成希,呂蓉,韋翡翡,馬毅,王振恒,晉玲
資源調(diào)查
基于最大熵模型和地理信息系統(tǒng)的竹節(jié)參生態(tài)適宜性研究
成希1,呂蓉1,韋翡翡1,馬毅1,王振恒1,晉玲1,2
1.甘肅中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院,甘肅 蘭州 730000;2.中(藏)藥資源研究所,甘肅 蘭州 730000
研究竹節(jié)參在我國的生態(tài)適宜性區(qū)劃,為竹節(jié)參的規(guī)范化栽培提供可靠的參考依據(jù)。通過查閱中國數(shù)字植物標(biāo)本館(CVH)和實(shí)際調(diào)查獲得的竹節(jié)參地理信息,運(yùn)用最大熵模型和ArcGIS10軟件分析得到其生態(tài)適宜性區(qū)劃。影響竹節(jié)參生長的4個主要生態(tài)因子為9月降水量、坡度、11月溫度、溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差。竹節(jié)參適宜生長區(qū)為甘肅東南部、陜西南部、四川中南部、西藏自治區(qū)東南部、云南東部、貴州西部、重慶南部、湖北西部、湖南南部、廣西壯族自治區(qū)北部、浙江西南部。本研究可為我國竹節(jié)參野生資源的保護(hù)及規(guī)范化種植提供重要參考依據(jù)。
竹節(jié)參;生態(tài)適宜性;最大熵;地理信息系統(tǒng);生態(tài)因子
竹節(jié)參為五加科人參屬植物竹節(jié)參C.A.Mey.的干燥根莖[1],別名白三七、竹根七、竹節(jié)人參等。最早記載于《本草綱目拾遺》[2]。其有效成分主要為三萜皂苷類,如竹節(jié)人參皂苷、人參皂苷、三七皂苷、偽人參皂苷等,具有散瘀止血、滋補(bǔ)強(qiáng)壯、止痛、祛痰作用。隨著近年來需求量加大,野生資源不斷被破壞,目前竹節(jié)參的栽培種植技術(shù)尚未成熟,栽培品種存在農(nóng)藥殘留量較高、質(zhì)量差異較大等缺點(diǎn)。
目前雖有相關(guān)竹節(jié)參分布概況及生態(tài)環(huán)境的報(bào)道[3],但全國范圍的適宜生長概況還未見相關(guān)研究。為此,筆者通過查閱中國數(shù)字植物標(biāo)本館(CVH)及實(shí)地調(diào)查,運(yùn)用最大熵(MaxEnt)模型,并結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GIS)分析其主要生態(tài)分布地區(qū),探討竹節(jié)參藥材分布和生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系,為我國竹節(jié)參的野生保護(hù)和栽培種植提供參考。
便攜式衛(wèi)星導(dǎo)航儀(GARMIN GPSMAP60CSX,GPS),北京佳明航電科技有限公司。
查閱相關(guān)文獻(xiàn)明確竹節(jié)參分布范圍,2018年11月-2019年1月采集竹節(jié)參樣本,記錄地理位置信息和生境;查閱CVH,收集竹節(jié)參的經(jīng)緯度信息。將這些信息保存為.csv格式。
查閱“中藥資源空間信息網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫”(http:// www.tcm-resources.com/),得到可能影響竹節(jié)參生長的55種生態(tài)因子數(shù)據(jù)。
1.2.1 最大熵模型參數(shù)設(shè)置
將.csv格式數(shù)據(jù)傳入MaxEnt軟件,導(dǎo)入所有生態(tài)因子。模型參數(shù):用85%竹節(jié)參數(shù)據(jù)建模,另外15%數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。設(shè)置最大迭代次數(shù)為106,其余選項(xiàng)為默認(rèn)值,設(shè)置ROC評價曲線和刀切法(jackknife)檢驗(yàn)權(quán)重,通過觀察AUC值評測模型精度。
1.2.2 最大熵模型預(yù)測
將竹節(jié)參信息及55個生態(tài)因子導(dǎo)入MaxEnt模型中進(jìn)行迭代運(yùn)算,每次運(yùn)算完剔除結(jié)果中貢獻(xiàn)率為0的生態(tài)因子,直至無貢獻(xiàn)率為0的生態(tài)因子出現(xiàn),停止運(yùn)算,最終得到45個對竹節(jié)參生長具有貢獻(xiàn)率的生態(tài)因子。
1.2.3 竹節(jié)參在我國的生態(tài)適宜性區(qū)劃分析
