中麻黄生态适宜性区划研究
2017-06-22马晓辉卢有媛黄得栋朱田田吕培霖
马晓辉+卢有媛+黄得栋+朱田田+吕培霖+晋玲
[摘要] 利用最大熵Maxent模型并结合GIS技术对中麻黄在我国的生态适宜性进行预测,以寻找影响中麻黄适宜性分布的主要生态因子及适宜生长区域。对采集到38份中麻黄样本和从CVH中获得的116条中麻黄分布信息运用ArcGIS技术进行分析。利用MaxEnt模型对中麻黄在我国的生态适宜区进行预测。中麻黄MaxEnt模型ROC曲线训练数据集和测试数据集的AUC依次分别是0.986,0.958,均大于0.9,趋近于1。中麻黄较高适宜度主要集中在甘肃西部、青海东部、新疆西北部、内蒙古中部和西藏东北部。模型运算得出的中麻黄生境适宜度具有很高的准确度和可信度,表明MaxEnt模型对中麻黄在中国潜在分布区的预测效果非常好。为野生资源的探测和栽培区域的选择提供参考依据。
[关键词] 中麻黄;MaxEnt模型;生态因子;生态适宜性
[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.为麻黄科Ephedraceae麻黄属Ephedra多年生草本状灌木,其干燥草质茎入药,具有发汗散寒,宣肺平喘,利水消肿的功效,用于风寒感冒,胸闷喘咳,风水浮肿;其干燥根作麻黄根用,具有固表止汗的功效,用于自汗,盗汗[1]。均为常用中药。由于长期处于野生状态,经过无序滥采滥挖,中麻黄野生资源遭到极大破坏,被列入为第二批《国家重点保护野生药材物种名录》[2]。其在我国产于新疆、内蒙古、西藏、甘肃、青海等省区,以西北地区常见,生长在海拔数百米至2 000多米的干旱荒漠、沙滩地区及干旱的山坡或草地上[3]。目前,对于中麻黄区域性的分布概况及生态环境已有相关研究报道,但是其在全国的适宜生长概况未见相关研究[4-5]。若进行全国范围的资源调查,耗时耗力,工作量难以估量。“3S”技术是一种现代化信息综合处理技术,它能够实时动态监测、评估产量、显示地理分布,已被应用到物种分布和适宜性评价研究等方面[6]。其中,地理信息系统(GIS)与传统区划方法相结合在资源区划、农业区划、气候区划、灾害区划等研究中显示出巨大优势[7]。
中药区划是在中药资源调查的基础上正确评价影响中药资源开发和中药生产的自然条件及社会经济条件,从而揭示中药资源与中药生产的地域分布规律。生态适宜性区划作为中药区划的一部分,在评价物种的适宜分布及生长区时尤为重要[8]。而最大熵MaxEnt模型通过物种的分布数据和环境数据,找出物种分布的最大熵,从而对物种的分布进行预测[9],在农作物适宜区预测、动物潜在生境评价、外来入侵物种风险评估和药用植物潜在生境分布中得到广泛应用并取得了良好效果[10-11]。
本文基于中麻黄的实际分布信息,结合气候因子数据、土壤数据和植被类型,利用最大熵Maxent模型并结合GIS技术对中麻黄在我国的生态适宜性进行预测,以寻找影响中麻黄适宜性分布的主要生态因子及适宜生长区域,为野生资源的探测和栽培区域的选择提供参考依据。
1 材料与方法
1.1 仪器
GPS(Rino 530HCx 便携式卫星导航仪,北京佳明航电科技有限公司)。
1.2 样本收集
查阅相关文献明确中麻黄分布范围,依据分布范围,于2012—2016年采集中麻黄样本,记录经纬度、海拔和生境;查阅中国数字标本馆(CVH) (http://www.cvh.org.cn./cms),收集中麻黄的分布信息,没有记录经纬度坐标的分布点以最小可查行政单位为准。根据MaxEnt软件要求,将采样点按物种名、分布点经度和纬度顺序储存成后缀名为.csv文件。
1.3 中麻黄生长分布预测
1.3.1 生态因子数据的获取 本研究所使用生态因子数据库来源于“中药资源空间信息网格数据库”,包含气候、土壤、地形和植被类型,涵盖了影响中药资源分布的所有生态因子数据。
1.3.2 MaxEnt模型参数设置 将中麻黄的采样信息和环境数据按要求格式转换后分别导入MaxEnt软件,设置参数运行建模,具体参数如下:随机测试比例为15%,最大迭代次数为106,设置响应曲线,MaxEnt自定义设置ROC评价曲线和刀切法(jackknife)检验权重,其他参数为软件默认值。
1.3.3 模型预测评价采用 ROC工作曲线和曲线下面积(AUC值)进行模型精度评测。
1.3.4 主生态因子的选择 第一步,根据中麻黄分布的GPS数据和15个生态因子分别在MaxEnt中的迭代运算结果,选取总贡献率≥95%的生态因子作为供筛选的生态因子;第二步,分别提取中麻黄分布点的供筛选的生态因子数值,进行Spearman相关性分析,相关系数大于0.8的生态因子弃去贡献率较小的一个;第三步,将第二步剩余的生态因子利用MaxEnt模型分别计算分析,得到生态因子对中麻黄4个种生态适宜性分布的贡献率和刀切法获得的主要生态因子权重分析,选取贡献率大权重高的生态因子作为主生态因子,根据响应曲线获取適宜性。
