福建省多花黃精生態(tài)適宜性區(qū)劃研究

李 敏，吳愛琴，李 欣，蘇珂冰，楊成梓,2*

(1. 福建中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院，福建 福州 350122；2. 福建省級(jí)中藥原料質(zhì)量監(jiān)測(cè)技術(shù)服務(wù)中心，福建 福州 350122)

黃精作為傳統(tǒng)常用中藥材、藥食兩用佳品[1]，享有“仙人余糧”、“氣血雙補(bǔ)之王”的美稱，具有補(bǔ)氣養(yǎng)陰、健脾、潤肺、益腎等功效。其中多花黃精(Polygonatum cyrtonema)是黃精中的精品，為其來源之一，主要用于脾胃氣虛、體倦乏力、胃陰不足、口干食少、肺虛燥咳、勞嗽咳血、精血不足、腰膝酸軟、須發(fā)早白、內(nèi)熱消渴等病癥的治療[2]?，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)研究表明，多花黃精具有抗疲勞、抗衰老、提高免疫力、抗腫瘤、調(diào)節(jié)血脂血糖、抗菌、抗炎和抗病毒等藥理作用[3]。因此受到越來越多的科研單位及企業(yè)的重視，在醫(yī)療、保健品、化妝品等行業(yè)得到廣泛開發(fā)和應(yīng)用。

以生態(tài)位為原理的最大熵(MaxEnt)模型已廣泛用于物種潛在分布的預(yù)測(cè)研究，利用最大熵模型可較為準(zhǔn)確的推斷和預(yù)測(cè)不同物種的潛在生態(tài)適宜區(qū)域[4—6]，地理信息系統(tǒng)(ArcGIS)在預(yù)測(cè)物種潛在分布區(qū)域中也發(fā)揮著巨大優(yōu)勢(shì)，將兩者結(jié)合已廣泛應(yīng)用于中藥品種適宜性研究等相關(guān)領(lǐng)域[7—10]。已有學(xué)者對(duì)多花黃精的生態(tài)適宜性區(qū)劃作了初步探索。章鵬飛等[11]利用MaxEnt模型與ArcGIS相結(jié)合預(yù)測(cè)多花黃精在我國的適宜生長區(qū)域，程鶴等[12]對(duì)安徽省多花黃精適生區(qū)作了初步研究，但尚缺少對(duì)福建省多花黃精生態(tài)適宜性區(qū)劃這方面的相關(guān)研究。故本研究利用MaxEnt模型和ArcGIS相結(jié)合的方式，通過對(duì)福建省內(nèi)多花黃精的資源分布、適宜生長區(qū)域和生境條件進(jìn)行分析和評(píng)估，對(duì)其進(jìn)行生態(tài)適宜區(qū)預(yù)測(cè)，為后續(xù)選種育種、人工栽培等提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 樣本分布信息

本研究數(shù)據(jù)源于福建省第四次全國中藥資源普查野外實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)及后期部分實(shí)地調(diào)查補(bǔ)充，舍去重復(fù)及相近的分布點(diǎn)信息后，共獲得237條多花黃精經(jīng)緯度分布點(diǎn)信息(圖1)。

圖1 福建省多花黃精樣點(diǎn)分布Fig. 1 Distribution of Polygonatum cyrtonema sample points in Fujian province

1.2 生態(tài)因子數(shù)據(jù)及相關(guān)地理信息數(shù)據(jù)

使用“中藥資源空間信息網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫”(http://www.tcm-resources.com/)中全部生態(tài)因子數(shù)據(jù)共 55個(gè)，包括43個(gè)氣候類型數(shù)據(jù)、8個(gè)土壤類型數(shù)據(jù)、3個(gè)地形數(shù)據(jù)和 1個(gè)植被類型數(shù)據(jù)。其中氣候類型數(shù)據(jù)是根據(jù)我國氣象觀測(cè)站 1950～2000年的氣候觀測(cè)數(shù)據(jù)插值而成；土壤類型數(shù)據(jù)是根據(jù)第二次全國土地調(diào)查提供的《1:100萬中華人民共和國土壤圖》(1995年編制)制成；植被類型數(shù)據(jù)以中科院植物研究所的《1:100萬中華人民共和國植被圖》中的植被亞類數(shù)據(jù)制成。在國家地理信息系統(tǒng)網(wǎng)站(http://nfgis.nsdi.gov.cn/)下載所需的 1:400萬中國行政區(qū)劃圖，通過ArcGIS10.6軟件處理后得到福建行政區(qū)劃地圖作為分析底圖。

