韋翡翡，呂蓉，王莉，盧有媛，林麗，晉玲，3

1.甘肅中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院，甘肅 蘭州 730000；2.南京中醫(yī)藥大學(xué)，江蘇 南京 210023；3.中（藏）藥資源研究所，甘肅 蘭州 730000

鐵絲威靈仙為百合科植物黑葉菝葜Smilax nigrescensWang.和短梗菝葜Smilax scobinicaulisC. H.Wright.或鞘柄菝葜Smilax stansMaxim.的干燥根及根莖，具有祛風(fēng)除濕、舒筋活絡(luò)、活血止痛功效[1]。威靈仙為毛茛科植物威靈仙Clematis chinensisOsbeck、棉團(tuán)鐵線(xiàn)蓮Clematis hexapetalaPall.或東北鐵線(xiàn)蓮Clematis manshuricaRupr.的干燥根及根莖，用于風(fēng)濕痹痛、肢體麻木、筋脈拘攣、屈伸不利、骨鯁咽喉等疾病[2]。因兩者具有相似功效，在某些地方鐵絲威靈仙一直作為威靈仙的替代品使用。目前，鐵絲威靈仙相關(guān)研究主要是與威靈仙藥材鑒別[3-4]，以及成分和藥理研究[5-6]，而對(duì)其適宜性區(qū)劃研究較少。最大熵（MaxEnt）模型以物種在現(xiàn)今分布區(qū)的環(huán)境變量和分布變量為基礎(chǔ)，分析得到其現(xiàn)今分布區(qū)生態(tài)位的占比情況，從而預(yù)測(cè)該物種在一定范圍內(nèi)相似度極高的潛在地理及環(huán)境分布區(qū)。筆者通過(guò)對(duì)鐵絲威靈仙3 個(gè)基原種分布信息的采集，結(jié)合植被類(lèi)型、氣象數(shù)據(jù)及土壤數(shù)據(jù)，再利用MaxEnt 模型和地理信息系統(tǒng)（GIS）分析技術(shù)對(duì)中藥鐵絲威靈仙的生態(tài)適宜性范圍進(jìn)行探索，初步得到影響該藥材生態(tài)適宜性分布的主要生態(tài)因子及適宜生長(zhǎng)區(qū)，為野生資源撫育和人工種植區(qū)的選擇提供基礎(chǔ)。

1 材料及方法

1.1 儀器及樣本收集

便攜式衛(wèi)星導(dǎo)航儀（GPS Rino 530HCx），北京佳明航電科技有限公司。查閱相關(guān)文獻(xiàn)，得到鐵絲威靈仙基原種的分布范圍[7]。于2015－2018 年采集黑葉菝葜、短梗菝葜和鞘柄菝葜樣本，記錄經(jīng)緯度、海拔和生境；查閱中國(guó)數(shù)字植物標(biāo)本館（http://cvh.cn./cms），收集3 種菝葜分布信息，無(wú)經(jīng)緯度信息則以最小行政單位為準(zhǔn)。但在bingmap 同一柵格有2 個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，選擇保留1 個(gè)點(diǎn)。將3 種菝葜信息按物種名、經(jīng)度和緯度順序分別進(jìn)行Excel2010 表格整理，并保存為.csv 文件。

1.2 研究方法

1.2.1 生態(tài)因子獲取與篩選

本文使用的生態(tài)因子數(shù)據(jù)（氣候、土壤、地形、和植被類(lèi)型）來(lái)源于“中藥資源空間信息網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫(kù)”（http://www.tcm-resources.com/）。分別將3 種菝葜分布信息和55個(gè)生態(tài)因子導(dǎo)入MaxEnt軟件進(jìn)行迭代運(yùn)算，棄去運(yùn)算結(jié)果中貢獻(xiàn)率為0 的生態(tài)因子，進(jìn)行下次運(yùn)算，直至運(yùn)算結(jié)果全部生態(tài)因子貢獻(xiàn)率不為0 為止，選取貢獻(xiàn)率大、權(quán)重高的生態(tài)因子為主生態(tài)因子。

1.2.2 最大熵模型設(shè)置及評(píng)價(jià)

