基于maxen模型的中國白山國植物的潛在分布和適宜等級預(yù)測

中藥白牙白牙白牙白牙白牙白牙白牙干燥的葉子。具有胸悶、止吐、止咳、健胃止痛等功效。可用于氣滯胸痛、上腹痛、腹脹、嘔吐、惡心、感冒、咳嗽等疾病的治療。其主要活性成分為各種堿和酸酚（屠龍鵬飛等，1999；吳偉忠等，2000）。據(jù)文獻(xiàn)記載,太白米主要分布在我國秦巴山區(qū)和西南高山地區(qū),喜陰、多在冷杉、松樹林下或雜草中生長,一般依靠小鱗莖無性繁殖(胡本祥,2004)。近年來,隨著市場用藥量的激增和市場價(jià)格居高不下,經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)使藥農(nóng)無限制采挖,加之太白米自身繁殖緩慢,導(dǎo)致其野生資源瀕臨枯竭,已被列為珍稀瀕危保護(hù)植物(胡本祥,2007)。太白米藥材來源供應(yīng)不足,急需擴(kuò)大人工栽培來滿足日益增長的市場需求。因此,預(yù)測太白米的潛在分布區(qū)并進(jìn)行適宜性評價(jià),確定影響其分布和最適宜生長的主導(dǎo)環(huán)境因子,對于了解太白米資源的整體概況、實(shí)施太白米野生資源保護(hù)和在適生區(qū)推廣人工栽培具有十分重要的意義。目前廣泛應(yīng)用于物種潛在適生分布區(qū)預(yù)測研究的生態(tài)位模型主要有環(huán)境包絡(luò)(environmentalenvelope)、生態(tài)位因子分析(ecologicalnichefactoranalysis,ENFA)、最大熵模型(maximumentropy,MaxEnt)和基于遺傳算法的規(guī)則組合預(yù)測模型(geneticalgorithmforrule-setproduction,GARP)等(Ward,2007;Larsonetal.,2010;Naboutetal.,2010;Wangetal.,2010;Rubio&Acosta,2011;朱耿平等,2013)。1957年,Jaynes提出了最大熵(MaxEnt)理論,該理論認(rèn)為,在已知條件下,熵最大的事物最接近它的真實(shí)狀態(tài)(Phillipsetal.,2006)。研究表明,應(yīng)用MaxEnt模型預(yù)測物種的潛在分布區(qū),其結(jié)果要優(yōu)于同類的其他預(yù)測模型,特別是在物種分布數(shù)據(jù)不全的情況下,應(yīng)用MaxEnt模型預(yù)測能得到滿意的結(jié)果(馬松梅等,2010;郝朝運(yùn)等,2011;Robertoetal.,2011;Yangetal.,2013)。本文通過前期實(shí)地調(diào)查和檢索相關(guān)數(shù)字標(biāo)本館獲得太白米現(xiàn)存分布數(shù)據(jù),結(jié)合分布點(diǎn)的氣候因子和土壤環(huán)境數(shù)據(jù),利用MaxEnt和ArcGIS軟件,預(yù)測太白米在中國的潛在適生區(qū)分布并劃分適生區(qū)等級,綜合分析影響太白米潛在分布的主導(dǎo)環(huán)境因子,旨在為太白米的野生資源保護(hù)及在適生區(qū)開展人工栽培和推廣提供一定理論依據(jù)。1材料和方法1.1數(shù)據(jù)收集和分類1.1.1采樣數(shù)據(jù)1.1.2基于gis的土壤圖層土壤因子來自世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD,HarmonizedWorldSoilDatabasehttp://webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML/index.html?sb=1)。