發(fā)布時(shí)間：2020-07-30 09:07

【摘要】：亞洲象(Elephas maximus)屬哺乳綱(Mammalia)、長(zhǎng)鼻目(Proboscidea)、象科(Elephantidae)、亞洲象屬(Elephas),是亞洲現(xiàn)存最大的陸生野生動(dòng)物,作為IUCN瀕危物種和CITES附錄I物種,在我國(guó)被列為國(guó)家I級(jí)重點(diǎn)保護(hù)野生動(dòng)物,具有極高的科研保護(hù)和文化價(jià)值。制定生物多樣性保護(hù)與資源開(kāi)發(fā)利用策略的基礎(chǔ)之一,是要充分了解物種的空間分布。物種分布模型(Species Distribution Models)是以生態(tài)位概念及生態(tài)學(xué)相關(guān)理論為基礎(chǔ),依據(jù)某物種已知分布數(shù)據(jù)和各環(huán)境因子數(shù)據(jù),分析影響其分布的主要因素,并對(duì)潛在生境進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種方法。通過(guò)2017年1月至2018年12月野外實(shí)地調(diào)查、訪問(wèn)調(diào)查收集的亞洲象分布與活動(dòng)數(shù)據(jù),以及2013年至2017年云南省野生動(dòng)物公共責(zé)任險(xiǎn)保險(xiǎn)數(shù)據(jù)(亞洲象部分)得到中國(guó)野生亞洲象肇事位點(diǎn),以氣候數(shù)據(jù)為條件,通過(guò)3S技術(shù)平臺(tái),結(jié)合MaxEnt模型對(duì)中國(guó)野生亞洲象歷史及未來(lái)適宜生境范圍預(yù)測(cè),并在相同氣候條件下與Domain模型及Bioclim模型進(jìn)行比較。本文主要研究結(jié)果如下:(1)在MaxEnt模型默認(rèn)參數(shù)下的中國(guó)亞洲象歷史分布追溯。對(duì)Diva-GIS的2.5m歷史氣候因子數(shù)據(jù)包含的23種變量進(jìn)行模擬,并篩選出較優(yōu)的變量。等溫性、溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差、最濕季度降水量、年均降水量、最濕月降水量、最干季度平均溫度、最冷季度平均氣溫、晝夜溫差月均值、年均最高溫度、年均溫度、最濕季度降水量和最干季度降水量具有突出表現(xiàn),AUC數(shù)值分別為0.931、0.922、0.874、0.854、0.854、0.847、0.838、0.837、0.828、0.820、0.8739和0.811,這13個(gè)因素的AUC數(shù)值大于0.8,說(shuō)明通過(guò)上述因子模擬的準(zhǔn)確度優(yōu)秀。中國(guó)野生亞洲象1968-2018年間的歷史分布均值化追溯顯示,西雙版納傣族自治州全境,普、洱市思茅區(qū)、瀾滄縣、江城縣、寧洱縣、景谷縣、墨江縣,臨滄市雙江縣、耿馬縣和永德縣均可能有亞洲象分布。但實(shí)際調(diào)查結(jié)果為:普洱市境內(nèi)墨江縣無(wú)亞洲象分布;臨滄市雙江縣、耿馬縣和永德縣無(wú)亞洲象分布,而滄源縣南滾河國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)內(nèi)有亞洲象分布,這與追溯結(jié)果有明顯差異。(2)在MaxEnt模型默認(rèn)參數(shù)下,優(yōu)化后的氣候因子對(duì)中國(guó)亞洲象歷史分布追溯。利用篩選出的7種歷史氣候因子:等溫性、溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差、最濕季度降水量、年均降水量、最濕月降水量、最干季度平均溫度、最冷季度平均氣溫對(duì)中國(guó)亞洲象歷史分布進(jìn)行追溯。結(jié)果顯示,滄源縣是亞洲象潛在分布區(qū)之一,實(shí)際調(diào)查也證實(shí)該地區(qū)有亞洲象分布,這與追溯結(jié)果相一致。(3)在MaxEnt模型默認(rèn)參數(shù)下的中國(guó)亞洲象未來(lái)分布預(yù)測(cè)。對(duì)Diva-GIS的2-5m未來(lái)氣候因子數(shù)據(jù)包含的23種變量進(jìn)行模擬,溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差、等溫性、最冷季度平均氣溫、最濕月降水量、最干季度平均溫度、年均最高溫度、最濕季度降水量、降水量變異系數(shù)、最干季度降水量、年均溫度、年均降水量和最干月降水量在23個(gè)因素當(dāng)中具有突出表現(xiàn),AUC數(shù)值分別為0.9121、0.9049、0.8424、0.8371、0.8368、0.8299、0.8297、0.8292、0.8280、0.8234、0.8234和0.8198。溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差和等溫性的AUC值大于0.9,表明相關(guān)信息的準(zhǔn)確率和可信度非常高。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,瀾滄縣、墨江縣及西盟縣具有亞洲象的適宜生境。根據(jù)實(shí)際調(diào)查獲得的2013～2018亞洲象活動(dòng)軌跡顯示,瀾滄縣的糯扎渡鎮(zhèn)、惠民鎮(zhèn)和酒井鄉(xiāng)已有亞洲象活動(dòng)記錄,表明上述這23個(gè)氣候條件變量對(duì)模型預(yù)測(cè)是有效的。(4)在MaxEnt模型默認(rèn)參數(shù)下,優(yōu)化氣候因子后對(duì)中國(guó)亞洲象未來(lái)分布預(yù)測(cè)。利用篩選出的8種未來(lái)氣候因子:溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差、等溫性、最冷季度平均氣溫、最濕月降水量、最干季度平均溫度、年均最高溫度、最濕季度降水量、降水量變異系數(shù)對(duì)中國(guó)亞洲象未來(lái)分布進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,優(yōu)化后的8個(gè)氣候因子預(yù)測(cè)能力與未優(yōu)化的23種氣候因子預(yù)測(cè)能力較為接近,通過(guò)與實(shí)際分布點(diǎn)位比較,認(rèn)為優(yōu)化后的氣候因子效果較未優(yōu)化而言更好。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,臨滄地區(qū)的臨滄市、永德縣、雙江縣、耿馬縣具成為亞洲象潛在分布區(qū)域的潛質(zhì);普洱市的墨江縣、西盟縣、孟連縣和鎮(zhèn)沅縣理論上會(huì)成為亞洲象分布區(qū),其中西盟縣在歷史上明確記載過(guò)亞洲象分布。(5)通過(guò)對(duì)MaxEnt模型參數(shù)進(jìn)行篩選,并以BC=15000,RM=2為最低模型參數(shù)進(jìn)行模擬,結(jié)果顯示普洱市思茅區(qū)、寧洱縣、景谷縣、江城縣、瀾滄縣,西雙版納州景洪市、勐�？h、勐臘縣有大面積非常適合亞洲象棲息的生境,而臨滄市滄源縣(現(xiàn)實(shí)分布區(qū))、雙江縣僅有很小面積較為適宜,普洱市墨江縣、西盟縣具有很面積較為適宜生境。該預(yù)測(cè)結(jié)果與我國(guó)野生亞洲象在云南的實(shí)際分布情況基本吻合。(6)通過(guò)對(duì)歷史及未來(lái)中國(guó)野生亞洲象的潛在分布區(qū)進(jìn)行模擬。在MaxEnt模型中,在模擬結(jié)果中除臨滄市滄源縣未出現(xiàn)和墨江縣出現(xiàn)分布(2018年一頭成年雄性個(gè)體途徑墨江縣及寧洱縣),該模型的模擬效果及與實(shí)際分布較符合,BioClim模型及Domain模型與實(shí)際分布差異較大。結(jié)合實(shí)地調(diào)查與分析,認(rèn)為亞洲象種群數(shù)量先急劇減少,然后呈現(xiàn)爆發(fā)增長(zhǎng)的原因與橡膠種植和槍支管理有關(guān)。
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：Q958.1
【圖文】：

