关于稀有兰花物种分布的预测模型（

简介：
本研究构建了一个先进的预测模型，旨在探索和分析全球稀有兰花物种的地理分布及其生态位。通过整合气候、地形与人类活动数据，该模型能够有效识别潜在的新栖息地，并为保护策略提供科学依据。 GIS与信息技术的进步推动了保护工作的策略发展，因为如今大多数的保护工作都依赖于这些技术。本研究通过在特定的小区域内进行折刀分析，并仅使用气候数据来探索MAXENT模型在极低样本量下的预测能力。 Vanda bicolor是一种重要的园艺兰花，在印度东北部的部分地区生长，被列为“脆弱”物种。本研究报告了利用不同的地球气候变化参数在其小范围内的分布预测模型。通过实地验证这些模型可以得出显著的成功结果，这表明MAXENT预测模型即使在训练样本量极低的情况下（71%成功率），也能获得较高的成功概率。 然而，在较大的区域内使用少量的样本会导致模型不稳定，但如果将这些样本地化到出现点附近的较小半径内，则可能会构建出性能良好的工作模型。