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    基于最大熵模型Maxent預(yù)測沙生檉柳潛在地理分布及格局

    2019-08-13 08:54:10阿爾曼·解思斯努爾巴依·阿布都沙力克邁迪娜·吐爾遜
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年2期

    阿爾曼·解思斯 努爾巴依·阿布都沙力克 邁迪娜·吐爾遜

    摘要:基于沙生檉柳的現(xiàn)有分布,通過最大熵模型(Maxent)估計(jì)其潛在的分布格局,并與其在人類干擾下的分布格局相比較,為我國西部荒漠地區(qū)流動(dòng)沙丘上優(yōu)良先鋒固沙造林樹種的保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。結(jié)果表明:沙生檉柳的高適宜區(qū)主要分布在塔里木盆地的塔克拉瑪干沙漠腹地以及盆地東側(cè)的羅布泊地帶和吐魯番盆地腹地及其盆地東側(cè)的庫木塔格沙漠。分布范圍大致在76.0°~89.5°E,37.0°~41.5°N之間,其分布界線與塔克拉瑪干沙漠的流沙范圍基本吻合。垂直分布于海拔800~1 300 m之間,分布面積達(dá)30萬km2,基本符合沙生檉柳的實(shí)際分布情況。溫度和降水量對(duì)沙生檉柳分布的影響最大。經(jīng)受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve,簡稱ROC)分析法驗(yàn)證,訓(xùn)練集的ROC曲線下與坐標(biāo)軸圍成的面積(area under ROC curve,簡稱AUC)值與測試集的AUC值均為0.920,可看出Maxent模型對(duì)沙生檉柳的潛在生境預(yù)測結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確度。將環(huán)境影響因子與人類活動(dòng)因素同時(shí)帶入模型,訓(xùn)練集的AUC值與測試集的AUC值均為0.932,說明Maxent模型對(duì)沙生檉柳的潛在生境預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度提高并具有很高的可信度。

    關(guān)鍵詞:沙生檉柳;潛在分布;Maxent模型

    中圖分類號(hào): S181 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A ?文章編號(hào):1002-1302(2019)02-0091-04

    沙生檉柳(Tamarix taklamakanensis M. T. Liu),別稱塔克拉瑪干檉柳[1-4],灌木,稀呈小喬木狀,高3~7 m,是喜光樹種,適應(yīng)少雨、干旱的流沙環(huán)境條件,在河漫灘和黏土地區(qū)因?yàn)橥寥劳笟庑圆涣己茈y找到其天然實(shí)生苗。它具有生長迅速、不怕沙埋、耐鹽堿、抗寒冷的特性,分布在新疆塔里木盆地塔克拉瑪干沙漠及盆地東部的庫木塔格沙漠,一直延伸到甘肅敦煌的西沿[5],生于遠(yuǎn)離有水河床和湖盆周圍的流沙內(nèi)部,是我國荒漠地區(qū)流動(dòng)沙丘上最抗旱耐炎熱的固定流沙先鋒物種[6],也是中國特有種,屬國家3級(jí)保護(hù)植物[7]。近年來,由于分布區(qū)內(nèi)地下水位逐漸下降和流動(dòng)沙丘間沙表土壤鹽分不斷增高,沙生檉柳天然更新受到極大限制,實(shí)生苗數(shù)量正日趨減少。目前分布區(qū)域內(nèi)的沙生檉柳群落的現(xiàn)狀是衰亡性群落,處于瀕危狀態(tài)。再加上其生境因采礦、修路等人為干擾,遭到了嚴(yán)重的破壞,沙生檉柳亟待保護(hù)[8]。

    目前已有不少關(guān)于沙生檉柳的研究。劉銘庭將沙生檉柳正式更名為塔克拉瑪干檉柳,并證實(shí)這個(gè)新種僅分布在塔克拉瑪干流沙內(nèi)[9]。楊堯軍等選擇對(duì)沙生檉柳種群具有重要影響的地理、土壤、水分這3要素的7個(gè)因子為指標(biāo),采用因子分析法,對(duì)影響沙生檉柳種群生長與分布的環(huán)境因子進(jìn)行分析,并得出植物種群的保護(hù)與恢復(fù)存在較大難度,尤其是對(duì)于面臨嚴(yán)重衰退威脅的沙生檉柳更應(yīng)加強(qiáng)保護(hù)力度[10]。因此利用沙生檉柳的現(xiàn)有分布狀況,評(píng)估出其潛在的分布格局,并與在人類干擾下的沙生檉柳的分布格局相比較,對(duì)保護(hù)我國西部荒漠地區(qū)流動(dòng)沙丘上的優(yōu)良先鋒固沙造林樹種具有一定的科學(xué)意義[11-12]。

