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目的
在青海省喜马拉雅旱獭监测数据的基础上,利用地理信息系统(GIS)和基于遗传算法的规则集预测(GARP)模型进行旱獭的空间分布预测。
方法整理青海省喜马拉雅旱獭的常规监测和野外全球定位系统(GPS)调查数据,利用GIS软件进行位置点的空间化处理;提取与分析包括地形、坡度、气温、降水、植被、土地利用等与喜马拉雅旱獭相关的生态环境变量;利用GARP模型和ArcGIS构建旱獭的空间分布预测模型,并进行空间分布制图与分析。
结果结合空间位置恢复和GPS点信息,共处理得到喜马拉雅旱獭位置点198处;通过GARP建模得到模型的平均遗漏误差为1.998,而优选的100个模型均具有统计学意义(χ2值均> 163.03,P均< 0.01);利用ArcGIS将预测的空间分布概率分为< 40%、40%~< 80%和80%~100% 3个等级,其中模型预测概率为80%~100%的区域是喜马拉雅旱獭最适宜的分布地区。
结论利用GIS和GARP生态位模型可以进行鼠疫宿主动物喜马拉雅旱獭的空间分布预测,其结果比按行政区划进行的空间分布统计更加准确,可以为鼠疫防治提供重要参考。