基于MaxEnt模型的薄壳山核桃气候适宜性区划

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基于最大熵模型(MaxEnt)和GIS技术,提出一种薄壳山核桃气候适宜性区划方法。利用美国本土274个种植点,结合美国本土和中国云南省1981—2010年气候数据开展薄壳山核桃气候适宜性区划研究。结果表明:7月平均气温、年平均气温、30年极端最低气温、年降水量、3—5月降水量、年日照时数和4一5月日照时数为影响薄壳山核桃气候适宜性的主要气候因子。基于美国本土种植点构建的MaxEnt模型在该区域具有较高精度,但将模型直接外推用于中国云南省可靠性不足。因此,利用模拟区域和训练样本气候因子值域的偏离程度改进气候
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