基于MaxEnt模型和GIS的糙葉敗醬生態(tài)適宜性研究

成希，王莉，陳博，韋翡翡，孫少伯，晉玲

資源調(diào)查

基于MaxEnt模型和GIS的糙葉敗醬生態(tài)適宜性研究

成希1，王莉1，陳博1，韋翡翡1，孫少伯1，晉玲1，2

1.甘肅中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院，甘肅 蘭州 730000；2.中（藏）藥資源研究所，甘肅 蘭州 730000

通過研究糙葉敗醬在我國的生態(tài)適宜性區(qū)劃，為其野生資源保護(hù)和栽培提供參考依據(jù)。通過查閱中國數(shù)字植物標(biāo)本館并結(jié)合實(shí)際調(diào)查得到糙葉敗醬地理信息，運(yùn)用最大熵（MaxEnt）模型和ArcGIS軟件分析得到其生態(tài)適宜性區(qū)劃。影響糙葉敗醬生長的8個(gè)主要生態(tài)因子為溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差、坡度、土壤類型、年均溫變化范圍、年平均氣溫、7月降雨量、最濕月降水量、土壤酸堿度。結(jié)果顯示，糙葉敗醬適宜生長區(qū)為甘肅省東南部、陜西省北部、山西省全境、河北省北部及與山西省接壤地區(qū)、河南省北部、北京市北部、遼寧省西部及內(nèi)蒙古南部。本研究結(jié)果可為糙葉敗醬野生資源的保護(hù)及規(guī)范化種植提供重要參考依據(jù)。

糙葉敗醬；生態(tài)適宜性；最大熵；地理信息系統(tǒng)；生態(tài)因子

糙葉敗醬（Pall.）Juss.（Bunge）H. J. Wang為敗醬科敗醬屬植物，在我國主產(chǎn)于內(nèi)蒙古、青海，以及甘肅南部、寧夏，為多年生草本植物，生于較為干燥草叢中[1]。其干燥根及根莖或鮮品可供藥用，性涼，味苦、微酸澀，有理氣、燥濕、止血、清熱解毒功效。目前其藥理研究主要集中于抗腫瘤作用及其相關(guān)機(jī)制，具有廣闊的應(yīng)用前景。目前，糙葉敗醬主要采集野生資源供藥用，但一味采集野生資源必將造成資源量下降及供不應(yīng)求的局面，且野生資源質(zhì)量不易控制，因此需要對(duì)其生態(tài)環(huán)境及適宜生長的環(huán)境進(jìn)行研究，為其栽培研究提供一定的科學(xué)依據(jù)。

筆者通過查閱中國數(shù)字植物標(biāo)本館（Chinese Virtual Herbarium，CVH）及實(shí)地調(diào)查得到糙葉敗醬經(jīng)緯度信息共165份，運(yùn)用最大熵（MaxEnt）模型加以分析，得到影響其分布的主要生態(tài)因子，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）分析其主要生長分布的地區(qū)，得到糙葉敗醬的生態(tài)適宜性區(qū)劃。

1 材料與方法

1.1 儀器

GPS（GARMIN GPSMAP60CSX），便攜式衛(wèi)星導(dǎo)航儀，北京佳明航電科技有限公司。

1.2 樣本信息

查閱相關(guān)文獻(xiàn)[1]明確糙葉敗醬分布范圍，采集糙葉敗醬樣本，記錄地理位置信息和生境；查閱CVH，收集糙葉敗醬的經(jīng)緯度信息，并保存為.csv格式。

1.3 生態(tài)因子數(shù)據(jù)來源

查閱“中藥資源空間信息網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫”（http:// www.tcm-resources.com/），得到可能影響糙葉敗醬生長的55種生態(tài)因子數(shù)據(jù)。

1.4 最大熵模型參數(shù)設(shè)置及預(yù)測

將.csv格式數(shù)據(jù)傳入MaxEnt3.4.1軟件，導(dǎo)入所有生態(tài)因子。用85%數(shù)據(jù)建模，另外15%數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。設(shè)置最大迭代次數(shù)為106，其余選項(xiàng)為默認(rèn)值，設(shè)置ROC評(píng)價(jià)曲線、響應(yīng)曲線和刀切法（jackknife）檢驗(yàn)權(quán)重，以ROC曲線下面積（AUC值）評(píng)測模型精度。

將糙葉敗醬地理位置信息及55個(gè)生態(tài)因子導(dǎo)入MaxEnt模型中進(jìn)行迭代運(yùn)算，每次運(yùn)算完剔除結(jié)果中貢獻(xiàn)率為0的生態(tài)因子，直至無貢獻(xiàn)率為0的生態(tài)因子出現(xiàn)，停止運(yùn)算，最終得到24個(gè)對(duì)糙葉敗醬生長具有貢獻(xiàn)率的生態(tài)因子。

