全 文 ：2011-12-25
DOI: 10.3724/SP.J.1145.2011.00774
应用与环境生物学报 2011，17 ( 6): 774~781
Chin J Appl Environ Biol=ISSN 1006-687X
假臭草（Praxelis clematidea R. M. King & H. Robinson）
是菊科（Composite）假臭草属（Praxelis）植物 [1]，又名猫腥
菊[2]，原产南美洲. 1993年在澳大利亚的昆士兰州首次记录了
假臭草的入侵，现对澳大利亚北部、巴布新几内亚、东南亚
及太平洋一些岛屿造成很大威胁 [3]. 假臭草与本土植物竞争
养分、水分、阳光等，影响本土植物的生长，威胁生态系统的
结构和功能 [4].
20世纪80年代假臭草在中国香港首次被发现，但一直
被误认为熊耳草（Ageratum houstonianum Miller, Gard. Dict.,
ed.）[5]，90年代才重新鉴定 [6]，定名为Eupatorium catarium
Veldkamp [2]，合法的拉丁学名是P. clematidea R. M. King & H.
Robinson [1]. 近年来假臭草在海南、台湾、广东、福建等地先
后有分布记录 [7~10]，被列入《海南岛外来入侵危险性动植物名
录（一）》[11]. 假臭草在华南能迅速覆盖整个果园的地面，对
土壤水份和肥力的吸收力强，能够破坏土壤可耕性，严重影
响果树的生长. 当其入侵牧场后，能分泌一种有毒的恶臭味，
影响家畜的觅食[12]. 假臭草对入侵地区生物的生存构成了威
外来入侵假臭草在中国分布区的预测*
邱宠华1 王奇志1** 余 岩2
（1华侨大学生物工程与技术系 厦门 361021）
（2四川大学生命科学院 成都 610064）
Predicted Potential Distribution of Praxelis clematidea in China*
QIU Chonghua1, WANG Qizhi1** & YU Yan2
(1Department of Bioengineering and Biotechnology, Huaqiao University, Xiamen 361021, Fujian, China)
(2College of Life Sciences, Sichuan University, Chengdu 610064, China)
Abstract Praxelis clematidea, native to South America, was first reported in 1980s and has already been a noxious weed in
China. In order to provide early warning for P. clematidea invasion, GARP and Domain models were applied to predict the
species’ distribution range based on the 397 recorded points and 146 known points, and the two models were evaluated by AUC
and Maxkappa. The results indicated that the distribution records of P. clematidea had increased and it had further spread
during the past 10 years. Solar radiation, water vapour pressure, maximum temperature, frost days, and flow direction had little
impact, while 8 environmental factors such as wet days, aspect, slope, elevation, annual precipitation, mean annual temperature,
topographic index and minimum temperature had great influence on P. clematidea potential range. The invaded vegetation types
of P. clematidea were the mosaic of cropland/shrub or grass cover, the shrub cover, the artificial surfaces and associated areas, etc.
