楊欣等

摘 要 為了掌握銀合歡豆象在云南的潛在分布區(qū)，為銀合歡豆象在云南省的發(fā)生、早期預(yù)警和防控提供參考資料，利用銀合歡豆象的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境因子數(shù)據(jù)，通過(guò)Maxent生態(tài)位模型預(yù)測(cè)了銀合歡豆象在云南省的適生范圍區(qū)。結(jié)果表明：銀合歡豆象在云南省適生范圍分為4級(jí)，高適生區(qū)以綠色表示；中適生區(qū)以藍(lán)色表示；低適生區(qū)以淺黃表示；非適生區(qū)以紅色表示。利用ROC曲線(xiàn)分析法對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證表明：其訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)分別為0.995和0.996，遠(yuǎn)大于隨機(jī)分布模型的AUC值0.5，說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果可靠。

關(guān)鍵詞 銀合歡豆象；Maxent生態(tài)位模型；潛在分布區(qū)；ArcGIS軟件；云南省

中圖分類(lèi)號(hào) S431.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

Prediction of Potential Geographical Distribution of

Acanthoscelides macrophthalmus in Yunnan Province

YANG Xin1，XIONG Zhongping2，TONG Yougui1，ZHANG Kaicun1，

ZHANG Huiyan1*，YANG Weixian1，SHI Yanping3

1 Forest Disease and Insect pest Control and Quarantine Protection Station of

Dongchuan，Kunming，Yunnan 654100，China

2 Faculty of forestry Southwest Forestry University/ Key Laboratory of Forest Disaster

Warning and Control， Kunming， Yunnan， 650224 China

3 Bureau of Housing and Urban-rural Development of Dongchuan，Kunming，Yunnan 654100，China

Abstract Ecological niche modelling technique， Maximum Entropy（Maxent） were used to predict the potential distribution of Acanthoscelides macrophthalmus in Yunnan Province based on associations between known occurrence records and a set of environmental variables in order to grasp the potential distribution， to provide a reference for insect pest situation， early warning， and the prevention and control of A. macrophthalmus. The results showed that the suitable areas for A. macrophthalmus were divided into 4 grades by different colors： black for the highly suitable areas， dark grey for the moderate suitable areas， light grey for the low suitable areas and white for the unsuitable areas. The use of ROC curve analysis to verify the predicted results showed that the training data and test data was 0.995 and 0.996， respectively， much larger than the random distribution model AUC value of 0.5， indicating it was reliable.

Key words Acanthoscelides macrophthalmus；Maxent；potentical distribution；ArcGIS；Yunnan Province

doi 10.3969/j.issn.1000-2561.2014.08.035

銀合歡豆象[Acanthoscelides macrophthalmus（Schaeffer）]是外來(lái)入侵害蟲(chóng)，隸屬豆象科（Bruchidae）三齒豆象屬（Acanthoscelides），嚴(yán)重危害銀合歡（Leucaena leucocephala）種子[1-3]。該蟲(chóng)原分布南美洲，2004年吳立心等在中國(guó)臺(tái)灣首次發(fā)現(xiàn)并于2007年公開(kāi)報(bào)道[4]；1999年后覃新導(dǎo)等在中國(guó)大陸海南、云南、廣西等地也陸續(xù)發(fā)現(xiàn)，并于2007年公開(kāi)報(bào)道[3]；截至目前已報(bào)道的云南分布區(qū)包括元謀、龍陵兩地[3， 5]。新銀合歡為云南省干熱河谷地區(qū)主要造林樹(shù)種被廣泛種植，對(duì)生態(tài)脆弱地區(qū)的生態(tài)恢復(fù)具有重要的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)價(jià)值[1]。Maxent（Maximum Entropy）是一種廣泛應(yīng)用的適生區(qū)預(yù)測(cè)模型，已應(yīng)用于多種外來(lái)入侵物種和危險(xiǎn)性生物的前期預(yù)警和適生區(qū)預(yù)測(cè)，已成為風(fēng)險(xiǎn)定量化分析的重要工具[6-8]。以往的潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)研究涉及油茶象、加拿大一枝黃花、實(shí)蠅、線(xiàn)蟲(chóng)、疫病菌等[9-14]。目前，在銀合歡豆象適生性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面尚屬空白。因此，本文以銀合歡豆象的分布數(shù)據(jù)和研究區(qū)域的環(huán)境數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用Maxent生態(tài)位模型預(yù)測(cè)其在云南省的潛在分布范圍，以期為阻止銀合歡豆象的擴(kuò)散、早期監(jiān)測(cè)和預(yù)警提供指導(dǎo)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)時(shí)間、地點(diǎn)

