[发明专利]基于气候和土壤因素预测银杏果用林适宜生境的方法

权利要求书

1.一种基于气候和土壤因素预测银杏果用林适宜生境的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：建立气候生态位模型和土壤生态位模型；

S2：分别利用气候生态位模型和土壤生态位模型预测银杏果用林生境类型，对银杏果用林生境类型进行分类；

S3：通过种实田间试验对模型和预测结果进行验证测试；

S4：然后利用土壤适宜生境过滤气候适宜生境，并将土壤效应纳入生境预测；预测未来气候情景下银杏果用林适宜生境的变化。

2.根据权利要求1所述的基于MaxEnt和ArcGIS的喜树分布预测方法，其特征在于，

步骤S1中，建立气候生态位模型和土壤生态位模型的步骤如下：

S11：获取银杏果用林的自然分布点数据；

S12：获取自然分布点的无标度气候变量，并从世界土壤数据库获得的30个基本土壤指标，用于模型构建；

S13：数据处理：利用MaxEnt和ArcGIS选择对银杏果用林分布贡献最大的气候和土壤因子：利用ArcGIS计算气候变量之间的Pearson相关系数，去除两个大于0.8的成对变量；

S14：采用所有气候变量预构建气候MaxEnt模型，并连续运行多次，以消除与模型无关的气候变量，采用所有土壤变量预构建土壤MaxEnt模型，并连续运行多次，以消除与模型无关的土壤变量；

S15：采用步骤S14筛选后的气候变量建立气候生态位模型，筛选后的土壤变量建立土壤生态位模型；

S16：进行模型训练和模型验证。

3.根据权利要求2所述的基于MaxEnt和ArcGIS的喜树分布预测方法，其特征在于：步骤S16中，将数据随机分为75％训练集用于模型训练和25％验证集用于模型验证，通过10次重复运行交叉验证，建立了10个模型，以避免建模的不确定性。

4.根据权利要求3所述的基于MaxEnt和ArcGIS的喜树分布预测方法，其特征在于：使用内置MaxEnt软件的受试者工作特征曲线ROC来评估模型的鲁棒性，模型性能分为不及格(AUC值为0.5-0.6)、较差(AUC值为0.6-0.7)、一般(AUC值为0.7-0.8)、良好(AUC值为0.8-0.9)和优秀(AUC值为0.9-1)。

5.根据权利要求1所述的基于MaxEnt和ArcGIS的喜树分布预测方法，其特征在于：步骤S3中，银杏果用林生境预测结构种类包括不适宜(P＜0.2)、低适宜(0.2≤P＜0.4)、中适宜(0.4≤P＜0.6)和高适宜(0.6≤P≤1)四种生境类型，P为阈值。

6.根据权利要求1所述的基于MaxEnt和ArcGIS的喜树分布预测方法，其特征在于：步骤S3中，

利用以下二元二次多项式方程建立二元响应模型

Y＝b₀+b₁X₁+b₂X₂+b₃X₁²+b₄X₂²+b₅X₁X₂

式中：Y为出皮率或单粒重，

X₁和X₂为气候变量，

X₁X₂是交互项，

b0，b1，b2，b3，b4和b5是待确定的参数；

通过对各气候变量组合回归模型的比较，选择两种气候变量的最佳组合，建立最优双变量气候响应方程；使用的优化双变量气候响应函数来预测中国未来银杏种实潜在适宜分布区作为参考，并使用ClimateAP生成的栅格气候数据预测未来三个时期，如果预测值为0或者负值，则认为栅格点内不利于银杏外种实较好的生长。

7.根据权利要求1所述的基于MaxEnt和ArcGIS的喜树分布预测方法，其特征在于：从模型中排除交互项，通过模型的拟合对比，确定大陆温差和年降雨量这两个气候变量的组合，是建立银杏种实单粒重和出皮率的最佳双变量气候响应模型。

8.根据权利要求1所述的基于MaxEnt和ArcGIS的喜树分布预测方法，其特征在于：通过土壤适宜生境对四种气候适宜生境类型进行过滤，得到三种适宜生境类型的组合，过滤后的生境被认为适合气候和土壤条件，分别称为低适宜生境、中适宜生境和高适宜生境。