán)境變量，最終獲得7個(gè)主要的環(huán)境變量，并通過Maxent模型分析7個(gè)環(huán)境變量對(duì)假臭草潛在分布區(qū)的貢獻(xiàn)率，以揭示各環(huán)境變量的相對(duì)重要性。結(jié)果表明，2月最低溫(Tmin02)是影響假臭草分布的主要環(huán)境變量，貢獻(xiàn)率高達(dá)61.70%;其次最干季降水量(Bio17)和9月最高溫(Tmax09)對(duì)假臭草分布的貢獻(xiàn)率合計(jì)為28.20%；影響較小的環(huán)境變量為5月太陽輻射(Srad05)、5月降水量(Prec05)、7月降水量(Prec07)和最濕季降水量(Bio16)，貢獻(xiàn)率合計(jì)為10.1%。

圖1 福建省假臭草分布調(diào)查。A: 調(diào)查點(diǎn); B: 分布點(diǎn)。

圖2 假臭草在中國的已知分布

圖3 Maxent模型對(duì)假臭草預(yù)測(cè)結(jié)果的ROC曲線驗(yàn)證。A: 基于所有環(huán)境變量; B: 基于主導(dǎo)環(huán)境變量。

表2 環(huán)境變量間的Spearman相關(guān)系數(shù)

刀切法分析結(jié)果表明(圖5)可以看出，2月最低溫是影響假臭草分布的主要變量，其訓(xùn)練增益超過2.0；最干季降水量、9月最高溫和5月降水量是影響假臭草分布的次要環(huán)境變量，訓(xùn)練增益超過1.4。另外3種環(huán)境變量的重要性依次為最濕季降水量>5月太陽輻射>7月降水量。這與相對(duì)貢獻(xiàn)率的結(jié)果一致，所選的環(huán)境變量能夠較好的反映和刻畫其生長(zhǎng)特性。

2.4 假臭草在福建省和中國的適生區(qū)預(yù)測(cè)

Maxent模型能夠很好地預(yù)測(cè)假臭草的分布區(qū)域。預(yù)測(cè)結(jié)果表明，假臭草的潛在適生面積為785 985 km2，占總國土面積的8.19%，其中高適生區(qū)面積為162 288 km2，中適生區(qū)面積為279 364 km2，低適生區(qū)面積為334 332 km2。假臭草主要分布在華南及東南區(qū)域，福建、廣東、海南和廣西為假臭草的中高適生區(qū)(圖6)；福建省東南區(qū)域、廣東、海南和臺(tái)灣西部沿海區(qū)域均為假臭草的高適生區(qū)。

圖4 影響假臭草分布的主要環(huán)境變量及其貢獻(xiàn)率

圖5 刀切法檢測(cè)主要環(huán)境變量對(duì)假臭草在中國分布影響的重要程度

圖6 基于Maxent模型預(yù)測(cè)的假臭草在中國的分布

福建省為假臭草分布的高適生區(qū)，Maxent模型運(yùn)行結(jié)果表明，假臭草在福建省的潛在適生面積為7685 km2，占福建省總面積的61.98%，其中高適生區(qū)面積為5 700 km2，約占45.97%，中適生區(qū)面積為2 210 km2，低適生區(qū)面積為1 760 km2。從圖7可知，福建省為假臭草分布的高危區(qū)域，閩南沿海區(qū)域?yàn)榧俪舨莸母哌m生區(qū)，而在閩北區(qū)域假臭草的種群密度較低。

2.5 假臭草分布區(qū)域的生態(tài)特征

對(duì)假臭草分布起主要作用的環(huán)境變量是2月最低溫，其次是最干季降水量和9月最高溫。根據(jù)氣候因子相應(yīng)曲線可判斷假臭草存在概率與環(huán)境變量值間的關(guān)系。一般認(rèn)為，當(dāng)分布概率大于0.5時(shí)，其對(duì)應(yīng)生態(tài)因子值適合假臭草的生長(zhǎng)。

由圖8可知，當(dāng)2月最低溫度均值<5℃時(shí)，假臭草的分布概率幾乎為零，>5℃時(shí)，分布概率急劇上升，在18℃時(shí)達(dá)到頂峰，當(dāng)9月最高溫為31℃時(shí)，達(dá)到假臭草的最適生長(zhǎng)條件。以存在>0.5概率為適宜范圍，假臭草生長(zhǎng)的最低溫為6℃，適宜的最高溫為29℃~ 33℃，即假臭草全年適合生長(zhǎng)的溫度為6℃~33℃。

