GARP模型预测刺萼龙葵在中国的潜在分布区

"最优模型的预测能力-the design warrior's guide to fpgas" 本文是一篇关于使用GARP生态位模型预测植物分布的首发论文。作者通过建立模型来预测检疫性杂草刺萼龙葵(Solanum rostratum Dunal.)在中国的潜在分布区域，以协助监测和管理这种入侵植物。 在模型构建过程中，研究者采用了以下步骤： 1. 数据划分：使用国外数据作为建模数据，国内数据作为外部检验数据。他们将建模数据的67%作为训练集，剩余部分作为检验集。 2. 模型训练与优化：执行了1000次随机任务，每次任务重复1000次或直到精度达到0.01，利用最优模型选择程序(Anderson et al., 2003)挑选出10个最优模拟结果。 3. 模型验证：使用未参与建模的国内数据进行预测能力评估，通过受测者工作曲线(ROC)分析，曲线下面积(AUC)用于衡量模型预测能力。AUC值越大，表示模型预测能力越好。 4. 标准参照：AUC的阈值标准是Swets提出的，0.5到0.7表示一般，0.7到0.9表示较好，0.9以上表示极好。文章中提到的AUC为0.816，表明模型预测能力良好。 5. 结果呈现：将10个最优模型的结果叠加，得到一个0到10的栅格图，根据栅格值划分为不同适生等级的区域，用不同颜色表示，最后生成刺萼龙葵在中国的适生分布专题图。 6. 环境变量：经过筛选，最终选择的环境变量包括海拔、坡度、年降水量、年极端低温、灌溉水累积量、灌溉水流向和雨日频率，这些因素影响刺萼龙葵的生态位需求。 通过GARP模型，研究者发现刺萼龙葵在中国的潜在分布广泛，特别是在华中、华北和华东等地的适生性最高。由于其可能进入快速扩散阶段，文章呼吁相关部门应对此保持警惕。 本文展示了如何运用GARP生态位模型结合GIS技术，对物种分布进行科学预测，为生物入侵的防治提供了有效的工具和策略。同时，研究过程中的数据处理和模型验证方法，对于生态学研究和环境保护具有普遍的参考价值。