• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    未來(lái)氣候變化對(duì)中國(guó)馬鈴薯種植氣候適宜性的影響

    2023-10-23 10:13:52張志良和志豪茹曉雅蔣騰聰何英彬馮浩于強(qiáng)何建強(qiáng)
    關(guān)鍵詞:物種區(qū)域模型

    張志良,和志豪,茹曉雅,蔣騰聰,何英彬,馮浩,于強(qiáng),何建強(qiáng),5

    未來(lái)氣候變化對(duì)中國(guó)馬鈴薯種植氣候適宜性的影響

    張志良1,2,3,和志豪1,2,茹曉雅1,2,蔣騰聰1,2,何英彬3,馮浩2,4,于強(qiáng)4,5,何建強(qiáng)

    1西北農(nóng)林科技大學(xué)/旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西楊凌 712100;2西北農(nóng)林科技大學(xué)中國(guó)旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院,陜西楊凌 712100;3中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京 100081;4中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所/黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西楊凌 712100;5陜西省氣象局秦嶺和黃土高原生態(tài)環(huán)境氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710016

    【目的】馬鈴薯作為中國(guó)第四大主糧作物,其適宜性評(píng)價(jià)對(duì)保障國(guó)家糧食安全具有重要意義。本研究基于氣候數(shù)據(jù),構(gòu)建集成物種分布模型預(yù)測(cè)中國(guó)未來(lái)時(shí)期馬鈴薯氣候適宜區(qū),為優(yōu)化中國(guó)馬鈴薯種植提供重要科學(xué)參考。【方法】利用6種全球氣候模式(global climate models,GCMs)未來(lái)氣候數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)5種物種分布模型(species distribution models,SDMs),集成模擬預(yù)測(cè)未來(lái)4種溫室氣體排放情景(ssp126、ssp245、ssp370、ssp585)下,中國(guó)歷史上(1970—2000年)和4個(gè)未來(lái)時(shí)期(2021—2040、2041—2060、2061—2080、2081—2100年)的馬鈴薯氣候適宜區(qū)時(shí)空分布特征?!窘Y(jié)果】(1)最濕月份的降水量、最暖月份的最高溫度,以及最冷季度的平均溫度是影響中國(guó)馬鈴薯氣候適宜度的主要?dú)庀笠蜃?,?duì)模擬結(jié)果的貢獻(xiàn)率分別為54.7%、21.4%和18.1%。(2)4種溫室氣體排放情景下對(duì)于各適宜等級(jí)區(qū)域的預(yù)測(cè)結(jié)果變化基本一致,都呈現(xiàn)適宜區(qū)、低適宜區(qū)面積變大而高適宜區(qū)面積變小的趨勢(shì),僅在海南、西藏、新疆等地局部存在種植氣候不適宜區(qū)。馬鈴薯適宜種植區(qū)(適宜區(qū)和高適宜區(qū))的面積在各種情況下均超過(guò)50%。(3)在未來(lái)各時(shí)期馬鈴薯種植低適宜區(qū)和適宜區(qū)面積將大幅增加,而高適宜區(qū)面積則呈下降趨勢(shì),各適宜等級(jí)區(qū)域面積總體依舊保持:適宜區(qū)>低適宜區(qū)>高適宜區(qū)。(4)隨著溫室氣體排放等級(jí)的提高,中國(guó)馬鈴薯高適宜區(qū)將大幅減小。從空間分布上看,中國(guó)馬鈴薯種植高適宜區(qū)主要以東北地區(qū)、甘肅地區(qū)、新疆西部,以及西南部分區(qū)域?yàn)橹?;從時(shí)間順序上看,陜西北部、長(zhǎng)江中下游區(qū)域、內(nèi)蒙古中西部等區(qū)域受未來(lái)氣候變化影響較大,馬鈴薯氣候適宜度減小趨勢(shì)明顯。【結(jié)論】利用構(gòu)建的集成物種分布模型預(yù)測(cè)了未來(lái)時(shí)期中國(guó)馬鈴薯氣候適宜區(qū)時(shí)空分布特征。根據(jù)模型模擬結(jié)果,建議東北、甘肅、西南等地區(qū)可以作為未來(lái)馬鈴薯的主要種植區(qū)域,新疆等地區(qū)可以作為主要發(fā)展區(qū)域,其他地區(qū)應(yīng)按照當(dāng)?shù)厍闆r優(yōu)先發(fā)展其他糧食和經(jīng)濟(jì)作物。

    馬鈴薯;氣候變化;全球氣候模式;物種分布模型;氣候適宜性

    0 引言

    【研究意義】馬鈴薯(L.)是繼水稻、玉米和小麥之后的世界第四大糧食作物,馬鈴薯相關(guān)產(chǎn)業(yè)已成為保障我國(guó)糧食安全的重要途徑[1]。因此,分析當(dāng)前和未來(lái)氣候條件下馬鈴薯氣候適宜區(qū)的時(shí)空分布特征,對(duì)于保障我國(guó)馬鈴薯產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義?!厩叭搜芯窟M(jìn)展】自工業(yè)革命以來(lái),全球氣候問(wèn)題日益突出。氣候和自然環(huán)境的變化導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不穩(wěn)定性和無(wú)規(guī)律性增加,從而對(duì)農(nóng)作物的產(chǎn)量和時(shí)空分布格局產(chǎn)生潛在影響[2]。馬鈴薯對(duì)氣候因素的變化較為敏感[3],氣候環(huán)境因子(如溫度、降水)的變化可能會(huì)引發(fā)馬鈴薯葉片和花朵低溫霜凍害等問(wèn)題,極有可能造成馬鈴薯植株不能正常生長(zhǎng)和繁育,從而對(duì)馬鈴薯產(chǎn)量造成較強(qiáng)的干擾效應(yīng)[4],最終使得馬鈴薯在該地區(qū)的氣候適宜度下降。氣候適宜度是用于評(píng)估作物分布與氣候因子之間關(guān)系的指標(biāo),其只考慮氣候條件而不考慮土壤類型、管理制度等其他因素。評(píng)估作物氣候適宜度的一種有效方法是物種分布模型(species distribution model,SDM)[5]。物種分布模型主要是利用物種的分布數(shù)據(jù)與環(huán)境因子數(shù)據(jù),依據(jù)特定的算法估計(jì)物種的生態(tài)位并投射到景觀中,以概率的形式反映物種對(duì)生境的偏好程度[6]。Wang等[7]利用一種物種分布模型MaxEnt模型評(píng)估了1961年至2017年中國(guó)馬鈴薯氣候適宜性的變化?!颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】目前,針對(duì)中國(guó)國(guó)內(nèi)局部地區(qū)馬鈴薯適宜區(qū)的研究較多[7-9],但針對(duì)全國(guó)范圍的研究還不多見,且較少考慮未來(lái)氣候情景下適宜區(qū)的變化,此外利用多物種分布模型集成模擬馬鈴薯適宜區(qū)的研究也較少報(bào)道?!緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究利用6種全球氣候模式(global climate models,GCMs)的未來(lái)氣候數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)5種物種分布模型(species distribution models,SDMs),集成模擬預(yù)測(cè)未來(lái)4種溫室氣體排放情景(ssp126、ssp245、ssp370、ssp585)下,歷史(1970—2000年)上和4個(gè)未來(lái)時(shí)期(2021— 2040、2041—2060、2061—2080、2081—2100)中國(guó)馬鈴薯氣候適宜區(qū)的時(shí)空分布,篩選影響中國(guó)馬鈴薯生產(chǎn)氣候適宜性的關(guān)鍵氣象因子以及高適宜區(qū)的分布特征,有助于理解氣候變化對(duì)中國(guó)馬鈴薯種植適宜度的影響,從而為合理制定馬鈴薯種植區(qū)劃和應(yīng)對(duì)氣候變化提供理論參考。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域

    滕宗璠等[10]根據(jù)地理位置、氣象條件等,將中國(guó)分為4個(gè)不同的馬鈴薯種植區(qū):北方一作區(qū)、中原二作區(qū)、南方二作區(qū)以及西南混作區(qū)(圖1)。其中,北方一作區(qū)一年只栽培一季,一般4月或5月上旬播種,9月或10月上旬收獲。中原二作區(qū)實(shí)行春秋兩季栽培,春季多種植商品薯,2月或3月下旬播種,5月下旬或6月中下旬收獲;秋季主要種植種薯,一般8月播種,11月收獲。南方二作區(qū)實(shí)行秋播或冬播,10月下旬秋播,12月下旬至1月上旬收獲;1月中旬冬播,4月上中旬收獲。西南混作區(qū)一作、二作類型交錯(cuò)生產(chǎn),高寒山區(qū)與低山、平壩地區(qū)馬鈴薯種植差異較大。由于各種植區(qū)農(nóng)戶種植習(xí)慣各不相同,基于此,本研究提出這樣的假定:即在未來(lái)氣候變化背景下,各地農(nóng)戶的種植習(xí)慣不會(huì)發(fā)生大規(guī)模根本性的改變。因此,歷史上沒(méi)有長(zhǎng)時(shí)間種植馬鈴薯的區(qū)域,未來(lái)也不會(huì)突變成為馬鈴薯的種植區(qū),也不是馬鈴薯種植區(qū)劃調(diào)整的重要區(qū)域。

