萬(wàn)基中　王春晶　韓士杰等

摘要：預(yù)測(cè)物種潛在地理分布在保護(hù)生物學(xué)中發(fā)揮著重要的作用。利用影響物種分布的環(huán)境因子，通過(guò)GIS和Maxent模擬南方紅豆杉的潛在地理分布，結(jié)合Google Earth對(duì)其潛在地理分布進(jìn)行觀測(cè)，并針對(duì)涉及到物種潛在分布區(qū)的?。ㄗ灾螀^(qū)）和保護(hù)區(qū)進(jìn)行有效分析，評(píng)價(jià)這些地區(qū)對(duì)南方紅豆杉的保護(hù)能力。經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，南方紅豆杉的潛在地理分布區(qū)主要在我國(guó)華南大部分地區(qū)，西南地區(qū)有少量分布。浙江和湖南兩省潛在地理分布面積較大，其中湖南省南方紅豆杉較多分布在保護(hù)區(qū)內(nèi)。通過(guò)總結(jié)過(guò)去的相關(guān)研究，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行GIS分析，豐富其內(nèi)容，特別是在野生瀕危植物保護(hù)方面。

關(guān)鍵詞：Maxent；GIS；南方紅豆杉；保護(hù)區(qū)；Google Earth；潛在地理分布

中圖分類號(hào)： S127 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)：1002-1302（2014）07-0349-03

收稿日期：2013-10-29

基金項(xiàng)目：東北森林植物種質(zhì)資源專項(xiàng)調(diào)查（編號(hào)：SB2007FY001）。

作者簡(jiǎn)介：萬(wàn)基中（1988—），男，碩士，從事基于GIS的野生植物保護(hù)與利用。E-mail：yw229628927@163.com。

通信作者：于景華，副教授，碩士生導(dǎo)師，從事野生植物保護(hù)與利用。E-mail：yujinghua508@163.com。南方紅豆杉屬于紅豆杉科、紅豆杉屬常綠喬木，是我國(guó)特有一級(jí)保護(hù)瀕危植物，主要分布于長(zhǎng)江流域、南嶺山脈及其以南各省的山地中，是集觀賞、藥用和材用為一體的重要資源植物。如今，南方紅豆杉的保護(hù)形勢(shì)已迫在眉睫[1]。目前，地理信息系統(tǒng)（GIS）已經(jīng)為野生瀕危植物保護(hù)提供了良好的分析環(huán)境。利用物種分布模型模擬物種潛在地理分布又成為保護(hù)瀕危物種必不可少的手段[2]，殷曉潔等對(duì)遼東櫟和蒙古櫟的潛在地理分布及其影響因子進(jìn)行了模擬，但只分析了分布地區(qū)和氣候影響的閾值，沒(méi)有對(duì)其分布的省（自治區(qū)）和保護(hù)區(qū)進(jìn)行評(píng)估[3-4]。本文通過(guò)Maxent模型與GIS相結(jié)合的手段[5]，利用物種分布區(qū)和生長(zhǎng)環(huán)境模擬南方紅豆杉潛在地理分布，探討影響分布的因素，探究瀕危物種的潛在地理分布及其保護(hù)建議[6-7]。GIS和Google Earth相結(jié)合，提取南方紅豆杉在各個(gè)省市和保護(hù)區(qū)的潛在地理分布信息，進(jìn)一步了解南方紅豆杉潛在生境的情況，討論分布熱點(diǎn)的省份和保護(hù)區(qū)，為未來(lái)植物區(qū)系調(diào)查、野生植物科學(xué)管理、生物多樣性及其資源保護(hù)提供了參考依據(jù)。