Model evaluation showed that the results by two models were good. The results of prediction showed that Tibet (except a small
area in southeast), Xinjiang, Qinghai, Inner Mongolia, Ningxia, north Shanxi and Shanxi, Heilongjiang, Jilin and Liaoning (except
a small area in Liaodong Peninsula) were predicted as less vulnerable to P. clematidea invasion; P. clematidea was most liable to
invade Guangdong, Guangxi and Hainan, etc. The invasion of P. clematidea had not been reported in some provinces of central
China and the centre of North China Plain, which are likely to be suitable distribution area. Therefore urgent action should be
taken and management must be reinforced to prevent this species from further spreading. Fig 4, Tab 3, Ref 40
Keywords GARP model; Domain model; invasion; Praxelis clematidea; distributions range; prediction; model evaluation
CLC Q948 : S45
摘 要 假臭草原产南美洲，上世纪80年代首次记载传入中国，是潜在的恶性杂草. 为提供其在中国分布区的预测资料，
采用 397个采集数据和已有的146个分布点数据，利用生态位模型（GARP）和Domain模型对分布区进行预测分析，并通过
AUC与MaxKappa进行模型评价. 结果显示：近十年，假臭草入侵记录增多，入侵扩散加剧；太阳辐射、水汽压、极端高温、
霜日频率和水流方向对假臭草的分布限制较小，雨日频率、坡向、坡度、海拔、年降水、年均温、地形指数和极端低温等8个
环境因子对其分布影响显著；入侵的主要植被类型是农田、灌木或草类覆盖嵌合区，常绿、落叶灌木地带，栽培植被及相关
联地带等. 模型评价表明两种模型预测能力为较好及以上，预测结果显示：假臭草在西藏（除东南小块区域）、新疆、青海、
内蒙古、宁夏，陕西和山西北部地区，黑龙江、吉林、辽宁（除辽东半岛小块区域）是不宜生长区；最易入侵广东、广西、海南
等地区，其中华中部分省份、华北平原为适生区，还未见有假臭草入侵的报道，相关部门应引起重视，严防入侵. 图4 表3 参40
关键词 GARP模型；Domain模型；入侵植物；假臭草；分布区预测；模型评价
CLC Q948 : S45
收稿日期：2011-05-09 接受日期：2011-09-07
*福建省自然科学基 金项目（No. 2010J05076）和华侨大学引进人才基
金项目（No. 09BS305） Supported by the Natural Science Foundation of
Fujian, China (No. 2010J05076) and the High-level Talent Funds of Huaqiao
University (No. 09BS305)
**通讯作者 Corresponding author (E-mail: wqz@hqu.edu.cn)
7756 期 邱宠华等：外来入侵假臭草在中国分布区的预测
胁，会造成严重的经济损失[2].
目前，假臭草的研究主要集中在化感作用等方面[13~17]，
而对其分布区研究尚未见报 道 . 已有有多种生态模型可以
对入侵植物的分布区进行预测研究，如：GARP、CLIMEX、
BIOCLIM、DOMAIN、SVM等. 其中，GARP生态 位 模 型
（Genetic algorithm for rule-set production）是利用物种的已
知分布数据和环境数据进行 计算，产生不同组合的模型来
判断物种的生态需求，预测该物种在研究区域的分布[18]. 由
于其预测结果较为准确，软件可以免费获取，且有环境数据
等优点，已经得到广泛运用 [19~24]. Domain模型是建立Gower
矩阵，根 据分布点与它周围地区的环境变量进行相似性比
较分析，对物种的分布区进行预测 [25]，其算法简单，更易于
操作，结果也较为直观 . 模型评价分为阈值依赖性评价与非
阈值依赖性评价两种，其评价指标一般有以下几个：准确百
分率（Correct classification rate）、灵敏度（Sensitivity）、特异
度（Specificity）、Youden指数（Youdens index）、阳性似然比
（Positive likelihood ratio）、Kappa统计量（Kappa statistic）、
AUC值（Area under the ROC curve）等 [26]，其中除AUC值以
外的指标均会受到阈值选取的影响. 在阈值依赖的指标中，
Kappa统计量已被广泛用作模型评价参数 [27~28]，它综合考虑
了物种丰度即物种分布率、灵敏度和特异度，并且使用Diva-
Gis能方便地进行计算. Kappa统计量一般是比较系列阈值中
最大的Kappa值（MaxKappa）的大小. Kappa统计量取值范围
为[-1,+1]，小于或等于0时表示模型预测效果没有随机分布模
型效果好，值越靠近1，表示模型的预测效果越好. 阈值依赖
判断法受阈值影响较大，选取不同的阈值则Kappa值不一样.
而通过计算不同模型的AUC值 来比较其预测效果，不受阈
值影响，因而更客观 . 本文采用假臭草的采集和分布数据，
利用GARP和Domain模型的运算结果，预测其在中国的潜在
分布区，并采用MaxKappa和AUC值对两种模型进行评价，为
假臭草的防治提供科学依据.
