利用GARP模型预测刺萼龙葵在中国的潜在分布

"数据来源及参数设置-the design warrior's guide to fpgas" 本文主要介绍了利用GARP生态位模型来预测物种刺萼龙葵(Solanum rostratum Dunal.)在我国的潜在分布区域，以此为背景，阐述了GARP模型的工作原理和数据处理方法。 GARP生态位模型是一种基于遗传算法的物种分布预测工具，由Stockwell和Peters在1999年提出。模型通过分析物种已知的分布数据和环境数据，构建以生态位为基础的物种生态需求模型。首先，分布数据被随机划分为训练集和检验集，接着在Atomic、Range、Negated Range和Logistic Regression四种规则中选择一种，用于生成预测法则。这一过程会反复进行1000次或直至满足特定的收敛条件，最终形成由多种规则组成的模型。模型的评估基于假阳性和假阴性率，即实际不存在而被预测存在的错误（假阳性，commission）和实际存在而未被预测到的错误（假阴性，omission）。通过自动选择最佳模型，减少这两种预测误差，可以得到最准确的物种分布预测。 在本研究中，数据来源于全球生物多样性信息交换所（GBIF）数据库，共收集到刺萼龙葵1199个分布点，其中1186个在国外，13个在国内。通过Desktop GARP 1.1.6版软件进行模型构建和分析。模型建立后，应用ROC曲线（受试者工作特征曲线）进行性能评估，AUC（曲线下面积）达到0.816，表明模型预测效果良好。预测结果显示，刺萼龙葵的潜在分布区广泛，涵盖了除西藏、青海、海南、广东广西南部和台湾部分地区之外的我国大部分地区，尤其在华中、华北和华东地区适生性最高。 该研究对于预防和控制这种检疫性杂草的扩散具有重要意义，提醒相关部门应加强对刺萼龙葵的监测和管理。GARP模型在入侵生物适生区预测中的应用，为生物入侵防治提供了科学依据，并在生态学研究中占据重要位置，因为预测物种的潜在分布对于理解和管理生物多样性至关重要。