    審圖號(hào):京審字(2023)G第1636號(hào)。下同Map content approval number: JINGSHENZI (2023) G1636. The same as below

    “存在”是指實(shí)際馬鈴薯種植點(diǎn),該數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心(http://data.cma.cn/),“不存在”是指實(shí)際不種植馬鈴薯的位置

    The dots of ‘Existence’ refer to the actual potato planting sites, where data were from the National Meteorological Information Center of China Meteorological Administration (http://data.cma.cn/); the dots of ‘Non-existence’ refer to the sites where there was no potato cultivation

    圖1 中國(guó)馬鈴薯種植區(qū)劃分布

    Fig. 1 Distributions of potato planting districts in China

    1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

    1.2.1 馬鈴薯物種分布數(shù)據(jù) 物種分布數(shù)據(jù)包括馬鈴薯“存在”位置和“不存在”位置,其中馬鈴薯“存在”位置包括中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站的經(jīng)緯度(中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心,http://data.cma.cn/)和全球物種多樣性信息庫(kù)記錄(http://www.gbif.org)兩部分,共收集到150條記錄。根據(jù)Massin等[11]研究,為確保集成模型模擬的精準(zhǔn)度,“不存在”位置記錄應(yīng)與“存在”位置記錄的數(shù)量大體相當(dāng),因此,本研究通過(guò)查閱統(tǒng)計(jì)文獻(xiàn),從收集到的382個(gè)未種植馬鈴薯的區(qū)縣中隨機(jī)抽取150個(gè)位置作為“不存在”位置記錄。此外,為了降低因集群效應(yīng)造成的取樣偏差,剔除冗余數(shù)據(jù)避免過(guò)擬合,采用簡(jiǎn)單高效且結(jié)果更合理的ENMTools工具對(duì)兩部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行處理,最終分別獲取149條存在“記錄”位置和114條“不存在”位置記錄(圖1)。

    1.2.2 環(huán)境變量篩選和處理 氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于WorldClim數(shù)據(jù)庫(kù)(http://worldclim.org)。為提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,選取歷史(1970—2000年)和未來(lái)4個(gè)時(shí)期(2021—2040、2041—2060、2061—2080、2080—2100年)在4種溫室氣體排放情景(ssp126、ssp245、ssp370、ssp585)下的19種環(huán)境因子(表1)進(jìn)行模擬,各次模擬的空間分辨率均為5 km×5 km。由于不同氣候模式對(duì)未來(lái)溫室氣體排放的響應(yīng)存在很大的不確定性[12],因此相關(guān)研究多采用多模式集合模擬來(lái)有效降低單模式預(yù)測(cè)的不確定性[13]。本研究采用BCC-CSM2-MR、CanESM5、CNRM-CM6-1、CNRM-ESM2-1、MIROC6、MIROC-ES2L共6種全球氣候模式的氣象數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)不同SDM模型分別進(jìn)行模擬,最終選用等權(quán)重法對(duì)不同SFM模型模擬結(jié)果進(jìn)行集成預(yù)測(cè)。

    表1 SDM模型輸入氣象環(huán)境因子

    首先,本研究用19個(gè)環(huán)境因子進(jìn)行模型模擬,得出各因子對(duì)結(jié)果的貢獻(xiàn)率。利用R語(yǔ)言中的“corrgram”包對(duì)環(huán)境因子進(jìn)行皮爾遜相關(guān)性分析(圖2),根據(jù)相關(guān)性去除冗余數(shù)據(jù)以避免由此造成的誤差[14]。具體來(lái)說(shuō),當(dāng)2個(gè)環(huán)境因子的相關(guān)性大于0.8,保留貢獻(xiàn)率高的一個(gè)環(huán)境因子,舍去貢獻(xiàn)率低的一個(gè)環(huán)境因子,直至各因子之間的相關(guān)性均小于0.8。最終,選擇了6個(gè)環(huán)境因子(bio2、bio3、bio5、bio11、bio13和bio15)用于物種分布模型的構(gòu)建與預(yù)測(cè)。

    1.3 模型建立、優(yōu)化和評(píng)估

    1.3.1 模型建立 物種分布模型是一種有效模擬和預(yù)測(cè)物種分布的方法。根據(jù)各建模方法對(duì)數(shù)據(jù)的需求[11],本研究選用最大熵(Maxent)、增強(qiáng)回歸樹(boosted regression trees,BRT)、多元自適應(yīng)回歸樣條(multivariate adaptive regression splines,MARS)、支持向量機(jī)(support vector machines,SVM)、隨機(jī)森林(random forest,RF)等5種模型(表2)用于我國(guó)馬鈴薯氣候適宜性的集成模擬預(yù)測(cè)。其中,最大熵Maxent模型是根據(jù)氣候相似原理,計(jì)算熵最大(即一定生態(tài)位約束條件下物種分布最理想狀態(tài))時(shí)物種在研究區(qū)域可能分布的概率。增強(qiáng)回歸樹BRT模型是一種基于分類回歸的可自主學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對(duì)于自變量和因變量之間的非線性關(guān)系分析較好,具有穩(wěn)定性好、預(yù)測(cè)精度高等特點(diǎn)。多元自適應(yīng)回歸樣條MARS模型是一種能自適應(yīng)處理高維散亂數(shù)據(jù)的非線性回歸方法,可以用于同一參數(shù)的時(shí)間序列仿真模擬,同時(shí)對(duì)于分類處理也具有較高的精度。支持向量機(jī)SVM模型是在統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)上發(fā)展的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在解決小樣本、非線性和多維模式具有較高的精度。隨機(jī)森林RF模型是基于決策樹的一種集成學(xué)習(xí)算法,決策樹是一種樹狀分類器,即通過(guò)在樹的每個(gè)節(jié)點(diǎn)選擇最優(yōu)的分裂特征進(jìn)行分類,直到達(dá)到建樹的停止條件。此外,隨機(jī)森林是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的一種非參數(shù)分類方法,只需通過(guò)對(duì)給定樣本的學(xué)習(xí)訓(xùn)練分類規(guī)則,并不需要先驗(yàn)知識(shí)。

    圖2 物種分布模型SDMs中輸入環(huán)境因子之間的相關(guān)性圖

    表2 本研究中所采用物種分布模型的特點(diǎn)

    R語(yǔ)言“sdm包”是一個(gè)可擴(kuò)展的框架,可以擬合基于個(gè)人和社區(qū)的各種SDM算法,同時(shí)支持明顯不同的建模方法[20]。本研究基于R語(yǔ)言V4.1.1調(diào)用“sdm包”,來(lái)對(duì)我國(guó)馬鈴薯種植的適宜性進(jìn)行相關(guān)模擬。

    基于6種氣候模式(BCC-CSM2-MR、CanESM5、CNRM-CM6-1、CNRM-ESM2-1、MIROC6、MIROC- ES2L)產(chǎn)生的6種環(huán)境因子(bio2、bio3、bio5、bio11、bio13、bio15)的未來(lái)氣候數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)訓(xùn)練好的5種物種分布模型(Maxent、BRT、MARS、SVM、RF),集成模擬未來(lái)4個(gè)時(shí)期(2021—2040、2041—2060、2061—2080、2081—2100年)的4種氣候變化情景(ssp126、ssp245、ssp370、ssp585)下的中國(guó)區(qū)域各格點(diǎn)馬鈴薯潛在分布概率,并采用等權(quán)重法對(duì)分布概率進(jìn)行處理并按照不適宜區(qū)、低適宜區(qū)、適宜區(qū)、高適宜區(qū)的劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行全國(guó)馬鈴薯種植適宜性的等級(jí)劃分。

    2 結(jié)果

    2.1 模型模擬結(jié)果與檢驗(yàn)

    基于馬鈴薯149個(gè)“存在”點(diǎn)、114個(gè)“不存在”點(diǎn)和6個(gè)環(huán)境因子,在當(dāng)前氣候環(huán)境(1970—2000年)下,運(yùn)用R語(yǔ)言“sdm包”分別調(diào)用最大熵Maxent、增強(qiáng)回歸樹BRT、多元自適應(yīng)回歸樣條MARS、支持向量機(jī)SVM、隨機(jī)森林RF等5種物種分布模型算法進(jìn)行模型訓(xùn)練,所得測(cè)試的AUC值分別為0.83、0.84、0.83、0.89、0.86。其次,以AUC為指標(biāo)通過(guò)集合函數(shù)對(duì)這5個(gè)模型的模擬結(jié)果進(jìn)行加權(quán)集成,模擬所得每個(gè)柵格點(diǎn)(5 km×5 km)馬鈴薯氣候適宜度的概率在0—1之間。根據(jù)政府間氣候變化專門委員會(huì)IPCC[22]的研究,可將作物氣候適宜性分為四類:≤0.05表示不適宜區(qū),0.05<≤0.33表示低適宜區(qū),0.33<≤0.66表示適宜區(qū),0.66<≤1表示高適宜區(qū)。最終預(yù)測(cè)得到我國(guó)馬鈴薯潛在適宜區(qū)分布(圖3)。

