基于多模型分析的我國(guó)外來(lái)入侵雜草潛在分布預(yù)測(cè)與防控策略一、引言1.1研究背景與意義隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化和國(guó)際貿(mào)易、旅游的飛速發(fā)展，外來(lái)物種入侵已成為一個(gè)全球性的生態(tài)問題，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)生活產(chǎn)生了深遠(yuǎn)且復(fù)雜的影響。中國(guó)作為世界上生物多樣性最為豐富的國(guó)家之一，同時(shí)也是遭受外來(lái)物種入侵危害最為嚴(yán)重的國(guó)家之一。據(jù)生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的《2019中國(guó)生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》顯示，我國(guó)已發(fā)現(xiàn)660多種外來(lái)入侵物種，這些外來(lái)入侵物種每年給我國(guó)造成的直接經(jīng)濟(jì)損失逾2000億元，而外來(lái)入侵雜草在其中占據(jù)了相當(dāng)大的比例，成為威脅我國(guó)生態(tài)安全和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要因素。外來(lái)入侵雜草是指那些通過自然或人為途徑，從原生地傳播到新的生態(tài)環(huán)境中，并在新環(huán)境中迅速繁殖、擴(kuò)散，對(duì)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人類健康造成危害的雜草類植物。這些雜草往往具有強(qiáng)大的繁殖能力、快速的傳播速度和廣泛的生態(tài)適應(yīng)性，能夠在短時(shí)間內(nèi)占據(jù)大量的生存空間，與本地植物競(jìng)爭(zhēng)陽(yáng)光、水分、養(yǎng)分和土壤資源，從而導(dǎo)致本地植物群落結(jié)構(gòu)改變、生物多樣性減少。例如，加拿大一枝黃花原產(chǎn)于北美，于20世紀(jì)30年代作為觀賞植物引入我國(guó)，后逸生為惡性雜草。其根狀莖發(fā)達(dá)，繁殖力極強(qiáng)，傳播速度快，生長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)明顯，生態(tài)適應(yīng)性廣闊，會(huì)與周圍植物爭(zhēng)陽(yáng)光、肥料，直至其它植物死亡，被稱為“生態(tài)殺手”“霸王花”，對(duì)我國(guó)的生物多樣性構(gòu)成了巨大威脅。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面，外來(lái)入侵雜草會(huì)嚴(yán)重影響農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量。它們與農(nóng)作物爭(zhēng)奪生長(zhǎng)空間和養(yǎng)分，導(dǎo)致農(nóng)作物生長(zhǎng)不良，產(chǎn)量降低。一些入侵雜草還可能是農(nóng)作物病蟲害的中間寄主，增加了病蟲害傳播和爆發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。比如，空心蓮子草原產(chǎn)于南美洲，現(xiàn)已廣泛分布于我國(guó)華東、華中、華南和西南等地。它不僅入侵農(nóng)田，與農(nóng)作物競(jìng)爭(zhēng)資源，還覆蓋水面，堵塞航道，破壞景觀，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境造成了多方面的危害。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每年因外來(lái)入侵雜草危害造成的農(nóng)作物減產(chǎn)損失高達(dá)數(shù)十億元，給農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了沉重打擊。此外，部分外來(lái)入侵雜草還對(duì)人類健康構(gòu)成威脅。一些雜草的花粉可能是人類過敏源，如豚草和三裂葉豚草，它們的花粉會(huì)引起人體過敏反應(yīng)，嚴(yán)重時(shí)可致人死亡。還有一些雜草全株有毒，如刺蒼耳，誤食后可能導(dǎo)致人畜中毒。這些雜草的存在，不僅影響了人們的生活質(zhì)量，還對(duì)公共衛(wèi)生安全造成了潛在威脅。預(yù)測(cè)外來(lái)入侵雜草在我國(guó)的潛在分布具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。通過準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其潛在分布區(qū)域，可以為生物安全預(yù)警和防控提供科學(xué)依據(jù)，提前采取有效的防范措施，阻止其進(jìn)一步擴(kuò)散蔓延，降低入侵風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于尚未被入侵但具有潛在風(fēng)險(xiǎn)的地區(qū)，可以加強(qiáng)監(jiān)測(cè)和管理，防止外來(lái)入侵雜草的傳入；對(duì)于已經(jīng)被入侵的地區(qū)，可以根據(jù)潛在分布預(yù)測(cè)結(jié)果，制定針對(duì)性的防控策略，提高防控效果，減少經(jīng)濟(jì)損失。預(yù)測(cè)潛在分布還有助于深入了解外來(lái)入侵雜草的生態(tài)適應(yīng)性和擴(kuò)散規(guī)律，為生態(tài)保護(hù)和生物多樣性維護(hù)提供理論支持，促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)的平衡和穩(wěn)定發(fā)展。因此，開展幾種外來(lái)入侵雜草在我國(guó)的潛在分布預(yù)測(cè)研究，對(duì)于保障我國(guó)生態(tài)安全、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和人民身體健康具有重要的戰(zhàn)略意義和現(xiàn)實(shí)緊迫性。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀外來(lái)入侵雜草的潛在分布預(yù)測(cè)研究在國(guó)內(nèi)外均受到了廣泛關(guān)注，眾多學(xué)者運(yùn)用不同的方法和技術(shù)開展了深入研究。在國(guó)外，早期的研究主要集中在對(duì)外來(lái)入侵雜草生物學(xué)特性和生態(tài)習(xí)性的觀察與記錄上，通過實(shí)地調(diào)查了解其在不同生境中的生長(zhǎng)狀況和分布范圍。隨著生態(tài)學(xué)理論的發(fā)展，生態(tài)位理論被引入到外來(lái)入侵雜草研究中，為預(yù)測(cè)其潛在分布提供了理論基礎(chǔ)。研究者們開始分析外來(lái)入侵雜草與環(huán)境因子之間的關(guān)系，試圖找出影響其分布的關(guān)鍵因素。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和地理信息系統(tǒng)（GIS）的飛速發(fā)展，各種數(shù)學(xué)模型和軟件工具被應(yīng)用于外來(lái)入侵雜草潛在分布預(yù)測(cè)研究中。其中，生態(tài)位模型如最大熵模型（MaxEnt）、生物氣候包絡(luò)模型（BIOCLIM）等得到了廣泛應(yīng)用。MaxEnt模型基于物種已知分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境變量，通過計(jì)算物種在不同環(huán)境條件下出現(xiàn)的概率，預(yù)測(cè)其潛在分布范圍，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，在預(yù)測(cè)多種外來(lái)入侵雜草如香絲草、白花鬼針草等的潛在分布中取得了良好效果。BIOCLIM模型則是根據(jù)物種已知分布區(qū)的氣候條件，構(gòu)建氣候包絡(luò)，以此預(yù)測(cè)其在其他地區(qū)的潛在分布。此外，還有一些基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的模型也逐漸被應(yīng)用于該領(lǐng)域，如隨機(jī)森林模型、支持向量機(jī)模型等，這些模型能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，進(jìn)一步提高了預(yù)測(cè)的精度。在國(guó)內(nèi)，對(duì)外來(lái)入侵雜草潛在分布預(yù)測(cè)的研究起步相對(duì)較晚，但近年來(lái)發(fā)展迅速。國(guó)內(nèi)學(xué)者一方面借鑒國(guó)外先進(jìn)的研究方法和技術(shù)，對(duì)我國(guó)常見的外來(lái)入侵雜草進(jìn)行了潛在分布預(yù)測(cè)研究；另一方面，結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況，開展了大量的實(shí)地調(diào)查和監(jiān)測(cè)工作，積累了豐富的數(shù)據(jù)資料。例如，有研究利用MaxEnt模型對(duì)銀膠菊在我國(guó)當(dāng)前和未來(lái)氣候條件下的潛在分布進(jìn)行了預(yù)測(cè)，結(jié)果表明在當(dāng)前氣候條件下，銀膠菊在我國(guó)的潛在適生區(qū)域廣泛，且遠(yuǎn)大于其已記錄的分布區(qū)；還有研究運(yùn)用生態(tài)位模型CGRP和MaxEnt分別預(yù)測(cè)了刺萼龍葵和五爪金龍?jiān)谖覈?guó)的潛在分布，發(fā)現(xiàn)刺萼龍葵在我國(guó)的潛在分布區(qū)廣泛，可分布在除西藏、青海、海南及兩廣南部外的其它地區(qū)，而五爪金龍的適生分布主要在南方各省。盡管國(guó)內(nèi)外在這一領(lǐng)域已經(jīng)取得了豐碩的研究成果，但仍存在一些不足與空白。部分研究中使用的數(shù)據(jù)存在局限性，物種分布點(diǎn)數(shù)據(jù)不夠全面、準(zhǔn)確，環(huán)境變量的選擇不夠合理，這可能導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的偏差。不同模型在預(yù)測(cè)外來(lái)入侵雜草潛在分布時(shí)各有優(yōu)缺點(diǎn)，但目前對(duì)于如何選擇最合適的模型以及如何對(duì)不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)估，還缺乏系統(tǒng)的研究。多數(shù)研究?jī)H考慮了當(dāng)前的環(huán)境條件對(duì)雜草分布的影響，而對(duì)外來(lái)入侵雜草在氣候變化、人類活動(dòng)干擾等因素影響下的動(dòng)態(tài)擴(kuò)散過程研究較少。在區(qū)域尺度上，對(duì)于一些偏遠(yuǎn)地區(qū)或生態(tài)脆弱地區(qū)，由于研究較少，對(duì)外來(lái)入侵雜草的潛在分布了解還不夠深入。此外，針對(duì)多種外來(lái)入侵雜草之間的相互作用及其對(duì)潛在分布的影響研究也相對(duì)薄弱。未來(lái)的研究需要進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)收集和處理方法，加強(qiáng)模型的比較與優(yōu)化，深入研究外來(lái)入侵雜草在復(fù)雜環(huán)境變化下的動(dòng)態(tài)分布規(guī)律，為有效防控外來(lái)入侵雜草提供更堅(jiān)實(shí)的理論支持和科學(xué)依據(jù)。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在綜合運(yùn)用多種技術(shù)手段和模型方法，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)幾種典型外來(lái)入侵雜草在我國(guó)的潛在分布范圍，深入剖析影響其分布的關(guān)鍵環(huán)境因子和人為因素，并在此基礎(chǔ)上提出針對(duì)性強(qiáng)、切實(shí)可行的防控策略，為我國(guó)外來(lái)入侵雜草的有效管理和生態(tài)安全保障提供科學(xué)依據(jù)和決策支持。具體研究?jī)?nèi)容如下：數(shù)據(jù)收集與整理：廣泛收集目標(biāo)外來(lái)入侵雜草在我國(guó)及全球范圍內(nèi)的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)，包括野外實(shí)地調(diào)查獲取的數(shù)據(jù)、標(biāo)本館記錄數(shù)據(jù)、相關(guān)文獻(xiàn)資料中的數(shù)據(jù)以及在線生物多樣性數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)等，確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。