尹朝露，劉雨晴，肖翠

1.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，資源與環(huán)境學(xué)院，安徽 合肥，230031

2.中國科學(xué)院植物研究所，北京 100093

引言

蘭科植物 (Orchidaceae) 有 800 屬，約 25,000～ 30,000 種，在全球廣泛分布。蘭科植物多為地生、附生或較少為腐生草本，極罕為攀援藤本，該類群集中分布在濕潤的熱帶和亞熱帶地區(qū)。我國有蘭科植物 194 屬 (11 個(gè)特有屬，1 個(gè)引入屬) 1,388 種 (491 個(gè)特有種，1 個(gè)引入種)[1]。分子生物學(xué)證據(jù)表明，蘭科植物為單系類群，起源于古岡瓦納大陸，由于其在植物系統(tǒng)演化上的特殊地位，成為進(jìn)化生物學(xué)研究的熱點(diǎn)類群之一[2]。蘭科植物也是保護(hù)生物學(xué)領(lǐng)域的“旗艦”類群，本類群中的物種多為珍稀瀕危植物，全世界所有的野生蘭科植物均被列為《野生動(dòng)植物瀕危物種國際貿(mào)易公約》(CITES) 的保護(hù)范圍，占該公約保護(hù)植物的 90% 以上[3]，其中 651 種蘭科植物被列入中國高等植物受威脅物種名錄[4]。蘭科植物在我國熱帶和亞熱帶地區(qū)分布廣泛，基于物種分布記錄，在區(qū)域或全國尺度已經(jīng)有相關(guān)的研究對蘭科植物的地理分布格局與保護(hù)進(jìn)行了相關(guān)的研究。黃啟堂等 (2009) 分析了福建省蘭科植物的區(qū)系組成、生活型、分布區(qū)類型及其與鄰近地區(qū)的關(guān)系，為福建省蘭科植物種質(zhì)資源的科學(xué)保護(hù)和合理開發(fā)提供依據(jù)[5]；張曉龍 (2014) 分析探討了我國野生蘭科植物地理分布格局，并結(jié)合環(huán)境因子和人文因子對該格局形成的主要驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行了分析，結(jié)果表明：在 100km×100km 尺度上，中國野生蘭科植物物種豐富度格局和被子植物總體物種豐富度分布格局基本一致，呈現(xiàn)出明顯的緯度梯度格局[6]。秦衛(wèi)華等 (2012) 分析了中國 543 個(gè)自然保護(hù)區(qū)內(nèi)蘭科植物物種名錄，對中國 1,334 種蘭科植物就地保護(hù)狀況進(jìn)行了評價(jià)[7]。蘭科植物標(biāo)本記錄在生物地理學(xué)特別是保護(hù)生物學(xué)中具有重要地位。系統(tǒng)評估蘭科植物標(biāo)本記錄的采集完整性，避免出現(xiàn)由采集不完整導(dǎo)致的地理偏差，對制定蘭科植物的保育策略、物種瀕危等級的評估以及對蘭科植物的空間分布格局研究都有著重要意義。標(biāo)本采集偏差指在植物標(biāo)本采集過程中受地理?xiàng)l件，天氣，交通，采集人的主觀意識等條件的影響導(dǎo)致采集時(shí)采集地區(qū)分布不均勻，部分地區(qū)采集遺漏，或采集數(shù)量過少導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整。加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是提高統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效手段[8]。

