李 燦，劉賢安，王 娟，彭培好，邵懷勇

(1.成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，四川 成都 610059；2.成都理工大學(xué)旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，四川 成都 610059；3.國(guó)土資源部地學(xué)空間信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610059；4.成都理工大學(xué)生態(tài)資源與景觀研究所，四川 成都 610059)

基于MaxEnt的四川省紅豆杉潛在分布區(qū)分析及適宜性評(píng)價(jià)

李 燦1,3，劉賢安1,4，王 娟2,4，彭培好2,3,4*，邵懷勇1,3

(1.成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，四川 成都 610059；2.成都理工大學(xué)旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，四川 成都 610059；3.國(guó)土資源部地學(xué)空間信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610059；4.成都理工大學(xué)生態(tài)資源與景觀研究所，四川 成都 610059)

以四川省全國(guó)第二次重點(diǎn)保護(hù)野生植物資源調(diào)查中201個(gè)紅豆杉分布點(diǎn)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，篩選31個(gè)影響紅豆杉分布的環(huán)境變量，應(yīng)用MaxEnt最大熵模型，結(jié)合ArcGIS地理信息系統(tǒng)，劃定四川省紅豆杉潛在分布區(qū)并進(jìn)行適宜性評(píng)價(jià)，結(jié)果表明：①紅豆杉在四川省的最適生區(qū)域面積 11 508.750 89 km2，占全省面積2.37%；適生區(qū)域面積 13 340.487 64 km2，占全省面積2.75%；較適生區(qū)域面積 12 099.527 38 km2，占全省面積2.49%；不適生區(qū)域面積 448 368.743 5 km2,占全省面積92.39%；最適生、適生及較適生區(qū)域主要位于茶坪山、龍門(mén)山、大巴山、華鎣山、大婁山、大相嶺及邛崍山等盆周山地邊緣；②31個(gè)影響紅豆杉分布的環(huán)境變量中，海拔、年均溫、7月降水量、晝夜溫差月均值、最冷季度平均溫度、降水量變異系數(shù)、最冷月最低溫、坡度、3月光照強(qiáng)度、7月平均溫度、最干季平均溫度及11月平均溫度是對(duì)紅豆杉分布有主要影響的12個(gè)環(huán)境變量；③紅豆杉最適生環(huán)境為氣候較為溫暖，年均溫7.5 ℃～15 ℃，晝夜溫差月均值7 ℃～10 ℃；海拔 1 000 m～2 400 m；降水量充沛，7月降水量50 mm～160 mm，降水量變異系數(shù)50～75；光照充足，3月光照強(qiáng)度 11 000 KJ·m-2·d-1～12 200 KJ·m-2·d-1的亞熱帶地區(qū)，植被覆蓋率較高的山溝或山林中。