1材料與方法

1.1物種分布數(shù)據(jù)采集

南方紅豆杉分布數(shù)據(jù)主要從以下4個(gè)途徑獲得：（1）中國(guó)科學(xué)院植物研究所標(biāo)本館提供的標(biāo)本資料，102條；（2）各地方植物志的南方紅豆杉分布資料，147條；（3）GBIF數(shù)據(jù)庫(kù)（http：//www.gbif.org/），7條；（4）中國(guó)知網(wǎng)（http：//www.cnki.net/）查到相關(guān)文獻(xiàn)，159條[8]。通過(guò)Google Earth和Arcgis10.0軟件提取上述4個(gè)資料源的各個(gè)地區(qū)幾何中心點(diǎn)坐標(biāo)，輸入至Excel，保存成CSV格式，剔除極其相似的地理數(shù)據(jù)，保證并且每個(gè)分布點(diǎn)都有確切的經(jīng)緯度，最終得到南方紅豆杉的分布點(diǎn)共384個(gè)。物種分布點(diǎn)基于的中國(guó)矢量地圖為1 ∶400萬(wàn)，來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)（http：//ngcc.sbsm.gov.cn/），中國(guó)保護(hù)區(qū)地圖下載于www.wdpa.org。

1.2環(huán)境因子數(shù)據(jù)獲取

地上環(huán)境因子數(shù)據(jù)主要是氣候數(shù)據(jù)。氣候數(shù)據(jù)主要下載于Worldclim免費(fèi)提供的生物數(shù)據(jù)（www.worldclim.org），下載19個(gè)影響生物分布的氣候因子作為地上環(huán)境因子數(shù)據(jù)，分辨率為2.5 arcmin，這些數(shù)據(jù)主要是溫度和降水指標(biāo)。地下部分?jǐn)?shù)據(jù)主要是土壤性質(zhì)數(shù)據(jù)，來(lái)自于聯(lián)合國(guó)糧食與農(nóng)業(yè)組織（www.fao.org）。上述環(huán)境因子見(jiàn)表1。

1.3軟件來(lái)源

Arcgis 10.0由美國(guó)ESRI公司開(kāi)發(fā)；Diva-gis由http：//www.diva-gis.org/免費(fèi)下載；Maxent 3.3.3e由http：//www.cs.princeton.edu/～schapire/maxent/免費(fèi)下載；Google Earth由美國(guó)谷歌公司開(kāi)發(fā)。

1.4研究方法

Maxent模型是以最大熵理論為基礎(chǔ)，根據(jù)物種存在信息，從符合條件的分布信息中選擇熵最大的分布區(qū)域，作為模擬的最優(yōu)分布，進(jìn)而建立潛在地理分布圖層將南方紅豆杉分布記錄數(shù)據(jù)（CSV格式）和環(huán)境變量數(shù)據(jù)（ASCⅡ格式）導(dǎo)入Maxent軟件中，隨機(jī)選擇75%的分布點(diǎn)作為訓(xùn)練子集（隨機(jī)抽取整個(gè)數(shù)據(jù)的75%作為訓(xùn)練子集），來(lái)獲取建立最大熵模型的參數(shù)，25%作為測(cè)試子集（余下的25%），用來(lái)驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。環(huán)境參數(shù)中設(shè)置為獲取刀切法來(lái)獲得每個(gè)環(huán)境因子的重要性，其他參數(shù)為軟件默認(rèn)參數(shù)。我們將適應(yīng)區(qū)分為4個(gè)梯度：不分布區(qū)（0～0.25），較差分布區(qū)（0.25～0.5），適宜分布區(qū)（0.5～0.75），最佳分布區(qū)（0.75～1）。通常采用接受者操作特性曲線（ROC）分析法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途龋琑OC曲線下的面積（AUC）值的大小來(lái)判斷模型的準(zhǔn)確度。AUC值的評(píng)表1環(huán)境變量

氣候變量因子說(shuō)明土壤變量因子說(shuō)明Bio1年平均氣溫Nutrient availability養(yǎng)分有效性Bio2晝夜溫差均值Nutrient retention capacity營(yíng)養(yǎng)保留能力Bio3晝夜溫差與年溫差比值Oxygen availability to roots對(duì)根的可用供氧量Bio4溫度變化方差Rooting conditions生根條件Bio5最熱月份最高溫Toxicity毒性Bio6最冷月份最低溫Workability機(jī)械適應(yīng)率Bio7年溫度變化范圍Excess salts鹽堿性Bio8最濕季度平均溫度Bio9最干季度平均溫度Bio10最熱季度平均溫度Bio11最冷季度平均溫度Bio12年平均降水Bio13最濕月份降水Bio14最干月份降水Bio15降水變化方差Bio16最濕季度降水Bio17最干季度降水Bio18最熱季度平均降水Bio19最冷季度平均降水endprint

