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    中國橡膠種植北界

    2016-04-13 01:58:00劉少軍周廣勝房世波
    生態(tài)學(xué)報 2016年5期

    劉少軍, 周廣勝, 房世波

    1 海南省氣象科學(xué)研究所,??凇?70203

    2 海南省南海氣象防災(zāi)減災(zāi)重點實驗室,海口 570203

    3 中國氣象科學(xué)研究院,北京 100081

    中國橡膠種植北界

    劉少軍1,2, 周廣勝3,*, 房世波3

    1 海南省氣象科學(xué)研究所,???70203

    2 海南省南海氣象防災(zāi)減災(zāi)重點實驗室,???70203

    3 中國氣象科學(xué)研究院,北京100081

    摘要:基于中國橡膠的地理分布信息及其相應(yīng)的氣候資料,結(jié)合最大熵模型,明確了影響中國橡膠種植的5個主導(dǎo)氣候因子,即最冷月平均溫度、極端最低溫度平均值、月平均溫度≥18 ℃月份、年平均氣溫和年平均降水量。在此基礎(chǔ)上,給出了80% 氣候保證率下中國橡膠樹穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)的種植北界,該北界準(zhǔn)確覆蓋了目前中國橡膠主產(chǎn)區(qū)的實際種植區(qū)域。研究結(jié)果可為中國橡膠種植優(yōu)勢區(qū)域布局規(guī)劃及防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)決策依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:橡膠種植; 北界; 最大熵模型

    橡膠樹(Hevea brasiliensis)原產(chǎn)于巴西,具有喜溫怕寒、喜微風(fēng)怕強(qiáng)風(fēng)以及喜濕潤等生態(tài)習(xí)性[1]。中國在1904 年開始引種橡膠樹,但直到20 世紀(jì)50 年代初才開始嘗試在北緯18°—24°地區(qū)大面積種植橡膠[2],目前橡膠樹種植已經(jīng)從海南島發(fā)展到北緯20°以北的廣西、云南、廣東、福建等地,修正了北緯17°以北不能植膠的傳統(tǒng)論斷。1982 年,中國宣告種植橡膠樹北移成功,并建立了以海南島、西雙版納為主的橡膠生產(chǎn)基地,同時在接近北緯25°南亞熱帶的一些地區(qū)也植膠成功[3]。由于中國橡膠種植區(qū)屬于非傳統(tǒng)種植區(qū),氣候因子是影響橡膠種植的關(guān)鍵因素之一[4],決定橡膠樹北移成敗的關(guān)健是否能避免寒害和風(fēng)害[1]。研究表明[5],橡膠樹的抗寒性是確定其種植北界的生物學(xué)因素。徐其興[3]認(rèn)為,膠樹北移的主要限制因素是由最冷月均溫與極端低溫共同構(gòu)成的越冬條件,并確定了橡膠樹生產(chǎn)性植膠溫度北界指標(biāo)為最冷月平均溫度>14 ℃,極端最低溫平均值>3 ℃。自20 世紀(jì)80 年代開始,中國針對橡膠的種植適宜性開展了許多區(qū)劃研究,直接或間接探討了橡膠種植的北界[5- 7]。這些研究成果有力地促進(jìn)了中國橡膠種植業(yè)的發(fā)展,橡膠生產(chǎn)逐步向氣候條件適宜、效益較高的優(yōu)勢區(qū)域集中,區(qū)域布局日趨合理,已基本形成了海南、云南、廣東三大橡膠生產(chǎn)優(yōu)勢區(qū)。

    盡管如此,以氣候變暖為標(biāo)志的全球環(huán)境變化已經(jīng)嚴(yán)重地影響了全球和區(qū)域的溫度與降水的變化趨勢與格局,也必將影響橡膠林種植制度。已有關(guān)于中國橡膠林種植制度的相關(guān)知識受制于早期的氣候數(shù)據(jù)且氣象站點數(shù)量,特別是關(guān)于影響橡膠林種植氣候因子選取主要還是基于實踐經(jīng)驗,也還沒有考慮各氣候影響因子對橡膠林種植的綜合影響,影響著中國橡膠林種植界限及適宜性的準(zhǔn)確評估,制約著中國橡膠林種植規(guī)劃及其應(yīng)對氣候變化決策的制定。

