西藏中南部喜马拉雅旱獭（Marmota himalayana）栖息地选择研究
这是一篇关于青藏高原,喜马拉雅旱獭,鼠疫,最大熵模型,栖息地选择的论文, 主要内容为由于经济社会发展所带来的人为干扰和气候变化加剧,栖息地的丧失和破碎化已经成为野生动物长期生存的最大威胁,甚至是其灭绝或局部灭绝的关键原因,对于某一物种来说,研究其栖息地选择有助于更好地了解这一物种。喜马拉雅旱獭(Marmota himalayana)广泛分布于青藏高原其栖息海拔为3500m-5200m,为无危物种,是一种体型较大、居住在地面、穴居的冬眠性啮齿动物,其扩散能力较弱。国内对喜马拉雅旱獭的生态学研究主要集中在甘肃省和四川省,其在西藏自治区的研究较少,所以有必要在西藏自治区对喜马拉雅旱獭进行一些基础性研究,对它们的保护和鼠疫的监测也至关重要,为鼠疫的防控、监测和策略制定提供理论基础。本文通过查阅相关文献以及实地调查,选择了17种环境因子作为2021年9-10月和2022年7-8月野外调查数据采集,这17种因子分别是海拔、经度、纬度、坡度、草本盖度、灌木盖度、草本高度、灌木高度、距水源的距离、距干扰的距离、距公路的距离、生境类型、人为干扰类型、隐蔽级、优势灌木、优势草本和坡向,并通过R语言4.2.1和Maxent 3.4.4进行数据分析,主要结果如下:1、喜马拉雅旱獭洞穴数量与草本盖度、坡度存在极显著正相关关系(P<0.001),与距人为干扰的距离、距水源的距离存在显著负相关关系(P<0.05)。2、喜马拉雅旱獭利用样方与对照样方在海拔上有显著差异(P=0.0055);在坡度、草本盖度、灌木盖度、灌木高度上差异显著(P<0.001)。3、主成分分析结果显示:隐蔽级、生境类型和灌木盖度是影响喜马拉雅旱獭栖息地选择的主要因子;草本盖度和距道路的距离、坡向、坡度是影响喜马拉雅旱獭栖息地选择的次要因子;海拔和草本高度是影响喜马拉雅旱獭栖息地选择的其他因子。4、曲线拟合回归分析结果显示:随着喜马拉雅旱獭洞穴数量的增加,海拔有着先上升后下降的趋势,且比较明显(P<0.05);灌木高度有着先上升后下降的趋势,较为显著(P<0.1)。5、喜马拉雅旱獭洞穴数的泊松回归最优的模型拟合为:log(y(喜马拉雅旱獭洞穴数量))=-45.476-5.690灌木盖度+10.175草本盖度-2.5402坡向+0.061灌木高度+0.232草本高度-0.002距水源的距离+0.0111海拔。6、Vanderloeg选择系数和Scavia选择指数分析结果:在隐蔽级上:喜马拉雅旱獭选择隐蔽级高的区域,不选择隐蔽级低的区域;在植被类型上:喜马拉雅旱獭选择毛叶蔷薇(Rosa mairei)、雪山杜鹃(Rhododendron aganniphum)、小叶金露梅(Potentilla parvifolia)、高山柳(Salix cupularis)的区域,不选择无灌木、金露梅(Potentilla fruticosa)、西藏锦鸡儿(Caragana spinifera)的区域;在生境类型上,喜马拉雅旱獭选择有灌丛的区域,不选择沼泽湿地;在坡度上:喜马拉雅旱獭选择缓坡、斜坡、陡坡的区域,不选择平坡的区域。7、Maxent模型构建结果:当代喜马拉雅旱獭适宜栖息地在西藏地区分布在西藏中南部、藏东地区。其次最冷季降水量、最暖季降水量、年均降水量、最干季降水量、温度季节变动、年平均温度差、季节降水量变化对喜马拉雅旱獭栖息地选择具有重要影响。研究结论:喜马拉雅旱獭栖息地会选择坡度在15°-30°、阳坡、隐蔽级高、有灌木覆盖、植被类型为毛叶蔷薇、雪山杜鹃、小叶金露梅、高山柳,生境类型为灌丛的区域,最暖季降水量和年均降水量是影响喜马拉雅旱獭栖息地选择的重要气候因子。食物丰富度、隐蔽级和地形是影响喜马拉雅旱獭栖息地选择的主要因素。
基于最大熵模型的森林土壤呼吸分布模拟研究