圖7 假臭草在福建省的分布預(yù)測(cè)

圖8 主要環(huán)境變量的響應(yīng)曲線

最干季降水量達(dá)120 mm時(shí)，假臭草的分布概率達(dá)到頂峰。以存在>0.5概率為適宜范圍，最干季降水量為90~130 mm；5、7月份的降水量為>160 mm；最濕季降水量600~1 000 mm。因此，假臭草在降水量90~1 000 mm時(shí)可以生長(zhǎng)。

當(dāng)太陽輻射<14 300 kJ m–2d–1時(shí)，假臭草的分布概率達(dá)到頂峰，隨后開始下降，并在15 000~17 000 kJ m–2d–1間，分布概率上升，隨后開始直線下降。以存在>0.5概率為適宜范圍，太陽輻射<17 000 kJ m–2d–1時(shí)適合假臭草的生長(zhǎng)及分布。

3 討論

本研究采用的假臭草分布點(diǎn)數(shù)據(jù)來源于實(shí)地考察、文獻(xiàn)和標(biāo)本信息，因此，對(duì)建模的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)具有很好的代表性。最大熵值法(Maxent)具有對(duì)樣本的需求量小，操作簡(jiǎn)單和預(yù)測(cè)精度高等優(yōu)勢(shì)[17]?；贛axent生態(tài)位模型，將分布數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)進(jìn)行結(jié)合，能夠找出物種分布規(guī)律的最大熵，結(jié)合ArcGIS軟件[33]預(yù)測(cè)假臭草的潛在分布區(qū)在華南及東南的幾個(gè)省份，如福建、廣東、海南和廣西省等。預(yù)測(cè)區(qū)域與我國現(xiàn)今假臭草調(diào)查點(diǎn)基本符合。預(yù)測(cè)結(jié)果還表明在浙江、湖南、湖北、四川和云南省等局部區(qū)域?yàn)檫m生區(qū)，該預(yù)測(cè)結(jié)果比Domain模型和GARP模型[8]的預(yù)測(cè)結(jié)果更符合假臭草的實(shí)際發(fā)生狀況。

由于AUC不受診斷閾值的影響，且在所有閾值范圍內(nèi)均能提供評(píng)價(jià)結(jié)果，因此，AUC法被公認(rèn)為精度最佳的評(píng)價(jià)指標(biāo)[17,34]。本研究基于全部環(huán)境變量和主導(dǎo)環(huán)境變量的模擬訓(xùn)練集AUC大于0.9(非常接近1)，預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到“優(yōu)秀”水平，說明Maxent模型對(duì)假臭草的分布預(yù)測(cè)結(jié)果具有較高的可信度[26]。

全球氣候變化已經(jīng)對(duì)人類社會(huì)和自然的各方面造成了巨大影響，氣候變量對(duì)物種的分布具有主要的影響[35]。溫度作為對(duì)植物生長(zhǎng)發(fā)育最重要的外界環(huán)境因素之一，在植物生長(zhǎng)發(fā)育全過程中起到重要調(diào)節(jié)作用。本研究基于相關(guān)性分析和環(huán)境變量的貢獻(xiàn)率情況，用刀切法進(jìn)行檢驗(yàn)，表明2月最低溫對(duì)假臭草分布預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)率達(dá)61.70%，可能是影響假臭草分布的限制性變量。低溫在種子萌發(fā)和幼苗建植期對(duì)植株的影響尤其明顯，同時(shí)還影響植物的光合作用和生理代謝(如酶活性、相對(duì)離子滲透率)[36–37]。假臭草種子在低溫(5℃)時(shí)不能發(fā)芽[38], 其種子萌發(fā)的生物學(xué)零度為12.56℃[39]。9月最高溫對(duì)假臭草分布的相對(duì)貢獻(xiàn)率為13%，也是影響假臭草分布的重要因素。假臭草在35℃以上發(fā)芽率明顯下降，50℃時(shí)不能發(fā)芽[36]，在高溫(30℃/25℃)和極端高溫(40℃/35℃)環(huán)境下，入侵植物五爪金龍()、三裂葉蟛蜞菊()、空心蓮子草()和白花鬼針草()的生長(zhǎng)都受到抑制[40]。因此，假臭草對(duì)2月最低溫和9月最高溫變化的敏感性表明低溫和高溫均可能對(duì)植株生長(zhǎng)產(chǎn)生影響，相關(guān)研究有待深入。