    為此,本研究試圖基于1981—2010 年的氣象資料和橡膠的地理分布信息,利用最大熵模型構(gòu)建中國橡膠的分布與氣候因子的關(guān)系模型,明確影響中國橡膠種植的主導(dǎo)氣候因子,探討中國橡膠的種植北界,以為中國橡膠林種植規(guī)劃及科學(xué)應(yīng)對氣候變化提供決策依據(jù)。

    1數(shù)據(jù)和方法1.1數(shù)據(jù)

    1981—2010年氣候標(biāo)準(zhǔn)年的中國地面氣象逐日數(shù)據(jù)來源于中國氣象局國家氣象信息中心,包括溫度、降水、風(fēng)速、輻射等要素。1981—2010 年影響中國的臺風(fēng)災(zāi)害數(shù)據(jù)庫。中國橡膠林地理分布數(shù)據(jù)來自中國數(shù)字植物標(biāo)本館(61 條)、國內(nèi)外公開發(fā)表的相關(guān)論文(3條)和實地考查數(shù)據(jù)(32 條)等,共106 條(時間段:1954—2009 年)(圖1)。中國國界、省界和縣界行政區(qū)劃圖來源于國家基礎(chǔ)地理信息網(wǎng)站提供的1∶400 萬基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)(http://ngcc.sbsm.gov.cn/)。

    圖1 中國橡膠種植分布點Fig.1 Samples of rubber plantation in China

    圖2 橡膠種植北界確定技術(shù)流程圖 Fig.2 Flow chart of determining northern boundary of rubber plantation

    1.2研究方法

    橡膠種植北界確定主要是通過橡膠種植的地理信息和潛在的氣候因子,利用最大熵模型評價的各氣候因子對橡膠林存在的貢獻(xiàn)率,篩選并確定影響中國橡膠種植的主導(dǎo)氣候因子;構(gòu)建中國橡膠種植分布與氣候因子的關(guān)系模型;基于構(gòu)建模型給出的橡膠林存在概率,結(jié)合已有的相關(guān)研究結(jié)論[8- 12],確定中國橡膠可能種植的北界(圖2)。

    1.2.1影響橡膠種植分布的可能氣候因子

    水熱因子是影響植被分布的主要因子。橡膠樹生長發(fā)育的溫度指標(biāo)以平均氣溫計量:10 ℃時細(xì)胞可進(jìn)行有絲分裂;15 ℃為組織分化的臨界溫度,18 ℃為正常生長的臨界溫度;20—30 ℃適應(yīng)生長和產(chǎn)膠;其中26—27 ℃時橡膠樹生長最旺盛。適宜橡膠樹生長和產(chǎn)膠的降水指標(biāo),以年降雨量在1500mm以上為宜。年降雨量1500—2500 mm,相對濕度80%以上,年降雨日>150 d,最適宜于橡膠的生長和產(chǎn)膠。橡膠樹性喜微風(fēng),懼怕強(qiáng)風(fēng),在不考慮強(qiáng)風(fēng)的影響下,當(dāng)平均風(fēng)速<1.0m/s,對橡膠樹生長有良好效應(yīng);平均風(fēng)速1—1.9 m/s,對橡膠樹生長無影響;平均風(fēng)速2.0—2.9 m/s,對橡膠樹生長、產(chǎn)膠有抑制作用;平均風(fēng)速≥3.0m/s,嚴(yán)重抑制橡膠樹的生長和產(chǎn)膠[13]。影響中國橡膠樹存活以及產(chǎn)膠量的主要自然因素為寒潮低溫與臺風(fēng)的強(qiáng)風(fēng)[14- 16]。徐其興[3]認(rèn)為,膠樹北移的主要限制因素是由最冷月均溫與極端低溫共同構(gòu)成的越冬條件。因此,基于已有研究[5- 7,14- 19],選取年平均降水量、最冷月平均溫度、最暖月平均溫度、極端最低溫度平均值、年輻射量、年平均溫度、月平均氣溫≥18 ℃的月份、該區(qū)的臺風(fēng)影響概率、年平均風(fēng)速等9 個要素,作為影響橡膠種植分布的可能氣候因子。