1.3 最大熵模型參數(shù)設(shè)置

將多花黃精分布信息導(dǎo)入 MaxEnt3.3.3軟件并添加55個(gè)生態(tài)因子數(shù)據(jù)。隨機(jī)測(cè)試比例為25%，最大迭代次數(shù)為106，設(shè)置曲線下面積(AUC)為衡量模型準(zhǔn)確度指標(biāo)[13—15]。

1.4 精確度預(yù)測(cè)

AUC取值范圍為[0.5, 1]，值越大模型預(yù)測(cè)精確度越高，若AUC＞0.9，則表明預(yù)測(cè)結(jié)果非常好，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)物種的潛在分布區(qū)域[16—17]。

1.5 生態(tài)因子篩選

按“1.3”項(xiàng)下設(shè)置MaxEnt模型參數(shù)，結(jié)果以Logistic格式輸出，進(jìn)行5次運(yùn)算，每次舍去前一次計(jì)算結(jié)果中貢獻(xiàn)度為0的生態(tài)因子，直至最終得到均具有貢獻(xiàn)率的生態(tài)因子。

1.6 福建省內(nèi)生態(tài)適宜性區(qū)劃劃分

根據(jù)AUC曲線的分析結(jié)果，選取其中AUC取值最大的 MaxEnt模型對(duì)多花黃精的福建省潛在性適生區(qū)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將 MaxEnt模型導(dǎo)出的結(jié)果轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)以用于ArcGIS10.6軟件分析，提取多花黃精潛在的合適分布區(qū)域，重分類生成的柵格數(shù)據(jù)，并遵循適生指數(shù)P值將多花黃精適宜性等級(jí)分為四類，即非適宜區(qū) P＜0.05，低度適宜區(qū) 0.05≤P＜0.25，中度適宜區(qū)0.25≤P＜0.5，高度適宜區(qū)0.5≤P＜1.0[18—19]。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型精確度評(píng)價(jià)

通過運(yùn)算 MaxEnt模型可得多花黃精潛在分布預(yù)測(cè) ROC曲線(圖 2)，多花黃精訓(xùn)練數(shù)據(jù)集AUC=0.992，測(cè)試數(shù)據(jù)集AUC=0.991，可見MaxEnt模型運(yùn)算預(yù)測(cè)多花黃精潛在分布效果非常好，有較高的可信度和準(zhǔn)確度。

圖2 多花黃精潛在分布預(yù)測(cè)ROC曲線Fig. 2 ROC curve for potential distribution prediction of Polygonatum cyrtonema

2.2 主要生態(tài)因子選擇

對(duì)55個(gè)生態(tài)因子進(jìn)行5次運(yùn)算，依次剔除貢獻(xiàn)率為0的生態(tài)因子，最終篩選出18個(gè)貢獻(xiàn)率不為0的生態(tài)因子進(jìn)行分析，其貢獻(xiàn)率由高到低排列見表1。選取貢獻(xiàn)率≥1的生態(tài)因子進(jìn)行分析，依據(jù)生態(tài)因子對(duì)建模貢獻(xiàn)率的大小可知，3月降水量(47.8%)、年均降水量(10.3%)、6月降水量(9.2%)、溫度季節(jié)性變化的標(biāo)準(zhǔn)差(6.7%)、5月降水量(6.2%)、年均溫變化范圍(2.9%)、4月降水量(2.7%)、9月降水量(2.5%)、5月平均氣溫(2.2%)、2月降水量(2%)、3月平均氣溫(2%)、等溫性(2%)、黏土量(1.2%)和最冷季降水量(1%)共14個(gè)生態(tài)因子為主要影響因子，累積貢獻(xiàn)率達(dá) 98.7%，而與降水量相關(guān)的因子貢獻(xiàn)率達(dá) 81.7%，說明降水量是影響多花黃精分布的決定性因素。

表1 影響多花黃精分布的生態(tài)因子Table 1 Ecological factors affecting the distribution of Polygonatum cyrtonema

為了消除各生態(tài)因子之間的冗余影響，以刀切法檢驗(yàn)各生態(tài)因子對(duì)于分布影響的得分(圖3)。從多花黃精生態(tài)因子刀切圖可以看出各生態(tài)因子對(duì)多花黃精分布影響的權(quán)重，選取權(quán)重得分大于0.95的各生態(tài)因子進(jìn)行排序，即3月降水量(prec3)＞2月降水量(prec2)＞最冷季降水量(bio19)＞6月降水量(prec6)＞年均降水量(bio12)＞4月降水量(prec4)＞5月降水量(prec5)＞植被類型(zblx)＞最干季平均溫(bio9)＞年均溫變化范圍(bio7)＞最暖季降水量(bio18)＞3月平均氣溫(tmean3)＞溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差(bio4)＞黏土量(ntl)，整體上降水量所占權(quán)重最大，溫度、植被等類型所占權(quán)重次之。

