王茹琳，李慶，封傳紅，石朝鵬

西藏飛蝗潛在分布對(duì)氣候變化響應(yīng)研究

王茹琳1,2，李慶1*，封傳紅3，石朝鵬4

（1.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，成都611130；2.四川省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)綜合信息中心，成都610072；3.四川省農(nóng)業(yè)廳植物保護(hù)站，成都611130；4.山東省植物保護(hù)總站，濟(jì)南250000）

運(yùn)用生態(tài)位模型軟件MaxEnt，模擬和預(yù)測(cè)氣候變化背景下大尺度范圍西藏飛蝗適生區(qū)分布及其變化可能性?；诋?dāng)前數(shù)據(jù)和IPCC AR5提出的三種氣候情景以及西藏飛蝗分布信息，采用MaxEnt生態(tài)位模型和ArcGIS預(yù)測(cè)西藏飛蝗適生區(qū)及未來(lái)變化趨勢(shì)，用ROC曲線檢測(cè)模型精度、刀切法（Jackknife test）篩選主導(dǎo)環(huán)境變量。當(dāng)前氣候條件下，西藏飛蝗高適生區(qū)主要位于四川省和西藏自治區(qū)，中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)則主要集中在青藏高原東部地區(qū)，包括四川西部、西藏東部、云南北部等。西藏飛蝗適生區(qū)分布、面積及中心點(diǎn)位置不同。MaxEnt模型對(duì)未來(lái)氣候變化條件下西藏飛蝗適生區(qū)準(zhǔn)確模擬與預(yù)測(cè)具有潛在應(yīng)用價(jià)值，對(duì)蟲(chóng)害綜合治理具有重要指導(dǎo)意義。

西藏飛蝗；MaxEnt模型；氣候變化情景；適生區(qū)分析

聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）于2013年9月發(fā)布全球暖化趨勢(shì)第五次評(píng)估報(bào)告指出，氣候變暖趨勢(shì)顯著，未來(lái)全球地表溫度將持續(xù)增加[1]。青藏高原為氣候變化敏感區(qū)，在全球氣候變化背景下，青藏高原年均地表氣溫本世紀(jì)末期增溫幅度將達(dá)到2.1～3.1℃，明顯高于早期（0.8～1.3℃）和中期（1.6～2.5℃）；未來(lái)季節(jié)性降水呈增加趨勢(shì)，2090年較1986～2005年降水量將增加10.4%[2]。

生物與氣候間相互作用對(duì)物種分布影響較大[3]，氣候變化可造成生態(tài)系統(tǒng)不可逆改變[4-5]。生物因子和非生物因子是影響昆蟲(chóng)分布兩大因素，而氣候條件為非生物因子中決定昆蟲(chóng)分布主因[6]。董兆克等研究表明，全球氣候變化不僅影響昆蟲(chóng)生理狀態(tài)、生長(zhǎng)周期和繁殖能力，還顯著改變昆蟲(chóng)分布范圍及危害程度，為病蟲(chóng)害發(fā)生主要驅(qū)動(dòng)因子之一[7-8]。物種分布模型（Species distribution models，SDM）是研究物種實(shí)際分布和預(yù)估氣候變化對(duì)物種分布影響的重要工具，應(yīng)用廣泛，目前常用MaxEnt、GARP、BIOCLIM和Climex等14種物種分布模型[9-11]。最大熵模型MaxEnt（Maximum entropy model）模擬精度高于其他模型，具有運(yùn)行時(shí)間短、操作簡(jiǎn)便、運(yùn)行結(jié)果穩(wěn)定和所需樣本量小等優(yōu)點(diǎn)[12]。近年來(lái)，利用MaxEnt模型成功預(yù)測(cè)水稻象甲[13]、西伯利亞蝗蟲(chóng)[14]、桔小實(shí)蠅[15]、銹色棕櫚象[16]、懸鈴木方翅網(wǎng)蝽[17]、葡萄根瘤蚜[18]和蘋果綿蚜[19]等昆蟲(chóng)國(guó)內(nèi)適生區(qū)。