分別將3 種菝葜標(biāo)本信息及環(huán)境信息按軟件保存后（.csv 文件）導(dǎo)入MaxEnt 軟件，因數(shù)據(jù)量較大，所以使用85%標(biāo)本點(diǎn)建立模型，利用15%進(jìn)行模型驗(yàn)證，以更加準(zhǔn)確保證數(shù)據(jù)合理性；最大迭代次數(shù)為106，利用ROC 評(píng)價(jià)曲線(xiàn)和刀切法（jackknife）檢驗(yàn)權(quán)重，其他參數(shù)均為默認(rèn)值。以ROC 曲線(xiàn)及曲線(xiàn)下面積（AUC）對(duì)模型進(jìn)行精準(zhǔn)評(píng)價(jià)。

1.2.3 鐵絲威靈仙生態(tài)適宜性分析

將MaxEnt 最后一次運(yùn)算數(shù)據(jù)導(dǎo)出為.csv 文件，結(jié)合原始標(biāo)本信息，利用GIS 計(jì)算生態(tài)適宜值并制作生態(tài)適宜性圖，其中生態(tài)適宜值劃分依據(jù)主要參照GIS 中運(yùn)算結(jié)果屬性表，其中有最小值及正態(tài)分布曲線(xiàn)的均值（μ）和均方差（σ），以[0，最小值]為不適宜區(qū)，[最小值，μ－σ]為次適宜區(qū)，[μ－σ，1]為適宜區(qū)，分別繪制出鐵絲威靈仙中3 個(gè)種菝葜生態(tài)適宜性區(qū)劃圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣本收集

共采集到鐵絲威靈仙樣本64 份，其中黑葉菝葜18 份、短梗菝葜23 份、鞘柄菝葜23 份；從中國(guó)數(shù)字植物標(biāo)本館獲得黑葉菝葜200 份、篩選出106 份，短梗菝葜250 份、篩選出197 份，鞘柄菝葜550 份、篩選出455 份。

2.2 最大熵模型預(yù)測(cè)精度

以MaxEnt 模型中AUC 值的大小作為評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)精度的衡量標(biāo)準(zhǔn)，AUC 值越大表明模型判斷力越強(qiáng)[8]。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn):0.5≤AUC＜0.6 為失敗，0.6≤AUC＜0.7 為較差，0.7≤AUC＜0.8 為一般，0.8≤AUC＜0.9為好，0.9～1.0 為非常好。

黑葉菝葜、短梗菝葜和鞘柄菝葜的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集的AUC 值依次為0.992 和0.988、0.985和0.978、0.974 和0.968，3 種菝葜訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集均AUC≥0.9，表明MaxEnt 模型具有很高的可信度。3 種菝葜ROC 評(píng)價(jià)曲線(xiàn)見(jiàn)圖1。

2.3 主要生態(tài)因子的選擇

對(duì)55 個(gè)生態(tài)因子進(jìn)行生態(tài)適宜性運(yùn)算，剔除貢獻(xiàn)率為0 的生態(tài)因子，分別對(duì)黑葉菝葜、短梗菝葜、鞘柄菝葜?jǐn)?shù)據(jù)經(jīng)過(guò)10、7、5 次篩選出33 個(gè)生態(tài)因子對(duì)黑葉菝葜的生態(tài)適宜性有貢獻(xiàn)，24 個(gè)生態(tài)因子對(duì)短梗菝葜的生態(tài)適宜性有貢獻(xiàn)，24 個(gè)生態(tài)因子對(duì)鞘柄菝葜的生態(tài)適宜性有貢獻(xiàn)，結(jié)果見(jiàn)圖2。

2.4 鐵絲威靈仙在我國(guó)的生態(tài)適宜性區(qū)劃

黑葉菝葜適宜分布為甘肅天水-隴南一帶、陜西漢中和安康地區(qū)、四川萬(wàn)源市、重慶市及湖北神農(nóng)架地區(qū)和恩施市；次適宜分布為甘肅清水縣-武山縣一帶，陜西隴縣-洛南縣一帶，河南盧氏縣-欒川縣一帶，湖北襄陽(yáng)市東部和恩施部分地區(qū)，貴州遵義市，畢節(jié)市和貴陽(yáng)市，四川宜賓-眉山一帶，云南昭通市。見(jiàn)圖3。