MaxEnt；紅豆杉；潛在分布區(qū)；適宜性評(píng)價(jià)；四川省

紅豆杉是世界上公認(rèn)的天然珍稀抗癌植物，屬于歷經(jīng)第四紀(jì)冰川遺留下來(lái)的古老孑遺物種，國(guó)家Ⅰ級(jí)重點(diǎn)保護(hù)植物[1]；由于自身巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，常面臨盜挖濫伐，保護(hù)迫在眉睫。目前，對(duì)紅豆杉的研究主要集中在遺傳學(xué)[2,3]、組織培育[4,5]、藥用開(kāi)發(fā)[6,7]等方面；針對(duì)四川省紅豆杉，僅有蔡小虎等[8]對(duì)種群結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)的初步研究,未見(jiàn)利用生態(tài)學(xué)原理預(yù)測(cè)四川省紅豆杉潛在分布區(qū)的研究實(shí)例。已知植物潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)的生態(tài)學(xué)模型主要有生態(tài)位因子分析模型、環(huán)境包絡(luò)模型、基于遺傳算法的規(guī)則組合預(yù)測(cè)模型、MaxEnt模型、BIOCLIM模型及DOMAIN模型等。其中，基于MaxEnt模型的野生植物潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)結(jié)果較其他模型優(yōu)勢(shì)明顯，即使在物種分布數(shù)據(jù)殘缺的情況下，該模型仍具有良好的預(yù)測(cè)效果和可信度；并在國(guó)內(nèi)外珍稀植物物種，如伯樂(lè)樹(shù)、獨(dú)葉草、南方紅豆杉[9～11]等的潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)分析方面有廣泛的研究。本文應(yīng)用MaxEnt模型，結(jié)合ArcGIS地理信息系統(tǒng)，對(duì)四川省紅豆杉的潛在分布區(qū)域進(jìn)行了預(yù)測(cè)、分析及適宜性評(píng)價(jià)，為四川省紅豆杉植物資源保護(hù)、人工栽培、藥用開(kāi)發(fā)等提供參考依據(jù)，對(duì)珍稀植物資源保護(hù)與合理開(kāi)發(fā)利用具有重要的指導(dǎo)意義與參考價(jià)值。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1.1 分布點(diǎn)數(shù)據(jù) 紅豆杉的實(shí)際分布數(shù)據(jù)來(lái)源于四川省全國(guó)第二次重點(diǎn)保護(hù)野生植物資源調(diào)查項(xiàng)目中201個(gè)紅豆杉分布點(diǎn)，主要位于盆周山地邊緣及四川盆地向川西北高原地區(qū)過(guò)渡的河谷深切區(qū)(圖1)。

1.1.2 環(huán)境數(shù)據(jù) 氣候數(shù)據(jù)來(lái)源于世界氣候數(shù)據(jù)庫(kù)WorldClim(http://www.worldclim.org/)網(wǎng)站，共有28種氣候變量，其中包括符合植物生態(tài)學(xué)特征的19種生物氣候變量(bio1-19)和9種單月氣候變量，即3月平均氣溫(tmean3)、7月平均氣溫(tmean7)、11月平均氣溫(tmean11)、3月光照強(qiáng)度(solar3)、7月光照強(qiáng)度(solar7)、11月光照強(qiáng)度(solar11)、3月降水量(prec3)、7月降水量(prec7)及11月降水量(prec11)，分別代表1 a中具有等時(shí)間間隔的3個(gè)不同季節(jié)的氣溫、光照及降水量對(duì)植物生長(zhǎng)的影響；月平均氣溫主要影響植物蒸騰作用，光照強(qiáng)度反映了光合作用的強(qiáng)弱，降水量制約植物根系對(duì)水分及其他營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的吸收利用。氣候數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為1960年～2000年，圖層分辨率30弧秒，空間分辨率1 km×1 km。3種地形變量包括海拔(dem)、坡度(slope)、坡向(aspect)，海拔與氣溫、氧氣含量、氣壓等關(guān)系密切，對(duì)植物生長(zhǎng)影響顯著，坡度、坡向體現(xiàn)了太陽(yáng)光照條件；dem來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/search)STRM30m高程數(shù)據(jù)(單位m)，坡度、坡向使用ArcGIS空間分析工具spatial analyst tools生成(表1)。

1.1.3 地圖數(shù)據(jù) 2012年中國(guó)電子地圖，該地圖包含四川省各市(州)的屬性數(shù)據(jù)，使用ArcGIS選中四川省行政區(qū)劃矢量面狀界線并輸出，用于環(huán)境數(shù)據(jù)柵格圖層的裁剪等處理；2010年四川省土地利用圖用于潛在分布區(qū)結(jié)果輔助驗(yàn)證與分析。

圖1 四川省紅豆杉采樣點(diǎn)分布圖Fig.1 Sampling site distribution map of Taxus chinensis in Sichuan province

表1 環(huán)境變量名稱(chēng) Tab.1 Environment variable name

1.2 數(shù)據(jù)處理

1.2.1 環(huán)境柵格數(shù)據(jù)處理 環(huán)境數(shù)據(jù)柵格圖層使用ArcGIS的處理工具轉(zhuǎn)換為具有相同地理坐標(biāo)系(WGS84坐標(biāo))、空間范圍和像元大小的柵格數(shù)據(jù)；并將處理結(jié)果轉(zhuǎn)換為ASCⅡ(asc格式)文件備用。