1.4 中麻黄在我国的生态适宜性区划分析
利用GIS软件MaxEnt模型计算结果进行叠加和地图制作,生态适宜性区划根据采样点处生境适宜度值,按正态分布参数μ,δ进行划分,[0,μ-δ]为不适宜区,[μ-δ,μ]为次适宜区,[μ,1]为适宜区,绘制出中麻黄的生态适宜性区划分布图。
2 结果与分析
2.1 样本收集
本次研究共采集到中麻黄样本38份;从CVH中获得的中麻黄分布信息116条。
2.2 模型预测评价
ROC曲线下面积(即AUC)的大小作为模型预测准确度的衡量指标,其取值范围为[0,1],值越大表示模型判断力越强[11]。AUC在0.5~0.6为失败,0.6~0.7为较差,0.7~0.8为一般,0.8~0.9为好,0.9~1.0为非常好[10-11]。中麻黄MaxEnt模型ROC曲线训练数据集和测试数据集的AUC值依次分别是0.986,0.958,均大于0.9,趋近于1。表明MaxEnt模型对中麻黄在中国潜在分布区的预测效果非常好,由模型运算得出的中麻黄生境适宜度具有很高的准确度和可信度。
2.3 主要生态因子的选择
15个生态因子中6个对中麻黄生态适宜性有贡献率,按1.3.4进行主生态因子的选择结果见表1。
2.4 中麻黄在我国的生态适宜性区划
中麻黄生态适宜性区划见图1~3,由图可知,中麻黄较高适宜度主要集中在甘肃西部、青海东部、新疆西北部、内蒙古中部和西藏东北部;与实际资源调查来源的中麻黄实际分布位置相一致。
3 结论
中麻黄是濒危物种,其野生资源破坏严重,虽然在甘肃、青海等省区也有栽培[12-13],但其资源量依然不容乐观,其野生资源保护和资源开发势在必行。本研究通过中麻黄专项调查及网络共享平台数据收集了中麻黄154份分布信息,利用ArcGIS技术和MaxEnt模型对中麻黄在我国的生态适宜区进行预测,预测结果经ROC曲线评价AUC均在0.9以上,模型预测结果的准确度和可信度非常高。
试验利用MaxEnt模型和ArcGIS技术相结合,较全面的考虑了各环境因子的影响,最终得出对中麻黄生长影响较大的环境因子及其适宜值范围。综合分析中麻黄的主环境因子,海拔、温度和降水量对中麻黄生态适宜性分布均产生主要影响,从主环境因子生态适宜值分析,中麻黄适生海拔较高,对降水量的需求较少。
研究得出中麻黄在我国的生态适宜性区划分布图,其中中麻黄生长适宜区主要集中在甘肃西部、新疆西北部、西藏东南部、宁夏全境和内蒙古中部。试验所得分布区与《中国植物志》中的中麻黄的分布区域基本吻合。
综合整个研究,样点信息基本覆盖了中麻黄分布区,考虑了大多数中麻黄分布实际生态位,预测得出了影响生态适宜区的主要生态因子,并从理论上预测了中麻黄的生态适宜区和次适宜区,可以为中麻黄野生资源的收集、保护和栽培区域的选择提供参考。
[参考文献]
[1] 中国药典.一部[S].2015:320.
[2] 洪浩,陈虎彪,徐风,等. 麻黄药材原植物资源和市场品种调查[J]. 中国中药杂志,2011,36(9):1129.
[3] 中国科学院中国植物志编辑委员会.中国植物志.第7卷[M].北京:科学出版社,1997:474.
[4] 刘运东,齐妍婷,邱远金,等. 麻黄属的地理分布与起源演化[J]. 干旱区资源与环境,2009,23(6):120.
[5] 满多清,寥空太.中麻黄生境及栽培因子研究[J].甘肃农业大学学报,2003,38(1):84.
[6] 张海龙.基于生态位模型的传统中药秦艽潜在地理分布研究[D]. 西安:陕西师范大学,2014.
[7] 郭兰萍,黄璐琦,蒋有绪,等.基于3S的苍术道地药材研究(二)——苍术挥发油组分的气候主导因子筛选及气候适宜性区划[C].北京:全国中药资源生态学学术研讨会,2006.
[8] 张小波,郭兰萍,黄璐琦.中药区划研究进展[J].中国农业与区划,2010,31(3):64.
[9] 张海娟,陈勇,黄烈健,等.基于生态位模型的薇甘菊在中国适生区的预测[J].农业工程学报,2011,27(1):413.
[10] 何淑婷,白碧玉,但佳惠,等.基于MaxEnt的南丹参在中国的潜在分布区预测及适宜性分析[J].安徽农业科学,2014,42(8):2311.
[11] 王茹琳,高晓清,王闫利,等.基于MaxEnt的非洲橘硬蓟马在全球及中国的潜在分布区预测[J].中国农学通报,2014,30(28):315.
[12] 王运生,谢丙炎,万方浩,等.ROC曲线分析在评价入侵物种分布模型中的应用[J].生物多样性,2007,15(4):365.
[13] 杨自辉,赵翠莲.中麻黄的适应性及其抗逆性栽培[J].干旱区资源与环境,2003,17(1):119.
[责任编辑 吕冬梅]