1 材料与方法
1.1 分布数据来源及分析软件
查询中国数字植物标本馆（http://www.cvh.org.cn/）、国
家科技部教学标本资源共享平台（http://mnh.scu.edu.cn/）数
据库，以及全球生物多样性信息交换所（Global biodiversity
information facility，GBIF）的信息，并查阅国内外公开发表
的文献 [29~37]，共收集假臭草在原产地南美洲分布点82个，中
国分布点34个，并在地名数据库GNDB（Geographic Names
Database, http://gnswww.nga.mil/geonames/GNS/index.jsp）核
对得到相应的经纬度. 其中原产地分布点数据主要从全球生
物多样性信息交换所（GBIF）获得. 2008~2010年间，课题组
在假臭草入侵调研中，记录各调查点假臭草分布点的经度、
纬度以及海 拔，最 后 结合标 本数 据共 获取 543个分布点信
息. GARP环境数据集包括14个环境因子变量，其中温度、海
拔、降水数据来自世界气候数据库（Worldclim）（http://www.
worldclim.org），其余采用Desktop GARP自带的11个世界范
围内的环境因子，所有环境变量的空间分辨率为0.1°. ArcGis
9.2和Diva-Gis 5.4的分析底图来自国家基础地理信息系统网
站（http://nfgis.nsdi.gov.cn）. Desktop Garp 1.1.6从http://www.
lifemapper.org/desktopgarp下载，Diva-Gis 5.4从http://www.
diva-gis.org下载. Diva-Gis采用的气候数据来源于世界气候
数据库，选择与温度和降雨量相关的19个对物种分布有重
要影响的生物气候变量. 植被类型图来自网站http://biogeo.
berkeley.edu/bgm/gdata.php.
1.2 假臭草世界分布动态图的生成
以ArcGis 9.2中自带的世界地图为底图，将收集到的各年
代假臭草的分布数据导入，生成假臭草在世界范围内的分布
动态图.
1.3 地理分布图的生成
以中国植被类型图为底图，结合已知的假臭草分布点信
息，用Diva-Gis软件绘制假臭草的地理分布图.
1.4 最优环境因子的获得及模型预测
在使用Desktop Garp进行预测时，导入假臭草原产地南
美洲82个分布数 据，每次 运算随机 选取75%数 据用于建 立
模型，余下25%用于内部模型质量检验，训练数据不少于20
个. 在选取最优的环境因子时，首先将14个环境因子一起进
行1 000次模型运算，将所获得的遗漏误差95%置信区间的
算术平均值作为基础溢出误差. 然后使用刀切法（Jackknife）
分析环境因子对结果的影响 [23]，去除会增大误差的环境因
子. 在最终分析中，重复创建1 000次模型，并生成 ARC格式
的图层. 运算完毕后，选取零误差中与实际分布面积最接近
的前50个最优模型，利用ArcGis 9.2的空间扩展模块（Spatial
analyst tools），将最优模型的预测结果进行等权重叠加，生
成假臭草的适生图. 每个栅格叠加的结果在0~50之间，其百
分比即为重叠值（Overlap value, OV），是模型中预测该栅格
为适生区的模型数量，重叠值越大表示该栅格的环境参数
越 适合物种的生存. 根 据重叠系数的大小可以将预测的区
域划分为：高度适生区（OV≥90%），适宜生长区（70%＜OV
≤90%），可以生长区（50%＜OV≤70%）和不适生长区（OV≤
50%）.
1.5 Domain模型对假臭草潜在分布区的预测
收集的假臭草原产地分布数据输入Excel表格中，保存
为DBF格式，导入Diva-Gis中，采用Worldclim提供的气候数
据进行预测分析. 根据网格与所有分布点的最大相似度作分
布区预测图，并根据相似度的大小 将预测的区域划分为：
高度适生区（相似度≥70%），适宜生长区（60%＜相似度≤
70%），可以生长区（50%＜相似度≤60%）和不适生长区（相
似度≤50%）.
1.6 模型评价
通过Diva-Gis的数 据功能导出GARP的训练点集文件
和验证点集文件，共创建10组作10次重复，训练点集分别导
入两模型运算得到栅格图，再用Diva-Gis创立验证文件命令
（Create evaluation file）得出ROC格式的文件，最后用show
ROC/Kappa进行Kappa统计 量的计算，取平均值. 另将上述
ROC文件导入Diva-Gis，同样用show ROC/Kappa命令，进行
AUC值的计算，取平均值.
