《表2 主要环境变量及人类活动强度对Maxent模型预测沙生柽柳分布的贡献率》

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《基于最大熵模型(Maxent)预测沙生柽柳潜在地理分布及格局》

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从图2中可以看出，测试数据的AUC值为0.920。说明Maxent模型对沙生柽柳的潜在生境预测结果具有较高的准确度。但正由于物种的存在生境是错综复杂的，在运行Maxent时，环境因子的选择对预测结果有很大的影响。沙生柽柳尽管本身就属于沙漠特有植物，其生境也较单一。但将沙生柽柳引种到吐鲁番后，因吐鲁番夏季太干热，花期比南疆原产地推迟了大概1个月，因而结果不正常。因此本研究选用的19个环境因子仍有一定的局限性。因此有关环境因子的选择，还需要进一步的探讨。除此之外，人为活动因子也是需要考虑的指标之一。本研究通过对全球人类足迹中的数据进行影像配准、裁剪和叠加，得到新疆地区所在的人类足迹（图3）。通过进一步裁剪，将环境影响因子与人类活动因素同时带入模型，在第1次运行结束后，筛选出对沙生柽柳分布造成影响的主要变量（表2），随后代入Maxent模型，进行第2次运行，初步得到沙生柽柳的分布区（图4）。最后，模型评估以判断模型的模拟精度和可靠性。