２研究方法逡逑２．１研宄技術(shù)路線逡逑本研宄主要分為三個(gè)步驟（圖２）：逡逑數(shù)據(jù)收集與處理：數(shù)據(jù)分為物種數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù)。物種數(shù)據(jù)由實(shí)地調(diào)研結(jié)逡逑果為主，亞洲象肇事點(diǎn)ＧＰＳ數(shù)據(jù)為輔，收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行ＧＰＳ點(diǎn)核對(duì)與整合；氣逡逑候數(shù)據(jù)由相應(yīng)網(wǎng)站進(jìn)行下載和處理。逡逑模型構(gòu)建：模型構(gòu)建首先進(jìn)行系統(tǒng)默認(rèn)參數(shù)下的歷史與未來(lái)兩種追溯和預(yù)測(cè)逡逑模型構(gòu)建，己確定模型的可信程度及較優(yōu)氣候變量因子篩選；其次對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)模逡逑型的參數(shù)進(jìn)行改變，對(duì)比和選取較優(yōu)模型參數(shù)，并對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果及能力進(jìn)行逡逑評(píng)估；最終獲得氣候條件下的歷史分布追溯結(jié)果和優(yōu)化后氣候條件下的未來(lái)分布逡逑預(yù)測(cè)模型。逡逑ＭａｘＥｎｔ、ＢｉｏＣｌｉｍ和ＤＯＭＡＩＮ模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比。逡逑中國(guó)亞洲象歷史及未來(lái)分布追溯與預(yù)藏￣逡逑亞洲象分布數(shù)＿＿？（甚干桓銦Ｌ＿｜氣候數(shù)據(jù)收逡逑據(jù)收集和處理邐＇基－ＴＭ0ｎ栛ｒ邋｜集和處理逡逑基于模型默認(rèn)參數(shù)的原始模型構(gòu)建與預(yù)測(cè)逡逑＿：．．．．．．．．邐逡逑原始模灥史分布追溯邐丨原始灥秦來(lái)分布預(yù)測(cè)逡逑邐＞，■邐邋邐＞，■邐逡逑篩選較優(yōu)歷史追邐｜篩選較優(yōu)模擬未逡逑溯氣候變量因子邐來(lái)氣候變量因子逡逑Ｉ基于模型默認(rèn)參數(shù)的優(yōu)化模型構(gòu)建與預(yù)測(cè)逡逑邐＇邋＞邐逡逑優(yōu)化氣候變量后，改變模型參數(shù)條件對(duì)未逡逑邐來(lái)分布￥彳測(cè)邐逡逑邐＞邋＞＿邐逡逑挑選較優(yōu)模型參數(shù)，并對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估逡逑邐＾