同時(shí)，收集我國(guó)的環(huán)境數(shù)據(jù)，如氣候數(shù)據(jù)（年均溫、年降水量、極端溫度等）、地形數(shù)據(jù)（海拔、坡度、坡向等）、土壤數(shù)據(jù)（土壤類型、土壤酸堿度、土壤養(yǎng)分含量等）以及土地利用數(shù)據(jù)等，為后續(xù)的分析和建模提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。模型選擇與構(gòu)建：對(duì)當(dāng)前常用的物種分布預(yù)測(cè)模型進(jìn)行評(píng)估和比較，綜合考慮模型的原理、適用范圍、預(yù)測(cè)精度以及數(shù)據(jù)需求等因素，選擇最適合本研究的模型，如最大熵模型（MaxEnt）、生物氣候包絡(luò)模型（BIOCLIM）等。利用收集到的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，對(duì)選定的模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和訓(xùn)練，構(gòu)建針對(duì)每種外來(lái)入侵雜草的潛在分布預(yù)測(cè)模型。潛在分布預(yù)測(cè)：運(yùn)用構(gòu)建好的模型，對(duì)幾種外來(lái)入侵雜草在我國(guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成潛在分布區(qū)地圖，明確其可能入侵的區(qū)域范圍，并對(duì)潛在分布區(qū)進(jìn)行適生性等級(jí)劃分，確定高度適生區(qū)、中度適生區(qū)和低度適生區(qū)。結(jié)合未來(lái)氣候變化情景，如不同的溫室氣體排放情景（如RCP4.5、RCP8.5等），利用氣候預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，預(yù)測(cè)外來(lái)入侵雜草在未來(lái)氣候條件下的潛在分布變化，分析其擴(kuò)散趨勢(shì)和可能的新入侵區(qū)域。影響因素分析：通過模型輸出結(jié)果和相關(guān)分析方法，確定影響外來(lái)入侵雜草潛在分布的主要環(huán)境因子和人為因素。采用刀切法（Jackknife）等方法分析各環(huán)境變量對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)貢獻(xiàn)，明確哪些氣候、地形、土壤等環(huán)境因子對(duì)雜草分布起關(guān)鍵作用；同時(shí)，結(jié)合人口密度、交通網(wǎng)絡(luò)、土地利用變化等人為因素?cái)?shù)據(jù)，探討人類活動(dòng)對(duì)外來(lái)入侵雜草擴(kuò)散和分布的影響機(jī)制。防控策略制定：根據(jù)潛在分布預(yù)測(cè)結(jié)果和影響因素分析，針對(duì)不同適生區(qū)制定差異化的防控策略。對(duì)于尚未被入侵的潛在高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，加強(qiáng)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，建立早期監(jiān)測(cè)體系，及時(shí)發(fā)現(xiàn)外來(lái)入侵雜草的傳入跡象；同時(shí)，加強(qiáng)邊境檢疫和國(guó)內(nèi)調(diào)運(yùn)檢疫，嚴(yán)格限制雜草的引入和傳播。對(duì)于已經(jīng)被入侵的區(qū)域，根據(jù)雜草的分布范圍和危害程度，制定綜合防控方案，綜合運(yùn)用物理防治（如人工拔除、機(jī)械鏟除等）、化學(xué)防治（合理使用除草劑）和生物防治（引入天敵或利用生物制劑）等方法，控制雜草的擴(kuò)散蔓延，降低其危害程度。加強(qiáng)公眾教育和宣傳，提高人們對(duì)外來(lái)入侵雜草危害的認(rèn)識(shí)，增強(qiáng)公眾參與防控的意識(shí)和能力，形成全社會(huì)共同參與的防控格局。1.4研究方法與技術(shù)路線本研究采用了生態(tài)位模型結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，對(duì)幾種外來(lái)入侵雜草在我國(guó)的潛在分布進(jìn)行預(yù)測(cè)與分析，具體研究方法如下：生態(tài)位模型選擇：選用最大熵模型（MaxEnt）作為主要的預(yù)測(cè)模型。MaxEnt模型基于最大熵原理，通過已知的物種分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境變量數(shù)據(jù)，計(jì)算物種在不同環(huán)境條件下出現(xiàn)的概率，從而預(yù)測(cè)其潛在分布范圍。該模型具有對(duì)樣本數(shù)量要求較低、對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求相對(duì)寬松、預(yù)測(cè)精度較高等優(yōu)點(diǎn)，適用于本研究中多種外來(lái)入侵雜草潛在分布的預(yù)測(cè)。此外，還選用生物氣候包絡(luò)模型（BIOCLIM）作為輔助模型進(jìn)行對(duì)比分析。BIOCLIM模型通過定義物種已知分布區(qū)的氣候參數(shù)范圍，構(gòu)建氣候包絡(luò)，以此來(lái)預(yù)測(cè)物種在其他地區(qū)的潛在分布。通過對(duì)比不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，可以更全面地了解外來(lái)入侵雜草的潛在分布特征，提高預(yù)測(cè)的可靠性。數(shù)據(jù)來(lái)源：外來(lái)入侵雜草分布點(diǎn)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于多個(gè)渠道。通過野外實(shí)地調(diào)查，在我國(guó)不同地區(qū)的農(nóng)田、荒地、林地、濕地等生境中，詳細(xì)記錄目標(biāo)雜草的分布位置，并利用全球定位系統(tǒng)（GPS）準(zhǔn)確獲取其經(jīng)緯度坐標(biāo)。同時(shí)，收集國(guó)內(nèi)外標(biāo)本館的館藏標(biāo)本信息，這些標(biāo)本記錄了雜草在不同歷史時(shí)期的分布情況，為研究提供了時(shí)間維度上的數(shù)據(jù)支持。查閱相關(guān)的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、研究報(bào)告以及在線生物多樣性數(shù)據(jù)庫(kù)，如中國(guó)生物物種名錄數(shù)據(jù)庫(kù)、全球生物多樣性信息網(wǎng)絡(luò)（GBIF）等，獲取更多的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的全面性和代表性。環(huán)境數(shù)據(jù)方面，氣候數(shù)據(jù)（如年均溫、年降水量、極端溫度等）來(lái)源于世界氣候數(shù)據(jù)庫(kù)（WorldClim），該數(shù)據(jù)庫(kù)提供了全球范圍高分辨率的氣候數(shù)據(jù)，能夠滿足本研究對(duì)氣候信息的需求。地形數(shù)據(jù)（海拔、坡度、坡向等）通過地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)獲取的數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和分析。土壤數(shù)據(jù)（土壤類型、土壤酸堿度、土壤養(yǎng)分含量等）則參考中國(guó)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)以及相關(guān)的土壤調(diào)查資料。土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心發(fā)布的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)反映了我國(guó)不同區(qū)域的土地利用類型和覆蓋情況。分析方法：首先，對(duì)收集到的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除重復(fù)記錄和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，并利用GIS軟件對(duì)分布點(diǎn)進(jìn)行可視化檢查，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有統(tǒng)一的空間分辨率和投影坐標(biāo)系，以便與分布點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配和分析。將預(yù)處理后的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)導(dǎo)入MaxEnt模型和BIOCLIM模型中，設(shè)置相應(yīng)的模型參數(shù)，如MaxEnt模型中的特征類型、正則化乘數(shù)等參數(shù)，BIOCLIM模型中的氣候變量選擇、閾值設(shè)定等參數(shù)。通過多次試驗(yàn)和優(yōu)化，確定最佳的模型參數(shù)組合，以提高模型的預(yù)測(cè)精度。利用模型進(jìn)行運(yùn)算，生成外來(lái)入侵雜草在我國(guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布概率圖。根據(jù)模型輸出的概率值，將潛在分布區(qū)劃分為不同的適生性等級(jí)，如高度適生區(qū)（概率值≥0.7）、中度適生區(qū)（0.4≤概率值＜0.7）和低度適生區(qū)（0.1≤概率值＜0.4），概率值＜0.1的區(qū)域則認(rèn)為是不適生區(qū)。對(duì)于未來(lái)氣候變化情景下的潛在分布預(yù)測(cè)，獲取政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）發(fā)布的不同溫室氣體排放情景（如RCP4.5、RCP8.5等）下的未來(lái)氣候預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，將其代入已構(gòu)建好的模型中，預(yù)測(cè)外來(lái)入侵雜草在未來(lái)不同時(shí)期（如2050年、2070年）的潛在分布變化。在影響因素分析方面，運(yùn)用MaxEnt模型自帶的刀切法（Jackknife）分析各環(huán)境變量對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)貢獻(xiàn)，確定影響外來(lái)入侵雜草潛在分布的主要?dú)夂?、地形、土壤等環(huán)境因子。結(jié)合人口密度、交通網(wǎng)絡(luò)、土地利用變化等人為因素?cái)?shù)據(jù)，利用空間分析方法（如緩沖區(qū)分析、疊加分析等），探討人類活動(dòng)對(duì)外來(lái)入侵雜草擴(kuò)散和分布的影響機(jī)制。本研究的技術(shù)路線如圖1-1所示：首先廣泛收集外來(lái)入侵雜草分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和各類環(huán)境數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化；接著將處理好的數(shù)據(jù)導(dǎo)入MaxEnt模型和BIOCLIM模型進(jìn)行運(yùn)算，生成當(dāng)前和未來(lái)氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)圖；最后對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，確定影響潛在分布的主要因素，并根據(jù)分析結(jié)果制定相應(yīng)的防控策略。[此處插入圖1-1：技術(shù)路線圖][此處插入圖1-1：技術(shù)路線圖]二、外來(lái)入侵雜草概述2.1概念與特點(diǎn)外來(lái)入侵雜草，是指那些原本不屬于本地生態(tài)系統(tǒng)，通過自然傳播（如風(fēng)力、水流、動(dòng)物遷徙等）或人為活動(dòng)（如貿(mào)易、旅游、引種等）的途徑，從原生地被引入到新的區(qū)域，并在新環(huán)境中能夠自然繁殖、擴(kuò)散，進(jìn)而對(duì)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、人類健康等方面造成負(fù)面影響的雜草類植物。這些雜草打破了原有的生態(tài)平衡，給新棲息地帶來(lái)了諸多問題，成為了生態(tài)領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)之一。外來(lái)入侵雜草通常具有以下顯著特點(diǎn)：強(qiáng)大的繁殖能力：許多外來(lái)入侵雜草具備多種繁殖方式，既能進(jìn)行有性繁殖，產(chǎn)生大量的種子，又能通過無(wú)性繁殖，如根莖、匍匐莖、塊莖等進(jìn)行繁殖。以空心蓮子草為例，它既能通過種子繁殖，又能依靠其發(fā)達(dá)的匍匐莖進(jìn)行無(wú)性繁殖，每一節(jié)匍匐莖都能獨(dú)立生長(zhǎng)成新的植株。據(jù)研究，一株空心蓮子草在生長(zhǎng)季節(jié)內(nèi)，通過無(wú)性繁殖可形成數(shù)平方米的群落。