    從圖3中可以看出全國(guó)范圍內(nèi)基本都可以種植馬鈴薯,不適宜種植區(qū)域僅占0.04%,主要包括廣東省南部與海南省北部。低適宜區(qū)、高適宜區(qū)以及適宜區(qū)的面積占比依次增加,分別為27.11%、30.64%和42.21%(圖3)。在全國(guó)范圍內(nèi),整體上呈現(xiàn)從東北到西南馬鈴薯種植適宜度較高,從東南到西北馬鈴薯種植適宜度較低的空間格局。馬鈴薯種植氣候適宜度北方整體高于南方,東部整體高于西部。其中,高適宜區(qū)主要分布在農(nóng)牧交錯(cuò)帶附近,以及新疆西部、長(zhǎng)江中下游沿江地區(qū)等區(qū)域。此外,在模型每次運(yùn)行時(shí),計(jì)算各環(huán)境因子對(duì)集成模型模擬結(jié)果的相對(duì)貢獻(xiàn)值,以10次模擬結(jié)果的平均值作為6個(gè)環(huán)境因子對(duì)集成模型模擬氣候適宜性的影響程度。結(jié)果顯示,最濕月份的降水量、最暖月份的最高溫度、最冷季度的平均溫度、等溫性、平均日變化范圍和降水季節(jié)性的影響占比分別為54.7%、21.4%、18.1%、2.6%、1.9%和1.3%。

    2.2 未來(lái)氣候條件下馬鈴薯適宜區(qū)時(shí)空分布特征

    對(duì)比分析未來(lái)4個(gè)時(shí)期和4種溫室氣體排放情景下全國(guó)馬鈴薯不同等級(jí)適宜區(qū)的時(shí)空變化特征(圖4),結(jié)果表明,中國(guó)在2021—2100年間絕大多數(shù)土地都適宜種植馬鈴薯,適宜區(qū)和高適宜區(qū)面積之和超過(guò)50%,基本不存在不適宜區(qū)。從空間分布上來(lái)看,4種溫室氣體排放情景下的預(yù)測(cè)結(jié)果基本一致,不同等級(jí)適宜區(qū)的分布和面積變化都呈現(xiàn)適宜區(qū)、低適宜區(qū)變大而高適宜區(qū)變小的趨勢(shì)。具體來(lái)說(shuō),在低CO2排放情景下(ssp126、ssp245)適宜度等級(jí)發(fā)生較大變化的主要區(qū)域?yàn)殛兾鞅辈俊⑸轿鞅辈恳约皟?nèi)蒙古中西部;在高CO2排放情景下(ssp370、ssp585)適宜度等級(jí)發(fā)生較大變化的區(qū)域除在低CO2排放情景下發(fā)生較大變化的區(qū)域以外,還包括東北、內(nèi)蒙古西部、西南大部分區(qū)域以及東南部分區(qū)域。

    圖3 歷史時(shí)期(1970—2000)中國(guó)馬鈴薯種植的氣候適宜性分布

    2.3 未來(lái)氣候變化下馬鈴薯適宜區(qū)面積變化特征

    根據(jù)前文研究結(jié)果,對(duì)各等級(jí)馬鈴薯種植適宜區(qū)的面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析(表3),結(jié)果表明,高適宜區(qū)面積變化與溫室氣體排放情景等級(jí)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,且高排放情景下面積減少趨勢(shì)更為明顯。低適宜區(qū)面積呈現(xiàn)增加趨勢(shì),增加幅度與溫室氣體排放情景之間呈正相關(guān)關(guān)系。具體來(lái)說(shuō),在ssp126情景下,低適宜區(qū)面積平均每10年約增長(zhǎng)2.4×104km2,適宜區(qū)面積平均每10年約增長(zhǎng)4.1×104km2,高適宜區(qū)面積平均每10年約減少6.5×104km2;在ssp245情景下,低適宜區(qū)面積平均每10年增長(zhǎng)8.1×104km2,適宜區(qū)面積平均每10年增長(zhǎng)3.8×104km2,高適宜區(qū)面積平均每10年減少11.9×104km2;在ssp370情景下,低適宜區(qū)面積平均每10年增長(zhǎng)13.1×104km2,適宜區(qū)面積平均每10年增長(zhǎng)6.9×104km2,高適宜區(qū)面積平均每10年減少20×104km2;在ssp585情景下,低適宜區(qū)面積平均每10年增長(zhǎng)20.8×104km2,適宜區(qū)面積平均每10年增長(zhǎng)4.1×104km2,高適宜區(qū)面積平均每10年減少24.9×104km2。此外,各等級(jí)馬鈴薯種植適宜區(qū)在不同年份面積占比排序基本保持一致,即適宜區(qū)>低適宜區(qū)>高適宜區(qū)。

    2.4 馬鈴薯高適宜區(qū)時(shí)空分布特征

    比較分析2080—2100與基準(zhǔn)1970—2000年間全國(guó)馬鈴薯種植高適宜區(qū)在不同溫室氣體排放情景下模擬結(jié)果的時(shí)空變化特征(圖5),結(jié)果表明,隨著溫室氣體排放等級(jí)的提高,中國(guó)馬鈴薯高適宜區(qū)將大幅減少。在低、中等溫室氣體排放情景下(ssp126、ssp245),馬鈴薯種植高適宜區(qū)的主要縮減區(qū)域?qū)兾鞅辈?、西南區(qū)域、東北南部以及長(zhǎng)江中下游地區(qū);在中高等溫室氣體排放情景下,縮減區(qū)域還將包括內(nèi)蒙古地區(qū)、黑龍江南部以及吉林東部。一直保持馬鈴薯種植高適宜性的區(qū)域主要包括新疆天山區(qū)域、甘肅東南部、內(nèi)蒙古西部以及黑龍江北部,此外,青海及甘肅西北部的馬鈴薯種植高適宜區(qū)有所增加。

    表3 未來(lái)氣候變化不同排放情景下不同時(shí)期內(nèi)的全國(guó)馬鈴薯種植各等級(jí)適宜區(qū)面積統(tǒng)計(jì)

    圖4 未來(lái)氣候變化條件下4個(gè)時(shí)間段(2021-2040、2041-2060、2061-2080、2081-2100)內(nèi)4種不同溫室氣體排放情景(ssp126、ssp245、ssp370、ssp585)下全國(guó)馬鈴薯潛在適宜區(qū)分布的時(shí)空變化特征

    3 討論

    3.1 影響馬鈴薯種植氣候適宜性的氣象因素

    本研究選取篩選后的6個(gè)氣象因子(包括平均日變化范圍、等溫性、最暖月份的最高溫度、最冷季度的平均溫度、最濕月份的降水量和降水季節(jié)性)來(lái)評(píng)價(jià)我國(guó)馬鈴薯種植的氣候適宜性。這6個(gè)氣象因子中對(duì)馬鈴薯種植氣候適宜性影響較大的是最濕月份的降水量、最暖月份的最高溫度,以及最冷季度的平均溫度,這3個(gè)因子對(duì)馬鈴薯種植氣候適宜度的影響分別占到54.7%、21.4%和18.1%。在本研究中,最濕月份的降水量是評(píng)估馬鈴薯適宜度的重要指標(biāo)。馬鈴薯通常被認(rèn)為是干旱敏感作物[23],在塊莖形成階段對(duì)水分脅迫更為敏感[24],而塊莖膨大期受到干旱脅迫會(huì)導(dǎo)致塊莖停止生長(zhǎng),即使生長(zhǎng)后期再提供大量灌水或降雨也無(wú)法恢復(fù)[25]。由于地下水資源匱乏,中國(guó)馬鈴薯主要種植區(qū)域一般采用無(wú)灌溉雨養(yǎng)種植[26],主要依靠降雨供馬鈴薯生長(zhǎng)所需水分,生長(zhǎng)季降水量不足會(huì)嚴(yán)重影響馬鈴薯的生長(zhǎng)[27]。Tang等[28]研究表明馬鈴薯產(chǎn)量的變化與生長(zhǎng)季有效降水量的變化,以及與塊莖期降水量與潛在蒸散量之比的變化之間顯著相關(guān);孫俊等[29]的研究也表明了馬鈴薯產(chǎn)量隨著生長(zhǎng)季總降水量的增加而增加。

    圖中綠色為未來(lái)時(shí)期(2081—2100)馬鈴薯高適宜區(qū),紅色為未來(lái)時(shí)期相較于歷史時(shí)期(1970—2000)高適宜區(qū)減少區(qū)域

    最暖月份的最高溫度和最冷季度的平均溫度也是評(píng)價(jià)馬鈴薯氣候適宜性不可缺少的氣象因素。高溫會(huì)對(duì)馬鈴薯生長(zhǎng)產(chǎn)生不利的影響,在塊莖形成及塊莖膨大期高溫會(huì)降低同化物的轉(zhuǎn)運(yùn)速率和光合作用的能力,不利于馬鈴薯塊莖形成和淀粉積累[30],同時(shí)高溫也會(huì)導(dǎo)致馬鈴薯可溶性蛋白和可溶性糖含量升高,降低馬鈴薯品質(zhì)[31]。最冷季度的平均氣溫越高表明無(wú)霜期越長(zhǎng),馬鈴薯生長(zhǎng)期越長(zhǎng),造成的暖冬將會(huì)降低土壤的霜凍深度,提早解凍有助于提高土壤溫度[32],會(huì)對(duì)馬鈴薯生長(zhǎng)產(chǎn)生積極影響。馬鈴薯抵抗低溫能力較差,當(dāng)最冷季度的平均氣溫較低,氣溫下降到-1 ℃—-2 ℃時(shí),地上部莖葉將受凍害,-4 ℃時(shí)植株死亡,塊莖亦受凍害。馬鈴薯植株遭受低溫凍害時(shí)會(huì)表現(xiàn)出莖干癱軟倒伏,葉片呈墨綠色水漬狀,葉片喪失光合能力而停止生長(zhǎng),繼而嚴(yán)重影響馬鈴薯產(chǎn)量[33]。

