石 慰 ，童 紅

（1. 北京林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，北京 100083；2. 貴州民族大學(xué) 理學(xué)院，貴州 貴陽 550025）

未來七十年貴州杉木林潛在適生區(qū)的變化及其生態(tài)對策

石 慰1，童 紅2

（1. 北京林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，北京 100083；2. 貴州民族大學(xué) 理學(xué)院，貴州 貴陽 550025）

基于野外調(diào)查獲得的貴州杉木林地理分布信息、世界氣候數(shù)據(jù)庫中相應(yīng)區(qū)域的數(shù)據(jù)，在19個(gè)重要生物-氣候因子下，運(yùn)用根據(jù)最大熵(MAXENT)原理開發(fā)的軟件MAXENT-V3.3.3k，預(yù)測了未來70年內(nèi)A2氣候變化情景中貴州杉木林的適生性及其潛在地理分布的演化趨勢。預(yù)測結(jié)果顯示：(1) 一旦杉木林區(qū)域有持續(xù)的氣溫攀升和降水量的緩慢增加，原有的各等級適生區(qū)將會出現(xiàn)先增長后減少最后逐漸穩(wěn)定的格局，并圍繞黔東南的最適生中心區(qū)形成穩(wěn)定的林區(qū)；(2) A2氣候情景總體上有利于貴州杉木林生產(chǎn)基地的發(fā)展以及長江與珠江防護(hù)林帶的建設(shè)，但是這需要控制好人口增長，發(fā)展新技術(shù)，并注重區(qū)域性合作；(3) MAXENT有準(zhǔn)確捕捉到杉木主要生物-氣候因子的強(qiáng)大能力，提供了評估創(chuàng)建貴州省和黔—湘—桂交界處杉木生產(chǎn)基地的可能性。

杉木林；適生性；預(yù)測未來；MAXENT-V3.3.3k；貴州地區(qū)

未來生態(tài)文明與和諧發(fā)展的目標(biāo)是，建設(shè)既富強(qiáng)又美麗的中國。這不僅需要提高人民生活質(zhì)量，還要擁有清新的空氣、清潔的水、茂密的森林。這就要求預(yù)測氣候變化對生態(tài)環(huán)境帶來的影響，做好生態(tài)區(qū)域規(guī)劃并提出應(yīng)對氣候變化的生態(tài)學(xué)策略。

森林與氣候之間存在著緊密聯(lián)系和相互影響，通過研究森林的變化來認(rèn)識物種對氣候的響應(yīng)是一條有效的途徑[1-4]。

杉木Cunninghamia lanceolata 遍及中國整個(gè)亞熱帶，地處 102°～ 122°E，22°～ 34°N，栽培區(qū)域達(dá)16個(gè)省、直轄市、自治區(qū)。它是我國特有的商品材，生長快，材質(zhì)好，喜光，是我國特有的用材樹種和南方最重要的造林樹種之一，自然分布與人工栽培區(qū)域廣[5]。據(jù)第六次全國森林資源清查結(jié)果，我國杉木人工林面積在各造林樹種中最大，已達(dá)到921.50 hm2，占全國人工林面積的17.3%[6-7]。在全球氣候變化大背景下，未來中國杉木林區(qū)的分布和生產(chǎn)力可能會發(fā)生明顯改變[3]，對我國杉木生產(chǎn)將產(chǎn)生重要影響。因此，預(yù)測杉木適生區(qū)的變化，對于我國杉木生產(chǎn)建設(shè)、生態(tài)文明與和諧發(fā)展將有深遠(yuǎn)意義；研究貴州杉木林對氣候變化的響應(yīng)對于其它地區(qū)亦有借鑒作用。