圖3 黑葉菝葜生態(tài)適宜性區(qū)劃圖

短梗菝葜適宜分布為甘肅隴南地區(qū)、陜西寶雞-漢中一帶、河南盧氏縣-欒川縣一帶、湖北（十堰市、襄陽(yáng)市和恩施市）、湖南龍山縣-永順縣一帶、貴州中部和北部、四川長(zhǎng)寧縣-梓潼縣一帶；次適宜分布為甘肅武山縣-寧縣一帶、陜西旬邑縣-宜川縣地區(qū)、山西鄉(xiāng)寧縣-陵川縣一帶、河南洛寧縣-瀝川縣一帶、湖北谷城縣-遠(yuǎn)安縣地區(qū)、湖南慈利縣-綏寧縣一帶、貴州東南部、云南（曲靖市、文山市和瀘水市）、青藏高原東南一帶、和浙江一帶及臺(tái)灣東部。見(jiàn)圖4。

圖4 短梗菝葜生態(tài)適宜性區(qū)劃圖

鞘柄菝葜適宜分布主要為甘肅甘南-隴南地區(qū)、陜西漢中-商洛一帶、山西中陽(yáng)縣-孟縣一帶、河南西部，以及四川綿陽(yáng)市、眉山市和宜賓市；次適宜分布為甘肅蘭州市、平?jīng)龊蛻c陽(yáng)一帶、陜西寶雞市和渭南市一帶、山西（絳縣和陽(yáng)城縣）、河南洛陽(yáng)-平頂山一帶、湖南張家界-懷化一帶、貴州全省、四川西部和南部、云南西北部和東北部、青藏高原東南邊緣地區(qū)，浙江一些地區(qū)也有分布。見(jiàn)圖5。

圖5 鞘柄菝葜生態(tài)適宜性區(qū)劃圖

3 討論

本研究在實(shí)地調(diào)查的基礎(chǔ)上，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)共享平臺(tái)，采用MaxEnt 模型對(duì)鐵絲威靈仙進(jìn)行生態(tài)適宜性區(qū)劃預(yù)測(cè)模擬，結(jié)果ROC 曲線(xiàn)得到的AUC 預(yù)測(cè)值＞0.9，表明本次模型模擬是比較可靠的。通過(guò)全面篩選55 個(gè)生態(tài)因子，最終分別得到對(duì)黑葉菝葜有貢獻(xiàn)率的生態(tài)因子24 個(gè)，對(duì)短柄菝葜有貢獻(xiàn)的生態(tài)因子24 個(gè)，對(duì)鞘柄菝葜有貢獻(xiàn)的生態(tài)因子24 個(gè)，最終分別得到鐵絲威靈仙3 個(gè)基原種的適宜性范圍。

筆者查閱資料發(fā)現(xiàn)，黑葉菝葜產(chǎn)于甘肅（東南部）、陜西（秦嶺以南）、四川（中部至東部）、湖北、湖南、貴州和云南（中部至東南部），與本研究所得黑葉菝葜在我國(guó)的適宜性區(qū)劃圖基本一致。

短梗菝葜產(chǎn)于河北（西南部）、山西（中南部）、河南（西部）、陜西（秦嶺以南）、甘肅（東南部）、四川、湖北、湖南、江西、貴州、云南（東南部至西北部）。這與本研究得到短梗菝葜在我國(guó)的生態(tài)適宜性區(qū)劃圖基本一致，但減少了河北地區(qū)的分布，增加了青藏高原東南部、浙江、安徽及臺(tái)灣地區(qū)的預(yù)測(cè)適宜性分布。筆者推測(cè)可能與環(huán)境改變有關(guān)，隨著全球氣候變暖，原本不適宜分布的地區(qū)變成了適宜區(qū)；另有可能與本研究得到的樣本量有關(guān)系，因尚未得到青藏高原、浙江、安徽和臺(tái)灣地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)。

鞘柄菝葜產(chǎn)于河北（北京至西南部）、山西（中南部）、陜西（中南部）、甘肅南部、四川（西北部至東南部）、湖北、河南、安徽、浙江和臺(tái)灣地區(qū)，與本次研究所得鞘柄菝葜在我國(guó)的生態(tài)適宜性區(qū)劃圖基本一致，增加了青藏高原東南部、云南（西北部和東北部）及遼寧半島和山東（中部），筆者認(rèn)為也是由于環(huán)境改變引起的適宜區(qū)遷移。

本研究中，黑葉菝葜標(biāo)本信息124 份，較其他2種菝葜少，所以，黑葉菝葜的次適宜區(qū)范圍明顯較小，適宜性范圍可能有所減小。得到更多的黑葉菝葜樣本數(shù)據(jù)將使生態(tài)適宜性范圍更為準(zhǔn)確。