    3.2 未來(lái)氣候變化背景下馬鈴薯種植氣候適宜區(qū)的分布特征

    馬鈴薯對(duì)氣候因素的變化較為敏感,未來(lái)氣候變化會(huì)對(duì)中國(guó)馬鈴薯種植的氣候適宜區(qū)產(chǎn)生較大影響。本研究假定在未來(lái)氣候變化背景下,各地農(nóng)戶的種植習(xí)慣不會(huì)發(fā)生根本性的變化。因此,假定歷史上長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有種植馬鈴薯的區(qū)域,未來(lái)也不會(huì)突變成為馬鈴薯的種植區(qū),也不是馬鈴薯種植區(qū)劃調(diào)整的重點(diǎn)區(qū)域。在此假設(shè)基礎(chǔ)上,本研究首先對(duì)歷史上中國(guó)馬鈴薯種植的氣候適宜性進(jìn)行模擬,結(jié)果表明馬鈴薯高適宜區(qū)主要分布在東北至西南,在新疆西部、長(zhǎng)江中下游、東南等地區(qū)零星分布(圖3)。本研究主要針對(duì)氣候變化對(duì)馬鈴薯分布的影響,因此并不考慮非氣候因素對(duì)馬鈴薯分布的影響。在未來(lái)4種不同溫室氣體排放情景下,整體上我國(guó)馬鈴薯高適宜區(qū)面積均在減少,這主要是由于長(zhǎng)江中下游、中北部以及貴州等區(qū)域的馬鈴薯種植氣候適宜度將下降(圖4)。在全球變暖的背景下,這些區(qū)域夏季易產(chǎn)生高溫脅迫,高溫與水分脅迫影響馬鈴薯正常生長(zhǎng)發(fā)育[34],造成馬鈴薯減產(chǎn)。然而由于該區(qū)域商品薯的需求量增大,為合理利用土地資源以及獲取更高的經(jīng)濟(jì)效益,利用該區(qū)域冬閑田種植馬鈴薯以實(shí)現(xiàn)自給自足,因而該區(qū)域應(yīng)以改良品種,提高品質(zhì)為主要目標(biāo)[35]。我國(guó)中北部地區(qū)整體上仍然存在水分虧缺的問(wèn)題,降水量不能很好地滿足馬鈴薯生長(zhǎng)的需求且主要水資源用于灌溉冬小麥等作物[36],因此該區(qū)域需要根據(jù)馬鈴薯塊莖形成期對(duì)水分脅迫敏感的特點(diǎn)[25],適當(dāng)調(diào)整馬鈴薯播期和灌溉制度。

    總體來(lái)看,不論何種排放情景下,東北、西北、西南地區(qū)都是馬鈴薯的主要?dú)夂蚋哌m宜區(qū)。東北地區(qū)晝夜溫差大,氣候涼爽,是馬鈴薯種植較為理想的條件。然而大多數(shù)區(qū)域(如三江平原、牡丹江平原等)主要種植小麥、玉米、水稻、大豆等其他重要糧食作物、油料作物,因而可適當(dāng)擴(kuò)大馬鈴薯種植面積。西北地區(qū)是馬鈴薯主產(chǎn)區(qū),與傳統(tǒng)的三大糧食作物相比,馬鈴薯能更好地在雨養(yǎng)條件下生長(zhǎng)[37]。因而西北地區(qū)應(yīng)作為未來(lái)馬鈴薯食用薯的潛在擴(kuò)增區(qū)域,一方面增加甘肅、青海,特別是新疆地區(qū)馬鈴薯的種植面積,另一方面需改良馬鈴薯品種,以獲得單位面積馬鈴薯的產(chǎn)量。西南地區(qū)丘陵山地、平地壩等區(qū)域錯(cuò)綜復(fù)雜,限制了多種主糧作物的生長(zhǎng),考慮到馬鈴薯自身的栽培特點(diǎn),可以在該區(qū)域推廣馬鈴薯種植。

    3.3 物種分布模型的限制和不確定性

    物種分布模型(SDMs)將物種的“存在”和“不存在”位置與環(huán)境因子相關(guān)聯(lián),估計(jì)給定物種對(duì)于環(huán)境的生態(tài)位包絡(luò)范圍,也即物種存在的適宜范圍[38],進(jìn)而評(píng)估物種在研究區(qū)域整體的發(fā)展情況。許多研究證明,物種分布模型可以有效模擬和預(yù)測(cè)我國(guó)物種的適宜性[39-43]。本研究通過(guò)集成模型模擬和預(yù)測(cè)了全國(guó)馬鈴薯歷史和未來(lái)時(shí)期的適宜區(qū)分布,但是仍然存在以下問(wèn)題。首先,受數(shù)據(jù)源的限制,在收集資料中容易造成抽樣偏差[44],本研究選取的物種“存在”數(shù)據(jù)較少,訓(xùn)練樣本均衡程度高,可能給模擬結(jié)果引入了一些誤差和不確定性。此外,由于部分地區(qū)優(yōu)質(zhì)農(nóng)田(如華北平原、長(zhǎng)江中下游平原等)優(yōu)先考慮了其他糧食作物和油料作物,馬鈴薯種植較少。因此,盡管本研究考慮了集群效應(yīng)等的影響,模型對(duì)于這些區(qū)域的模擬結(jié)果依舊存在一定的偏差。其次,影響物種適宜性的因素有很多,選取的環(huán)境因子難以涉及所有的影響因素。以馬鈴薯為例,包括氣候、土壤、經(jīng)濟(jì)條件、人為因素、地形地貌、品種等[44-46]。本研究?jī)H考慮了氣象因素對(duì)馬鈴薯種植氣候適宜性的影響,得到了全國(guó)馬鈴薯氣候適宜區(qū)分布,但是未考慮其他因素對(duì)結(jié)果的影響,這也是后續(xù)研究中要繼續(xù)進(jìn)一步加強(qiáng)的。最后,SDM模型本身的不可解釋性增加了具體分析環(huán)境因子對(duì)物種適宜性影響的難度,同時(shí)也增加了模擬結(jié)果的不確定性[47-48]。盡管存在以上不足,本研究訓(xùn)練所得集成模型依舊具有較高的精準(zhǔn)度,繪制的歷史時(shí)期馬鈴薯適宜區(qū)和實(shí)際馬鈴薯種植區(qū)域也較為吻合。本研究所預(yù)測(cè)的未來(lái)時(shí)期馬鈴薯氣候適宜區(qū)時(shí)空分布特征對(duì)于我國(guó)馬鈴薯空間結(jié)構(gòu)布局和種植調(diào)整具有一定的指導(dǎo)價(jià)值。

    4 結(jié)論

    本研究利用6種不同全球氣候模式(GCMs)所得的未來(lái)氣候數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)5種不同的物種分布模型(SDMs),集成模擬預(yù)測(cè)了歷史和未來(lái)氣候變化不同溫室氣體排放情景下我國(guó)馬鈴薯種植氣候適宜區(qū)的時(shí)空分布。隨著未來(lái)氣候變化的加劇,中國(guó)馬鈴薯種植適宜區(qū)的時(shí)空分布格局將會(huì)發(fā)生較大變化,高適宜區(qū)面積在未來(lái)不同時(shí)段內(nèi)不同溫室氣體排放情景下均呈現(xiàn)減小趨勢(shì)。具體來(lái)說(shuō),東北地區(qū)作為我國(guó)馬鈴薯種薯和菜薯的主要種植區(qū)域,高適宜區(qū)面積基本保持不變;以陜西北部、甘肅東部為主的中北部區(qū)域的高適宜區(qū)面積減少較多,而該區(qū)域作為我國(guó)菜薯產(chǎn)區(qū),需要增強(qiáng)應(yīng)對(duì)氣候變化的措施以保障該區(qū)域馬鈴薯產(chǎn)量;西北地區(qū)馬鈴薯高適宜區(qū)主要都依托于高山、河流區(qū)域,整體上高適宜區(qū)面積基本保持不變;西南地區(qū)高適宜區(qū)時(shí)空變化整體較??;東南地區(qū)由于全球氣候變暖,導(dǎo)致溫度對(duì)馬鈴薯生長(zhǎng)的影響超過(guò)降水的影響,導(dǎo)致該區(qū)域高適宜區(qū)面積減小較多。

    [1] Zhao J F, Zhang Y H, Qian Y L, Pan Z H, Zhu Y J, Zhang Y, Guo J P, Xu L L. Coincidence of variation in potato yield and climate in northern China. Science of the Total Environment, 2016, 573: 965-973.

    [2] Molua E L. The economic impact of climate change on agriculture in Cameroon. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2007(4364): 1-31.

