巨喜鋒,林 峻,吳建國(guó),陳吉軍,關(guān)靖云,李漠巖,鄭江華,,*

1 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 烏魯木齊 830046

2 新疆治蝗滅鼠指揮部辦公室, 烏魯木齊 830001

3 綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 烏魯木齊 830046

草地是自然生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,不僅在水土保持、生態(tài)平衡、碳固定方面具有重要生態(tài)價(jià)值,而且在政治、經(jīng)濟(jì)、文化、生態(tài)環(huán)境建設(shè)方面扮演著重要角色[1—2]。新疆草原草地面積為57.2588萬km2,在全國(guó)草地面積中排名第三[3],其健康受包括蝗災(zāi)在內(nèi)的各類草原生物災(zāi)害嚴(yán)重影響,其中蝗災(zāi)與水災(zāi)、旱災(zāi)并稱為三大天災(zāi),新疆蝗災(zāi)發(fā)生最早可追溯到東漢時(shí)期[4],1986—1991年發(fā)生面積近4萬km2,其中嚴(yán)重危害區(qū)面積近2.8萬km2,發(fā)生面積占可利用面積的8.5%[5]。新疆草原蝗蟲具有種類多,分布廣,數(shù)量大,災(zāi)害嚴(yán)重的特點(diǎn)。20世紀(jì)陳永林[6]調(diào)查新疆蝗蟲有62屬157種；近期于冰潔等[7]指出新疆蝗蟲種類達(dá)65屬177種；而徐超民等[8]認(rèn)為新疆草原蝗蟲發(fā)生區(qū)蝗蟲記載有8科16屬171種,其中優(yōu)勢(shì)種包括亞洲飛蝗(Locustamigratoriamigratoria)、意大利蝗(CalliptamusItalicus)、黑腿星翅蝗(C.barbarus)、西伯利亞蝗(GomphocerusSibirius)、寬須蟻蝗(Myrmeleotettixpalpalis)、黑條小車蝗(Oedaleusdecorus)、紅脛戟紋蝗(Dociostauruskraussikraussi)等十余種。近年新疆極端氣候事件日漸頻繁,氣候變暖和極端降水增加與新疆典型蝗蟲持續(xù)爆發(fā)關(guān)系緊密[9],此外肆虐亞非的沙漠蝗(Schistocercagregaria),使得全球糧食安全和生態(tài)安全備受關(guān)注,文獻(xiàn)也應(yīng)用多種技術(shù)方法研究了沙漠蝗的遷飛通道以及入境中國(guó)的風(fēng)險(xiǎn),此外Guan等還通過MaxEnt模型研究了在未來氣候條件下沙漠蝗的適生區(qū)分布情況[10—11]。在常態(tài)化疫情防控條件下,切實(shí)做好新疆本地典型蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè)與境外蝗蟲遷飛入境監(jiān)測(cè)工作異常重要。新疆草原蝗蟲在日常監(jiān)測(cè)、防治方面面臨防治范圍廣、防治監(jiān)測(cè)蝗蟲類型多的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

物種分布模型(Species Distribution Models, SDMs)以已知物種分布點(diǎn)及環(huán)境數(shù)據(jù)作為輸入,利用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)理論探究物種在生態(tài)位空間實(shí)際狀況[12],在生物多樣性保護(hù)研究、物種入侵研究及物種適生區(qū)預(yù)測(cè)等方面得到廣泛應(yīng)用[13]。在模型發(fā)展中形成了基于生態(tài)位理論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)物種分布模型[14],其中BIOCLIM模型、HABITAT模型及領(lǐng)域模型(DOMAIN)等都是典型的基于生態(tài)位量化理論而形成的模型,該類模型基于典型已知物種分布點(diǎn)及環(huán)境空間中多變量極值組成的包絡(luò)體外邊緣,預(yù)測(cè)出物種分布的潛在區(qū)域[15]。在此基礎(chǔ)上,隨著數(shù)學(xué)方法的發(fā)展,出現(xiàn)了應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法探索物種分布點(diǎn)與預(yù)測(cè)區(qū)統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)系以預(yù)測(cè)物種潛在分布區(qū)的模型算法,該類模型算法包括廣義線性模型(GLM)、隨機(jī)森林模型(RF)和馬氏距離(MAHAL)等[16]。近些年伴隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)的理論思想逐步引用到物種分布模型預(yù)測(cè)中,其中應(yīng)用相對(duì)較為廣泛的有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、支持向量機(jī)(SVM)、提升回歸樹(BRT)以及最大熵模型(MaxEnt)等一大批優(yōu)秀模型[17]。但基于不同模型的物種分布區(qū)及潛在適生區(qū)預(yù)測(cè)結(jié)果具有很強(qiáng)的不確定性,從而導(dǎo)致單個(gè)最優(yōu)模型的選擇具有一定困難,因此將多個(gè)不同模型預(yù)測(cè)輸出組合為一個(gè)集成模型變得尤為重要[18]。集成建模的基本思想是將各單一模型中捕獲到的真實(shí)信號(hào)予以保留,對(duì)數(shù)據(jù)和模型中產(chǎn)生的錯(cuò)誤和不確定更好地分離和降低,從而使得建模的結(jié)果更為可靠[19—20]。