紫莖澤蘭的種子細(xì)小且數(shù)量眾多，每株紫莖澤蘭可產(chǎn)生上萬(wàn)粒種子，這些種子借助風(fēng)力、動(dòng)物等媒介廣泛傳播，極大地增加了其種群擴(kuò)散的速度和范圍。廣泛的生態(tài)適應(yīng)性：外來(lái)入侵雜草對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力極強(qiáng)，能夠在多種不同的生態(tài)環(huán)境中生存和繁衍。它們對(duì)土壤類型、酸堿度、肥力等要求不高，在貧瘠的土壤、酸性或堿性土壤中都能生長(zhǎng)。同時(shí)，對(duì)氣候條件也有較好的耐受性，無(wú)論是高溫、低溫、干旱還是濕潤(rùn)的環(huán)境，都可能發(fā)現(xiàn)它們的蹤跡。例如，小飛蓬原產(chǎn)于北美洲，如今已在全球廣泛分布，在我國(guó)從東北到華南的廣大地區(qū)都能見到它的身影。它不僅能在農(nóng)田、荒地等常見生境中生長(zhǎng)，還能在路邊、河灘、鐵路兩旁等惡劣環(huán)境中頑強(qiáng)生存，展現(xiàn)出了強(qiáng)大的生態(tài)適應(yīng)性?？焖俚膫鞑U(kuò)散能力：外來(lái)入侵雜草具有快速傳播擴(kuò)散的特點(diǎn)，其傳播途徑多種多樣。自然因素方面，風(fēng)力可以將雜草的種子或繁殖體帶到較遠(yuǎn)的地方，水流也能攜帶雜草在水域中擴(kuò)散。動(dòng)物在覓食、遷徙過程中，可能會(huì)無(wú)意中攜帶雜草的種子或根莖，幫助它們傳播到新的區(qū)域。人為活動(dòng)更是加劇了雜草的傳播速度，如農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易、交通運(yùn)輸、旅游等活動(dòng)，都可能導(dǎo)致雜草跨越地理界限，進(jìn)入新的生態(tài)系統(tǒng)。像加拿大一枝黃花，最初作為觀賞植物引入我國(guó)，后來(lái)通過種子隨風(fēng)飄散以及人類活動(dòng)的無(wú)意傳播，逐漸擴(kuò)散到全國(guó)各地，對(duì)當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重破壞。競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)明顯：在新的生態(tài)環(huán)境中，外來(lái)入侵雜草往往缺乏天敵的制約，能夠充分利用當(dāng)?shù)氐馁Y源，迅速生長(zhǎng)和繁殖。它們與本地植物競(jìng)爭(zhēng)陽(yáng)光、水分、養(yǎng)分和生長(zhǎng)空間，抑制本地植物的生長(zhǎng)，導(dǎo)致本地植物群落結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，生物多樣性減少。例如，薇甘菊原產(chǎn)于南美洲和中美洲，在我國(guó)南方地區(qū)入侵后，迅速攀爬覆蓋在其他植物上，遮擋陽(yáng)光，搶奪養(yǎng)分，致使大量本地植物因無(wú)法正常進(jìn)行光合作用而死亡，嚴(yán)重破壞了當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)平衡?；凶饔茫翰糠滞鈦?lái)入侵雜草能夠分泌化感物質(zhì)，抑制周圍其他植物的生長(zhǎng)發(fā)育，從而為自身創(chuàng)造更有利的生存環(huán)境。這些化感物質(zhì)可以通過根系分泌、莖葉淋溶、揮發(fā)等方式釋放到周圍環(huán)境中。如豚草的揮發(fā)物和莖葉水浸提液對(duì)大豆、小麥等農(nóng)作物種子的萌發(fā)和幼苗生長(zhǎng)有明顯的抑制作用，其釋放的化感物質(zhì)主要包括萜類、烯醇類和聚乙炔類化合物，這些物質(zhì)會(huì)干擾其他植物的生理代謝過程，影響其種子萌發(fā)、根系生長(zhǎng)和光合作用等。2.2常見種類與危害我國(guó)地域遼闊，氣候多樣，生態(tài)環(huán)境復(fù)雜，為外來(lái)入侵雜草的滋生和蔓延提供了適宜的條件。目前，已在我國(guó)發(fā)現(xiàn)并造成不同程度危害的外來(lái)入侵雜草種類繁多，下面將詳細(xì)介紹幾種典型的外來(lái)入侵雜草及其危害。香絲草：香絲草（Conyzabonariensis）是菊科白酒草屬一年生或二年生草本植物，原產(chǎn)于南美洲，1857年在我國(guó)香港被首次發(fā)現(xiàn)。它具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，在我國(guó)從東南沿海到西南內(nèi)陸，從低海拔的平原到較高海拔的山地，均有其分布蹤跡，常見于荒地、路旁、山坡、農(nóng)田周邊等環(huán)境。香絲草的繁殖能力極強(qiáng)，一株香絲草可產(chǎn)生大量細(xì)小的種子，這些種子借助風(fēng)力、動(dòng)物遷徙、人類活動(dòng)等多種途徑廣泛傳播。在適宜的條件下，種子落地后迅速萌發(fā)，短時(shí)間內(nèi)即可形成密集的群落。它與周邊的農(nóng)作物和本土植物激烈競(jìng)爭(zhēng)陽(yáng)光、水分、土壤養(yǎng)分和生長(zhǎng)空間，導(dǎo)致農(nóng)作物生長(zhǎng)受阻，產(chǎn)量降低。據(jù)相關(guān)研究表明，在香絲草密集生長(zhǎng)的農(nóng)田中，玉米、小麥等農(nóng)作物的產(chǎn)量損失可達(dá)10%-30%。它還會(huì)影響本土植物群落的結(jié)構(gòu)和組成，排擠本土植物，導(dǎo)致生物多樣性減少。香絲草的存在也為一些病蟲害提供了棲息和繁殖的場(chǎng)所，增加了病蟲害在農(nóng)作物間傳播和爆發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。銀膠菊：銀膠菊（PartheniumhysterophorusL.）是菊科銀膠菊屬一年生草本植物，原產(chǎn)于北美洲，20世紀(jì)20年代在我國(guó)云南被首次發(fā)現(xiàn)。如今，它已在我國(guó)南方多個(gè)省份廣泛分布，包括云南、廣西、廣東、海南、貴州等地，并且有向北擴(kuò)散的趨勢(shì)。銀膠菊具有強(qiáng)大的繁殖能力和適應(yīng)能力，其種子數(shù)量眾多，且能在多種土壤類型和氣候條件下萌發(fā)和生長(zhǎng)。它能夠迅速占據(jù)空曠的土地和農(nóng)田邊緣，形成單優(yōu)勢(shì)種群，抑制其他植物的生長(zhǎng)。銀膠菊的花粉是一種強(qiáng)烈的過敏原，可引發(fā)人類的過敏性鼻炎、哮喘等疾病，對(duì)人體健康造成嚴(yán)重威脅。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在銀膠菊分布密集的地區(qū)，因接觸其花粉而引發(fā)過敏癥狀的人數(shù)顯著增加，給當(dāng)?shù)鼐用竦纳詈徒】祹?lái)了極大困擾。它還含有萜類、黃酮類等化感物質(zhì)，這些物質(zhì)通過根系分泌、莖葉淋溶等方式釋放到周圍環(huán)境中，抑制周圍其他植物的種子萌發(fā)和幼苗生長(zhǎng)，破壞當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)平衡。小飛蓬：小飛蓬（Conyzacanadensis(L.)Cronq.），菊科白酒草屬一年生草本植物，原產(chǎn)于北美洲，1860年在我國(guó)山東煙臺(tái)首次被發(fā)現(xiàn)。目前，小飛蓬在我國(guó)的分布極為廣泛，幾乎遍布全國(guó)各地，無(wú)論是北方的干旱地區(qū)，還是南方的濕潤(rùn)地帶，都能見到它的身影。小飛蓬的繁殖速度驚人，依靠風(fēng)力傳播大量的瘦果，每株小飛蓬可產(chǎn)生數(shù)千粒種子，這些種子隨風(fēng)飄散，在適宜的環(huán)境中迅速生根發(fā)芽。它對(duì)秋收作物、果園和茶園危害嚴(yán)重，與農(nóng)作物爭(zhēng)奪養(yǎng)分、水分和光照，導(dǎo)致農(nóng)作物生長(zhǎng)不良，產(chǎn)量下降。相關(guān)研究顯示，在果園中，小飛蓬大量生長(zhǎng)會(huì)使果實(shí)產(chǎn)量降低15%-25%，品質(zhì)也會(huì)受到影響。小飛蓬還能通過分泌化感物質(zhì)抑制鄰近其他植物的生長(zhǎng)，改變土壤微生物群落結(jié)構(gòu)，破壞生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。它是棉鈴蟲和棉蝽象等害蟲的中間宿主，為害蟲提供了棲息和繁殖的場(chǎng)所，間接加劇了對(duì)農(nóng)作物的危害。豚草：豚草（AmbrosiaartemisiifoliaL.）是菊科豚草屬一年生草本植物，原產(chǎn)于北美洲，20世紀(jì)30年代傳入我國(guó)，最早在東北地區(qū)發(fā)現(xiàn)。目前，豚草已廣泛分布于我國(guó)東北、華北、華中和華東等地區(qū)，在一些城市的郊區(qū)、鐵路沿線、荒地等地方大量生長(zhǎng)。豚草的繁殖能力極強(qiáng)，每株豚草可產(chǎn)生數(shù)萬(wàn)粒種子，這些種子具有較強(qiáng)的休眠特性，在土壤中可存活多年，一旦條件適宜便會(huì)萌發(fā)。豚草的花粉是引起人類花粉過敏癥的主要過敏原之一，每年豚草花期時(shí)，其花粉在空氣中大量飄散，可引發(fā)過敏人群的過敏性鼻炎、哮喘、皮炎等疾病，嚴(yán)重影響人們的生活質(zhì)量和身體健康。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每年因豚草花粉過敏而就醫(yī)的人數(shù)達(dá)數(shù)百萬(wàn)之多。在農(nóng)業(yè)方面，豚草與農(nóng)作物競(jìng)爭(zhēng)資源，抑制農(nóng)作物生長(zhǎng)，導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)。在一些農(nóng)田中，豚草的入侵可使玉米、大豆等作物減產(chǎn)20%-40%。豚草還會(huì)排擠本土植物，破壞生物多樣性，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的平衡造成嚴(yán)重破壞。反枝莧：反枝莧（AmaranthusretroflexusL.）是莧科莧屬一年生草本植物，原產(chǎn)于美洲熱帶地區(qū)，19世紀(jì)中葉在我國(guó)河北和山東被首次發(fā)現(xiàn)。目前，反枝莧在我國(guó)大部分地區(qū)均有分布，常見于農(nóng)田、果園、菜園、路邊及荒地等環(huán)境。反枝莧具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和繁殖能力，它能耐受干旱、貧瘠的土壤條件，生長(zhǎng)迅速。其種子產(chǎn)量高，且種子具有較長(zhǎng)的壽命，在土壤中可保存多年，為其廣泛傳播和持續(xù)危害提供了條件。反枝莧與農(nóng)作物競(jìng)爭(zhēng)陽(yáng)光、水分和養(yǎng)分，對(duì)作物生長(zhǎng)產(chǎn)生嚴(yán)重影響，導(dǎo)致農(nóng)作物產(chǎn)量降低，品質(zhì)下降。在蔬菜園中，反枝莧的生長(zhǎng)會(huì)使蔬菜產(chǎn)量減少10%-20%。反枝莧還可能攜帶病蟲害，如炭疽病、蚜蟲等，這些病蟲害會(huì)傳播到農(nóng)作物上，增加農(nóng)作物病蟲害的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。它還會(huì)影響農(nóng)田的生態(tài)環(huán)境，抑制本土植物的生長(zhǎng)，破壞生物多樣性。這些常見的外來(lái)入侵雜草通過不同的方式對(duì)我國(guó)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)系統(tǒng)和人類健康造成了嚴(yán)重危害，隨著全球貿(mào)易和交流的日益頻繁，外來(lái)入侵雜草的傳入風(fēng)險(xiǎn)還在不斷增加，因此，加強(qiáng)對(duì)外來(lái)入侵雜草的監(jiān)測(cè)、研究和防控已刻不容緩。2.3在我國(guó)的分布現(xiàn)狀外來(lái)入侵雜草在我國(guó)的分布呈現(xiàn)出復(fù)雜多樣的格局，受多種因素影響，其分布范圍廣泛且具有一定的區(qū)域特征。從地理區(qū)域來(lái)看，我國(guó)的外來(lái)入侵雜草在各個(gè)地區(qū)均有分布，但不同地區(qū)的種類和分布密度存在顯著差異。東南沿海地區(qū)由于其發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)、頻繁的國(guó)際貿(mào)易往來(lái)以及優(yōu)越的氣候條件，成為了外來(lái)入侵雜草的重災(zāi)區(qū)。例如，在廣東、福建、浙江等地，銀膠菊、薇甘菊、假臭草等外來(lái)入侵雜草大量滋生。這些地區(qū)港口眾多，外來(lái)物種隨著貨物運(yùn)輸、人員往來(lái)等途徑容易傳入，并且溫暖濕潤(rùn)的氣候?yàn)殡s草的生長(zhǎng)繁殖提供了適宜的環(huán)境。華南地區(qū)氣候炎熱濕潤(rùn)，也是外來(lái)入侵雜草的集中分布區(qū)域，除了上述雜草外，飛機(jī)草、水葫蘆等在該地區(qū)廣泛分布，對(duì)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)田、水域等生態(tài)系統(tǒng)造成了嚴(yán)重破壞。