    1.2.2最大熵模型

    熵是一個系統(tǒng)具有的不確定度的量度,在信息論、統(tǒng)計物理、熱力學(xué)等中廣為應(yīng)用[20]。

    Jaynes[21]于1957 年提出了最大熵理論,最大熵模型主要是基于已有的有限信息估計未知的概率分布。最大熵統(tǒng)計建模是以最大熵理論為基礎(chǔ)的一種選擇模型的方法,即從符合條件的分布中選擇熵最大的分布作為最優(yōu)的分布。在已知條件下,熵最大的事物最接近它的真實狀態(tài)。因此,最大熵模型可以對物種分類和分布進(jìn)行預(yù)測[22- 23]。

    預(yù)測橡膠分布北界的原理為:假設(shè)橡膠樹生存條件未知,判斷橡膠在某地是否存在的最合理預(yù)測就是存在與不存在各占50%。最大熵模型是選擇最大熵的分布作為最優(yōu)分布,估計具有同樣環(huán)境變量的其他站點橡膠的存在概率,根據(jù)存在概率的大小,確定橡膠種植的可能上限[8,24]。模型計算采用采用最大熵MaxEnt模型3.3.3k版實現(xiàn)(http://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/)。最大熵模型具體算法見參考文獻(xiàn)[8,23,25]。

    1.2.3模型精度檢驗

    常用的模型評價指標(biāo)有總體準(zhǔn)確度、靈敏度、特異度、Kappa統(tǒng)計量、TSS(true skill statistic)和AUC(Area under curve)等[26]。最大熵模型的精度檢驗采用受試者工作特征曲線 (receiver operating characteristic curve,ROC)與橫坐標(biāo)圍成的面積即AUC值來評價模型預(yù)測結(jié)果的精準(zhǔn)度, AUC值的大小作為模型預(yù)測準(zhǔn)確度的衡量指標(biāo), 取值范圍為[0, 1], 值越大表示模型判斷力越強(qiáng)[26]。AUC值取0.50—0.60 為失敗,0.60—0.70 為較差,0.70—0.80 為一般,0.80—0.90 為好,0.90—1.0 為非常好[27]。

    圖3 模型適用性檢驗AUC值 Fig.3 AUC value of test on applicability of the MaxEnt model

    2結(jié)果分析

    2.1模型適用性檢驗

    為了檢驗最大熵模型在預(yù)測橡膠種植分布區(qū)的適用性,隨機(jī)選取75%的橡膠分布點數(shù)據(jù)用于構(gòu)建模型, 剩下25%的橡膠分布點用于模型的驗證。通過最大熵模型和9 個可能的氣候因子構(gòu)建的橡膠種植分布-氣候關(guān)系模型,模型運算的結(jié)果的訓(xùn)練集和驗證集AUC值分別為 0.994 和0.989 (圖3),表明所構(gòu)建的模型的預(yù)測精度達(dá)到了“非常好”標(biāo)準(zhǔn),可以用于預(yù)測橡膠種植區(qū)范圍。