这是一篇关于森林土壤呼吸,最大熵模型,环境因子,空间分布,系统设计的论文, 主要内容为森林土壤呼吸的研究对于缓解全球变暖具有重要的战略意义,针对森林土壤呼吸研究多为小尺度观测研究,缺少大尺度系统研究的现状,本文通过构建全球森林土壤呼吸数据库,并基于此数据库进行了一系统森林土壤呼吸的研究分析和分布模拟。其中,研究了一种改进的多模式匹配算法对土壤呼吸文献快速匹配过滤,以此从土壤呼吸文献中获取土壤呼吸数据;进一步在土壤呼吸数据库的基础上利用最大熵模型、描述性统计分析、皮尔逊相关系数、方差分析等方法、模型,从全球视角,系统分析了森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量等环境因子的相关关系,系统论述了森林土壤呼吸的空间差异,以全球气候变化为条件进行了分布模拟。结果表明:森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量均呈极显著正相关关系,年平均气温贡献率高于年平均降水量贡献率,森林土壤呼吸年平均速率出现极值的年平均气温、年平均降水量范围分别为25～29℃、3000～4200mm;全球森林土壤呼吸年平均速率存在空间差异,不同气候带间、近似纬度不同国家间、中国不同地区间均存在显著性差异,同一地点随所处坡位不同,森林土壤呼吸年平均速率不同;全球森林土壤呼吸年平均速率地理空间分布模拟直观的呈现了全球森林土壤呼吸年平均速率的分布变化,印证了相关空间差异;最大熵模型的AUC值为0.73,可较准确的应用于全球森林土壤呼吸年平均速率的分布模拟。基于该研究结果,使用最大熵模型对全球气候变化下的土壤呼吸空间分布进行了模拟,结果表明在RCP4.5情景下,土壤呼吸的分布面积是呈扩散趋势,对缓解全球变暖具有积极意义。本文基于B/S架构设计了一套土壤呼吸数据库系统,采用Vue.js、SpringBoot开源技术框架作为开发框架,结合多模式匹配算法和Tesseract-ocr识别技术,实现了可用于土壤呼吸数据收集和筛选的系统,并将最大熵模型的运行过程集成在系统中,可以基于此系统进行土壤呼吸从数据收集到数据研究的整个过程。
基于最大熵模型的森林土壤呼吸分布模拟研究
这是一篇关于森林土壤呼吸,最大熵模型,环境因子,空间分布,系统设计的论文, 主要内容为森林土壤呼吸的研究对于缓解全球变暖具有重要的战略意义,针对森林土壤呼吸研究多为小尺度观测研究,缺少大尺度系统研究的现状,本文通过构建全球森林土壤呼吸数据库,并基于此数据库进行了一系统森林土壤呼吸的研究分析和分布模拟。其中,研究了一种改进的多模式匹配算法对土壤呼吸文献快速匹配过滤,以此从土壤呼吸文献中获取土壤呼吸数据;进一步在土壤呼吸数据库的基础上利用最大熵模型、描述性统计分析、皮尔逊相关系数、方差分析等方法、模型,从全球视角,系统分析了森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量等环境因子的相关关系,系统论述了森林土壤呼吸的空间差异,以全球气候变化为条件进行了分布模拟。结果表明:森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量均呈极显著正相关关系,年平均气温贡献率高于年平均降水量贡献率,森林土壤呼吸年平均速率出现极值的年平均气温、年平均降水量范围分别为25～29℃、3000～4200mm;全球森林土壤呼吸年平均速率存在空间差异,不同气候带间、近似纬度不同国家间、中国不同地区间均存在显著性差异,同一地点随所处坡位不同,森林土壤呼吸年平均速率不同;全球森林土壤呼吸年平均速率地理空间分布模拟直观的呈现了全球森林土壤呼吸年平均速率的分布变化,印证了相关空间差异;最大熵模型的AUC值为0.73,可较准确的应用于全球森林土壤呼吸年平均速率的分布模拟。基于该研究结果,使用最大熵模型对全球气候变化下的土壤呼吸空间分布进行了模拟,结果表明在RCP4.5情景下,土壤呼吸的分布面积是呈扩散趋势,对缓解全球变暖具有积极意义。本文基于B/S架构设计了一套土壤呼吸数据库系统,采用Vue.js、SpringBoot开源技术框架作为开发框架,结合多模式匹配算法和Tesseract-ocr识别技术,实现了可用于土壤呼吸数据收集和筛选的系统,并将最大熵模型的运行过程集成在系统中,可以基于此系统进行土壤呼吸从数据收集到数据研究的整个过程。
基于最大熵模型的森林土壤呼吸分布模拟研究
