何莉莉劉金昌欒云松

(遼寧省農(nóng)業(yè)發(fā)展服務(wù)中心,遼寧 沈陽 110000)

自然界中的物種經(jīng)過億萬年的適應(yīng)與競(jìng)爭,形成了現(xiàn)在依賴又制約的生態(tài)系統(tǒng),外來物種對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的功能和結(jié)構(gòu)既有正面影響也有負(fù)面影響,大部分的外來物種有利于人類,只有少數(shù)會(huì)造成危害[1]。 盡管外來有害生物所占比例很小,卻會(huì)對(duì)生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和人類的健康帶來巨大損失,而且一但定殖成功很難根除,因此,對(duì)外來入侵物種進(jìn)行潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)和前瞻性預(yù)警分析,是控制其種群擴(kuò)張的重要手段和基礎(chǔ)[2]。 近年來,國內(nèi)外越來越多的學(xué)者運(yùn)用生態(tài)位模型預(yù)測(cè)物種的實(shí)際和潛在分布,其根本原理是基于物種的分布數(shù)據(jù)和環(huán)境要素構(gòu)建模型,提取符合已知分布的最優(yōu)環(huán)境信息并投影至不同空間[3,4]。 在眾多的生態(tài)位模型中,MaxEnt 的穩(wěn)定性和精準(zhǔn)度較其他模型更具優(yōu)越性[5]。

少花蒺藜草(CenchrusspinifexCav.)果實(shí)成熟后堅(jiān)硬的刺苞,可對(duì)牛羊的皮膚和腸胃造成損傷[6],入侵草原后與其它牧草爭水、爭肥、爭光,破壞生物多樣性降低優(yōu)良牧草的產(chǎn)量和質(zhì)量,對(duì)草原畜牧業(yè)危害極大[7]。 刺萼龍葵(SolanumrostratumDunal),在我國是一種檢疫性有害生物[8],一旦入侵農(nóng)田不但與農(nóng)作物爭奪養(yǎng)分,還是多種病蟲害的中間寄主,牲畜誤食可中毒致死[9]。 少花蒺藜草和刺萼龍葵是遼寧省主要外來入侵植物[10,11],目前主要分布于遼西和遼中地區(qū),兩種入侵植物的原產(chǎn)地均在北美洲[12,13],且都有耐干旱、耐貧瘠的生物學(xué)特性[14,15],以種子進(jìn)行傳播繁殖,且種子具有繁殖系數(shù)高和休眠特性[16,17]。鑒于兩者在遼寧省的危害、生物學(xué)特性和分布區(qū)域的共性,本文同時(shí)對(duì)兩種雜草進(jìn)行潛在地理分布研究和早期預(yù)警研究,為相關(guān)部門統(tǒng)籌規(guī)劃,節(jié)省管理成本提供科學(xué)依據(jù)。 目前,對(duì)于少花蒺藜草和刺萼龍葵適生區(qū)變化趨勢(shì)和早期預(yù)警的研究不多,少量研究局限在全國范圍內(nèi),對(duì)于區(qū)域尺度下的研究未見報(bào)道。

1 材料與方法

1. 1 分布數(shù)據(jù)

少花蒺藜草和刺萼龍葵的分布數(shù)據(jù)主要通過全球生物多樣性信息平臺(tái)(http:/ /www. gbif.org)、國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)和遼寧省農(nóng)業(yè)部門多年的調(diào)查數(shù)據(jù)獲得。 其中少花蒺藜草和刺萼龍葵的原產(chǎn)地分布數(shù)據(jù)集中在北美洲,中國分布點(diǎn)集中在吉林、內(nèi)蒙古、北京、河北、山西、新疆等地區(qū),遼寧省的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證模型的轉(zhuǎn)移能力。 為避免生態(tài)位模型對(duì)物種需求的過度擬合,在每1 km×1 km 的網(wǎng)格中,只隨機(jī)保留一個(gè)分布數(shù)據(jù),利用GIS 中的圖層功能去掉落在海洋上的分布點(diǎn),共獲得原產(chǎn)地分布數(shù)據(jù)少花蒺藜草471 個(gè)、刺萼龍葵397 個(gè),中國分布數(shù)據(jù)少花蒺藜草1 042個(gè)、刺萼龍葵868 個(gè)。