（２）各氣候變量因子的貢獻(xiàn)率與重要性逡逑通過(guò)２３個(gè)導(dǎo)入模型的環(huán)境變量對(duì)亞洲象歷史棲息地地評(píng)價(jià)，環(huán)境變量對(duì)于逡逑歷史棲息地追溯效果的貢獻(xiàn)率和重要性占比不同。通過(guò)ＭａｘＥｎｔ模型運(yùn)行１０次后逡逑得出綜合貢獻(xiàn)率及重要性的結(jié)果，貢獻(xiàn)率越大說(shuō)明該因子在模型預(yù)測(cè)中參考提供逡逑的信息越多（表７）。間接地反映了各因子在研宄區(qū)域中對(duì)研宄物種棲息地選擇的逡逑影響程度。其中最冷季降水量（Ｂｉｏ＿１９）、最干季度平均溫度（Ｂｉｏ＿０９）、氣溫年逡逑較差（Ｂｉｏ＿０７）、晝夜溫差月均值（Ｂｉｏ＿０２）、溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差（Ｂｉｏ＿０４）、逡逑最干月降水量（Ｂｉｏ＿１４）、等溫性（Ｂｉｏ＿０３）作為最突出的前７種環(huán)境要素，其貢逡逑獻(xiàn)率如圖所示，當(dāng)中等溫性（Ｂｉｏ＿０３）貢獻(xiàn)率為３１．２０％最高，其次是最干月降水逡逑量（Ｂｉｏ＿１４）邋２２．２５％和溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差（Ｂｉｏ＿０４）邋１９．７０％。逡逑

（３）最大似然性值（Ｇａｉｎ）逡逑由最大似然性值（Ｇａｉｎ）測(cè)試結(jié)果可以直觀的看出各因子的重要性，通過(guò)排序逡逑得到圖７，數(shù)值表明溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差（Ｂ１0＿０４）最為重要

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2775329