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        基于MaxEnt模型與ArcGIS的線葉薊生態(tài)適宜性區(qū)劃研究

        2023-07-12 08:11:24方虎強(qiáng)章鵬飛何兵徐少偉徐騰董昌武楊青山
        中國中醫(yī)藥信息雜志 2023年7期
        關(guān)鍵詞:適生區(qū)平均氣溫降水量

        方虎強(qiáng) ,章鵬飛 ,何兵 ,徐少偉 ,徐騰 ,董昌武 ,楊青山,

        1.安徽中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院,安徽 合肥 230012; 2.安徽中醫(yī)藥大學(xué)第二附屬醫(yī)院,安徽 合肥 230061;3.中藥研究與開發(fā)安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 合肥 230012; 4.安徽省中醫(yī)藥科學(xué)院中藥資源保護(hù)與開發(fā)研究所,安徽 合肥 230012; 5.安徽道地中藥材品質(zhì)提升協(xié)同創(chuàng)新中心,安徽 合肥 230012

        線葉薊為菊科薊屬植物線葉薊Cirsium lineare(Thunb.) Sch.-Bip.的干燥全草或根,秋季采收,鮮用或切片曬干[1],具有活血散瘀、消腫解毒功效[2],臨床主要用于月經(jīng)不調(diào)、閉經(jīng)、痛經(jīng)、赤白帶、尿路感染、跌打損傷、乳腺炎、癤癰、神經(jīng)性皮炎及毒蛇咬傷等[3]。線葉薊主要分布在安徽、浙江、四川、福建、臺(tái)灣、江西等地[4-6],生長(zhǎng)于海拔400~2 000 m山坡草地、路旁及灌叢[7]。目前,線葉薊人工種植尚未形成規(guī)模,部分地區(qū)亂采濫挖現(xiàn)象嚴(yán)重,使野生品種資源流失。故研究線葉薊潛在適宜分布區(qū)有利于規(guī)范產(chǎn)地種植,提高藥材質(zhì)量,切實(shí)解決中藥材產(chǎn)地種植中的實(shí)際問題[8]。

        最大熵(MaxEnt)、Maxlike等多種建模方法結(jié)合地理信息系統(tǒng)軟件ArcGIS廣泛用于評(píng)估氣候環(huán)境對(duì)物種潛在分布的影響[9-10]。MaxEnt模型以MaxEnt理論為基礎(chǔ),常用于評(píng)估物種密度和預(yù)測(cè)其在某地區(qū)的潛在分布[11-12],即從符合條件的已知分布中選取熵值最大的預(yù)測(cè)分布作為模型運(yùn)行的最優(yōu)解,并建立物種分布和約束條件(環(huán)境因子)的相互關(guān)系[13]。本研究對(duì)線葉薊在全國范圍內(nèi)的潛在適宜性分布進(jìn)行研究和評(píng)價(jià),分析影響線葉薊野生資源分布的主要生態(tài)因子,為線葉薊人工栽培馴化、野生資源保護(hù)及開發(fā)利用提供參考。

        1 資料與方法

        1.1 樣點(diǎn)分布數(shù)據(jù)采集

        通過中國數(shù)字植物標(biāo)本館(http://www.cvh.ac.cn)獲得線葉薊分布數(shù)據(jù)402條,另有37條數(shù)據(jù)來源于第四次全國中藥資源普查。為避免造成實(shí)驗(yàn)結(jié)果過度擬合,按照1 km×1 km網(wǎng)格進(jìn)行篩選,刪除重復(fù)或經(jīng)緯度相近的分布點(diǎn),共獲得線葉薊樣點(diǎn)分布數(shù)據(jù)248條,樣點(diǎn)分布見圖1。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度坐標(biāo),按MaxEnt軟件要求保存為.csv格式文件。

        圖1 線葉薊樣點(diǎn)分布

        1.2 生態(tài)因子及地圖獲取

        本研究使用的55個(gè)生態(tài)因子(見表1)來源于中藥資源空間信息網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫(http://www.tcmresources.com/),包含氣候、地形和土壤類型等數(shù)據(jù),根據(jù)1950-2000 年氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)插值而成,分辨率1 km。在國家基礎(chǔ)地理信息中心網(wǎng)站(http://nfgis.nsdi.gov.cn/)下載1:400萬中國地圖及行政區(qū)劃圖。