1. 2 環(huán)境變量

本研究使用氣候、海拔、坡度、坡向共22 個(gè)環(huán)境因子,數(shù)據(jù)來自世界氣候數(shù)據(jù)庫(Worldclim,http:/ /www.worldclim. org),坡度和坡向利用GIS在海拔數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提取得出,所有環(huán)境數(shù)據(jù)的空間分辨率均為30″。

1. 3 模型構(gòu)建

用75%的分布點(diǎn)作為訓(xùn)練集,25%的分布點(diǎn)用于模型的檢驗(yàn)和校正,隨機(jī)情景點(diǎn)設(shè)置為10 000[18],迭代運(yùn)行10 次,結(jié)果文件格式為ASC。 使用受試者工作特征曲線ROC(receiver operating characteristic)與橫坐標(biāo)圍成的面積AUC(area under curve)對(duì)模型的精度進(jìn)行評(píng)價(jià)[19],通常認(rèn)為AUC 值為0. 5 ～0. 6 時(shí),預(yù)測(cè)結(jié)果失敗;AUC 值為0. 6 ～0. 7 時(shí),預(yù)測(cè)結(jié)果基本可靠;AUC值為0.7 ～0.8 時(shí),預(yù)測(cè)結(jié)果一般;AUC 值為0.8 ～0.9 時(shí),預(yù)測(cè)結(jié)果較好;AUC 值為0. 9 ～1 時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果非常好[20]。 利用GIS 空間分析工具中的重分類、自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將適生生境分為4 個(gè)等級(jí)[21]:非適生區(qū)(0 ～0.1)、低適生區(qū)(0.1 ～0.3)、中適生區(qū)(0.3 ～0.5)和高適生區(qū)(0.5 ～1)。

1. 4 數(shù)據(jù)處理

為避免生態(tài)位模型對(duì)物種需求的過度擬合,降低生態(tài)位模型的轉(zhuǎn)移能力[22],為使模型的運(yùn)算結(jié)果更加貼合實(shí)際,本研究對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行3 次篩選。 首先舍去模型運(yùn)算后貢獻(xiàn)率為0 的環(huán)境因子,然后利用GIS 中的波段統(tǒng)計(jì)工具對(duì)剩余的環(huán)境因子進(jìn)行相關(guān)性分析,當(dāng)兩個(gè)環(huán)境因子的相關(guān)系數(shù)大于0.8 時(shí),剔除貢獻(xiàn)率小的,最后再結(jié)合貢獻(xiàn)率、刀切圖以及物種的生物學(xué)特性,確定最終的環(huán)境因子[5]。

1. 5 早期監(jiān)測(cè)預(yù)警區(qū)域劃定

在GIS 中將構(gòu)建的模型運(yùn)行結(jié)果投影至遼寧并進(jìn)行可視化處理,處理后入侵植物的生存概率為0 ～1 的連續(xù)柵格數(shù)據(jù),0 代表最低生存概率,1代表最高生存概率,生存概率值越接近1 表示生境適宜程度越高。 采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法,將預(yù)測(cè)結(jié)果劃分為4 個(gè)等級(jí),設(shè)定入侵植物的生存概率大于0.5 的地區(qū)為高適生區(qū),生存概率在0.3 ～0.5 之間的地區(qū)為中適生區(qū),生存概率在0. 1 ～0.3 之間的地區(qū)為低適生區(qū),生存概率在0 ～0. 1之間為不適宜區(qū)。 在GIS 中將生存概率≥0.5 作為適生生境的判別閥值,對(duì)兩種入侵植物的適生性等級(jí)圖進(jìn)行二值化處理,并將已入侵區(qū)域和潛在入侵區(qū)進(jìn)行比較分析,結(jié)合實(shí)地踏查數(shù)據(jù),劃定兩種入侵植物的管控區(qū)、高風(fēng)險(xiǎn)入侵區(qū)、監(jiān)測(cè)區(qū)和早期監(jiān)測(cè)預(yù)警阻截帶[23]。

2 結(jié)果與分析

2. 1 兩種入侵植物在遼寧省的潛在適生區(qū)