776 17 卷应 用 与 环 境 生 物 学 报 Chin J Appl Environ Biol
2 结果与分析
2.1 假臭草在中国的入侵动态变化
假臭草原产南美洲，上世纪80年代开始在中国有入侵的
记录，但1980~2000年关于假臭草在中国分布记录的数据变
化少，至2000年后记录点才增多（图1，表1）.
2.2 环境因子选择及模型选择
使用刀切法获得各组环境因子的遗漏误差的平均值见
表2. 14个环境因子进行1 000次模型运算所得的基础遗漏误
差为0.010 32，雨日频率、坡向、坡度、海拔等8个环境因子的
遗漏误差大于基础遗漏误差的105%，对预测结果影响显著.
汇流累积量的影响为一般. 而太阳辐射，水汽压，极端高温，
霜日频率和水流方向会增加遗漏误差，降低模型预测的准确
性，因此在模型预测中未被采用. 最终采用上述8个对预测结
果影响显著环境因子建立预测模型，得到50个最优模型.
图1 假臭草在全球的分布动态示意图
Fig. 1 Historical invasion and expansion process of P. clematidea on the earth
表1 调查地假臭草分布状况（2008~2010）
Table 1 Distribution of P. clematidea in the areas of investigation (2008~2010)
省份
Province
调查地点
Areas of investigation
分布状况
Distribution
经度(α/°)
Longitude
纬度(φ/°)
Latitude
海拔(h/m)
Elevation
江苏 Jiangsu 盐城 Yancheng － 120.15 33.42 9
福建 Fujian
浦城 Pucheng
南平 Nanping
邵武 Shaowu
泰宁 Taining
明溪 Mingxi
福鼎 Fuding
福州 Fuzhou
泉州 Quanzhou
晋江 Jinjiang
厦门 Xiamen
龙海 Longhai
龙岩 Longyan
连城 Liancheng
武平 Wuping
－
－
－
－
－
+
+
+
+
+
－
－
－
－
118.52
118.17
117.31
117.08
117.41
120.22
119.23
118.63
118.58
118.08
117.82
117.03
116.76
116.10
28.03
26.65
27.16
26.86
26.41
27.29
26.09
24.95
24.74
24.61
24.50
25.11
25.76
25.16
277
262
378
269
409
6
10
28
39
29
32
29
713
298
广东 Guangdong
潮州 Chaozhou
汕尾 Shanwei
珠海 Zhuhai
湛江 Zhanjiang
+
+
+
+
116.67
115.37
113.55
110.31
23.65
22.79
22.37
21.14
24
不详
10
12
海南 Hainan
文昌 Wenchang
万宁 Wanning
三亚 Sanya
琼中 Qiongzhong
儋州 Danzhou
海口 Haikou
+
+
+
+
+
+
110.81
110.53
109.56
109.85
109.50
110.33
19.52
19.07
18.25
19.03
19.51
19.98
8
10
25
218
132
28
广西 Guangxi 南宁 Nanning桂林 Guilin
－
－
108.37
110.29
22.85
25.29
79
150
贵州 Guizhou 凯里 Kaili － 107.98 26.60 621
澳门 Macao 黑沙环 Areia Preta + 113.55 22.21 12
“+”和“－”分别表示该调查地发现或未发现假臭草分布
“+” and “－” indicate the presence or absence of P. clematidea distributing in the areas of investigation
7776 期 邱宠华等：外来入侵假臭草在中国分布区的预测
2.3 假臭草入侵地的植被类型
整合假臭草分布记录和中国植被类型图的结果（图2）
显示，其入侵地区的植被类型主要为农田、灌木或草类覆盖
嵌合区（Mosaic: Cropland/shrub and/or grass cover），常绿灌
木地带（Shrub Cover. closed-open. Evergreen），落叶灌木地带
（Shrub Cover. closed-open. Deciduous），栽培植被及相关联
地带（Artificial surface and associated areas）. 林木与其它天然
植被嵌合区（Mosaic: Tree cover/other natural vegetation）也有
少量分布点.