西藏飛蝗（Locusta migratoria tibetensis Chen）為青藏高原特有且分布海拔最高的飛蝗（Locutsa migratoria L.）亞種[20]，主要分布在西藏、四川及青海等省份高海拔農(nóng)區(qū)、牧區(qū)及林區(qū)[21]，是青藏高原青稞、牧草主要害蟲(chóng)之一，影響農(nóng)牧業(yè)持續(xù)發(fā)展[22-23]。全球氣候持續(xù)變暖將顯著改變局地區(qū)域氣候和蝗蟲(chóng)地理分布格局，影響其災(zāi)變規(guī)律。目前，針對(duì)西藏飛蝗研究主要集中在生物學(xué)特性[24]、生理生化特征[25]、環(huán)境脅迫[26]、藥劑防治[27-28]、化學(xué)生態(tài)[29]、數(shù)量性狀及遺傳特征[30]等方面，尚無(wú)利用生態(tài)位模型模擬西藏飛蝗適生區(qū)及其對(duì)氣候變化響應(yīng)研究。本研究利用MaxEnt模型，結(jié)合GIS技術(shù)，模擬西藏飛蝗在青藏高原地區(qū)潛在分布范圍，預(yù)測(cè)、對(duì)比、分析其在未來(lái)三種氣候情景（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）下分布范圍和空間格局變化規(guī)律，旨在探究西藏飛蝗大尺度災(zāi)害發(fā)生有效預(yù)報(bào)手段，為制定合理防控措施提供參考。

1 材料與方法

1.1 預(yù)測(cè)軟件來(lái)源

選用基于最大熵理論MaxEnt3.3.3k版模型軟件預(yù)測(cè)西藏飛蝗中國(guó)適生分布。登錄普林斯頓大學(xué)Robert Schapire計(jì)算機(jī)科學(xué)研究中心MaxEnt主頁(yè)免費(fèi)下載該軟件[31]。

選用ArcGIS軟件將MaxEnt模型運(yùn)算結(jié)果投射于地圖，預(yù)測(cè)西藏飛蝗實(shí)際和潛在分布。

1.2 研究區(qū)域和物種分布記錄

由于西藏飛蝗為青藏高原獨(dú)有物種，因此對(duì)研究區(qū)作區(qū)域界定。研究區(qū)域主要為西藏、青海、四川、云南和貴州等省份，地理坐標(biāo)為20°～38°N，82.1°～111.6°E。

運(yùn)用生態(tài)位模型模擬物種適生區(qū)時(shí)，首先獲取目標(biāo)物種實(shí)際分布數(shù)據(jù)，本研究主要通過(guò)以下方式獲得西藏飛蝗地理坐標(biāo)信息：①實(shí)地考察四川境內(nèi)采樣點(diǎn)，GPS記錄經(jīng)緯度。②查詢物種分布數(shù)據(jù)庫(kù)，包括“國(guó)際農(nóng)業(yè)與生物科學(xué)中心（CABI，http://www.cabi.org/）”數(shù)據(jù)庫(kù)、“全球物種多樣性信息庫(kù)(GBIF，http://www.gbif.org/）”、中國(guó)西南地區(qū)動(dòng)物資源數(shù)據(jù)庫(kù)（http://www.swanimal.csdb.cn）、教學(xué)標(biāo)本資源共享平臺(tái)（http://mnh.scu.edu.cn/）[32]。③檢索國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)表西藏飛蝗相關(guān)論文，共獲得分布點(diǎn)47個(gè)。通過(guò)Google earth軟件查詢分布點(diǎn)經(jīng)緯度信息，按照MaxEnt軟件要求，去除重復(fù)記錄、模糊記錄和鄰近記錄分布點(diǎn)[33]。最終經(jīng)緯度數(shù)據(jù)使用Excel處理，保存格式為*.CSV。