HWSD有超過16000個(gè)不同的土壤制圖單位,并且可以鏈接到統(tǒng)一的屬性數(shù)據(jù),基于GIS使用特定屬性字段,可以將土壤屬性數(shù)據(jù)和圖層鏈接起來,從而展現(xiàn)和查詢特定土壤參數(shù),提取相應(yīng)不同屬性的土壤圖層。本研究選擇與太白米生長密切相關(guān)的6個(gè)土壤因子,包括表層土壤容重(t-bden),pH值(t-ph),含沙量(t-sand),粘土含量(t-clay),有機(jī)碳含量(t-oc)和碎石百分比(t-gravel)(變量全稱見表2),圖層分辨率為30弧秒。1.1.30萬中國地圖和中國區(qū)劃地圖數(shù)據(jù)為從國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)網(wǎng)站(/)下載的1∶400萬中國地圖和中國行政區(qū)劃圖。1.2處理數(shù)據(jù)1.2.1氣候因子的相關(guān)分析由于各環(huán)境變量之間有一定的相關(guān)性,對環(huán)境變量進(jìn)行相關(guān)性分析后才可應(yīng)用于生態(tài)位模型(Neftalí,2011)。參照Yang等(2013)將獲得的28個(gè)氣候變量圖層進(jìn)行多重共線性分析(SPSS16.0)來檢驗(yàn)圖層之間的相關(guān)性,若2個(gè)氣候變量間的相關(guān)性>±0.8,那么只選擇1個(gè)變量選入模型,最終得到氣候因子10個(gè)環(huán)境變量(alt、bio1、bio3、bio4、bio12、bio15、prec1、prec7、tmax7、tmin1)(全稱見表2)。1.2.2環(huán)境因子權(quán)重的確定應(yīng)用MaxEnt軟件(3.3.3),參照Roberto等(2011)研究方法,采取測試集為分布點(diǎn)的25%,訓(xùn)練集為分布點(diǎn)的75%,在環(huán)境參數(shù)設(shè)置中開啟刀切法(Jackknife)來評價(jià)各環(huán)境因子的權(quán)重。1.2.3模型預(yù)測結(jié)果的精準(zhǔn)度采用受試者工作特征曲線(receiveroperatingcharacteristiccurve,ROC)與橫坐標(biāo)圍成的面積即AUC值來評價(jià)模型預(yù)測結(jié)果的精準(zhǔn)度,AUC值0.50~0.60為失敗,0.60~0.70為較差,0.70~0.80為一般,0.80~0.90為好,0.90~1.0為非常好,越接近1說明與隨機(jī)分布相距越遠(yuǎn),環(huán)境變量與預(yù)測的物種地理分布之間的相關(guān)性越大,即模型預(yù)測的結(jié)果越準(zhǔn)確(Hanley&Mcneil,1982)。2結(jié)果與分析2.1太、細(xì)、細(xì)區(qū)域潛在研究按上述方法在ArcGIS10.0中加載MaxEnt的運(yùn)算結(jié)果,將生成的柵格數(shù)據(jù)文件進(jìn)行重分類,按照適生指數(shù)P值從低到高將太白米潛在分布區(qū)依次分為4個(gè)等級:P<0.1為不適生區(qū);0.1≤P<0.3低適生區(qū);0.3≤P≤0.5為較適生區(qū);P>0.5為最適生區(qū)。經(jīng)空間分析模塊計(jì)算各生境分布面積,得出我國太白米潛在分布結(jié)果,對核心適宜分布區(qū)(包括較適生區(qū)和最適生區(qū))進(jìn)行提取并計(jì)算面積(表1)。結(jié)果表明,太白米在中國的潛在分布區(qū)面積較小,其中最適生區(qū)面積為114915km2,較適生區(qū)面積為207584km2,核心適宜分布區(qū)面積占全國陸地總面積的3.44%。