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      未來氣候條件下當(dāng)歸適生區(qū)預(yù)測及時空變化分析

      2023-06-13 02:05:36王桂榮王彥珺王尚濤孫志蓉
      中國中醫(yī)藥信息雜志 2023年6期
      關(guān)鍵詞:適生區(qū)質(zhì)心貢獻率

      王桂榮,王彥珺,王尚濤,孫志蓉

      北京中醫(yī)藥大學(xué)中藥學(xué)院,北京 102488

      當(dāng)歸為傘形科植物當(dāng)歸Angelica sinensis(Oliv.)Diels的干燥根[1],其用途廣泛[2],除藥用外,還廣泛應(yīng)用于保健品、食品領(lǐng)域,也常作為日化產(chǎn)品的原料。目前人類活動導(dǎo)致大氣中二氧化碳濃度顯著升高,溫室效應(yīng)加劇,極端氣候頻發(fā)[3],且我國已成為全球氣候變化敏感區(qū)[4]。研究表明,道地藥材產(chǎn)區(qū)的變遷與氣候變化有關(guān)[5],但盲目引種導(dǎo)致藥材良莠不齊,制約當(dāng)歸產(chǎn)量和質(zhì)量的提升[6]。目前當(dāng)歸區(qū)劃研究主要集中在當(dāng)前潛在適生區(qū)預(yù)測,鮮有對未來不同氣候情景下適生區(qū)的預(yù)測。本研究利用最大熵(MaxEnt)模型和地理信息系統(tǒng)(GIS)對未來不同氣候條件下當(dāng)歸適生區(qū)進行預(yù)測,分析影響當(dāng)歸分布的主要環(huán)境因子,預(yù)測適生區(qū)遷移方向,為當(dāng)歸生產(chǎn)規(guī)劃提供參考。

      1 數(shù)據(jù)收集及處理

      1.1 當(dāng)歸分布信息

      檢索全球生物多樣性信息平臺(https://www.gbif.org/)、中國數(shù)字植物標(biāo)本館(http://www.cvh.ac.cn/)、國家標(biāo)本平臺(http://www.nsii.org.cn),查閱相關(guān)文獻[7-29],收集當(dāng)歸在我國的地理分布信息。對于無經(jīng)緯度的樣本,根據(jù)文獻和網(wǎng)站記錄的位置信息,結(jié)合satelite map(https://map.jiqrxx.com/jingweidu/)確定經(jīng)緯度;對于經(jīng)緯度單位不一致的,結(jié)合相關(guān)網(wǎng)站(https://www.osgeo.cn/app/s2703)進行轉(zhuǎn)化。共收集到921條當(dāng)歸地理分布信息,去除經(jīng)緯度重復(fù)和錯誤的信息,采用緩沖區(qū)分析法對獲得的分布數(shù)據(jù)進行篩選(緩沖區(qū)半徑2.5 km,當(dāng)分布點距離<5 km時保留其中一個點),最終得到當(dāng)歸樣點信息218 條,并轉(zhuǎn)化成MaxEnt模型使用的.csv格式。本文所用中國行政區(qū)劃圖下載于國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)(http://nfgis.nsdi.gov.cn/),分辨率為1∶400萬。

      1.2 環(huán)境因子

      當(dāng)前(1970-2000 年)和未來(2041-2060 年、2061-2080年、2081-2100年)氣候數(shù)據(jù)來自世界氣候數(shù)據(jù)庫(http://www.worldclim.org/),空間分辨率2.5 min,包括22個環(huán)境因子(19個氣候變量及海拔、坡度和坡向)數(shù)據(jù)。選擇共享社會經(jīng)濟路徑SSP126和SSP585,其中SSP126代表低強迫、溫室氣體低排放情景,SSP585為高強迫、溫室氣體大量排放情景。采用ArcGIS10.2軟件對環(huán)境數(shù)據(jù)進行提取、轉(zhuǎn)換,保存為MaxEnt模型運行所需的.asc格式。

      2 方法

      2.1 環(huán)境因子篩選

      將218 條樣點信息和22 個環(huán)境因子數(shù)據(jù)導(dǎo)入MaxEnt3.4.1軟件進行迭代運算,重復(fù)運行10次,逐步舍去貢獻率為0的因子,直到所有因子貢獻率均大于0。由于不同因子間存在一定相關(guān)性,可能導(dǎo)致過擬合而影響判斷,因此將分布點對應(yīng)的環(huán)境因子(貢獻率>0)數(shù)據(jù)提取后進行Pearson分析,當(dāng)2個環(huán)境因子的相關(guān)系數(shù)|r|>0.85時,剔除貢獻率較小者,得到影響當(dāng)歸潛在分布的環(huán)境因子。