1.2.2 MaxEnt模型預(yù)測(cè) MaxEnt模型的核心是充分利用不完全信息來(lái)推斷未知信息，將已知信息作為約束條件，進(jìn)而求算出概率分布滿(mǎn)足熵值最大化的條件。采用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，不做傾向性假設(shè)，在確保已有信息不丟失前提下，當(dāng)熵值最大時(shí)，冗余信息被排除，使得未知信息不確定性降低。假設(shè)隨機(jī)變量α，包含A1，A2，A3，…，An，n種可能，則其熵值：

式(1)中：P1，P2，P3，…,Pn為每種出現(xiàn)的概率。

利用某物種的分布數(shù)據(jù)結(jié)合分布區(qū)域環(huán)境變量，計(jì)算物種分布規(guī)律的最大熵值，該物種潛在分布適宜性區(qū)劃即熵最大時(shí)該物種的概率分布。將紅豆杉分布點(diǎn)數(shù)據(jù)(csv格式)與環(huán)境數(shù)據(jù)(asc格式)導(dǎo)入最大熵模型預(yù)測(cè)軟件MaxEnt3.3.3，參照Roberto等[12]對(duì)研究數(shù)據(jù)的處理方法，軟件設(shè)置中選擇開(kāi)啟刀切法，并隨機(jī)選擇25%的分布點(diǎn)作為測(cè)試集，75%的分布點(diǎn)作為訓(xùn)練集，數(shù)據(jù)循環(huán)計(jì)算10次，用于模型預(yù)測(cè)結(jié)果的交叉驗(yàn)證；其他設(shè)置選擇軟件默認(rèn)值,預(yù)測(cè)結(jié)果選擇輸出為ASCⅡ(asc格式)文件，該文件可以轉(zhuǎn)換為柵格圖層用于處理分析；圖層每一個(gè)像元代表該像元對(duì)應(yīng)實(shí)際區(qū)域的適生指數(shù)，數(shù)值范圍為0～1，使用重分級(jí)工具將預(yù)測(cè)結(jié)果柵格圖層分為4個(gè)適生等級(jí)。

1.2.3 預(yù)測(cè)結(jié)果精度評(píng)定 采用受試者操作特性曲線ROC分析法進(jìn)行模型精度驗(yàn)證，該方法通過(guò)計(jì)算曲線與橫坐標(biāo)圍成的面積即AUC值判斷模型預(yù)測(cè)精度，依據(jù)Hanley等[13]對(duì)模型預(yù)測(cè)精度判斷標(biāo)準(zhǔn)的研究，當(dāng)AUC值為0.50～0.60說(shuō)明預(yù)測(cè)效果為失敗，0.60～0.70預(yù)測(cè)效果為較差，0.70～0.80預(yù)測(cè)效果為一般，0.80～0.90預(yù)測(cè)效果為較好，0.90～1.00預(yù)測(cè)效果為很好；一般而言，當(dāng)AUC值>0.9時(shí)，預(yù)測(cè)結(jié)果精度較高，預(yù)測(cè)結(jié)果可以采用(圖2)。

(Ⅰ)訓(xùn)練集，AUC=0.963；(Ⅱ)測(cè)試集，AUC=0.939；(Ⅲ)自由預(yù)測(cè)，AUC=0.5(Ⅰ)Test data，AUC=0.963；(Ⅱ)Training data，AUC=0.939；(Ⅲ)Random Prediction，AUC=0.5圖2 四川省紅豆杉預(yù)測(cè)的ROC曲線Fig.2 ROC curves of Taxus chinensis in Sichuan