1.5 生態(tài)適宜性區(qū)劃分析

將MaxEnt模型運(yùn)行結(jié)果中最后一次的.asc格式文件導(dǎo)入ArcGIS10軟件，用柵格提取工具將糙葉敗醬分布信息轉(zhuǎn)化為柵格文件，導(dǎo)入我國行政區(qū)劃邊界圖，裁剪出與柵格提取圖疊加的部分。在屬性表中找出判斷生態(tài)適宜度值的相關(guān)信息，利用ArcGIS10軟件中空間分析的重分類工具分為以下3個(gè)等級(jí)：[0，最小值]為不適宜區(qū)，[最小值，平均值－標(biāo)準(zhǔn)差]為次適宜區(qū)，[平均值－標(biāo)準(zhǔn)差，1]為最適宜區(qū)，得到糙葉敗醬在我國生態(tài)適宜性區(qū)劃分布圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型預(yù)測評(píng)價(jià)

模型的預(yù)測精度由AUC值評(píng)價(jià)，數(shù)值最大為1，預(yù)測結(jié)果最好的值的范圍是0.9～1.0。糙葉敗醬MaxEnt模型ROC曲線訓(xùn)練數(shù)據(jù)集AUC＝0.993，測試數(shù)據(jù)集AUC＝0.982，趨近于1，表明MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果很好，得到糙葉敗醬生態(tài)適宜性具有很高準(zhǔn)確度和可信度。ROC曲線見圖1。

圖1 訓(xùn)練集ROC曲線

2.2 主要生態(tài)因子選擇

55個(gè)生態(tài)因子經(jīng)8次MaxEnt運(yùn)算后剩余24個(gè)具有貢獻(xiàn)率的生態(tài)因子，包括15個(gè)氣候因子（62.67%）、5個(gè)土壤因子（17.75%）、3個(gè)地形因子（18.21%）、1個(gè)植被類型因子（1.37%）。其中影響最大有8個(gè)生態(tài)因子，總貢獻(xiàn)率為84.31%。各生態(tài)因子貢獻(xiàn)率及適宜值范圍：溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差貢獻(xiàn)率為17.00%，適宜值為86～143；坡度貢獻(xiàn)率13.22%，適宜值為10°以上；土壤類型貢獻(xiàn)率為11.80%，適宜生長在巖性土、不飽和始成土、潛育始成土、酸性硫酸鹽沖積土、黑鈣土、松軟鹽土；年均溫變化范圍貢獻(xiàn)率為11.13%，適宜值為35～43 ℃；年平均氣溫貢獻(xiàn)率為10.06%，適宜值為2.5 ℃以上；7月降雨量貢獻(xiàn)率為8.88%，適宜值為124～158 mm；最濕月降水量貢獻(xiàn)率為6.84%，適宜值為118～180 mm；土壤酸堿度貢獻(xiàn)率為5.38%，適宜值為pH 6.2～8.8。

2.3 生態(tài)適宜性區(qū)劃

糙葉敗醬較高適宜度分布區(qū)主要集中在甘肅東南部、陜西省北部、山西省全省、河北省北部及與山西省接壤地區(qū)、河南省北部、北京市北部、遼寧省西部及內(nèi)蒙古南部，與文獻(xiàn)[1]調(diào)查一致。另參照實(shí)際情況及CVH近年分布情況，得出糙葉敗醬在我國的最適宜生長區(qū)的具體地理分布。詳見表1、圖2。

表1 糙葉敗醬適宜生長區(qū)分布概況

省份區(qū)（縣）域 甘肅省慶陽市西峰區(qū)、華池縣、環(huán)縣、合水縣、寧縣、正寧縣、鎮(zhèn)原縣，平?jīng)鍪谐缧趴h、華亭市、涇川縣、靈臺(tái)縣、靜寧縣，白銀市會(huì)寧縣等 陜西省延安市安塞區(qū)、黃陵縣、黃龍縣、宜川縣、洛川縣、富縣、延長縣、延川縣、甘泉縣、吳起縣、志丹縣、子長市，渭南市韓城市、白水縣、合陽縣、澄城縣，銅川市宜君縣、耀州區(qū)，咸陽市長武縣、旬邑縣，榆林市吳堡縣、清澗縣、綏德縣、子洲縣，商洛市洛南縣、丹鳳縣、商南縣等 山西省全省 河北省張家口市張北縣、尚義縣、萬全區(qū)、懷安縣、宣化區(qū)、懷來縣、陽原縣、蔚縣、赤城縣，承德市承德縣、興隆縣、灤平縣、平泉市、寬城滿族自治縣等 河南省三門峽市澠池縣、靈寶市、陜州區(qū)、盧氏縣，洛陽市洛寧縣、欒川縣、嵩縣、汝陽縣、宜陽縣、新安縣、伊川縣，南陽市西峽縣、南召縣、內(nèi)鄉(xiāng)縣，平頂山市魯山縣、寶豐縣、郟縣，鄭州市登封市等 北京市延慶區(qū)、昌平區(qū)西部、門頭溝區(qū)西部、房山區(qū)西部、懷柔區(qū)北部等 內(nèi)蒙古自治區(qū)赤峰市寧城縣、烏蘭察布市興和縣等 遼寧省朝陽市建平縣、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治縣，葫蘆島市建昌縣、南票區(qū)等