試驗(yàn)數(shù)據(jù)收集于2011～2013年，試驗(yàn)具體地點(diǎn)見(jiàn)表1；調(diào)查方法為：在研究地觀察記錄地面上銀合歡老莢果、種子的危害情況，或者采集樹(shù)上的待熟和成熟莢果，每個(gè)地點(diǎn)單獨(dú)裝袋，帶回實(shí)驗(yàn)室觀察記錄危害情況。軟件分析于2013年9月在云南省森林災(zāi)害預(yù)警與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室內(nèi)完成。

1.2 數(shù)據(jù)整理

通過(guò)實(shí)地調(diào)查和查閱相關(guān)資料得到銀合歡豆象在云南省的實(shí)際分布點(diǎn)信息，并將其地理位置信息整理記錄（表1）。

1.3 預(yù)測(cè)的環(huán)境數(shù)據(jù)、過(guò)程和方法

本研究使用的環(huán)境數(shù)據(jù)均來(lái)自WorldClim （http：//www.worldclim.org/），包括降水和氣溫方面的20個(gè)變量。然后利用MaxEnt模型的規(guī)則訓(xùn)練數(shù)據(jù)、Jackknife法分析確定最優(yōu)的環(huán)境參數(shù)、確定預(yù)測(cè)精度要求、分布底圖生成、與地理區(qū)劃圖疊加等一序列過(guò)程最終成圖，用不同顏色區(qū)分不同的適生范圍。并利用ROC（receiver operating characteristic）曲線(xiàn)分析法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分析的結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)[15-18]。

2 結(jié)果與分析

2.1 銀合歡豆象在云南省的潛在分布區(qū)

銀合歡豆象在云南省縱谷區(qū)具有廣泛的適生范圍，約占云南省總面積的1/3左右（圖1）。根據(jù)每個(gè)柵格的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn).銀合歡豆象在云南省的潛在分布區(qū)可分為高適生區(qū)、中適生區(qū)、低適生區(qū)和非適生區(qū)（圖1）。

（1）高適生區(qū)：主要分布在23～26°N這個(gè)區(qū)間中。集中分布于滇中，昆明市東川區(qū)、楚雄州、文山州的大部分地區(qū)。包括了昆明市東川區(qū)、昭通市巧家，麗江華坪縣，鶴慶，大理州賓川、祥云、漾濞、彌渡、巍山、南澗，保山市、永平、昌寧，楚雄元謀、大姚、南華、雙柏、祿豐，玉溪、易門(mén)、峨山、新平，紅河州建水、通海、開(kāi)遠(yuǎn)、蒙自、個(gè)舊，文山州彌勒等地縱（河）谷地區(qū)。

（2）中適生區(qū)：主要包括昭通市巧家，曲靖會(huì)澤、宣威、馬龍、師宗、羅平，昆明尋甸，麗江永勝縣，大理州大理、祥云，保山市、施甸、昌寧、騰沖，臨滄、永德、云縣、耿馬、滄源、西盟，楚雄姚安、牟定，玉溪新平，普洱、鎮(zhèn)遠(yuǎn)、景東、景谷、墨江，西雙版納景洪，紅河州建水、個(gè)舊、屏邊，文山州丘北、硯山、廣南等地縱（河）谷地區(qū)。

（3）低適生區(qū)：主要分布于23°N以下的大部分區(qū)域，滇西南德宏州，臨滄，普洱，西雙版納州，文山州，紅河州的大部分地區(qū)。

（4）非適生區(qū)：集中分布在26°N以上的滇西北和滇東北的整個(gè)高海拔區(qū)域，以及滇南，滇東南的邊境的小部分地區(qū)。

2.2 銀合歡豆象潛在分布區(qū)生態(tài)環(huán)境因子分析

在對(duì)20個(gè)環(huán)境變量的重要性分析中，影響銀合歡豆象潛在分布的主要環(huán)境因子有7個(gè)（圖2），按照對(duì)存在概率貢獻(xiàn)值由大到小的順序排列依次是：晝夜溫差與年溫差比值（bio_3）、年平均溫（bio_1）、最冷月份最低溫（bio_6）、年溫變化范圍（bio_7）、最冷季度平均溫度（bio_11）、最干季度平均溫度（bio_9）、溫度變化方差（bio_4）。其中，年平均溫與晝夜溫差與年溫差比值對(duì)銀合歡豆象預(yù)測(cè)的分布有重要的影響。

