馬曉輝+盧有媛+黃得棟+朱田田+呂培霖+晉玲

[摘要] 利用最大熵Maxent模型并結(jié)合GIS技術(shù)對中麻黃在我國的生態(tài)適宜性進行預(yù)測，以尋找影響中麻黃適宜性分布的主要生態(tài)因子及適宜生長區(qū)域。對采集到38份中麻黃樣本和從CVH中獲得的116條中麻黃分布信息運用ArcGIS技術(shù)進行分析。利用MaxEnt模型對中麻黃在我國的生態(tài)適宜區(qū)進行預(yù)測。中麻黃MaxEnt模型ROC曲線訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集的AUC依次分別是0.986，0.958，均大于0.9，趨近于1。中麻黃較高適宜度主要集中在甘肅西部、青海東部、新疆西北部、內(nèi)蒙古中部和西藏東北部。模型運算得出的中麻黃生境適宜度具有很高的準(zhǔn)確度和可信度，表明MaxEnt模型對中麻黃在中國潛在分布區(qū)的預(yù)測效果非常好。為野生資源的探測和栽培區(qū)域的選擇提供參考依據(jù)。

[關(guān)鍵詞] 中麻黃；MaxEnt模型；生態(tài)因子；生態(tài)適宜性

[Abstract] The study aims at predicting ecological suitability of Ephedra intermedia in China by using maximum entropy Maxent model combined with GIS，and finding the main ecological factors affecting the distribution of E. intermedia suitability in appropriate growth area. Thirty-eight collected samples of E. intermedia and E. intermedia and 116 distribution information from CVH information using ArcGIS technology were analyzed. MaxEnt model was applied to forecast the E. intermedia in our country′s ecology. E. intermedia MaxEnt ROC curve model training data and testing data sets the AUC value was 0.986 and 0.958，respectively，which were greater than 0.9，tending to be 1.The calculated E. intermedia habitat suitability by the model showed a high accuracy and credibility，which indicated that MaxEnt model could well predict the potential distribution area of E. intermedia in China.

[Key words] Ephedra intermedia；MaxEnt model；ecological factors；ecology suitability

中麻黃Ephedra intermedia Schrenk et C. A. Mey.為麻黃科Ephedraceae麻黃屬Ephedra多年生草本狀灌木，其干燥草質(zhì)莖入藥，具有發(fā)汗散寒，宣肺平喘，利水消腫的功效，用于風(fēng)寒感冒，胸悶喘咳，風(fēng)水浮腫；其干燥根作麻黃根用，具有固表止汗的功效，用于自汗，盜汗[1]。均為常用中藥。由于長期處于野生狀態(tài)，經(jīng)過無序濫采濫挖，中麻黃野生資源遭到極大破壞，被列入為第二批《國家重點保護野生藥材物種名錄》[2]。其在我國產(chǎn)于新疆、內(nèi)蒙古、西藏、甘肅、青海等省區(qū)，以西北地區(qū)常見，生長在海拔數(shù)百米至2 000多米的干旱荒漠、沙灘地區(qū)及干旱的山坡或草地上[3]。目前，對于中麻黃區(qū)域性的分布概況及生態(tài)環(huán)境已有相關(guān)研究報道，但是其在全國的適宜生長概況未見相關(guān)研究[4-5]。若進行全國范圍的資源調(diào)查，耗時耗力，工作量難以估量?！?S”技術(shù)是一種現(xiàn)代化信息綜合處理技術(shù)，它能夠?qū)崟r動態(tài)監(jiān)測、評估產(chǎn)量、顯示地理分布，已被應(yīng)用到物種分布和適宜性評價研究等方面[6]。其中，地理信息系統(tǒng)（GIS）與傳統(tǒng)區(qū)劃方法相結(jié)合在資源區(qū)劃、農(nóng)業(yè)區(qū)劃、氣候區(qū)劃、災(zāi)害區(qū)劃等研究中顯示出巨大優(yōu)勢[7]。