圖2 糙葉敗醬生態(tài)適宜性區(qū)劃

3 結(jié)論

本研究顯示，可能對(duì)糙葉敗醬生長有影響的55個(gè)生態(tài)因子經(jīng)MaxEnt模型預(yù)測分析剩余24個(gè)有貢獻(xiàn)率的因子。貢獻(xiàn)率最大8個(gè)生態(tài)因子貢獻(xiàn)率為：溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差（17.00%）＞坡度（13.22%）＞土壤類型（11.80%）＞年均溫變化范圍（11.13%）＞年平均氣溫（10.06%）＞7月降雨量（8.88%）＞最濕月降水量（6.84%）＞土壤酸堿度（5.38%）。表明糙葉敗醬適宜生長在空氣濕度較小、土壤水分較小的草地或山地，年平均溫度較低的地區(qū)，與其實(shí)際生境相符。本研究得出糙葉敗醬生長適宜區(qū)為：甘肅省東南部、陜西省北部、山西省全境、河北省北部及與山西省接壤地區(qū)、河南省北部、北京市北部、遼寧省西部，以及內(nèi)蒙古南部。試驗(yàn)所得分布區(qū)與文獻(xiàn)記載糙葉敗醬的分布區(qū)域基本吻合。

目前，糙葉敗醬在甘肅、山東、青海、內(nèi)蒙古等地區(qū)是較常用藥材，市場需求越來越大，而來源僅依靠采集野生資源，導(dǎo)致其野生資源蘊(yùn)藏量急劇下降，分布量不斷減少。本研究可為糙葉敗醬野生資源的保護(hù)和栽培區(qū)域的選擇提供參考，所用方法也可應(yīng)用于其他瀕危野生藥材生態(tài)適宜性研究，以促進(jìn)實(shí)施適宜性區(qū)域種植及野生資源保護(hù)，確保藥用植物資源可持續(xù)利用。

[1] 中國科學(xué)院中國植物志編輯委員會(huì).中國植物志[M].北京：科學(xué)出版社,1993：296-298.

Study on Ecological Suitability ofBased on MaxEnt Model and GIS

CHENG Xi1, WANG Li1, CHEN Bo1, WEI Feifei1, SUN Shaobo1, JIN Ling1,2

To study the ecological suitability ofin China; To provide a reliable reference for the protection and cultivation of wild resources of.The geographic information ofwas obtained by consulting Chinese Virtual Herbarium (CVH) and actual surveys. The ecological suitability division was obtained by using MaxEnt model and ArcGIS software.The eight main ecological factors affecting the growth ofwere the standard deviation of seasonal changes in temperature, slope, soil type, annual average temperature change, annual average temperature, rainfall in July, wettest monthly rainfall, and soil pH. The resultsshowed that the suitable growth areas ofwere southeastern Gansu, northern Shaanxi, the whole area of Shanxi, northern Hebei and the areas bordering Shanxi, northern Henan, northern Beijing, western Liaoning and southern Inner Mongolia.This study provides important references for the protection of wild resources and standardized planting of.

; ecological suitability; MaxEnt; ArcGIS; ecological factors

R282.1

A

1005-5304(2020)11-0001-03

10.19879/j.cnki.1005-5304.201912461

中央本級(jí)重大增減支項(xiàng)目（2060302）；國家中醫(yī)藥管理局中藥飲片標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)目（ZYBZH-Y-GS-10）；甘肅省地方習(xí)用藥材質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)提升及產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用項(xiàng)目（17ZD2FA009）；甘肅省科技計(jì)劃基礎(chǔ)研究創(chuàng)新群體資助項(xiàng)目（1606RJIA323）

晉玲，E-mail：zyxyjl@163.com

（2019-12-27）

（2020-04-24；編輯：梅智勝）