基于MaxEnt和ArcGIS的大叶桂樱在我国的潜在分布预测研究

丁岳炼，万利鑫，陈杰，柯欢，王志云

(佛山市林业科学研究所，广东 佛山 528222)

大叶桂樱(Laurocerasuszippeliana)为蔷薇科(Rosaceae)桂樱属(Laurocerasus)常绿高大乔木，其树干黄褐色，树冠球形，叶色深绿油亮，花序密集淡雅，且生长速度快，是一种集观叶、观花、观果及观干于一身的新优园林绿化树种[1]，在园林绿化、庭院绿化美化、生态公益林改造中具有良好的市场应用前景。目前，对于大叶桂樱的研究有少量的文献报道，大都集中于大叶桂樱的种子萌发、栽培方面的研究[2-5]，且试验的种子基本采摘于野生的大叶桂樱，可见对其种源分布的研究在其开发运用上具有较重要的意义。因此，有少量学者也对其种质资源情况进行了初步的研究，如李建清等[6]对浙江省雁荡山地区的大叶桂樱资源进行了调查研究，发现雁荡山地区大叶桂樱资源数量上较多，但生长条件较差，大部分呈单株零星分布，很少有呈一定面积的群落存在；任启飞等[7]以贵州福泉地松镇的一个天然大叶桂樱群落为调查对象，发现其为建群种，并提出了其保护及开发利用的建议。而针对大叶桂樱的种质资源在全国的地理分布情况研究尚未见文献报道。因此，本研究结合了目前有关大叶桂樱种质资源标本记录的信息，利用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(GIS)对大叶桂樱的地理分布特征和潜在分布区进行探究，以期对大叶桂樱的野生种质资源的保护、引种和园林应用提供的理论基础和实践指导价值。

1 材料与方法

1.1 数据收集

大叶桂樱的分布资料信息查阅于中国数字植物标本馆(http://www.cvh.ac.cn)以及查阅了《中国植物志》，经过筛选共获取345个大叶桂樱的标本信息，对于标本信息中没有地理坐标的借助奥维地图拾取坐标系统获取每个分布点的经纬度。

1.2 气象数据

环境数据和未来环境数据主要来自全球气候数据网( http://www. Worldclim. org)[8]。从全球气候数据网站下载的气候数据包括年均温( bio1)、昼夜温差日均值( bio2)、等温性(bio3)、温度季节性变化的标准差( bio4)、最暖月最高温(bio5)、最冷月最低温( bio6)、年均温变化范围(bio7)、最湿季度平均温度( bio8)、最干季度平均温度(bio9)、最暖季度平均温度(bio10)、最冷季度平均温度(bio11)、年均降水量( bio12)、最湿月降水量(bio13)、最干月降水量(bio14)、降水量变异系数(bio15)、最湿季度降水量( bio16)、最干季度降水量(bio17)、最暖季度降水量( bio18)、最冷季度降水量(bio19) 等19 个气候生态因子( biol-bio19)，数据年份分别为1950—2000年、2000—2070年，空间分辨率为10 km。

1.3 数据处理

分别将已处理格式的气候数据信息和大叶桂樱的分布地理坐标信息，导入到MaxEnt模型中对大叶桂樱的分布区进行评估。在进行 MaxEnt 分析时，参数设定选择75%分布数据作为训练集参与建模，25%采分布点数据作为验证集。在环境参数设置中开启刀切法( Jackknife) 来评价，各环境因子的权重采用受试者特征曲线，即ROC曲线分析法评价物种潜在分布预测模型精度，即利用ROC曲线与横坐标围成的面积( AUC) 值来判断模型预测结果的精准度。将建模输出的预测结果(.asc)文件导入到ArcGIS软件中，转为栅格文件，掩膜提取中国区域预测图，设置适生等级。

2 结果与分析

2.1 预测结果有效性的分析

采用MaxEnt模型对19个环境因子数据和大叶桂樱物种分布数据进行运算分析，如图1所示，得到ROC曲线训练集的AUC值为0.986，测试集AUC 值为0.986。根据Phillips S J等[9]研究，AUC的值越接近1表明其模型越完美、准确性越高，因此本研究建立的大叶桂樱MaxEnt模型在中国的潜在分布区的预测效果好，结果可信度高，可进行下一步分析。

