广义模型及分类回归树在物种分布模拟中的应用与比较

编号 zgly0000391048

文献类型 期刊论文

文献题名 广义模型及分类回归树在物种分布模拟中的应用与比较

学科分类 220.1060;森林生态学

作者 曹铭昌  周广胜  翁恩生 

作者单位 中国科学院植物研究所植被数量生态学重点研究室  中国科学院研究生院 

母体文献 生态学报 

年卷期 2005,25(8)

页码 2031-2040

年份 2005 

分类号 Q141 

关键词 物种分布  广义线性模型  广义加法模型  分类回归树 

文摘内容 比较3个应用较广的模拟物种地理分布模型: 广义线性模型(GLM)、广义加法模型(GAM)与分类回归树(CART)对中国树种地理分布模拟的优劣, 以提出更为合适的模拟物种地理分布模型, 并用于预测气候变化对物种地理分布的影响。3个模型对中国15种树种地理分布的模拟研究表明: 除对油松、辽东栎分布的模拟精度稍差外, 对其余树种分布的模拟精度均较高, 其中以GAM模型最好。结合地理信息系统(GIS), 比较分析了这3个模型对青冈、木荷、红松和油松4种树种的地理分布模拟效果, 结果亦表明: 这3个模型均能很好模拟青冈和木荷的地理分布, 而GLM模型对红松分布的模拟结果不太理想, 3个模型对油松分布的模拟结果均不甚理想, 其中以GLM模型最差。基于3个模型对未来气候变化下青冈与蒙古栎地理分布的预测表明: GLM模型与GAM模型对青冈分布的预测结果较为接近, 青冈在未来气候变化情景下向西和向北扩展, 而CART模型预测青冈在未来气候变化情景下除有向西、向北扩展趋势外, 广东和广西南部的青冈分布区将消失; 3个模型均预测蒙古栎在未来气候变化情景下向西扩展, 扩展面积的大小为: GAM模型的模拟面积〉GLM模型〉CART模型。