【摘 要】
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基于少花蒺藜草和刺萼龙葵的分布点，结合气候、高程等22个环境因子，利用MaxEnt模型和地理信息系统，评估制约少花蒺藜草和刺萼龙葵存在概率的主要环境变量，在此基础上模拟并划分两者在辽宁省的潜在入侵空间分布，分级划分管控区域，判断扩散风险并制定早期监测预警策略。结果表明，ROC曲线分析法得出少花蒺藜草和刺萼龙葵受试者工作曲线面积（AUC值）分别为0.922和0.938,表明预测结果可靠。基于本研究获
【基金项目】
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辽宁省农业攻关及产业化项目（2019JH8/10200017）； 辽宁省自然科学基金项目（2019-MS-275）；
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基于少花蒺藜草和刺萼龙葵的分布点，结合气候、高程等22个环境因子，利用MaxEnt模型和地理信息系统，评估制约少花蒺藜草和刺萼龙葵存在概率的主要环境变量，在此基础上模拟并划分两者在辽宁省的潜在入侵空间分布，分级划分管控区域，判断扩散风险并制定早期监测预警策略。结果表明，ROC曲线分析法得出少花蒺藜草和刺萼龙葵受试者工作曲线面积（AUC值）分别为0.922和0.938,表明预测结果可靠。基于本研究获取的分布数据的模型结果显示，两者适生区格局基本相同，且具有相同的主导环境响应因子，分别为年平均气温、平均气温日较差、温度年较差、年降雨量、最干月降水量、降雨量季节性变异系数、最暖季降水量、最冷季降水量、海拔。在GIS中将少花蒺藜草和刺萼龙葵的适生区域进行叠加处理，以县（市、区）为管控单元进行分级管理，将管理区域划分为管控区、高风险入侵区、监测区，建议在营口市、盘锦市、沈阳市、铁岭市分布区扩散边缘划定监测阻截带，进行重点监测，从而抑制少花蒺藜草和刺萼龙葵在辽宁省继续扩散蔓延。
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