昆明山海棠潜在适宜性区划研究

2021-11-01张植玮潘瑞瞿显友张小梅刘翔

中国中医药信息杂志 2021年10期

张植玮，潘瑞，瞿显友，张小梅，刘翔

昆明山海棠潜在适宜性区划研究

张植玮，潘瑞，瞿显友，张小梅，刘翔

重庆市中药研究院，中国中医科学院中药资源中心重庆分中心，中药资源学重庆市重点实验室，重庆 400065

通过潜在适宜性区划研究，预测昆明山海棠适宜种植区。通过实地调查及中国数字植物标本馆收集样本点信息。以昆明山海棠121个样本点为分析基点，利用最大熵模型和地理信息系统对昆明山海棠进行生态适宜性研究，分析其生长地的相关生态因子。影响昆明山海棠生长的主要生态因子为12月份平均温度、6月份降水量等13个生态因子，其中6、10、5月份降水量对昆明山海棠生长影响较大，下限有阀门区，上限影响不大，而气温影响主要体现在等温性上，其日均温差越大越有利于物种生长；另外，对潜在分布区进行生长适宜等级划分，生成昆明山海棠生长适宜性区划图，最适宜分布区在四川西南部凉山州、攀枝花，云南西北部及西部的保山、大理、丽江、怒江等地。昆明山海棠最适宜分布区与本次实地调查结果相符，可为昆明山海棠物种保护及其栽培利用提供科学依据。

昆明山海棠；最大熵模型；地理信息系统；生态因子；生长适宜性

昆明山海棠（Lévl.）Hutch.系卫矛科雷公藤属落叶藤本灌木植物，我国安徽、浙江、湖南、广西、贵州、云南、四川等地均有分布[1]，其根部入药，味苦、辛，性微温，大毒，归肝、脾、肾经，具祛风除湿、活血止血、舒筋接骨、解毒杀虫功效[2]。2020年版《中华人民共和国药典》（一部）收载有昆明山海棠片剂[3]。根据课题组实地调查发现，因过度采挖和破坏而造成昆明山海棠分布差异极大，一些地区分布已极少。目前尚未见关于昆明山海棠适宜分布区域研究。

生态位模型已广泛应用于物种潜在分布区预测，其结果可导入地理信息系统软件作进一步分析，得到直观的适生性地图和适生指数。最大熵（MaxEnt）模型利用物种已知分布区域数据和环境变量对物种地理分布进行建模，预测物种所选区域的潜在地理分布情况[4]。笔者在实地调查我国昆明山海棠产地基础上，通过MaxEnt模型，采用昆明山海棠121个样点和37个生态因子进行适生区划研究，分析昆明山海棠适生性区域及重要生态因子，为昆明山海棠物种保护及栽培利用提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源

1.1.1 地理分布信息

昆明山海棠地理分布信息数据主要采集于中国数字植物标本馆（https://www.cvh.ac.cn/），去除无效和重复数据，共收集昆明山海棠样点121个，其中40个为课题组实际调查样点，详见图1、表1。

1.1.2 生态因子数据

为确定物种适宜生境的地理分布，需明确影响物种生长的生态因子。本研究使用的空间数据来自“中药资源空间信息网格数据库”（http://zzzy.zyzypc. com.cn/），共三类（气候、土壤和地理）54个生态因子，其中43个气候数据、8个土壤类型数据、3个地理数据。在国家地理信息系统网站（http://nfgis.nsdi. gov.cn/）下载1∶400万中国地图和中国行政区划图，用于ArcGIS10.5制图分析。