20世紀(jì)80年代，貴州為了建設(shè)杉木用材林基地，組織專門人才調(diào)查了全省的杉木生產(chǎn)經(jīng)營狀況和自然特點(diǎn)，歷時(shí)3年形成了杉木生態(tài)因子組合規(guī)律，確定了它對杉木的宜林程度，積累了大量的有用信息[10-17]，對貴州杉木發(fā)展產(chǎn)生了巨大影響。20世紀(jì)90年代，徐德應(yīng)等[5]基于趙宗慈在1993年利用7個(gè)大氣環(huán)流模式對中國氣候的平衡模擬情景，使用年平均溫度、最冷月平均最低溫度、最熱月平均最高溫度、年平均降水量、極端最低溫度、旱季月數(shù)、干燥度和海拔高度8個(gè)生態(tài)-氣候適應(yīng)參數(shù)，借助原始的計(jì)算機(jī)模擬方法預(yù)測了杉木在全國的適生性，完成了20世紀(jì)80年代的評估和對本世紀(jì)30年代分布的預(yù)測，并指出我國潛在杉木中心區(qū)將產(chǎn)生明顯收縮，總面積減少8%；適生分布區(qū)的南界將發(fā)生北移，北移緯度0.20°～1.30°，北界將發(fā)生南移，達(dá)0.20°～1.50°，西界東移經(jīng)度 0.10°～ 0.70°。

1994年，劉乃壯等[6]使用3個(gè)大氣環(huán)流模式和中國的歷史資料，應(yīng)用水熱指數(shù)法分析了在CO2倍增背景下，到2030年我國杉木未來潛在分布區(qū)的南界與北界有不同程度的北移，潛在適生區(qū)的面積將會縮??；桂東、桂北、黔南、湘南諸地將從高適生區(qū)退化為中度適生區(qū)；黔東、黔北、湘西南將從中度適生區(qū)變?yōu)榈投冗m生區(qū)。屆時(shí)現(xiàn)有的商品材基地將只有個(gè)別片區(qū)能繼續(xù)保持優(yōu)越的生態(tài)氣候，多數(shù)基地的生態(tài)氣候適宜性將減低。

2010年，劉建鋒等[7]應(yīng)用BIOCLIM模型研究了我國杉木林對氣候變化的響應(yīng)，認(rèn)為杉木高度適生區(qū)出現(xiàn)在四川東部、貴州東南部、湖南西部、廣西北部、廣東北部、江西南部、福建南部、浙江南部、湖北東南部等地區(qū)。從氣候角度看，這些地區(qū)將會形成杉木生產(chǎn)的中心地帶，與我國杉木長期栽培經(jīng)驗(yàn)基本吻合。

當(dāng)前，生態(tài)文明與和諧發(fā)展要求做好生態(tài)區(qū)域規(guī)劃，評估氣候變化對杉木林和苗木改良引種的影響，需要預(yù)測氣候變化背景下的杉木適生范圍，這對指導(dǎo)未來杉木的栽培推廣和生產(chǎn)布局具有重要參考意義。本文中利用野外調(diào)查獲得的貴州杉木林地理分布信息、相應(yīng)區(qū)域的世界氣候數(shù)據(jù)庫的氣候資料[8]，借助MAXENT評估貴州當(dāng)前杉木林的狀態(tài)并預(yù)測未來七十年變化，揭示氣候變化所帶來的深刻影響及其應(yīng)該采取的生態(tài)對策。

1 MAXENT模型簡介

按照Austin[18]的意見：植物生態(tài)學(xué)中任何一個(gè)統(tǒng)計(jì)模擬框架都有三個(gè)重要部件：生態(tài)模型（ecological model；與創(chuàng)建或者檢驗(yàn)中用到的生態(tài)學(xué)理論有關(guān)）、數(shù)據(jù)模型（data model；與資料收集和測量有關(guān)）和統(tǒng)計(jì)模型（statistical model；與使用的統(tǒng)計(jì)理論和統(tǒng)計(jì)方法有關(guān)）。它們以明顯的和微妙的方式彼此相互作用，決定著模擬的成功應(yīng)用。

圖1顯示了一般的預(yù)測模擬流程[19]：首先，基于對問題的描述選擇數(shù)據(jù)；隨后，處理被挑選出來的數(shù)據(jù)集并清除其可能誤差（這與模擬表現(xiàn)和數(shù)據(jù)質(zhì)量有關(guān)）；接著，選擇一種算法并設(shè)置算法所需要的參數(shù)（推薦對算法及其參數(shù)的合理理解），運(yùn)行選中的算法生成一個(gè)模擬（構(gòu)建物種的適生環(huán)境條件和給定環(huán)境/生態(tài)數(shù)據(jù)之間關(guān)系的概率函數(shù)）；最后，確認(rèn)模擬（在這一步，模擬可能被接受或者被退回到過去的任一步驟上再繼續(xù)迭代）。