2 結(jié)果與分析

2.1 紅豆杉潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)模擬

根據(jù)MaxEnt模型生成的受試者操作特性曲線ROC可知，該預(yù)測(cè)過(guò)程產(chǎn)生的AUC值高達(dá)0.963，完全滿(mǎn)足預(yù)測(cè)精度要求，說(shuō)明通過(guò)該模型預(yù)測(cè)四川省紅豆杉潛在分布區(qū)范圍具有很高可信度。對(duì)紅豆杉潛在分布區(qū)進(jìn)行適生等級(jí)評(píng)定，應(yīng)用ArcGIS的Reclass重分級(jí)工具，采用人工(Manual)分級(jí)方法，將預(yù)測(cè)結(jié)果分為4個(gè)等級(jí)，適生指數(shù)在0～0.2為不適生區(qū)，0.2～0.3為較適生區(qū)，0.3～0.5為適生區(qū)，0.5～1.0為最適生區(qū)。對(duì)各個(gè)適生等級(jí)的面積進(jìn)行分類(lèi)計(jì)算與統(tǒng)計(jì)，可得四川省紅豆杉不適生區(qū)域面積 448 368.743 5 km2,占全省面積92.39%；較適生區(qū)域面積 12 099.527 38 km2，占全省面積2.49%；適生區(qū)域面積 13 340.487 64 km2，占全省面積2.75%；最適生區(qū)域面積 11 508.750 89 km2，占全省面積2.37%(圖3)。紅豆杉適生區(qū)域主要出現(xiàn)在阿壩藏族羌族自治州東部、甘孜藏族自治州東部、雅安市西北部、眉山市西南部、樂(lè)山市西南部、涼山彝族自治州東北部、宜賓市東南部、瀘州市東部、廣安市中部、達(dá)州市北部、巴中市北部、廣元市北部、綿陽(yáng)市西北部、德陽(yáng)市西北部及成都市西部；整體而言，主要位于茶坪山、龍門(mén)山、大巴山、華鎣山、大婁山、大相嶺及邛崍山等盆周山地邊緣。盆地內(nèi)資陽(yáng)市、內(nèi)江市、自貢市、遂寧市及南充市，川西高原甘孜藏族自治州中部及阿壩藏族羌族自治州北部，橫斷山區(qū)涼山彝族自治州及攀枝花市基本無(wú)紅豆杉適生區(qū)域，可見(jiàn)紅豆杉多適生于中海拔地區(qū)，海拔過(guò)低或過(guò)高都不宜生長(zhǎng)(圖4)。

圖3 四川省紅豆杉各適生等級(jí)區(qū)域面積統(tǒng)計(jì)圖Fig.3 Statistical map of the suitable grades of Taxus chinensis regional area in Sichuan province

MaxEnt模型在分布點(diǎn)極少的情況下也有較高的預(yù)測(cè)精度，201個(gè)分布點(diǎn)基本覆蓋了四川省有紅豆杉分布且人員可到達(dá)或點(diǎn)位信息可獲得的全部區(qū)域，分布點(diǎn)數(shù)量滿(mǎn)足要求；分析紅豆杉采樣點(diǎn)與生態(tài)適宜性區(qū)劃圖，共有186個(gè)分布點(diǎn)位于最適生、適生及較適生區(qū)域，占總數(shù)的92.54%。由于現(xiàn)實(shí)情況的復(fù)雜性，調(diào)查中未能采樣的區(qū)域，模型同樣預(yù)測(cè)出了大范圍潛在分布區(qū)，可見(jiàn)預(yù)測(cè)所得四川省紅豆杉生態(tài)適宜性區(qū)劃是綜合分析分布點(diǎn)區(qū)域31種環(huán)境變量得出的結(jié)果，紅豆杉采樣點(diǎn)的空間分布與密度主要取決于調(diào)查范圍和難度，不代表潛在分布狀況。同時(shí)，生態(tài)適宜性區(qū)劃圖結(jié)合2010年四川省土地利用圖，對(duì)紅豆杉較適生區(qū)、適生區(qū)及最適生區(qū)分別與森林、灌木地兩種植被土地利用區(qū)域矢量圖層進(jìn)行疊置分析；結(jié)果可得，較適生區(qū)森林面積 9 565.432 02 km2，灌木地面積 15.063 92 km2，分別占較適生區(qū)面積79.06%和0.12%；適生區(qū)森林面積 11 139.917 38 km2，灌木地面積 7.500 67 km2，分別占適生區(qū)面積83.50%和0.06%；最適生區(qū)森林面積 9 007.323 56 km2，灌木地面積 7.520 72 km2，分別占最適生區(qū)面積78.26%和0.07%；可見(jiàn)，紅豆杉適宜生長(zhǎng)區(qū)域大多位于森林，即喬木覆蓋且樹(shù)冠蓋度超過(guò)30%的植被覆蓋率較高區(qū)域，這與野外調(diào)查實(shí)踐結(jié)果一致，僅有極少部分位于灌木地區(qū)域，符合紅豆杉生長(zhǎng)特性。這進(jìn)一步驗(yàn)證了四川省紅豆杉適生區(qū)域預(yù)測(cè)結(jié)果具有很高的可信度，預(yù)測(cè)精度符合要求。