比較太白米實(shí)際記錄點(diǎn)分布圖(圖1)和MaxEnt預(yù)測出的太白米核心適宜分布圖(圖2),可以看出,太白米標(biāo)本記錄的實(shí)際分布均位于潛在核心適宜分布區(qū),說明預(yù)測的潛在分布區(qū)與實(shí)際分布高度一致。由圖2可以看出,太白米的潛在分布區(qū)主要在我國西北(陜西中南部和甘肅南部)和西南(四川、云南和西藏)的部分地區(qū)。其中,最適宜區(qū)(適生指數(shù)>0.5)集中分布在陜西的秦嶺太白山地區(qū)和甘肅南部的隴南地區(qū),四川北部的阿壩藏族羌族自治州、中部的甘孜藏族自治州和南部的涼山彝族自治州地區(qū),云南西北部的迪慶藏族自治州、麗江地區(qū)和西藏東南部的林芝地區(qū)。由此可見,太白米在我國適宜生長區(qū)域狹窄,大多都在海拔較高的山區(qū),對生長環(huán)境要求苛刻。2.2auc值的診斷價(jià)值近年來,ROC曲線分析法在物種潛在分布預(yù)測模型評價(jià)中應(yīng)用越來越廣泛(Vanagas,2004;張穎等,2011)。一般認(rèn)為,AUC值為0.5~0.7時(shí)診斷價(jià)值較低,0.7~0.9時(shí)診斷價(jià)值中等,>0.9時(shí)診斷價(jià)值較高(Swets,1988)。按上述方法,建模并重復(fù)運(yùn)行100次后,得到的平均訓(xùn)練集AUC值為0.979,表明MaxEnt模型對太白米潛在分布區(qū)的預(yù)測結(jié)果非常好,可信度很高。2.3影響受限制區(qū)黃土南果原螯蝦環(huán)境因子刀切法常被用來分析各個(gè)環(huán)境因子對預(yù)測結(jié)果的影響程度,或用來確定影響物種分布的關(guān)鍵性環(huán)境因素(Peterson&Cohoon,1999)。根據(jù)刀切法分析得到的結(jié)果(圖4),計(jì)算參與模型建立的環(huán)境因子對最大熵模型的貢獻(xiàn)率(表2),可以判斷影響物種分布的主要環(huán)境因子。表2表明,影響太白米適生等級的主要環(huán)境因子依次為:年均降水量(38%)、海拔(32.1%)、1月最低溫(7.6%)、1月降水量(6.8%)、土壤pH(3.9%)。以上5個(gè)環(huán)境因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)88.4%。綜合分析表明,年均降水量和海拔是影響太白米分布的最主要的環(huán)境因子,其次是1月的氣候因子最低溫和平均降雨量,土壤pH值對太白米的分布亦有重要影響,但較海拔和氣候因素小。從ArcGIS模塊SpatialAnalistTools中提取各適宜等級生態(tài)位參數(shù),分別統(tǒng)計(jì)16個(gè)環(huán)境因子在4個(gè)不同適宜等級分布區(qū)的參數(shù)范圍(最小值-最大值)和平均數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差。結(jié)果表明(表3),在潛在分布區(qū)的不同適宜等級中,影響太白米分布的5個(gè)主導(dǎo)環(huán)境因子(bio12、alt、tmin1、prec1、t-ph)變化范圍呈現(xiàn)較為一致的變化趨勢:從不適宜區(qū)到最適宜區(qū),變化范圍逐漸縮小,標(biāo)準(zhǔn)差顯著降低(P<0.05),說明太白米對最適生區(qū)環(huán)境因子要求較高,各最適分布區(qū)影響太白米潛在分布的環(huán)境因子趨于一致。綜合分析表明,太白米最適宜生長在海拔2550m,年平均降水量在870mm,1月份降水量在5.3mm,1月份最低溫在-6.3℃,土壤pH為6.77的地區(qū)生長。