MAXENT模型是集生態(tài)位理論（ecological niche theory）、只出現(xiàn)型數(shù)據(jù)模型（presence--only data model）和最大熵原理（maximum entropy principle）為一體的物種地理分布預(yù)測方案[19-24]。被它選用的數(shù)據(jù)是特定物種的出現(xiàn)地點(diǎn)資料（記錄物種出現(xiàn)的地理參考點(diǎn)的緯度和經(jīng)度以及用分類記號表明物種存在或者不存在的資料）和環(huán)境層（表示物種的生態(tài)位，某物種生存的必要環(huán)境條件，通常用于模擬的環(huán)境層是溫度和降雨量；它們對應(yīng)于研究區(qū)域的同一地理參考點(diǎn)）。模擬生成之后，得到的概率函數(shù)被應(yīng)用到有興趣的地理區(qū)域，形成包含有該物種出現(xiàn)概率的輸出文件[24]。

2 材料與方法

2.1 樣本點(diǎn)選取

按我國氣候帶和杉木生長量可分出3個(gè)帶：北帶（杉木分布的北部邊緣，屬植被區(qū)劃的北亞熱帶）、中帶（它的中、東部是杉木的中心產(chǎn)區(qū)，屬中亞熱帶）和南帶（杉木分布的南部邊緣，屬南亞熱帶）。貴州東南部、湖南西南部、廣西北部、廣東北部屬于中帶[5]。貴州除威寧和南北盤江，紅水河干熱河谷外，其余各地均有杉木生長[14]。貴州地處長江水系和珠江水系的分水嶺，植被的高穩(wěn)定性和多樣性是抵御氣候變化的重要生態(tài)屏障。通常認(rèn)為，物種的地域適生性必然要反映在該物種的質(zhì)上和量上。本文中以貴州杉木協(xié)作組調(diào)查結(jié)果中的杉木大、中徑材和單產(chǎn)高的產(chǎn)地為依據(jù)[17]，選擇了21個(gè)縣/市（荔波縣、從江縣、榕江縣、赤水市、興義市、興仁縣、關(guān)嶺縣、道真縣、正安縣、仁懷市、金沙縣、黎平縣、錦屏縣、天柱縣、劍河縣、臺江縣、銅仁市、江口縣、松桃縣、印江縣和思南縣）中杉木的分布地理信息，得到195個(gè)樣本點(diǎn)。

2.2 氣候資料

本研究的氣候基準(zhǔn)數(shù)據(jù)來自WORLDCLIM[8]（http: //www. WorldClim. org /）。它是采用插值法對1950～2000年世界各地氣象臺站的氣象信息處理后生成的全球氣象數(shù)據(jù)，空間分辨率最高達(dá) 30″（約 1 km × 1 km）。

未來氣候數(shù)據(jù)由國際熱帶農(nóng)業(yè)中心提供（CIAT, http://www. ccafs-climate. org/）。它是根據(jù)近30年（1961～1990年）的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，選用IPCC 第4 次報(bào)告（SERS）里4個(gè)氣候情景中的2個(gè)（A2和B2）作為未來情景，利用大氣環(huán)流模型CSIRO-MK2模擬生成未來時(shí)段的氣候變化值。本研究選取了3個(gè)未來時(shí)段2020年、2050年和2080年作為研究時(shí)段。其中：2020年指代2010～2039年的氣候平均值，2050 年指代2040～2069 年的氣候平均值，2080 年指代2070～2099 年的氣候平均值。

將基準(zhǔn)氣候數(shù)據(jù)和未來氣候數(shù)據(jù)導(dǎo)入ARCMAP，通過Analysis Tools中Extract功能提取出貴州氣候信息。信息顯示：與基準(zhǔn)氣候數(shù)據(jù)相比，到本世紀(jì)末貴州年平均溫度將上升2.1～5.9 ℃，增溫速率達(dá)0.42 ℃/10 a；年平均最高溫度將上升2.1～5.3℃，增溫速率達(dá)0.32℃/10 a；年平均最低溫度將上升2.2～8.9℃，增溫速率最高，達(dá)到0.51℃/10 a；年降水量也呈現(xiàn)出緩慢增長趨勢，增長速率為21.67 mm/10 a，且年際波動(dòng)不大。