1.3 生態(tài)地理變量選擇

構(gòu)建物種生態(tài)位模型，選取適合生態(tài)地理變量（Ecogeographical Variables,EGVs）。本研究選取具有較強(qiáng)生物學(xué)意義的19個(gè)生態(tài)地理變量[34]，以溫度和雨量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，根據(jù)不同需求計(jì)算衍生氣候變量，反映溫度與降水特點(diǎn)及季節(jié)性變化特征[35]（見(jiàn)表1），當(dāng)前時(shí)段（1950～2000年）數(shù)據(jù)在worldclim網(wǎng)站下載。IPCC第五次評(píng)估報(bào)告共發(fā)布4種典型濃度路徑[36]（Representative Concentration Pathways，RCP），即RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5。其中RCP4.5和RCP6.0均為中等CO2排放情景，且前者優(yōu)先性高于后者[37]，因此本研究選擇RCP2.6（最低CO2排放情景）、RCP4.5（中等CO2排放情景）和RCP8.5（最高CO2排放情景）3種排放情景作為未來(lái)氣候數(shù)據(jù)。未來(lái)時(shí)段包括2030s（2021～2040年）、2050s（2041～2060年）、2070s（2061～2080年）和2080s（2071～2090年），數(shù)據(jù)于國(guó)際熱帶農(nóng)業(yè)中心（International Centre for Tropical Agriculture，CIAT）網(wǎng)站下載。上述數(shù)據(jù)空間分辨為2.5arc-minutes（約4.5 km2）。

為提高模型模擬精度，使用19個(gè)變量構(gòu)建初始模型過(guò)程時(shí)，選擇MaxEnt軟件刀切法（Jackknife）檢驗(yàn)測(cè)定環(huán)境變量對(duì)模型預(yù)測(cè)貢獻(xiàn)值，篩選對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果貢獻(xiàn)較大關(guān)鍵限制因子，重建最大熵模型，評(píng)價(jià)模擬結(jié)果[38]。

1.4 西藏飛蝗生境模型構(gòu)建與結(jié)果評(píng)價(jià)

MaxEnt模型使用：輸入西藏飛蝗分布點(diǎn)數(shù)據(jù)和環(huán)境因子數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取75%的西藏飛蝗分布點(diǎn)作為訓(xùn)練集（Training data）建立預(yù)測(cè)模型，剩余25%西藏飛蝗分布點(diǎn)作為測(cè)試集（Test data）驗(yàn)證模型，選擇刀切法（Jackknife）測(cè)定各變量權(quán)重，選擇創(chuàng)建環(huán)境變量響應(yīng)曲線，其余參數(shù)均選擇模型默認(rèn)值[39]。

模型輸出數(shù)據(jù)為ASCⅡ格式，利用ArcGIS的ArcToolbox格式轉(zhuǎn)換工具，將該數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為Raster格式，使該結(jié)果可在ArcGIS中顯示。MaxEnt軟件模擬輸出結(jié)果值在0～1之間，值越接近1表示物種存在可能性越大。本研究采用ROC（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲線分析法精度評(píng)價(jià)模擬結(jié)果，曲線下面積即AUC值，反映預(yù)測(cè)精度，理論上AUC指標(biāo)取值范圍為0.5～1，AUC值越接近1表示模型預(yù)測(cè)結(jié)果精度越高。具體評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表2[40-41]。

表119 個(gè)生態(tài)地理變量代碼、類型及計(jì)量單位Table 1 List of ecogeographical variables used for this study,type and measurement unit

表2 AUC評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Table 2 Evaluation criterion of AUC