    [3] Wei T Y, Cherry T L, Glomr?d S, Zhang T Y. Climate change impacts on crop yield: Evidence from China. Science of the Total Environment, 2014, 499: 133-140.

    [4] Haverkort A J, Franke A C, Engelbrecht F A, Steyn J M. Climate change and potato production in contrasting South African agro-ecosystems 1. Effects on land and water use efficiencies. Potato Research, 2013, 56(1): 31-50.

    [5] Hirzel A H, Le LAY G. Habitat suitability modelling and niche theory. Journal of applied ecology, 2008, 45(5): 1372-1381.

    [6] 李國(guó)慶, 劉長(zhǎng)成, 劉玉國(guó), 楊軍, 張新時(shí), 郭柯. 物種分布模型理論研究進(jìn)展. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2013, 33(16): 4827-4835.

    Li G Q, Liu C C, Liu Y G, Yang J, Zhang X S, Guo K. Advances in theoretical issues of species distribution models. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(16): 4827-4835. (in Chinese)

    [7] Wang C, Shi X Y, Liu J G, Zhao J C, Bo X Z, Chen F, Chu Q Q. Interdecadal variation of potato climate suitability in China. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2021, 310: 107293.

    [8] 朱婭秋, 何英彬, 焦偉華, 徐飛, 李闖, 孫靜, 羅善軍, 段丁丁, 張遠(yuǎn)濤, 于金寬, 徐瑞陽(yáng), 趙暢. 基于GIS的吉林省馬鈴薯種植氣候適宜性精細(xì)化區(qū)劃. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2021, 42(7): 128-136.

    Zhu Y Q, He Y B, Jiao W H, Xu F, Li C, Sun J, Luo S J, Duan D D, Zhang Y T, Yu J K, Xu R Y, Zhao C. Regionalization of the climate suitability on potato cultivation in Jilin province based on GIS. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2021, 42(7): 128-136. (in Chinese)

    [9] 馬力文, 劉靜, 馬金富, 張學(xué)藝. 海原縣馬鈴薯氣候適宜性精細(xì)化區(qū)劃. 中國(guó)馬鈴薯, 2017, 31(4): 210-215.

    Ma L W, Liu J, Ma J F, Zhang X Y. A meticulous climatic division suitable for potato planting in Haiyuan County. Chinese Potato Journal, 2017, 31(4): 210-215. (in Chinese)

    [10] 滕宗璠, 張暢, 王永智. 我國(guó)馬鈴薯適宜種植地區(qū)的分析. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 1989, 22(2): 35-44.

    Teng Z F, Zhang C, Wang Y Z. Study on China’s potato-cultivation divisions. Scientia Agricultura Sinica,1989, 22(2): 35-44. (in Chinese)

    [11] Barbet-MASSIN M, Jiguet F, Albert C H, Thuiller W. Selecting pseudo-absences for species distribution models: how, where and how many? Methods in ecology and evolution, 2012, 3(2): 327-338.

    [12] 周天軍, 陳梓明, 鄒立維, 陳曉龍, 俞永強(qiáng), 王斌, 包慶, 鮑穎, 曹劍, 何編, 胡帥, 李立娟, 李建, 林巖鑾, 馬利斌, 喬方利, 容新堯, 宋振亞, 唐彥麗, 吳波, 吳統(tǒng)文, 辛?xí)愿? 張賀, 張明華. 中國(guó)地球氣候系統(tǒng)模式的發(fā)展及其模擬和預(yù)估. 氣象學(xué)報(bào), 2020, 78(3): 332-350.

    Zhou T J, Chen Z M, Zou L W, Chen X L, Yu Y Q, Wang B, Bao Q, Bao Y, Cao J , HE B, HU S, LI L J, LI J, LIN Y L, MA L B, QIAO F L, RONG X Y, SONG Z Y, TANG Y L, WU B, WU T W, XIN X G, ZHANG H, ZHANG M H. Development of climate and earth system models in China: past achievements and new CMIP6 results. Acta Meteorologica Sinica, 2020, 78(3): 332-350. (in Chinese)

    [13] Kang H W, An K H, Park C K, Solis A L S, Stitthichivapak K. Multimodel output statistical downscaling prediction of precipitation in the Philippines and Thailand. Geophysical Research Letters, 2007, 34: L15710.

    [14] Ma J, Chen H, Gao X, Xiao J H, Wang H B. African swine fever emerging in China: Distribution characteristics and high-risk areas. Preventive veterinary medicine, 2020, 175: 104861.

    [15] Phillips S J, Anderson R P, Schapire R E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological modelling, 2006, 190(3/4): 231-259.

    [16] Friedman J H. Greedy function approximation: a gradient boosting machine. The Annals of statistics, 2001, 29(5): 1189-1232.

    [17] Friedman J H. Multivariate adaptive regression splines. The annals of statistics, 1991, 19(1): 1-67.

    [18] Vapnik V N. An overview of statistical learning theory. IEEE transactions on neural networks, 1999, 10(5): 988-999.

    [19] Breiman L. Random forests. Machine learning, 2001, 45(1): 5-32.

    [20] Naimi B, Araújo M B. Sdm: a reproducible and extensible R platform for species distribution modelling. Ecography, 2016, 39(4): 368-375.

    [21] 邱浩杰, 孫杰杰, 徐達(dá), 焦?jié)崫? 薛敏, 袁位高, 沈愛華, 江波, 李勝. 末次盛冰期以來(lái)紅豆樹在不同氣候變化情景下的分布動(dòng)態(tài). 生態(tài)學(xué)報(bào), 2020, 40(9): 3016-3026.

    Qiu H J, Sun J J, Xu D, Jiao J J, Xue M, Yuan W G, Shen A H, Jiang B, Li S. The distribution dynamics ofunder different climate change scenarios since the last glacial maximum. Acta Ecologica Sinica, 2020, 40(9): 3016-3026. (in Chinese)

    [22] GRAY V. Climate change 2007: the physical science basis: summary for policymakers. Energy & Environment, 2007, 18(3/4): 433-440.

    [23] Opena G B, Porter G A. Soil management and supplemental irrigation effects on potato: II. Root growth. Agronomy Journal, 1999, 91(3): 426-431.

    [24] 任穩(wěn)江, 任亮, 劉生學(xué). 黃土高原旱地馬鈴薯田土壤水分動(dòng)態(tài)變化及供需研究. 中國(guó)馬鈴薯,2015,29(6):355-361.

    Ren W J, Ren L, Liu S X. Moisture dynamics and’Supply and demand’on potato fields in arid areas of southern loess plateau. Chinese Potato Journal, 2015, 29(6): 355-361. (in Chinese)

    [25] Qin S H, Li L L, Wang D, Zhang J L, Pu Y L. Effects of limited supplemental irrigation with catchment rainfall on rain-fed potato in semi-arid areas on the Western Loess Plateau, China. American journal of potato research, 2013, 90(1): 33-42.

    [26] Wang C, Zang H D, Liu J G, Shi X Y, Li S, Chen F, Chu Q Q. Optimum nitrogen rate to maintain sustainable potato production and improve nitrogen use efficiency at a regional scale in China. A meta-analysis. Agronomy for Sustainable Development, 2020, 40(5): 1-14.

    [27] Yang Y M, Yang Y H, Moiwo J P, Hu Y K. Estimation of irrigation requirement for sustainable water resources reallocation in North China. Agricultural water management, 2010, 97(11): 1711-1721.

    [28] Tang J Z, Wang J, Wang E L, Yu Q, Yin H, He D, Pan X B. Identifying key meteorological factors to yield variation of potato and the optimal planting date in the agro-pastoral ecotone in North China. Agricultural and Forest Meteorology, 2018, 256/257: 283-291.

    [29] 孫俊, 李劍萍, 吳志歧, 楊美蘭, 羅京云, 魏廣渙. 氣候條件對(duì)馬鈴薯產(chǎn)量的影響及產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型研究. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2010, 38(23): 12400-12402.

    Sun J, Li J P, Wu Z Q, Yang M L, Luo J Y, Wei G H. Influence of climate conditions on potato yield and study on the forecasting model of potato yield. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2010, 38(23): 12400-12402. (in Chinese)

    [30] Raymundo R, Asseng S, Prassad R, Kleinwechter U, Concha J, Condori B, Bowen W, Wolf J, Olesen J E, Dong Q X, ZOTARELLI L, GASTELO M, ALVA A, TRAVASSO M, QUIROZ R, ARORA V, GRAHAM W, PORTER C. Performance of the SUBSTOR-potato model across contrasting growing conditions. Field Crops Research, 2017, 202: 57-76.

    [31] 黃家偉, 吳登峰, 張招娟. 高溫對(duì)不同耐熱性馬鈴薯生長(zhǎng)特性的影響. 亞熱帶農(nóng)業(yè)研究, 2022, 18(2): 79-84.

    Huang J W, Wu D F, Zhang Z J. Effect of high temperature on growth characteristics of potato with contrasting heat tolerances. Subtropical Agriculture Research, 2022, 18(2): 79-84. (in Chinese)

    [32] Iwata Y, Hayashi M, Hirota T. Comparison of snowmelt infiltration under different soil‐freezing conditions influenced by snow cover. Vadose Zone Journal, 2008, 7(1): 79-86.