圖4 四川省紅豆杉生態(tài)適宜性區(qū)劃Fig.4 Ecological suitability regionalization of Taxus chinensis in Sichuan province

2.2 環(huán)境變量貢獻(xiàn)率分析

通過(guò)MaxEnt模型刀切法分析環(huán)境變量影響權(quán)重并計(jì)算(圖5)，可知31種環(huán)境變量對(duì)四川省紅豆杉潛在分布區(qū)域影響的貢獻(xiàn)率,影響紅豆杉分布的主要環(huán)境變量有12種，貢獻(xiàn)率由高到低依次為海拔(16.8%)、年均溫(13.9%)、7月降水量(11.9%)、晝夜溫差月均值(11%)、最冷季度平均溫度(10.9%)、降水量變異系數(shù)(6.2%)、最冷月最低溫度(6.1%)、坡度(5.1%)、3月光照強(qiáng)度(4.2%)、7月平均溫度(3.6%)、最干季度平均溫度(3%)及11月平均溫度(2.1%)；這12種環(huán)境變量的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)94.8%，其中氣候變量累計(jì)貢獻(xiàn)率72.9%(溫度50.6%，降水量18.1%，光照4.2%)，地形變量累計(jì)貢獻(xiàn)率21.9%(海拔16.8%，坡度5.1%)。由此可知，溫度對(duì)紅豆杉的生長(zhǎng)影響最大,其次是地形、降水量及光照強(qiáng)度等氣候環(huán)境變量。

(A)無(wú)變量；(B)單變量；(C)全變量(A)Without the variable；(B)With only the variable；(C)With all variable圖5 四川省紅豆杉預(yù)測(cè)結(jié)果刀切圖Fig.5 Jackknife result of prediction process of Taxus chinensis

2.3 主要環(huán)境變量分析

對(duì)紅豆杉生長(zhǎng)有主要影響的環(huán)境變量是溫度，其次是地形、降水量及光照強(qiáng)度。因此，對(duì)溫度變量中的年均溫；降水量變量中的7月降水量、降水量變異系數(shù)；光照強(qiáng)度變量中的3月光照強(qiáng)度；地形變量中的海拔共6種環(huán)境變量響應(yīng)曲線進(jìn)行分析，探討各環(huán)境變量與紅豆杉之間的生態(tài)學(xué)聯(lián)系。參考郭杰等[14]在藥用植物黨參全球潛在分布區(qū)研究中的范例，即認(rèn)為當(dāng)存在概率大于0.5時(shí)，該變量數(shù)值范圍適宜紅豆杉生長(zhǎng)。

年均溫對(duì)紅豆杉生長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)13.9%，其次是晝夜溫差月均值，貢獻(xiàn)率11%。當(dāng)年均溫低于0℃時(shí)，紅豆杉的存在概率趨近于0，年均溫大于0 ℃時(shí)存在概率快速上升，在11℃左右達(dá)到峰值；當(dāng)年均溫范圍處于7.5 ℃～15 ℃，存在概率大于0.5，說(shuō)明該溫度范圍適宜紅豆杉生長(zhǎng)；當(dāng)年均溫大于15 ℃，存在概率快速下降，說(shuō)明年均溫大于15℃的環(huán)境不適宜紅豆杉生長(zhǎng)。晝夜溫差月均值范圍在7～10℃時(shí)存在概率大于0.5，說(shuō)明該晝夜溫差范圍較適宜紅豆杉生長(zhǎng)。