      2.2 模型構(gòu)建及評價

      將218條當(dāng)歸樣點信息和篩選的環(huán)境因子數(shù)據(jù)導(dǎo)入MaxEnt3.4.1軟件,隨機選取75%分布點作為訓(xùn)練集建立預(yù)測模型,剩余25%分布點作為測試集驗證模型,刀切法檢驗各變量權(quán)重,選擇創(chuàng)建環(huán)境變量響應(yīng)曲線,其余參數(shù)為默認(rèn)值,重復(fù)10次,結(jié)果輸出形式為logistic,柵格數(shù)值為生存概率(P值),輸出為.asc格式文件。

      通過MaxEnt3.4.1軟件建模,以(1-特異度)為橫坐標(biāo)、靈敏度為縱坐標(biāo)繪制受試者工作特征(ROC)曲線,用曲線下面積(AUC)評價模型準(zhǔn)確性。AUC 取值范圍0.5~1,越接近1表明模型預(yù)測精度越高。具體評價標(biāo)準(zhǔn):0.5≤AUC<0.6為擬合失敗,0.6≤AUC<0.7為擬合效果較差,0.7≤AUC<0.8為擬合效果一般,0.8≤AUC<0.9為擬合效果好,0.9≤AUC<1為擬合效果極好。

      2.3 適生區(qū)等級劃分

      將“2.2”項下輸出的.asc 格式文件導(dǎo)入ArcGIS10.2軟件,按P值進行重分類,采用人工分級法分為5個等級:0~0.10為非適生區(qū),0.11~0.30為低適生區(qū),0.31~0.50為中適生區(qū),0.51~0.70為高適生區(qū),0.71~1.00為極高適生區(qū)[30-31]。利用ArcGIS柵格計算每個適生區(qū)的比例權(quán)重,再根據(jù)國土實際面積換算為每個適生區(qū)的面積。

      2.4 適生區(qū)面積變化及質(zhì)心遷移

      將“2.2”項下輸出的.asc 格式文件導(dǎo)入ArcGIS10.2軟件,使用SDM工具對模型運行結(jié)果進行二進制分類,將適生區(qū)分割后進行比較。為方便查看面積動態(tài)變化,使用SDM工具下的MaxEnt工具進行路徑轉(zhuǎn)化,將生成的.asc格式文件導(dǎo)入ArcGIS10.2中添加唯一值(-1、0、1、2):-1代表增加的適生區(qū)面積,0代表未改變的非適生區(qū)面積,1代表未改變的適生區(qū)面積,2 代表減少的適生區(qū)面積。同時,運用SDM工具計算當(dāng)前和未來時期2個路徑下各適生區(qū)的質(zhì)心坐標(biāo),并繪制遷移趨勢圖,利用在線工具(https://www.box3.cn/tools/lbs.html)計算直線距離。

      3 結(jié)果與分析

      3.1 環(huán)境因子

      影響當(dāng)歸分布的9個環(huán)境因子及其貢獻率見表1。貢獻率為海拔>年均降水量>最冷季度平均溫度>溫度季節(jié)性變化的標(biāo)準(zhǔn)差>等溫性>晝夜溫差月均值>坡向>坡度>降水量變異系數(shù),其中海拔、年均降水量、最冷季度平均溫度和溫度季節(jié)性變化的標(biāo)準(zhǔn)差累計貢獻率達92.8%。由刀切法檢驗結(jié)果(見圖1)可知,僅使用單一變量時,影響正規(guī)化訓(xùn)練增益的環(huán)境因子為海拔>降水變異系數(shù)>溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差>最冷季度平均溫度。

      圖1 影響當(dāng)歸分布環(huán)境因子刀切圖

      表1 影響當(dāng)歸分布環(huán)境因子貢獻率

      總體來看,影響當(dāng)歸分布的環(huán)境因子包括地形、溫度和降水,其中地形因子(海拔、坡度、坡向)貢獻率達50.8%,溫度因子(最冷季度平均溫度、溫度季節(jié)性變化的標(biāo)準(zhǔn)差、等溫性、晝夜溫差月均值)貢獻率為24.7%,降水因子(年均降水量、降水量變異系數(shù))貢獻率為24.6%。

      3.2 模型精度評價

      當(dāng)前氣候條件下MaxEnt 預(yù)測模型AUC=0.950,未來氣候條件下預(yù)測模型AUC=0.949,表明模型擬合效果極好,結(jié)果可信度較高。見圖2、圖3。

