陳博，王莉，韋翡翡，趙文龍，朱田田，晉玲，2*

1.甘肅中醫(yī)藥大學(xué) 藥學(xué)院，甘肅 蘭州 730000；2.中(藏)藥資源研究所，甘肅 蘭州 730000

黨參為桔?？浦参稂h參Codonopsispilosula(Franch.)Nannf.、素花黨參C.pilosulaNannf. var.modesta(Nannf.) L.T.Shen和川黨參C.tangshenOliv.的干燥根，性平，味甘，無毒，具有補(bǔ)中益氣、和胃生津、祛痰止咳等功效，可用于治療脾虛食少便溏、四肢無力、心悸、氣短等[1]。隨著中醫(yī)藥事業(yè)的發(fā)展，黨參藥材市場需求量不斷增加，保證黨參藥材品質(zhì)亟待解決[2]。選擇適宜生長地區(qū)進(jìn)行人工栽培是保證黨參藥材品質(zhì)的有效途徑。

定西市地理位置優(yōu)越、氣候適宜，是甘肅乃至全國重要的中藥材種植、加工和倉儲的區(qū)域。其中黨參產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷史悠久，是我國優(yōu)質(zhì)黨參的主要產(chǎn)區(qū)之一，有“ 中國黨參之鄉(xiāng)”的美譽(yù)，定西生產(chǎn)的黨參占國內(nèi)市場的50% 左右。因此，選擇定西市黨參的適宜生長地區(qū)研究，更能保證黨參藥材質(zhì)量的安全有效。

Maxent模型用于預(yù)測生物物種潛在分布的研究已非常廣泛，其通過尋找最大熵 (即最接近均勻值) 來估計(jì)物種分布[3-5]。地理信息系統(tǒng)(GIS)用生態(tài)學(xué)原理并結(jié)合數(shù)據(jù)分析物種的潛在分布進(jìn)行預(yù)測并展示成果[6]。Maxent模型結(jié)合GIS空間分析技術(shù)在預(yù)測物種潛在分布中可以發(fā)揮更大優(yōu)勢[7-10]。本研究基于黨參分布信息及環(huán)境因子數(shù)據(jù)，采用Maxent模型預(yù)測黨參生態(tài)適宜分布區(qū)，并利用GIS技術(shù)將其表現(xiàn)出來，以期為黨參的人工栽培選地提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 黨參分布信息

通過自采，收集黨參的分布信息，共收集1373份黨參分布信息。儲存物種名、分布地區(qū)的經(jīng)緯度信息，并制成Maxent模型要求的.csv格式。

1.2 黨參生長分布預(yù)測

1.2.1生態(tài)因子數(shù)據(jù) 生態(tài)因子數(shù)據(jù)來源于“中藥資源空間信息網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫”，包含溫度、植被、降雨等類型，選取適應(yīng)黨參生長的所有生態(tài)因子數(shù)據(jù)。

1.2.2Maxent模型參數(shù)設(shè)置 將黨參采集信息轉(zhuǎn)換為.csv 格式，導(dǎo)入Maxent軟件，綜合55個生態(tài)因子。設(shè)置具體參數(shù)，隨機(jī)測試比例25%，最大迭代次數(shù)106，設(shè)置響應(yīng)面曲線為ROC 評價(jià)曲線和刀切法(jackknife) 檢驗(yàn)權(quán)重，其他參數(shù)為軟件默認(rèn)值[11]。

1.2.3模型預(yù)測評價(jià) 采用曲線下面積(AUC)值評價(jià)預(yù)測結(jié)果的精度，若AUC>0.9，則模型精密度良好。

1.2.4生態(tài)因子的篩選 導(dǎo)入1373份黨參的采集信息和55個生態(tài)因子，進(jìn)行迭代運(yùn)算。每次篩選出貢獻(xiàn)因子為0的生態(tài)因子，舍棄；繼續(xù)迭代，直至貢獻(xiàn)因子沒有0出現(xiàn)，得到對黨參生長有貢獻(xiàn)的所有因子。