在新疆典型蝗蟲發(fā)生預(yù)測(cè)相關(guān)研究中,楊洪升等[21]探究了新疆蝗蟲與植被長(zhǎng)勢(shì)、氣候因子間的關(guān)系,指出蝗蟲發(fā)生與植被長(zhǎng)勢(shì)息息相關(guān),且溫度是影響植被長(zhǎng)勢(shì)的主要因子。Zheng等[22]使用基于GIS多準(zhǔn)則分析方法預(yù)測(cè)了新疆蝗蟲可能爆發(fā)的區(qū)域,得到較高的預(yù)測(cè)精度。楊會(huì)楓等[23]使用MaxEnt模型預(yù)測(cè)了西伯利亞蝗在新疆的潛在分布,確定了影響西伯利亞蝗分布的重要環(huán)境因子,得出模型精度較高。李培先等[24]基于MaxEnt模型預(yù)測(cè)了未來不同氣候變化情景下新疆意大利蝗潛在分布,指出極端水分條件和水熱條件對(duì)其潛在分布影響巨大。因不同物種分布模型自身差異,各模型算法對(duì)模型不確定性的影響會(huì)進(jìn)一步影響到模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度[25]。基于集成建模思想發(fā)展起來的利用多個(gè)模型信息的集合模型可以有效降低單一模型預(yù)測(cè)的不確定性,從而提升模型的穩(wěn)定性及預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性[26]。當(dāng)前也有大量的文獻(xiàn)應(yīng)用多個(gè)模型集成對(duì)不同生物物種的分布做了預(yù)測(cè),如韓欣嬈等[27]通過多個(gè)物種分布模型的集合對(duì)草地貪夜蛾的潛在分布區(qū)做了預(yù)測(cè),Lippi等[28]應(yīng)用多個(gè)物種分布模型對(duì)美國(guó)犬蜱的分布區(qū)做了預(yù)測(cè)。

前人的研究集中于單一種類蝗蟲在不同氣候條件下的潛在適生區(qū)展開,但各類主要蝗蟲對(duì)地理環(huán)境、草地類型、氣候狀況、土壤條件等環(huán)境的適宜性存在一致性,因此文獻(xiàn)[29]將新疆草原蝗蟲發(fā)生區(qū)分為八大亞區(qū)；此外前人針對(duì)草原的相關(guān)研究主要通過單一物種分布模型開展,但單一模型預(yù)測(cè)的不確定性較高,而通過多模型集成預(yù)測(cè)的方法則受到了很大的關(guān)注,相關(guān)研究成果也逐步增多；且相聚焦于與蝗蟲生長(zhǎng)密切相關(guān)的氣候因素、植被等因素展開,影響蝗蟲產(chǎn)卵、繁殖關(guān)系密切的土壤環(huán)境研究有待深入。基于此,本文綜合考慮了新疆草原優(yōu)勢(shì)蝗種,而非某單一類型蝗蟲；而且集成建?？梢杂行Ы档皖A(yù)測(cè)不確定性、提升模型的可靠性[30]；研究表明土壤因素對(duì)蝗蟲的繁殖、蟲卵孵化過程具有顯著影響[31—32]。

