MaxEnt模型在生物多样性保护中的应用

来源 :第二届中国西部动物学学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Q13696800
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  MaxEnt 模型(maximum entropy modeling,最大熵模型)是一种基于最大熵理论而提出的生态位模型(ecological niche modeling),该模型能够根据已有的物种分布记录和环境变量数据分析物种的生态位需求,并预测其潜在地理分布.最大熵(maximum entropy)理论由Jaynes 在1957 年提出,该理论认为在一定的已知条件下,熵最大的事物最为接近其真实状态.这一理论在生态学中描述为:物种在没有约束的情况下,会尽可能地扩散,以接近均匀分布.基于此理论,Phillips 等于2004 年首次提出了MaxEnt 模型,详细说明了该模型的原理和算法,用其对北美若干鸟类的地理分布进行了验证性预测(基于北美繁殖鸟类调查数据),证明了该模型的可行性.2006 年,Phillips 等再次介绍了MaxEnt 模型,简述了软件的使用方法.2008 年,Phillips 和Dudik 对MaxEnt 模型进行了进一步的调试和功能拓展,介绍了提高其准确性和运行效率的方法.至此,MaxEnt 模型和软件基本成熟,开始为全球学者接受并被广泛应用.本文将MaxEnt 模型与传统统计方法及类似的只需出现点模型(presence-only models)进行了比较,得出MaxEnt 模型不但预测能力强,预测精度高,还具有支持变量类型多样、样本需求量小、可转移性强、灵活性强、结果易于解读等优势.综述了近年来MaxEnt 模型在自然保护区设计、物种濒危机制探索、栖息地破碎化问题、外来物种入侵风险评估、气候变化对生物多样性的影响、遗传多样性与生物地理等研究中的应用实例,以及目前国内的应用现状,以期为研究者更好的利用该模型,促进相关研究的发展提供参考.
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