估一般標(biāo)準(zhǔn)為：預(yù)測(cè)較差（0.5～0.6），預(yù)測(cè)一般（0.6～07），預(yù)測(cè)較準(zhǔn)確（0.7～0.8），預(yù)測(cè)很準(zhǔn)確（0.8～0.9），預(yù)測(cè)極準(zhǔn)確（0.9～1）[5]。

通過(guò)Arcgis10.0空間分析模塊進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計(jì)，分別提取各省市和保護(hù)區(qū)南方紅豆杉的潛在地理分布數(shù)據(jù)，將Maxent所得到ASCⅡ文件通過(guò)Diva-gis軟件輸出為Google Earth支持的KMZ文件，通過(guò)Google Earth分析潛在地理分布的真實(shí)情況。

2結(jié)果與分析

2.1潛在地理分布預(yù)測(cè)結(jié)果

本次模型的訓(xùn)練AUC=0.969，測(cè)試AUC=0.965，表明預(yù)測(cè)效果理想[3-4]。由圖1、圖2可知，南方紅豆杉廣泛分布于中國(guó)的中南部，最佳分布區(qū)面積浙江省最大，福建省次之，安徽、重慶、廣西、湖北、江西和湖南等?。▍^(qū)）較??；適宜分布區(qū)面積湖南省最大，江西、福建、浙江較大，四川、貴州、陜西、安徽、重慶、廣東、廣西、湖北、浙江、福建等省（區(qū)）次之，云南、臺(tái)灣、甘肅等省份最小。這與我國(guó)南部較大面積的潛在地理分布相比，我國(guó)實(shí)際保護(hù)區(qū)的保護(hù)面積顯得明顯不足，如浙江省只有鳳陽(yáng)山、烏巖嶺、九龍山3個(gè)保護(hù)區(qū)覆蓋了南方紅豆杉潛在地理分布，保護(hù)面積僅351.31 km2，這與浙江省最佳分區(qū)面積相差很大；湖南省保護(hù)區(qū)沒(méi)有覆蓋最佳分布區(qū)，但有大面積的適宜分布區(qū)，張家界、索溪峪、永州都、八大公山共覆蓋 5 010.79 km2 的適宜分布區(qū)，尤其張家界，覆蓋了 3 254.24 km2 適宜分布區(qū)，這些都為保護(hù)野生南方紅豆杉創(chuàng)造了有利的條件，此外安徽的清涼峰和廣西的貓兒山也有最佳分布區(qū)覆蓋（圖1）。

Google Earth可以清晰地看出南方紅豆杉潛在地理分布的真實(shí)情況。圖3-a表示潛在分布區(qū)由沿海地區(qū)向內(nèi)陸地區(qū)延伸，南方紅豆杉的適應(yīng)性有逐漸減小的趨勢(shì)。從圖3-b

可以看出，南方紅豆杉潛在分布區(qū)在浙江省的地形條件，這給我們選擇遷地就地保護(hù)和人工培育選址提供了有效的借鑒；利用Google Earth可以對(duì)物種潛在地理分布進(jìn)行更加細(xì)致的模擬，甚至可以對(duì)小地區(qū)的生境破碎化的現(xiàn)象進(jìn)行討論。圖3（3）表示，最佳分布區(qū)并不是十分連貫，有生境破碎化的現(xiàn)象。從圖3我們觀察到南方紅豆杉潛在地理分布區(qū)與不分布地區(qū)的交錯(cuò)地帶情況十分復(fù)雜。