西南地區(qū)，特別是云南，因其獨(dú)特的地理位置，與多個(gè)國(guó)家接壤，邊境貿(mào)易頻繁，加上復(fù)雜多樣的生態(tài)環(huán)境，使得外來(lái)入侵雜草種類繁多。紫莖澤蘭最早就是從云南傳入我國(guó)，并在此迅速擴(kuò)散蔓延，如今已廣泛分布于云南的大部分地區(qū)，對(duì)當(dāng)?shù)氐牟菰?、林地生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成了巨大威脅。此外，像腫柄菊等外來(lái)入侵雜草也在云南有大量分布。長(zhǎng)江中下游地區(qū)，人口密集，農(nóng)業(yè)活動(dòng)頻繁，也是外來(lái)入侵雜草的常見分布區(qū)域。加拿大一枝黃花在該地區(qū)的江蘇、安徽、湖北等地大量出現(xiàn)，嚴(yán)重影響了當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)景觀。小飛蓬、一年蓬等菊科雜草在這一地區(qū)的農(nóng)田、荒地、路邊等隨處可見，與農(nóng)作物爭(zhēng)奪資源，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。北方地區(qū)雖然氣候相對(duì)較為寒冷，但也未能幸免。豚草在東北、華北等地廣泛分布，其花粉過敏問題給當(dāng)?shù)鼐用竦慕】祹?lái)了嚴(yán)重困擾。反枝莧、刺莧等莧科雜草在北方的農(nóng)田、果園等也較為常見，對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)造成了一定的危害。在新疆等干旱地區(qū)，外來(lái)入侵雜草也有一定的分布，如毒麥等，雖然分布范圍相對(duì)較窄，但對(duì)當(dāng)?shù)氐男←湹绒r(nóng)作物生產(chǎn)構(gòu)成了威脅。從生態(tài)環(huán)境類型來(lái)看，外來(lái)入侵雜草在農(nóng)田、果園、茶園、荒地、路邊、水域、林地等不同生態(tài)環(huán)境中均有分布。在農(nóng)田中，反枝莧、稗草、馬唐等雜草與農(nóng)作物競(jìng)爭(zhēng)養(yǎng)分、水分和光照，導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)。果園和茶園里，小飛蓬、一年蓬等雜草生長(zhǎng)旺盛，影響果樹和茶樹的生長(zhǎng)發(fā)育，降低果實(shí)和茶葉的產(chǎn)量與品質(zhì)?；牡睾吐愤呌捎诠芾硐鄬?duì)粗放，成為了許多外來(lái)入侵雜草的滋生地，如加拿大一枝黃花、紫莖澤蘭等常在此形成大面積的群落。水域中，水葫蘆、大薸等水生雜草大量繁殖，堵塞河道，影響水體生態(tài)平衡，破壞漁業(yè)資源。林地中，薇甘菊、紫莖澤蘭等攀爬纏繞在樹木上，抑制樹木生長(zhǎng)，甚至導(dǎo)致樹木死亡。總體而言，外來(lái)入侵雜草在我國(guó)的分布呈現(xiàn)出從東南沿海向內(nèi)陸逐漸減少的趨勢(shì)，但隨著交通的日益發(fā)達(dá)和人類活動(dòng)的不斷加劇，其分布范圍有逐漸擴(kuò)大的態(tài)勢(shì)。了解外來(lái)入侵雜草在我國(guó)的分布現(xiàn)狀，對(duì)于制定針對(duì)性的防控策略，保護(hù)我國(guó)的生態(tài)安全和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要意義。三、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源3.1生態(tài)位模型原理與選擇生態(tài)位模型作為預(yù)測(cè)物種潛在分布的重要工具，在本研究中發(fā)揮著核心作用。本研究選用了最大熵模型（MaxEnt）和生物氣候包絡(luò)模型（BIOCLIM），以下將詳細(xì)闡述這兩種模型的原理及選擇依據(jù)。3.1.1MaxEnt模型原理MaxEnt模型基于最大熵原理，其核心思想是在滿足已知約束的條件下，選擇熵最大的模型來(lái)估計(jì)目標(biāo)概率分布。在物種分布預(yù)測(cè)中，該模型利用物種的存在分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境變量數(shù)據(jù)，推算物種的生態(tài)需求，進(jìn)而模擬物種的潛在分布。其原理可從信息論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度進(jìn)行理解。從信息論角度來(lái)看，熵是衡量一個(gè)系統(tǒng)不確定性或隨機(jī)性的指標(biāo)。在MaxEnt模型中，假設(shè)在沒有任何先驗(yàn)信息的情況下，物種在研究區(qū)域內(nèi)的分布是均勻的，即具有最大的不確定性（最大熵）。當(dāng)引入物種的存在分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境變量數(shù)據(jù)后，這些數(shù)據(jù)就成為了約束條件，模型會(huì)在滿足這些約束的前提下，尋找一個(gè)概率分布，使得熵盡可能地大。這個(gè)概率分布就是對(duì)物種潛在分布的預(yù)測(cè)，它既考慮了已知的分布信息，又保持了最大的不確定性，避免了過度擬合。從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度而言，MaxEnt模型通過構(gòu)建一個(gè)對(duì)數(shù)線性模型來(lái)描述物種出現(xiàn)的概率與環(huán)境變量之間的關(guān)系。該模型假設(shè)物種出現(xiàn)的概率是環(huán)境變量的函數(shù)，通過最大化熵來(lái)估計(jì)模型的參數(shù)。具體來(lái)說，MaxEnt模型會(huì)計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格單元中物種出現(xiàn)的概率，這個(gè)概率是基于該網(wǎng)格單元的環(huán)境條件與已知分布點(diǎn)環(huán)境條件的相似性得出的。模型輸出的結(jié)果是一個(gè)連續(xù)的概率表面，取值范圍為0-1，其中0表示物種不可能出現(xiàn)，1表示物種極有可能出現(xiàn)。概率值越高，表明該區(qū)域越適宜物種生存和繁衍。MaxEnt模型具有諸多優(yōu)點(diǎn)，使其在物種分布預(yù)測(cè)中得到廣泛應(yīng)用。該模型對(duì)樣本數(shù)量要求較低，即使在物種分布點(diǎn)數(shù)據(jù)有限的情況下，也能獲得較為可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。這對(duì)于一些數(shù)據(jù)稀缺的外來(lái)入侵雜草研究具有重要意義。它能夠處理非線性關(guān)系的環(huán)境因素，能夠更準(zhǔn)確地捕捉物種與環(huán)境之間復(fù)雜的相互作用。例如，某些外來(lái)入侵雜草的生長(zhǎng)可能受到多個(gè)環(huán)境變量的綜合影響，這些變量之間可能存在非線性關(guān)系，MaxEnt模型可以有效地處理這種情況，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。MaxEnt模型的操作相對(duì)簡(jiǎn)單，具有簡(jiǎn)潔清晰的圖形界面及參數(shù)自動(dòng)配置功能，易于初學(xué)者掌握和使用。其輸出結(jié)果為概率分布，便于直觀地理解和解釋物種的潛在分布情況，為生物多樣性保護(hù)和管理決策提供了有力支持。3.1.2BIOCLIM模型原理BIOCLIM模型，全稱為生物氣候包絡(luò)模型，是一種基于氣候變量的物種分布預(yù)測(cè)模型。其基本原理是通過定義物種已知分布區(qū)的氣候參數(shù)范圍，構(gòu)建一個(gè)氣候包絡(luò)，以此來(lái)預(yù)測(cè)物種在其他地區(qū)的潛在分布。該模型假設(shè)物種的分布主要受氣候因素的控制，在相似氣候條件的區(qū)域，物種具有相似的生存和繁殖能力。BIOCLIM模型的具體實(shí)現(xiàn)過程如下：首先，收集物種在已知分布區(qū)的地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的氣候數(shù)據(jù)，如年均溫、年降水量、極端溫度等。然后，計(jì)算這些分布點(diǎn)的氣候參數(shù)范圍，例如，確定年均溫的最小值、最大值、平均值，年降水量的最小值、最大值、平均值等。根據(jù)這些計(jì)算得到的氣候參數(shù)范圍，構(gòu)建一個(gè)氣候包絡(luò)，這個(gè)氣候包絡(luò)就代表了物種適宜生存的氣候條件。在預(yù)測(cè)物種在其他地區(qū)的潛在分布時(shí)，將待預(yù)測(cè)區(qū)域的氣候數(shù)據(jù)與構(gòu)建的氣候包絡(luò)進(jìn)行對(duì)比。如果待預(yù)測(cè)區(qū)域的氣候數(shù)據(jù)落在氣候包絡(luò)范圍內(nèi)，那么該區(qū)域被認(rèn)為是物種的潛在適生區(qū)；反之，如果氣候數(shù)據(jù)超出了氣候包絡(luò)范圍，則該區(qū)域被認(rèn)為不適宜物種生存。BIOCLIM模型的優(yōu)點(diǎn)在于其原理簡(jiǎn)單易懂，計(jì)算過程相對(duì)簡(jiǎn)便，能夠快速地對(duì)物種的潛在分布進(jìn)行初步預(yù)測(cè)。它直接基于氣候變量進(jìn)行建模，對(duì)于那些主要受氣候因素影響分布的物種，能夠提供較為直觀和有效的預(yù)測(cè)結(jié)果。該模型在研究氣候變化對(duì)物種分布的影響方面具有一定的優(yōu)勢(shì)，通過改變氣候數(shù)據(jù)，可以方便地模擬不同氣候情景下物種分布的變化。然而，BIOCLIM模型也存在一些局限性。它僅考慮了氣候因素對(duì)物種分布的影響，忽略了其他環(huán)境因素（如地形、土壤、生物相互作用等）以及人類活動(dòng)的作用。在實(shí)際情況中，物種的分布往往是多種因素綜合作用的結(jié)果，因此BIOCLIM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可能存在一定的偏差。該模型假設(shè)物種在其適宜的氣候范圍內(nèi)具有相同的生存和繁殖能力，沒有考慮到物種在不同地區(qū)可能存在的生態(tài)適應(yīng)性差異。3.1.3模型選擇依據(jù)本研究選擇MaxEnt模型和BIOCLIM模型，主要基于以下多方面的考慮：從模型的適用性角度來(lái)看，MaxEnt模型適用于處理多種類型的數(shù)據(jù)，對(duì)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求相對(duì)較低，且能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，這使得它在預(yù)測(cè)外來(lái)入侵雜草潛在分布時(shí)具有很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。外來(lái)入侵雜草的分布受到多種復(fù)雜因素的影響，包括氣候、地形、土壤以及人類活動(dòng)等，MaxEnt模型能夠有效地綜合考慮這些因素，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)其潛在分布范圍。BIOCLIM模型雖然相對(duì)簡(jiǎn)單，但對(duì)于初步了解外來(lái)入侵雜草與氣候之間的關(guān)系具有重要作用。由于氣候是影響外來(lái)入侵雜草分布的關(guān)鍵因素之一，BIOCLIM模型通過構(gòu)建氣候包絡(luò)，可以快速地確定在當(dāng)前氣候條件下，哪些區(qū)域具有適宜的氣候條件，從而為進(jìn)一步的研究提供基礎(chǔ)。從數(shù)據(jù)需求方面考慮，本研究收集了豐富的外來(lái)入侵雜草分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)。MaxEnt模型能夠充分利用這些數(shù)據(jù)，通過對(duì)分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境變量的分析，挖掘物種與環(huán)境之間的潛在關(guān)系，實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè)。BIOCLIM模型主要依賴于氣候數(shù)據(jù)，而本研究獲取的氣候數(shù)據(jù)來(lái)源可靠、精度高，能夠滿足BIOCLIM模型的建模需求。通過使用BIOCLIM模型，可以驗(yàn)證氣候因素在預(yù)測(cè)外來(lái)入侵雜草分布中的重要性，同時(shí)與MaxEnt模型的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，分析不同模型的預(yù)測(cè)差異。從研究目的和研究?jī)?nèi)容來(lái)看，本研究旨在全面、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)幾種外來(lái)入侵雜草在我國(guó)的潛在分布，并分析影響其分布的因素。MaxEnt模型的強(qiáng)大預(yù)測(cè)能力和對(duì)多因素的綜合考慮，能夠滿足對(duì)潛在分布范圍進(jìn)行精確預(yù)測(cè)的需求。