2.3 對(duì)Maxent模型預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性驗(yàn)證

對(duì)銀合歡豆象潛在分布區(qū)的預(yù)測(cè)結(jié)果，利用ROC特征曲線(xiàn)分析進(jìn)行準(zhǔn)確性驗(yàn)證。由圖3可知，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)均遠(yuǎn)離隨機(jī)分布模型的ROC曲線(xiàn)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)AUC值為0.995，測(cè)試數(shù)據(jù)AUC值為0.996，都遠(yuǎn)大于隨機(jī)分布模型的AUC值0.5，說(shuō)明預(yù)測(cè)的結(jié)果準(zhǔn)確可靠。

3 討論與結(jié)論

本研究結(jié)合ArcGIS軟件，利用銀合歡豆象的分布數(shù)據(jù)和Maxent模型，預(yù)測(cè)了銀合歡豆象在云南省的潛在分布區(qū)，并分為高適生區(qū)、中適生區(qū)、低適生區(qū)和非適生區(qū)等4個(gè)等級(jí)。通過(guò)生態(tài)因子的分析表明，銀合歡豆象在云南省的低海拔的縱（河）谷地區(qū)適生面積非常廣泛，其分布與分布區(qū)年平均溫和晝夜溫差與年溫差比值變化范圍這2個(gè)參數(shù)有密切的關(guān)系?？煽啃则?yàn)證試驗(yàn)也表明，預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確、可信。綜上所述，本研究對(duì)今后研究銀合歡豆象的發(fā)生和預(yù)警防控具有重要的參考價(jià)值和指導(dǎo)作用。

Maxent模型預(yù)測(cè)結(jié)果是在銀合歡豆象的基礎(chǔ)生態(tài)位的前提下，考慮非生物和寄主因素的影響而建立的特定適生模型[19]。該適生模型顯示的棲息地分布格局，反映了昆蟲(chóng)在基礎(chǔ)生態(tài)位和實(shí)際生態(tài)位中對(duì)空間需求的內(nèi)在生物學(xué)特性[20-21]。因此，預(yù)測(cè)結(jié)果可能不一定與實(shí)際完全吻合，其真實(shí)的分布還與寄主、昆蟲(chóng)本身的特性、所處的小環(huán)境氣候和偶遇的極端氣候等相關(guān)。但是，對(duì)比目前用于潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)的幾種軟件GARP、Bioclim、Climex等，每個(gè)軟件均有各自的優(yōu)點(diǎn)和局限[13，16，22]。Maxent 預(yù)測(cè)模型以其規(guī)范化的程序、明確的算法而被廣泛運(yùn)用于物種的潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)。王運(yùn)生等[18]對(duì)Garp、Bioclim、Climex、Maxent、Domain 5 種模型進(jìn)行ROC 曲線(xiàn)分析表明：MaxEnt 模型的AUC值最大，說(shuō)明其結(jié)果更好。綜上各方利弊，這也是本研究選取Maxent模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的原因。除此之外，結(jié)合考慮銀合歡豆象的寄主及其他非生物因素：寄主方面，銀合歡豆象的寄主除銀合歡外，還有合歡屬的其他植物并可為害南洋楹Falcataria moluccana[5]；但南洋楹在云南省沒(méi)有自然分布[23]；銀合歡屬植物在云南省的主要栽培種為銀合歡，且在東川、思茅、瀾滄、景洪、南華、元謀、元江等地區(qū)的低海拔縱向河谷地區(qū)有大面積引種栽培[24]；這與預(yù)測(cè)結(jié)果也非常吻合。非生物因素方面，寄主銀合歡在云南主要分布在低海拔縱向河谷地區(qū)，特別是干熱河谷地區(qū)，除降水、氣溫和海拔外的環(huán)境因較為相似，因此選取Maxent模型也較為可取。當(dāng)然，一個(gè)生物在環(huán)境中的關(guān)系是紛繁復(fù)雜的，要更準(zhǔn)確反映其潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)，還要考慮更多其他因素，這也是對(duì)物種潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)要做的更進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)

[1] 覃新導(dǎo)， 周 祥， 王 濤， 等. 銀合歡豆象生物學(xué)特性及其防治[J]. 熱帶作物學(xué)報(bào)， 2012， 32（12）： 2 340-2 345.

[2]張生芳. 三齒豆象屬幾種銀合歡豆象的識(shí)別[J]. 植物檢疫， 2007， 21（6）： 353-355.

[3] 覃新導(dǎo)， 張生芳， 張輝波， 等. 中國(guó)南部新發(fā)現(xiàn)的入侵害蟲(chóng)一銀合歡豆象[J]. 熱帶作物學(xué)報(bào)， 2007， 28（3）： 101-103.