2.3 生物-氣候因子

經(jīng)過反復(fù)計(jì)算和比較之后，本研究選用分辨率為2.5′的19個(gè)生物-氣候因子；并選擇IPCC第4次報(bào)告中的A2情景作為未來表現(xiàn)。A2情景適用于人口持續(xù)增長，新技術(shù)發(fā)展緩慢，但注重區(qū)域性合作的地域，這比較符合貴州省情。選用上述2020年、2050年和2080年的3個(gè)未來時(shí)段的氣候變量作為模擬的生物-氣候因子，對貴州杉木林未來七十年的適生區(qū)及其演變進(jìn)行預(yù)測，得到各種生物—?dú)夂蛞蜃訉δＰ秃瘮?shù)構(gòu)建的貢獻(xiàn)率（見表1）。

表1 19個(gè)生物-氣候因子及其對模型構(gòu)建的貢獻(xiàn)率Table 1 Nineteen bio-climatic variables used in this study and contribution rate of model function constructing

2.4 方 法

對模型模擬精度的評價(jià)，通常是采用ROC曲線（receiver operating characteristic curve，受試者工作特征曲線）作為判據(jù)，以ROC 曲線下的面積AUC（area under curve）值作為衡量模型預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)。AUC 的取值范圍為0.50～1.00，其評估標(biāo)準(zhǔn)為：0.50～0.60（失?。?.60～0.70（較差），0.70～0.80（一般），0.80～0.90（良好），0.90～1.00（優(yōu)秀）。當(dāng)AUC＞0.75 時(shí)，認(rèn)為構(gòu)建的模型可用；AUC 值越大，表示構(gòu)建出模型的預(yù)測準(zhǔn)確性越好[24]。

將MAXENT輸出結(jié)果導(dǎo)入ARCGIS10.0軟件，通過Spitial Analysis Tools中Reclassify功能進(jìn)行適生等級劃分。參考IPCC 第4次評估報(bào)告中對于“可能性”的表述，對貴州杉木種植區(qū)分布作氣候適生性等級劃分，即p＜0.05為不適生區(qū)；0.05 ≤ p ＜ 0.33 為低度適生區(qū)；0.33 ≤ p ＜ 0.66為中度適生區(qū)；p≥ 0.66為高度適生區(qū)[24]。

3 模擬預(yù)測結(jié)果與分析

3.1 杉木林未來潛在適生區(qū)分布的模擬預(yù)測結(jié)果

本模擬預(yù)測結(jié)果的AUC值分別達(dá)到0.856，表明模型預(yù)測準(zhǔn)確性達(dá)到良好水平。

圖2-A～D展示了模擬預(yù)測的貴州杉木林潛在-分布區(qū)域在各時(shí)段的的演化過程。

圖2-A是在基準(zhǔn)氣候數(shù)據(jù)下，使用上述21個(gè)縣的杉木地理分布信息模擬出的“當(dāng)前”潛在-分布區(qū)[10-17]。總體上可以看到：貴州東南部的黔東南州、東北部的銅仁市轄區(qū)、北部的赤水市和西南部的興義市及興仁縣屬于高度適生區(qū)；另外，荔波縣、鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、思南縣及印江自治縣亦存在零星的高度適生區(qū)。西部和西北部畢節(jié)市轄區(qū)為不適生區(qū)，其余地區(qū)屬低度、中度適生區(qū)。模擬出的“當(dāng)前”潛在-分布區(qū)與普查結(jié)果基本一致。

圖2-B表明：在2020年代，黔東南、黔南的杉木林依舊處在高穩(wěn)定的高、中度適生區(qū)；東北部銅仁地區(qū)的高度適生范圍開始緩慢減少；黔西南和黔北的杉木林處在由高度適生區(qū)向中度適生區(qū)的過渡時(shí)段，而中部的低度適生區(qū)向西延展。

圖2-C表明：到21世紀(jì)中葉，黔南的高度適生區(qū)北移，匯入黔東南的高度適生區(qū)；其近鄰區(qū)域變成中度適生區(qū)；黔西南適生率減小，由中度適生過渡到低度適生；適生線稍許東移與北移，不適生區(qū)擴(kuò)大。

