中国农学通报 ›› 2025, Vol. 41 ›› Issue (33): 96-103.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2025-0363
李大命1(
), 刘燕山1, 钟立强1, 王超群1, 王庆2, 代培1, 俞雅文1
收稿日期:2025-04-30
修回日期:2025-09-24
出版日期:2025-11-25
发布日期:2025-12-01
作者简介:李大命,男,1981年出生,河南汝南人,研究员,博士,主要从事水生生物监测评估和外来水生生物防控。通信地址:210017 江苏省南京市建邺区南湖东路90号 江苏省淡水水产研究所,Tel:025-86581574,E-mail:ldm8212@126.com。
基金资助:
LI Daming1(
), LIU Yanshan1, ZHONG Liqiang1, WANG Chaoqun1, WANG Qing2, DAI Pei1, YU Yawen1
Received:2025-04-30
Revised:2025-09-24
Published:2025-11-25
Online:2025-12-01
摘要:
为探明福寿螺在南京地区的潜在适生区域及其关键影响因素,本研究整合了该物种在南京的地理分布点位数据和相关环境变量,基于最大熵(Maximum entropy, MaxEnt)模型,预测了当前和未来不同气候情境下其在南京的潜在地理分布格局。结果表明,MaxEnt模型预测精确度较高(AUC值为0.868±0.031),预测结果可信;人口密度、最干月降水量、年均温度和昼夜温差月均值是影响福寿螺潜在地理分布的关键环境因子,累计贡献率达86.0%;当前气候条件下,福寿螺在南京的潜在适生区主要集中在长江沿岸及南部地区,总面积约3071.4 km2。在未来3个时期(2041—2060、2061—2080、2081—2100年)和3种共享经济社会发展路径(SSP126、SSP245、SSP585)条件下,福寿螺在南京的潜在适生区范围将持续扩大,尤其是高度适生区面积会明显增加。因此,亟需采取措施加强福寿螺的管理和防治。本研究结果可为南京市福寿螺的监测、预警及管理策略提供科学参考。
李大命, 刘燕山, 钟立强, 王超群, 王庆, 代培, 俞雅文. 基于最大熵模型预测当前及未来气候情景下福寿螺在南京的潜在地理分布[J]. 中国农学通报, 2025, 41(33): 96-103.
LI Daming, LIU Yanshan, ZHONG Liqiang, WANG Chaoqun, WANG Qing, DAI Pei, YU Yawen. Potential Geographical Distribution of Pomacea canaliculata in Nanjing Under Current and Future Climate Scenarios Based on Maximum Entropy Model[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2025, 41(33): 96-103.
| 未来时期 | SSP126 | SSP245 | SSP585 |
|---|---|---|---|
| 2041—2060年 | 0.860±0.037 | 0.857±0.042 | 0.862±0.052 |
| 2061—2080年 | 0.876±0.034 | 0.865±0.042 | 0.856±0.066 |
| 2081—2100年 | 0.852±0.040 | 0.866±0.037 | 0.852±0.022 |
| 未来时期 | SSP126 | SSP245 | SSP585 |
|---|---|---|---|
| 2041—2060年 | 0.860±0.037 | 0.857±0.042 | 0.862±0.052 |
| 2061—2080年 | 0.876±0.034 | 0.865±0.042 | 0.856±0.066 |
| 2081—2100年 | 0.852±0.040 | 0.866±0.037 | 0.852±0.022 |
| 环境变量 | 贡献率/% | 置换重要值/% |
|---|---|---|
| population | 37.9 | 8.6 |
| bio14 | 21.6 | 4.0 |
| bio1 | 17.4 | 20.3 |
| bio2 | 9.1 | 27.8 |
| elevation | 2.7 | 4.9 |
| bio13 | 2.7 | 8.1 |
| bio9 | 2.3 | 10.6 |
| bio8 | 2.2 | 5.1 |
| bio12 | 2.2 | 5.6 |
| bio18 | 2.1 | 4.9 |
| 环境变量 | 贡献率/% | 置换重要值/% |
|---|---|---|
| population | 37.9 | 8.6 |
| bio14 | 21.6 | 4.0 |
| bio1 | 17.4 | 20.3 |
| bio2 | 9.1 | 27.8 |
| elevation | 2.7 | 4.9 |
| bio13 | 2.7 | 8.1 |
| bio9 | 2.3 | 10.6 |
| bio8 | 2.2 | 5.1 |
| bio12 | 2.2 | 5.6 |
| bio18 | 2.1 | 4.9 |
| 地理分布 | SSP126 | SSP245 | SSP585 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2041—2060 | 2061—2080 | 2081—2100 | 2041—2060 | 2061—2080 | 2081—2100 | 2041—2060 | 2061—2080 | 2081—2100 | |||
| 非适生区 | 1215.5 | 2242.7 | 2523.3 | 93.8 | 50.2 | 1935.2 | 116.3 | / | / | ||
| 低适生区 | 392.6 | 751.0 | 1092.6 | 112.7 | 371.5 | 899.3 | 204.3 | 29.8 | / | ||
| 中适生区 | 937.1 | 1247.5 | 1136.2 | 410.7 | 760.4 | 1461.9 | 729.1 | 489.2 | / | ||
| 高适生区 | 4041.9 | 2345.9 | 1834.9 | 5969.8 | 5404.9 | 2290.7 | 5537.3 | 6068.0 | 6587.0 | ||
| 地理分布 | SSP126 | SSP245 | SSP585 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2041—2060 | 2061—2080 | 2081—2100 | 2041—2060 | 2061—2080 | 2081—2100 | 2041—2060 | 2061—2080 | 2081—2100 | |||
| 非适生区 | 1215.5 | 2242.7 | 2523.3 | 93.8 | 50.2 | 1935.2 | 116.3 | / | / | ||
| 低适生区 | 392.6 | 751.0 | 1092.6 | 112.7 | 371.5 | 899.3 | 204.3 | 29.8 | / | ||
| 中适生区 | 937.1 | 1247.5 | 1136.2 | 410.7 | 760.4 | 1461.9 | 729.1 | 489.2 | / | ||
| 高适生区 | 4041.9 | 2345.9 | 1834.9 | 5969.8 | 5404.9 | 2290.7 | 5537.3 | 6068.0 | 6587.0 | ||
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