（云南省林业调查规划院生态分院，云南 昆明 650031）

当前，研究潜在分布的主要方法有BIOCLIM、MaxEnt、GARP、DOMAIN等模型，都是通过生态位理论为基础预测物种的潜在分布和实际分布。生态位模型的简单模型模拟准确度通常较低，但是可转移性较好；复杂模型则恰恰相反，其准确度较高，但是可转移性差[1]。MaxEnt模型是目前使用最为广泛的适用于潜在分布的生态位模型[2-4]，该模型最初由美国普林斯顿大学基于物理学的最大熵原理研发的用于物理分类模型预测的软件[5]。起初，最大熵模型在计算机科学领域得到广泛应用，随后应用于自然语言处理领域[6]，后来被逐渐应用于预测物种适生区领域。最大熵模型应用于模拟物种空间分布开始于美国学者Plillips在2004年利用最大熵模型分析影响植物分布的主要环境因素方面[7]，随后，在国外的广泛研究中取得了良好效果[8-10]。在国外学者最大熵模型的研究案例中，对于全球6个地区的226种植物的空间分布的研究结果证明最大熵模型的预测精度较为理想[11]，对于2种热带哺乳类动物空间分布预测的研究结果证明最大熵模型预测结果精确于传统的遗传算法[12]。随后，最大熵理论应用于鸟类的空间分布、季节分布及栖息地选择等研究领域[13-15]。此外，国外学者对于通过运用最大熵模型确定濒危动物的最优保护区域[16]、预测植物的潜在气候分布区[17-18]和未来适宜生境分布[19-20]等均进行了诸多研究。国内最大熵模型的应用起始于对叶疫病菌全球的潜在地理分布预测研究[21]，随后又运用此模型对玉米霜霉病在我国的适生范围进行了预测以及贺兰山岩羊的生境分布区和环境影响因子[22]。……