《表1 利用Spearman相关系数检验9个环境变量的多重共线性》

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《基于MaxEnt模型预测苹红缢管蚜在中国的适生区》

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*和**：分别在0.05和0.01水平显著相关。Bio1：年均气温；Bio2：昼夜温差月均值；Bio3：等温性；Bio7：年温变化范围；Bio8：最湿季度平均温度；Bio10：最暖季度平均温度；Bio11：最冷季度平均温度；Bio14：最干月份降水量；Bio19：最冷季度降水量。*or**:The correlation is si

经过MaxEnt软件运算，首先删除贡献率为0的2个环境变量温度变化方差Bio4、最冷月份最低温Bio6，对剩余17个环境变量进行Spearman相关性分析，共筛选到9个相关性较低的环境变量用于苹红缢管蚜的适生性分析（表1），包括年均气温Bio1、昼夜温差月均值Bio2、等温性Bio3、年温变化范围Bio7、最湿季度平均温度Bio8、最暖季度平均温度Bio10、最冷季度平均温度Bio11、最干月份降水量Bio14、最冷季度降水量Bio19。