《表2 模拟胡杨适宜生境分布的模型精度评价a)》

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《黑河流域胡杨适宜生境分布模拟》

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a) SRE，表面分室模型；FDA，柔性判别分析；MARS，多元自回归样条模型；GBMs，助推法；CTA，分类回归树分析；GLM，广义线性模型；ANN，人工神经网络；RF，随机森林模型

BIOMOD2（Biodiversity Modeling）（Thuiller等2009） 建模结果表明（表2）:除表面分室（SRE）模型外其他7个模型都通过了精度检验，其中随机森林（RF）和助推法（GBM）的建模结果最好.这两个模型的Kappa、TSS和AUC值分别高于其他的6个模型，并且这两个模型的AUC值大于MaxEnt模型.建模结果较为精确的模型是:多元自回归样条模型（MARS）、柔性判别分析（FDA）和广义线性模型（GLM）.这3个模型的AUC值均大于0.9，其余3个模型的AUC值都大于0.7.这些统计结果表明基于BIOMOD2的7个模型建模成功.