相關(guān)性高的環(huán)境因子會(huì)因彼此之間的共線性影響模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度[24],為使預(yù)測(cè)結(jié)果更加精準(zhǔn),本研究經(jīng)過3 次環(huán)境因子的重要性分析,結(jié)果表明:影響兩種入侵植物分布的關(guān)鍵環(huán)境因素相同,分別為年平均氣溫、平均氣溫日較差、溫度年較差、年降雨量、最干月降水量、降雨量季節(jié)性變異系數(shù)、最暖季降水量、最冷季降水量、海拔。少花蒺藜草和刺萼龍葵AUC 值分別為0. 922 和0.938,遠(yuǎn)高于隨機(jī)預(yù)測(cè)值0. 5,說明模型的預(yù)測(cè)結(jié)果非常好,預(yù)測(cè)值具有較高的可信度。

將模型的運(yùn)算結(jié)果投影至遼寧省,分析兩種入侵植物的潛在分布格局,從圖1 可以看出,除昌圖縣、凌源市、建昌縣、綏中縣,岫巖滿族自治縣、蓋州市、莊河市、普蘭店市等地兩種入侵植物的適生等級(jí)有差異外,其余地區(qū)的適宜生境基本相同。農(nóng)業(yè)部門對(duì)少花蒺藜草和刺萼龍葵的實(shí)地踏查分布基本在高中適生區(qū),證明模型的預(yù)測(cè)與兩種入侵植物的實(shí)際分布高度吻合,預(yù)測(cè)結(jié)果可信度較高。 從圖2 可以看出,少花蒺藜草的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)集中在遼中和遼西,而刺萼龍葵基本集中在遼西地區(qū)。

圖1 當(dāng)前氣候情景下兩種入侵植物的分布區(qū)劃預(yù)測(cè)結(jié)果Figure 1 Distribution prediction results of two invasive plants under current climate scenarios

2. 2 影響兩種入侵植物分布格局的主導(dǎo)氣候因子

經(jīng)過3 次環(huán)境因子的篩選后,發(fā)現(xiàn)兩種入侵植物最后導(dǎo)入模型運(yùn)算的環(huán)境因子完全相同。 為論述少花蒺藜草和刺萼龍葵的生物學(xué)特性,探尋兩種入侵植物地理分布格局變化內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力的共性,揭示相同的環(huán)境因子對(duì)兩者生存概率產(chǎn)生的影響,本研究根據(jù)模型的運(yùn)算結(jié)果,綜合各環(huán)境因子的貢獻(xiàn)率、Jackknife 法分析結(jié)果以及兩種入侵植物的生物學(xué)特性等,在最后導(dǎo)入模型運(yùn)算的9個(gè)變量中再次篩選出5 個(gè)主環(huán)境因子進(jìn)行分布區(qū)域的氣候適宜性分析,分別為:年平均氣溫、平均氣溫日較差、溫度年較差、年降雨量、海拔。

為更全面的獲取兩種入侵植物生存的環(huán)境需求,本研究使用原產(chǎn)地和入侵地的分布數(shù)據(jù)以及全球的環(huán)境數(shù)據(jù),因此環(huán)境因子適生值的范圍比較寬,以生存概率≥0.5 為劃分界限,高適生區(qū)5個(gè)主環(huán)境因子變化范圍以及在模型中的貢獻(xiàn)率如表1 所示,溫度指標(biāo)為℃/10。

表1 兩種入侵植物高適生區(qū)主環(huán)境因子范圍和對(duì)模型的貢獻(xiàn)率Table 1 The range of main environmental factors and the contribution rate to the model in the high suitability area of the two invasive plants

2. 3 兩種入侵植物在遼寧省的早期預(yù)警

在GIS 中將兩種入侵植物適生等級(jí)圖進(jìn)行疊加,生成高適生以及中低適生區(qū)的柵格數(shù)據(jù),最后再與行政區(qū)劃合成為兩種入侵植物適生性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)圖,從圖2 可以看出,少花蒺藜草和刺萼龍葵已經(jīng)擴(kuò)散到了遼寧省高適生區(qū)北部的邊緣,繼續(xù)向高緯度擴(kuò)散的風(fēng)險(xiǎn)較低,向低緯度擴(kuò)散的風(fēng)險(xiǎn)較高,建議在營口市、盤錦市、沈陽市、鐵嶺市分布區(qū)擴(kuò)散邊緣劃定監(jiān)測(cè)阻截帶,同時(shí)在未監(jiān)測(cè)到入侵?jǐn)?shù)據(jù)的高、中適生區(qū)劃定高風(fēng)險(xiǎn)區(qū),詳見圖2。

