Kenya is composed of diverse geographic regions and is heavily impacted by climatic variability. Habitat heterogeneity has led to a diverse number of plants and animals. Invasive species, however, threaten this biodiversity. This study mapped the current distribution of Acacia reficiens and Opuntia spp. using occurrence data, then applied a species distribution model to identify where suitable habitats occur under current and projected climatic scenarios under Representative Climate Pathways (R) 2.6 and 8.5. Occurrences of the two invasive plant species were sampled using an android-based application and a GPS (Global Positioning System) device. Predictor variables included: elevation, distance to streams and rivers, human population density, and vegetation indices (monthly Normalized Difference Vegetation Indices (NDVI) and Enhanced Vegetation Indices (EVI) derived from MODIS products 1-km spatial resolution). The mean of 25 replicates was used in identifying suitable habitats. We evaluated model performance using the average test AUC, mean testing omission rate metrics, and mean regularized training gain. The predictive models for both species performed better than random chance (p < 0.05). Mean test AUC values of 0.96 and 0.97 for A. reficiens and Opuntia spp. respectively, were achieved and their associated 95% confidence intervals showed the fitted models realized the high discriminative ability to differentiate optimal conditions for invasive plant species from random pseudo-absence points. The mean test AUC results for A. reficiens (0.97 ± 0.02) and Opuntia spp. (0.985 ± 0.01) were regarded as high. The models yielded moderate test gain values of 2.4 and 2.7, respectively. The model predictions show the distributions of A. reficiens and Opuntia spp. may increase under future climatic scenarios; with current extents estimated at 339,000 and 183,000 ha, respectively, with projected future spread reaching 732,800 and 206,900 ha, respectively, by 2070. Data on mapping, monitoring, and assessment of the invasive species can provide governments with insight into how the poor and vulnerable people are affected by the loss and degradation of biodiversity and ecosystems due to the spread of such species. This information is key in achieving the Sustainable Development Goals 15 (SDG) of the UN, aimed at the protection, restoration, and promotion of sustainable use of terrestrial ecosystems.