2.4 GARP模型预测假臭草在中国的分布区
50个最优模型与假臭草分布点叠加生成适生区预测图
（图3），高度适生区（OV≥90%）大部分位于中国的热带、亚
热带，以及暖温带的部分地区. 中国的重庆、贵州、广西、湖
南、湖北、福建、江西、浙江、江苏、安徽、山东，四川的东
部、河北的南部、陕西和山西的南部，西藏东南部的小块地
区以及河南、云南、海南、广东、台湾的大部分地区，是假臭
草的高度适生区；贵州的东北部、湖南西北部、湖北西部、陕
西中部和南部的小块地区，以及山东的中部和东部部分地区
表2 生态位模型参数
Table 2 Environmental parameters for the niche model
环境因子
Environmental parameter
影响
Effect
遗漏误差
Omission error
状态
Contain
雨日频率 Wet days 显著 Significant 0.03408 +
坡向 Aspect 显著 Significant 0.02240 +
坡度 Slope 显著 Significant 0.02064 +
海拔 Elevation 显著 Significant 0.01600 +
年降水 Annual precipitation 显著 Significant 0.01536 +
年均温 Mean annual temperature 显著 Significant 0.01392 +
地形指数 Topographic index 显著 Significant 0.01136 +
极端低温 Minimum temperature 显著 Significant 0.01104 +
汇流累积量 Flow accumulation 一般 Limited 0.0104 +
太阳辐射 Solar radiation 误差 Uninfluential 0.00896 －
水汽压 Water vapour pressure 误差 Uninfluential 0.00752 －
极端高温 Maximum temperature 误差 Uninfluential 0.00608 －
霜日频率 Frost days 误差 Uninfluential 0.00528 －
水流方向 Flow direction 误差 Uninfluential 0.00496 －
“+”和“－”分别表示该环境因子包含或不包含在最终的分析中
“+”和“－” indicate that the environment parameters are included (or excluded) respectively in the final analysis
图2 中国主要假臭草入侵地植被类型示意图
Fig. 2 Land vegetation types in the principal distribution of P. clematidea in China
778 17 卷应 用 与 环 境 生 物 学 报 Chin J Appl Environ Biol
为适生区（70%＜OV≤90%）；贵州西北部、胶东半岛东部，四
川、湖北、河南等省的部分地区是生长区（50%＜OV≤70%）；
西部和北部的大部分地区都为不宜生长区（OV＜50%）. 由于
环境因子中未包括南海群岛的数据，所以这部分地区没有叠
加值.
2.5 Domain模型预测假臭草在中国的分布区
利用Diva-GIS中的Domain模型生成假臭草在中国的潜
在分布图（图4），高度适生区（相似度大于70%）主要位于福
建沿海地区，台湾东部沿海地区，广东、广西和云南大部分
地区，海南省全境，四川省东部小块地区；江苏南部，浙江沿
海地区，福建西部，江西、贵州和重庆大部分地区，四川东
部，陕西南部则为适生区（60%＜相似度≤70%），江苏、安
徽、湖北、山东、河南大部分地区，陕西中部，山西省的南部
为可生长区（50%＜相似度≤60%），西部和北部的大部分地
区为不宜生长区（相似度＜50%）. 由于气候数据中未包括南
海群岛的数据，所以这部分地区没有相似度.
2.6 模型评价
在模型评价中，AUC与MaxKappa值越大，表示模型的
预测效果越好. 按照Swets所使用的指标 [38]，AUC值在0.9到
1.0之间表示预测能力极好，0.8到0.9之间为好，0.7到0.8之间
为较 好. 由表3数值得出，两模型预测能力为较 好及以上，
Domain模型的AUC值与MaxKappa值均略大于GARP.
3 讨 论
3.1 假臭草在中国入侵历史分析
假臭草原产南美，在阿根廷、玻利维亚和巴西等国有分
布，并记录了大量的分布点（图1）. 上世纪80年代在我国香港
发现假臭草，90年代开始在深圳出现 [12]，现已成为广东、海
南、福建的一种入侵较为严重的杂草. 90年代假臭草在中国
的分布数据较少，主要的分布信息集中于2000年之后. 本课
题组在野外调研数据（表1）说明，假臭草入侵的前期并未引
起相关部门的重视，缺乏监控和管理，导致假臭草在中国沿
海省份能迅速自然和人为入侵，成为潜在的恶性杂草.