這一結(jié)果可為太白米野生資源保護(hù)和人工種植區(qū)選擇及標(biāo)準(zhǔn)化栽培提供理論依據(jù)。3太白山太適生區(qū)環(huán)境條件分析近年來,隨著社會(huì)物質(zhì)文化生活水平的提高,綠色健康和回歸自然的價(jià)值觀開始深入人心,具有重要醫(yī)用價(jià)值的藥用植物資源日益引起關(guān)注。但是,中藥生產(chǎn)業(yè)的興起使得藥用植物的需求量急劇增加,這給本已脆弱的自然環(huán)境和野生資源造成了巨大壓力,尤其是藥用植物的生存環(huán)境急劇惡化。據(jù)文獻(xiàn)記載并結(jié)合實(shí)地調(diào)查發(fā)現(xiàn),太白米自然分布狹窄、生長緩慢而且繁殖系數(shù)低,導(dǎo)致太白米自然種群自我更新困難,加之亂采和過度采挖等人為破壞更是加劇了太白米野生資源的短缺,太白米遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場需求(胡本祥,2007)。因此,通過規(guī)劃太白米最適宜的野生資源保護(hù)區(qū)和人工栽培區(qū)來滿足太白米的市場需求,從根本上緩解對野生資源的壓力,是最行之有效的方法之一。應(yīng)用生態(tài)位模型預(yù)測珍稀瀕危物種的潛在分布區(qū),從而建立保護(hù)區(qū)或規(guī)劃人工栽培是目前常用的方法。MaxEnt模型以其簡單易行,預(yù)測準(zhǔn)確性高和可信度強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),自創(chuàng)建以來,已被大量用于許多物種的潛在分布預(yù)測和適宜性評價(jià)(郝朝運(yùn)等,2011;張穎等,2011;Yangetal.,2013)。本研究利用MaxEnt生態(tài)位模型和地理信息系統(tǒng)(ArcGIS)相結(jié)合,對珍稀瀕危和藥用價(jià)值高的藥用植物太白米進(jìn)行了潛在分布預(yù)測和適宜性評價(jià)。結(jié)果表明,太白米適宜生長區(qū)在我國的總面積為322499km2,其中最適生區(qū)(適生指數(shù)>0.5)主要集中分布在四川中北部的阿壩藏族羌族自治州和甘孜藏族自治州地區(qū),四川南部的涼山彝族自治州地區(qū),云南西北部的迪慶藏族自治州、麗江地區(qū)和西藏東南部的林芝地區(qū),陜西的秦嶺太白山地區(qū)和甘肅南部的隴南地區(qū)。可見,太白米對氣候與土壤等環(huán)境條件要求較為嚴(yán)格,最適生區(qū)和較適生區(qū)都主要集中在西北和西南的高海拔地區(qū),主要以東西走向橫跨陜西與甘肅的秦嶺山脈、南北走向穿越四川、云南和西藏的橫斷山脈以及東西走向的西藏喜馬拉雅山脈等地區(qū)為主。刀切法分析結(jié)果表明,海拔、年降水量、1月降水量、1月最低溫和土壤pH是影響太白米分布的主要環(huán)境因子。這與太白米為后熟種子植物,種子細(xì)小,發(fā)芽率低,主要依靠小鱗莖進(jìn)行無性繁殖密切相關(guān)。小鱗莖經(jīng)冬眠后,在地溫5~10℃和濕度適宜的條件下開始萌發(fā)(胡本祥,2004)。因此,最冷月的最低溫(即1月最低溫)直接影響太白米的小鱗莖能否安全過冬,極寒冷地區(qū)不適宜其生存。降水量主要通過影響土壤的濕度來影響太白米的萌發(fā)和生長。太白米生長過程中喜陰濕、怕干旱,所以海拔和年降水量成為影響太白米生長最主要的環(huán)境因子。土壤是植物固定生活的必備場所,在自然狀態(tài)下,既使氣溫、降水等氣候要素可以滿足太白米生長需求,土壤要素對其生長分布也具有一定的限制作用。預(yù)測結(jié)果表明,土壤pH對太白米適生等級的貢獻(xiàn)率達(dá)3.9%,最適生區(qū)土壤pH值為6.77。這與前期胡本祥等(2008)對太