本文以與蝗蟲活動(dòng)緊密相關(guān)的環(huán)境數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),應(yīng)用經(jīng)典物種分布模型對(duì)新疆典型蝗蟲的潛在適生區(qū)進(jìn)行研究,探究模型在新疆典型蝗蟲預(yù)測(cè)研究中的性能表現(xiàn)；選擇高性能模型構(gòu)建草原蝗蟲預(yù)測(cè)模型集合對(duì)新疆典型蝗蟲的適生區(qū)展開預(yù)測(cè),以期為一線蝗蟲監(jiān)測(cè)工作提供可靠的技術(shù)支持。

1 研究區(qū)概況

新疆位于亞歐大陸腹地,處于我國(guó)北方干旱半干旱區(qū),地理位置在東經(jīng)73°40′—96°23′,北緯34°25′—49°10′,面積166萬km2,如圖1。其地形特征是“三山夾兩盆”——自北向南依次為阿爾泰山、準(zhǔn)噶爾盆地、天山、塔里木盆地和昆侖山。因深居內(nèi)陸,遠(yuǎn)離海洋而形成典型的干旱氣候特征,年均氣溫10℃,年均降水量167.1 mm,降水空間差異大,北部多于南部,由此形成多種草地類型。草場(chǎng)面積占自治區(qū)國(guó)土面積一半以上,是當(dāng)?shù)剞r(nóng)牧業(yè)重要的生產(chǎn)資料[33]。

圖1 研究區(qū)位置及新疆典型蝗蟲發(fā)生監(jiān)測(cè)點(diǎn)

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1 蝗蟲發(fā)生數(shù)據(jù)

使用由新疆維吾爾自治區(qū)蝗蟲鼠害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)防治中心站提供的全疆范圍內(nèi)各類蝗蟲發(fā)生歷史記錄,并通過收集文獻(xiàn)[23—24,33—36]及全球生物多樣性信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)(GBIF)中新疆典型蝗蟲數(shù)據(jù)記錄,此外還有研究團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期在野外調(diào)查中采集記錄的蝗蟲發(fā)生區(qū)GPS數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)記錄共計(jì)3800條,通過篩選及預(yù)處理得到3714條數(shù)據(jù)參與后期處理與分析。

2.1.2 氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)包括與新疆典型草原蝗蟲繁殖、生長(zhǎng)密切相關(guān)的氣溫降水?dāng)?shù)據(jù),其中氣溫?cái)?shù)據(jù)為月最高氣溫和月最低氣溫。氣象數(shù)據(jù)空間分辨率為2.5′,該數(shù)據(jù)時(shí)間范圍基本與所收集的蝗蟲發(fā)生記錄相一致,為2000—2018年。該數(shù)據(jù)集由WorldClim(https://www.worldclim.org/data/monthlywth.html)提供,數(shù)據(jù)包括平均最低溫度、平均最高溫度和總降水量3個(gè)變量。通過處理與合成生成多年平均最低溫度、多年平均最高溫度和多年總降水量數(shù)據(jù)。

2.1.3 土壤數(shù)據(jù)

土壤濕度數(shù)據(jù)來自全球土地?cái)?shù)據(jù)同化系統(tǒng)(https://disc.gsfc.nasa.gov/),使用空間分辨率為0.25°的表層土壤濕度(0—10 cm)數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)時(shí)間范圍與氣象數(shù)據(jù)一致。采用表層土壤酸堿度數(shù)據(jù)(0—30 cm),獲取自中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所(http://www.soilinfo.cn/),其空間分辨率為1 km。

2.1.4 植被數(shù)據(jù)

使用MODIS NDVI月度歸一化植被指數(shù)(MOD13A3)表征研究區(qū)植被生長(zhǎng)狀況,數(shù)據(jù)時(shí)間范圍與氣象數(shù)據(jù)保持一致,空間分辨率為1km,通過最大值合成方法,形成多年植被指數(shù)平均值。

2.1.5 地形數(shù)據(jù)

本研究使用的地形數(shù)據(jù)為數(shù)字高程模型(DEM),數(shù)據(jù)獲取自中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/),數(shù)據(jù)空間分辨率為500 m,使用ArcGIS軟件生成研究區(qū)坡度、坡向數(shù)據(jù)。

根據(jù)實(shí)際狀況,在開展數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建前,使用ArcGIS軟件對(duì)所有環(huán)境因子數(shù)據(jù)重投影為WGS—84坐標(biāo),根據(jù)新疆行政區(qū)劃數(shù)據(jù)(由國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心發(fā)布的國(guó)家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)提供)裁剪出研究區(qū)數(shù)據(jù),將所有數(shù)據(jù)重采樣至1 km,并將處理結(jié)果統(tǒng)一轉(zhuǎn)為Geo TIFF格式。