1.5 西藏飛蝗適生等級(jí)劃分

MaxEnt模型輸出結(jié)果為ASCⅡ格式文件，首先使用ArcGIS的ArcToolbox格式轉(zhuǎn)換工具，將該數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為Raster格式，使用“提取分析”功能獲得西藏飛蝗研究區(qū)存在概率分布圖[42]。參考文獻(xiàn)[43]關(guān)于評(píng)估可能性劃分方法，結(jié)合西藏飛蝗實(shí)際情況，利用“Reclassify”功能，劃分分布值等級(jí)及相應(yīng)分布范圍，使用不同顏色表示，劃分標(biāo)準(zhǔn)為：存在概率＜0.05為非適生區(qū)；0.05≤存在概率＜0.33為低適生區(qū)；0.33≤存在概率＜0.66為中適生區(qū)；存在概率≥0.66為高適生區(qū)。

1.6 幾何中心及位移計(jì)算

[44-45]計(jì)算方法，分別統(tǒng)計(jì)不同風(fēng)險(xiǎn)區(qū)在未來(lái)不同時(shí)期面積變化及各等級(jí)中心點(diǎn)位移，具體計(jì)算公式如下：

t表示不同時(shí)段；Ij為第j等級(jí)單位柵格數(shù)目；sij（t）為t時(shí)段第j等級(jí)單位柵格面積；sj（t）為t時(shí)段第j等級(jí)總面積；（Xij（t），Yij（t））為t時(shí)段第j等級(jí)單位柵格質(zhì)心坐標(biāo)；（Xj（t），Yj（t））為t時(shí)段j等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)質(zhì)心坐標(biāo)。

Dj為t～t+1時(shí)段第j等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)位移距離；j為t～t+1時(shí)段第j等級(jí)適生區(qū)位移方向，0°＜j＜90°表示位移方向?yàn)闁|北，90°＜j＜180°表示位移方向?yàn)槲鞅保?80°＜j＜270°表示位移方向?yàn)槲髂希?70°＜j＜360°表示位移方向?yàn)闁|南。

1.7 氣候適生綜合指數(shù)計(jì)算

為進(jìn)一步了解西藏飛蝗研究區(qū)內(nèi)氣候適應(yīng)情況，參照孫兵等[46]研究方法，統(tǒng)計(jì)各級(jí)適生區(qū)面積比例，計(jì)算西藏飛蝗在研究區(qū)各省區(qū)的氣候適生綜合指數(shù)（CRRI）：

Bi為i等級(jí)氣候適生指數(shù)（使用ArcGis軟件自然斷法分為5個(gè)等級(jí)），APi是Bi地區(qū)對(duì)應(yīng)的氣候適生指數(shù)等級(jí)所對(duì)應(yīng)面積百分比。

2 研究結(jié)果

2.1 主導(dǎo)生態(tài)地理變量篩選及模擬評(píng)價(jià)

2.1.1 主導(dǎo)變量篩選

MaxEnt模型預(yù)測(cè)過(guò)程中需使用物種空間分布點(diǎn)和生態(tài)地理變量數(shù)據(jù)，選擇一定方法計(jì)算各環(huán)境變量重要性，剔除非決定性因子，保留關(guān)鍵限制因子。MaxEnt軟件自帶刀切法可實(shí)現(xiàn)此需求。本研究中依據(jù)刀切法計(jì)算結(jié)果，篩選不同時(shí)期影響西藏飛蝗分布主導(dǎo)變量因子（見(jiàn)表3）。

表3 不同時(shí)期主要環(huán)境因子Table 3 Main environmental factors in different periods

2.1.2 預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)

圖1為當(dāng)前時(shí)段氣候條件下ROC曲線圖，表明基于所有環(huán)境變量和主導(dǎo)環(huán)境變量構(gòu)建的西藏飛蝗在中國(guó)地理分布模型AUC值分別為0.996和0.993，依據(jù)表1AUC值評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)表，本次構(gòu)建模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性為“極好”；圖2為未來(lái)不同氣候情境下MaxEnt模擬結(jié)果ROC曲線圖，可知所有預(yù)測(cè)結(jié)果AUC值均達(dá)到“極好”標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)果說(shuō)明模型預(yù)測(cè)可信度較高，可用于分析氣候變化對(duì)西藏飛蝗分布影響。

