基于MaxEnt模型预测近现代和未来草地早熟禾的适宜分布区

doi:10.11733/j.issn.1007-0435.2025.09.023

草地学报 ›› 2025, Vol. 33 ›› Issue (9): 2992-3002.DOI: 10.11733/j.issn.1007-0435.2025.09.023

基于MaxEnt模型预测近现代和未来草地早熟禾的适宜分布区

赵佳芮¹, 王鹏森¹, 苟扬¹, 曾园¹, 金雪梅¹, 刘刚², 其美拉姆^1,3, 周冀琼¹

1. 四川农业大学草业科技学院, 四川成都 611130;
2. 中国科学院成都生物研究所, 四川成都 610041;
3. 西藏自治区拉萨市曲水县农业农村局, 西藏拉萨 850600

收稿日期:2024-11-26 修回日期:2025-04-23 出版日期:2025-09-15 发布日期:2025-09-22
通讯作者: 周冀琼，E-mail：jiqiong_zhou@sicau.edu.cn
作者简介:赵佳芮（2004-），女，汉族，四川乐山人，本科生，主要从事草地生态学研究，E-mail：943722060@qq.com
基金资助:
国家自然科学基金面上项目（32271776）；四川省自然科学基金（2024NSFSC0309）；泸定县草原有害生物普查（649-2222339009）；国家自然科学基金（32573602）；大学生创新训练计划项目（202410626077）资助

Prediction of the Near-Modern and Future Potential Distribution of Poa pratensis L. in Response to Climate Change Based on the MaxEnt Model

ZHAO Jia-rui¹, WANG Peng-sen¹, GOU Yang¹, ZENG Yuan¹, JIN Xue-mei¹, LIU Gang², QIMEI Lamu^1,3, ZHOU Ji-qiong¹

1. College of Pratacultural Science, Sichuan Agricultural University, Chengdu, Sichuan Province 611130, China;
2. Chengdu Institute of Biology, Chinese Academy of Sciences, Chengdu, Sichuan Province 610041, China;
3. Agriculture and Rural Affairs Bureau of Qushui County, Lhasa, Xizang 850600, China

Received:2024-11-26 Revised:2025-04-23 Online:2025-09-15 Published:2025-09-22

摘要/Abstract

摘要： 为预测草地早熟禾（Poa pratensis L.）近现代及未来气候下在全国范围内潜在的适宜分布区，为草地早熟禾的精准种植与草地生态修复提供理论基础，同时降低未来气候变暖所致经济与生态损失，本研究收集84份草地早熟禾分布点的23个生态因子数据，通过最大熵（MaxEnt）模型和ArcGIS系统，分析草地早熟禾适宜性分布的主要影响因素与潜在格局。结果表明：影响草地早熟禾分布的4个主要生态因子为人为干扰指数、海拔、最冷季节降水量、最湿月降水量。当前气候条件下，草地早熟禾的总适生区面积为6.3036×10⁶ km²，高适生区面积为1.0644×10⁶ km²，主要集中于西藏、四川、青海、云南、甘肃和山西。未来气候情景下草地早熟禾适生区总面积总体呈减小趋势，SSP370情景适生区面积缩减最多，为4.126×10⁵ km²。本研究可为草地早熟禾种植的合理规划布局与可持续利用提供客观的理论参考基础，避免在非适生区盲目引种和扩种。

关键词: 最大熵模型, 草地早熟禾, 气候变化, 潜在分布区

Abstract: Forecasting the potentially suitable distribution areas of Poa pratensis L. under current and future climate conditions across the country can lay a theoretical foundation for the precise cultivation of Kentucky bluegrass （Poa pratensis L.） and ecological restoration of grassland， and reduce the economic and ecological losses caused by future climate warming. In this study， data of 23 ecological factors at 84 distribution points of P. pratensiswere collected. Through the maximum entropy （MaxEnt） model and ArcGIS system， the main influencing factors of the suitable distribution of P. pratensis . and its potential distribution pattern were analyzed. The results show that the four main ecological factors， including human disturbance index， altitude， precipitation in the coldest season， and precipitation in the wettest month affected the distribution of P. pratensis . Under present climate conditions， the total suitable area of P. pratensis . is 6.3036×10⁶ km²， and the highly suitable area is 1.0644×10⁶ km². It is mainly concentrated in Xizang， Sichuan， Qinghai， Yunnan， Gansu， and Shanxi. Under future climate scenarios， the total suitable area of P. pratensis . generally showed a decreasing trend. The suitable area in the SSP370 scenario decreased by 4.126×10⁵ km². This study can provide an objective theoretical reference basis for the rational planning and layout and sustainable utilization of P. pratensis.

Key words: MaxEnt model, Poa pratensis, Climate change, Potential distribution area

中图分类号:

S688.4

赵佳芮, 王鹏森, 苟扬, 曾园, 金雪梅, 刘刚, 其美拉姆, 周冀琼. 基于MaxEnt模型预测近现代和未来草地早熟禾的适宜分布区[J]. 草地学报, 2025, 33(9): 2992-3002.

ZHAO Jia-rui, WANG Peng-sen, GOU Yang, ZENG Yuan, JIN Xue-mei, LIU Gang, QIMEI Lamu, ZHOU Ji-qiong. Prediction of the Near-Modern and Future Potential Distribution of Poa pratensis L. in Response to Climate Change Based on the MaxEnt Model[J]. Acta Agrestia Sinica, 2025, 33(9): 2992-3002.

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