2.2影響潛在地理分布環(huán)境因子分析

Maxent的刀切法可以對(duì)每一個(gè)環(huán)境因子應(yīng)用刀切法分析，判斷不同環(huán)境因子對(duì)南方紅豆杉潛在地理分布的影響。地下部分對(duì)物種潛在地理分布的影響效果并不是特別理想，地上部分，影響效果十分明顯，其中最冷季度平均溫度、最冷月份最低溫度、最干季度平均溫度對(duì)潛在地理分布有較為明顯的作用。根據(jù)Maxent結(jié)果，當(dāng)最冷月份的最低溫度、最干季節(jié)平均溫度、最冷季度平均溫度分別達(dá)到0、10、8 ℃時(shí)，存在南方紅豆杉的概率越大，說(shuō)明對(duì)其潛在地理分布影響最大。

3結(jié)論與討論

利用GIS的定量分析，使評(píng)價(jià)過(guò)程更加系統(tǒng)化、立體化[1-3]。我們使用GIS中的空間分析技術(shù)，對(duì)南方紅豆杉的潛在地理分布信息進(jìn)行了有效的提取，再通過(guò)Google Earth進(jìn)行展示，使其研究結(jié)果更加真實(shí)。將GIS與Maxent結(jié)合起來(lái)，對(duì)于我國(guó)過(guò)去相關(guān)研究來(lái)說(shuō)，是一個(gè)很好的補(bǔ)充，特別是應(yīng)用于野生瀕危植物保護(hù)方面[6]。從圖1可以看出，通過(guò)Maxent模擬所得的南方紅豆杉潛在地理分布，南方紅豆杉主要集中在我國(guó)華南和西南部分?。ㄗ灾螀^(qū)），其中浙江省最佳分布區(qū)的覆蓋面積最大，湖南省適宜分布區(qū)面積最大（圖2），以這兩個(gè)省為主，可以加強(qiáng)省內(nèi)南方紅豆杉人工種植，使其經(jīng)濟(jì)價(jià)值最大化。對(duì)于野生南方紅豆杉的保護(hù)，浙江省已有大面積南方紅豆杉繁育基地，其他地區(qū)可以借鑒學(xué)習(xí)。從對(duì)重點(diǎn)保護(hù)區(qū)的分析來(lái)看，我們發(fā)現(xiàn)針對(duì)南方紅豆杉地理分布的保護(hù)區(qū)很少，只有張家界、索溪峪、永州都、八大公山、鳳陽(yáng)山、烏巖嶺、九龍山等幾處能達(dá)到保護(hù)南方紅豆杉的目的，這和我們龐大的保護(hù)區(qū)體系相比較，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠（圖1）。所以，為南方紅豆杉建立有效的保護(hù)地，可以作為未來(lái)的研究方向。這不僅可以應(yīng)用于南方紅豆杉的保護(hù)，更可以應(yīng)用在保護(hù)其他瀕危植物上。

影響南方紅豆杉分布的因素主要是氣候因素，所以，我們不論是進(jìn)行就地保護(hù)還是遷地保護(hù)，首先要對(duì)當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件進(jìn)行監(jiān)測(cè)。對(duì)于最佳分布區(qū)和適宜分布區(qū)，我們需要在部

分地區(qū)劃分保護(hù)小區(qū)，進(jìn)行有效的就地保護(hù)，不僅如此，這些地區(qū)也是遷地保護(hù)的適宜地區(qū)[1，6-8]。我們需要擴(kuò)大其保護(hù)區(qū)的面積，使南方紅豆杉的各個(gè)種群連接起來(lái)，促進(jìn)其種間交流，避免生境破碎化對(duì)南方紅豆杉種群造成的不利影響，增加其種群的穩(wěn)定性[7-8]。對(duì)于遷地保護(hù)來(lái)說(shuō)，基本可以運(yùn)用本研究的方法，利用Google Earth對(duì)潛在地理分布進(jìn)行初步評(píng)估，將遷地保護(hù)的區(qū)域劃分到適宜區(qū)域（圖3）。由于Maxent模擬出來(lái)的結(jié)果是針對(duì)大尺的我國(guó)地區(qū)，如果單純從圖層中來(lái)進(jìn)行劃分，未免過(guò)于草率。本研究改進(jìn)了過(guò)去我國(guó)對(duì)于潛在分布的研究成果，利用GIS和Google Earth相結(jié)合的方法對(duì)潛在地理分布地區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)估。