    2.2主導(dǎo)氣候因子分析

    將年平均降水量、最冷月平均溫度、最暖月平均溫度、極端最低溫度平均值、年輻射量、年平均溫度、月平均氣溫≥18 ℃的月份、臺風(fēng)影響該區(qū)域概率、年平均風(fēng)速等9 個因子轉(zhuǎn)換為ASCII文件,坐標(biāo)系為WGS-84,作為環(huán)境變量輸入到最大熵模型;將106 個橡膠種植分布信息點數(shù)據(jù)將其按經(jīng)度和緯度順序儲存成csv 格式的文件,作為訓(xùn)練樣本輸入到最大熵模型。由于選取的9個影響橡膠種植區(qū)分布的可能氣候因子來源于文獻(xiàn)的分析, 其在全國層次和年尺度上的適用性及其重要性需要進(jìn)行進(jìn)一步評估。為此,基于中國現(xiàn)有橡膠種植資料及其相應(yīng)的氣候資料,利用最大熵模型評價所選取的各可能氣候因子對橡膠林存在重要性和貢獻(xiàn)率,篩選并確定影響中國橡膠種植的主導(dǎo)氣候因子。

    基于最大熵模型的Jackknife模塊評價可以得到,9 個潛在氣候因子的重要性排序為:最冷月平均溫度>極端最低溫度平均值>月平均溫度≥18 ℃月份>年平均氣溫>年平均降水量>臺風(fēng)影響概率>最暖月平均溫度>年輻射量>年平均風(fēng)速(圖4)。9 個可能影響氣候因子對橡膠林存在的貢獻(xiàn)率見表1。根據(jù)9 個潛在因子的重要性和貢獻(xiàn)率的大小[8],確定影響橡膠種植的主導(dǎo)氣候因子為最冷月平均溫度、極端最低溫度平均值、月平均溫度≥18 ℃月份、年平均氣溫、年平均降水量,5 個因子的累積貢獻(xiàn)率為93.45%。這表明,橡膠種植分布對溫度有很高的要求。

    圖4 基于Jackknife 的潛在氣候因子對中國橡膠種植區(qū)分布的重要性Fig.4 Importance of potential climatic factors to the distribution of rubber planting in China based on Jackknife

    氣候因子Cimatefactors極端最低溫度平均值Meanextremelyminimumtemperature最冷月平均溫度Meantemperatureofthecoldestmonth年平均降水Annualmeanprecipitation年平均風(fēng)速Annualmeanwindspeed月平均溫度≥18℃月份Numberofmonthlymeantemperature≥18℃最暖月平均溫度Meantemperatureofwarmestmonth年平均氣溫Annualmeantemperature年輻射量Annualamountofradiation臺風(fēng)影響概率Frequencyoftyphooninfluence貢獻(xiàn)率/%Contributionrate69.2415.944.383.982.921.700.970.530.34

    2.3橡膠的種植北界

    將最冷月平均溫度、極端最低溫度平均值、月平均溫度≥18 ℃月份、年平均氣溫、年平均降水量5 個主導(dǎo)氣候因子(圖5)作為環(huán)境變量輸入到最大熵模型,運行最大熵模型,得到了橡膠種植分布—氣候關(guān)系模型,模型的AUC值為0.993,表明所構(gòu)建模型的預(yù)測準(zhǔn)確性達(dá)到“非常好”的標(biāo)準(zhǔn),可以用于橡膠種植空間分布的預(yù)測。

    考慮到氣候資源80%保證率以及影響中國橡膠林種植分布的5 個主導(dǎo)氣候因子,則某地可安全種植橡膠樹的概率擬為適宜氣候條件下的0.85=0.33。因此,根據(jù)橡膠種植信息與氣候關(guān)系的最大熵模型給出橡膠在待預(yù)測區(qū)的存在概率,可以給出80%氣候保證率下中國橡膠種植的北界(圖6)??梢钥闯觯鹉z種植北界主要分布在云南、廣西、廣東、福建境內(nèi)。其中,云南的橡膠種植北界分布在勐?!獮憸妗济且粠?,廣西的種植北界分布在龍州—大新—撫綏—欽州—浦北—北流一帶,廣東的種植北界分布在粵西南部的信宜—陽春—陽江一帶,及粵東部的潮陽—揭陽—豐順—饒平一帶,福建的種植北界分布在詔安—云霄—平和—龍海一帶。中國橡膠種植北界的臨界條件為極端最低溫度大于0 ℃,最冷月溫度大于13 ℃,月平均溫度≥18 ℃月份大于7,年平均氣溫大于20 ℃、年平均降水量大于1250 mm。