海拔的貢獻(xiàn)率為16.8%，同時(shí)在31種單一環(huán)境變量中貢獻(xiàn)率最高，說(shuō)明海拔對(duì)紅豆杉的生長(zhǎng)有顯著影響。海拔范圍在 1 000 m～2 400 m時(shí)有利于紅豆杉生長(zhǎng)，在 1 300 m左右存在概率達(dá)到峰值，說(shuō)明紅豆杉最適宜在中海拔地區(qū)生長(zhǎng)，海拔小于 1 000 m或大于 2 400 m時(shí)存在概率快速下降，說(shuō)明這兩個(gè)海拔段不利于紅豆杉生長(zhǎng)。

7月降水量貢獻(xiàn)率最大為11.9%；其次，降水量變異系數(shù)為6.2%。7月降水量范圍在50 mm～160 mm時(shí)較適宜紅豆杉生長(zhǎng)，存在概率在100 mm左右達(dá)到峰值，降水量大于160 mm時(shí)存在概率快速下降，說(shuō)明降水量過(guò)大也不利于紅豆杉生長(zhǎng)。降水量變異系數(shù)范圍在50時(shí)～75時(shí)最適宜紅豆杉生長(zhǎng)。

3月光照強(qiáng)度貢獻(xiàn)率為4.2%。3月光照強(qiáng)度在 9 000 KJ·m-2·d-1以下時(shí)紅豆杉存在概率趨近于0，當(dāng)3月光照強(qiáng)度大于 9 000 KJ·m-2·d-1時(shí)存在概率快速上升，在 11 900 KJ·m-2·d-1左右達(dá)到峰值，3月光照強(qiáng)度范圍在 11 000 KJ·m-2·d-1～12 200 KJ·m-2·d-1時(shí)存在概率大于0.5，說(shuō)明該光照強(qiáng)度范圍最適宜紅豆杉生長(zhǎng)，當(dāng)3月光照強(qiáng)度大于 14 000 KJ·m-2·d-1時(shí)紅豆杉存在概率快速下降并逐步趨近于0，說(shuō)明大于該光照強(qiáng)度不適宜紅豆杉生長(zhǎng)(圖6)。

圖6 主要環(huán)境變量響應(yīng)曲線Fig.6 Response curve of main environmental

以存在概率大于0.5為標(biāo)準(zhǔn)，其余6種環(huán)境變量適宜范圍分別為：最冷季度平均溫度-1 ℃～4 ℃，最冷月最低溫-9 ℃～0 ℃,坡度0.3×106～2.0×106，7月平均溫度15 ℃～25 ℃，最干季度平均溫度-1 ℃～4 ℃，11月平均溫度2 ℃～9 ℃。

3 討論與結(jié)論

本文應(yīng)用MaxEnt模型，結(jié)合ArcGIS地理信息系統(tǒng)，最終明確了四川省紅豆杉的潛在分布范圍和適生環(huán)境。研究可得：①紅豆杉在四川省的最適生區(qū)域面積 11 508.750 89 km2，占全省面積2.37%；適生區(qū)域面積 13 340.487 64 km2，占全省面積2.75%；較適生區(qū)域面積 12 099.527 38 km2，占全省面積2.49%；不適生區(qū)域面積 448 368.743 5 km2,占全省面積92.39%；最適生、適生及較適生區(qū)域主要位于茶坪山、龍門(mén)山、大巴山、華鎣山、大婁山、大相嶺及邛崍山等盆周山地邊緣；②31個(gè)影響四川省紅豆杉分布的環(huán)境變量中，海拔、年均溫、7月降水量、晝夜溫差月均值、最冷季度平均溫度、降水量變異系數(shù)、最冷月最低溫、坡度、3月光照強(qiáng)度、7月平均溫度、最干季平均溫度及11月平均溫度是對(duì)紅豆杉分布有主要影響的12個(gè)環(huán)境變量；這與萬(wàn)基中等[11]對(duì)與紅豆杉同屬的南方紅豆杉主要影響環(huán)境變量分析結(jié)果吻合，本研究增選了地形變量、單月降水量變量及光照強(qiáng)度變量，因此，對(duì)四川省紅豆杉適生環(huán)境的分析更為全面，結(jié)果表明海拔與單月降水量對(duì)四川省紅豆杉的分布也有很大影響；土壤等變量對(duì)紅豆杉生長(zhǎng)的影響有待進(jìn)一步考證；③紅豆杉最適生環(huán)境為氣候較為溫暖，年均溫7.5 ℃～15 ℃，晝夜溫差月均值7 ℃～10 ℃；海拔 1 000 m～2 400 m；降水量充沛，7月降水量50 mm～160 mm，降水量變異系數(shù)50～75；光照充足，3月光照強(qiáng)度 11 000 KJ·m-2·d-1～12 200 KJ·m-2·d-1的亞熱帶地區(qū)，植被覆蓋率較高的山溝或山林中，該結(jié)論與于海彬等[15]對(duì)西藏自治區(qū)紅豆杉適生環(huán)境研究部分結(jié)果保持一致。

