Applications of the maximum Entropy model in biodiversity conservation and invasion risk assessment: A case study in Vietnam

Mô hình Entropy cực đại (MaxEnt), dựa trên nguyên tắc tối đa hóa thông tin trong điều kiện dữ liệu hạn chế, đã được chứng minh là một trong những phương pháp mô hình hóa phân bố loài hiệu quả nhất trong nghiên cứu sinh thái hiện đại. Cách tiếp cận này đặc biệt có giá trị đối với ba ứng dụng chính: (1) đánh giá rủi ro xâm lấn của các loài ngoại lai bằng cách dự đoán các khu vực có điều kiện sinh thái phù hợp, (2) xác định môi trường sống tối ưu cho các loài có giá trị bảo tồn cao hoặc tầm quan trọng về kinh tế và (3) dự báo sự thay đổi phạm vi dưới tác động của biến đổi khí hậu. Trong nghiên cứu điển hình về cá trê miệng mút (Pterygoplichthys pardalis) ở Việt Nam, mô hình MaxEnt đạt độ chính xác dự đoán cao (AUC = 0,916), với lượng mưa của quý ấm nhất (bio18) và phạm vi nhiệt độ trung bình trong ngày (bio2) được xác định là các biến môi trường có ảnh hưởng nhất. Tuy nhiên, phương pháp này có những hạn chế đáng kể, bao gồm yêu cầu về kích thước mẫu tối thiểu, sai lệch không gian do phân bố lấy mẫu không đồng đều và khả năng giải thích sai kết quả đầu ra nếu phân tích không đúng cách. Để giải quyết những thách thức này, nghiên cứu này đề xuất các biện pháp tối ưu hóa: (i) lựa chọn biến dựa trên thông tin sinh thái, (ii) kiểm soát đa cộng tuyến thông qua phân tích hệ số phóng đại phương sai (VIF), và (iii) kiểm định chặt chẽ bằng các kỹ thuật kiểm định chéo. Những cải tiến này nâng cao độ tin cậy của các dự đoán phân bố loài và củng cố tính hữu dụng thực tế của MaxEnt cho các hoạt động bảo tồn đa dạng sinh học và quản lý tài nguyên thiên nhiên trong bối cảnh áp lực biến đổi khí hậu toàn cầu ngày càng gia tăng.

• Publication year

  2025

• Venue

  Journal of Forestry Science and Technology

• Publication date

  2025-11-15

• Fields of study

  Not labeled

• Identifiers
  DOI 10.55250/jo.vnuf.10.2.2025.031-039
• External record

  Open on Semantic Scholar

• Source metadata

  Semantic Scholar

• No claims are published for this paper.

• No concepts are published for this paper.

• MaxEnt Modeling of the Impacts of Human Activities and Climate Change on the Potential Distribution of Plantago in China

  2025cited by this paper
• Effectiveness and implications of spatial background restrictions on model performance and predictions: a special reference for Rattus species

  2025cited by this paper
• Development of a novel optimization modeling pipeline for range prediction of vectors with limited occurrence records in the Philippines: a bipartite approach

  2024cited by this paper
• Advances and Challenges in Species Ecological Niche Modeling: A Mixed Review

  2024cited by this paper
• MaxEnt and Marxan modeling to predict the potential habitat and priority planting areas of Coffea arabica in Yunnan, China under climate change scenario

  2024cited by this paper
• Understanding climate change effects on the potential distribution of an important pollinator species, Ceratina moerenhouti (Apidae: Ceratinini), in the Eastern Afromontane biodiversity hotspot, Kenya

  2023cited by this paper
• Integrating disparate survey data in species distribution models demonstrate the need for robust model evaluation

  2023cited by this paper
• MaxEnt brings comparable results when the input data are being completed; Model parameterization of four species distribution models

  2023cited by this paper
• Climate change-induced invasion risk of ecosystem disturbing alien plant species: An evaluation using species distribution modeling

  2022cited by this paper
• MaxEnt-based modeling of suitable habitat for rehabilitation of Podocarpus forest at landscape-scale

  2022cited by this paper
• Predictive performance of presence‐only species distribution models: a benchmark study with reproducible code

  2021cited by this paper
• Bioclimatic variables from precipitation and temperature records vs. remote sensing-based bioclimatic variables: Which side can perform better in species distribution modeling?

  2020cited by this paper
• A comparison between Ensemble and MaxEnt species distribution modelling approaches for conservation: A case study with Egyptian medicinal plants

  2020cited by this paper
• MaxEnt Modeling for Predicting the Current and Future Potential Geographical Distribution of Quercus libani Olivier

  2020cited by this paper
• Coexistence theory as a tool to understand biological invasions in species interaction networks: Implications for the study of novel ecosystems

  2019cited by this paper
• Modelling potential habitat for snow leopards (Panthera uncia) in Ladakh, India

  2019cited by this paper
• An introduction to the maximum entropy approach and its application to inference problems in biology

  2018cited by this paper
• Maxent modeling for predicting impacts of climate change on the potential distribution of Thuja sutchuenensis Franch., an extremely endangered conifer from southwestern China

  2017cited by this paper
• Molecular phylogeography and ecological niche modelling of a widespread herbaceous climber, Tetrastigma hemsleyanum (Vitaceae): insights into Plio-Pleistocene range dynamics of evergreen forest in subtropical China.

  2015cited by this paper
• Will climate change promote future invasions?

  2013cited by this paper
• A strict maximum likelihood explanation of MaxEnt, and some implications for distribution modelling

  2013cited by this paper
• The Effects of Sampling Bias and Model Complexity on the Predictive Performance of MaxEnt Species Distribution Models

  2013cited by this paper
• Evaluating the combined threat of climate change and biological invasions on endangered species.

  2013cited by this paper
• Population Expanding with the Phalanx Model and Lineages Split by Environmental Heterogeneity: A Case Study of Primula obconica in Subtropical China

  2012cited by this paper
• A statistical explanation of MaxEnt for ecologists

  2011cited by this paper
• Ecological niche modeling in Maxent: the importance of model complexity and the performance of model selection criteria.

  2011cited by this paper
• Modeling of species distributions with Maxent: new extensions and a comprehensive evaluation

  2008cited by this paper
• Prediction and validation of the potential global distribution of a problematic alien invasive species — the American bullfrog

  2007cited by this paper
• Maximum entropy modeling of species geographic distributions

  2006cited by this paper
• A maximum entropy approach to species distribution modeling

  2004cited by this paper
• Palaeovegetation of China: a pollen data‐based synthesis for the mid‐Holocene and last glacial maximum

  2000cited by this paper

• No citing papers are available for this paper.