圖1 當(dāng)前時(shí)段ROC曲線分析及AUC值Fig.1 ROC curve and AUC value under current period

圖2 未來(lái)不同時(shí)段ROC曲線分析及AUC值Fig.2 ROC curve and AUC value in future periods

2.2 西藏飛蝗在研究區(qū)潛在分布

由預(yù)測(cè)結(jié)果（見(jiàn)圖3）和統(tǒng)計(jì)分析（見(jiàn)表4）可知，當(dāng)前氣候條件下，西藏飛蝗高適生區(qū)在88.79～104.2°E，26.8～32.1°N，由東向西呈不連續(xù)分布，主要位于四川和西藏兩省區(qū)，面積達(dá)22.51×104km2，占總適生面積13.2%；中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)沿高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)周圍分布，主要集中青藏高原東部地區(qū)，包括四川西部、西藏東部、云南北部等地，面積為54.04×104km2，占總適生面積36.96%。

本研究選取未來(lái)時(shí)段為2030s、2050s、2070s和2080s，三種氣候模式為RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5，由圖4和表4可知，上述情景下西藏飛蝗在研究區(qū)高、中適生區(qū)仍主要集中在西藏、四川和云南等省區(qū)，在不同時(shí)段、不同氣候情景下分布范圍及面積有所不同。

圖3 基于MaxEnt模型預(yù)測(cè)西藏飛蝗在中國(guó)的風(fēng)險(xiǎn)分析Fig.3 Potential suitable distribution of Locusta migratoria tibetensis in China based on MaxEnt model

圖4 未來(lái)氣候變化背景下西藏飛蝗潛在適生區(qū)預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.4 Predicted future suitable distribution areas for Locusta migratoria tibetensis under climate change scenarios

2.3 不同適生等級(jí)面積變化和中心點(diǎn)位移

2.3.1 高適生區(qū)面積變化及中心點(diǎn)位移

當(dāng)前及RCP2.6情景下，高適生區(qū)面積呈波動(dòng)減少趨勢(shì)。總體上由當(dāng)前22.51×104km2減至2080s的22.22×104km2（見(jiàn)表4）。當(dāng)前至2080s，高適生區(qū)中心點(diǎn)由八宿縣（西藏，當(dāng)前、2030s和2050s）位移至波密縣（西藏，2070s和2080s）（見(jiàn)圖5），總體上向西北方向移動(dòng)87.6 km（見(jiàn)表5）。

當(dāng)前及RCP4.5情景下，高適生區(qū)面積呈先增后減趨勢(shì)。總體上由當(dāng)前22.51×104km2減至2080s的19.68×104km2（見(jiàn)表4）。當(dāng)前至2080s，高適生區(qū)中心點(diǎn)由八宿縣（西藏，當(dāng)前）經(jīng)察隅縣（西藏，2030s）、波密縣（西藏，2050s）位移至林芝縣（西藏，2070s和2080s）（見(jiàn)圖5），總體上向西北方向移動(dòng)220.26 km（見(jiàn)表5）。

當(dāng)前及RCP8.5情景下，高適生區(qū)面積呈先增后減趨勢(shì)。總體上由當(dāng)前22.51×104km2減至2080s的16.86×104km2（見(jiàn)表4）。當(dāng)前至2080s，高適生區(qū)中心點(diǎn)由八宿縣（西藏，當(dāng)前）經(jīng)察隅縣（西藏，2030s）、波密縣（西藏，2050s和2070s）至米林縣（西藏，2080s）（見(jiàn)圖5），總體上向西北方向移動(dòng)212.42 km（見(jiàn)表5）。

表4 西藏飛蝗目前（1950-2000年）及未來(lái)氣候條件下適生區(qū)面積預(yù)測(cè)Table 4 Predicted areas of suitable distribution areas for Locusta migratoria tibetensis under current and future climatic con-

表5 不同時(shí)期高適生區(qū)中心點(diǎn)位移Table 5 Shift distance and direction of mean center of highly suitable area in different period

