气候变化预计会减少东亚地区豚草的生物防治效果**

孙燕, 周忠实, 王瑞, HeinzMüller-Schärer

Biological control opportunities of ragweed are predicted to decrease with climate change in East Asia

Yan Sun,Zhongshi Zhou,Rui Wang,Heinz Müller-Schärer

表1 4种模型预测的当前和未来气候情景下的AUC值, 显示可接受的AUC分数

Table 1 AUC power of all species using four models under current and future climate scenarios showing acceptable AUC scores

Ambrosia artemisiifolia Ophraella communa Epiblema strenuana 当前气候背景 Current climate scenario 一般线性模型 GLM 0.88±0.002 0.88±0.004 0.84±0.01 广义助推模型 GBM 0.89±0.002 0.90±0.003 0.89±0.006 随机森林模型 RF 0.89±0.003 0.91±0.003 0.89±0.006 最大熵模型MaxEnt 0.87±0.003 0.83±0.004 0.83±0.009 未来气候背景: HD-26 Future climate scenario: HD-26 一般线性模型 GLM 0.87±0.003 0.87±0.002 0.83±0.01 广义助推模型 GBM 0.89±0.002 0.90±0.002 0.90±0.006 随机森林模型 RF 0.90±0.002 0.91±0.002 0.91±0.006 最大熵模型MaxEnt 0.86±0.003 0.83±0.003 0.80±0.01 未来气候背景: HD-85 Future climate scenario: HD-85 一般线性模型 GLM 0.88±0.003 0.88±0.002 0.84±0.008 广义助推模型 GBM 0.90±0.003 0.92±0.001 0.86±0.008 随机森林模型 RF 0.89±0.003 0.92±0.001 0.86±0.009 最大熵模型MaxEnt 0.88±0.003 0.84±0.003 0.78±0.01 未来气候背景: IP-26 Future climate scenario: IP-26 一般线性模型 GLM 0.89±0.003 0.87±0.002 0.87±0.01 广义助推模型 GBM 0.90±0.002 0.90±0.002 0.91±0.008 随机森林模型 RF 0.91±0.002 0.91±0.001 0.91±0.008 最大熵模型MaxEnt 0.89±0.003 0.85±0.002 0.82±0.009 未来气候背景: IP-85 Future climate scenario: IP-85 一般线性模型 GLM 0.87±0.003 0.87±0.002 0.88±0.008 广义助推模型 GBM 0.89±0.003 0.90±0.002 0.91±0.006 随机森林模型 RF 0.91±0.003 0.91±0.002 0.91±0.006 最大熵模型MaxEnt 0.87±0.003 0.84±0.003 0.88±0.008