BIOCLIM模型則有助于從氣候因素的角度深入分析外來(lái)入侵雜草的分布機(jī)制，與MaxEnt模型相互補(bǔ)充，為全面理解外來(lái)入侵雜草的分布規(guī)律提供更多的信息。通過對(duì)比兩種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，可以更全面地評(píng)估外來(lái)入侵雜草的潛在分布情況，提高預(yù)測(cè)的可靠性和科學(xué)性。在實(shí)際應(yīng)用中，不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可能存在差異，綜合考慮多種模型的結(jié)果可以降低單一模型帶來(lái)的不確定性，為制定科學(xué)合理的防控策略提供更堅(jiān)實(shí)的依據(jù)。3.2環(huán)境數(shù)據(jù)獲取與處理環(huán)境數(shù)據(jù)是構(gòu)建生態(tài)位模型、預(yù)測(cè)外來(lái)入侵雜草潛在分布的關(guān)鍵要素，其準(zhǔn)確性和完整性直接影響著研究結(jié)果的可靠性。本研究通過多渠道、多方式收集了豐富的環(huán)境數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化工作，以確保數(shù)據(jù)能夠滿足模型分析的需求。本研究從多個(gè)權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)和平臺(tái)獲取了豐富的環(huán)境數(shù)據(jù)，主要涵蓋氣候、地形、土壤等方面，為全面分析外來(lái)入侵雜草的潛在分布提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。氣候數(shù)據(jù)：主要來(lái)源于世界氣候數(shù)據(jù)庫(kù)（WorldClim），該數(shù)據(jù)庫(kù)具有全球范圍高分辨率的氣候數(shù)據(jù)，能夠滿足本研究對(duì)氣候信息的需求。具體獲取了1970-2000年的年均溫、年降水量、極端最高溫度、極端最低溫度、平均相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)等19個(gè)生物氣候變量數(shù)據(jù)，空間分辨率為30弧秒（約1km）。這些氣候變量從不同角度反映了一個(gè)地區(qū)的氣候特征，年均溫體現(xiàn)了熱量條件，年降水量決定了水分供應(yīng)，極端溫度影響著物種的生存極限，平均相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)則與植物的生理活動(dòng)密切相關(guān)。通過獲取這些數(shù)據(jù)，能夠全面了解不同地區(qū)的氣候條件，為分析外來(lái)入侵雜草的生態(tài)適應(yīng)性提供依據(jù)。此外，還獲取了政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）第五次評(píng)估報(bào)告中不同溫室氣體排放情景（RCP4.5和RCP8.5）下，2050年和2070年的未來(lái)氣候預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，包括上述生物氣候變量，用于預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化情景下外來(lái)入侵雜草潛在分布的變化。地形數(shù)據(jù)：通過地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)獲取了數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)，其空間分辨率為30m。基于這些DEM數(shù)據(jù)，利用ArcGIS軟件的空間分析工具，提取了海拔、坡度、坡向等地形信息。海拔是影響植物分布的重要地形因素之一，不同海拔高度的氣候、土壤等環(huán)境條件存在顯著差異，從而限制了植物的生長(zhǎng)和分布范圍。坡度和坡向則影響著地表的水分和熱量分配，進(jìn)而影響植物的生長(zhǎng)環(huán)境。例如，陽(yáng)坡通常光照充足、溫度較高，而陰坡則相對(duì)濕潤(rùn)、溫度較低，不同坡向的植物群落組成和分布也會(huì)有所不同。通過提取這些地形數(shù)據(jù)，能夠更好地分析地形因素對(duì)外來(lái)入侵雜草潛在分布的影響。土壤數(shù)據(jù)：參考中國(guó)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)以及相關(guān)的土壤調(diào)查資料，獲取了土壤類型、土壤酸堿度（pH值）、土壤質(zhì)地（砂粒、粉粒、粘粒含量）、土壤有機(jī)質(zhì)含量、土壤全氮含量、土壤有效磷含量、土壤速效鉀含量等數(shù)據(jù)。土壤類型決定了土壤的物理和化學(xué)性質(zhì)，不同土壤類型對(duì)植物的生長(zhǎng)和發(fā)育有著不同的影響。土壤酸堿度影響著土壤中養(yǎng)分的有效性和微生物的活動(dòng)，進(jìn)而影響植物對(duì)養(yǎng)分的吸收。土壤質(zhì)地關(guān)系到土壤的通氣性、透水性和保水性，對(duì)植物根系的生長(zhǎng)和水分利用至關(guān)重要。土壤有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷和速效鉀等養(yǎng)分含量則直接影響著植物的生長(zhǎng)狀況和競(jìng)爭(zhēng)力。這些土壤數(shù)據(jù)為深入研究土壤因素與外來(lái)入侵雜草潛在分布之間的關(guān)系提供了有力支持。土地利用數(shù)據(jù)：來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心發(fā)布的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)反映了我國(guó)不同區(qū)域的土地利用類型和覆蓋情況，包括耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地等。土地利用類型的變化會(huì)改變生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，進(jìn)而影響外來(lái)入侵雜草的分布。耕地的開墾和農(nóng)業(yè)活動(dòng)可能為一些外來(lái)入侵雜草提供適宜的生長(zhǎng)環(huán)境，林地和草地的破壞則可能導(dǎo)致外來(lái)入侵雜草的入侵和擴(kuò)散。水域和建設(shè)用地的分布也會(huì)影響外來(lái)入侵雜草的傳播路徑和范圍。通過分析土地利用數(shù)據(jù)，可以探討人類活動(dòng)對(duì)土地利用的改變?nèi)绾斡绊懲鈦?lái)入侵雜草的潛在分布。收集到的環(huán)境數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)格式、空間分辨率、投影坐標(biāo)系等方面存在差異，為了確保數(shù)據(jù)能夠在生態(tài)位模型中有效應(yīng)用，需要進(jìn)行一系列的數(shù)據(jù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化工作。數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換：將不同來(lái)源的環(huán)境數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)格式，以便于在ArcGIS等地理信息系統(tǒng)軟件中進(jìn)行處理和分析。例如，將從文本文件或矢量數(shù)據(jù)格式獲取的氣候數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)等，利用相關(guān)工具轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)，使其具有與DEM數(shù)據(jù)相同的空間結(jié)構(gòu)，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)融合和分析。空間分辨率統(tǒng)一：對(duì)空間分辨率不一致的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣處理，使其具有相同的空間分辨率。由于WorldClim氣候數(shù)據(jù)的空間分辨率為30弧秒（約1km），而DEM數(shù)據(jù)的空間分辨率為30m，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的匹配和分析，將DEM數(shù)據(jù)重采樣到與氣候數(shù)據(jù)相同的分辨率。在重采樣過程中，采用了最鄰近法、雙線性內(nèi)插法等合適的重采樣算法，以盡量保持?jǐn)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和真實(shí)性。投影坐標(biāo)系統(tǒng)一：將所有環(huán)境數(shù)據(jù)的投影坐標(biāo)系統(tǒng)一為WGS1984UTMZone49N（根據(jù)研究區(qū)域的地理位置選擇合適的投影坐標(biāo)系）。不同的投影坐標(biāo)系會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)在空間位置和形狀上的差異，從而影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。通過將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的投影坐標(biāo)系下，可以消除投影差異帶來(lái)的誤差，確保數(shù)據(jù)在空間分析中的一致性和可比性。在投影轉(zhuǎn)換過程中，利用ArcGIS軟件的投影轉(zhuǎn)換工具，對(duì)氣候數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和土地利用數(shù)據(jù)等進(jìn)行逐一轉(zhuǎn)換，確保每個(gè)數(shù)據(jù)圖層都具有正確的投影信息。數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查與修復(fù)：對(duì)處理后的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢查，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性、一致性和異常值等。通過查看數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等，檢查是否存在異常值。對(duì)于存在缺失值或異常值的數(shù)據(jù)，采用插值法、回歸分析等方法進(jìn)行修復(fù)或替換。對(duì)于土壤數(shù)據(jù)中個(gè)別缺失的有機(jī)質(zhì)含量值，可以利用周圍樣點(diǎn)的平均值或通過與其他土壤屬性的相關(guān)性分析進(jìn)行插值估算。還對(duì)數(shù)據(jù)的空間連續(xù)性進(jìn)行檢查，確保數(shù)據(jù)在空間上沒有明顯的斷裂或不連續(xù)現(xiàn)象。經(jīng)過上述數(shù)據(jù)獲取與處理過程，本研究構(gòu)建了一套全面、準(zhǔn)確、標(biāo)準(zhǔn)化的環(huán)境數(shù)據(jù)集，為后續(xù)利用生態(tài)位模型預(yù)測(cè)外來(lái)入侵雜草在我國(guó)的潛在分布提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。3.3物種分布數(shù)據(jù)收集外來(lái)入侵雜草分布點(diǎn)數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性，對(duì)于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其潛在分布至關(guān)重要。本研究通過多渠道、多方式廣泛收集了目標(biāo)外來(lái)入侵雜草在我國(guó)及全球范圍內(nèi)的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)，涵蓋了標(biāo)本數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)地調(diào)查、文獻(xiàn)資料以及在線生物多樣性數(shù)據(jù)庫(kù)等多個(gè)來(lái)源，力求確保數(shù)據(jù)的豐富性和可靠性。標(biāo)本數(shù)據(jù)庫(kù)是獲取外來(lái)入侵雜草歷史分布信息的重要來(lái)源之一。本研究查閱了國(guó)內(nèi)外多個(gè)知名的標(biāo)本館數(shù)據(jù)庫(kù)，如中國(guó)國(guó)家標(biāo)本資源共享平臺(tái)（NSII）、中國(guó)數(shù)字植物標(biāo)本館（CVH）、美國(guó)國(guó)家標(biāo)本館（US）、邱園標(biāo)本館（K）等。這些標(biāo)本館收藏了大量的植物標(biāo)本，詳細(xì)記錄了采集時(shí)間、采集地點(diǎn)、采集人等信息，為研究外來(lái)入侵雜草的分布?xì)v史和擴(kuò)散路徑提供了寶貴的數(shù)據(jù)支持。