    [33] 李飛, 金黎平. 馬鈴薯霜凍害及防御措施. 貴州農(nóng)業(yè)科學(xué), 2007, 35(3): 121, 127.

    Li F, Jin L P. Frost injury of potato and its controlling measures. Guizhou Agricultural Sciences, 2007, 35(3): 121, 127. (in Chinese)

    [34] Handayani T, Watanabe K. The combination of drought and heat stress has a greater effect on potato plants than single stresses. Plant Soil and Environment, 2020, 66(4): 175-182.

    [35] Zhou Z J, Andersen M N, Plauborg F. Radiation interception and radiation use efficiency of potato affected by different N fertigation and irrigation regimes. European Journal of Agronomy, 2016, 81: 129-137.

    [36] Li Q Q, Dong B D, Qiao Y Z, Liu M Y, Zhang J W. Root growth, available soil water, and water-use efficiency of winter wheat under different irrigation regimes applied at different growth stages in North China. Agricultural Water Management, 2010, 97(10): 1676-1682.

    [37] WANG C L, SHEN S H, ZHANG S Y, Li Q Z, YAO Y B. Adaptation of potato production to climate change by optimizing sowing date in the Loess Plateau of central Gansu, China. Journal of Integrative Agriculture, 2015, 14(2): 398-409.

    [38] Guisan A, Zimmermann N E. Predictive habitat distribution models in ecology. Ecological modelling, 2000, 135(2/3): 147-186.

    [39] 杜倩, 魏晨輝, 梁陳濤, 于景華, 王慧梅, 王文杰. 中國(guó)東北地區(qū)12個(gè)建群樹種對(duì)氣候變化響應(yīng)的MaxEnt模型分析. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2022, 42(23): 9712-9725.

    Du Q, Wei C H, Liang C T, Yu J H, Wang H M, Wang W J. Future climatic adaption of 12 dominant tree species in Northeast China under 3 climatic scenarios by using MaxEnt modeling. Acta Ecologica Sinica, 2022, 42(23): 9712-9725. (in Chinese)

    [40] 張欣雨, 朱澤群, 袁雅欣, 姬文翔, 宋岑雨, 陸洪偉, 趙茜蕾, 卞慶瑤, 孫子墨, 宜樹華, 孫義. 基于組合物種分布模型的黃河源區(qū)鵝絨委陵菜適宜生境及其對(duì)氣候變化的響應(yīng). 草業(yè)科學(xué), 2022, 39(2): 254-267.

    Zhang X Y, Zhu Z Q, Yuan Y X, Ji W X, Song C Y, Lu H W, Zhao X L, Bian Q Y, Sun Z M, Yi S H, Sun Y. Assessment of suitable ofhabitat and its response to climate change in the source region of the Yellow River based on ensemble species distribution modeling. Pratacultural Science, 2022, 39(2): 254-267. (in Chinese)

    [41] 張愛平, 王毅, 熊勤犁, 伍小剛, 孫曉銘, 黃艷蒙, 張林, 潘開文. 末次間冰期以來(lái)3種云杉屬植物的歷史分布變遷及避難所. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2018, 29(7): 2411-2421.

    Zhang A P, Wang Y, Xiong Q L, Wu X G, Sun X M, Huang Y M, Zhang L, Pan K W.distribution changes and refugia of three spruce taxa since the last interglacial. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(7): 2411-2421. (in Chinese)

    [42] 沈濤, 張霽, 申仕康, 趙艷麗, 王元忠. 西南地區(qū)紅花龍膽分布格局模擬與氣候變化影響評(píng)價(jià). 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2017, 28(8): 2499-2508.

    Shen T, Zhang J, Shen S K, Zhao Y L, Wang Y Z.distribution simulation ofin Southwest China and assessment of climate change impact. Chinese Journal of Applied Ecology, 2017, 28(8): 2499-2508. (in Chinese)

    [43] Kramer-Schadt S, Niedballa j, Pilgrim J D, Schr?der B, Lindenborn J, Reinfelder V, Stillfried m, Heckmann I, Scharf A K, Augeri D M, CHEYNE S M, HEARN A J, ROSS J, MACDONALD D W, MATHAI J, EATON J, MARSHALL A J, SEMIADI G, RUSTAM R, BERNARD H, ALFRED R, SAMEJIMA H, DUCKWORTH J W, BREITENMOSER- WUERSTEN C, BELANT J L, HOFER H, WILTING A. The importance of correcting for sampling bias in MaxEnt species distribution models. Diversity and distributions, 2013, 19(11): 1366-1379.

    [44] Yang L T, Zhao J F, Jiang X P, Wang S, Li L H, Xie H F. Effects of climate change on the climatic production potential of potatoes in Inner Mongolia, China. Sustainability, 2022, 14(13): 7836.

    [45] K?hl K I, Mulugeta ANELEY G, Haas M, Peters R. Confounding factors in container-based drought tolerance assessments in. Agronomy, 2021, 11(5): 865.

    [46] Gervais T, Creelman A, Li X Q, Bizimungu B, De Koeyer D, Dahal K. Potato response to drought stress: Physiological and growth basis. Frontiers in Plant Science, 2021, 12: 698060.

    [47] McHenry J, Welch H, Lester S E, Saba V. Projecting marine species range shifts from only temperature can mask climate vulnerability. Global Change Biology, 2019, 25(12): 4208-4221.

    [48] Jones M C, Cheung W W L. Multi-model ensemble projections of climate change effects on global marine biodiversity. ICES Journal of Marine Science, 2015, 72(3): 741-752.

    Influence of Future Climate Change on the Climate Suitability of Potato Cultivation in China

    ZHANG ZhiLiang1,2,3, HE ZhiHao1,2, RU xiaoYa1,2, JIANG TengCong1,2, HE YingBin3, FENG Hao2,4, YU Qiang4,5, HE JianQiang

    1Northwest A&F University/Key Laboratory of Agricultural Soil and Water Engineering in Arid and Semiarid Areas, Ministry of Education, Yangling 712100, Shaanxi;2Institute of Water-saving Agriculture in Arid Areas of China, Northwest A&F University, Yangling 712100, Shaanxi;3Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081;4Institute of Soil and Water Conservation, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resource/State Key Laboratory of Soil Erosion and Dryland Farming on the Loess Plateau, Yangling 712100, Shaanxi;5Key Laboratory of Eco-Environment and Meteorology, Qinling Mountains and Loess Plateau, Shaanxi Meteorological Bureau, Xi’an 710016

    【Objective】As the fourth staple food crop in China, potato suitability evaluation is of great significance to ensure national food security. Based on climate data, this study constructed an integrated species distribution model to predict the climate suitable area of potato in China in the future, and provided an important scientific reference for optimizing potato planting in China.【Method】In this study, the future climate data derived from six different global climate models (GCMs) were used to drive an ensemble of five different species distribution models (SDMs) to simulate the temporal and spatial distribution characteristics of climate suitable areas of potato cultivation in China in the historical (1970-2000) and four future (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080, and 2081-2100) periods under four greenhouse gas emission scenarios (ssp126, ssp245, ssp370, and ssp585). 【Result】 (1) The precipitation in the wettest month, the highest temperature in the warmest month, and the average temperature in the coldest quarter were the main meteorological factors that affected the climate suitability of potato in China, with their contribution rates of 54.7%, 21.4% and 18.1%, respectively. (2) In four scenarios of greenhouse gas emission, the prediction results of various suitable areas were basically the same, showing the similar trends that the areas of suitable and low suitable would become larger, while the area of high suitable would become smaller. Only in Hainan, Tibet, Xinjiang and some other regions, the climate was not suitable for potato planting. The suitable potato planting areas (including both suitable and high suitable) exceed 50% in all cases. (3) In the future, the low suitable and suitable areas for potato planting will increase greatly, while the high suitable areas will decrease. The order of areas of different suitable grades would remain: suitable areas>low suitable areas>high suitable areas. (4) With the increase of greenhouse gas emission level, the high suitable area in China would be greatly reduced. For spatial distribution, the high suitable areas were mainly in Northeast China, Gansu, western Xinjiang, and some parts of southwest China. From the perspective of time, the future climate change would greatly affect the northwest of Shaanxi, the middle and lower reaches of the Yangtze River, the central and western Inner Mongolia and other regions. The climate suitability of potato planting would obviously decrease. 【Conclusion】In this study, the integrated species distribution models were constructed to predict the temporal and spatial distribution characteristics of potato climate suitable areas in the future. Northeast, Gansu, Southwest and other regions of China could be the main potato planting areas, while Xinjiang and other regions could be the main development areas. The rest regions should be given priority to the development of other staple crops and cash crops according to local conditions.

    potato; climate change; global climate model; species distribution model; climate suitability

    10.3864/j.issn.0578-1752.2023.18.004

    2022-08-31;

    2022-12-05

    國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(52079115)、陜西省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈(群)-農(nóng)業(yè)領(lǐng)域項(xiàng)目(2019ZDLNY07-03)、西北農(nóng)林科技大學(xué)人才專項(xiàng)資金(千人計(jì)劃項(xiàng)目)、高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃(111計(jì)劃)(B12007)、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所創(chuàng)新工程(2021-2015)