據(jù)此結(jié)果，決策人員能夠科學(xué)有效地獲取四川省紅豆杉未知分布區(qū)域，劃定自然保護(hù)區(qū)，擴(kuò)展保護(hù)空間范圍，彌補(bǔ)保護(hù)漏洞，避免生境破碎化對(duì)紅豆杉種群穩(wěn)定產(chǎn)生的不利影響；研究所得最適生區(qū)，能夠明確紅豆杉重點(diǎn)保護(hù)區(qū)域范圍，加大林保人員對(duì)重點(diǎn)區(qū)域的監(jiān)督管理力度，避免盲目保護(hù)，最大程度減少人為破壞與干擾，同時(shí)為紅豆杉人工繁育放歸與種植救護(hù)承載地選址提供參考；主要環(huán)境變量分析數(shù)值范圍可為紅豆杉繁育種植區(qū)域營(yíng)造仿野生生長(zhǎng)環(huán)境提供參考依據(jù)，使紅豆杉生長(zhǎng)在合適的環(huán)境幅度之內(nèi)，促進(jìn)紅豆杉增量高產(chǎn)，從而減輕保護(hù)壓力，實(shí)現(xiàn)資源合理開(kāi)發(fā)利用。

[1] 環(huán)境保護(hù)部和中國(guó)科學(xué)院.中國(guó)生物多樣性紅色名錄高等植物卷[M].內(nèi)部資料,2013.

[2] 李麗琴,付春華,趙春芳,等.紅豆杉脫分化過(guò)程中的遺傳和表觀遺傳變異[J].植物生理學(xué)通訊,2009,(6):544～548.

[3] 鄭超,別慶鈴,夏冰，等.4種紅豆杉屬植物遺傳多樣性和遺傳關(guān)系的RAPD分析[J].植物資源與環(huán)境學(xué)報(bào),2013,(3):58～62.

[4] 王俊麗，劉海英，王林，等.紅豆杉組織培養(yǎng)及其產(chǎn)物紫杉醇研究進(jìn)展[J].生物技術(shù),2007,17(3):89～92.

[5] 李麗,張湮帆,何康,等.兩種紅豆杉植物的愈傷組織培養(yǎng)及褐化抑制[J].復(fù)旦學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2006,(06):702～707.

[6] 方應(yīng)權(quán),謝仲德,陳鴻源.川東地區(qū)南方紅豆杉藥用部位紫杉醇含量變化研究[J].時(shí)珍國(guó)醫(yī)國(guó)藥,2012,(09):2237～2238.

[7] 張靜.植物紅豆杉的抗癌藥用價(jià)值研究[J].中國(guó)藥業(yè),2014,(01):1～3.

[8] 蔡小虎，孫啟武，羅建勛，等.四川省紅豆杉種群結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)的初步研究[J].四川林業(yè)科技,2004,25(2):21～24.

[9] 恭維，夏青，陳紅峰，等.珍稀瀕危植物伯樂(lè)樹(shù)的潛在適生區(qū)預(yù)測(cè)[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2015,36(4):98～104.

[10] 徐軍，曹博，白成科，等.基于MaxEnt瀕危植物獨(dú)葉草的中國(guó)潛在適生分布區(qū)預(yù)測(cè)[J].生態(tài)學(xué)雜志,2015,34(12):3354～3359.