圖5 不同時(shí)期高適生區(qū)中心點(diǎn)位移Fig.5 Center displacement of Highly suitable distribution area in different periods

2.3.2 中適生區(qū)面積變化及中心點(diǎn)位移

當(dāng)前及RCP2.6情景下，中適生區(qū)面積呈波動(dòng)減少變化趨勢(shì)?？傮w上由當(dāng)前的54.04×104km2減至2080s的48.93×104km2（見(jiàn)表4）。當(dāng)前至2080s，中適生區(qū)中心點(diǎn)由八宿縣（西藏，當(dāng)前和2030s）經(jīng)貢覺(jué)縣（西藏，2050s）、芒康縣（西藏，2070s）至巴塘縣（四川，2080s）（見(jiàn)圖6），總體上東南方向移動(dòng)206.86 km（見(jiàn)表6）。

表6 不同時(shí)期中適生區(qū)中心點(diǎn)位移Table 6 Shift distance and direction of mean center of L2 in different period

圖6 不同時(shí)期高適生區(qū)中心點(diǎn)位移Fig.6 Center displacement of moderately suitable distribution area in different periods

當(dāng)前及RCP4.5情景下，中適生區(qū)面積呈波動(dòng)增加變化趨勢(shì)?？傮w上由當(dāng)前54.04×104km2增至2080s的57.18×104km2（見(jiàn)表4）。當(dāng)前至2080s，中適生區(qū)中心點(diǎn)由八宿縣（西藏，當(dāng)前）經(jīng)察雅縣（西藏，2030s）、芒康縣（西藏，2050s和2070s）至理塘縣（四川，2080s）（見(jiàn)圖6），總體上向東南方向移動(dòng)379.85 km（見(jiàn)表6）。

當(dāng)前及RCP8.5情景下，中適生區(qū)面積呈波動(dòng)增加變化趨勢(shì)。總體上由當(dāng)前54.04×104km2增至2080s的58.21×104km2（見(jiàn)表4）。當(dāng)前至2080s，中適生區(qū)中心點(diǎn)由八宿縣（西藏，當(dāng)前和2030s）經(jīng)芒康縣（西藏，2050s和2070s）位移至理塘縣（四川，2080s）（見(jiàn)圖6），總體上向東北方向移動(dòng)256.91km（見(jiàn)表6）。

2.3 西藏飛蝗在研究區(qū)的氣候適生指數(shù)分析

圖7～9為當(dāng)前至2080s，RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三種情景下，西藏飛蝗主發(fā)生區(qū)的氣候適生指數(shù)。由圖可知，不論何種情景下，四川、西藏和云南三省區(qū)適生指數(shù)均超過(guò)25，因此著重分析上述省區(qū)氣候適生綜合指數(shù)變化趨勢(shì)：四川適生指數(shù)三種情景下均呈增加趨勢(shì)，當(dāng)前最低為35.27，2030 RCP2.6最高為40.58；西藏適生指數(shù)三種情景下總體上均呈下降趨勢(shì)，當(dāng)前最高為30.69，2030RCP2.6最低為23.84；云南適生指數(shù)呈先減后增趨勢(shì)，當(dāng)前最低26.11，2030RCP8.5最高為32.51。

圖7 RCP2.6情景下西藏飛蝗在主要發(fā)生區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)指數(shù)Fig.7 Composite index of climate risk grade of Locusta migratoria tibetensis under scenario RCP2.6 in China

圖8 RCP4.5情景下西藏飛蝗在主要發(fā)生區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)指數(shù)Fig.8 Composite index of climate risk grade of Locusta migratoria tibetensis under scenario RCP4.5 in China

圖9 RCP8.5情景下西藏飛蝗在主要發(fā)生區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)指數(shù)Fig.9 Composite index of climate risk grade of Locusta migratoria tibetensis under scenario RCP8.5 in China

表7 不同氣候變化情景下中國(guó)年均氣溫與年降水量變化Table 7 Changes in annual mean temperature and annual precipitation under different climate change scenarios in China