圖3 多花黃精潛在分布生態(tài)因子刀切圖Fig. 3 Cutaway view of potential distribution environmental factors of Polygonatum cyrtonema

根據(jù)生態(tài)因子貢獻(xiàn)率和刀切圖檢驗(yàn)結(jié)果，影響多花黃精生長分布的生態(tài)因子較多，主要分為水分、溫度、植被和土壤四種類型。通過取兩者共有排列靠前的生態(tài)因子可以看出，排列前7的均為降水量因子，說明降水量對(duì)多花黃精的生物學(xué)特性影響最大，即 3月降水量(prec3)、年均降水量(bio12)、6月降水量(prec6)、5月降水量(prec5)、4月降水量(prec4)、2月降水量(prec2)、最冷季降水量(bio19)共7個(gè)生態(tài)因子為影響多花黃精生長適宜性的最主要生態(tài)因子，即影響多花黃精生長狀況的最主要生態(tài)因子為降水量(圖4)。

圖4 多花黃精生長適宜度與生態(tài)因子響應(yīng)曲線Fig. 4 Growth suitability and ecological factor response curve of Polygonatum cyrtonema

從以上7個(gè)影響多花黃精生長的生態(tài)因子相應(yīng)曲線可以看出，3月降水量在0～275 mm時(shí)，生長適宜度隨著降水量的增加而增加，降水量超過275 mm時(shí)生長適宜度保持不變(圖4A)；年均降水量在1650 mm時(shí)生長適宜度呈直線驟升，之后保持平穩(wěn)，變化不大(圖4B)；6月降水量在0～340 mm及350～520 mm時(shí)生長適宜度隨著降水量的增加而增加，而在340～350 mm之間時(shí)生長適宜度減小，520 mm 之后維持穩(wěn)定(圖 4C)；5月降水量在 0～470 mm時(shí)生長適宜度隨降水量增加而增加，470 mm后變化不大，保持平穩(wěn)(圖4D)；4月降水量在0～275 mm之間時(shí)生長適宜度隨降水量的增加而呈直線上升，275 mm以后影響不大(圖4E)；2月降水量在0～195 mm生長適宜度亦是隨降水量的增加而直線增加，之后保持平穩(wěn)(圖 4F)；最冷季降水量在0～650 mm時(shí)生長適宜度隨降水量增加而呈現(xiàn)拋物線式下降，說明最冷季降水量越多，越不利于多花黃精的生長(圖4G)。

2.3 福建省生態(tài)適宜性區(qū)劃

將 MaxEnt模型軟件運(yùn)算的多花黃精的生態(tài)適宜度結(jié)果導(dǎo)入ArcGIS10.6軟件中，得到多花黃精的生態(tài)適宜性區(qū)劃，紅色區(qū)域?yàn)樽钸m宜生長區(qū)，黃色區(qū)域?yàn)橹卸冗m宜生長區(qū)，綠色區(qū)域?yàn)榈投冗m宜生長區(qū)，白色區(qū)域?yàn)榉沁m宜生長區(qū)(圖5)。

圖5 福建省多花黃精生態(tài)適宜性區(qū)劃分布Fig. 5 Ecological suitability zoning distribution of Polygonatum cyrtonema in Fujian province

由圖5可知，多花黃精的適應(yīng)性較強(qiáng)，在山坡、丘陵等地均可生長，但在沿海地區(qū)適宜性相對(duì)較差，在中高海拔的山區(qū)適應(yīng)性較好。從區(qū)劃圖來看，多花黃精在福建省大部分地區(qū)均有分布，主要集中在福建省西北部地區(qū)，其中南平市和寧德市全市大部分地區(qū)均有分布，具體主要分布于光澤縣、武夷山市、浦城縣南部、松溪縣、邵武市、建陽區(qū)、政和縣、建甌市、順昌縣、壽寧縣、福鼎市西部、柘榮縣、福安市、周寧縣、屏南縣、霞浦縣西部、蕉城區(qū)、古田縣等地(表 2)。據(jù)《福建植物志》記載，多花黃精產(chǎn)于建陽、泰寧、武夷山等地[20]，均在多花黃精潛在最適宜分布區(qū)內(nèi)，說明MaxEnt模型軟件運(yùn)算結(jié)果具有較高的真實(shí)性，結(jié)果準(zhǔn)確可靠，同時(shí)也可進(jìn)一步拓展人們對(duì)多花黃精分布區(qū)域的認(rèn)識(shí)范圍。