國家標(biāo)本資源共享平臺(tái) (簡稱 NSII，http://www.nsii.org.cn/) 是國家科技部認(rèn)定并資助的國家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)之一，其下屬包括植物、動(dòng)物、教學(xué)、自然保護(hù)區(qū)、巖礦化石、極地等六個(gè)標(biāo)本子平臺(tái)；匯集了植物、動(dòng)物、巖礦化石和極地資源等標(biāo)本的記錄、照片、名錄、文獻(xiàn)等資源。NSII 的核心和重點(diǎn)是標(biāo)本數(shù)字化，在近十多年的建設(shè)和積累中， NSII 成為擁有 1400 多萬份數(shù)字化標(biāo)本的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，其中植物標(biāo)本已超過 1000 萬份。植物標(biāo)本在進(jìn)行數(shù)字化的同時(shí)，標(biāo)本信息包括采集信息 (采集人、采集時(shí)間、采集地、采集號、經(jīng)緯度坐標(biāo))、分類信息 (科屬種的學(xué)名、標(biāo)本狀態(tài)：花果)、館藏信息 (條形碼、存放的標(biāo)本館) 等均整合在數(shù)據(jù)庫中，特別是學(xué)名和分布地字段的規(guī)范和完善，為分類學(xué)和生態(tài)學(xué)的研究提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。將標(biāo)本數(shù)據(jù)地標(biāo)化后，為一些生態(tài)學(xué)的關(guān)鍵問題的解決起到了很好的助推作用。

本研究擬以國家標(biāo)本資源共享平臺(tái)收錄的中國蘭科植物的植物標(biāo)本采集記錄為研究對象，地理單元選取縣級行政單位進(jìn)行如下分析：(1) 蘭科植物標(biāo)本記錄質(zhì)量評估，包括：標(biāo)本記錄數(shù)量，物種豐富度，物種豐富度估計(jì)值，物種采集完整性評估。(2) 利用與采集地點(diǎn)相對應(yīng)的環(huán)境因子對物種豐富度格局和標(biāo)本采集完整性進(jìn)行解釋。相關(guān)結(jié)果對指導(dǎo)野外標(biāo)本的采集、生物多樣性空間格局研究以及蘭科植物保護(hù)策略制定等領(lǐng)域有著重要的借鑒意義。

1 材料與方法

1.1 數(shù)字化標(biāo)本記錄的獲取與篩選

本研究所用的數(shù)字化標(biāo)本記錄全部來源于國家標(biāo)本資源共享平臺(tái) (National Specimen Information Infrastructure，NSII)。經(jīng)過初步篩選，共獲取到蘭科植物標(biāo)本采集記錄 71，826 份。由于植物標(biāo)本的采集經(jīng)歷了很長的歷史時(shí)期，部分?jǐn)?shù)據(jù)年代久遠(yuǎn)且數(shù)據(jù)量大，記錄在標(biāo)簽上的部分信息存在缺失或字跡模糊等情況，在數(shù)字化過程中導(dǎo)致出現(xiàn)錯(cuò)誤信息。為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的準(zhǔn)確性，本研究采用如下步驟對初步篩選的數(shù)據(jù)進(jìn)行校對：(1) 植物拉丁名校對。利用 (http://tnrs.iplantcollaborative.org/TNRSapp.html) 網(wǎng)站將標(biāo)本拉丁名進(jìn)行剔除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)化，將查詢標(biāo)本拉丁名準(zhǔn)確率得分在 0.9 以下的標(biāo)本數(shù)據(jù)剔除，準(zhǔn)確率得分在 0.9 以上的接收為正確拉丁名。(2) 剔除采集地點(diǎn)缺失以及在中國行政區(qū)以外的采集記錄。 (3) 對于采集地點(diǎn)在自然保護(hù)區(qū)內(nèi)的標(biāo)本記錄，根據(jù)電子地圖查詢自然保護(hù)區(qū)所在地，若完整保護(hù)區(qū)在某個(gè)縣級地區(qū)內(nèi)，將保護(hù)區(qū)名改為該縣名。(4) 縣級行政單位名稱校對。根據(jù)中國縣級行政區(qū)劃地圖確定縣名。部分舊縣名經(jīng)歷行政區(qū)劃的合并和重新劃分，經(jīng)查找其歷史沿革后，確定最新的縣名。經(jīng)過整理后共獲取了約 62,175 條地標(biāo)化至縣級的蘭科植物標(biāo)本數(shù)據(jù)，共包含有蘭科植物 1,583 種。