    目前獲得的物種地理分布信息在很大程度上依賴于最大熵模型(maxententropy models,簡稱Maxent)[13]。Maxent已經(jīng)在很多地區(qū)被成功地應(yīng)用于預(yù)測物種的潛在分布區(qū)[14]。生態(tài)位模型中的最大熵模型是最具有代表性的物種分布模型之一[15-17]。馬松梅等曾經(jīng)選取并同時(shí)使用最適用預(yù)測的Maxent和規(guī)則集遺傳算法模型(genetic algorithm rule-set production,GARP)[18]得出結(jié)論:相比于GARP[19-20],Maxent更適合于模擬具有較少分布數(shù)據(jù)的稀有或?yàn)l危物種[21]。因此本研究基于野外調(diào)查的實(shí)際情況以及試驗(yàn)樣本的特殊有限分布數(shù)據(jù),選擇Maxent為預(yù)測工具,在地理和生態(tài)空間上模擬沙生檉柳的潛在分布,并將其和在人類干擾下的潛在分布作比較,在此基礎(chǔ)上分析人類活動(dòng)對(duì)于保護(hù)物種分布的影響[22]。本研究在對(duì)沙生檉柳進(jìn)行野外調(diào)查的基礎(chǔ)上,利用Maxent模擬沙生檉柳的潛在地理分布,旨在解決2個(gè)問題:(1)模擬沙生檉柳的潛在分布區(qū)域;(2)與在人類干擾下的潛在分布相比較,分析人類活動(dòng)對(duì)保護(hù)物種分布的影響。

    1 研究區(qū)域概況

    塔克拉瑪干沙漠,83°40′E,39°06′N。此區(qū)域年降水量36.6 mm,其中絕大部分集中在夏季,年蒸發(fā)量達(dá) 3 638.6 mm,1年內(nèi)溫度變化很大,1月平均氣溫-8.1 ℃,7月平均氣溫28.2 ℃,極端最低氣溫-22.2 ℃,極端最高氣溫45.6 ℃,全年≥10 ℃積溫為4 621.8 ℃,無霜期283 d,年日照時(shí)數(shù)2 571.3 h,屬高光熱輻射區(qū)域;主導(dǎo)風(fēng)向是西北風(fēng),平均風(fēng)速2.5 m/s,最大瞬時(shí)風(fēng)速為24.0 m/s。塔克拉瑪干沙漠腹地自然植物組成比較單一,共12種,分別隸屬于9科12屬,包括沙生檉柳(Tamarix taklamakanensis)、蓼子樸(Inula salsoides)、蘆葦(Phragmites australis)、白莖鹽生草(Halogeton arachnoideus)、刺沙篷(Salsola ruthenica)、花花柴(Kareliniacaspica)、羅布麻(Apocynumvenetum)、牛皮消(Cynanchum sibiricum)、小花天芥菜(Heliotropium micranthum)、管花肉蓯蓉(Cistanche tubulosa)、河西苣(Hexinia poly dichotoma)、塔干沙拐棗(Calligonum roborovskii)。

    2 數(shù)據(jù)獲取

    本研究使用的主要軟件為美國Esri公司的ArcGIS 10.2.2、中國地質(zhì)大學(xué)開發(fā)的MapGIS 6.7等。

    2.1 沙生檉柳分布數(shù)據(jù)

    根據(jù)標(biāo)本記載,筆者于2016年7—10月對(duì)沙生檉柳的大部分自然分布區(qū)進(jìn)行了野外調(diào)查,共調(diào)查到26個(gè)分布點(diǎn)。每個(gè)分布點(diǎn)都有GPS精確定位的經(jīng)緯度,代表一個(gè)獨(dú)立的環(huán)境條件。

    2.2 環(huán)境圖層數(shù)據(jù)

    氣候數(shù)據(jù)來源于Worldclim數(shù)據(jù)集(http://www.worldclim.org/),該數(shù)據(jù)集分辨率為1 km,由19個(gè)降水量、溫度的極值和變化范圍的變量構(gòu)成。根據(jù)新疆地圖對(duì)氣候數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行影像配準(zhǔn)、裁剪和疊加。

    2.3 人類活動(dòng)強(qiáng)度數(shù)據(jù)

    根據(jù)新疆地圖對(duì)全球人類足跡(human footprint)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行影像配準(zhǔn)、裁剪和疊加。