2.2 研究方法

為避免環(huán)境因子間共線性問題導(dǎo)致模型穩(wěn)健性降低,采用相關(guān)性分析方法和方差膨脹因子進(jìn)行篩選。Green團(tuán)隊(duì)推薦相關(guān)系數(shù)(r=0.7)為最佳閾值[37]。由于相關(guān)性分析有時(shí)存在非顯性的相關(guān)結(jié)構(gòu),學(xué)者[38]提出使用方差膨脹系數(shù)度量多重共線性影響的嚴(yán)重程度,一般認(rèn)為當(dāng)方差膨脹系數(shù)高于10時(shí),則模型會(huì)存在較為嚴(yán)重的多重共線性問題[39]。移除方差膨脹系數(shù)最大且相關(guān)性高于0.7的環(huán)境變量,使用其他變量構(gòu)建模型。

物種分布模型在各領(lǐng)域獲得了很高的評(píng)價(jià),如BIOCLIM、DOMAIN及最大熵(MaxEnt)等經(jīng)典模型[40]。但由于數(shù)據(jù)量的增大及各類模型應(yīng)用場(chǎng)景差異,通過集成建?？山档湍Ｐ瓦x擇中的誤差,同時(shí)提供所有候選模型中各變量的相對(duì)重要性[41]。集成建模分簡(jiǎn)單平均和加權(quán)平均兩種方法[20],其中加權(quán)平均基于單個(gè)模型的精度系數(shù)(AUC)分配權(quán)重[42],如式1：

(1)

式中,WApi為i的集成模型預(yù)測(cè),AUCj為單一模型的AUC值；pij為各單一模型對(duì)i的預(yù)測(cè)值。

本文使用R語言dismo(https://cran.r—project.org/web/packages/dismo/index.html)包實(shí)現(xiàn)各典型模型的預(yù)測(cè),之后使用加權(quán)平均方法實(shí)現(xiàn)集成模型對(duì)新疆典型蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè)。

眾多模型評(píng)價(jià)方法中接受者操作特性曲線(ROC)曲線下面積(AUC)以及真實(shí)技巧統(tǒng)計(jì)(TSS)得到了廣泛的應(yīng)用,AUC將所有閾值范圍的值集成到一個(gè)單一最終指標(biāo)中,而非在所有閾值上尋找度量的最大值[43]；TSS是對(duì)Kappa系數(shù)優(yōu)點(diǎn)的繼承和對(duì)物種分布模型響應(yīng)曲線不足的克服,通過敏感性和特異性度量[44]。Araujo等[45]認(rèn)為AUC低于0.5為反預(yù)測(cè)(即觀測(cè)值與預(yù)測(cè)值間存在負(fù)相關(guān)),AUC低于0.6為失敗,低于0.7為差,低于0.8為可接受,低于0.9為良好,高于0.9為優(yōu)秀；張雷等[46]認(rèn)為TSS低于0.4為失敗,低于0.55為一般,低于0.70為好,低于0.85為很好,高于0.85為極好。

3 結(jié)果與分析

3.1 環(huán)境變量篩選

通過相關(guān)分析得出變量間存在不同相關(guān)性,其中土壤濕度與降水變量間相關(guān)性最高(0.5027),而坡度與坡向間相關(guān)性最小(0.0021),相關(guān)性最高的變量未達(dá)到最佳閾值。將方差膨脹系數(shù)的相關(guān)性閾值設(shè)定為0.7,再次對(duì)所有變量進(jìn)行篩選,得出月最低氣溫變量及地形變量與其他變量間共線性問題更為突出,如表1,因此予以剔除。在新疆典型蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè)中使用除月最低氣溫?cái)?shù)據(jù)及地形外的其余七個(gè)環(huán)境因子參與建模。

表1 各環(huán)境變量方差膨脹系數(shù)

3.2 模型精度評(píng)價(jià)

將發(fā)生監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集兩部分,其中驗(yàn)證樣本集通過隨機(jī)選取20%樣點(diǎn)得到。利用AUC驗(yàn)證各預(yù)測(cè)模型的性能得出均在可接受的范圍以內(nèi),如圖2和表2所示,其中DOMAIN模型的AUC值和TSS值均最低,分別為0.688和0.301；提升回歸樹模型最高,分別為0.920和0.910。