        表1 55個(gè)生態(tài)因子信息

        1.3 模型構(gòu)建

        將線葉薊地理分布數(shù)據(jù)與55個(gè)生態(tài)因子信息導(dǎo)入MaxEnt3.4.3,選擇25%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集,75%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,最大迭代次數(shù)106,設(shè)置響應(yīng)曲線評(píng)價(jià)生態(tài)因子適宜度范圍、受試者工作特征(ROC)曲線及曲線下面積(AUC)評(píng)價(jià)模型精度、刀切法檢驗(yàn)相關(guān)生態(tài)因子貢獻(xiàn)權(quán)重,軟件運(yùn)行結(jié)果以Logistic格式輸出,運(yùn)行5次,舍去運(yùn)算結(jié)果中貢獻(xiàn)率為0的生態(tài)因子,運(yùn)算結(jié)束后結(jié)合刀切法選擇貢獻(xiàn)率≥0.1%的生態(tài)因子作為環(huán)境變量組,對(duì)線葉薊分布適宜性進(jìn)行預(yù)測(cè)。

        1.4 適生度等級(jí)劃分

        將MaxEnt運(yùn)算得出的最終預(yù)測(cè)結(jié)果輸出格式為ASCⅡ柵格圖層,在ArcGIS中導(dǎo)入線葉薊在全國范圍的適生分布地區(qū)、分布指數(shù)(P),疊加中國行政區(qū)劃圖?;谡龖B(tài)分布參數(shù)均值(μ)、標(biāo)準(zhǔn)差(δ)和樣本分布點(diǎn)的最小適生度(0),根據(jù)P值將線葉薊分布區(qū)域劃分為4 個(gè)等級(jí):非適生區(qū)(P<μ-δ),低度適生區(qū)(μ-δ≤P<0.25),中度適生區(qū)(0.25≤P<0.5),高度適生區(qū)(P≥0.5)。

        2 結(jié)果

        2.1 模型精度分析

        使用ROC曲線評(píng)估模型精度,AUC值越大模型精度越高:1>AUC≥0.9,模型預(yù)測(cè)精度高;0.9≥AUC>0.8,模型預(yù)測(cè)精度較高;0.8≥AUC>0.7,模型預(yù)測(cè)精度一般;0.7≥AUC>0.6,模型預(yù)測(cè)精度較差;AUC<0.6,模型預(yù)測(cè)無效[14-15]。模型評(píng)價(jià)結(jié)果表明,訓(xùn)練集AUC=0.968,測(cè)試集AUC=0.947,標(biāo)準(zhǔn)差(SD)=0.006,表明模型擬合效果較好,潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)具有較高精度,能有效反映線葉薊在全國潛在分布情況。見圖2。

        圖2 線葉薊生態(tài)分布預(yù)測(cè)ROC曲線

        2.2 主導(dǎo)生態(tài)因子篩選及貢獻(xiàn)率

        根據(jù)MaxEnt模型計(jì)算結(jié)果,影響線葉薊潛在分布的主要生態(tài)因子(貢獻(xiàn)率)依次為:11 月降水量(61.3%)、最暖季平均溫(8.0%)、植被類型(5.0%)、土壤類型(4.1%)、坡度(2.7%)、土壤含黏土量(2.5%)、5 月平均氣溫(2.4%)、9 月平均氣溫(1.8%)、3月降水量(1.7%)、等溫性(1.5%)、最暖月最高溫(1.5%),見表2。采用刀切法檢驗(yàn)各生態(tài)因子的預(yù)測(cè)能力,4月降水量、11月降水量、3月降水量、10月降水量、5月降水量、最干月降水量、植被類型、9月平均氣溫、4月平均氣溫、9月降水量、8月平均氣溫、5月平均氣溫、土壤類型、7月平均氣溫和最暖季平均溫貢獻(xiàn)度較高,見圖3。結(jié)合二者結(jié)果,最終確定影響線葉薊潛在分布的主導(dǎo)生態(tài)因子有11月降水量、3月降水量、5月平均氣溫、9月平均氣溫、最暖季平均溫、植被類型、土壤類型。