將MaxEnt運(yùn)行結(jié)果中最后一次的.asc格式文件導(dǎo)入ArcGIS10軟件,用柵格提取工具將竹節(jié)參分布信息轉(zhuǎn)化為柵格文件,然后導(dǎo)入我國行政區(qū)劃邊界圖,裁剪出與柵格提取圖疊加的部分。在屬性表中找出判斷生態(tài)適宜度值的相關(guān)信息,利用ArcGIS10軟件中空間分析的重分類工具把竹節(jié)參分為以下3個等級:以[0,最小值]為不適宜區(qū),[最小值,平均值-標(biāo)準(zhǔn)差]為次適宜區(qū),[平均值-標(biāo)準(zhǔn)差,1]為最適宜區(qū),得到竹節(jié)參在我國生態(tài)適宜區(qū)劃分布圖。
模型預(yù)測精度由ROC曲線下面積(AUC)測量,AUC值最大為1,預(yù)測結(jié)果最佳值范圍是0.9~1.0,竹節(jié)參MaxEnt模型ROC曲線訓(xùn)練數(shù)據(jù)集AUC=0.984,測試數(shù)據(jù)集AUC=0.968,趨近于1,表明由MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果很好,得到的竹節(jié)參生態(tài)適宜性具有很高的準(zhǔn)確度和可信度。
55個生態(tài)因子經(jīng)5次MaxEnt運(yùn)算后剩余45個具有貢獻(xiàn)率的生態(tài)因子,其中有35個氣候生態(tài)因子(74.073%)、6個土壤因子(6.668 3%)、3個地形因子(17.689 6%)、1個植被類型因子(1.569 1%)。
其中影響最大的有4個生態(tài)因子總貢獻(xiàn)率為66.539 3%,其貢獻(xiàn)率及適宜值范圍分別為:9月降水量貢獻(xiàn)率為35.683 4%,適宜值為72~172 mm;坡度貢獻(xiàn)率12.911 6%,適宜值為28~46°;11月溫度貢獻(xiàn)率10.532 3%,適宜值為12.6~23.5 ℃;溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差貢獻(xiàn)率7.412%,適宜值為145~170。
我國竹節(jié)參較高適宜度主要集中在甘肅東南部、陜西南部、四川中南部、西藏自治區(qū)東南部、云南東部、貴州西部、重慶南部、湖北西部、湖南南部、廣西壯族自治區(qū)北部、浙江西南部,見圖1。這與資源調(diào)查來源的竹節(jié)參實(shí)際分布位置相一致?;趫D1并參照實(shí)際情況及CVH近年分布情況,可得出竹節(jié)參在我國最適宜生長的具體地理分布,見表1。
圖1 竹節(jié)參在我國的生態(tài)適宜性區(qū)劃圖
表1 竹節(jié)參在我國的最適宜生長區(qū)分布概況
省份縣域 甘肅省隴南市文縣、禮縣、康縣、成縣、徽縣等 陜西省寶雞市鳳縣、太白縣,漢中市留壩縣、佛坪縣,安康市寧陜縣、旬陽縣等 四川省樂山市峨邊彝族自治縣、馬邊彝族自治縣,涼山彝族自治州甘洛縣、越西縣、喜德縣、美姑縣、雷波縣、金陽縣、布拖縣、普格縣,阿壩藏族羌族自治州茂縣、理縣、汶川縣,雅安市蘆山縣、天全縣、寶興縣,成都市等 西藏自治區(qū)山南市錯那縣、隆子縣,林芝市朗縣、米林縣、墨脫縣、波密縣、察隅縣、工布江達(dá)縣等 云南省紅河哈尼族彝族自治州綠春縣、元陽縣、蒙自市、金平苗族瑤族傣族自治縣,文山壯族苗族自治州富寧縣、馬關(guān)縣等 貴州省六盤水市水城縣、六枝特區(qū),安順市普定縣,畢節(jié)市納雍縣、大方縣、赫章縣,黔西南布衣族苗族自治州興義市、興仁縣、晴隆縣、普安縣等 重慶市城口縣、彭水苗族土家族自治縣、武隆縣等 湖北省宜昌市興山縣、秭歸縣、五峰土家族自治縣、長陽土家族自治縣,神農(nóng)架林區(qū),恩施土家族苗族自治州巴東縣、鶴峰縣等 湖南省邵陽市新寧縣、城步苗族自治縣,永州市東安縣,株洲市炎陵縣,婁底市新化縣等 廣西壯族自治區(qū)百色市隆林各族自治縣、田林縣、樂業(yè)縣,桂林市龍勝各族自治縣、資源縣、灌陽縣等 浙江省杭州市淳安縣、桐廬縣、建德市,金華市浦江縣、武義縣、蘭溪市,麗水市遂昌縣、松陽縣、縉云縣、慶元縣,臺州市仙居縣等
本研究顯示,55個生態(tài)因子經(jīng)MaxEnt模型預(yù)測分析剩余45個有貢獻(xiàn)率的因子。其最大的4個生態(tài)因子為9月降水量(35.683 4%)>坡度(12.911 6%)>11月溫度(10.532 3%)>溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差(7.412%)。表明竹節(jié)參生于年平均降水量相對較多的地區(qū),由于9月為竹節(jié)參的果期,故對降水的要求相對較高,從模型運(yùn)算結(jié)果看,竹節(jié)參適宜生長在空氣濕度較大的林地與其實(shí)際生境相符。由此得出竹節(jié)參生長適宜區(qū)為甘肅東南部、陜西南部、四川中南部、西藏自治區(qū)東南部、云南東部、貴州西部、重慶南部、湖北西部、湖南南部、廣西壯族自治區(qū)北部、浙江西南部。試驗(yàn)所得分布區(qū)與文獻(xiàn)記載的竹節(jié)參分布區(qū)域基本吻合。