3.2 环境因子与假臭草分布的关系
14个环境因子中，有8个对假臭草的适生区分布影响显
著，另外6个环境因子影响一般或不显著（表2）. 在影响显著
的环境因子中，并非有某一环境因子在假臭草的分布中起到
决定性的作用，而是两个或多个环境因子共同作用，影响了
假臭草的分布.
雨日频率、坡向、坡度、年降水对假臭草的分布影响显
著，汇流累积量的影响为一般（表2），这些因子都与水有关.
坡向会影响降水 [23]. 坡度影响当地的水热分配，且与该栅格
内的水流速度相关 . 而汇流累积的数值越大，该区域越易形
成地表径流. 假臭草在干旱胁迫下，幼苗生长将受到抑制 [39].
由此可见雨水充沛的地方更利于假臭草的分布. 例如中国南
方沿海地区（图3），适宜假臭草的生长，而西部降雨偏少，不
易受到假臭草的入侵.
前人 的 研 究 表 明，假 臭 草 的 种 子在 一定 温 度 范 围内
（15~45 ℃）才能萌发 [40]，这与本研究得到年均温对假臭草
的分布影响显著相吻合. 极端 低温 对假臭草的分布影响显
著，可能是由于过低的温度导致种子不能萌发 [40]. 野外调查
数据也表明，假臭草主要分布在较低海拔区域（表1），温度
较低的高海拔地区不利假臭草的生长 . 太阳辐射、水汽压、
极端高温、霜日频率和水流方向会增加GARP模型的遗漏误
差，降低模型预测的准确性，在最终的模型预测中未被 采
用，这5个环境因子对假臭草分布的影响还需进一步的研究.
3.3 假臭草生境分析
本研究结果（图2）显示，假臭草能适应不同的生境，既
能入侵人为的栽培植被，也能入侵自然植被覆盖的区域，同
时在灌木或林木中都可生长. 其中农田、果园和人工草地等，
人为干扰较大，易传播假臭草种子，同时人工管理的土壤肥
力较高，为假臭草生长提供了更好的条件. 假臭草的种子小
且轻，附有白色冠毛，可通过风和粘附在动物皮毛上传播到
一些自然的生境. 因此，各种适生生境都极易遭受假臭草的
人为和自然入侵. 一旦发现其生长，则应立即拔除、或引入对
假臭具有极高寄主专一性的生防真菌和天敌昆虫，或采用相
关的治理方法，防止假臭草的进一步入侵.
假臭草是喜光的阳性物种[4]，低矮的灌木丛分布区远大
于林木覆盖的区域（图2），因此在适生区重要的灌木丛植物
类型区域，应重点防治，防止假臭草的自然入侵.
3.4 模型评价
不同模型运算原理不同，预测的结果并不一样，甚至用
同一个模型使用不同的参数设置也会得到不同的预测结果.
对于每种模型来讲，都存在这样或那样的偏好性，没有一种
完美的模型可以作为所有情况下通用的模型，经模型评价后
得出的结果也只是相对而言效果较好的 [26]. GARP预测结果
倾向于将更多的验 证点预测为存在，是一些最优模型的叠
加，扩大了适生区范围，这就使得多个预测结果的适生区范
围差异减小，适合在入侵生物学研究中应用；Domain模型对
环境变量进行相似性比较分析，其预测结果则较为细腻，范
围较小一些，适合在保护生物学范畴中应用. 两模型预测同
一物种结果并不完全吻合，因此重叠部分即为最主要的适生
区，以Domain为主，GARP作参考，就能获得比用单一模型更
准确、适用范围更广的结果.
3.5 假臭草在中国的分布区预测和警示
结合GARP和Domain模型预测的分布图，中国的广东、
广西、云南和海南省的大部分地区，台湾东部沿海，福建沿
海地区，以及四川的东部小块地区在两种模型的预测结果中
都显示为高危区域，这些地区应引起有关部门的高度重视 .
在Domain模型中，江西、贵州、重庆，以及浙江沿海等地区
为适生区，江苏、安徽、河南等地区为可生长区，而在GARP
模型中预测这些地区为高危区，说明假臭草有向华中和华北
一些省份扩散的可能. 目前这些地区尚未见假臭草入侵的报
道，有关部门应对这些地区要加强监控和管理，采取有效措
表3 模型评价指标
Table 3 Index of evaluation models
评价指标
Evaluation index
模型
Model
结果
Result
AUC GARP 0.774DOMAIN 0.883
MaxKappa
GARP 0.724
DOMAIN 0.852
7796 期 邱宠华等：外来入侵假臭草在中国分布区的预测
施防止假臭草的人为和自然入侵.