        表2 影響線葉薊分布主要生態(tài)因子及其貢獻(xiàn)率

        圖3 線葉薊生態(tài)分布預(yù)測(cè)模型刀切圖

        2.3 適生度等級(jí)分析

        根據(jù)適生度等級(jí)劃分方法進(jìn)行運(yùn)算,按照所設(shè)閾值進(jìn)行重分類可得:非適生區(qū)(P<0.08),低度適生區(qū)(0.08≤P<0.25),中度適生區(qū)(0.25≤P<0.5),高度適生區(qū)(P≥0.5)。從全國潛在分布來看,線葉薊高度適生區(qū)主要集中在浙江、重慶、廣西東北部、四川東部、湖北西北部和東部;中度適生區(qū)為湖南西北部和東部、貴州西南部和東部、臺(tái)灣東北部、河南南部;低度適生區(qū)主要集中在湖南中部、四川中部、廣西西部和中部、河南中部、廣東南部。見圖4。

        圖4 線葉薊適生區(qū)分布

        3 討論

        本研究基于MaxEnt結(jié)合ArcGIS預(yù)測(cè)線葉薊在我國潛在分布區(qū),模型評(píng)價(jià)所得訓(xùn)練集、測(cè)試集AUC值均大于0.9,由此判斷該模型精度高、擬合效果好。線葉薊潛在適生分布區(qū)與《中國植物志》記載的地區(qū)有較高重疊性,且預(yù)測(cè)的潛在分布區(qū)比實(shí)際記錄的范圍更廣,表明線葉薊野生資源蘊(yùn)藏量豐富、可人工栽培馴化的面積更廣。同時(shí)與第四次全國中藥資源普查獲得的信息比較,發(fā)現(xiàn)其分布區(qū)向南北均有所擴(kuò)大,所采集的分布點(diǎn)超過《中國植物志》記載的分布省份。

        根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果可知,11月降水量、3月降水量等是影響線葉薊潛在分布的主要生態(tài)因子。其次是5月平均氣溫、9月平均氣溫、最暖季平均溫3個(gè)與溫度相關(guān)的生態(tài)因子。說明線葉薊生長(zhǎng)更依賴降水和溫度變量。結(jié)合第四次全國中藥資源普查線葉薊分布數(shù)據(jù)和中國數(shù)字植物標(biāo)本館線葉薊標(biāo)本采集信息,可知線葉薊主要分布于我國西南東部,華中、華南北部,華東南部等地區(qū),這些地區(qū)處于亞熱帶,氣溫較高,降水豐富,能提供線葉薊生長(zhǎng)的良好生境。除氣候類型、土壤類型、地形、植被類型外,二氧化碳濃度、流域及生物因子也是影響物種適宜性的重要因素,應(yīng)用的環(huán)境因子不全面會(huì)導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)結(jié)果出現(xiàn)偏差。因此,適當(dāng)組合多類型變量用于生境適宜性模擬,可以提高該模型的總體精度,使結(jié)果更加準(zhǔn)確真實(shí)[16]。

        綜上,本研究從理論上預(yù)測(cè)線葉薊在全國范圍內(nèi)的潛在分布區(qū)和影響其分布的主導(dǎo)生態(tài)因子,為線葉薊野生資源開發(fā)及人工栽培馴化奠定了一定理論基礎(chǔ)。在今后產(chǎn)業(yè)化種植中,可以參考線葉薊潛在分布地區(qū)的環(huán)境參數(shù)及其他影響因素,定向選擇種植基地。筆者在野外考察中還發(fā)現(xiàn),大薊、線葉薊等薊屬植物花序易受蟲害侵襲,故在人工馴化栽培時(shí)應(yīng)注意蟲害防治[17]。在本研究基礎(chǔ)上,可以結(jié)合不同產(chǎn)地線葉薊的藥材質(zhì)量,進(jìn)一步分析環(huán)境因子對(duì)其品質(zhì)的影響。

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