圖2 各模型接受者操作特性曲線

表2 各模型真實(shí)技巧統(tǒng)計(jì)值

3.3 模型預(yù)測(cè)結(jié)果

首先使用單一模型對(duì)新疆典型蝗蟲的適生區(qū)進(jìn)行預(yù)測(cè),得出高適宜性區(qū)域集中于天山以北區(qū)域,但預(yù)測(cè)結(jié)果存在一定差異,其中應(yīng)用BIOCLIM模型得出適生區(qū)面積最小,DOMAIN模型得出全疆大范圍內(nèi)均為高度適生區(qū),如圖3。地理分布上,高度適生區(qū)集中于北疆各大草原及天山山麓、阿爾泰山附近；行政區(qū)劃上,則集中于阿勒泰地區(qū)、塔城地區(qū)、博樂地區(qū)、石河子市、昌吉州、烏魯木齊市一帶,此外伊犁州、巴音郭楞蒙古自治州、克孜勒蘇柯爾克孜自治州及哈密部分區(qū)域也有分布。

圖3 各模型對(duì)典型蝗蟲預(yù)測(cè)結(jié)果

由于各模型性能存在差異,為提高預(yù)測(cè)模型可靠性和穩(wěn)健度,本研究將模型AUC和TSS值均更高的提升回歸樹、支持向量機(jī)和最大熵等3個(gè)高精度模型進(jìn)行集成,以3個(gè)模型的加權(quán)平均最終預(yù)測(cè)新疆典型蝗蟲適生區(qū),如圖4。通過集成模型預(yù)測(cè)結(jié)果與單一模型相似,但通過集成模型預(yù)測(cè)的結(jié)果結(jié)合了三種模型的優(yōu)勢(shì),綜合各模型在不同區(qū)域的預(yù)測(cè)結(jié)果,從而使得預(yù)測(cè)的區(qū)域達(dá)到更合理的范圍。在對(duì)三種典型蝗蟲統(tǒng)一預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用集成模型分別針對(duì)三種典型蝗蟲進(jìn)行適生區(qū)的預(yù)測(cè),有利于認(rèn)識(shí)到不同類型蝗蟲在全疆各地的地理分布特征和規(guī)律,以便在后期工作中對(duì)單一蝗蟲采取相對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)與防控措施。作為新疆典型蝗蟲適生區(qū)集成預(yù)測(cè)的重要基礎(chǔ),也分別對(duì)亞洲飛蝗、意大利蝗和西伯利亞蝗在全疆的適生區(qū)進(jìn)行了模擬預(yù)測(cè)。三類蝗蟲的適生區(qū)具有較大比例的重合區(qū),從圖中看,蝗蟲的高度適生區(qū)基本都集中在新疆北部天山段及伊犁河谷等區(qū)域,對(duì)三類蝗蟲適生區(qū)的分別預(yù)測(cè)將會(huì)對(duì)蝗蟲的監(jiān)測(cè)、防治等各項(xiàng)工作的開展提供便利和支持。

圖4 集成模型對(duì)不同蝗蟲類型預(yù)測(cè)結(jié)果

使用ArcGIS自然間斷法,將集成模型預(yù)測(cè)的新疆典型蝗蟲適生區(qū)劃分為5個(gè)等級(jí)[24],如表3。根據(jù)劃分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)集成模型預(yù)測(cè)結(jié)果分類,無論是新疆典型草原蝗蟲還是亞洲飛蝗、意大利蝗和西伯利亞蝗單一類型蝗蟲優(yōu)勢(shì)種而言,北疆各地州高適生區(qū)面積占比較大,南疆各地州則相對(duì)較少。而在北疆的地理分布則主要集中于天山一帶、阿爾泰山一帶、東部的吐哈盆地和西部的伊犁河谷一帶,南疆的適生區(qū)則呈帶狀分布于塔里木盆地南緣的綠洲一帶,如圖5。

表3 新疆典型蝗蟲適生區(qū)劃分

圖5 新疆典型蝗蟲適生區(qū)分級(jí)