      圖2 當(dāng)前氣候條件下當(dāng)歸預(yù)測模型ROC曲線

      圖3 未來氣候條件下當(dāng)歸預(yù)測模型ROC曲線

      3.3 當(dāng)歸適生區(qū)分布

      當(dāng)前氣候條件下,當(dāng)歸總適生區(qū)面積約為148.13×104km2。其中極高適生區(qū)面積4.8×104km2,主要分布在甘肅南部,青海東部、西藏東部、寧夏南部、四川中部、湖北西部、重慶北部、貴州西部和陜西中南部也有零星分布;高適生區(qū)面積約17.74×104km2,主要分布在甘肅南部及中部、青海東部、寧夏南部、云南北部和四川盆地西部,陜西中南部、重慶北部、湖北東部,西藏東部和貴州西部也有零星分布;中適生區(qū)面積約35.38×104km2,主要分布在甘肅南部及中部、四川北部及南部、云南中部,青海東部、西藏東部、寧夏陜西交界處和陜西中南部、重慶北部及中部、湖北西部、貴州西部也有零星分布;低適生區(qū)面積約90.21×104km2,主要分布在甘肅東部、青海東部、陜西中部及南部、寧夏中部、山西大部、河南西部、貴州大部、四川盆地周邊和湖北重慶交界處,福建、浙江、江西、湖南、廣東和廣西也有零星分布。見圖4。

      圖4 當(dāng)前氣候條件下當(dāng)歸適生區(qū)分布

      由表2可知,SSP126氣候情景下,當(dāng)歸總適生區(qū)面積呈先增加后減少再增加的變化趨勢,2041-2060年總適生區(qū)面積達到最大值,之后有所降低,到2081-2100年,不同等級適生區(qū)面積又有所增加,其中低適生區(qū)面積較當(dāng)前增加0.76%,中適生區(qū)面積增加0.68%,高適生區(qū)面積增加2.33%,極高適生區(qū)面積增加16.67%。SSP585氣候情景下,當(dāng)歸總適生區(qū)面積先增加后減少,2041-2060年總適生區(qū)面積達到最大值,主要增加的是低適生區(qū)面積,到2081-2100年,除低適生區(qū)面積增加1.35%外,其他等級適生區(qū)面積均有不同程度減少,其中中適生區(qū)面積較當(dāng)前減少5.17%,高適生區(qū)面積減少9.86%,極高適生區(qū)面積減少9.17%,總適生區(qū)面積減少1.89%。不同氣候情景下當(dāng)歸適生區(qū)分布預(yù)測見圖5、圖6。

      圖5 未來SSP126氣候情景下當(dāng)歸適生區(qū)分布預(yù)測

      圖6 未來SSP585氣候情景下當(dāng)歸適生區(qū)分布預(yù)測

      表2 當(dāng)前和未來氣候情景下當(dāng)歸適生區(qū)面積(×104 km2)

      3.4 當(dāng)歸適生區(qū)時空變化

      不同氣候情景下當(dāng)歸適生區(qū)面積變化見表3。擴張表示與當(dāng)前氣候環(huán)境相比適生區(qū)新增,不變表示與當(dāng)前氣候環(huán)境相比適生區(qū)未變化,收縮表示與當(dāng)前氣候環(huán)境件相比適生區(qū)減少。SSP126 氣候情景下,除2061-2080年外,擴張面積均大于收縮面積,在此氣候情景下當(dāng)歸未來適生區(qū)面積總體呈增長趨勢。SSP585氣候情景下,2041-2060年擴張面積大于收縮面積,在后續(xù)2個時期,收縮面積均大于擴張面積,在此氣候情景下未來當(dāng)歸適生區(qū)面積逐漸縮小。由圖7可知,SSP126氣候情景下,甘肅中部和南部、寧夏南部、陜西中部和南部、青海東部、四川中部、云南北部、貴州大部、重慶湖北交界處適生區(qū)面積基本不變;山西北部、青海東部、福建浙江交界處有新增適生區(qū);陜西中部、寧夏中部、山西中部及南部、四川西部、云南南部、貴州東部、福建南部適生區(qū)有縮小情況,且隨著時間推移,南方收縮面積較北方更多。由圖8可知,與SSP126氣候情景相比,SSP585氣候情景下青海東部擴張面積更大,適生區(qū)不斷向高海拔遷移,且收縮面積遠大于SSP126氣候情景,同時隨著時間推移,北方收縮面積較南方更大。

      圖7 未來SSP126情景下當(dāng)歸適生區(qū)變化

      圖8 未來SSP585情景下當(dāng)歸適生區(qū)變化

      表3 不同氣候情景下當(dāng)歸適生區(qū)面積變化(×104 km2)