表2 福建省多花黃精最適宜分布區(qū)Table 2 The most suitable distribution area of Polygonatum cyrtonema in Fujian province

3 討論

本研究通過ArcGIS軟件結(jié)合MaxEnt模型進(jìn)行潛在適宜性預(yù)測(cè)分析，利用ROC曲線檢驗(yàn)MaxEnt模型運(yùn)算準(zhǔn)確度。MaxEnt模型預(yù)測(cè)結(jié)果精確度評(píng)價(jià)以AUC值為指標(biāo)[21](即ROC曲線下面積)，一般關(guān)于AUC取值范圍的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)為：0.5～0.6表示模型預(yù)測(cè)結(jié)果失敗，0.6～0.7表示模型預(yù)測(cè)結(jié)果較差，0.7～0.8表示模型預(yù)測(cè)結(jié)果一般，0.8～0.9表示模型預(yù)測(cè)結(jié)果較好，0.9～1.0表示模型預(yù)測(cè)結(jié)果非常好，越接近1表示模型預(yù)測(cè)結(jié)果精確度越高[22—23]。根據(jù)多花黃精 MaxEnt模型運(yùn)算結(jié)果，訓(xùn)練集和測(cè)試集分別為0.992和0.991，兩者AUC值均＞0.9，表明預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確可靠，具有較高的可信度，通過模型運(yùn)算預(yù)測(cè)獲得的多花黃精生態(tài)適宜度可為其實(shí)際分布提供參考依據(jù)。

本研究表明，對(duì)多花黃精生長分布影響較大的生態(tài)因子主要為 3月降水量(47.8%)、年均降水量(10.3%)、6月降水量(9.2%)、5月降水量(6.2%)、4月降水量(2.7%)、2月降水量(2%)和最冷季降水量(1%)，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)79.2%。從預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出，降水量為影響多花黃精分布的主導(dǎo)環(huán)境因素，尤其是3月降水量，這與多花黃精喜涼爽潮濕的氣候相符。2月、3月、4月、5月和6月為多花黃精生長開花時(shí)期，降水量通過影響土壤的濕潤程度促進(jìn)多花黃精健康生長，后續(xù)可通過人工調(diào)控降水量等方式進(jìn)行規(guī)范化種植。水分是限制陸生植物生長的主要因素，多花黃精能否在當(dāng)?shù)厣L主要決定于當(dāng)?shù)卮杭驹陆邓?，夏季氣候條件對(duì)多花黃精影響較小[11—12,24]，這與本研究顯示結(jié)果大致相同，可為多花黃精的種植栽培提供參考。

多花黃精為多年生草本植物，常生于土壤較肥沃、土層深厚、排水性能良好的環(huán)境，在海拔240～1513 m均有生長。福建省多花黃精野生資源較為豐富，是多花黃精生長繁殖較適宜區(qū)。通過區(qū)劃圖可以看出，模擬顯示的多花黃精分布范圍比實(shí)際分布范圍更廣，說明多花黃精對(duì)環(huán)境的適應(yīng)力較強(qiáng)，在福建省內(nèi)可以廣泛栽培，除少數(shù)沿海地區(qū)外，其余大部分地區(qū)均可作為栽培適宜區(qū)，可在中、高適生區(qū)開展多花黃精試點(diǎn)種植，以增加多花黃精種植面積，提高多花黃精中藥材種植產(chǎn)業(yè)效益，推動(dòng)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展。

近年來，由于藥材市場需求量大，多花黃精野生資源遭到無序采挖，同時(shí)由于城鎮(zhèn)化、旅游開發(fā)、人工速生林發(fā)展等因素影響，多花黃精野生資源出現(xiàn)快速縮減的趨勢(shì)。本研究預(yù)測(cè)結(jié)果從理論上明確了多花黃精生長的適宜區(qū)域，對(duì)多花黃精資源的保護(hù)、利用、仿野生撫育或大面積栽培等提供了指導(dǎo)，后續(xù)可結(jié)合不同地區(qū)收集的多花黃精進(jìn)行品質(zhì)分析，探究其有效成分含量與生態(tài)因子間的相關(guān)規(guī)律，從而更有效地促進(jìn)多花黃精的可持續(xù)發(fā)展。