基于MaxEnt模型的福建省台湾青枣种植潜力预测及适宜性区划

万 璐,吴作航,翁升恒,杨 凯,施宗强

(1 中国气象局海峡灾害天气重点开放实验室/福建省灾害天气重点实验室/福建省气象科学研究所,福州,350028;2 福建省漳州市热带作物气象试验站,福建漳州,363001)

台湾青枣ZiziphusmauritianaLam.,即滇刺枣,为鼠李科枣属植物,我国主要分布于福建、广东、广西、海南等热带亚热带地区。台湾青枣产量大,种植效益高,果实个头大,口感清脆甘甜细腻,广受消费者喜爱[1]。台湾青枣属热带水果,我国东南地区多处热带水果种植北缘,在种植环境气象条件方面存在较多不确定因素导致引扩种失败,造成不同程度的生产损失;而引种前预测分析台湾青枣在目标地区的环境适宜性能有效降低引扩种失败风险。因此,研究台湾青枣在福建地区的种植潜力分布区及适宜性区划对台湾青枣在福建地区种植防灾减灾、促进产业发展及保障果农收益具有重要意义。

近年来,不少学者开展了台湾青枣引扩种研究。杨凯等[2-3]采用主成分分析和K-means聚类分析法确定了福建省台湾青枣寒害综合气候指标及其等级划分。李丽纯等[4-5]采用专家打分法和层次分析法建立气候适宜指数算法,并利用ArsGIS划分不同适宜性区域,随后将气候适宜度模型参数本地化,分生育期明确了详尽的气候适宜度权重,提出更为适用的评估方法。目前针对台湾青枣引扩种影响因素的研究多集中于台湾青枣寒冻害方面,一般采用传统的气候适宜度评价模型法,且在各影响因素的权重判定上具有一定的主观性。为了更客观地科学探究某一物种在不同时间、空间的适生性,生态学上多利用物种分布模型来模拟预测植物地理分布及评价环境气候适宜性[6-7],MaxEnt最大熵模型是其中1种模拟较为精准的物种分布模型[8-12]。最大熵模型基于气候相似性原理,利用物种已知分布数据和相关环境变量,计算熵最大时物种的概率分布,较精准地预测物种在此区域的适生性。本研究采用MaxEnt最大熵模型模拟预测台湾青枣在福建省种植潜力分布区域及其生存指标,为台湾青枣在福建引扩种合理布局提供参考,以促进当地特色水果产业发展[13]。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

福建省地处欧亚大陆东南边缘,北纬23.53°～28.32°,属亚热带气候,年平均气温15.0～21.7 ℃,冬少严寒,夏有酷暑,自20世纪90年代以来冬季冰雪寒害天气减少,气候有明显偏暖趋势;平均年降水量1 132～2 059 mm,平均年降水天数104～201 d。福建省地势地貌素来有“八山一水一分田”之称,海拔500 m以上山区面积占全省面积的75%以上,主要分布在闽西、闽中和闽东北[14],东部沿海多为丘陵、台地和滨海平原[15],整体呈现西北高,东南低,山丘多,平原少的特点。

1.2 数据集建立

1.2.1 台湾青枣分布数据收集 通过实地调查、文献检索、数据查询等方式收集台湾青枣在福建省的种植信息,福建省台湾青枣种植基地分布于漳州市长泰县陈巷镇、云霄县火田村、南靖县船场镇、平和县山格镇、漳浦县石榴镇、芗城区天宝镇、福清市一都镇等。利用MaxEnt模型进行物种分布预测时,仅需较小的样本量(≥5)即可[6,16],样本数量越多则分析结果越准确。选取的乡镇基本覆盖全省代表性分布范围,可在福建省范围内开展预测,因此在福建省选取台湾青枣分布点26个,记录分布点经纬度信息保存为csv格式文件。

1.2.2 环境变量数据收集 由于植物生长过程中存在大量环境因子,不可能将所有环境因子应用于模型,在研究气候环境变化对植物分布影响的模拟实践中,过多参数会导致模型分析不稳定,应尽量选取与目标物种生长相关性较大的环境因子,而不是所有能够获得环境数据[17-18]。因此,结合相关文献[2,5,19-21],选取7个具有明确生物学意义的影响台湾青枣分布的潜在气象因子,即(1)年平均气温,代表区域整体气温情况;(2)年日照时数,代表区域光照情况;(3)年降水量,代表区域水分供应量;(4)≥10 ℃年活动积温,表征台湾青枣生长发育所需热量;(5)4月平均最低气温,表征极端低温对台湾青枣苗期的影响;(6)最冷季(12、1、2月)平均最低气温,表征极端低温对台湾青枣的影响;(7)最热季(6、7、8月)平均最高气温,表征极端高温对台湾青枣的影响。气象数据来源于福建省气象信息中心,具体数据来源于福建省具有连续数据记录的2 514个区域地面气象观测站,包括2018—2022年逐日平均气温、最低气温、最高气温、降水量、日照时数等气象数据。将统计处理好的7个气象因子数据保存为csv格式文件,导入ArcGIS中采用反距离插值法转换为栅格要素,利用转换工具分别将7个栅格数据导出为ASCII格式文件。