1.2 環(huán)境因子的獲取

從世界氣候數(shù)據(jù)庫中獲取 19 個(gè)生物氣候因子 (http://www.worldclim.org/)，并將其進(jìn)一步歸類為能量因子和水分因子。為了消除因子之間的多重共線性，采用 Spearman 秩相關(guān)法計(jì)算因子之間的相關(guān)系數(shù)，對于同類型的因子若二者相關(guān)系數(shù) ＞0.75，則依據(jù)其生態(tài)學(xué)意義選擇其一。經(jīng)過篩選后共保留四個(gè)能量因子 (AMT：年平均溫度；MDR：氣溫日較差；ISO：等溫性 (氣溫日較差/氣溫年較差) ；TAR：氣溫年較差；) 和兩個(gè)水分因子 (AP：年平均降水；PS：降雨量季節(jié)性變化)。

1.3 物種豐富度與 Chao1 估計(jì)

由于稀有種的存在和野外調(diào)查限制，植物群落中被記錄的物種數(shù)量一般要少于真實(shí)的物種數(shù)量。Chao (1984) 提出了一種基于稀有種數(shù)量的群落豐富度估計(jì)方法，通常被稱為 Chao1 估計(jì)量[9]。Shen 等 (2003) 和 Chao 等 (2006b) 證實(shí)，對于許多數(shù)據(jù)集來說，它是一個(gè)群落總體物種豐富度的相對較好的點(diǎn)估計(jì)量。Chao1 指數(shù)是指在一個(gè)群體中隨機(jī)抽樣，若稀有種(Singletons)不斷的被發(fā)現(xiàn)，則表明還有其他稀有種未被發(fā)現(xiàn)；直到所有物種至少被抽到兩次 (Doubletons) 時(shí)，則表明不會(huì)再有新的物種被發(fā)現(xiàn)。Chao1 是度量物種豐富度的指標(biāo)，它和多度、均勻度無關(guān)，但是它對稀有種很敏感。因此，本研究選取物種豐富度 Chao1 估計(jì)量來估計(jì)中國每個(gè)縣真實(shí)的蘭科植物物種豐富度。Chao1 的估計(jì)是基于已有取樣中物種個(gè)體數(shù)量的分布頻率來進(jìn)行的 (Chao 1984; Colwell and Coddington 1994)[9，10]，當(dāng)取樣中每個(gè)物種都是兩個(gè)或兩個(gè)以上的個(gè)體時(shí)，Chao1 認(rèn)為該地區(qū)的取樣比較完全；而當(dāng)取樣中有物種只有一個(gè)個(gè)體時(shí)，Chao1 認(rèn)為該地區(qū)仍有新物種有待發(fā)現(xiàn)。其計(jì)算方程為：

其中，Sobs是觀測到的物種數(shù)量，a 是取樣中只有一個(gè)個(gè)體的物種數(shù)量，b 是只有兩個(gè)個(gè)體的物種數(shù)量， S*是 Chao1 估計(jì)的物種數(shù)量。也就是每個(gè)縣中稀有種數(shù)量越多，根據(jù) Chao1 我們認(rèn)為該地區(qū)新物種未被發(fā)現(xiàn)的概率越大；而每個(gè)縣中稀有種數(shù)量越少，根據(jù) Chao1 我們認(rèn)為該地區(qū)新物種未被發(fā)現(xiàn)的概率越小。在計(jì)算過程中我們將稀有種個(gè)數(shù)定為 10。其它物種豐富度估計(jì)模型，如 Jackknife 和 Bootstrap，這些模型得出的估計(jì)結(jié)果和 Chao1 的結(jié)果基本相似。

1.4 標(biāo)本采集記錄完整性評估

本研究用兩種方法來評估每個(gè)縣蘭科植物物種在該地的采集數(shù)據(jù)的不完整程度。第一種方法計(jì)算縣級行政單位的觀測的物種數(shù)量和 Chao1 估計(jì)量之間的參差來表示某一個(gè)縣物種在該地的采集數(shù)據(jù)的不完整程度。第二種方法是利用物種累積曲線 (species accumulation curve, SAC)，物種累積曲線用于描述即在已有采集記錄隨機(jī)抽樣，隨著抽樣強(qiáng)度增加，物種豐富度積累多少亦增加，是理解調(diào)查樣地物種組成和預(yù)測物種豐富度的有效工具，在生物多樣性和群落調(diào)查中，被廣泛用于抽樣量充分性的判斷以及物種豐富度估計(jì)[11]。

