第41卷第2期2023年4月四川农业大学学报JournalofSichuanAgriculturalUniversityVol.41No.2Apr.2023基于MaxEnt模型的内蒙古自治区樟子松潜在分布研究宋慧芳1，党晓宏1，2*，高永1，蒙仲举1，孙艳丽1（1.内蒙古农业大学沙漠治理学院，呼和浩特010000；2.内蒙古杭锦荒漠生态系统国家定位观测研究站，内蒙古鄂尔多斯017000）摘要：【目的】优化樟子松已有种植区的布局以及科学推广引种其适宜种植范围。【方法】采用环境因子和地理分布数据，结合ArcGIS与MaxEnt模型，分析影响樟子松分布的主导环境因子以及预测其潜在地理分布。【结果】①MaxEnt模型在樟子松潜在生境模拟中，AUC=0.821，有较好精度。②最潮湿月份的降水量（BIO13）、等温性（BIO3）和最潮湿季节的平均温度（BIO8）和最干燥季节的平均温度（BIO9）为影响樟子松分布的主导环境因子。③研究区樟子松适生区总面积为86.9978万km2，其中高适生区面积为30.8117万km2，占内蒙古总面积的25.76%，主要集中在呼伦贝尔、兴安盟、锡林郭勒盟、赤峰和呼和浩特等地区。【结论】东北地区樟子松潜在分布范围最广，且气候因子是樟子松分布的主要影响因子，该研究结果可为各地区加强樟子松防风固沙林建设提供依据。关键词：樟子松；最大熵模型；地理信息系统；潜在分布中图分类号：S791.253文献标志码：A文章编号：1000-2650（2023）02-0203-06PotentialDistributionofPinussylvestrisinInnerMongoliaAutonomousRegionBasedonMaxEntModelSONGHuifang1，DANGXiaohong1，2*，GAOYong1，MENGZhongju1，SUNYanli1（1.CollegeofDesertControl，InnerMongoliaAgriculturalUniversity，Hohhot010000，China；2.NationalPositioningObservationandResearchStationofGuhangjinDesertEcosysteminInnerMongolia，Ordos017000，InnerMongolia，China）Abstract:【Objective】ThisstudyaimedtooptimizethelayoutoftheexistingplantingareaofPinussylvestrisandidentifysuitableplantingareasforfutureintroductionandextensionofplantingscientifi⁃cally.【Method】Thispaperusedenvironmentalfactorsandgeographicaldistributiondata，combinedwithArcGISandMaxEntmodel，topredictthedominantenvironmentalfactorsandpotentialgeographi⁃caldistributionofP.sylvestris.【Result】①InthesimulationofpotentialhabitatofP.sylvestris，theMaxEntmodelhasahighaccuracywithAUC=0.821.②Precipitationinthewettestmonth...