[11] 萬(wàn)基中，王春晶，韓士杰，等.應(yīng)用GIS和Maxent預(yù)測(cè)南方紅豆杉潛在地理分布及其保護(hù)建議[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2014,42(7):349～352.

[12] ROBERTO M,ZAMORA R,RAMON J,et al.Predictive modeling of microhabitats for endemic birds in South Chilean temperate forests using maximum entropy (Maxent)[J].Ecological Informatics,2011,6:364～370.

[13] HANLEY JA,MCNEIL BJ.The meaning and use of the area under a Receiver Operating Characteristic (ROC) curse[J].Radiology,1982,143:29～36.

[14] 郭杰,劉小平,張琴,等.基于Maxent模型的黨參全球潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2017,(03):1～12.

[15] 于海彬,張鐿鋰,高俊剛,等.基于GIS和生態(tài)位模型的西藏紅豆杉遺傳景觀和物種分布格局[J].Journal of Resources and Ecology,2014,(03):193～202.

PredictiveDistributionandHabitatSuitabilityAssessmentofTaxuschinensisBasedonMaxEntinSichuanProvince

LI Can1,3LIU Xian-an1,4WANG Juan2,4PENG Pei-hao2,3,4*SHAO Huai-yong1,3

(1.College of Earth Sciences,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China；2.College of Tourism and Urban-Rural Planning,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China；3.Key Laboratory of Geoscience Spatial Information Technology Ministry of Land and Resources，Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China；4.Institute of Ecological Resources and Landscape,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China)

The 201 localities ofTaxuschinensiswere selected as the underlying data source found in the second national survey of key wild plant resources in Sichuan.A total of 31 environmental variables were screened that affect the distribution ofTaxuschinensis.The potential distribution areas ofTaxuschinensisin Sichuan were designated and their suitability was evaluated by using the maximum entropy model (MaxEnt) and the ArcGIS geographic information system.The results have indicated that ① the most suitable area size for the growth ofTaxuschinensisin Sichuan is 11 508.750 89 km2,accounting for 2.37% of the total area of Sichuan;the suitable area size for the growth is 13 340.487 64 km2,accounting for 2.75%;the relatively suitable area is 12 099.527 38 km2,accounting for 2.49%;and the unsuitable area size is 448 368.743 5 km2,accounting for 92.39%.The area which is the most suitable,suitable and relatively suitable for the growth ofTaxuschinensisis mainly distributed at the edge of the mountain regions around the Sichuan Basin,such as Chaping Mountains,Longmen Mountains,Daba Mountains,Huaying Mountains,Dalou Mountains,Daxiangling Mountains and Qionglai Mountains;②Among the 31 environment variables which have influence on the distribution ofTaxuschinensis,12 of them have the major impact.To be specific,these major variables are altitude,annual temperature,precipitation in July,the monthly mean diurnal tempereture range,the average temperature in the coldest month,the precipitation variation coefficient,the lowest temperature in coldest month,the slope,the solar radiation in March,the average temperature in July,the average temperature in the driest season and the average temperature in November;③The most suitable environment forTaxuschinensisis highly vegetated subtropical ravine comparatively warm climate of 7.5 ℃～15 ℃ in annual mean temperature,and 7 ℃～10 ℃ in mean diurnal range,altitude of 1 000 meters～2 400 meters,abundant 50 mm～160 mm precipitation in July with a 50～75 variation coefficient,solar radiation of 11 000 KJ·m-2·d-1to 12 200 KJ·m-2·d-1.

MaxEnt,Taxuschinensis,Potential distribution area,Habitat suitability assessment,Sichuan province

2017-07-03

四川省林業(yè)廳全國(guó)第二次重點(diǎn)保護(hù)野生植物資源調(diào)查項(xiàng)目(80303-KZZ031)

李燦(1993-)，男，河北邯鄲人，碩士研究生，主要從事“3S”技術(shù)與資源環(huán)境遙感評(píng)價(jià)研究。E-mail:lc1993926@sina.com

*通訊作者，彭培好(1963-)，E-mail:peihaop@163.com。

10.16779/j.cnki.1003-5508.2017.05.001

Q948.5

A

1003-5508(2017)05-0001-07