圖2-D表明：到21世紀(jì)80年代，黔東南保持大面積的高度適生區(qū)，而黔南和黔北又逐漸恢復(fù)為中、高度適生區(qū)，黔西南由低度適生過渡到中、高度適生；中部和西部的大部分地區(qū)由不適生區(qū)變?yōu)榈瓦m生區(qū)。

3.2 對杉木林主要產(chǎn)區(qū)面積變化的評估

圖2 模擬貴州杉木林出未來的潛在分布Fig. 2 Prediction of potential distribution area of C. alanceolata in every periods of within 70 years

由于貴州處在杉木生長帶的中部，沒有潛在分布區(qū)邊緣線北移和南移的問題；而只有林區(qū)內(nèi)部潛在適生區(qū)之間邊界的變化引起相應(yīng)適生區(qū)面積改變。表2 匯總了貴州省杉木林主要產(chǎn)區(qū)清水江流域（劍河縣、錦屏縣和天柱縣）和都柳江流域（獨(dú)山縣、三都縣、榕江縣和從江縣）在未來時(shí)段高、中適生區(qū)域面積比變化的評估結(jié)果。此外，還評估出在各時(shí)段上，清水江流域高度適生區(qū)整體面積占流域總面積百分比將經(jīng)歷54.1%→76.9%→61.2%→75.2%的變化，而中、高適生區(qū)面積比高達(dá)99%以上；其中錦屏縣的總面積比最高，得天獨(dú)厚的氣候背景使其成為盛產(chǎn)杉木的中心產(chǎn)區(qū)之一。同時(shí)，都柳江流域在各時(shí)段中，高度適生區(qū)總面積比也將經(jīng)歷29.6%→40.1%→20.0%→49.9%的變化；它的中、高適生面積比也將經(jīng)歷83.0%→96.3%→68.3%→96.5% 的波動(dòng)性增長，具備強(qiáng)勁的后發(fā)展優(yōu)勢。因此，對于這些主要產(chǎn)區(qū)，育林目標(biāo)是“讓這些林地向頂極群落至少向接近頂極群落發(fā)展”[25]，使其成為天然杉木群落。

從全省來看，未來七十年中各時(shí)段的高度適生面積占全省總面積百分比將出現(xiàn)34.3%→38.5%→20.0%→32.4%的變化。在2020～2050時(shí)段中氣候適生性變低（見表2），與前人評估在2030年代會有氣候適生性變低的預(yù)測[5-6]相一致?？傮w來講，未來氣候條件對貴州林業(yè)發(fā)展提供了難得的大好機(jī)遇，但是需要處理好氣候不適宜時(shí)期（2020～2050）的境況。全省的大目標(biāo)應(yīng)該是：利用地理、氣候和地勢優(yōu)勢，與湘-桂融入我國亞熱帶中部天然杉木中心生產(chǎn)區(qū)[26]。

表2 貴州省杉木林主要產(chǎn)區(qū)各時(shí)期適生面積比例?Table 2 Percentage of suitable area of main producing area for C. alanceolata of Guizhou province in every periods within 70 years

4 結(jié) 論

（1）MAXENT準(zhǔn)確捕捉到杉木主要生物-氣候因子的能力，提供了評估創(chuàng)建黔—湘—桂杉木生產(chǎn)基地的可能

MAXENT把對區(qū)域物種適生性的評估細(xì)化到了每個(gè)網(wǎng)格，使得它能準(zhǔn)確捕捉到物種的主要生物-氣候因子。按照生物-氣候因子貢獻(xiàn)率大小排序，杉木前4個(gè)因子分別是：最干月降水量、最干季節(jié)降水量、年氣溫變化范圍和最熱季節(jié)平均溫，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)70.6%。類似地，讓它捕捉屬于杉木分布區(qū)中帶的貴州東南部、湖南西南部、廣西北部的主要生物-氣候因子，揭示它們之間相互引種、改良品種的合作背景和可能性，進(jìn)而評估建立黔—湘—桂杉木生產(chǎn)基地的可能性。