      3.5 當(dāng)歸適生區(qū)質(zhì)心遷移

      當(dāng)前當(dāng)歸適生區(qū)質(zhì)心位于四川省德陽市中江縣,坐標(biāo)30.986 189 46°N、104.633 186 1°E。SSP126氣候情景下,2041-2060年質(zhì)心從當(dāng)前點向北移動22.76 km,仍位于四川省德陽市中江縣,坐標(biāo)31.190 946 08°N、104.628 298°E;2061-2080年質(zhì)心向西北移動55.79 km,位于四川省德陽市綿竹市,坐標(biāo)31.387 679 03°N、104.087 755 4°E;2081-2100年質(zhì)心繼續(xù)向西北方向移動,距離23.22 km,位于四川省德陽市綿竹市,坐標(biāo)31.580 069 78°N、103.992 185 6°E。SSP585氣候情景下,當(dāng)歸適生區(qū)質(zhì)心總體向西北方向遷移,2041-2060年位于四川省阿壩藏族羌族自治州茂縣,距當(dāng)前質(zhì)心98.23 km,坐標(biāo)31.590 599 79°N、103.878 383 3°E;2061-2080年質(zhì)心向南遷移,但距離較小,為7.73 km,位于四川省德陽市旌陽區(qū),坐標(biāo)31.521 036 51°N、103.877 561 4°E;2081-2100 年質(zhì)心繼續(xù)向南遷移,距離21.62 km,位于四川省德陽市旌陽區(qū),坐標(biāo)31.332 438 44°N、103.933 367 6°E。總體來看,當(dāng)歸適生區(qū)向高緯度地區(qū)遷移。見圖9。

      圖9 未來氣候條件下當(dāng)歸適生區(qū)質(zhì)心遷移趨勢

      4 討論

      本研究建立的MaxEnt模型AUC值均大于0.9,說明研究結(jié)果準(zhǔn)確可靠。海拔、溫度、降水共同影響當(dāng)歸適生區(qū)分布,其中海拔對當(dāng)歸適生區(qū)分布影響最大,貢獻率為49.1%。研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)歸主要分布在第二階梯的云貴高原和黃土高原,海拔較低的四川盆地和第一階梯幾乎沒有分布,而海拔更高的青藏高原也無分布,但在新疆天山山脈和東南丘陵地帶有零星低適生區(qū)分布,可見低海拔或海拔過高均不適合當(dāng)歸生長。

      未來不同氣候情景下,當(dāng)歸適生區(qū)面積有不同程度增加或減少,均在2041-2060年達到最大值,其中高適生區(qū)和極高適生區(qū)受氣候影響最為明顯,在SSP126氣候情景下2個適生區(qū)面積均有所增加,但在SSP585氣候情景下2個適生區(qū)面積均有所減少。當(dāng)歸適宜生長在高海拔、寒冷陰濕的地方,在其生長過程中存在低溫春化現(xiàn)象[32],在SSP585氣候情景下,溫室效應(yīng)加劇,溫度升高,部分地區(qū)當(dāng)歸抽薹無法成藥的問題可能會愈發(fā)嚴(yán)重。目前當(dāng)歸主要分布在我國西北地區(qū),降水過多或不足都會影響藥材的產(chǎn)量和質(zhì)量。在SSP126氣候情景下,當(dāng)歸適生區(qū)面積波動范圍較小,山西北部、青海東部、福建浙江交界處有新增適生區(qū),隨著時間推移,適生區(qū)面積減少的部分主要集中在我國南部,如云南東部、貴州東部及南部等地;在SSP585氣候情景下,當(dāng)歸適生區(qū)面積波動范圍較大,新增適生區(qū)較SSP126氣候情景多,且主要集中在青海東部的高海拔地區(qū),適生區(qū)面積減少部分主要集中在我國北部,如寧夏中部、甘肅中部及東部、陜西西部等地,且逐漸向甘肅省中高適生區(qū)靠近。當(dāng)歸適生區(qū)質(zhì)心整體北移,向高緯度方向移動,高排放造成的溫室效應(yīng)對當(dāng)歸的適生區(qū)面積及分布造成了一定影響,因此,環(huán)境保護對氣候穩(wěn)定及當(dāng)歸的可持續(xù)開發(fā)利用至關(guān)重要。

      根據(jù)本研究結(jié)果,當(dāng)歸高適生區(qū)和極高適生區(qū)對氣候變化更為敏感,甘肅南部面積較為穩(wěn)定,可繼續(xù)進行當(dāng)歸大規(guī)模栽培生產(chǎn),青海東部適生區(qū)增加,可適當(dāng)引種當(dāng)歸。當(dāng)歸適生區(qū)分布受氣候、土壤和地形等環(huán)境因子的影響,本研究僅考慮了氣候、地形條件,未對土壤、植被及人為因素進行考察,因此預(yù)測結(jié)果可能存在一定偏差,后續(xù)將進一步完善。

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