图1 昆明山海棠样点分布

表1 昆明山海棠40个实地调查样点分布

样点所在地纬度经度样点所在地纬度经度贵州剑河N26.632 78°E108.555 00° 四川冕宁N28.522 50°E102.203 90° 贵州雷山N26.418 61°E108.228 60° 四川冕宁N28.517 78°E102.209 40° 贵州印江N27.940 83°E108.613 30° 四川冕宁N28.492 78°E102.214 20° 湖北利川N30.423 61°E108.663 90° 四川普格N27.400 00°E102.483 10° 湖北通城N28.122 22°E113.760 30° 四川叙永N28.403 61°E105.441 90° 湖南南岳N27.235 00°E112.638 30° 四川盐边N26.487 18°E102.012 90° 湖南武冈N26.650 56°E110.622 50° 四川盐边N26.645 64°E101.975 20° 湖南新宁N26.435 28°E110.901 10° 云南保山N25.128 90°E99.126 92° 江西湾里N28.808 06°E115.719 40° 云南昌宁N25.023 30°E99.468 91° 江西婺源N29.094 44°E117.545 80° 云南楚雄N25.325 04°E101.023 10° 江西修水N28.927 78°E114.044 70° 云南大理N25.703 25°E100.122 60° 四川德昌N27.556 12°E102.144 20° 云南福贡N25.512 68°E99.148 58° 四川德昌N27.441 94°E102.056 80° 云南南涧N24.810 41°E100.547 60° 四川德昌N27.166 94°E102.099 40° 浙江龙泉N28.089 17°E118.970 60° 四川德州N27.395 56°E102.139 20° 重庆丰都N29.696 96°E108.072 60° 四川会东N26.654 78°E102.449 20° 重庆江津N28.604 35°E106.444 80° 四川泸定N29.599 84°E102.174 40° 重庆石柱N30.223 06°E108.383 60° 四川米易N27.059 17°E101.991 90° 重庆武隆N29.506 39°E107.706 70° 四川米易N26.990 56°E102.011 10° 重庆武隆N29.443 61°E107.772 50° 四川冕宁N28.378 61°E102.199 20° 重庆武隆N29.239 27°E107.377 00°

1.2 数据处理

通过MaxEnt模型构建昆明山海棠地理分布与生态因子之间关系模型，并研究模型的实用性。将样本点地理位置数据与环境变量导入MaxEnt 3.3.3k软件，随机选取85%的样本点用于训练集，15%用于测试集，最大迭代次数1×106，选择刀切法检测变量的重要性。以受试者工作特征（ROC）曲线及曲线下面积（AUC）评价模型精度，以刀切法检验生态因子的权重，结果以Logistic输出。依次计算3次，每次舍去计算结果中贡献度为0的生态因子，然后依次舍去贡献率为0的生态因子，最终选择总贡献率≥99.9%的生态因子进行昆明山海棠适宜性预测。

选取MaxEnt模型10次预测中AUC值最大的组结果，结合中国行政区划图，得到昆明山海棠分布区划图。利用样本点地理位置数据提取适宜指数，以提取中的最小值作为适宜生长和不适宜生长的分界线。对于适宜生长的区间，再依据正态分布的参数标准差σ和平均值μ，选择μ＋σ作为阈值，区分“适宜区”和“最适宜区”，即[0，最小值]为不适宜区，[最小值，μ＋σ]为适宜区，[μ＋σ，1]为最适宜区。

2 结果与分析

2.1 生态因子

在MaxEnt模型运算中是通过开启刀切法来反映不同生态因子在影响昆明山海棠生长适应度所占权重。对54个生态因子依次运算10次，舍去10次计算结果中贡献度小于1的生态因子，选取总贡献率≥99.9%的生态因子，最终选出13个生态因子进行分析，见表2。通过MaxEnt模型分析后的ROC曲线训练集AUC＝0.985，测试集AUC＝0.983；同时得到生态因子刀切图，表明本研究模拟效果极好，预测结果具有较高的准确度。见图2～图4。