[4]吳立心， 吳文哲， 王巧萍， 等. 臺(tái)灣之新記錄豆象一銀合歡豆象（Acanthoscilides macrophthalmus）（鞘翅目：豆象科）[J]. 植物保護(hù)學(xué)會(huì)會(huì)刊， 2007（49）：75-80.

[5] Tuda， M.， L. H. Wu， Y. Tateishi， et al. 2009. A novel host shift and invaded range of a seed predator， Acanthoscelides macrophthalmus（Coleoptera： Chrysomelidae： Bruchinae）， of an invasive weed， Leucaena leucocephala. Entomol[J]. Sci. 12： 1-8.

[6] 徐 磊， 潘涌智， 黃陽(yáng)洋. 油茶象的潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)[J]. 福建林業(yè)科技， 2011， 38（4）： 55-58.

[7] Andson R P， Real V S. Artefactual ansences in species distributions： test for Oryzomys albigularis（Rodentia： Muridae） in Venezuela[J]. Journal of Biogeography， 2003（30）： 591-605.

[8] De Meyer M， Robertson M P， Peterson A T， et al. Ecological niches and potential geographical distrubutions of Mediterranean fruit fly（Ceratitis capitata）and Natal friut fly（Ceratitis rosa）[J]. Journal of Biogeography， 2008（35）： 270-281.

[9] 馮益明， 劉洪霞. 基于MaxEnt與GIS的銹色棕櫚象在中國(guó)潛在的適生性分析[J]. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2010， 29（5）： 552-556.

[10] 雷軍成，徐海根. 基于MaxEnt的加拿大一枝黃花在中國(guó)的潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)[J]. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)， 2010， 26（2）： 137-141.

[11] Li B N， Wei W， Ma J， et al. Maximum entropy niche-based modeling（Maxent）of potential geographical distributions of fruit flies Dacus bivittatus， D. ciliatus and D. Vertebrates（Diptera： Tephritidae）[J]. Acta Entomologica Sinica， 2009， 52（10）： 1 122-1 131.

[12] Li B N， Wei W， Ma J， et al. Predition of the potential distribution of Ceratitis anonae in China based on ecological niche modeling[J]. Journal of Environmental Entomology， 2009， 31（4）： 291-299.

[13] 王運(yùn)生， 謝丙炎， 萬(wàn)方浩， 等. 相似穿孔線(xiàn)蟲(chóng)在中國(guó)的適生區(qū)預(yù)測(cè)[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2007， 40（11）： 2 502-2 506.

[14] 曾 輝， 黃冠勝， 林 偉， 等. 利用MaxEnt預(yù)測(cè)橡膠南美葉疫病菌在全球的潛在地理分布[J]. 植物保護(hù)， 2008， 34（3）： 88-92.

[15] Peterson A T， Papes M， Eaton M. Transferability and model evaluation in ecological niche modeling： a comparison of GARP and Maxent[J]. Ecography， 2007（30）： 550-560.

[16] Steven J Phillips， Robert P. Anderson， Robert E. Schapire. Maximum entropy modeling of species geographic distributions[J]. Ecological Modelling， 2006（190）： 231-259.

[17] Wiley III E， McNyset K M， Peterson AT， et al. Niche modeling and geographic range prediction in the marine environment using a machine-learning algorithm[J]. Oceanography， 2003， 16： 120-127.

[18] 王運(yùn)生， 謝丙炎. ROC曲線(xiàn)分析在評(píng)價(jià)入侵物種分布模型中的應(yīng)用[J]. 生物多樣性， 2007， 15（4）： 365-372.

[19] Broennimann O， Treier U A， Muller-scharer H， et al. Evdence of climatic niche shift during biological invasion[J]. Ecological Letters， 2007（10）： 701-709.

[20] Giovanelli J G R， Haddad C F B， Alexandrino J. Predicting the potential distribution of the alien invasive American bullfrog（Lithobates catesbeianus）in Brazil[J]. Biological Invasions， 2008（10）： 585-590.

[21] Guisan A， Zimmermann N E. Predictive habitat distribution models in ecology[J]. Ecological Modelling， 2000， 135（2/3）： 147-186.

[22] 盧 輝， 鐘義海， 徐雪蓮， 等. 基于MaxEnt模型的對(duì)粒材小蠹的適生性分析[J]. 熱帶作物學(xué)報(bào)， 2013， 34（11）： 2 239-2 245.

[23] 中國(guó)科學(xué)院昆明植物研究所. 云南植物志（第10卷）種子植物[M]. 北京： 科學(xué)出版社， 2006（10）： 284-339.

[24] 蔣 龍， 尹 俊. 云南地區(qū)銀合歡屬種質(zhì)資源保護(hù)利用[J]. 草業(yè)與畜牧， 2009， 168（11）： 1-5.