中文翻译：

---

模拟肯尼亚北部牧场的入侵植物物种

肯尼亚由不同的地理区域组成，受到气候变化的严重影响。栖息地的异质性导致了植物和动物的多样性。然而，入侵物种威胁着这种生物多样性。这项研究绘制了金合欢和仙人掌的当前分布图。使用发生数据，然后应用物种分布模型来确定在代表性气候路径 (R) 2.6 和 8.5 下当前和预计的气候情景下合适的栖息地出现的位置。使用基于 android 的应用程序和 GPS（全球定位系统）设备对两种入侵植物物种的出现进行了采样。预测变量包括：海拔、到溪流和河流的距离、人口密度、和植被指数（来自 MODIS 产品 1 公里空间分辨率的月度归一化植被指数 (NDVI) 和增强型植被指数 (EVI)）。25 次重复的平均值用于确定合适的栖息地。我们使用平均测试 AUC、平均测试遗漏率指标和平均正则化训练增益来评估模型性能。这两个物种的预测模型的表现优于随机机会（p < 0.05）。A. reficiens 和仙人掌属的平均测试 AUC 值为 0.96 和 0.97。分别达到了，并且它们相关的 95% 置信区间表明拟合模型实现了从随机伪缺失点区分入侵植物物种的最佳条件的高区分能力。A. reficiens (0.97 ± 0.02) 和仙人掌属的平均测试 AUC 结果。(0.985±0。01) 被认为是高的。这些模型分别产生了 2.4 和 2.7 的中等测试增益值。模型预测显示了 A. reficiens 和仙人掌属的分布。在未来的气候情景下可能会增加；目前的面积估计分别为 339,000 公顷和 183,000 公顷，预计到 2070 年，未来的扩展面积将分别达到 732,800 公顷和 206,900 公顷。有关入侵物种的测绘、监测和评估数据可以让政府深入了解贫困和弱势群体如何由于此类物种的扩散，人们受到生物多样性和生态系统丧失和退化的影响。这些信息是实现联合国可持续发展目标 15 (SDG) 的关键，旨在保护、恢复和促进陆地生态系统的可持续利用。这些模型分别产生了 2.4 和 2.7 的中等测试增益值。模型预测显示了 A. reficiens 和仙人掌属的分布。在未来的气候情景下可能会增加；目前的面积估计分别为 339,000 公顷和 183,000 公顷，预计到 2070 年，未来的扩展面积将分别达到 732,800 公顷和 206,900 公顷。有关入侵物种的测绘、监测和评估数据可以让政府深入了解贫困和弱势群体如何由于此类物种的扩散，人们受到生物多样性和生态系统丧失和退化的影响。这些信息是实现联合国可持续发展目标 15 (SDG) 的关键，旨在保护、恢复和促进陆地生态系统的可持续利用。这些模型分别产生了 2.4 和 2.7 的中等测试增益值。模型预测显示了 A. reficiens 和仙人掌属的分布。在未来的气候情景下可能会增加；目前的面积估计分别为 339,000 公顷和 183,000 公顷，预计到 2070 年，未来的扩展面积将分别达到 732,800 公顷和 206,900 公顷。有关入侵物种的测绘、监测和评估数据可以让政府深入了解贫困和弱势群体如何由于此类物种的扩散，人们受到生物多样性和生态系统丧失和退化的影响。这些信息是实现联合国可持续发展目标 15 (SDG) 的关键，旨在保护、恢复和促进陆地生态系统的可持续利用。模型预测显示了 A. reficiens 和仙人掌属的分布。在未来的气候情景下可能会增加；目前的面积估计分别为 339,000 公顷和 183,000 公顷，预计到 2070 年，未来的扩展面积将分别达到 732,800 公顷和 206,900 公顷。有关入侵物种的测绘、监测和评估数据可以让政府深入了解贫困和弱势群体如何由于此类物种的扩散，人们受到生物多样性和生态系统丧失和退化的影响。这些信息是实现联合国可持续发展目标 15 (SDG) 的关键，旨在保护、恢复和促进陆地生态系统的可持续利用。模型预测显示了 A. reficiens 和仙人掌属的分布。在未来的气候情景下可能会增加；目前的面积估计分别为 339,000 公顷和 183,000 公顷，预计到 2070 年，未来的扩展面积将分别达到 732,800 公顷和 206,900 公顷。有关入侵物种的测绘、监测和评估数据可以让政府深入了解贫困和弱势群体如何由于此类物种的扩散，人们受到生物多样性和生态系统丧失和退化的影响。这些信息是实现联合国可持续发展目标 15 (SDG) 的关键，旨在保护、恢复和促进陆地生态系统的可持续利用。目前的面积估计分别为 339,000 公顷和 183,000 公顷，预计到 2070 年，未来的扩展面积将分别达到 732,800 公顷和 206,900 公顷。有关入侵物种的测绘、监测和评估数据可以让政府深入了解贫困和弱势群体如何由于此类物种的扩散，人们受到生物多样性和生态系统丧失和退化的影响。这些信息是实现联合国可持续发展目标 15 (SDG) 的关键，旨在保护、恢复和促进陆地生态系统的可持续利用。目前的面积估计分别为 339,000 公顷和 183,000 公顷，预计到 2070 年，未来的扩展面积将分别达到 732,800 公顷和 206,900 公顷。有关入侵物种的测绘、监测和评估数据可以让政府深入了解贫困和弱势群体如何由于此类物种的扩散，人们受到生物多样性和生态系统丧失和退化的影响。这些信息是实现联合国可持续发展目标 15 (SDG) 的关键，旨在保护、恢复和促进陆地生态系统的可持续利用。入侵物种的评估可以让政府深入了解贫困和脆弱人群如何因此类物种的传播而受到生物多样性和生态系统丧失和退化的影响。这些信息是实现联合国可持续发展目标 15 (SDG) 的关键，旨在保护、恢复和促进陆地生态系统的可持续利用。入侵物种的评估可以让政府深入了解贫困和脆弱人群如何因此类物种的传播而受到生物多样性和生态系统丧失和退化的影响。这些信息是实现联合国可持续发展目标 15 (SDG) 的关键，旨在保护、恢复和促进陆地生态系统的可持续利用。