    圖5 影響中國橡膠種植的氣候主導(dǎo)因子空間分布Fig.5 Spatial distribution of main climate factors influencing rubber plantation in China

    圖6 80%保證率下中國橡膠種植北界Fig.6 The northern boundary of rubber plantation with 80% guarantee rate in China

    3討論

    關(guān)于橡膠種植北界,不同學(xué)者按照不同的指標(biāo)進(jìn)行了劃分,確定了不同的范圍,如極端最低溫度出現(xiàn)≤0 ℃概率、陰雨大于20 d內(nèi)平均溫度出現(xiàn)≤10 ℃概率、日平均氣溫≥15 ℃的活動積溫、月平均氣溫≥18 ℃的月份、年平均降水量、年平均風(fēng)速、≥10級風(fēng)出現(xiàn)的概率等指標(biāo)[5- 7,19]通過不同組合,進(jìn)行了中國橡膠的適宜度區(qū)劃,劃分了中國橡膠的北界,但彼此間的界限均存在差異。其主要原因在于該類方法涉及到因子閾值劃分和未考慮因子之間的綜合作用。

    根據(jù)中國農(nóng)林氣候區(qū)劃協(xié)作組提出的中國橡膠種植北界方法所確定的北界[6]、農(nóng)業(yè)部熱帶作物區(qū)劃辦公室編制的中國橡膠種植北界[28- 29]及王利溥[7]、王菱[5]等的研究成果,橡膠樹種植北界的分布特點是中部緯度偏低,大約位于北緯22°以南,東部和西部緯度偏高,約在北緯24°附近,云南潞江壩生產(chǎn)性植膠可達(dá)24°59′[5]。在80%氣候保證率下最大熵模型確定的中國橡膠種植整體趨勢與已有研究確定的北界存在一定的差異。這是因為本研究給出的北界是80%氣候保證率下橡膠樹穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)的種植北界,氣候保證率低于80%時橡膠樹仍可種植,但可能會因氣候波動影響其產(chǎn)量、甚至出現(xiàn)死亡。圖6給出了50%、60%、70%和80%氣候保證率下中國橡膠的種植北界。50%氣候保證率下中國橡膠種植的北界覆蓋范圍最大,80%氣候保證率下北界覆蓋范圍最小,且隨著氣候保證率的增加,橡膠種植覆蓋范圍由北向南推移。除在云南境內(nèi)和福建的少部分區(qū)域外,50%、60%和70%氣候保證率下確定的橡膠種植北界范圍均大于現(xiàn)有研究確定的北界[5- 7,28- 29],采用80%氣候保證率下確定的橡膠種植北界更加安全。同時,基于最大熵模型確定的中國橡膠種植北界(80%氣候保證率)與農(nóng)業(yè)部熱帶作物區(qū)劃辦公室編制的中國橡膠種植北界[28- 29]和王菱[5]等的研究成果相比,在云南、福建和廣東的東部,北界的范圍偏小,但在廣西境內(nèi),北界向北擴(kuò)大(圖7)。這是因為不同研究者采用的指標(biāo)及其劃分范圍的意義不同造成的。本研究基于影響橡膠種植的潛在氣候因子篩選出了影響中國橡膠種植的5 個主導(dǎo)氣候因子,并基于最大熵原理給出了不同氣候條件下橡膠種植的存在概率,結(jié)合橡膠穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)的80%氣候保證率,給出的中國橡膠種植北界,較已有研究考慮的影響因子更全面,且由于采用存在概率指標(biāo)反映了各影響因子的相互作用,同時也考慮了橡膠種植的穩(wěn)定性和可持續(xù)性。進(jìn)一步基于目前中國橡膠主產(chǎn)區(qū)實際種植范圍檢驗橡膠種植北界(海南省植膠現(xiàn)狀圖(49萬hm2)、云南省植膠現(xiàn)狀圖(49.13萬hm2)、廣東省植膠現(xiàn)狀圖(4.13萬hm2))[28],采用80%氣候保證率下確定的中國橡膠種植北界范圍準(zhǔn)確覆蓋了3個省份的現(xiàn)有橡膠主產(chǎn)分布區(qū),表明基于最大熵模型與80%氣候保證率確定的中國橡膠種植北界范圍更符合實際情況。