竹節(jié)參藥材目前有野生和栽培品種。相關(guān)研究表明,栽培品種在性狀、顯微特征、化學(xué)成分等方面與野生品均有一定差異[4],其主要原因是生長環(huán)境不同。野生狀態(tài)下的竹節(jié)參幾乎無病蟲害發(fā)生,但對生長環(huán)境要求較高。鑒于環(huán)境日益惡化導(dǎo)致野生竹節(jié)參分布量不斷減少,本研究可為竹節(jié)參野生資源保護(hù)和栽培區(qū)域選擇提供參考,以實(shí)現(xiàn)野生資源的可持續(xù)利用。
[1] 國家藥典委員會.中華人民共和國藥典:一部[M].北京:中國醫(yī)藥科技出版社,2015:138-139.
[2] 國家中醫(yī)藥管理局《中華本草》編委會.中華本草[M].上海:上??茖W(xué)技術(shù)出版社,1999:832.
[3] 涂星,徐新華,張燕,等.恩施地區(qū)瀕危野生竹節(jié)參生態(tài)環(huán)境及伴生植物群落特征研究[J].中國中藥雜志,2016,41(9):1596-1601.
[4] 關(guān)喬中,張海濱,毛帥,等.鄂西竹節(jié)參野生品與栽培品的比較研究[J].中藥材,2013,36(2):171-175.
Study on Ecological Suitability of Panacis Japonici Rhizoma Based on MaxEnt Model and GIS
CHENG Xi1, LYU Rong1, WEI Feifei1, MA Yi1, WANG Zhenheng1, JIN Ling1,2
To study the ecological suitability of Panacis Japonici Rhizoma in China; To provide a reliable reference for the standard cultivation of Panacis Japonici Rhizoma.The geographic information of Panacis Japonici Rhizoma was obtained by consulting Chinese virtual herbarium (CVH) and actual investigation. The ecological suitability zoning was obtained by using MaxEnt model and ArcGIS software.The four main ecological factors affecting the growth of Panacis Japonici Rhizoma were precipitation in September, slope, temperature in November, and standard deviation of seasonal changes in temperature. The resultsshowed that the suitable growth areas of Panacis Japonici Rhizoma were southeastern Gansu, southern Shaanxi, south central Sichuan, southeastern Tibet, eastern Yunnan, western Guizhou, southern Chongqing, western Hubei, southern Hunan, northern Guangxi Zhuang Autonomous Region, and southwestern Zhejiang.This study can provide an important reference for the protection and standardized cultivation of wild resources of Panacis Japonici Rhizoma.
Panacis Japonici Rhizoma; ecological suitability; MaxEnt; GIS; ecological factor
R282.1
A
1005-5304(2020)09-0001-03
10.3969/j.issn.1005-5304.201902246
甘肅省地方習(xí)用藥材質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)提升及產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用(17ZD2FA009);甘肅省科技計(jì)劃基礎(chǔ)研究創(chuàng)新群體資助(1606RJIA323);中央本級重大增減支項(xiàng)目-名貴中藥資源可持續(xù)利用能力建設(shè)(2060302)
晉玲,E-mail:zyxyjl@163.com
(2019-02-26)
(2019-12-30;編輯:梅智勝)