从图3可看出，排前10位的均为气候因子，说明气候因子对昆明山海棠生物学特性影响最大。其中12月份平均温度、6月份降水量、10月份降水量权重最大。12月份平均温度在-27～20 ℃，温度范围极大，说明此物种在温度限制因子下存在极强适应性，特别冬季极端气候能表现出很强的耐寒性，随着温度上升更有利于物种生长，在3 ℃出现跃迁，在11 ℃达峰值，在20 ℃仍处于较高位置，最适区间为3～11 ℃；6月份降水量0～700 mm，在120、150 mm出现2次向上跃迁，180 mm开始下降，到700 mm仍处于较高位，说明物种对降水量需求较大，最适区间为120～500 mm；10月份降水量为0～600 mm，最适区间为50～600 mm，10月份已出现叶片大面积凋落，种子成熟并开始凋落，物种主要体现为种子需求。

表2 影响昆明山海棠生长的13个生态因子

生态因子贡献率/%排列重要性 6月份降水量33.3 4.0 12月份平均温度30.7 0 10月份降水量10.2 4.0 海拔 7.114.3 9月份平均温度 3.9 9.1 温度季节性变化的标准差 3.418.1 8月份降水量 2.5 4.8 11月份降水量 2.2 3.9 等温性 2.016.2 最湿季平均温 1.4 2.4 5月份降水量 1.317.0 土壤类型 1.2 0.5 5月份平均温度 0.6 5.7

图2 昆明山海棠分布预测模型ROC曲线

图3 昆明山海棠分布生态因子刀切图

权重排第4～10位的分别是5月份降水量（最适区间为50～550 mm）、11月份降水量（最适区间为20～450 mm）、温度季节性变化的标准差（0～130）、8月份降水量（最适区间为80～600 mm）、5月份平均温度（最适区间为15～30 ℃）、9月份平均温度（最适区间为16～30 ℃）、等温性（最适区间为25%～60%）。由此可见，多个月份降水量对昆明山海棠生产影响较大，下限有阀门区，上限影响不大；温度影响主要体现在等温性上，其日均温差越大越有利于物种生长。

2.2 生态适宜性区划

通过ArcGIS10.5分析软件对MaxEnt软件导出的生境适宜度进行重分类，得到昆明山海棠适宜性区划图，分为不适宜区（＜0.165 429）、适宜区（0.165 429～0.744 507）、最适宜区（＞0.744 507）。白色区域代表昆明山海棠不适宜区，红色区域代表最适宜区，绿色区域代表适宜区。由适宜区分布图看，昆明山海棠最适宜区主要集中在四川西南部的凉山州、攀枝花，云南西北部及西部的保山、大理、丽江、怒江等呈片状分布，而云南中部和广西湖南交界有点状分布。见图5。

图5 昆明山海棠适宜区分布

3 讨论

MaxEnt理论认为，在已知条件下熵最大的事物接近其真实状态。模型通过物种分布数据和环境数据，找出物种分布规律的最大熵，从而对物种的潜在分布进行预测。近年来研究表明，MaxEnt模型在物种生态适宜性分析及区划研究中具有很好的预测结果[5-8]。本研究通过实际调查结合中国数字植物标本馆，采集121个样点数据，已达到MaxEnt模型样本量合理范围[9]。采用MaxEnt模型对昆明山海棠生长适宜性区划预测模拟，10次预测结果ROC曲线得到的AUC值均在0.98以上，表明该模型预测结果可靠。但10次预测结果的生态因子权重排名存在偏差，这与15%随机取值有关，因此在生态因子分析中，应综合多个权重大的生态因子分析其对物种生长的作用，单个生态因子分析结果可能存在偏差。

本研究利用MaxEnt模型和ArcGIS对昆明山海棠进行生态适宜性研究，分析昆明山海棠生长地的相关生态因子。综合多个生态因子比较能看出，多个月份降水量对昆明山海棠生长影响较大，下限有阀门区，上限影响不大；气温影响主要体现在等温性上，其日均温差越大越有利于物种生长。另外，由生态适宜性分析看，四川西南部和云南西北部及西部存在大面积分布，且生长极佳，与本课题组实地调查相符。