統(tǒng)計(jì)新疆典型蝗蟲不同適生區(qū)分區(qū)面積和比例,如表4,各類適生區(qū)(低適生區(qū)、邊緣適生區(qū)、適生區(qū)、高危區(qū))面積共約59.844萬km2,占新疆所有面積的36%。其中低適生區(qū)面積為28.284萬km2,所占比例最大,占所有適生區(qū)面積的近二分之一(47%),占所有總面積的17%；適生區(qū)面積1.735萬km2,所占比例最小,僅為不到百分之一(0.87%)；邊緣適生區(qū)所占面積較低適生區(qū)低,但也高于其他適生區(qū)分區(qū)；而高危區(qū)面積為16.568萬km2,所占面積僅次于低適生區(qū),所占比例也高達(dá)10%。

表4 不同適生區(qū)分區(qū)面積及占比

3.4 環(huán)境因子重要性

新疆各典型蝗蟲對(duì)不同環(huán)境因子具有不同耐受性,本文綜合考慮影響意大利蝗、西伯利亞蝗和亞洲飛蝗生存與繁殖等活動(dòng)的重要生態(tài)環(huán)境變量,各環(huán)境變量對(duì)預(yù)測(cè)新疆蝗蟲適生區(qū)分布的貢獻(xiàn)率如表5。綜合而言,在新疆三類典型蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè)的建模中,不同環(huán)境變量在各主要預(yù)測(cè)模型中的貢獻(xiàn)率存在較大差異性,但是各個(gè)環(huán)境變量貢獻(xiàn)率的排名整體上較為一致。具體而言,從3個(gè)預(yù)測(cè)模型的表現(xiàn)上看,在對(duì)三類蝗蟲預(yù)測(cè)中,降水、歸一化植被指數(shù)及月最高氣溫3個(gè)變量始終是對(duì)蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè)貢獻(xiàn)最大的幾類,其中在提升回歸樹模型中,對(duì)亞洲飛蝗、意大利蝗和西伯利亞蝗適生區(qū)預(yù)測(cè)貢獻(xiàn)率最高的變量均為降水,其表現(xiàn)分別為20.8%、53.7%和48.2%；支持向量機(jī)模型中,對(duì)亞洲飛蝗、意大利蝗和西伯利亞蝗適生區(qū)預(yù)測(cè)貢獻(xiàn)率最高的變量分別為土壤酸堿度、月最高氣溫和降水,其表現(xiàn)分別為20.13%、26.28%和23.55%；最大熵模型中,對(duì)亞洲飛蝗、意大利蝗和西伯利亞蝗適生區(qū)預(yù)測(cè)貢獻(xiàn)率最高的變量均為降水,其表現(xiàn)分別為31%、62.2%和67.3%。

表5 環(huán)境變量貢獻(xiàn)率

土壤濕度和土壤酸堿度及地形因子也同樣對(duì)新疆草原典型蝗蟲的適生區(qū)分布有較大影響,而坡向則在新疆典型蝗蟲發(fā)生和分布中的影響較小。環(huán)境變量在各預(yù)測(cè)模型分別針對(duì)三類典型蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè)中的貢獻(xiàn)率存在一定差別,但根據(jù)3個(gè)模型的綜合表現(xiàn)月最高溫度、降水和植被3個(gè)變量始終是蝗蟲生長(zhǎng)和繁育的重要且直接的環(huán)境因素,對(duì)于其生境的選擇具有很大的影響。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

物種分布模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)基礎(chǔ)之一是環(huán)境變量篩選,研究表明[47]環(huán)境變量會(huì)對(duì)模型預(yù)測(cè)精度造成較為顯著的影響。當(dāng)各環(huán)境變量間存在較高相關(guān)性時(shí),會(huì)難以避免地帶來自相關(guān)和多重共線性等問題,從而在建模中造成不必要的信息冗余,影響模型的穩(wěn)健性。本研究采用相關(guān)性及方差膨脹系數(shù)移除月最低氣溫變量構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,這與眾多學(xué)者在相關(guān)研究中采用的變量篩選方法基本一致,如學(xué)者Pradhan[48]使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)對(duì)環(huán)境變量進(jìn)行了相關(guān)性分析,其后計(jì)算方差膨脹系數(shù),對(duì)南亞和東南亞的生物氣候變量進(jìn)行了多重共線性和冗余的篩選。