    物種—環(huán)境關(guān)系是研究物種生境需求和分布的重要方面[10]。決定植物分布的控制因子有能忍受的最低溫度、生長季熱量、水分供應(yīng)等3 類[12]。本研究在最大熵模型的基礎(chǔ)上,選擇了年降水量、最冷月平均溫度、最暖月溫度、極端最低溫度平均值、年輻射量、年均溫(T)、月平均氣溫≥18 ℃的月份、臺風(fēng)影響該區(qū)域概率、年平均風(fēng)速等9 個要素,根據(jù)最大熵模型的分析,確定了在自然條件下影響橡膠種植的主導(dǎo)氣候因子為最冷月平均溫度、極端最低溫度平均值、月平均溫度≥18 ℃月份、年平均氣溫、年平均降水量等。從潛在氣候因子的重要性和貢獻(xiàn)率來看,主導(dǎo)因子排名前2 位的極端最低溫度平均值、最冷月平均溫度的總貢獻(xiàn)率占85.18%,與徐其興[3]等提出的生產(chǎn)性植膠溫度北界指標(biāo)為最冷月平均溫度和極端最低溫平均值相一致,說明所選的5 個主導(dǎo)氣候因子能影響和決定橡膠種植的分布。

    圖7 中國橡膠種植北界對比Fig.7 Compared with the northern boundarys of rubber plantation in China

    4結(jié)論

    本研究基于最大熵模型,在已有橡膠種植信息的基礎(chǔ)上,采用主導(dǎo)因子估計具有同樣環(huán)境變量的其他站點橡膠的存在概率,通過概率的界限,確定了中國橡膠種植北界。通過對比已有研究結(jié)果,發(fā)現(xiàn)基于最大熵模型確定的中國橡膠種植北界具有一定的優(yōu)勢,充分考慮了各種影響因子的內(nèi)在相互作用,在一定程度上克服了人為劃分因子范圍的干擾,更加客觀反映了中國橡膠種植的潛在空間分布,從而可以避免盲目橡膠種植引種造成的人力、物力和財力等資源的浪費,對指導(dǎo)合理選擇有利的地理位置開展橡膠生產(chǎn)中具有一定的意義。同時,種植北界是在氣候資源80%保證率的前提條件下確定的,因此本研究劃分的橡膠種植北界實質(zhì)上是一個橡膠穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)的種植北界。

    由于本研究僅從宏觀上給出的1980—2010 年的中國橡膠種植北界,對于在不同區(qū)域的氣象災(zāi)害風(fēng)險未考慮在列,對橡膠是否在北界附近能正常生長、產(chǎn)膠,以及不同生育期內(nèi)的條件是否適宜,需要開展進(jìn)一步的研究和驗證,以保證橡膠種植北界的正確性。

    致謝:感謝國家氣候中心段居琦博士、尹宜舟博士在模型和數(shù)據(jù)處理方面給與的幫助。

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    Apreliminary study of the northern planting boundary of rubber tree cultivation in China

    LIU Shaojun1,2, ZHOU Guangsheng3,*, FANG Shibo3

    1HainanInstituteofMeteorologicalScience,Haikou570203,China2KeyLaboratoryofSouthChinaSeaMeteorologicalDisasterPreventionandMitigationofHainanProvince,Haikou570203,China3ChineseAcademyofMeteorologicalSciences,Beijing100081,China