根据本课题组调查，成都荷花池药材市场和昆明螺蛳湾药材市场销售的昆明山海棠主要采集来源地就是四川西南部和云南西北部，供药企提取浸膏；随市场需求增加，野生采挖破坏极为严重，城市周边易于采挖区域分布较少，或只有小植株零星分布。

本研究结果从理论上明确了昆明山海棠的主要适宜分布区和主要生态因子，对开展昆明山海棠产地的资源保护和仿野生抚育具有指导作用，合理进行人工培育种植以满足市场需求，对缓解野生药材过度采挖导致其资源枯竭、解决药用供需矛盾等具有重要意义。本研究基于野生采集信息进行的生长适宜性区划，而药材种植还受栽培技术、种子种苗品种及生产技术等因素影响，建议后续可结合不同区域昆明山海棠的品质进行分析，能更有效促进昆明山海棠的可持续利用。

[1] 中国科学院中国植物志编辑委员会.中国植物志：第45卷第3册[M].北京：科学出版社,1999：179.

[2] 国家中医药管理局《中华本草》编委会.中华本草：第5册[M].上海：上海科学出版社,1996：200.

[3] 国家药典委员会.中华人民共和国药典：一部[M].北京：中国医药科技出版社,2020：1133.

[4] PHILLIPS S J, ANDERSON R P, SCHAPIRE R E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions[J]. Ecological Modelling,2006,190(3)：231-259.

[5] 张飞,陈随清,王利丽,等.基于MaxEnt和ArcGIS的山茱萸生态适宜性区划研究[J].中国中药杂志,2017,42(16)：3078-3083.

[6] 陈立立,余岩,何兴金.喜旱莲子草在中国的入侵和扩散动态及其潜在分布区预测[J].生物多样性,2008,16(6)：578-585.

[7] 车乐,曹博,白成科,等.基于MaxEnt和ArcGIS对太白米的潜在分布预测及适宜性评价[J].生态学杂志,2014,33(6)：1623-1628.

[8] 李文杰,张时煌.GIS和遥感技术在生态安全评价与生物多样性保护中的应用[J].生态学报,2010,30(23)：6674-6681.

[9] 陈新美,雷渊才,张雄清,等.样本量对MaxEnt模型预测物种分布精度和稳定性的影响[J].林业科学,2012,48(1)：53-59.

Study on Potential Suitability Distribution of(Lévl.) Hutch.

ZHANG Zhiwei, PAN Rui, QU Xianyou, ZHANG Xiaomei, LIU Xiang

To predict the suitable planting areas of(Lévl.) Hutch. through study on potential suitability distribution.The information of sample sites was collected through field survey and Chinese Virtual Herbarium. Based on 121 samples of(Lévl.) Hutch., MaxEnt model and ArcGIS were used to study the ecological suitability of(Lévl.) Hutch., and the related ecological factors of growing areas were analyzed.The main ecological factors affecting the growth of(Lévl.) Hutch. were 13 ecological factors of average temperature in December, precipitation in June, etc. Among them, the ecological factors of precipitation in June, October, and May had a greater impact on the production of(Lévl.) Hutch.. The lower limit had a valve area, and the upper limit had little effect. The influence of temperature was mainly reflected in the isothermal property, and the larger the daily average temperature difference, the more beneficial the species production. In addition, the potential distribution areas were divided into suitable growth grades to generate suitability distribution of(Lévl.) Hutch.. The most suitable distribution areas were Liangshan Prefecture and Panzhihua in the southwest of Sichuan, Baoshan, Dali, Lijiang, Nujiang and other places in the northwest and west of Yunnan.The most suitable distribution areas are consistent with the field survey results of the research group, which can provide scientific basis for species protection and cultivation and utilization of(Lévl.) Hutch..

(Lévl.) Hutch.; MaxEnt model; ArcGIS; ecological factors; growth suitability

R282.5

1005-5304(2021)10-0005-05

10.19879/j.cnki.1005-5304.202102285