（2）未來氣候變化有利于貴州杉木生產(chǎn)基地的可持續(xù)發(fā)展

氣溫逐漸攀升和降水量緩慢增加的持續(xù)出現(xiàn)，使得杉木林適生區(qū)之間發(fā)生了邊界變化，以及向黔東南林區(qū)中心的收縮，展示了物種對氣候變化的響應(yīng)過程。前者調(diào)整了潛在-分布區(qū)結(jié)構(gòu)，提升了都柳江流域杉木的潛在生產(chǎn)能力；后者保證了貴州杉木生產(chǎn)基地集中穩(wěn)定的可持續(xù)發(fā)展態(tài)勢。

（3）未來氣候變化有利于完成長江和珠江水系源頭的生態(tài)屏障建設(shè)

對于珠江水系：清水江流域一直保持為杉木林的高適生區(qū)；而都柳江和南北盤江以及紅水河流域除了在本世紀(jì)中葉會有短時(shí)間的中度適生環(huán)境外，一直處于高適生區(qū)。對于長江水系，黔北的杉木林可能經(jīng)歷：高、中適生性→中適生性→高適生性的U型變化情景。這些有利的氣候條件對于完成“兩江”生態(tài)屏障建設(shè)提供了氣候保證，但是需要加強(qiáng)人工管理，特別是適生性變低過渡時(shí)期的規(guī)劃與管理，培育過渡新品種，做好氣候應(yīng)對預(yù)案。

5 討 論

盡管MAXENT模型有許多優(yōu)點(diǎn)，但是它的預(yù)測也尚有不甚滿意的地方。問題在于，模型本身沒能以約束形式考慮物種對氣候變化的適應(yīng)性及其變化對氣候響應(yīng)的滯后效應(yīng)。單純以模擬時(shí)段的生態(tài)位參數(shù)去預(yù)測物種在未來的適生性，導(dǎo)致不夠客觀甚至有些偏頗，這會放大物種的不適生性和變化的一面；另外，由于時(shí)間跨度大、適應(yīng)性和響應(yīng)滯后的累積，很可能最初被忽視的因素到最后會帶來不容忽視的影響，給預(yù)測帶來更多不確定性。這可能造成所研究物種的適生區(qū)縮小趨勢，加劇適生邊緣線北移及東移的速度。

[1] 張新時(shí), 周廣勝, 高 瓊, 等. 中國全球變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)關(guān)系研究[J]. 地學(xué)前緣, 1997, 4(1～2): 137-144.

[2] 曹福祥, 徐慶軍, 曹受金, 等. 全球變暖對物種分布的影響研究進(jìn)展[J]. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 28(6): 86-89.

[3] 王 葉, 延曉冬. 全球氣候變化對中國森林生態(tài)系統(tǒng)的影響[J].大氣科學(xué), 2006, 30(5): 1009-1018.

[4] 程肖俠, 延曉冬. 氣候變化對中國東北主要森林類型的影響[J].生態(tài)學(xué)報(bào), 2008, 28(2): 534-543.

[5] 徐德應(yīng), 郭泉水, 閆 洪.氣候變化對中國森林影響研究[M].北京: 中國科學(xué)技術(shù)出版社, 1997: 48-58.

[6] 劉乃壯, 楊 林. 未來氣候變化對杉木生產(chǎn)的可能影響[J]. 南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào), 1994, 17(3): 321-326.

[7] 劉建鋒, 康峰峰. 杉木潛在適生區(qū)及其對氣候變化的響應(yīng)[J].西南林學(xué)院學(xué)報(bào), 2010, 30(5): 22-24.

[8] Hijmans R J, Cameron S E, Parra J L, et al. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas [J].International Journal of Climatology, 2005, 25: 1965-1978

[9] 雷加富. 中國森林資源[M]. 北京: 中國林業(yè)出版社, 2005.

[10] 貴州省杉木立地類型劃分試點(diǎn)調(diào)查組. 貴州省杉木立地條件類型劃分方法[J]. 貴州林業(yè)科技, 1980,(4): 1-6.

[11] 貴州省杉木立地類型劃分試點(diǎn)調(diào)查組. 貴州省杉木立地指數(shù)表編制及一些問題討論[J].貴州林業(yè)科技, 1980,(4): 7-13.

[12] 陳廉杰. 杉木立地條件方程的求算及應(yīng)用[J]. 貴州林業(yè)科技,1980,(4): 21-25.

[13] 貴州省杉木立地類型調(diào)查協(xié)作組. 貴州省杉木中心產(chǎn)區(qū)(黔東南)杉木立地指數(shù)表的編制[J]. 貴州林業(yè)科技,1980,(4): 21-25.