3 討論

目前，對(duì)西藏飛蝗研究尺度多為小范圍發(fā)生區(qū)域，利用生態(tài)位模型較大尺度上研究西藏飛蝗適生區(qū)，利用未來(lái)氣候情景數(shù)據(jù)模擬其變化趨勢(shì)等生物地理學(xué)方面研究較少。MaxEnt軟件基于最大熵原理，以物種分布變量和環(huán)境變量為基礎(chǔ)，利用數(shù)學(xué)模型統(tǒng)計(jì)分析熵最大時(shí)物種分布狀態(tài)。蔡靜蕓等研究表明，在分布數(shù)據(jù)較少時(shí)MaxEnt模型預(yù)測(cè)結(jié)果較同類模型更精確，因此本研究選取MaxEnt軟件預(yù)測(cè)并分析西藏飛蝗適生區(qū)及適生等級(jí)[47]。

本研究利用ArcGIS軟件統(tǒng)計(jì)未來(lái)三種情景下西藏飛蝗適生區(qū)面積變化情況，結(jié)果顯示，至2080s，高、中適生區(qū)面積在RCP2.6情景下減少，而RCP4.5和RCP8.5情景下則增加。說(shuō)明在不同排放情景下氣候變化對(duì)西藏飛蝗潛在分布影響存在不確定性。封傳紅等建立西藏飛蝗有效積溫與地理位置模型，計(jì)算1961～2005西藏飛蝗潛在分布面積變化趨勢(shì)，結(jié)果表明，研究時(shí)間段內(nèi)隨著青藏高原年平均溫度增高，西藏飛蝗潛在發(fā)生面積每年增加近504.38 km2，與本文研究結(jié)果并不吻合，可能為使用不同模型及變量所致[48]。

氣候?yàn)闆Q定地球物種分布最主要因素，氣候變化影響生態(tài)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性及生物類群多樣性，物種分布格局變化是對(duì)氣候變化最明確、最直接反映。氣候變暖可能實(shí)質(zhì)性改變陸地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能，使生物棲息地范圍與分布區(qū)發(fā)生變化，加速生物多樣性喪失[49]。本文以面積作為權(quán)重，計(jì)算不同等級(jí)適生區(qū)中心點(diǎn)位置，分析適生區(qū)中心點(diǎn)隨時(shí)間變化位移趨勢(shì)。展示西藏飛蝗對(duì)氣候變化響應(yīng)過(guò)程，結(jié)果顯示，至2080s，高、中適生區(qū)中心點(diǎn)均將發(fā)生不同程度改變。其中高適生區(qū)中心點(diǎn)在三種情景下均向西北方向移動(dòng)，原因可能與研究區(qū)年平均氣溫與年降水量增加有關(guān)（見(jiàn)表7）；可見(jiàn)，不同概率等級(jí)中心點(diǎn)位無(wú)明顯規(guī)律性，原因可能為目前和未來(lái)氣候變量不連貫，目前氣候數(shù)據(jù)起止時(shí)間為1950～2000年，未來(lái)氣候數(shù)據(jù)起止時(shí)間為2030～2080年，2000～2030年數(shù)據(jù)缺失會(huì)造成中心點(diǎn)移動(dòng)方向往復(fù)。生態(tài)位模型是以假設(shè)物種生態(tài)位需求保守為前提，樣本大小、空間尺度和環(huán)境變量等因素影響此類模型預(yù)測(cè)能力和穩(wěn)定性[50-51]。本研究發(fā)現(xiàn)：①文中19個(gè)環(huán)境變量以溫度和雨量為基礎(chǔ)根據(jù)不同需求計(jì)算演生而來(lái)，變量之間存在不可避免自相關(guān)及多重線性重復(fù)等問(wèn)題，模型預(yù)測(cè)過(guò)程中會(huì)引入冗余信息，影響預(yù)測(cè)結(jié)果。因此本文首先運(yùn)用刀切法對(duì)環(huán)境變量作相關(guān)分析和有效篩選，計(jì)算各因子對(duì)物種分布貢獻(xiàn)率，剔除貢獻(xiàn)率較小環(huán)境變量，基于主導(dǎo)環(huán)境變量重建模型，提高預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性。②本研究使用RCP2.6，RCP4.5和RCP8.5三種氣候模式預(yù)測(cè)未來(lái)情景下西藏飛蝗適生區(qū)變化，以當(dāng)前西藏飛蝗發(fā)生點(diǎn)作為分布數(shù)據(jù)變量，可能忽略未來(lái)西藏飛蝗實(shí)際分布點(diǎn)影響，造成不可避免系統(tǒng)誤差。③影響西藏飛蝗分布環(huán)境因子不僅包括溫度和降水，生物因子（物種間相互作用、物種自身擴(kuò)散能力）和非生物因子（土壤類型、植被類型和地形因子等）同樣對(duì)其分布產(chǎn)生重要影響。李慶等研究表明，MaxEnt模型預(yù)測(cè)生態(tài)位寬于西藏飛蝗實(shí)際生態(tài)位[52]。由于數(shù)據(jù)限制，本研究?jī)H考慮溫度和降水兩種氣候變量對(duì)西藏飛蝗適生分布影響，未來(lái)將注重考量物種間相互作用可信表達(dá)以改善模型預(yù)測(cè)效果。

