Forecasting the distribution range of Hylurgus ligniperda (Fabricius) (Coleoptera: Curculionidae) in the present and future under the influence of climate change

有害生物分析 航程(航空) 分布(数学) 气候变化 象甲科 防风林 生态学 自然地理学 半岛 中国 植被(病理学) 气候变化情景 地理 生物 数学分析 数学 医学 材料科学 植物 考古 病理 复合材料
作者
Bu-Xin Wang,Cheng-Jin Li,Zhongfu Zhou,Yanxia Yao,Xiaoyi Wang,Kai Zhong,Hanqi Yang,Jian‐Rong Wei,Wen-Xia Huai
出处
期刊:Journal of Economic Entomology [Oxford University Press]
标识
DOI:10.1093/jee/toae254
摘要

Abstract Hylurgus ligniperda (Fabricius) is an important pest that attacks Pinus species in China. It impacts the vitality of local pine vegetation, reduces the ability to prevent windbreak and sand fixation, and causes ecological loss. MaxEnt and ArcGIS are used to predict and analyze the changes in suitable distribution areas of H. ligniperda under current and future climate scenarios, based on 12 climate factor datasets and 1,001 field distribution data points for this pest. The environmental variables used significantly influence the potential distribution of H. ligniperda. Highly suitable areas of this beetle are located in western Europe, central Asia, and the southeastern regions of Oceania, with sporadic occurrences across North America, South America, and Africa. Highly suitable areas in China occur across the east, central south, and southwest regions. There is a significant increase in the high and medium suitability areas, while the area of low suitability decreases under the 4 future climate scenarios (SSP126, SSP245, SSP370, and SSP585). The suitable distribution area for H. ligniperda shows an overall trend of moving northwestward. The purpose of this current study is to provide important theoretical support for the prevention and management of this pest by predicting and analyzing suitable distribution areas under current and future climate scenarios.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
阔达的香之完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
半夏完成签到,获得积分10
刚刚
充电宝应助伊雪儿采纳,获得10
刚刚
星辰大海应助伊雪儿采纳,获得30
刚刚
科研通AI5应助伊雪儿采纳,获得10
1秒前
彭半梦发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
fuxr完成签到,获得积分10
3秒前
李健应助嵇丹雪采纳,获得10
3秒前
绝世冰淇淋完成签到 ,获得积分10
3秒前
龙龙完成签到,获得积分10
4秒前
kjh发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
982289172发布了新的文献求助10
5秒前
余云开完成签到 ,获得积分10
5秒前
下课了吧发布了新的文献求助10
5秒前
所所应助虚幻青采纳,获得10
6秒前
king发布了新的文献求助10
6秒前
思源应助苏雨康采纳,获得10
7秒前
7秒前
可靠的珊珊完成签到 ,获得积分10
7秒前
zhao完成签到 ,获得积分10
7秒前
Baneyhua完成签到,获得积分10
8秒前
陈陈完成签到,获得积分10
8秒前
lalala应助格兰德法泽尔采纳,获得20
8秒前
板凳完成签到,获得积分20
8秒前
小狐狸完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
锂安完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
NMZN发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
华仔应助闪闪龙猫采纳,获得10
11秒前
板凳发布了新的文献求助10
12秒前
华仔应助azhou176采纳,获得10
12秒前
ykxjt1314完成签到,获得积分10
13秒前
852应助嵇丹雪采纳,获得10
13秒前
香蕉觅云应助彭半梦采纳,获得10
13秒前
14秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
Luis Lacasa - Sobre esto y aquello 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3522867
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3103814
关于积分的说明 9267680
捐赠科研通 2800541
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1536978
邀请新用户注册赠送积分活动 715322
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 708729