    3 研究方法

    3.1 模型模擬

    將沙生檉柳分布數(shù)據(jù)和環(huán)境圖層數(shù)據(jù)代入Maxent模型,運(yùn)行第1次,以識(shí)別對(duì)沙生檉柳影響的主要環(huán)境變量。在第1次運(yùn)行結(jié)束后,將對(duì)沙生檉柳分布造成影響的主要環(huán)境變量代入Maxent模型,進(jìn)行第2次運(yùn)行,初步得到沙生檉柳的分布區(qū)圖。最后,模型評(píng)估以判斷模型的模擬精度和可靠性。

    3.2 模型驗(yàn)證

    Maxent模型帶有自檢驗(yàn)功能,利用受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve,簡稱ROC),對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn),根據(jù)ROC曲線與橫坐標(biāo)圍成的面積值,即AUC(area under ROC curve)值對(duì)模型的準(zhǔn)確度進(jìn)行判定[23-24]。表明在環(huán)境變量與模型的相關(guān)性方面,AUC值越大,預(yù)測的效果越好,評(píng)定標(biāo)準(zhǔn):AUC值范圍為[0,0.40),不及格;[0.40,0.60),較差;[0.60,0.80),一般;[0.80,1.00),優(yōu)秀[25-26]。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 主要環(huán)境變量對(duì)Maxent模型預(yù)測沙生檉柳分布的貢獻(xiàn)率

    從表1中可以看出,影響沙生檉柳分布的主要有2個(gè)環(huán)境因子,即降水量和溫度。沙漠環(huán)境惡劣,氣候極度干旱,早晚溫差大,這說明沙生檉柳生長在塔克拉瑪干大沙漠內(nèi)部生境最嚴(yán)酷的、不生長其他植物的流動(dòng)沙丘上。作為我國檉柳屬最為抗旱的1個(gè)種類,沙生檉柳已經(jīng)形成對(duì)抗沙漠極端氣候的調(diào)節(jié)機(jī)制,這對(duì)進(jìn)一步研究其的抗旱性、抗高溫性有一些啟發(fā),另一方面,充分考慮沙生檉柳對(duì)于環(huán)境因子,尤其是對(duì)降水量和溫度的需求也非常重要,因?yàn)楸狙芯恐荚谠诒Wo(hù)原有沙生檉柳分布的基礎(chǔ)上,預(yù)測其適宜分布區(qū),為沙生檉柳的大面積種植和推廣提供一些理論基礎(chǔ)。

    4.2 沙生檉柳在新疆的適生分布

    根據(jù)Maxent模型預(yù)測,得到沙生檉柳在新疆地區(qū)的適生分布區(qū)(圖1),采用等距法,按高適生、中適生、低適生、不適生4個(gè)級(jí)別劃分,圖中灰色表示不適宜區(qū),黃色表示低適宜區(qū),綠色表示中適宜區(qū),紅色代表高適宜區(qū)。從圖中可以看出,沙生檉柳的高適宜區(qū)主要分布在塔里木盆地的塔克拉瑪干沙漠腹地以及盆地東側(cè)的羅布泊地帶,還有吐魯番盆地腹地以及盆地東側(cè)的庫木塔格沙漠。這基本符合沙生檉柳的實(shí)際分布情況。

    4.3 沙生檉柳的結(jié)果驗(yàn)證

    Maxent模型運(yùn)行結(jié)果可以自動(dòng)生成ROC曲線,在模型預(yù)測的第2次運(yùn)行后生成沙生檉柳預(yù)測結(jié)果的ROC曲線(圖2)。

    從圖2中可以看出,測試數(shù)據(jù)的AUC值為0.920。說明Maxent模型對(duì)沙生檉柳的潛在生境預(yù)測結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確度。但正由于物種的存在生境是錯(cuò)綜復(fù)雜的,在運(yùn)行Maxent時(shí),環(huán)境因子的選擇對(duì)預(yù)測結(jié)果有很大的影響。沙生檉柳盡管本身就屬于沙漠特有植物,其生境也較單一。但將沙生檉柳引種到吐魯番后,因吐魯番夏季太干熱,花期比南疆原產(chǎn)地推遲了大概1個(gè)月,因而結(jié)果不正常。因此本研究選用的19個(gè)環(huán)境因子仍有一定的局限性。因此有關(guān)環(huán)境因子的選擇,還需要進(jìn)一步的探討。除此之外,人為活動(dòng)因子也是需要考慮的指標(biāo)之一。本研究通過對(duì)全球人類足跡中的數(shù)據(jù)進(jìn)行影像配準(zhǔn)、裁剪和疊加,得到新疆地區(qū)所在的人類足跡(圖3)。通過進(jìn)一步裁剪,將環(huán)境影響因子與人類活動(dòng)因素同時(shí)帶入模型,在第1次運(yùn)行結(jié)束后,篩選出對(duì)沙生檉柳分布造成影響的主要變量(表2),隨后代入Maxent模型,進(jìn)行第2次運(yùn)行,初步得到沙生檉柳的分布區(qū)(圖4)。最后,模型評(píng)估以判斷模型的模擬精度和可靠性。