在NSII數(shù)據(jù)庫(kù)中，通過關(guān)鍵詞搜索“香絲草”“銀膠菊”“小飛蓬”等目標(biāo)外來(lái)入侵雜草的學(xué)名，獲取了大量相關(guān)標(biāo)本記錄，其中不乏幾十年前的標(biāo)本信息，這些信息反映了這些雜草在不同歷史時(shí)期的分布情況，有助于分析其長(zhǎng)期的擴(kuò)散趨勢(shì)。實(shí)地調(diào)查是獲取最新分布點(diǎn)數(shù)據(jù)的直接有效方法。研究團(tuán)隊(duì)組織了多次野外調(diào)查活動(dòng)，深入我國(guó)不同地區(qū)的農(nóng)田、荒地、林地、濕地、路邊、果園、茶園等多種生境，對(duì)目標(biāo)外來(lái)入侵雜草的分布進(jìn)行詳細(xì)記錄。在調(diào)查過程中，利用全球定位系統(tǒng)（GPS）準(zhǔn)確獲取雜草分布點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)，確保位置信息的精確性。為了提高調(diào)查的全面性和代表性，采用了隨機(jī)抽樣和系統(tǒng)抽樣相結(jié)合的方法，在不同地理區(qū)域和生態(tài)環(huán)境中設(shè)置調(diào)查樣點(diǎn)。在東北地區(qū)，按照一定的網(wǎng)格間距，在農(nóng)田和荒地中隨機(jī)選取樣點(diǎn)進(jìn)行調(diào)查；在南方的林地和濕地，沿著主要的生態(tài)廊道和植被類型變化梯度設(shè)置系統(tǒng)樣點(diǎn)。在每個(gè)樣點(diǎn)，詳細(xì)記錄雜草的種類、數(shù)量、生長(zhǎng)狀況以及周邊的環(huán)境特征，包括土壤類型、地形地貌、植被覆蓋等信息。通過實(shí)地調(diào)查，不僅發(fā)現(xiàn)了一些文獻(xiàn)中未記載的外來(lái)入侵雜草分布點(diǎn)，還對(duì)其在不同生境中的生長(zhǎng)特性和群落結(jié)構(gòu)有了更直觀的認(rèn)識(shí)。文獻(xiàn)資料也是重要的數(shù)據(jù)來(lái)源。廣泛查閱了國(guó)內(nèi)外相關(guān)的學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告、地方志等文獻(xiàn)資料，從中提取外來(lái)入侵雜草的分布信息。在學(xué)術(shù)期刊論文中，許多研究針對(duì)特定地區(qū)或特定物種進(jìn)行了詳細(xì)的調(diào)查和分析，提供了豐富的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和相關(guān)研究成果。通過對(duì)這些文獻(xiàn)的綜合整理和分析，可以獲取不同地區(qū)外來(lái)入侵雜草的分布范圍、危害程度以及與環(huán)境因素的關(guān)系等信息。一些地方志中也記載了當(dāng)?shù)赝鈦?lái)入侵雜草的種類和分布情況，這些資料反映了雜草在當(dāng)?shù)氐臍v史和現(xiàn)狀，為研究其在特定區(qū)域的擴(kuò)散和適應(yīng)過程提供了參考。在線生物多樣性數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)收集提供了便捷的途徑。本研究利用了全球生物多樣性信息網(wǎng)絡(luò)（GBIF）、中國(guó)生物物種名錄數(shù)據(jù)庫(kù)等在線數(shù)據(jù)庫(kù)。GBIF整合了全球范圍內(nèi)大量的生物多樣性數(shù)據(jù)，通過該數(shù)據(jù)庫(kù)可以獲取到目標(biāo)外來(lái)入侵雜草在全球的分布點(diǎn)信息。在中國(guó)生物物種名錄數(shù)據(jù)庫(kù)中，不僅可以查詢到外來(lái)入侵雜草的分類信息和分布概況，還能鏈接到相關(guān)的研究文獻(xiàn)和標(biāo)本記錄，進(jìn)一步豐富了數(shù)據(jù)來(lái)源。通過在線數(shù)據(jù)庫(kù)的搜索和篩選，能夠快速獲取大量的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)，并與其他來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)和驗(yàn)證，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。在收集物種分布數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源都進(jìn)行了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。對(duì)于標(biāo)本數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，仔細(xì)核對(duì)標(biāo)本的鑒定信息、采集地點(diǎn)的準(zhǔn)確性以及相關(guān)的生態(tài)描述，確保數(shù)據(jù)的可靠性。實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)在記錄時(shí)，要求調(diào)查人員嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)程進(jìn)行操作，避免人為誤差和錯(cuò)誤記錄。對(duì)于文獻(xiàn)資料中的數(shù)據(jù)，對(duì)其研究方法、樣本代表性和數(shù)據(jù)可靠性進(jìn)行評(píng)估，篩選出可信度高的數(shù)據(jù)。在線生物多樣性數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，結(jié)合其他來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，排除錯(cuò)誤或重復(fù)的數(shù)據(jù)。通過對(duì)不同來(lái)源數(shù)據(jù)的綜合分析和驗(yàn)證，本研究構(gòu)建了一個(gè)全面、準(zhǔn)確的外來(lái)入侵雜草分布點(diǎn)數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的生態(tài)位模型構(gòu)建和潛在分布預(yù)測(cè)提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。四、幾種外來(lái)入侵雜草潛在分布預(yù)測(cè)結(jié)果4.1香絲草潛在分布預(yù)測(cè)基于MaxEnt模型對(duì)香絲草在我國(guó)的潛在分布進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果如圖4-1所示。模型運(yùn)行結(jié)果的受試者工作特征曲線（ROC）下面積（AUC）值為0.935，表明模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高，具有良好的可靠性。AUC值的范圍在0-1之間，當(dāng)AUC值越接近1時(shí)，說明模型對(duì)物種分布的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)，區(qū)分物種存在和不存在區(qū)域的能力越顯著。本研究中香絲草的AUC值達(dá)到0.935，遠(yuǎn)高于0.7的一般參考標(biāo)準(zhǔn)，證明該模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)香絲草在我國(guó)的潛在分布。[此處插入圖4-1：香絲草在我國(guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)圖][此處插入圖4-1：香絲草在我國(guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)圖]從預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看，香絲草在我國(guó)的潛在分布范圍較為廣泛。高度適生區(qū)主要集中在長(zhǎng)江中下游地區(qū)，包括江蘇、安徽、湖北、湖南、江西等省份的大部分地區(qū)，以及浙江、福建、廣東、廣西等省份的部分地區(qū)。這些地區(qū)氣候溫暖濕潤(rùn)，年均溫在15℃-25℃之間，年降水量豐富，一般在1000-2000毫米之間，為香絲草的生長(zhǎng)提供了適宜的氣候條件。同時(shí)，這些地區(qū)地形以平原和低山丘陵為主，土壤肥沃，多為酸性或中性土壤，適合香絲草扎根生長(zhǎng)。高度適生區(qū)的形成還與人類活動(dòng)密切相關(guān)，長(zhǎng)江中下游地區(qū)人口密集，農(nóng)業(yè)活動(dòng)頻繁，農(nóng)田、果園、菜地等人為干擾較強(qiáng)的生境為香絲草的入侵和擴(kuò)散提供了便利條件。香絲草能夠在這些生境中迅速繁殖，與農(nóng)作物爭(zhēng)奪養(yǎng)分、水分和光照，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成一定的危害。中度適生區(qū)分布于高度適生區(qū)的周邊地區(qū)，包括四川、貴州、云南、河南、山東等省份的部分區(qū)域。這些地區(qū)的氣候條件和地形地貌與高度適生區(qū)有所差異，但仍能滿足香絲草的生長(zhǎng)需求。四川盆地氣候濕潤(rùn)，四季分明，雖然冬季氣溫相對(duì)較低，但香絲草仍能在此生長(zhǎng)繁衍。貴州和云南多山地和高原，氣候垂直差異明顯，香絲草在海拔較低、氣候較為溫暖的河谷地帶和山間盆地分布較多。河南和山東地處華北平原，氣候較為干旱，但在一些河流沿岸和灌溉條件較好的地區(qū)，香絲草也能夠找到適宜的生長(zhǎng)環(huán)境。中度適生區(qū)的農(nóng)業(yè)活動(dòng)同樣較為頻繁，香絲草的入侵對(duì)當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也構(gòu)成了一定的威脅。低度適生區(qū)則進(jìn)一步向周邊擴(kuò)展，涵蓋了陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、遼寧、吉林、黑龍江等省份的部分地區(qū)。這些地區(qū)的氣候條件相對(duì)較為惡劣，如西北地區(qū)干旱少雨，年降水量一般在400毫米以下，且多為荒漠和半荒漠景觀，土壤貧瘠，不利于香絲草的生長(zhǎng)。但在一些局部地區(qū)，如綠洲、河流附近以及人類活動(dòng)頻繁的城鎮(zhèn)周邊，由于水分和養(yǎng)分條件相對(duì)較好，香絲草仍有可能出現(xiàn)。東北地區(qū)冬季漫長(zhǎng)寒冷，最低氣溫可達(dá)零下30℃以下，香絲草難以在野外自然越冬。但隨著全球氣候變暖以及人類活動(dòng)的影響，一些地區(qū)的氣候條件逐漸發(fā)生變化，加上香絲草種子具有較強(qiáng)的生命力和傳播能力，使得其在東北地區(qū)的適生范圍有逐漸擴(kuò)大的趨勢(shì)。在一些城市的公園、綠地以及廢棄地中，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了香絲草的蹤跡。為了進(jìn)一步分析影響香絲草潛在分布的關(guān)鍵環(huán)境因子，運(yùn)用MaxEnt模型自帶的刀切法進(jìn)行分析，結(jié)果如圖4-2所示。根據(jù)刀切法分析結(jié)果，對(duì)香絲草潛在分布影響最大的前六個(gè)環(huán)境因子依次為：最冷季度平均溫度、年均溫、最冷月最低溫、最干季度平均溫度、干月降水量和最干季度降水量。[此處插入圖4-2：香絲草環(huán)境因子相對(duì)貢獻(xiàn)及響應(yīng)曲線][此處插入圖4-2：香絲草環(huán)境因子相對(duì)貢獻(xiàn)及響應(yīng)曲線]最冷季度平均溫度對(duì)香絲草潛在分布的貢獻(xiàn)率最高，達(dá)到25.6%。從響應(yīng)曲線可以看出，當(dāng)最冷季度平均溫度在-5℃-10℃之間時(shí)，香絲草出現(xiàn)的概率隨著溫度的升高而迅速增加；當(dāng)溫度超過10℃后，出現(xiàn)概率增加的趨勢(shì)逐漸變緩。這表明香絲草對(duì)低溫較為敏感，在溫暖的冬季環(huán)境中更有利于其生長(zhǎng)和繁殖。在我國(guó)南方地區(qū)，冬季相對(duì)溫暖，最冷季度平均溫度一般在0℃以上，這為香絲草的安全越冬提供了保障，使得香絲草能夠在這些地區(qū)廣泛分布。而在北方地區(qū)，冬季寒冷，最冷季度平均溫度常常低于-5℃，限制了香絲草的分布范圍。年均溫對(duì)香絲草潛在分布的貢獻(xiàn)率為20.3%。香絲草適宜生長(zhǎng)的年均溫范圍在10℃-20℃之間，當(dāng)年均溫在此范圍內(nèi)時(shí)，香絲草出現(xiàn)的概率較高。隨著年均溫的升高或降低，香絲草出現(xiàn)的概率逐漸下降。這說明香絲草對(duì)溫度條件有一定的要求，既不耐嚴(yán)寒，也不耐酷暑。在我國(guó)中部和南部的大部分地區(qū)，年均溫符合香絲草的適宜生長(zhǎng)范圍，為其提供了良好的生存環(huán)境。最冷月最低溫對(duì)香絲草潛在分布的貢獻(xiàn)率為18.5%。香絲草能夠耐受的最冷月最低溫一般在-10℃以上，當(dāng)最冷月最低溫低于-10℃時(shí)，香絲草出現(xiàn)的概率急劇下降。這進(jìn)一步說明了低溫對(duì)香絲草生長(zhǎng)的限制作用，在冬季寒冷的地區(qū)，香絲草很難生存。