    張志良,E-mail:zhiliang_zhang@nwafu.edu.cn。通信作者何建強(qiáng),E-mail:jianqiang_he@nwafu.edu.cn

    (責(zé)任編輯 楊鑫浩,李莉)

    猜你喜歡
    物種區(qū)域模型
    一半模型
    吃光入侵物種真的是解決之道嗎?
    重要模型『一線三等角』
    重尾非線性自回歸模型自加權(quán)M-估計(jì)的漸近分布
    回首2018,這些新物種值得關(guān)注
    電咖再造新物種
    汽車觀察(2018年10期)2018-11-06 07:05:26
    3D打印中的模型分割與打包
    關(guān)于四色猜想
    分區(qū)域
    瘋狂的外來(lái)入侵物種
    1024视频免费在线观看| 国产深夜福利视频在线观看| 在线观看www视频免费| 18禁动态无遮挡网站| 又大又爽又粗| 大话2 男鬼变身卡| 亚洲一码二码三码区别大吗| 成人黄色视频免费在线看| 精品酒店卫生间| 国产成人午夜福利电影在线观看| 国产av国产精品国产| 亚洲欧美一区二区三区久久| 一区二区三区乱码不卡18| 777米奇影视久久| 这个男人来自地球电影免费观看 | 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 性少妇av在线| 免费人妻精品一区二区三区视频| 又大又黄又爽视频免费| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 欧美日本中文国产一区发布| 久久精品人人爽人人爽视色| videosex国产| 国产成人精品在线电影| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | av在线老鸭窝| 18禁观看日本| 美女中出高潮动态图| 国产午夜精品一二区理论片| 男女床上黄色一级片免费看| 老汉色av国产亚洲站长工具| 丝袜美腿诱惑在线| 伊人亚洲综合成人网| 制服诱惑二区| 各种免费的搞黄视频| 国产视频首页在线观看| a级毛片黄视频| 91精品伊人久久大香线蕉| 丰满迷人的少妇在线观看| 日本爱情动作片www.在线观看| 亚洲欧美一区二区三区久久| 欧美日韩av久久| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| www.自偷自拍.com| 免费少妇av软件| 久久天堂一区二区三区四区| 国产欧美亚洲国产| 成人毛片60女人毛片免费| 99香蕉大伊视频| 日韩成人av中文字幕在线观看| 国产精品国产三级国产专区5o| 人妻 亚洲 视频| 国产精品 国内视频| 多毛熟女@视频| 超碰成人久久| avwww免费| 午夜福利网站1000一区二区三区| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 日韩av免费高清视频| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 亚洲国产精品一区二区三区在线| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 只有这里有精品99| 精品免费久久久久久久清纯 | 国产精品亚洲av一区麻豆 | 久久国产亚洲av麻豆专区| www.精华液| 亚洲国产av影院在线观看| 亚洲伊人久久精品综合| 一级毛片电影观看| 国产一区二区 视频在线| 中文字幕高清在线视频| 日韩 亚洲 欧美在线| 九九爱精品视频在线观看| av视频免费观看在线观看| 在线天堂中文资源库| 最近中文字幕2019免费版| 免费高清在线观看视频在线观看| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 高清av免费在线| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 亚洲精品在线美女| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 一区二区日韩欧美中文字幕| 午夜免费男女啪啪视频观看| 国产又爽黄色视频| 在线观看人妻少妇| 国产一卡二卡三卡精品 | 国产极品粉嫩免费观看在线| 日韩av免费高清视频| 久久韩国三级中文字幕| 亚洲精品第二区| 久久久国产欧美日韩av| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 大香蕉久久成人网| 色吧在线观看| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 我要看黄色一级片免费的| 国产精品蜜桃在线观看| 热99久久久久精品小说推荐| 午夜av观看不卡| av国产精品久久久久影院| 久久久久久人人人人人| 亚洲欧美精品自产自拍| 搡老乐熟女国产| 亚洲av综合色区一区| 国产一区二区三区综合在线观看| 国产成人91sexporn| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 卡戴珊不雅视频在线播放| 精品亚洲乱码少妇综合久久| av网站免费在线观看视频| 久久午夜综合久久蜜桃| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 男女免费视频国产| 午夜免费鲁丝| 丝瓜视频免费看黄片| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 大码成人一级视频| 妹子高潮喷水视频| 国产在线免费精品| www.精华液| a级毛片黄视频| 自线自在国产av| 久热这里只有精品99| 男女床上黄色一级片免费看| 久久人妻熟女aⅴ| av福利片在线| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 超碰成人久久| 日本色播在线视频| 中国国产av一级| 老司机在亚洲福利影院| 丝袜喷水一区| 一二三四在线观看免费中文在| 美女视频免费永久观看网站| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 亚洲国产精品国产精品| 女性生殖器流出的白浆| 免费高清在线观看视频在线观看| 久久久久精品国产欧美久久久 | 2021少妇久久久久久久久久久| 狂野欧美激情性bbbbbb| 亚洲欧美色中文字幕在线| 蜜桃在线观看..| 久久精品国产亚洲av高清一级| 日本一区二区免费在线视频| 久久久久精品国产欧美久久久 | 亚洲av电影在线进入| 少妇被粗大猛烈的视频| 中国国产av一级| 水蜜桃什么品种好| 午夜影院在线不卡| 男女免费视频国产| 亚洲av男天堂| 卡戴珊不雅视频在线播放| 热re99久久精品国产66热6| 久久久欧美国产精品| av福利片在线| av国产久精品久网站免费入址| 国产一区有黄有色的免费视频| 久久久亚洲精品成人影院| 国产成人av激情在线播放| 人人妻,人人澡人人爽秒播 | 日本一区二区免费在线视频| 久热爱精品视频在线9| 成年人免费黄色播放视频| 99热国产这里只有精品6| 日韩免费高清中文字幕av| 久久久精品免费免费高清| 久久久久久久久久久久大奶| 免费观看a级毛片全部| 深夜精品福利| 亚洲成人免费av在线播放| 午夜福利乱码中文字幕| 免费少妇av软件| 亚洲av电影在线进入| 少妇被粗大猛烈的视频| 色视频在线一区二区三区| 天堂俺去俺来也www色官网| kizo精华| 18在线观看网站| 久久久国产一区二区| 美国免费a级毛片| 欧美成人精品欧美一级黄| 深夜精品福利| 免费人妻精品一区二区三区视频| 国产高清国产精品国产三级| 国产 精品1| 国产一区有黄有色的免费视频| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 桃花免费在线播放| 欧美人与性动交α欧美软件| 欧美黄色片欧美黄色片| 亚洲精品乱久久久久久| 老汉色∧v一级毛片| 免费观看av网站的网址| 9色porny在线观看| 一级爰片在线观看| 操出白浆在线播放| 精品少妇一区二区三区视频日本电影 | 国产免费现黄频在线看| 黑人猛操日本美女一级片| 热re99久久精品国产66热6| 国产高清不卡午夜福利| 亚洲精品久久午夜乱码| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 国产精品偷伦视频观看了| 午夜91福利影院| 午夜福利一区二区在线看| 最黄视频免费看| 亚洲精品国产av成人精品| 亚洲成人国产一区在线观看 | 男男h啪啪无遮挡| 无遮挡黄片免费观看| 久久精品国产亚洲av高清一级| 大码成人一级视频| 欧美人与性动交α欧美软件| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 交换朋友夫妻互换小说| 精品午夜福利在线看| av不卡在线播放| 国产免费又黄又爽又色| 欧美激情高清一区二区三区 | 久久狼人影院| 永久免费av网站大全| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 中文字幕av电影在线播放| 欧美亚洲日本最大视频资源| 男女边摸边吃奶| 99九九在线精品视频| 国产又色又爽无遮挡免| 成年女人毛片免费观看观看9 | 伊人久久国产一区二区| 婷婷色综合大香蕉| 国产亚洲av高清不卡| 久久国产精品大桥未久av| 成人影院久久| 久久狼人影院| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 热re99久久精品国产66热6| 久久精品国产亚洲av高清一级| 看免费av毛片| 日韩电影二区| 丝袜人妻中文字幕| 高清av免费在线| 日韩欧美精品免费久久| 97在线人人人人妻| 一区二区三区精品91| 无限看片的www在线观看| 在线精品无人区一区二区三| 久久ye,这里只有精品| 纯流量卡能插随身wifi吗| 欧美日韩综合久久久久久| 欧美日韩福利视频一区二区| 黑人猛操日本美女一级片| 久久久久国产精品人妻一区二区| 无遮挡黄片免费观看| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 一区二区三区乱码不卡18| 国产精品久久久av美女十八| 高清黄色对白视频在线免费看| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 亚洲精品成人av观看孕妇| 国产探花极品一区二区| 中文字幕人妻熟女乱码| 亚洲精品国产一区二区精华液| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 一二三四中文在线观看免费高清| 国产欧美日韩一区二区三区在线| videos熟女内射| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 国产熟女欧美一区二区| 七月丁香在线播放| 亚洲欧美一区二区三区久久| 亚洲国产精品国产精品| 久久国产精品大桥未久av| 亚洲综合色网址| 免费黄色在线免费观看| 亚洲在久久综合| 欧美日韩福利视频一区二区| 最近手机中文字幕大全| 精品亚洲成国产av| 九草在线视频观看| 日韩电影二区| 亚洲精品aⅴ在线观看| 成人亚洲精品一区在线观看| 欧美日韩福利视频一区二区| 在线 av 中文字幕| 国产不卡av网站在线观看| 午夜老司机福利片| 女性被躁到高潮视频| 宅男免费午夜| 亚洲美女视频黄频| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 亚洲三区欧美一区| 亚洲国产精品国产精品| 