中藥區(qū)劃是在中藥資源調(diào)查的基礎(chǔ)上正確評價影響中藥資源開發(fā)和中藥生產(chǎn)的自然條件及社會經(jīng)濟條件，從而揭示中藥資源與中藥生產(chǎn)的地域分布規(guī)律。生態(tài)適宜性區(qū)劃作為中藥區(qū)劃的一部分，在評價物種的適宜分布及生長區(qū)時尤為重要[8]。而最大熵MaxEnt模型通過物種的分布數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，找出物種分布的最大熵，從而對物種的分布進行預(yù)測[9]，在農(nóng)作物適宜區(qū)預(yù)測、動物潛在生境評價、外來入侵物種風(fēng)險評估和藥用植物潛在生境分布中得到廣泛應(yīng)用并取得了良好效果[10-11]。

本文基于中麻黃的實際分布信息，結(jié)合氣候因子數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和植被類型，利用最大熵Maxent模型并結(jié)合GIS技術(shù)對中麻黃在我國的生態(tài)適宜性進行預(yù)測，以尋找影響中麻黃適宜性分布的主要生態(tài)因子及適宜生長區(qū)域，為野生資源的探測和栽培區(qū)域的選擇提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 儀器

GPS（Rino 530HCx 便攜式衛(wèi)星導(dǎo)航儀，北京佳明航電科技有限公司）。

1.2 樣本收集

查閱相關(guān)文獻明確中麻黃分布范圍，依據(jù)分布范圍，于2012—2016年采集中麻黃樣本，記錄經(jīng)緯度、海拔和生境；查閱中國數(shù)字標(biāo)本館（CVH） （http：//www.cvh.org.cn./cms），收集中麻黃的分布信息，沒有記錄經(jīng)緯度坐標(biāo)的分布點以最小可查行政單位為準(zhǔn)。根據(jù)MaxEnt軟件要求，將采樣點按物種名、分布點經(jīng)度和緯度順序儲存成后綴名為.csv文件。

1.3 中麻黃生長分布預(yù)測

1.3.1 生態(tài)因子數(shù)據(jù)的獲取 本研究所使用生態(tài)因子數(shù)據(jù)庫來源于“中藥資源空間信息網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫”，包含氣候、土壤、地形和植被類型，涵蓋了影響中藥資源分布的所有生態(tài)因子數(shù)據(jù)。

1.3.2 MaxEnt模型參數(shù)設(shè)置 將中麻黃的采樣信息和環(huán)境數(shù)據(jù)按要求格式轉(zhuǎn)換后分別導(dǎo)入MaxEnt軟件，設(shè)置參數(shù)運行建模，具體參數(shù)如下：隨機測試比例為15%，最大迭代次數(shù)為106，設(shè)置響應(yīng)曲線，MaxEnt自定義設(shè)置ROC評價曲線和刀切法（jackknife）檢驗權(quán)重，其他參數(shù)為軟件默認(rèn)值。

1.3.3 模型預(yù)測評價采用 ROC工作曲線和曲線下面積（AUC值）進行模型精度評測。

1.3.4 主生態(tài)因子的選擇 第一步，根據(jù)中麻黃分布的GPS數(shù)據(jù)和15個生態(tài)因子分別在MaxEnt中的迭代運算結(jié)果，選取總貢獻率≥95%的生態(tài)因子作為供篩選的生態(tài)因子；第二步，分別提取中麻黃分布點的供篩選的生態(tài)因子數(shù)值，進行Spearman相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)大于0.8的生態(tài)因子棄去貢獻率較小的一個；第三步，將第二步剩余的生態(tài)因子利用MaxEnt模型分別計算分析，得到生態(tài)因子對中麻黃4個種生態(tài)適宜性分布的貢獻率和刀切法獲得的主要生態(tài)因子權(quán)重分析，選取貢獻率大權(quán)重高的生態(tài)因子作為主生態(tài)因子，根據(jù)響應(yīng)曲線獲取適宜性。