參考文獻(xiàn)：

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估一般標(biāo)準(zhǔn)為：預(yù)測(cè)較差（0.5～0.6），預(yù)測(cè)一般（0.6～07），預(yù)測(cè)較準(zhǔn)確（0.7～0.8），預(yù)測(cè)很準(zhǔn)確（0.8～0.9），預(yù)測(cè)極準(zhǔn)確（0.9～1）[5]。

通過(guò)Arcgis10.0空間分析模塊進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計(jì)，分別提取各省市和保護(hù)區(qū)南方紅豆杉的潛在地理分布數(shù)據(jù)，將Maxent所得到ASCⅡ文件通過(guò)Diva-gis軟件輸出為Google Earth支持的KMZ文件，通過(guò)Google Earth分析潛在地理分布的真實(shí)情況。

2結(jié)果與分析

2.1潛在地理分布預(yù)測(cè)結(jié)果

本次模型的訓(xùn)練AUC=0.969，測(cè)試AUC=0.965，表明預(yù)測(cè)效果理想[3-4]。由圖1、圖2可知，南方紅豆杉廣泛分布于中國(guó)的中南部，最佳分布區(qū)面積浙江省最大，福建省次之，安徽、重慶、廣西、湖北、江西和湖南等省（區(qū)）較??；適宜分布區(qū)面積湖南省最大，江西、福建、浙江較大，四川、貴州、陜西、安徽、重慶、廣東、廣西、湖北、浙江、福建等?。▍^(qū)）次之，云南、臺(tái)灣、甘肅等省份最小。這與我國(guó)南部較大面積的潛在地理分布相比，我國(guó)實(shí)際保護(hù)區(qū)的保護(hù)面積顯得明顯不足，如浙江省只有鳳陽(yáng)山、烏巖嶺、九龍山3個(gè)保護(hù)區(qū)覆蓋了南方紅豆杉潛在地理分布，保護(hù)面積僅351.31 km2，這與浙江省最佳分區(qū)面積相差很大；湖南省保護(hù)區(qū)沒(méi)有覆蓋最佳分布區(qū)，但有大面積的適宜分布區(qū)，張家界、索溪峪、永州都、八大公山共覆蓋 5 010.79 km2 的適宜分布區(qū)，尤其張家界，覆蓋了 3 254.24 km2 適宜分布區(qū)，這些都為保護(hù)野生南方紅豆杉創(chuàng)造了有利的條件，此外安徽的清涼峰和廣西的貓兒山也有最佳分布區(qū)覆蓋（圖1）。

Google Earth可以清晰地看出南方紅豆杉潛在地理分布的真實(shí)情況。圖3-a表示潛在分布區(qū)由沿海地區(qū)向內(nèi)陸地區(qū)延伸，南方紅豆杉的適應(yīng)性有逐漸減小的趨勢(shì)。從圖3-b

可以看出，南方紅豆杉潛在分布區(qū)在浙江省的地形條件，這給我們選擇遷地就地保護(hù)和人工培育選址提供了有效的借鑒；利用Google Earth可以對(duì)物種潛在地理分布進(jìn)行更加細(xì)致的模擬，甚至可以對(duì)小地區(qū)的生境破碎化的現(xiàn)象進(jìn)行討論。圖3（3）表示，最佳分布區(qū)并不是十分連貫，有生境破碎化的現(xiàn)象。從圖3我們觀察到南方紅豆杉潛在地理分布區(qū)與不分布地區(qū)的交錯(cuò)地帶情況十分復(fù)雜。