對(duì)模型性能度量的重要標(biāo)準(zhǔn)之一是接受者操作特性曲線(即AUC值),AUC受閾值影響較低,可對(duì)所有閾值范圍內(nèi)的性能評(píng)價(jià)結(jié)果予以顯示,因此也受到生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域?qū)W者重視[49]。AUC值越接近1即表明模型的性能越好,本研究中各模型的AUC基本都保持在0.7以上,說明各模型的性能可較好地預(yù)測(cè)新疆典型蝗蟲的適生區(qū),但模型間存在一定差異,其中DOMAIN性能相對(duì)最差,對(duì)新疆典型蝗蟲的預(yù)測(cè)能力最低；而提升回歸樹、支持向量機(jī)、最大熵3個(gè)模型的AUC均大于0.9,其性能在新疆典型蝗蟲的預(yù)測(cè)中高于其他各模型,這也與相關(guān)研究中各模型在不同物種分布預(yù)測(cè)模型中的性能表現(xiàn)基本一致[50]。具體如Duan等[51]使用BIOCLIM、DOMAIN、MAHAL、RF、MaxEnt和SVM等六個(gè)模型預(yù)測(cè)了五種樹種的潛在分布區(qū),以標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)、Kappa值和AUC值評(píng)估模型的穩(wěn)定性,指出MAHAL、RF、MaxEnt和SVM具有更高預(yù)測(cè)精度。

物種分布模型模擬出物種生存的可能性空間依賴于基本生態(tài)位的穩(wěn)定性及空間分布的平衡[52]。通過物種分布模型預(yù)測(cè)的物種潛在適生區(qū)與真實(shí)適生區(qū)之間存在一定差異,但預(yù)測(cè)的潛在適生區(qū)基本覆蓋了其實(shí)際的分布狀況[53]。本文參考陳健等[54]關(guān)于蝗蟲生境研究應(yīng)用進(jìn)展中不同生境因子對(duì)蝗蟲影響的研究成果,結(jié)合新疆草原典型蝗蟲具體實(shí)際,綜合考慮了對(duì)蝗蟲有顯著影響的氣溫、地形、植被和土壤四個(gè)方面的因素,使預(yù)測(cè)的潛在適生區(qū)較真實(shí)蝗蟲適生區(qū)范圍最大化[55]。在新疆典型蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè)中各生境因子對(duì)預(yù)測(cè)模型的貢獻(xiàn)率表現(xiàn)差異顯著,其中降水量對(duì)蝗蟲適生區(qū)的影響尤為顯著,這與王晗等[56]在新疆意大利蝗適生區(qū)與降水量、最高氣溫和最低氣溫的變化相關(guān)研究中相關(guān)的結(jié)論有一定的關(guān)聯(lián)性。因本文選取的環(huán)境變量并非在不同氣候情境下的生物氣候變量,預(yù)測(cè)變量的貢獻(xiàn)情況與李培先[24]等關(guān)于意大利蝗潛在分布中各變量貢獻(xiàn)率和楊會(huì)楓[23]關(guān)于西伯利亞蝗在新疆潛在分布中各變量貢獻(xiàn)率存在一定差異。

本文對(duì)新疆各類典型蝗蟲的適生區(qū)預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,典型蝗蟲的適生區(qū)具有顯著的區(qū)域差異,各類適生區(qū)面積近60萬km2,適生區(qū)地理分布主要集中在新疆天山一帶、北部阿爾泰山及伊犁河谷一帶,此外在東部的吐哈盆地和南疆塔里木盆地邊緣也有適生區(qū),這些基本與文獻(xiàn)有關(guān)新疆蝗蟲地理分布的表述基本一致。同時(shí)本文預(yù)測(cè)的適生區(qū)地理分布及其面積也與鄭淑丹對(duì)2012年新疆草地蝗蟲發(fā)生分布擬合結(jié)果一致,但本文預(yù)測(cè)結(jié)果無論是從預(yù)測(cè)方法上還是預(yù)測(cè)結(jié)果上均有了較大的提升和優(yōu)化；更近一步,與楊會(huì)楓等人使用MaxEnt模型對(duì)西伯利亞蝗潛在分布區(qū)的預(yù)測(cè)結(jié)果同樣具有相似性,這也印證了本文構(gòu)建的新疆典型蝗蟲預(yù)測(cè)模型及其預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)新疆典型蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè)存在一定合理性和可靠性。