用物種累積曲線的彎曲程度來表示物種的不完整程度[12]。本研究采用的假設(shè)為：對于每一個(gè)縣級行政單位，取樣越不完整則對應(yīng)的物種累積曲線越近于直線，而取樣越完整則與之對應(yīng)的物種累積曲線的彎曲度越高，物種積累曲線的彎曲程度可以用物種積累曲線尾端 10% 的斜率表示。物種累積曲線用R程序包“vegan”中的“specaccum”函數(shù)構(gòu)建，方法為“exact”[13]，該方法計(jì)算的是當(dāng)對縣的樣本進(jìn)行重抽樣時(shí)，抽取 n 個(gè)個(gè)體時(shí)，這 n 個(gè)個(gè)體包含的平均 (或期望) 物種數(shù)量。構(gòu)建光滑的物種累積曲線的假說前提是標(biāo)本采集和物種的分布在時(shí)間和空間上都是隨機(jī)的[10，14]。我們計(jì)算物種累積曲線尾端 10% 部分的平均斜率來表示物種各積累曲線的彎曲程度，代表某個(gè)縣采集數(shù)據(jù)的不完整程度。當(dāng)斜率值近于 0 時(shí)，說明取樣較為完整，而當(dāng)斜率近于 1 時(shí)，說明取樣十分不完整。該斜率值還意味著如果采集強(qiáng)度變化，有新物種被發(fā)現(xiàn)的概率。將物種累積曲線尾端 10% 斜率域值定義為 0.05，當(dāng)斜率值小于或等于 0.05 (SAC slope≤0.05) 時(shí)，認(rèn)為該縣的采集數(shù)據(jù)較為完整，斜率值大于 0.05 (SAC slope ＞ 0.05) 時(shí)，則認(rèn)為該縣的采集數(shù)據(jù)不完整。

1.5 蘭科植物標(biāo)本采集完整性的環(huán)境因子解釋

將標(biāo)本采集數(shù)量、原始豐富度、豐富度估計(jì)值、豐富度殘差和物種積累曲線尾端 10% 斜率五個(gè)參數(shù)分別作為因變量，環(huán)境因子作為自變量，采用逐步回歸的方法對其進(jìn)行擬合。逐步回歸的基本思路是將環(huán)境因子逐個(gè)引入回歸模型每引入一個(gè)解釋變量后都要進(jìn)行 F 檢驗(yàn)，并對已經(jīng)選入的解釋變量逐個(gè)進(jìn)行t檢驗(yàn)，如果原來引入的解釋變量由于后面解釋變量的引入變得不再顯著時(shí)，則將其刪除。以確保每次引入新的變量之前回歸方程中只包含顯著性變量。逐步回歸在 SPSS 15.0 軟件中進(jìn)行。

2 結(jié)果

從采集數(shù)量來看，蘭科植物標(biāo)本的采集集中在四川省和云南省，其中四川省南川市和峨眉山市的采集數(shù)量最為豐富，蘭科植物標(biāo)本數(shù)量分別為 2,277 份和 2,022 份。在云南省中部和東南沿海地區(qū)蘭科植物標(biāo)本的采集強(qiáng)度較低，有標(biāo)本采集記錄的縣級行政單位呈零星分布 (圖 1，A)。蘭科植物物種豐富度記錄數(shù)和 Chao1 估計(jì)量最高的地區(qū)為云南省勐臘縣、貢山獨(dú)龍族怒族自治縣和勐?？h，物種豐富度較高地點(diǎn)多集中在熱帶和亞熱帶地區(qū)，呈現(xiàn)出一定的緯度梯度，與我國被子植物豐富度的空間格局有一致性。