    從表2中可以看出,影響沙生檉柳分布的主要還是2個(gè)環(huán)境因子,即降水量和溫度。除此之外,人類活動(dòng)強(qiáng)度也對(duì)沙生檉柳適生區(qū)分布有一定的影響,但是對(duì)于沙生檉柳,其生境很特殊,尤其是在極度干旱的沙漠內(nèi)部,其人類活動(dòng)強(qiáng)度也相對(duì)較弱,因此6%的人類活動(dòng)強(qiáng)度對(duì)預(yù)測沙生檉柳分布的貢獻(xiàn)率也合理,將進(jìn)一步從對(duì)比分布圖來判斷人類活動(dòng)對(duì)預(yù)測沙生檉柳分布的影響。

    從圖1和圖4對(duì)比中發(fā)現(xiàn),沙生檉柳的實(shí)際適生區(qū)明顯減少,說明在沙生檉柳繁殖棲息地附近,人類的交通運(yùn)輸、道路建設(shè)、土地利用等一系列活動(dòng)對(duì)沙生檉柳適宜區(qū)分布的影響也比較明顯。

    4.3 沙生檉柳的結(jié)果驗(yàn)證

    從圖5可以看出,測試數(shù)據(jù)的AUC值為0.932。說明Maxent模型對(duì)沙生檉柳的潛在生境預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度提高。因此也可以說明人類活動(dòng)對(duì)沙生檉柳適生區(qū)分布有一定影響且影響不可忽視。

    5 結(jié)論與討論

    模型模擬研究結(jié)果表明,第1次運(yùn)行得到了5個(gè)主要環(huán)境影響因子,分別為最干季降水量(36.9%)、最冷季平均溫度(18.1%)、最干季降水量(14.6%)、最冷季降水量(8.7%)、年均溫(8.6%),其累計(jì)貢獻(xiàn)率為86.9%。對(duì)第2次運(yùn)行結(jié)果采用AUC評(píng)價(jià)方法,對(duì)模型運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行模型評(píng)價(jià),其AUC的值為0.920。說明該模型的診斷價(jià)值達(dá)到了優(yōu)秀,Maxent模型對(duì)沙生檉柳的潛在生境概率預(yù)測具有很高的可信度。其模擬結(jié)果與現(xiàn)實(shí)中沙生檉柳的實(shí)際生長區(qū)比較吻合。

    從以上分析結(jié)果可以看出,溫度和降水量對(duì)沙生檉柳的分布貢獻(xiàn)最大,這是沙生檉柳與原有的特殊惡劣的生境長期適應(yīng)的結(jié)果,體現(xiàn)了沙生檉柳對(duì)沙漠環(huán)境的特殊適應(yīng)性,也從另一方面解釋了沙生檉柳能夠成為我國荒漠地區(qū)流動(dòng)沙丘上最為抗旱耐炎熱物種的原因。

    人類活動(dòng)強(qiáng)度雖然對(duì)植株分布影響貢獻(xiàn)率只有6%,但Maxent模型對(duì)沙生檉柳的潛在生境預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度提高,因此不能忽略了人類活動(dòng)強(qiáng)度對(duì)沙生檉柳分布格局影響。

    劉銘庭研究員指出,沙生檉柳的人工栽培成活,將有助于豐富防風(fēng)固沙植物物種[27]。通過這一預(yù)測結(jié)果,可以將理論預(yù)測結(jié)果與現(xiàn)實(shí)沙生檉柳的引種馴化情況相結(jié)合,在保護(hù)現(xiàn)有沙生檉柳分布區(qū)的基礎(chǔ)上,反復(fù)試驗(yàn),從而確定最適宜沙生檉柳人工種植的區(qū)域,并大量培育和栽植,擴(kuò)大種植面積。值得一提的是,這保護(hù)了沙生檉柳,也保護(hù)了寄生該植物的名貴草藥——管花肉蓯蓉(Cistanche tubulosa)[28-30],還保護(hù)了該植物分布區(qū)內(nèi)的野駱駝,實(shí)現(xiàn)由物種到生態(tài)系統(tǒng)、景觀全面綜合保護(hù)的作用。

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