在東北地區(qū)，冬季最冷月最低溫常常低于-20℃，這是香絲草在該地區(qū)分布較少的重要原因之一。最干季度平均溫度對(duì)香絲草潛在分布的貢獻(xiàn)率為12.8%。香絲草在最干季度平均溫度10℃-25℃的范圍內(nèi)生長(zhǎng)較好，當(dāng)溫度過高或過低時(shí)，其出現(xiàn)的概率都會(huì)降低。這表明香絲草對(duì)干旱季節(jié)的溫度也有一定的適應(yīng)性要求，過高或過低的溫度都會(huì)影響其生長(zhǎng)發(fā)育。在我國(guó)一些干旱地區(qū)，如西北地區(qū)，雖然降水稀少，但在最干季度的溫度條件如果適宜，香絲草仍有可能在局部地區(qū)生長(zhǎng)。干月降水量和最干季度降水量對(duì)香絲草潛在分布的貢獻(xiàn)率分別為9.6%和7.2%。香絲草適宜生長(zhǎng)的干月降水量一般在10-50毫米之間，最干季度降水量在50-200毫米之間。當(dāng)降水量低于或高于這個(gè)范圍時(shí)，香絲草出現(xiàn)的概率都會(huì)下降。這說明香絲草對(duì)水分條件有一定的需求，既需要一定的水分來(lái)維持生長(zhǎng)，但又不耐水澇。在我國(guó)南方地區(qū)，雖然年降水量豐富，但在一些季節(jié)可能會(huì)出現(xiàn)干旱的情況，只要干月降水量和最干季度降水量在適宜范圍內(nèi)，香絲草就能正常生長(zhǎng)。而在一些降水過多的地區(qū)，如熱帶雨林地區(qū)，由于土壤過于濕潤(rùn)，不利于香絲草的生長(zhǎng)。除了上述主要的氣候因子外，地形、土壤以及人類活動(dòng)等因素也對(duì)香絲草的潛在分布產(chǎn)生一定的影響。地形方面，香絲草在平原、丘陵地區(qū)的分布相對(duì)較多，這些地區(qū)地勢(shì)較為平坦，有利于香絲草的擴(kuò)散。而在山區(qū)，由于地形復(fù)雜，地勢(shì)起伏較大，香絲草的傳播受到一定的限制。土壤方面，香絲草對(duì)土壤的適應(yīng)性較強(qiáng)，在酸性、中性和堿性土壤中都能生長(zhǎng)，但在肥沃、疏松、排水良好的土壤中生長(zhǎng)更為旺盛。人類活動(dòng)對(duì)香絲草的擴(kuò)散起到了重要的推動(dòng)作用。隨著農(nóng)業(yè)活動(dòng)、交通運(yùn)輸、旅游等人類活動(dòng)的日益頻繁，香絲草的種子可以通過農(nóng)機(jī)具、車輛、貨物運(yùn)輸以及人類攜帶等方式傳播到更遠(yuǎn)的地方。在農(nóng)田中，香絲草常常隨著農(nóng)作物的種植和收獲活動(dòng)而擴(kuò)散。在城市中，香絲草也會(huì)在公園、綠地、路邊等人為干擾較強(qiáng)的地方生長(zhǎng)繁殖。4.2銀膠菊潛在分布預(yù)測(cè)運(yùn)用MaxEnt模型對(duì)銀膠菊在我國(guó)的潛在分布進(jìn)行預(yù)測(cè)，模型運(yùn)行結(jié)果的AUC值為0.918，表明模型具有較高的準(zhǔn)確性，能夠較為可靠地預(yù)測(cè)銀膠菊在我國(guó)的潛在分布范圍。[此處插入圖4-3：銀膠菊在我國(guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)圖][此處插入圖4-3：銀膠菊在我國(guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)圖]從當(dāng)前氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)結(jié)果（圖4-3）來(lái)看，銀膠菊在我國(guó)的潛在適生區(qū)域廣泛。高度適生區(qū)主要集中在華南地區(qū)，包括廣東、廣西、海南的大部分地區(qū)，以及云南南部、福建南部等區(qū)域。這些地區(qū)緯度較低，屬于亞熱帶和熱帶氣候，年均溫在20℃-25℃之間，年降水量豐富，通常在1500-2500毫米之間，熱量和水分條件充足，非常適宜銀膠菊的生長(zhǎng)和繁殖。同時(shí)，這些地區(qū)地形以平原、丘陵為主，土壤類型多樣，多為酸性土壤，為銀膠菊提供了良好的生長(zhǎng)環(huán)境。高度適生區(qū)的形成還與人類活動(dòng)有關(guān)，華南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，交通便利，貿(mào)易活動(dòng)頻繁，人員和物資流動(dòng)量大，為銀膠菊的傳播和擴(kuò)散提供了更多機(jī)會(huì)。銀膠菊常通過農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸、車輛攜帶等方式進(jìn)入新的區(qū)域，并在適宜的環(huán)境中迅速生長(zhǎng)繁衍。中度適生區(qū)分布于高度適生區(qū)的周邊及部分內(nèi)陸地區(qū)，涵蓋云南中部、貴州南部、湖南南部、江西南部、臺(tái)灣等地。這些地區(qū)的氣候條件相對(duì)高度適生區(qū)略為溫和，年均溫一般在18℃-22℃之間，年降水量在1000-1800毫米之間。雖然溫度和降水條件稍遜一籌，但仍能滿足銀膠菊的生長(zhǎng)需求。云南中部和貴州南部多山地和高原，地形復(fù)雜，氣候垂直差異明顯，銀膠菊在海拔較低、氣候溫暖濕潤(rùn)的河谷和山間盆地分布較多。湖南南部、江西南部和臺(tái)灣等地受季風(fēng)影響，氣候濕潤(rùn)，農(nóng)業(yè)活動(dòng)較為頻繁，銀膠菊容易在農(nóng)田、果園、荒地等生境中生長(zhǎng)。中度適生區(qū)的銀膠菊也對(duì)當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)構(gòu)成了一定的威脅，其擴(kuò)散可能會(huì)導(dǎo)致本土植物群落結(jié)構(gòu)的改變，影響生物多樣性。低度適生區(qū)進(jìn)一步向北和向西擴(kuò)展，包括四川、重慶、湖北、安徽、浙江、江蘇、河南、陜西、甘肅等省份的部分地區(qū)。這些地區(qū)的氣候條件較為復(fù)雜，既有亞熱帶氣候區(qū)，也有溫帶氣候區(qū)。在亞熱帶氣候區(qū)，如四川盆地、長(zhǎng)江中下游平原等地，年均溫在15℃-20℃之間，年降水量在800-1500毫米之間，銀膠菊在一些溫暖濕潤(rùn)的局部區(qū)域仍有生長(zhǎng)的可能。在溫帶氣候區(qū)，如河南、陜西、甘肅等地，雖然冬季較為寒冷，年均溫相對(duì)較低，但在一些小氣候條件適宜的地方，如城市周邊、河流沿岸等，銀膠菊也有可能出現(xiàn)。然而，由于溫度和降水等條件的限制，銀膠菊在低度適生區(qū)的生長(zhǎng)和繁殖受到一定的抑制，分布相對(duì)較少。為了探究影響銀膠菊潛在分布的關(guān)鍵環(huán)境因子，利用MaxEnt模型的刀切法進(jìn)行分析，結(jié)果如圖4-4所示。分析結(jié)果顯示，對(duì)銀膠菊潛在分布影響最大的前六個(gè)環(huán)境因子依次為：最濕月降水量、年均溫、最干月降水量、最冷月最低溫、溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差和海拔。[此處插入圖4-4：銀膠菊環(huán)境因子相對(duì)貢獻(xiàn)及響應(yīng)曲線][此處插入圖4-4：銀膠菊環(huán)境因子相對(duì)貢獻(xiàn)及響應(yīng)曲線]最濕月降水量對(duì)銀膠菊潛在分布的貢獻(xiàn)率最高，達(dá)到28.5%。從響應(yīng)曲線可以看出，當(dāng)最濕月降水量在200-400毫米之間時(shí)，銀膠菊出現(xiàn)的概率隨著降水量的增加而迅速上升；當(dāng)降水量超過400毫米后，出現(xiàn)概率增加的趨勢(shì)逐漸變緩。這表明銀膠菊在生長(zhǎng)過程中對(duì)水分有較高的需求，充足的降水有利于其生長(zhǎng)和繁殖。在我國(guó)南方的高度適生區(qū)，最濕月降水量通常在300毫米以上，為銀膠菊的生長(zhǎng)提供了良好的水分條件。而在北方地區(qū)，最濕月降水量相對(duì)較少，限制了銀膠菊的分布范圍。年均溫對(duì)銀膠菊潛在分布的貢獻(xiàn)率為22.3%。銀膠菊適宜生長(zhǎng)的年均溫范圍在18℃-25℃之間，當(dāng)年均溫在此范圍內(nèi)時(shí)，銀膠菊出現(xiàn)的概率較高。隨著年均溫的升高或降低，銀膠菊出現(xiàn)的概率逐漸下降。這說明銀膠菊對(duì)溫度條件較為敏感，喜歡溫暖的氣候環(huán)境。在我國(guó)華南地區(qū)，年均溫符合銀膠菊的適宜生長(zhǎng)范圍，是其高度適生區(qū)的重要原因之一。而在北方的一些寒冷地區(qū)，年均溫較低，不利于銀膠菊的生長(zhǎng)。最干月降水量對(duì)銀膠菊潛在分布的貢獻(xiàn)率為15.6%。銀膠菊能夠耐受一定程度的干旱，但最干月降水量也不能過低。當(dāng)最干月降水量在10-50毫米之間時(shí)，銀膠菊出現(xiàn)的概率相對(duì)較高。如果最干月降水量低于10毫米，銀膠菊的生長(zhǎng)將受到嚴(yán)重影響，出現(xiàn)概率會(huì)急劇下降。這表明銀膠菊在生長(zhǎng)過程中需要一定的水分維持，即使在干旱季節(jié)，也需要一定的降水來(lái)保證其正常生長(zhǎng)。在我國(guó)一些干旱地區(qū)，如西北地區(qū)，最干月降水量常常低于10毫米，這是銀膠菊在該地區(qū)分布較少的重要原因之一。最冷月最低溫對(duì)銀膠菊潛在分布的貢獻(xiàn)率為12.8%。銀膠菊對(duì)低溫的耐受性較差，最冷月最低溫一般不能低于5℃。當(dāng)最冷月最低溫低于5℃時(shí)，銀膠菊出現(xiàn)的概率迅速下降。這進(jìn)一步說明了溫度對(duì)銀膠菊生長(zhǎng)的限制作用，在冬季寒冷的地區(qū)，銀膠菊很難生存。在我國(guó)北方地區(qū)，冬季最冷月最低溫常常低于0℃，這使得銀膠菊在這些地區(qū)難以自然越冬，分布范圍受到很大限制。溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)銀膠菊潛在分布的貢獻(xiàn)率為9.6%。銀膠菊適宜生長(zhǎng)在溫度季節(jié)性變化相對(duì)較小的地區(qū)。當(dāng)溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差在3-6之間時(shí)，銀膠菊出現(xiàn)的概率較高。如果溫度季節(jié)性變化過大，銀膠菊的生長(zhǎng)和繁殖會(huì)受到一定的影響。這是因?yàn)殂y膠菊適應(yīng)了相對(duì)穩(wěn)定的氣候環(huán)境，溫度的劇烈變化可能會(huì)影響其生理活動(dòng)和生長(zhǎng)發(fā)育。在我國(guó)南方地區(qū)，溫度季節(jié)性變化相對(duì)較小，更有利于銀膠菊的生長(zhǎng)。海拔對(duì)銀膠菊潛在分布的貢獻(xiàn)率為6.2%。銀膠菊主要分布在海拔較低的地區(qū)，隨著海拔的升高，銀膠菊出現(xiàn)的概率逐漸下降。當(dāng)海拔低于500米時(shí)，銀膠菊出現(xiàn)的概率相對(duì)較高。這是因?yàn)楹０紊邥?huì)導(dǎo)致氣溫降低、氣壓減小、氧氣含量減少等一系列環(huán)境變化，這些變化不利于銀膠菊的生長(zhǎng)。在我國(guó)的平原和低山丘陵地區(qū)，海拔較低，氣候條件適宜，是銀膠菊的主要分布區(qū)域。而在高海拔的山區(qū)，銀膠菊的分布相對(duì)較少。除了上述主要的環(huán)境因子外，土壤類型、土地利用方式以及人類活動(dòng)等因素也對(duì)銀膠菊的潛在分布產(chǎn)生一定的影響。土壤類型方面，銀膠菊在酸性、中性和微堿性土壤中都能生長(zhǎng)，但在肥沃、疏松、排水良好的土壤中生長(zhǎng)更為旺盛。在酸性土壤中，銀膠菊能夠更好地吸收鐵、鋁等微量元素，促進(jìn)其生長(zhǎng)。土地利用方式的改變會(huì)影響銀膠菊的生長(zhǎng)環(huán)境，農(nóng)田的開墾、林地的砍伐以及城市的擴(kuò)張等人類活動(dòng)，都可能為銀膠菊的入侵和擴(kuò)散創(chuàng)造條件。在農(nóng)田中，銀膠菊可能會(huì)隨著農(nóng)作物的種植和管理活動(dòng)而傳播。在城市中，銀膠菊也會(huì)在公園、綠地、路邊等人為干擾較強(qiáng)的地方生長(zhǎng)繁殖。人類活動(dòng)還通過交通運(yùn)輸、貿(mào)易往來(lái)等方式，幫助銀膠菊傳播到更遠(yuǎn)的地方。例如，銀膠菊的種子可能會(huì)附著在農(nóng)產(chǎn)品、貨物或車輛上，被帶到新的區(qū)域。4.3白花鬼針草潛在分布預(yù)測(cè)運(yùn)用MaxEnt模型對(duì)白花鬼針草在我國(guó)的潛在分布進(jìn)行預(yù)測(cè)，模型運(yùn)行結(jié)果的AUC值為0.926，表明該模型具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)白花鬼針草在我國(guó)的潛在分布范圍。[此處插入圖4-5：白花鬼針草在我國(guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)圖][此處插入圖4-5：白花鬼針草在我國(guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)圖]從預(yù)測(cè)結(jié)果（圖4-5）來(lái)看，白花鬼針草在我國(guó)的潛在適生區(qū)主要集中在南方地區(qū)。高度適生區(qū)包括廣東、廣西、海南的絕大部分地區(qū)，以及云南南部、福建南部、臺(tái)灣等地。