圖1 A.標(biāo)本采集數(shù)量；B.原始豐富度 (物種數(shù))；C.豐富度估計(jì)值；D.殘差 (豐富度估計(jì)值-實(shí)際值)；E.物種積累曲線尾端 10% 斜率。Fig.1 A: Number of collected specimens; B: Original richness; C: Richness estimates; D: Richness residue (estimated value minus actual value); E: Gradient of the last 10% section of the accumulated species curve

物種豐富度的 Chao1 估計(jì)量和記錄值殘差最高的地區(qū)為元江哈尼族彝族傣族自治縣、彭水苗族土家族自治縣和新平彝族傣族自治縣 (圖 1，D)，殘差值＞100 種，代表區(qū)域內(nèi)的稀有種數(shù)量較多。物種積累曲線尾端 10% 斜率代表標(biāo)本采集的完整程度，以0.05為閾值，在有標(biāo)本采集記錄的縣級行政單位中，僅有 38 個(gè)縣蘭科植物標(biāo)本采集較為完整，占總數(shù)的 9.8%。采集最不完整的縣 (物種積累曲線尾端 10% 斜率最大) 與物種豐富度殘差值最高的縣級行政單位一致，分別為：元江哈尼族彝族傣族自治縣、彭水苗族土家族自治縣和新平彝族傣族自治縣 (圖1，E)。表明 Chao1 估計(jì)量和物種積累曲線都能夠?qū)?biāo)本采集完整性進(jìn)行評估，兩種方法的評估結(jié)果具有相關(guān)性。

表1 環(huán)境因子（能量因子和水分因子）之間的Spearman秩相關(guān)系數(shù)。AMT：年平均溫度；MDR：氣溫日較差；ISO：等溫性（氣溫日較差/氣溫年較差）；TAR：氣溫年較差；AP：年平均降水；PS：降雨量季節(jié)性變化。Table 1 Spearman coefficients of the environmental factors (between energy and moisture).AMT: average annual temperature; MDR: daily temperature variance; ISO: isothermality (daily/annual temperature variance); TAR: annual temperature variance; AP: annual average precipitation; PS: seasonal precipitation variance

環(huán)境因子對標(biāo)本采集數(shù)量、豐富度殘差和物種積累曲線尾端 10% 斜率解釋能力較弱，對豐富度記錄數(shù)和 Chao1 估計(jì)量解釋能力較強(qiáng) (表 2)。在逐步回歸中，環(huán)境因子等溫性與標(biāo)本采集數(shù)量、原始豐富度、估計(jì)豐富度以及豐富度殘差之間呈顯著關(guān)系，且均為正相關(guān)。水分因子對各自變量的解釋能力較弱。對原始豐富度和豐富度估計(jì)值的逐步回歸中發(fā)現(xiàn)，等溫性的解釋能力最強(qiáng) (正相關(guān))，在引入氣溫日較差因子后 (負(fù)相關(guān))，回歸模型的解釋能力分別可達(dá) 15.6% 和 16.9%。

3 討論

植物標(biāo)本的采集是一個(gè)長期的歷史過程。我國國土面積廣闊，植被類型多樣，生境類型復(fù)雜，地形地貌復(fù)雜多變，系統(tǒng)化的進(jìn)行標(biāo)本采集幾乎很難實(shí)現(xiàn)，廣東省、廣西省、福建省和浙江省等省份都有豐富的蘭科植物文獻(xiàn)記載，但是標(biāo)本采集地點(diǎn)呈零星分布 (圖 1，A)。蘭科植物標(biāo)本從采集數(shù)量來看多集中在我國西南地區(qū) (四川省和云南省) ，該地區(qū)有著豐富多樣的小生境類型，是我國著名的植物特有種中心，稀有種數(shù)量種類豐富[15]，有分子生物學(xué)證據(jù)表明，該地區(qū)地形的復(fù)雜性造成了植物種間隔離，加速了物種的分化[16]。從采集地點(diǎn)來看，西南地區(qū)多各縣級行政單位并沒有蘭科植物標(biāo)本采集記錄，尤其是四川省和云南省交界的三江源地區(qū)和云南省中部地區(qū)，我們認(rèn)為造成這種空缺的原因可能是缺乏專門針對蘭科植物的標(biāo)本采集，或者是蘭科植物分類學(xué)家在此地區(qū)的采集活動(dòng)較少。