1.3 模型构建与评价

用MaxEnt 3.4.1软件对台湾青枣在福建省的分布进行数据输入和参数设定。选择台湾青枣分布数据集作为样本集,处理好的环境变量ASCII文件作为环境变量集;选择输出文件格式为“Logistic”,设置输出文件夹;试集为分布点的25%,训练集为分布点的75%,选择“Jackknife”刀切法来评价各环境因子的权重;重复训练次数设置为10次;重复迭代方式选择“Crossvalidate”。选择绘制响应曲线,直观展示各个环境变量对台湾青枣分布的具体影响。检查受试者工作特征曲线下的面积(AUC)以评估模型准确性[22],AUC值越大说明环境变量对预测的物种地理分布的影响较大,表示预测结果准确性更高[23-24]。在实际应用中,一般认为AUC值大于0.9时预测效果非常好,0.8～0.9时预测效果较好,0.7～0.8时预测效果中等,0.6～0.7时效果较差,0.5～0.6时预测失败[25-26]。

1.4 指标与区划

利用上述提取的主导气象因子组合重建MaxEnt模型,输出各气象因子对台湾青枣分布的贡献度,根据贡献度选取关键气象因子,输出福建省台湾青枣种植分布适宜性的存在概率(P)。参考IPCC政府间气候变化专门委员会第五次评估报告中关于评估可能性的划分标准[27],根据P划分气候适宜性等级标准,即P<0.05为不适宜,0.05≤P<0.33为低适宜,0.33≤P<0.66为适宜,P≥0.66为高适宜。根据关键因子进行模型模拟预测,输出福建省台湾青枣种植分布概率,在ArcGIS中采用自然断点法将分布概率进行不同适宜性等级区域划分,划分为高适区、适宜区、次适宜区和不适宜区。

2 结果与分析

2.1 影响台湾青枣分布的主导气象因子

模型模拟运行10次,模型受试者工作特征曲线样本测试集预测AUC值平均值为0.925,表明模型预测结果非常好,可用于台湾青枣在福建种植潜力分布模拟研究。在MaxEnt模型中基于刀切法分析各环境变量对模型的增益效果,用“仅此变量”构建熵模型校验评分时,得分较高的4个环境因子分别是≥10 ℃年活动积温、4月平均最低气温、最冷季平均最低气温和最热季平均最高气温(见图1),表明这4个环境因子基于模型的贡献值最大,可见相关气温因子对台湾青枣分布起主导作用。

图1 基于刀切法的福建台湾青枣分布环境因子训练得分

将7个参与模型预测的环境因子贡献率由大到小排序发现,最冷季平均最低气温和≥10 ℃年活动积温的贡献率较高,分别为44.9%和40.5%,表明冬季低温和累积热量对台湾青枣的种植分布预测影响较大。年日照时数、4月平均最低气温、年平均气温、年降水量、最热季平均最高气温的贡献率分别为5.6%、5.5%、2.6%、0.8%、0.1%。最冷季平均最低气温、≥10 ℃年活动积温、年日照时数和4月平均最低气温4个因子累积贡献率超95%,将这4个因子作为台湾青枣在福建分布的关键气象因子。

分析台湾青枣在福建分布存在概率与4个关键气象因子之间的关系看出,台湾青枣适宜及以上的区域主要分布于P>0.33时,最冷季平均最低气温阈值为9.3 ℃;P随气温升高而增大,年平均气温低于4.3 ℃的地区P<0.05,不适宜种植;≥10 ℃年活动积温7 173 ℃以上区域适宜种植,一定范围内积温越高P值越大,低于5 556 ℃的地区不适宜;适宜及以上区域年日照时数1 720 h以上,4月平均最低气温15.1 ℃以上(见图2)。

图2 福建台湾青枣分布存在概率与气象因子关系

2.2 福建省台湾青枣种植潜力适宜区划分

根据关键因子进行最大熵模型模拟预测种植潜力分布概率,利用ArcGIS自然断点法对福建省台湾青枣种植潜力进行不同适宜区划分发现,适宜区分布于北纬23.56°～25.34°,东经116.94°～119.01°范围地区,适宜区主要集中在漳州市和泉州市大部。利用ArcGIS栅格统计功能计算台湾青枣在福建省各适宜区种植面积,高适宜区、适宜区、次适宜区和不适宜区种植面积分别为220.08万、376.9万、638.65万、1 004.64万hm2。适宜及以上区域主要分布在漳州市各县(市)、龙岩市东部南部、三明市东部、泉州市大部、厦门市、莆田市,约占全省面积26.12%。其中,高适区主要集中在漳州大部和福建南部地区沿海一带。次适宜区域主要分布在龙岩市南部、三明市东部、南平市东部、福建中部、东部部分沿海地区,约占全省面积的29.92%。不适宜种植区域主要分布在西部山区、北部地区以及高海拔地区,主要为气温相对较低的区域(见图3)。