2.2影響潛在地理分布環(huán)境因子分析

Maxent的刀切法可以對(duì)每一個(gè)環(huán)境因子應(yīng)用刀切法分析，判斷不同環(huán)境因子對(duì)南方紅豆杉潛在地理分布的影響。地下部分對(duì)物種潛在地理分布的影響效果并不是特別理想，地上部分，影響效果十分明顯，其中最冷季度平均溫度、最冷月份最低溫度、最干季度平均溫度對(duì)潛在地理分布有較為明顯的作用。根據(jù)Maxent結(jié)果，當(dāng)最冷月份的最低溫度、最干季節(jié)平均溫度、最冷季度平均溫度分別達(dá)到0、10、8 ℃時(shí)，存在南方紅豆杉的概率越大，說(shuō)明對(duì)其潛在地理分布影響最大。

3結(jié)論與討論

利用GIS的定量分析，使評(píng)價(jià)過(guò)程更加系統(tǒng)化、立體化[1-3]。我們使用GIS中的空間分析技術(shù)，對(duì)南方紅豆杉的潛在地理分布信息進(jìn)行了有效的提取，再通過(guò)Google Earth進(jìn)行展示，使其研究結(jié)果更加真實(shí)。將GIS與Maxent結(jié)合起來(lái)，對(duì)于我國(guó)過(guò)去相關(guān)研究來(lái)說(shuō)，是一個(gè)很好的補(bǔ)充，特別是應(yīng)用于野生瀕危植物保護(hù)方面[6]。從圖1可以看出，通過(guò)Maxent模擬所得的南方紅豆杉潛在地理分布，南方紅豆杉主要集中在我國(guó)華南和西南部分?。ㄗ灾螀^(qū)），其中浙江省最佳分布區(qū)的覆蓋面積最大，湖南省適宜分布區(qū)面積最大（圖2），以這兩個(gè)省為主，可以加強(qiáng)省內(nèi)南方紅豆杉人工種植，使其經(jīng)濟(jì)價(jià)值最大化。對(duì)于野生南方紅豆杉的保護(hù)，浙江省已有大面積南方紅豆杉繁育基地，其他地區(qū)可以借鑒學(xué)習(xí)。從對(duì)重點(diǎn)保護(hù)區(qū)的分析來(lái)看，我們發(fā)現(xiàn)針對(duì)南方紅豆杉地理分布的保護(hù)區(qū)很少，只有張家界、索溪峪、永州都、八大公山、鳳陽(yáng)山、烏巖嶺、九龍山等幾處能達(dá)到保護(hù)南方紅豆杉的目的，這和我們龐大的保護(hù)區(qū)體系相比較，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠（圖1）。所以，為南方紅豆杉建立有效的保護(hù)地，可以作為未來(lái)的研究方向。這不僅可以應(yīng)用于南方紅豆杉的保護(hù)，更可以應(yīng)用在保護(hù)其他瀕危植物上。

影響南方紅豆杉分布的因素主要是氣候因素，所以，我們不論是進(jìn)行就地保護(hù)還是遷地保護(hù)，首先要對(duì)當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件進(jìn)行監(jiān)測(cè)。對(duì)于最佳分布區(qū)和適宜分布區(qū)，我們需要在部

分地區(qū)劃分保護(hù)小區(qū)，進(jìn)行有效的就地保護(hù)，不僅如此，這些地區(qū)也是遷地保護(hù)的適宜地區(qū)[1，6-8]。我們需要擴(kuò)大其保護(hù)區(qū)的面積，使南方紅豆杉的各個(gè)種群連接起來(lái)，促進(jìn)其種間交流，避免生境破碎化對(duì)南方紅豆杉種群造成的不利影響，增加其種群的穩(wěn)定性[7-8]。對(duì)于遷地保護(hù)來(lái)說(shuō)，基本可以運(yùn)用本研究的方法，利用Google Earth對(duì)潛在地理分布進(jìn)行初步評(píng)估，將遷地保護(hù)的區(qū)域劃分到適宜區(qū)域（圖3）。由于Maxent模擬出來(lái)的結(jié)果是針對(duì)大尺的我國(guó)地區(qū)，如果單純從圖層中來(lái)進(jìn)行劃分，未免過(guò)于草率。本研究改進(jìn)了過(guò)去我國(guó)對(duì)于潛在分布的研究成果，利用GIS和Google Earth相結(jié)合的方法對(duì)潛在地理分布地區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)估。