这是一篇关于森林土壤呼吸,最大熵模型,环境因子,空间分布,系统设计的论文, 主要内容为森林土壤呼吸的研究对于缓解全球变暖具有重要的战略意义,针对森林土壤呼吸研究多为小尺度观测研究,缺少大尺度系统研究的现状,本文通过构建全球森林土壤呼吸数据库,并基于此数据库进行了一系统森林土壤呼吸的研究分析和分布模拟。其中,研究了一种改进的多模式匹配算法对土壤呼吸文献快速匹配过滤,以此从土壤呼吸文献中获取土壤呼吸数据;进一步在土壤呼吸数据库的基础上利用最大熵模型、描述性统计分析、皮尔逊相关系数、方差分析等方法、模型,从全球视角,系统分析了森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量等环境因子的相关关系,系统论述了森林土壤呼吸的空间差异,以全球气候变化为条件进行了分布模拟。结果表明:森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量均呈极显著正相关关系,年平均气温贡献率高于年平均降水量贡献率,森林土壤呼吸年平均速率出现极值的年平均气温、年平均降水量范围分别为25～29℃、3000～4200mm;全球森林土壤呼吸年平均速率存在空间差异,不同气候带间、近似纬度不同国家间、中国不同地区间均存在显著性差异,同一地点随所处坡位不同,森林土壤呼吸年平均速率不同;全球森林土壤呼吸年平均速率地理空间分布模拟直观的呈现了全球森林土壤呼吸年平均速率的分布变化,印证了相关空间差异;最大熵模型的AUC值为0.73,可较准确的应用于全球森林土壤呼吸年平均速率的分布模拟。基于该研究结果,使用最大熵模型对全球气候变化下的土壤呼吸空间分布进行了模拟,结果表明在RCP4.5情景下,土壤呼吸的分布面积是呈扩散趋势,对缓解全球变暖具有积极意义。本文基于B/S架构设计了一套土壤呼吸数据库系统,采用Vue.js、SpringBoot开源技术框架作为开发框架,结合多模式匹配算法和Tesseract-ocr识别技术,实现了可用于土壤呼吸数据收集和筛选的系统,并将最大熵模型的运行过程集成在系统中,可以基于此系统进行土壤呼吸从数据收集到数据研究的整个过程。
西藏中南部喜马拉雅旱獭（Marmota himalayana）栖息地选择研究
这是一篇关于青藏高原,喜马拉雅旱獭,鼠疫,最大熵模型,栖息地选择的论文, 主要内容为由于经济社会发展所带来的人为干扰和气候变化加剧,栖息地的丧失和破碎化已经成为野生动物长期生存的最大威胁,甚至是其灭绝或局部灭绝的关键原因,对于某一物种来说,研究其栖息地选择有助于更好地了解这一物种。喜马拉雅旱獭(Marmota himalayana)广泛分布于青藏高原其栖息海拔为3500m-5200m,为无危物种,是一种体型较大、居住在地面、穴居的冬眠性啮齿动物,其扩散能力较弱。国内对喜马拉雅旱獭的生态学研究主要集中在甘肃省和四川省,其在西藏自治区的研究较少,所以有必要在西藏自治区对喜马拉雅旱獭进行一些基础性研究,对它们的保护和鼠疫的监测也至关重要,为鼠疫的防控、监测和策略制定提供理论基础。本文通过查阅相关文献以及实地调查,选择了17种环境因子作为2021年9-10月和2022年7-8月野外调查数据采集,这17种因子分别是海拔、经度、纬度、坡度、草本盖度、灌木盖度、草本高度、灌木高度、距水源的距离、距干扰的距离、距公路的距离、生境类型、人为干扰类型、隐蔽级、优势灌木、优势草本和坡向,并通过R语言4.2.1和Maxent 3.4.4进行数据分析,主要结果如下:1、喜马拉雅旱獭洞穴数量与草本盖度、坡度存在极显著正相关关系(P<0.001),与距人为干扰的距离、距水源的距离存在显著负相关关系(P<0.05)。2、喜马拉雅旱獭利用样方与对照样方在海拔上有显著差异(P=0.0055);在坡度、草本盖度、灌木盖度、灌木高度上差异显著(P<0.001)。3、主成分分析结果显示:隐蔽级、生境类型和灌木盖度是影响喜马拉雅旱獭栖息地选择的主要因子;草本盖度和距道路的距离、坡向、坡度是影响喜马拉雅旱獭栖息地选择的次要因子;海拔和草本高度是影响喜马拉雅旱獭栖息地选择的其他因子。