图3 福建省台湾青枣种植不同适宜性区域划分[国家气象信息中心,审图号GS(2017)3320号]

2.3 福建省台湾青枣种植潜力区域划分与种植现状对比

目前,福建省台湾青枣种植区主要集中于漳州市,除个别高海拔地区外,长泰区、漳浦县、南靖县、平和县、云霄县等区(县)均有分散种植,基本覆盖种植潜力区划的高适宜、适宜及小部分次适宜区域,漳州市范围内不适宜地区刚好覆盖博平岭一带、诏安县龙伞岽等,以及龙岩市范围内玳瑁山一带高海拔山区,均因冬季气温低以及地形崎岖而不适宜热带果树生长,少有台湾青枣在此种植。福建沿海地区气温相对较为温暖,冬季较为温和,夏季较为凉爽,如泉州市南安市、永春县、安溪县,莆田市仙游县,福州市福清市、闽侯县等地均有规模种植,与区划结果较为一致。部分区(县)由于当地产业发展规划,较少选择种植业以及种植台湾青枣,只有零星种植,会导致模拟结果与实际种植现状不符。此外,由于区域气象站测量要素有限,风速获取较为困难,模型模拟输出的区划分布未考虑风速;而超过一定等级的大风(包括台风天气)易造成台湾青枣落叶落花落果以及折枝等损失,较不适宜种植,实际种植台湾青枣时就会避开沿海大风地区。而模拟区划中,福建中部和南部沿海地区未呈现不适宜或次适宜区域(见图3),与实际种植分布稍不一致。总体来说,台湾青枣在福建的种植现状与区划结果较为吻合,区划结果具有一定客观性。

3 结论与讨论

3.1 结论

试验结果表明,7个气象因子中,关键气象因子对台湾青枣种植分布影响程度从高到低依次是最冷季平均最低气温、≥10 ℃年活动积温、年日照时数和4月平均最低气温,其中,最冷季平均最低气温和≥10 ℃年活动积温对台湾青枣分布的累计贡献率高达85.4%,表明两者对台湾青枣在福建种植分布影响较大。说明台湾青枣的生存和生长发育主要受温度影响,对冬季低温较为敏感,且对热量的要求较高。

台湾青枣种植分布的福建省适宜及以上(P>0.33)区域的气象条件为最冷季平均最低气温高于9.3 ℃,≥10 ℃年活动积温大于7 173 ℃,年日照时数1 720 h以上,4月平均最低气温15.1 ℃以上。

福建省适宜种植台湾青枣的区域主要位于漳州市和泉州市大部,适宜及以上区域主要分布在漳州市各县(市)、龙岩市东部南部、三明市东部、泉州市大部、厦门市、莆田市,约占全省面积26.12%;次适宜区域主要分布在龙岩市南部、三明市东部、南平市东部、福建中部、福建东部沿海地区,约占全省面积29.92%。不适宜种植区域主要分布在西部山区、北部地区以及高海拔气温相对较低的区域。

3.2 讨论

与专家打分法、层次分析法、等权重求和法等其他适宜性区划研究方法相比较,本研究采用的MaxEnt最大熵模型法更为客观。数据来自实际生产中台湾青枣高产高质片区,模型模拟结果更偏向实际生产种植分布,得到的指标和区划与现有研究[3-5,21,28-29]存在一定差异,试验结果基本符合实际生产。

在MaxEnt模型导入7个气象因子数据时,尝试利用福建省67个县级国家气象观测站近30年气象数据和站点海拔、经度、纬度、坡向、坡度等地理要素推算多元一次回归方程并减去误差代入全省范围格点,相比数量足够多的区域站数据反距离权重法插入的方式,前者得到的结果准确程度相对较差。尽管区域气象观测站数据时间跨度较小,但分布至每个格点的数据准确程度较高。因此,本研究采用区域气象观测站数据进行模拟和运行。

从关键气象因子和预测分布可以看出,台湾青枣种植对热量与冬季低温的要求较高,受冬季低温影响较大,易遭受寒冻害,因而主要适宜种植于福建省南部近沿海一带;随着种植区往北和内陆丘陵山区延伸,冬季遭受低温寒冻害的概率大大增加。实际上,由于台湾青枣种植收益高,果农有种植意向,台湾青枣种植区比预测范围广,风险等级偏高。因此,农户在引扩种时要多关注气候变暖背景下冬季低温的影响,可采取薄膜覆盖等防寒防冻措施,保证台湾青枣安全度过低温,从而保障产量和品质。