除2月最低溫和9月最高溫，環(huán)境變量中最干季降水量對(duì)假臭草分布的相對(duì)貢獻(xiàn)率為15.2%，也是影響假臭草分布的重要因素。在海南，假臭草在干旱的西部以及比較濕潤的東部分布較多[41]，在干旱脅迫下，假臭草體內(nèi)的丙二醛、脯氨酸和葉綠素含量等均發(fā)生了不同程度的變化[42]，說明最干季降水量可能對(duì)假臭草的分布產(chǎn)生影響。

本研究中使用的Maxent模型是基于理想生態(tài)位而進(jìn)行預(yù)測(cè)的，只考慮了非生物因素的影響[43],但在實(shí)際情況中，還需要考慮生物因素，比如種間關(guān)系，地質(zhì)地貌，土壤類型等[44]。因此，預(yù)測(cè)結(jié)果與假臭草的實(shí)際分布區(qū)域會(huì)有一定偏差。除環(huán)境變量外，還應(yīng)該增加其它生物因素變量，以改善模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，這還有待于深入研究。

致謝 感謝福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院數(shù)字農(nóng)業(yè)研究所趙健研究員、陳宏助理研究員和福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物保護(hù)研究所邱榮洲副研究員等開發(fā)的云采集軟件在數(shù)據(jù)采集中提供的支持。

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Prediction of Potential Distribution Area ofBased on Maxent Model

GUO Yan-qing1,2, SHI Meng-zhu2,3, LI Jian-yu2,3, FU Jian-wei2,3,4*, WU Mei-xiang1,3*

(1. College of Plant Protection, Fujian Agriculture and Forestry University,Fuzhou 350002, China; 2. Institute of Plant Protection, Fujian Academy of Agricultural Sciences/ Fujian Key Laboratory for Monitoring and Integrated Management of Crop Pests/ Fuzhou Scientific Observing and Experimental Station of Crop Pests, Ministry of Agriculture,Fuzhou 350013, China; 3. State Key Laboratory of Ecological Pest Control for Fujian and Taiwan Crops, Fuzhou 350002, China; 4. Institute of Quality Standards & Testing Technology for Agro-Products, Fujian Academy of Agriculture Sciences, Fuzhou 350001, China)

In order to prevent and remove effectively invasive plant, the potential distribution area and dominant environment variables were predicted by using the maximum entropy model (Maxent) and the Geographic Information System (GIS) technology. The accuracy of prediction was evaluated at “excellent” level by AUC (area under curve) method. The results showed that the prediction of Maxent model had high reliability. The potential suitable growth area ofin China was 785 985 km2, accounting for 8.19% of all China land area. This species mainly distributed in southern and southeastern China, especially in Fujian, Guangdong, Hainan and Guangxi (high suitable areas). The distribution ofin Fujian Province was the widest, which 61.98% of the area was suitable for growth.It was high suitable area ofin coast of south Fujian, but the population density in the north of Fujian was low relatively. The minimum temperature in February might be the restrictive variable of the distribution ofwith the contribution rate of 61.7%. Precipitation of the driest quarter and maximum temperature in September have a certain influence on its distribution. These provided a theoretical basis for the prevention and control ofand some effective measures must be taken to prevent its spread for the further.

; Maxent model; Potential distribution area; Ecological factor

10.11926/jtsb.3977

2018–08–13

2018–10–30

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFC1202101-4); 福建省科技重大專項(xiàng)(2017NZ0003-1-1); 福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)(STIT2017-1-12); 福建農(nóng)林大學(xué)創(chuàng)新科技項(xiàng)目(KFA17386A)資助

This work was supported by the National Key Research and Development Program of China (Grant No. 2016YFC1202101-4), the Science and Technology Major Project of Fujian (Grant No. 2017NZ0003-1-1), the Science and Technology Innovation Team Construction Project of FAAS (Grant No. STIT2017-1-12), and the Science and Technology Innovation Project of Fujian Agriculture and Forestry University (Grant No. KFA17386A).

郭燕青(1992~ )，男，碩士研究生，研究方向?yàn)槔ハx分類與害蟲生物防治。E-mail: Anoka@foxmail.com

通信作者 Corresponding author.E-mail: wuivy200@126.com; fjw9238@163.com