美女大奶头黄色视频| 18在线观看网站| 亚洲四区av| www.av在线官网国产| 色吧在线观看| 蜜桃国产av成人99| 国产有黄有色有爽视频| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产在线一区二区三区精| 最近最新中文字幕大全免费视频 | 国产精品亚洲av一区麻豆 | 国产女主播在线喷水免费视频网站| 丰满迷人的少妇在线观看| 在线观看一区二区三区激情| 国产熟女午夜一区二区三区| 国产精品一区二区精品视频观看| 午夜福利乱码中文字幕| 国产极品粉嫩免费观看在线| 亚洲精品成人av观看孕妇| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 亚洲国产精品国产精品| 亚洲av国产av综合av卡| 亚洲国产欧美网| 久热这里只有精品99| 看非洲黑人一级黄片| 国产精品久久久久成人av| 欧美黑人精品巨大| 午夜av观看不卡| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 热99久久久久精品小说推荐| 少妇被粗大猛烈的视频| 色婷婷久久久亚洲欧美| 在线精品无人区一区二区三| 男女国产视频网站| av视频免费观看在线观看| 高清av免费在线| 国产成人系列免费观看| 久久久久视频综合| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 精品午夜福利在线看| tube8黄色片| 色婷婷av一区二区三区视频| 亚洲少妇的诱惑av| 最近最新中文字幕免费大全7| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 亚洲精品国产av蜜桃| 免费观看a级毛片全部| 另类精品久久| 美女主播在线视频| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 老司机靠b影院| 中文欧美无线码| 日韩中文字幕欧美一区二区 | 狂野欧美激情性xxxx| 人人妻,人人澡人人爽秒播 | www.熟女人妻精品国产| a级片在线免费高清观看视频| √禁漫天堂资源中文www| 国产又爽黄色视频| 777米奇影视久久| 天天影视国产精品| 一边亲一边摸免费视频| 成人午夜精彩视频在线观看| 青春草亚洲视频在线观看| 熟女av电影| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 精品少妇黑人巨大在线播放| 久久青草综合色| 亚洲国产精品999| 国产高清国产精品国产三级| 亚洲,欧美,日韩| 欧美久久黑人一区二区| 欧美日本中文国产一区发布| 中文字幕高清在线视频| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 日韩成人av中文字幕在线观看| 人妻一区二区av| 黑人欧美特级aaaaaa片| 精品人妻在线不人妻| 欧美中文综合在线视频| 18禁国产床啪视频网站| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 久久鲁丝午夜福利片| 最近中文字幕高清免费大全6| 在线精品无人区一区二区三| 丰满迷人的少妇在线观看| 深夜精品福利| 一二三四中文在线观看免费高清| 大陆偷拍与自拍| av电影中文网址| 精品免费久久久久久久清纯 | 欧美精品高潮呻吟av久久| 成人国语在线视频| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 大片电影免费在线观看免费| 免费看不卡的av| 精品第一国产精品| 国产成人精品福利久久| 99九九在线精品视频| 在线天堂最新版资源| 99久久99久久久精品蜜桃| 99国产综合亚洲精品| 超碰成人久久| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 亚洲精品中文字幕在线视频| 日韩精品有码人妻一区| videos熟女内射| 亚洲国产欧美在线一区| 午夜福利一区二区在线看| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 亚洲,欧美,日韩| 国精品久久久久久国模美| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 免费观看人在逋| 女性被躁到高潮视频| 日韩av不卡免费在线播放| 亚洲欧美激情在线| 免费在线观看黄色视频的| 日日啪夜夜爽| 国产男人的电影天堂91| 1024香蕉在线观看| 亚洲,一卡二卡三卡| 午夜福利在线免费观看网站| 国产老妇伦熟女老妇高清| 麻豆av在线久日| 丰满饥渴人妻一区二区三| av免费观看日本| 国产深夜福利视频在线观看| 国产男人的电影天堂91| 蜜桃在线观看..| 亚洲精品久久午夜乱码| 99国产综合亚洲精品| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 大陆偷拍与自拍| 丝袜美足系列| 伦理电影大哥的女人| 最近中文字幕2019免费版| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 久久久精品免费免费高清| 国产成人啪精品午夜网站| 日韩电影二区| 国产激情久久老熟女| 日本欧美视频一区| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 欧美成人精品欧美一级黄| 久久性视频一级片| 国产亚洲av高清不卡| 亚洲av国产av综合av卡| 欧美日韩av久久| 51午夜福利影视在线观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 亚洲视频免费观看视频| 免费av中文字幕在线| 国产熟女午夜一区二区三区| 水蜜桃什么品种好| 亚洲七黄色美女视频| 亚洲综合精品二区| 午夜福利在线免费观看网站| 中文字幕高清在线视频| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 综合色丁香网| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 在线观看国产h片| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 国产精品人妻久久久影院| 国产爽快片一区二区三区| 国产极品粉嫩免费观看在线| 亚洲第一av免费看| 亚洲情色 制服丝袜| videosex国产| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 青草久久国产| 亚洲av综合色区一区| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 久久久国产欧美日韩av| 国产高清国产精品国产三级| 伦理电影大哥的女人| 日本欧美国产在线视频| 1024视频免费在线观看| 免费黄网站久久成人精品| 亚洲免费av在线视频| 精品国产一区二区三区四区第35| 制服人妻中文乱码| 久久精品人人爽人人爽视色| a 毛片基地| 男人操女人黄网站| 伊人久久国产一区二区| 男女国产视频网站| 久久久国产精品麻豆| a级毛片黄视频| 91国产中文字幕| 日韩制服丝袜自拍偷拍| √禁漫天堂资源中文www| 欧美日本中文国产一区发布| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 亚洲美女黄色视频免费看| 国产深夜福利视频在线观看| 国产激情久久老熟女| 亚洲精品美女久久av网站| 婷婷色综合www| 国产极品天堂在线| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 欧美国产精品一级二级三级| 黄色视频不卡| 国产精品熟女久久久久浪| 成人手机av| 男女午夜视频在线观看| 国产人伦9x9x在线观看| videosex国产| 最近2019中文字幕mv第一页| 在线观看免费午夜福利视频| 一级爰片在线观看| www.精华液| 99国产精品免费福利视频| 欧美乱码精品一区二区三区| 1024视频免费在线观看| 乱人伦中国视频| 亚洲综合色网址| 亚洲在久久综合| 2021少妇久久久久久久久久久| 青草久久国产| 亚洲欧美色中文字幕在线| 91老司机精品| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 另类精品久久| 成年女人毛片免费观看观看9 | avwww免费| 中文字幕av电影在线播放| 国产成人精品无人区| 欧美亚洲日本最大视频资源| 777米奇影视久久| 精品人妻熟女毛片av久久网站| av不卡在线播放| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 少妇精品久久久久久久| 天堂8中文在线网| 亚洲第一区二区三区不卡| 韩国高清视频一区二区三区| 亚洲精品乱久久久久久| 亚洲在久久综合| 我要看黄色一级片免费的| 十八禁人妻一区二区| 十八禁高潮呻吟视频| 久久久精品94久久精品| 亚洲成色77777| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 七月丁香在线播放| 熟女av电影| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 制服诱惑二区| 美女中出高潮动态图| 黄色毛片三级朝国网站| 日韩av在线免费看完整版不卡| 亚洲精品一区蜜桃| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 大码成人一级视频| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 国产 精品1| 国产麻豆69| 欧美老熟妇乱子伦牲交| netflix在线观看网站| 一区二区三区精品91| 亚洲欧美色中文字幕在线| 国产99久久九九免费精品| av网站免费在线观看视频| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 亚洲伊人久久精品综合| 国产精品久久久av美女十八| 国产一区二区在线观看av| 毛片一级片免费看久久久久| 亚洲成人av在线免费| 午夜激情av网站| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 成人国语在线视频| 赤兔流量卡办理| 制服人妻中文乱码| 午夜精品国产一区二区电影| 久久久久久人妻| 色婷婷av一区二区三区视频| avwww免费| 国产精品女同一区二区软件| 国产一区二区三区综合在线观看| 成人漫画全彩无遮挡| 五月开心婷婷网| 日韩欧美精品免费久久| 中文天堂在线官网| 性色av一级| 国产精品无大码| 韩国精品一区二区三区| 亚洲成国产人片在线观看| 亚洲成人国产一区在线观看 | 高清不卡的av网站| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 天堂俺去俺来也www色官网| 国产麻豆69| 人妻 亚洲 视频| 日本av手机在线免费观看| 国产免费现黄频在线看| 我要看黄色一级片免费的| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 婷婷色av中文字幕| 各种免费的搞黄视频| 欧美激情 高清一区二区三区| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 飞空精品影院首页| 精品久久蜜臀av无| 精品人妻在线不人妻| 91精品国产国语对白视频|