    Abstract:The rubber tree (Hevea brasiliensis) originated in Brazil and was a typical tropical plant with thermophilic and hygrophilous characteristics, sensitive to strong winds. As an untraditional planting area, South China frequently sees tropical cyclones and cold-weather damage to plants. Thus, the climatic conditions were the key factor affecting the planting of the rubber tree in China. The safe northern planting boundary of the rubber tree was guided by the desire to effectively avoid cold-weather damage and strong winds. Various studies (since 1980s) on the suitability of rubber tree planting in China have discussed the northern planting boundary of the rubber tree and provided a rationale for the planting, which promoted development of the rubber tree industry in China. Rubber production was concentrated in the suitable climatic conditions, and regional layout was becoming more suitable gradually. Chinese researchers have developed cold- and wind-resistant strains of the rubber tree and a good base of rubber production. Nowadays, Hainan, Yunnan, and Guangdong Provinces in South China are suitable for rubber tree cultivation, and the amount of rubber trees is increasing continuously. Nevertheless, climate change has seriously influenced temperature and precipitation on the global and regional scale and is expected to affect the rubber tree cultivation system. The existing research on Chinese rubber tree cultivation has been limited by the shortage of early climatic data and by the insufficient number of meteorological stations. Particularly, climatic factors that affect rubber tree cultivation have been mainly selected in accordance with practical experience, and researchers did not consider the comprehensive effects of all climatic factors on cultivation of the rubber tree. These factors influenced the boundary of rubber tree cultivation and are important for accurate assessment of suitability of rubber tree planting, for planning of rubber tree plantations,and for formulating response measures to climate change decision-making. Accordingly, the five main climatic factors, i.e., mean temperature of the coldest month, mean extremely low temperature, the number of monthly days with mean temperature ≥18C, mean annual temperature, and mean annual precipitation, were confirmed by the maximum entropy model based on the geographical distribution of rubber tree cultivation and the corresponding climatic data. The northern planting boundary of the rubber tree was selected at the 80% rate of climate guarantee, which is believed to correspond to a high and stable yield of rubber cultivation. This boundary covered the actual main production area of rubber tree plantations in China. The maximum entropy model that we used to confirm the northern planting boundary of rubber tree plantations in China has certain advantages over other methods according to comparison with the existing research results. The maximum entropy model can fully take into account the intrinsic interactions of various factors, to a certain extent, it can overcome the interference by the artificial division factor range and then more objectively predict the potential spatial distribution of Chinese rubber tree planting. This model can prevent blind planting of rubber trees with consequent waste of human labor, materials, and financial resources. Therefore, the maximum entropy model should help to rationally choose a geographic location for rubber production. Nevertheless, the northern planting boundary of the rubber tree was ascertained to offer the 80% rate of climate resource guarantee. Thus, the northern boundary has essentially been a rubber stable and a high-yield planting boundary. Our results should facilitate scientific decision-making regarding distribution of rubber tree planting as well as disaster prevention and mitigation in China.

    Key Words:rubber plantation; northern boundary; maximum entropy model

    基金項目:國家自然科學(xué)基金(41465005, 41175096, 41265007); 海南省自然基金項目(20154172, 409005)

    收稿日期:2014- 08- 03; 網(wǎng)絡(luò)出版日期:2015- 07- 22

    DOI:10.5846/stxb201408031544

    *通訊作者Corresponding author.E-mail: gszhou@ibcas.ac.cn

    劉少軍, 周廣勝, 房世波.中國橡膠種植北界.生態(tài)學(xué)報,2016,36(5):1272- 1280.

    Liu S J, Zhou G S, Fang S B.Apreliminary study of the northern planting boundary of rubber tree cultivation in China.Acta Ecologica Sinica,2016,36(5):1272- 1280.

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