圖2 少花蒺藜草和刺萼龍葵在遼寧省的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃Figure 2 Risk regionalization of Cenchrus spinifex Cav. and Solanum rostratum Dunal in Liaoning Province

綜合比對(duì)兩種入侵植物的實(shí)際分布數(shù)據(jù)和適生性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)圖,以縣(市、區(qū))為單位,將已經(jīng)監(jiān)測(cè)到分布數(shù)據(jù)的地區(qū)劃定為管控區(qū),將大部分面積都是高、中適生且沒有監(jiān)測(cè)到分布數(shù)據(jù)的地區(qū)劃定為高風(fēng)險(xiǎn)入侵區(qū),將大部分面積都是低適生或非適生且沒有分布數(shù)據(jù)的地區(qū)劃分為監(jiān)測(cè)區(qū)(詳見表2)。

表2 少花蒺藜草和刺萼龍葵預(yù)警區(qū)域名單Table 2 List of warning areas for Cenchrus spinifex Cav and Solanum rostratum Dunal

3 討論

3. 1 生態(tài)位模型是用環(huán)境數(shù)據(jù)和已知的物種分布數(shù)據(jù)構(gòu)建模型,判斷物種生存所需要的環(huán)境需求,然后投影至選定的時(shí)空范圍,以概率形式預(yù)測(cè)物種在某一地區(qū)適生的可能性[2]。 基于本研究所獲取的分布點(diǎn)以及環(huán)境數(shù)據(jù)代入模型的運(yùn)算結(jié)果顯示,少花蒺藜草和刺萼龍葵兩種入侵植物具有相同的主導(dǎo)氣候因子,說明影響兩者生存環(huán)境的因素基本相同。 同時(shí),少花蒺藜草和刺萼龍葵屬于遼寧省重要入侵植物,都具有繁殖快、生態(tài)適應(yīng)性高、危害牧草生長導(dǎo)致牧草品質(zhì)和產(chǎn)量下降等特征[25,26]。 結(jié)合模型的預(yù)測(cè)結(jié)果和前人的研究結(jié)論,將兩者放在一起進(jìn)行潛在入侵區(qū)的研究,并分析制約兩者地理分布格局的共性因素,制定統(tǒng)一的分級(jí)管控方案和統(tǒng)一的監(jiān)測(cè)阻截帶,對(duì)管理部門統(tǒng)籌規(guī)劃兩種入侵植物的防治方案,同時(shí)對(duì)兩種入侵植物進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警,節(jié)省管理成本,遏制其擴(kuò)散與蔓延具有重要意義。

3. 2 從圖1 可以看出,少花蒺藜草和刺萼龍葵在遼寧省的適生格局基本相同,實(shí)際分布數(shù)據(jù)均位于高中適生區(qū),證明模型的轉(zhuǎn)移能力較好,結(jié)果可信。 預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,兩種入侵植物在遼寧省還有較大的入侵潛力,仍有很多高、中適生區(qū)尚未發(fā)現(xiàn)分布數(shù)據(jù),很有可能繼續(xù)向這些區(qū)域擴(kuò)散(圖1)。 年平均氣溫和降雨量是反應(yīng)一個(gè)地區(qū)氣候特征的重要指標(biāo)之一,同時(shí),溫度和降雨的變化對(duì)植物的生理活動(dòng)和生化反應(yīng)產(chǎn)生直接影響,從(表1)高適生區(qū)的年均溫和年降雨量指標(biāo)范圍可以看出,少花蒺藜草比刺萼龍葵更抗干旱,而刺萼龍葵則更適合在低溫的環(huán)境中生存,總的來講,兩種入侵植物高適生區(qū)都不是高溫的地方,這與王瑞等和張小麗等預(yù)測(cè)的少花蒺藜草和刺萼龍葵在我國的高適生區(qū)范圍都集中在我國北方中溫帶和溫暖帶地區(qū)相吻合[24,26]。 從平均氣溫日較差和溫度年較差的響應(yīng)曲線值范圍看(表1),在同一緯度上,兩種入侵植物比較適合在大陸性氣候地區(qū)生存,而少花蒺藜草更容易擴(kuò)張至低緯度地區(qū),從實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)看,少花蒺藜草已經(jīng)擴(kuò)散至鲅魚圈地區(qū),這也與這一研究結(jié)論相吻合。 從表(1)可以看出,高海拔和低海拔地區(qū)都存在兩種入侵植物的高適生區(qū),隨著海拔的升高,其生存受限,但如果水分和溫度等生態(tài)環(huán)境適宜,兩種入侵植物仍有可能生長。