华北平原是中国粮食的重要产地，在GARP模型中被预
测为高危区，Domain模型中被预测为可生长区，因此需要建
立预警机制，防止假臭草的入侵，以免给农业生产带来危害.
而西藏（除东南小块区域）、新疆、青海、内蒙古、宁夏，陕
西和山西北部地区，黑龙江、吉林、辽宁（除辽东半岛小块区
域）等地区被GARP和Domain模型预测为假臭草的不宜生长
区，这些区域相对安全，较难形成大规模的入侵.
图3 基于生态位模型预测的假臭草在中国的分布示意图
Fig. 3 Predicted distribution of P. clematidea based on GARP ecological niche model
图4 基于Domain模型预测的假臭草在中国的分布示意图
Fig. 4 Predicted distribution of P. clematidea based on Domain model
780 17 卷应 用 与 环 境 生 物 学 报 Chin J Appl Environ Biol
假臭草同时具 有有性和无性繁 殖 [4]，利于扩大种群优
势. 本研究表明，其适生区范围广，高危区显著，其中很多适
生区和高危区还是报 道的盲点 . 假臭草入侵前期未引起重
视，导致其迅速在沿海省份蔓延 . 政府应制定相关法规，实
现依法管理，同时当地植保、检疫等有关部门应引起重视，
进行监控和治理，还要加强公众教育，提高公众意识 . 各国
贸易增多，也加剧了假臭草传播全球扩散的可能性，因此各
国政 府及各地区之间应加强相互之间的合作，建立联动机
制，共同防止假臭草进一步扩散.
致 谢 感谢哈佛大学吴耘珂博士，华侨大学的许金榜、王娜硕
士，郑荣祥、侯婧、谢晓滨、翁海，海南大学的唐文和郭季华硕士，
北京理工大学珠海学院的陈琳和张旭在野外调研和标本采集工
作中提供帮助.
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书 讯
生物入侵——问题与对策
谢联辉 尤民生 侯有明等 ISBN 978-7-03-032563-1/S•728 科学出版社出版 ￥168元 圆脊精装 16开本
内容简介
本书可供从事生物入侵、生物安全、生态安全、植物保护、环境保护、动植物检疫和生命科学研究的科技工作
者、高等院校相关专业师生及管理人员参考。
本书是福建省科技重大专项“福建主要外来有害生物防控技术体系的研究”所提炼的研究成果。全书分为
总论和各论两个部分。总论（第一至第五章）主要介绍生物入侵的新特点、新趋势和应对策略；入侵生物的入侵现
状、入侵特征和生态机理；入侵植物原核生物病害、植物病毒、线虫、杂草等的诊断和检测技术；入侵生物的风险
分析以及福建生物入侵的现状、危害和控制情况等。各论（第六至第十四章）针对福建省7种重大入侵生物——水
葫芦、互花米草、橘小实蝇、红火蚁、香蕉枯萎病、菜豆荚斑驳病毒、香蕉穿孔线虫的研究进展和成功例证，从入
侵来源、分布扩散、危害、检测监测、控制技术等方面进行了详细阐述，尽量做到图文并茂，希望有助于读者的理
解、识别和实践。
中国外来入侵生物
徐海根 强胜 著 ISBN 978-7-03-030388-2 科学出版社出版 ￥348元 平装 16开本
内容简介
本书系统、全面地研究了全国外来入侵生物的种类及其变化趋势和空间分布，整理了全国陆生、内陆水域和
海洋生态系统中488 种外来入侵生物的编目信息，包括外来入侵生物的名称，分类地位，形态性状，分布范围，生
态和经济影响，首次发现或引入的地点及时间，起源，扩散途径，生境类型，生活史，营养和环境条件，可能扩散的
区域，预防、控制和管理措施等，大部分外来入侵生物配有识别图片。
本书可作为高等院校、科研院所专业人员、政府和企业的决策者与管理人员的参考书。
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