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Effect of potential distribution ofLocusta migratoria tibetensisChen on climate changes/

WANG Rulin1,2,LI Qing1,FENG Chuanhong3,SHI Zhaopeng4
(1.School of Agronomy,Sichuan Agricultural University,Chengdu 611130,China;2.Sichuan Provincial Rural Economic Information Centre,Chengdu 610072,China;3.Plant Protection Station of Sichuan, Chengdu 610041,China;4.General Station of Plant Protection Station of Shandong Province, Jinan 250100,China)

The main objective of the current study was to simulate and predict the future largescale distribution and change possibility ofL.migratoria tibetensisby using MaxEnt(the maximum entropy model).Based on current environmental factors,three climate scenarios in the future suggested by IPCC fifth report and current distribution sites ofL.migratoria tibetensis,using MaxEnt and ArcGIS to predict the potential geographic distribution area and the change trend ofL.migratoria tibetensis. Bioclimatic dominant factors were chosen by Jackknife test,while ROC was used to evaluate the simulation.Results showed that,under the present climatic conditions,the highly suitable distribution areas forL.migratoria tibetensiswere in Sichuan Province and Xizang autonomous region,while the moderately suitable distribution areas were in west of Sichuan Province,east of Xizang autonomousregion,and north of Yunnan Province.Under different emission scenarios in the future,the area,the center and the suitable distribution areas were all the different compared with the current situation. MaxEnt model is potentially useful for forecasting adaptive distribution areas ofL.migratoria tibetensis under future climate changes,and it will provide an important guidance for the pest integrated management.

Locusta migratoria tibetensisChen;MaxEnt model;climate change scenarios; suitable distribution area analysis

S435.4

A

1005-9369（2017）08-0060-12

時(shí)間2017-9-12 11:38:02[URL]http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1391.S.20170912.1138.016.html

王茹琳,李慶,封傳紅,等.西藏飛蝗潛在分布對(duì)氣候變化響應(yīng)研究[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2017,48(8):60-71.

Wang Rulin,Li Qing,Feng Chuanhong,et al.Effect of potential distribution ofLocusta migratoria tibetensisChen on climate changes[J].Journal of Northeast Agricultural University,2017,48(8):60-71.(in Chinese with English abstract)

2017-03-24

四川省科研院所科技成果轉(zhuǎn)化資金項(xiàng)目（15010107）

王茹琳（1986-），男，工程師，博士研究生，研究方向?yàn)闅夂蜃兓c病蟲(chóng)害關(guān)系。E-mail:wrl_1986_1@163. com