基于MaxEnt模型预测花烟草全球潜在适生区的研究
基于MaxEnt模型预测花烟草全球潜在适生区的研究
摘要：花烟草具有较高的观赏、商业、医用和科研价值。目前，花烟草潜在适生区分布和影响其分布的环境因子还不清楚。MaxEnt模型因其预测效果最好且操作简单而获得了最广泛的应用，本文通过ENMeval数据包调整调控倍率和特征组合两个模型参数优化MaxEnt模型，根据花烟草全球地理分布数据和世界生物气候变量，利用优化后的MaxEnt模型预测当前气候条件下花烟草的潜在适生区，并分析影响花烟草潜在适生区分布的关键生物气候变量;利用未来2050s和2070s两个时期的SSP1-2.6和SSP5-8.5情景气候数据，预测未来不同气候情景下花烟草潜在适生区，并分析花烟草适生区从当前到未来两个时期不同情...
关键词：
授予学位：
硕士
学科专业：
导师姓名：
学位年度：
2023
语种：
中文
分类号：
X173(环境生物学)
在线出版日期：
2023-09-27 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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