4、曲线拟合回归分析结果显示:随着喜马拉雅旱獭洞穴数量的增加,海拔有着先上升后下降的趋势,且比较明显(P<0.05);灌木高度有着先上升后下降的趋势,较为显著(P<0.1)。5、喜马拉雅旱獭洞穴数的泊松回归最优的模型拟合为:log(y(喜马拉雅旱獭洞穴数量))=-45.476-5.690灌木盖度+10.175草本盖度-2.5402坡向+0.061灌木高度+0.232草本高度-0.002距水源的距离+0.0111海拔。6、Vanderloeg选择系数和Scavia选择指数分析结果:在隐蔽级上:喜马拉雅旱獭选择隐蔽级高的区域,不选择隐蔽级低的区域;在植被类型上:喜马拉雅旱獭选择毛叶蔷薇(Rosa mairei)、雪山杜鹃(Rhododendron aganniphum)、小叶金露梅(Potentilla parvifolia)、高山柳(Salix cupularis)的区域,不选择无灌木、金露梅(Potentilla fruticosa)、西藏锦鸡儿(Caragana spinifera)的区域;在生境类型上,喜马拉雅旱獭选择有灌丛的区域,不选择沼泽湿地;在坡度上:喜马拉雅旱獭选择缓坡、斜坡、陡坡的区域,不选择平坡的区域。7、Maxent模型构建结果:当代喜马拉雅旱獭适宜栖息地在西藏地区分布在西藏中南部、藏东地区。其次最冷季降水量、最暖季降水量、年均降水量、最干季降水量、温度季节变动、年平均温度差、季节降水量变化对喜马拉雅旱獭栖息地选择具有重要影响。研究结论:喜马拉雅旱獭栖息地会选择坡度在15°-30°、阳坡、隐蔽级高、有灌木覆盖、植被类型为毛叶蔷薇、雪山杜鹃、小叶金露梅、高山柳,生境类型为灌丛的区域,最暖季降水量和年均降水量是影响喜马拉雅旱獭栖息地选择的重要气候因子。食物丰富度、隐蔽级和地形是影响喜马拉雅旱獭栖息地选择的主要因素。
基于最大熵模型的森林土壤呼吸分布模拟研究
这是一篇关于森林土壤呼吸,最大熵模型,环境因子,空间分布,系统设计的论文, 主要内容为森林土壤呼吸的研究对于缓解全球变暖具有重要的战略意义,针对森林土壤呼吸研究多为小尺度观测研究,缺少大尺度系统研究的现状,本文通过构建全球森林土壤呼吸数据库,并基于此数据库进行了一系统森林土壤呼吸的研究分析和分布模拟。其中,研究了一种改进的多模式匹配算法对土壤呼吸文献快速匹配过滤,以此从土壤呼吸文献中获取土壤呼吸数据;进一步在土壤呼吸数据库的基础上利用最大熵模型、描述性统计分析、皮尔逊相关系数、方差分析等方法、模型,从全球视角,系统分析了森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量等环境因子的相关关系,系统论述了森林土壤呼吸的空间差异,以全球气候变化为条件进行了分布模拟。结果表明:森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量均呈极显著正相关关系,年平均气温贡献率高于年平均降水量贡献率,森林土壤呼吸年平均速率出现极值的年平均气温、年平均降水量范围分别为25～29℃、3000～4200mm;全球森林土壤呼吸年平均速率存在空间差异,不同气候带间、近似纬度不同国家间、中国不同地区间均存在显著性差异,同一地点随所处坡位不同,森林土壤呼吸年平均速率不同;全球森林土壤呼吸年平均速率地理空间分布模拟直观的呈现了全球森林土壤呼吸年平均速率的分布变化,印证了相关空间差异;最大熵模型的AUC值为0.73,可较准确的应用于全球森林土壤呼吸年平均速率的分布模拟。基于该研究结果,使用最大熵模型对全球气候变化下的土壤呼吸空间分布进行了模拟,结果表明在RCP4.5情景下,土壤呼吸的分布面积是呈扩散趋势,对缓解全球变暖具有积极意义。本文基于B/S架构设计了一套土壤呼吸数据库系统,采用Vue.js、SpringBoot开源技术框架作为开发框架,结合多模式匹配算法和Tesseract-ocr识别技术,实现了可用于土壤呼吸数据收集和筛选的系统,并将最大熵模型的运行过程集成在系统中,可以基于此系统进行土壤呼吸从数据收集到数据研究的整个过程。
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