[14] 貴州省杉木協(xié)作組.貴州省杉木立地類型劃分應(yīng)用試驗(yàn)研究報(bào)告(摘要)[J]. 貴州林業(yè)科技, 1982,(4): 1-11.

[15] 貴州省杉木立地類型劃分試點(diǎn)調(diào)查組. 錦屏地區(qū)杉木生長與立地條件關(guān)系的探討[J]. 貴州林業(yè)科技, 1982, (4): 1-11.

[16] 貴州省杉木物候觀察協(xié)作組. 貴州杉木物候期及年生長規(guī)律的研究[J]. 貴州林業(yè)科技, 1983,(4): 1-11.

[17] 張承芬. 貴州杉木氣候類型的數(shù)量分類方法探討[J]. 貴州林業(yè)科技, 1985(2): 54-61.

[18] Austin M P. Spatial prediction of species distribution: an interface between ecological theory and statistical modelling[J].Ecological Modelling, 2002, 157: 101-118.

[19] Rodrigues E S C, Rodrigues F A, Rocha R L A, et al. Evaluation of different aspects of maximum entropy for niche-based modeling[J]. Precede Environmental Sciences, 2010,2:990-1001.

[20] Phillips S J, Dudik M, Robert E S. A Maximum Entropy Approach to Species Distribution Modeling [C]. Appearing in Proceedings of the 21st International Conference on Machine Learning, Banff, Canada, 2004.

[21] Elith J, Phillips S J, Hastie T, et al. A statistical explanation of MaxEnt for ecologists [J]. Diversity and Distributions,2011,17: 43-57.

[22] Phillips S J, Dudik M. Modeling of species distributions with Maxent: new extensions and a comprehensive evaluation[J].Ecography, 2008, 31: 161-175.

[23] 邢丁亮, 郝占慶. 最大熵原理及其在生態(tài)學(xué)研究中的應(yīng)用[J].生物多樣性, 2011, 19(3): 295-302.

[24] 何奇瑾, 周廣勝. 我國玉米種植區(qū)分布的氣候適宜性[J]. 科學(xué)通報(bào), 2012, 57(4): 267-275.

[25] 宋永昌. 植被生態(tài)學(xué)[M]. 上海：華東師范大學(xué)出版社, 2001:604-605.

[26] 林同龍. 杉木人工林近自然經(jīng)營技術(shù)的應(yīng)用效果研究[J]. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 32(3): 11-16.

Prediction of potential distribution of Chinese fir in Guizhou next 70 years and ecological countermeasures

SHI Wei1, TONG Hong2
(1. College of Forestry, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China;2. College of Sciences, Guizhou Minzu University, Guiyang 550025, Guizhou, China )

The evolvement trends in suitability and geographic distribution of Cunninghamia lanceolata stands in Guizhou area were predicated with 19 important bio-climatic predictors fitted under the scenario A2 of climatic change within 70 years, based on the information its geographic distributions obtained from the field survey and climatic data modeled by WorldClim, and by using MAXENT-V3.3.3k software. The predicted results show that ① Once the air temperature arised continually and precipitation increased slowly in the C. lanceolata trees growth area, there would be some changes that every growth levels of the origin suitable areas grew first and then decreased, and final, gradually become a stable area around the suitability centre in the southeast of Guizhou; ② Generally,the climate scenario A2 is favored for the development of Guizhou Chinese fir production base and the construction of protection forest around the Yangtze River and the Pearl River, but this need to control the population growth, the development of new technology and to emphasize the regional cooperation; ③ The prediction method has the ability accurately getting main bio-climatic factors for C. lanceolata and provides a possibility for evaluating to establish China fir production base in Guizhou and in the juncture area of Guizhou-Hunan-Guangxi.

Cunninghamia lanceolata; suitability; prediction of future; MAXENT-V3.3.3k software; Guizhou area

S718.1；Q141；Q948

A

1673-923X(2013)09-0087-06

2013-01-16

貴州省科技廳項(xiàng)目（黔科合J字LKM [2011] 22）

石 慰（1988-），男，布依族，碩士研究生，研究方向：全球生態(tài)與氣候變化研究；E-mail: shiwei130@163.com

[本文編校：謝榮秀]