本文基于新疆典型蝗蟲發(fā)生數(shù)據(jù)和相關(guān)環(huán)境變量,使用經(jīng)典物種分布模型對(duì)新疆典型蝗蟲適生區(qū)進(jìn)行了預(yù)測(cè),但還存在一些不足:(1)在環(huán)境變量選擇方面未全面考慮人類活動(dòng)等非自然因素影響,因此可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果造成一定影響；(2)僅選用部分經(jīng)典物種分布模型進(jìn)行了預(yù)測(cè),暫未將如生態(tài)位因素分析模型(ENFA)、廣義加性模型(GAM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)等其他具有同樣代表性的模型考慮在內(nèi),可能也會(huì)對(duì)更精準(zhǔn)預(yù)測(cè)結(jié)果的展示產(chǎn)生一定影響。(3)僅對(duì)新疆全區(qū)尺度典型蝗蟲適生區(qū)進(jìn)行了預(yù)測(cè),未對(duì)地州甚至區(qū)縣尺度狀況展開,另一方面也未對(duì)新疆周邊省區(qū)以及國(guó)外地區(qū)展開研究,在未來?xiàng)l件允許的情況下也可考慮在不同尺度下推進(jìn)?？傊?本研究對(duì)新疆典型蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè)一方面于區(qū)域相關(guān)研究深入開展具有一定探索意義,另一方面于基層實(shí)際蝗蟲監(jiān)測(cè)、防治工作的推進(jìn)亦可提供一定建議和支持。

4.2 結(jié)論

基于物種分布模型對(duì)新疆典型蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè),得出：

(1)新疆典型蝗蟲適生區(qū)受多種環(huán)境因素共同作用,各因素相互影響對(duì)新疆蝗蟲適生區(qū)影響存在差異。本研究選取的眾多影響蝗蟲繁殖、生長(zhǎng)等不同生命活動(dòng)階段的環(huán)境因子中,月最低氣溫變量及地形相較于其他變量對(duì)蝗蟲適生區(qū)的影響最小。降水、氣溫和植被對(duì)物種分布預(yù)測(cè)模型的貢獻(xiàn)率最高,此外土壤濕度和土壤酸堿度對(duì)新疆典型蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè)也有較高貢獻(xiàn)率。

(2)各預(yù)測(cè)模型性能存在顯著差異,其中DOMAIN模型在新疆典型蝗蟲適生區(qū)預(yù)測(cè)中性能最低(AUC=0.688,TSS=0.301),而提升回歸樹模型的預(yù)測(cè)性能最佳(AUC=0.920,TSS=0.910)；綜合預(yù)測(cè)性能最優(yōu)的3個(gè)經(jīng)典模型集成最終預(yù)測(cè)模型對(duì)新疆典型蝗蟲潛在適生區(qū)的預(yù)測(cè)具有更高的準(zhǔn)確性與合理性。

(3)通過集成預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè),新疆典型蝗蟲的潛在適生區(qū)分布具有區(qū)域性,其中天山以北的廣大草原地區(qū)存在各類蝗蟲適生區(qū),此外在東部的哈密地區(qū)、南疆各綠洲邊緣地帶亦有零星分布；各類適生區(qū)面積56.844萬 km2,其中高危區(qū)面積16.568萬 km2。

(4)新疆草原典型蝗蟲適生區(qū)存在高度集中、區(qū)域差異顯著、地理分布結(jié)構(gòu)復(fù)雜等多種特點(diǎn),不同區(qū)域、不同地州草原部門對(duì)蝗蟲的日常監(jiān)測(cè)和防治工作需緊密結(jié)合當(dāng)?shù)毓ぷ鲗?shí)際,分區(qū)、分時(shí)制定嚴(yán)密的蝗蟲日常監(jiān)測(cè)和防治計(jì)劃,在做好本地蝗蟲監(jiān)測(cè)防治工作的同時(shí),各邊境地區(qū)草原部門還需做好跨境蝗蟲的遷飛入境的監(jiān)測(cè)、預(yù)防工作。

致謝：自治區(qū)級(jí)產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合培養(yǎng)研究生基地——新疆維吾爾自治區(qū)治蝗滅鼠指揮部辦公室提供蝗蟲發(fā)生點(diǎn)數(shù)據(jù),國(guó)家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)提供本文所有基礎(chǔ)底圖數(shù)據(jù)。