3. 3 外來入侵物種從傳入、定殖到擴(kuò)散往往需要經(jīng)歷很長時(shí)間,中間很有可能還有一段漫長的停滯期,從最初發(fā)現(xiàn)到大面積擴(kuò)散通常需要持續(xù)幾十年甚至幾個(gè)世紀(jì)[27],不過一旦定殖且形成入侵態(tài)勢(shì)將很難根除,防控成本巨大。 因此,對(duì)外來入侵物種開展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和早期預(yù)警,是以最低成本、最有成效的方法控制和預(yù)防其擴(kuò)散蔓延的重要手段。 本研究基于實(shí)際的分布數(shù)據(jù),以縣(市、區(qū))為管控單元,劃分了管控區(qū)、高風(fēng)險(xiǎn)入侵區(qū)、監(jiān)測(cè)區(qū),對(duì)兩種入侵植物進(jìn)行分級(jí)管理、精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。 從(表2)和(圖2)可以看出,兩種入侵植物進(jìn)一步向遼寧省的東部和南部擴(kuò)散機(jī)率較大,且少花蒺藜草已蔓延到了遼寧南部,(圖2)顯示在營口市、盤錦市、沈陽市、鐵嶺市有較大面積沒有分布數(shù)據(jù)的高、中適生區(qū),在這一區(qū)域劃定兩種入侵植物早期監(jiān)測(cè)預(yù)警阻截帶,開展定期的普查、監(jiān)測(cè)預(yù)警等工作,一旦發(fā)現(xiàn)入侵立即組織滅除,可以有效遏制兩種入侵植物繼續(xù)向遼寧省的低緯度地區(qū)擴(kuò)散蔓延。

4 結(jié)論

4. 1 本研究基于少花蒺藜草和刺萼龍葵兩種入侵植物原產(chǎn)地和入侵地的分布數(shù)據(jù),在充分考慮環(huán)境數(shù)據(jù)的相關(guān)性和采樣點(diǎn)偏差對(duì)模擬結(jié)果的影響下,模擬了兩種入侵植物在遼寧省的地理分布格局,結(jié)果表明,AUC 的預(yù)測(cè)值分別為為0. 922和0.938,說明模型的轉(zhuǎn)移能力很好,預(yù)測(cè)結(jié)果可信。

4. 2 模型結(jié)果顯示,少花蒺藜草和刺萼龍葵在遼寧省的適生區(qū)格局基本相同,實(shí)際分布區(qū)沒有達(dá)到最大潛在分布范圍,仍具有很大的擴(kuò)張潛力。少花蒺藜草和刺萼龍葵具有相同的主導(dǎo)環(huán)境因子,年平均氣溫、平均氣溫日較差、溫度年較差、年降雨量、海拔對(duì)模型的貢獻(xiàn)率之和達(dá)到80%以上。 在同一緯度上,兩種入侵植物的高適生區(qū)出現(xiàn)在大陸性氣候的地區(qū)可能性較大,少花蒺藜草比刺萼龍葵更抗干旱,刺萼龍葵比少花蒺藜草更耐低溫。

4. 3 基于少花蒺藜草和刺萼龍葵在遼寧省基本相同的適生格局,結(jié)合多年的實(shí)地踏查數(shù)據(jù),以縣(市、區(qū))為管控單元,劃分出管控區(qū)、高風(fēng)險(xiǎn)入侵區(qū)、監(jiān)測(cè)區(qū),建議在營口市、盤錦市、沈陽市、鐵嶺市分布區(qū)擴(kuò)散邊緣劃定少花蒺藜草和刺萼龍葵的監(jiān)測(cè)阻截帶,為管理部門對(duì)兩種植物進(jìn)行統(tǒng)籌監(jiān)測(cè)與早期預(yù)警提供更科學(xué)的技術(shù)支撐。