基于MaxEnt模型的未来气候情景下垂序商陆影响因子研究

doi:10.19754/j.nyyjs.20250415007

农业与技术 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (7): 30-33.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20250415007

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基于MaxEnt模型的未来气候情景下垂序商陆影响因子研究

杨迪王有宁吴启侠

1.长江大学，湖北荆州434023；2.特色作物资源利用与品质控制湖北省重点实验室，湖北孝感432000

出版日期:2025-04-15 发布日期:2025-04-15
作者简介:杨迪(1997-)，男，硕士在读。研究方向：资源利用与植物保护；通信作者吴启侠(1982-)，男，博士，正高级实验师。研究方向：农业涝渍灾害防控。
基金资助:
湖北省自然科学基金（项目编号：2024AFB1015)

Online:2025-04-15 Published:2025-04-15

摘要/Abstract

摘要： 垂序商陆(Phytolacca americana L.)是一种恶性入侵植物，由于其强大的繁殖能力和适应性，成为一种恶性杂草，对本土植物及生态系统造成严重影响。本研究利用生态位模型MaxEnt与地理信息软件ArcGIS,根据收集的垂序商陆分布，点位和环境变量预测影响其生长的环境因子。结果表明，5月太阳辐射(srd05)、10月降水量(prec1(0)、1月平均气温(tavg01)是对垂序商陆生长造成影响的主要因素。垂序商陆分布范园广，建议相关月份加强果园与莱地的防范，以防止垂序商陆的进一步扩散。

中图分类号:

. 基于MaxEnt模型的未来气候情景下垂序商陆影响因子研究[J]. 农业与技术, 2025, 45(7): 30-33.

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