表2 環(huán)境因子與標(biāo)本采集數(shù)量、原始豐富度、豐富度估計(jì)值、豐富度殘差和物種積累曲線尾端 10% 斜率之間逐步回歸結(jié)果Table 2 Results of gradual regression among environmental factors, collected specimen quantity, original richness, richness estimates, richness residue, and gradient of the last 10% section of the species accumulated curve

蘭科植物豐富度和豐富度估計(jì)值最高的區(qū)域出現(xiàn)在云南省的西雙版納地區(qū)和三江并流地區(qū)，與云南省木本種子植物豐富度分布格局相一致[17]。在西雙版納等熱帶地區(qū)，蘭科植物多附生在熱帶雨林的樹干、樹枝或枯木上，根部吸收空氣中的水分，附生蘭科植物通常要求生境有著較高的溫度和濕度。在三江并流地區(qū)，造成蘭科植物豐富度較高的原因是由于種間隔離造成了物種的分化?，F(xiàn)存的蘭科植物都是由共同的祖先分化而來，蘭科植物形態(tài)和習(xí)性變異多樣,花部結(jié)構(gòu)高度特化,是進(jìn)化程度最高的類群之一[18-19]，蘭科植物的繁殖過程高度依賴蟲媒傳粉，因此地理隔離極易阻礙物種間的基因交流，促進(jìn)了種間分化。

標(biāo)本采集的完整性采用兩種方法進(jìn)行評估，本研究中兩種評估方法得出的結(jié)果具有相似性 (圖 1，D；圖1，E)。僅有少于 10% 的縣級行政單位被評估為采樣完全，表明未來野外調(diào)查的任務(wù)仍然十分艱巨。蘭科植物類群缺乏廣布種，對其生境依賴性較強(qiáng)，且散布能力較弱，上述原因都造成了蘭科植物稀有種數(shù)量較多，因此在野外調(diào)查的過程中遺漏率也較高，極易造成采樣不完全現(xiàn)象的出現(xiàn)。因此，針對專科專屬的普查十分必要。有限的分布范圍和較多的稀有種數(shù)量也增加了本類群植物的瀕危等級，對于蘭科植物的保護(hù)生物學(xué)研究有著重要意義。

氣溫的穩(wěn)定性 (等溫性和氣溫年較差) 與蘭科植物豐富度顯著相關(guān)，即蘭科植物種類最高的區(qū)域出現(xiàn)在溫度穩(wěn)定性較高的地區(qū)。Zhang 等 (2014) 分析了氣候變化對云南省木本植物分布格局的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)溫度的穩(wěn)定性是最重要的決定因子，當(dāng)氣溫發(fā)生波動(dòng)時(shí)，極易造成物種的本地滅絕。在亞馬孫和婆羅洲的熱帶雨林群落中也發(fā)現(xiàn)，溫度的穩(wěn)定性對于熱帶和亞熱帶地區(qū)生物多樣性空間格局的形成有著顯著影響[20-21]。由于蘭科植物類群分布的熱帶和亞熱帶地區(qū)溫度較高并且濕潤多雨，總能量輸入和總降雨量并不是其限制因子。蘭科植物通常是狹域分布[22]，在野外易形成極小種群，瀕危等級較高。上述因素造成了蘭科植物的分布通常依賴小生境 (微環(huán)境)，對外部環(huán)境的適應(yīng)能力較弱，當(dāng)氣溫發(fā)生波動(dòng)或者受到干擾時(shí)，蘭科植物種群較為敏感，在對蘭科植物進(jìn)行保護(hù)生物學(xué)實(shí)踐中應(yīng)綜合考慮上述因素的影響。