參考文獻(xiàn)：

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估一般標(biāo)準(zhǔn)為：預(yù)測(cè)較差（0.5～0.6），預(yù)測(cè)一般（0.6～07），預(yù)測(cè)較準(zhǔn)確（0.7～0.8），預(yù)測(cè)很準(zhǔn)確（0.8～0.9），預(yù)測(cè)極準(zhǔn)確（0.9～1）[5]。

通過(guò)Arcgis10.0空間分析模塊進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計(jì)，分別提取各省市和保護(hù)區(qū)南方紅豆杉的潛在地理分布數(shù)據(jù)，將Maxent所得到ASCⅡ文件通過(guò)Diva-gis軟件輸出為Google Earth支持的KMZ文件，通過(guò)Google Earth分析潛在地理分布的真實(shí)情況。

2結(jié)果與分析

2.1潛在地理分布預(yù)測(cè)結(jié)果

本次模型的訓(xùn)練AUC=0.969，測(cè)試AUC=0.965，表明預(yù)測(cè)效果理想[3-4]。由圖1、圖2可知，南方紅豆杉廣泛分布于中國(guó)的中南部，最佳分布區(qū)面積浙江省最大，福建省次之，安徽、重慶、廣西、湖北、江西和湖南等?。▍^(qū)）較小；適宜分布區(qū)面積湖南省最大，江西、福建、浙江較大，四川、貴州、陜西、安徽、重慶、廣東、廣西、湖北、浙江、福建等?。▍^(qū)）次之，云南、臺(tái)灣、甘肅等省份最小。這與我國(guó)南部較大面積的潛在地理分布相比，我國(guó)實(shí)際保護(hù)區(qū)的保護(hù)面積顯得明顯不足，如浙江省只有鳳陽(yáng)山、烏巖嶺、九龍山3個(gè)保護(hù)區(qū)覆蓋了南方紅豆杉潛在地理分布，保護(hù)面積僅351.31 km2，這與浙江省最佳分區(qū)面積相差很大；湖南省保護(hù)區(qū)沒(méi)有覆蓋最佳分布區(qū)，但有大面積的適宜分布區(qū)，張家界、索溪峪、永州都、八大公山共覆蓋 5 010.79 km2 的適宜分布區(qū)，尤其張家界，覆蓋了 3 254.24 km2 適宜分布區(qū)，這些都為保護(hù)野生南方紅豆杉創(chuàng)造了有利的條件，此外安徽的清涼峰和廣西的貓兒山也有最佳分布區(qū)覆蓋（圖1）。

Google Earth可以清晰地看出南方紅豆杉潛在地理分布的真實(shí)情況。圖3-a表示潛在分布區(qū)由沿海地區(qū)向內(nèi)陸地區(qū)延伸，南方紅豆杉的適應(yīng)性有逐漸減小的趨勢(shì)。從圖3-b

可以看出，南方紅豆杉潛在分布區(qū)在浙江省的地形條件，這給我們選擇遷地就地保護(hù)和人工培育選址提供了有效的借鑒；利用Google Earth可以對(duì)物種潛在地理分布進(jìn)行更加細(xì)致的模擬，甚至可以對(duì)小地區(qū)的生境破碎化的現(xiàn)象進(jìn)行討論。圖3（3）表示，最佳分布區(qū)并不是十分連貫，有生境破碎化的現(xiàn)象。從圖3我們觀察到南方紅豆杉潛在地理分布區(qū)與不分布地區(qū)的交錯(cuò)地帶情況十分復(fù)雜。