1.4 中麻黃在我國的生態(tài)適宜性區(qū)劃分析

利用GIS軟件MaxEnt模型計算結(jié)果進行疊加和地圖制作，生態(tài)適宜性區(qū)劃根據(jù)采樣點處生境適宜度值，按正態(tài)分布參數(shù)μ，δ進行劃分，[0，μ-δ]為不適宜區(qū)，[μ-δ，μ]為次適宜區(qū)，[μ，1]為適宜區(qū)，繪制出中麻黃的生態(tài)適宜性區(qū)劃分布圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣本收集

本次研究共采集到中麻黃樣本38份；從CVH中獲得的中麻黃分布信息116條。

2.2 模型預(yù)測評價

ROC曲線下面積（即AUC）的大小作為模型預(yù)測準(zhǔn)確度的衡量指標(biāo)，其取值范圍為[0，1]，值越大表示模型判斷力越強[11]。AUC在0.5～0.6為失敗，0.6～0.7為較差，0.7～0.8為一般，0.8～0.9為好，0.9～1.0為非常好[10-11]。中麻黃MaxEnt模型ROC曲線訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集的AUC值依次分別是0.986，0.958，均大于0.9，趨近于1。表明MaxEnt模型對中麻黃在中國潛在分布區(qū)的預(yù)測效果非常好，由模型運算得出的中麻黃生境適宜度具有很高的準(zhǔn)確度和可信度。

2.3 主要生態(tài)因子的選擇

15個生態(tài)因子中6個對中麻黃生態(tài)適宜性有貢獻率，按1.3.4進行主生態(tài)因子的選擇結(jié)果見表1。

2.4 中麻黃在我國的生態(tài)適宜性區(qū)劃

中麻黃生態(tài)適宜性區(qū)劃見圖1～3，由圖可知，中麻黃較高適宜度主要集中在甘肅西部、青海東部、新疆西北部、內(nèi)蒙古中部和西藏東北部；與實際資源調(diào)查來源的中麻黃實際分布位置相一致。

3 結(jié)論

中麻黃是瀕危物種，其野生資源破壞嚴(yán)重，雖然在甘肅、青海等省區(qū)也有栽培[12-13]，但其資源量依然不容樂觀，其野生資源保護和資源開發(fā)勢在必行。本研究通過中麻黃專項調(diào)查及網(wǎng)絡(luò)共享平臺數(shù)據(jù)收集了中麻黃154份分布信息，利用ArcGIS技術(shù)和MaxEnt模型對中麻黃在我國的生態(tài)適宜區(qū)進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果經(jīng)ROC曲線評價AUC均在0.9以上，模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度和可信度非常高。

試驗利用MaxEnt模型和ArcGIS技術(shù)相結(jié)合，較全面的考慮了各環(huán)境因子的影響，最終得出對中麻黃生長影響較大的環(huán)境因子及其適宜值范圍。綜合分析中麻黃的主環(huán)境因子，海拔、溫度和降水量對中麻黃生態(tài)適宜性分布均產(chǎn)生主要影響，從主環(huán)境因子生態(tài)適宜值分析，中麻黃適生海拔較高，對降水量的需求較少。

研究得出中麻黃在我國的生態(tài)適宜性區(qū)劃分布圖，其中中麻黃生長適宜區(qū)主要集中在甘肅西部、新疆西北部、西藏東南部、寧夏全境和內(nèi)蒙古中部。試驗所得分布區(qū)與《中國植物志》中的中麻黃的分布區(qū)域基本吻合。

綜合整個研究，樣點信息基本覆蓋了中麻黃分布區(qū)，考慮了大多數(shù)中麻黃分布實際生態(tài)位，預(yù)測得出了影響生態(tài)適宜區(qū)的主要生態(tài)因子，并從理論上預(yù)測了中麻黃的生態(tài)適宜區(qū)和次適宜區(qū)，可以為中麻黃野生資源的收集、保護和栽培區(qū)域的選擇提供參考。

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[責(zé)任編輯 呂冬梅]