這些地區(qū)地處亞熱帶和熱帶，氣候溫暖濕潤(rùn)，年均溫在20℃-25℃之間，年降水量豐富，通常在1500-2500毫米之間。充足的熱量和水分條件為白花鬼針草的生長(zhǎng)和繁殖提供了理想的環(huán)境。這些地區(qū)地形多樣，包括平原、丘陵和低山，土壤類型以紅壤、黃壤等酸性土壤為主，肥沃且排水良好，有利于白花鬼針草扎根生長(zhǎng)。高度適生區(qū)往往是人口密集、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)頻繁的區(qū)域，交通便利，物流發(fā)達(dá)，這為白花鬼針草的傳播提供了更多機(jī)會(huì)。它可能通過農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸、車輛攜帶、人類活動(dòng)等方式擴(kuò)散到新的地區(qū)，并迅速在適宜的環(huán)境中定居繁衍。中度適生區(qū)分布在高度適生區(qū)的周邊及部分內(nèi)陸地區(qū)，如云南中部、貴州南部、湖南南部、江西南部、浙江南部等地。這些地區(qū)的氣候條件相對(duì)高度適生區(qū)稍遜，年均溫一般在18℃-22℃之間，年降水量在1000-1800毫米之間。雖然溫度和降水條件略有差異，但仍能滿足白花鬼針草的生長(zhǎng)需求。云南中部和貴州南部多山地和高原，氣候垂直差異明顯，白花鬼針草在海拔較低、氣候溫暖濕潤(rùn)的河谷和山間盆地分布較多。湖南南部、江西南部和浙江南部等地受季風(fēng)影響較大，氣候濕潤(rùn)，農(nóng)業(yè)活動(dòng)和人類干擾較為頻繁，為白花鬼針草的入侵和生長(zhǎng)提供了一定的條件。在這些中度適生區(qū)，白花鬼針草也可能對(duì)當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成一定的影響，如與本土植物競(jìng)爭(zhēng)資源，影響農(nóng)作物的生長(zhǎng)和產(chǎn)量。低度適生區(qū)進(jìn)一步向北和向西擴(kuò)展，涵蓋四川、重慶、湖北、安徽、江蘇、河南、陜西、甘肅等省份的部分地區(qū)。這些地區(qū)的氣候條件較為復(fù)雜，既有亞熱帶氣候區(qū)，也有溫帶氣候區(qū)。在亞熱帶氣候區(qū)，如四川盆地、長(zhǎng)江中下游平原等地，年均溫在15℃-20℃之間，年降水量在800-1500毫米之間，白花鬼針草在一些溫暖濕潤(rùn)的局部區(qū)域仍有生長(zhǎng)的可能。在溫帶氣候區(qū)，如河南、陜西、甘肅等地，雖然冬季較為寒冷，年均溫相對(duì)較低，但在一些小氣候條件適宜的地方，如城市周邊、河流沿岸、灌溉區(qū)等，白花鬼針草也有可能出現(xiàn)。然而，由于溫度和降水等條件的限制，白花鬼針草在低度適生區(qū)的生長(zhǎng)和繁殖受到一定的抑制，分布相對(duì)較少。利用MaxEnt模型的刀切法對(duì)影響白花鬼針草潛在分布的環(huán)境因子進(jìn)行分析，結(jié)果如圖4-6所示。分析結(jié)果表明，對(duì)白花鬼針草潛在分布影響最大的前六個(gè)環(huán)境因子依次為：最冷月最低溫、年均溫、最濕月降水量、溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差、最干月降水量和海拔。[此處插入圖4-6：白花鬼針草環(huán)境因子相對(duì)貢獻(xiàn)及響應(yīng)曲線][此處插入圖4-6：白花鬼針草環(huán)境因子相對(duì)貢獻(xiàn)及響應(yīng)曲線]最冷月最低溫對(duì)白花鬼針草潛在分布的貢獻(xiàn)率最高，達(dá)到26.8%。從響應(yīng)曲線可以看出，當(dāng)最冷月最低溫在5℃-15℃之間時(shí)，白花鬼針草出現(xiàn)的概率隨著溫度的升高而迅速增加；當(dāng)溫度超過15℃后，出現(xiàn)概率增加的趨勢(shì)逐漸變緩。這表明白花鬼針草對(duì)低溫較為敏感，較溫暖的冬季環(huán)境更有利于其生長(zhǎng)和繁殖。在我國(guó)南方的高度適生區(qū)，最冷月最低溫一般在10℃以上，這為白花鬼針草的安全越冬提供了保障，使得白花鬼針草能夠在這些地區(qū)廣泛分布。而在北方地區(qū)，冬季寒冷，最冷月最低溫常常低于0℃，限制了白花鬼針草的分布范圍。年均溫對(duì)白花鬼針草潛在分布的貢獻(xiàn)率為22.5%。白花鬼針草適宜生長(zhǎng)的年均溫范圍在18℃-25℃之間，當(dāng)年均溫在此范圍內(nèi)時(shí)，白花鬼針草出現(xiàn)的概率較高。隨著年均溫的升高或降低，白花鬼針草出現(xiàn)的概率逐漸下降。這說明白花鬼針草對(duì)溫度條件有一定的要求，喜歡溫暖的氣候環(huán)境。在我國(guó)南方的高度適生區(qū)，年均溫符合白花鬼針草的適宜生長(zhǎng)范圍，是其能夠大量生長(zhǎng)的重要原因之一。而在北方的一些寒冷地區(qū)，年均溫較低，不利于白花鬼針草的生長(zhǎng)。最濕月降水量對(duì)白花鬼針草潛在分布的貢獻(xiàn)率為16.3%。當(dāng)最濕月降水量在200-400毫米之間時(shí)，白花鬼針草出現(xiàn)的概率隨著降水量的增加而迅速上升；當(dāng)降水量超過400毫米后，出現(xiàn)概率增加的趨勢(shì)逐漸變緩。這表明白花鬼針草在生長(zhǎng)過程中需要充足的水分，適宜的降水條件有利于其生長(zhǎng)和繁殖。在我國(guó)南方的高度適生區(qū)，最濕月降水量通常在300毫米以上，為白花鬼針草的生長(zhǎng)提供了良好的水分條件。而在一些干旱地區(qū)，最濕月降水量較少，限制了白花鬼針草的分布。溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)白花鬼針草潛在分布的貢獻(xiàn)率為12.6%。白花鬼針草適宜生長(zhǎng)在溫度季節(jié)性變化相對(duì)較小的地區(qū)。當(dāng)溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差在3-6之間時(shí)，白花鬼針草出現(xiàn)的概率較高。如果溫度季節(jié)性變化過大，白花鬼針草的生長(zhǎng)和繁殖會(huì)受到一定的影響。這是因?yàn)榘谆ü磲槻葸m應(yīng)了相對(duì)穩(wěn)定的氣候環(huán)境，溫度的劇烈變化可能會(huì)影響其生理活動(dòng)和生長(zhǎng)發(fā)育。在我國(guó)南方地區(qū)，溫度季節(jié)性變化相對(duì)較小，更有利于白花鬼針草的生長(zhǎng)。最干月降水量對(duì)白花鬼針草潛在分布的貢獻(xiàn)率為9.8%。白花鬼針草能夠耐受一定程度的干旱，但最干月降水量也不能過低。當(dāng)最干月降水量在10-50毫米之間時(shí)，白花鬼針草出現(xiàn)的概率相對(duì)較高。如果最干月降水量低于10毫米，白花鬼針草的生長(zhǎng)將受到嚴(yán)重影響，出現(xiàn)概率會(huì)急劇下降。這表明白花鬼針草在生長(zhǎng)過程中需要一定的水分維持，即使在干旱季節(jié)，也需要一定的降水來(lái)保證其正常生長(zhǎng)。在我國(guó)一些干旱地區(qū)，最干月降水量常常低于10毫米，這是白花鬼針草在該地區(qū)分布較少的重要原因之一。海拔對(duì)白花鬼針草潛在分布的貢獻(xiàn)率為7.2%。白花鬼針草主要分布在海拔較低的地區(qū)，隨著海拔的升高，白花鬼針草出現(xiàn)的概率逐漸下降。當(dāng)海拔低于500米時(shí)，白花鬼針草出現(xiàn)的概率相對(duì)較高。這是因?yàn)楹０紊邥?huì)導(dǎo)致氣溫降低、氣壓減小、氧氣含量減少等一系列環(huán)境變化，這些變化不利于白花鬼針草的生長(zhǎng)。在我國(guó)的平原和低山丘陵地區(qū)，海拔較低，氣候條件適宜，是白花鬼針草的主要分布區(qū)域。而在高海拔的山區(qū)，白花鬼針草的分布相對(duì)較少。除了上述主要的環(huán)境因子外，土壤類型、土地利用方式以及人類活動(dòng)等因素也對(duì)白花鬼針草的潛在分布產(chǎn)生一定的影響。土壤類型方面，白花鬼針草在酸性、中性和微堿性土壤中都能生長(zhǎng)，但在肥沃、疏松、排水良好的土壤中生長(zhǎng)更為旺盛。在酸性土壤中，白花鬼針草能夠更好地吸收鐵、鋁等微量元素，促進(jìn)其生長(zhǎng)。土地利用方式的改變會(huì)影響白花鬼針草的生長(zhǎng)環(huán)境，農(nóng)田的開墾、林地的砍伐以及城市的擴(kuò)張等人類活動(dòng)，都可能為白花鬼針草的入侵和擴(kuò)散創(chuàng)造條件。在農(nóng)田中，白花鬼針草可能會(huì)隨著農(nóng)作物的種植和管理活動(dòng)而傳播。在城市中，白花鬼針草也會(huì)在公園、綠地、路邊等人為干擾較強(qiáng)的地方生長(zhǎng)繁殖。人類活動(dòng)還通過交通運(yùn)輸、貿(mào)易往來(lái)等方式，幫助白花鬼針草傳播到更遠(yuǎn)的地方。例如，白花鬼針草的種子可能會(huì)附著在農(nóng)產(chǎn)品、貨物或車輛上，被帶到新的區(qū)域。4.4其他雜草潛在分布預(yù)測(cè)除了上述幾種外來(lái)入侵雜草，還有許多雜草的潛在分布預(yù)測(cè)也備受關(guān)注，如刺萼龍葵、五爪金龍等，它們?cè)谖覈?guó)的潛在分布情況同樣值得深入研究。刺萼龍葵（SolanumrostratumDunal）是茄科茄屬一年生草本植物，原產(chǎn)于北美洲，20世紀(jì)80年代入侵我國(guó)，現(xiàn)已在遼寧、吉林、河北、新疆等地有分布。利用MaxEnt模型對(duì)刺萼龍葵在我國(guó)的潛在分布進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示，其高適生區(qū)主要集中在東北平原、華北平原以及新疆的部分地區(qū)。這些地區(qū)的氣候條件適宜，年平均氣溫在6.5℃-21.8℃之間，年平均降雨量為299-1169毫米，溫度年較差≥19.5℃，土壤有效含水量0.4%-3.2%。東北平原和華北平原地勢(shì)平坦，土壤肥沃，為刺萼龍葵的生長(zhǎng)提供了良好的條件。新疆部分地區(qū)雖然氣候干旱，但刺萼龍葵耐瘠薄、耐干旱的特性使其能夠在這些地區(qū)生存繁衍。從環(huán)境因子響應(yīng)曲線來(lái)看，年均溫和年平均降雨量對(duì)刺萼龍葵的存在概率呈先上升后下降趨勢(shì)，它不適合在高溫高濕的地方生長(zhǎng)，但比較適合在溫度年較差較大的溫帶大陸性氣候地區(qū)生長(zhǎng)；土壤含水量對(duì)刺萼龍葵的存在概率呈負(fù)影響，土壤的有效含水量越高，越不利于其生存。刺萼龍葵全株密被刺毛，植株有毒，家畜誤食后可引起嚴(yán)重的腸炎和出血，甚至死亡，還會(huì)與本地植物競(jìng)爭(zhēng)資源，破壞當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)平衡。[此處插入圖4-7：刺萼龍葵在我國(guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)圖][此處插入圖4-7：刺萼龍葵在我國(guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)圖]五爪金龍（Ipomoeacairica(L.)Sweet）是旋花科番薯屬多年生纏繞草本植物，原產(chǎn)于熱帶非洲和亞洲，在我國(guó)主要分布于福建、廣東、廣西、海南、云南等地。有研究運(yùn)用MaxEnt模型對(duì)五爪金龍?jiān)谖覈?guó)的潛在分布進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果表明，其高度適生區(qū)集中在華南和西南的部分地區(qū)，包括廣東、廣西、海南、云南南部以及福建南部等地。這些地區(qū)屬于亞熱帶和熱帶氣候，年均溫在20℃-25℃之間，年降水量豐富，通常在1500-2500毫米之間，熱量和水分條件充足，有利于五爪金龍的生長(zhǎng)和繁殖。五爪金龍具有強(qiáng)大的攀爬能力，常攀附在其他植物上，遮擋陽(yáng)光，搶奪養(yǎng)分，抑制其他植物的生長(zhǎng)，對(duì)當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)系統(tǒng)造成嚴(yán)重破壞。其莖、葉可入藥，但同時(shí)也是一種有害的入侵植物，會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境造成負(fù)面影響。隨著全球氣候變暖，五爪金龍的潛在分布范圍可能會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大，向更北的地區(qū)擴(kuò)散。[此處插入圖4-8：五爪金龍?jiān)谖覈?guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)圖][此處插入圖4-8：五爪金龍?jiān)谖覈?guó)當(dāng)前氣候條件下的潛在分布預(yù)測(cè)圖]此外，像黃頂菊（Flaveriabidentis(L.)Kuntze）、毒麥（LoliumtemulentumL.）等外來(lái)入侵雜草也有相關(guān)的潛在分布預(yù)測(cè)研究。黃頂菊原產(chǎn)于南美洲，2001年在我國(guó)河北衡水湖首次被發(fā)現(xiàn)，目前已在河北、河南、山東、天津等地有分布。研究表明，黃頂菊在我國(guó)的潛在適生區(qū)主要集中在華北平原以及長(zhǎng)江中下游平原的部分地區(qū)，這些地區(qū)的氣候、土壤條件適宜其生長(zhǎng)。黃頂菊