2.2影響潛在地理分布環(huán)境因子分析

Maxent的刀切法可以對(duì)每一個(gè)環(huán)境因子應(yīng)用刀切法分析，判斷不同環(huán)境因子對(duì)南方紅豆杉潛在地理分布的影響。地下部分對(duì)物種潛在地理分布的影響效果并不是特別理想，地上部分，影響效果十分明顯，其中最冷季度平均溫度、最冷月份最低溫度、最干季度平均溫度對(duì)潛在地理分布有較為明顯的作用。根據(jù)Maxent結(jié)果，當(dāng)最冷月份的最低溫度、最干季節(jié)平均溫度、最冷季度平均溫度分別達(dá)到0、10、8 ℃時(shí)，存在南方紅豆杉的概率越大，說(shuō)明對(duì)其潛在地理分布影響最大。

3結(jié)論與討論

利用GIS的定量分析，使評(píng)價(jià)過(guò)程更加系統(tǒng)化、立體化[1-3]。我們使用GIS中的空間分析技術(shù)，對(duì)南方紅豆杉的潛在地理分布信息進(jìn)行了有效的提取，再通過(guò)Google Earth進(jìn)行展示，使其研究結(jié)果更加真實(shí)。將GIS與Maxent結(jié)合起來(lái)，對(duì)于我國(guó)過(guò)去相關(guān)研究來(lái)說(shuō)，是一個(gè)很好的補(bǔ)充，特別是應(yīng)用于野生瀕危植物保護(hù)方面[6]。從圖1可以看出，通過(guò)Maxent模擬所得的南方紅豆杉潛在地理分布，南方紅豆杉主要集中在我國(guó)華南和西南部分省（自治區(qū)），其中浙江省最佳分布區(qū)的覆蓋面積最大，湖南省適宜分布區(qū)面積最大（圖2），以這兩個(gè)省為主，可以加強(qiáng)省內(nèi)南方紅豆杉人工種植，使其經(jīng)濟(jì)價(jià)值最大化。對(duì)于野生南方紅豆杉的保護(hù)，浙江省已有大面積南方紅豆杉繁育基地，其他地區(qū)可以借鑒學(xué)習(xí)。從對(duì)重點(diǎn)保護(hù)區(qū)的分析來(lái)看，我們發(fā)現(xiàn)針對(duì)南方紅豆杉地理分布的保護(hù)區(qū)很少，只有張家界、索溪峪、永州都、八大公山、鳳陽(yáng)山、烏巖嶺、九龍山等幾處能達(dá)到保護(hù)南方紅豆杉的目的，這和我們龐大的保護(hù)區(qū)體系相比較，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠（圖1）。所以，為南方紅豆杉建立有效的保護(hù)地，可以作為未來(lái)的研究方向。這不僅可以應(yīng)用于南方紅豆杉的保護(hù)，更可以應(yīng)用在保護(hù)其他瀕危植物上。

影響南方紅豆杉分布的因素主要是氣候因素，所以，我們不論是進(jìn)行就地保護(hù)還是遷地保護(hù)，首先要對(duì)當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件進(jìn)行監(jiān)測(cè)。對(duì)于最佳分布區(qū)和適宜分布區(qū)，我們需要在部

分地區(qū)劃分保護(hù)小區(qū)，進(jìn)行有效的就地保護(hù)，不僅如此，這些地區(qū)也是遷地保護(hù)的適宜地區(qū)[1，6-8]。我們需要擴(kuò)大其保護(hù)區(qū)的面積，使南方紅豆杉的各個(gè)種群連接起來(lái)，促進(jìn)其種間交流，避免生境破碎化對(duì)南方紅豆杉種群造成的不利影響，增加其種群的穩(wěn)定性[7-8]。對(duì)于遷地保護(hù)來(lái)說(shuō)，基本可以運(yùn)用本研究的方法，利用Google Earth對(duì)潛在地理分布進(jìn)行初步評(píng)估，將遷地保護(hù)的區(qū)域劃分到適宜區(qū)域（圖3）。由于Maxent模擬出來(lái)的結(jié)果是針對(duì)大尺的我國(guó)地區(qū)，如果單純從圖層中來(lái)進(jìn)行劃分，未免過(guò)于草率。本研究改進(jìn)了過(guò)去我國(guó)對(duì)于潛在分布的研究成果，利用GIS和Google Earth相結(jié)合的方法對(duì)潛在地理分布地區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)估。

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