2.2 大叶桂樱在中国的潜在分布预测

通过MaxEnt模型依据大叶桂樱424个地理分布记录和19个气候因子数据预测其分布区域，结合ArcGIS对其预测分布的适生等级进行划分，分为不适宜区[0，0.109 983]、低适宜区[0.109 983，0.312 626]、较适生区[0.312 626，0.498 871]和适生区[0.498 871，0.735 490]。预测结果表明，大叶桂樱潜在分布区域有广东、广西、贵州、云南、江西、福建、甘肃、四川、浙江、湖北、湖南、陕西、台湾等省份，这与中国植物志中对该物种的分布范围描述基本相符[10]。其中大叶桂樱的最适生区在广西、贵州分布得最多，其次在是广东省、福建省。

2.3 大叶桂樱在未来气候条件下的分布预测

在模拟未来气候条件下，大叶桂樱的适生区发生了变化。调查显示，大叶桂樱的最适生分布区域相对减少，并有往北移动迹象，部分区域也出现了离散型分布，如大叶桂樱在广西、广东的潜在分布面积缩小了，说明随着气候的变化，大叶桂樱的最适生境发生了变化导致其最适分布范围变窄；但从图中可看出大叶桂樱的未来较适生区域明显扩大。

2.4 大叶桂樱适生区生态环境因子分析

基于MaxEnt模型，对每一个环境因子进行刀切法分析，可判断不同环境因子对大叶桂樱潜在分布的影响。如图2中所示，横坐标表示每次规范训练结果的大小，环境因子对物种的分布有较重要的影响，条带显示的变量数值则较大，可见环境因子中最暖季度降水量(bio18)、最干季度平均温度(bio9)、最湿季度降水量(bio16)、最冷季度平均温度(bio11)、年均降水量(bio12)、最湿月降水量(bio13)以及年均温度(bio1)对大叶桂樱的分布区的预测结果有较大的影响，其中最暖季度降水量(bio18)影响最大。

图2 基于刀切法的环境变量重要性分析

3 结论与讨论

MaxEnt生态模型是基于生态位原理建立的在研究中常用的生态位模型，通过物种样品已知的分布数据以及对应的环境变量为基础，分析比较该物种在已知分布区的生态环境变量来确定其占有的生态位，从而预测物种的潜在地理分布情况，目前已广泛运用于物种的潜在分布研究[11]。本研究通过对已知的大叶桂樱标本的分布信息，结合19个环境因子，采用 MaxEnt 模型对大叶桂樱生态适宜性区划预测模拟，通过刀切法分析预测ROC曲线，得到的AUC预测值为0.95以上，说明本研究构建的模型具有较高的可信度与参考价值。

通过对当前环境下大叶桂樱在我国的潜在分布预测，发现大叶桂樱的适生区大致分布于我国南方省份，北至甘肃南部、南至海南中部、西至云南西部、东至浙江南部，分布范围较广。最适分布区主要有广东、广西、贵州、云南、江西、福建、甘肃、四川、浙江、湖北、湖南、陕西、台湾等地，其中分布最广的省份有广西、广东、贵州，其气候特征多为温暖湿润气候。这与该物种的生态位相关，大叶桂樱喜温暖、湿润气候，是亚热带常绿阔叶林的一个优势树种[12]，并且其种子不需经过休眠，掉落后即可萌发，发芽率高，幼苗较耐阴，可在树下生长[13]，因此，在适宜的环境下其物种的繁殖力较强。另外，根据所建立的MaxEnt生态模型中，采用刀切法(Jackknife)分析19个环境因子对大叶桂樱分布增益的贡献，发现降水量和温度对其分布区的影响最大。

通过模拟未来气候环境预测大叶桂樱在我国未来的分布区，发现大叶桂樱的适生区往北移动，最适生区面积变小、呈离散分布趋势，较适生区面积扩大。这可能与全球环境的变化有关。相关研究表明全球气候总体有呈变暖、变湿的趋势，亚热带北界有往北移动最远的距离达120 km[14]，随着环境气候的变化，植物的地理分布也会发生潜在的变化[15]，因此大叶桂樱在未来环境下的适生区往北进行了迁移，这与相关文献[16，17]的研究结果一致。

综上所述，本研究通过现有的大叶桂樱标本位置信息，采用MaxEnt生态模型对其潜在分布区和未来的分布区进行了预测，分析了气候因子与其分布的关系，为该物种的引种栽培、种质资源保护和开发利用提供了一定的参考依据。但由于引入的环境因子数据不够丰富、分辨率不够高，另外大叶桂樱的分布可能也与海拔有关[9]，因此研究结果可能存在一定的误差，有待于引入更多的环境因子进行深入的研究。