1.3 中藥黨參在定西的生態(tài)適宜性區(qū)劃分析

將Maxent導(dǎo)出的結(jié)果轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)，導(dǎo)入GIS，進(jìn)行疊加和地圖制作，得到正態(tài)分布參數(shù)μ、δ，得到[0，μ-δ]為不適宜區(qū)，[μ-δ，μ]為次適宜區(qū)，[μ，1]為適宜區(qū)，通過GIS繪制黨參的生態(tài)適宜性區(qū)劃圖[12]。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型精確度評價(jià)

在Maxent模型運(yùn)算中是通過開啟刀切法來反映不同生態(tài)因子在影響黨參生長適宜度中所占的權(quán)重。以ROC曲線下面積為衡量準(zhǔn)確度指標(biāo)，范圍在0～1，模型判斷力越強(qiáng)，AUC數(shù)值越大。黨參ROC曲線訓(xùn)練數(shù)據(jù)集AUC= 0.965，測試數(shù)據(jù)集AUC=0.965，均大于0.9、小于1，表明Maxent模型對于預(yù)測黨參在定西市的潛在分布準(zhǔn)確度和可信度都很高[13-15]。得到的定西市黨參刀切結(jié)果見圖1，黨參訓(xùn)練集的ROC曲線圖見圖2。

圖1 定西市黨參刀切圖

圖2 黨參訓(xùn)練集的ROC曲線圖

2.2 主生態(tài)因子的選擇

篩選55個生態(tài)因子，其中15個對黨參生態(tài)適宜性有貢獻(xiàn)率，9個為影響黨參適宜性的主要生態(tài)因子，貢獻(xiàn)率總和為97.767 9%；主生態(tài)因子適宜值見表1。

表1 黨參主生態(tài)因子的貢獻(xiàn)率及適宜值

2.3 中藥黨參在定西市的生態(tài)適宜性區(qū)劃

臨洮中、東部，安定南部，渭源大部，隴西中、西部，漳縣大部，岷縣中部為黨參的適宜區(qū)；臨洮西部、安定大部、隴西東南部、漳縣東南邊緣、岷縣西部和東部為黨參次適宜區(qū)；安定區(qū)北部、臨洮西北部和東北部、通渭東南部、渭源南部、漳縣西北部、岷縣西南部和東南部的邊緣地帶為不適宜區(qū)。定西市黨參生態(tài)適宜區(qū)分布鎮(zhèn)，見表2。

3 結(jié)論

本研究收集了1373份黨參的分布信息，利用GIS 技術(shù)和Maxent 模型對黨參在定西市的生態(tài)適宜區(qū)進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果中AUC均大于0.9，表明預(yù)測結(jié)果和可信度準(zhǔn)確。

表2 黨參在定西市各縣生態(tài)適宜性分布區(qū)

綜合分析黨參的主生態(tài)因子，對黨參生長影響排序?yàn)楹０?41.077 8%)>4月份降水(22.558 7%)>植被類型(11.581 8%)>年平均溫度(8.812 5%)>最干季節(jié)均溫(4.590 3%)>最冷月最低溫(2.726 8%)>7月份降水(2.589 7%)>溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差(1.974 1%)>降雨量變異系數(shù)(1.856 2%)。結(jié)果可知，黨參喜1750～3400 m海拔高度，溫和涼爽天氣，與已知的黨參生境吻合，同時(shí)4月份是植物萌發(fā)的時(shí)期，7月份為結(jié)果的時(shí)期，較多降水量更有助于黨參生長。安定區(qū)北部、臨洮西北部和東北部、通渭東南部、渭源南部、漳縣西北部、岷縣西南部和東南部的邊緣地帶為黨參生長不適宜區(qū)，主要是因?yàn)樵摰貐^(qū)多為高山，溝壑較多，加上降雨量較少共同導(dǎo)致該地區(qū)不利于黨參生長，與已知地理考證相吻合。

本研究對定西市黨參生態(tài)適宜性進(jìn)行區(qū)劃，為黨參種植區(qū)域的選擇和資源的合理規(guī)劃提供參考和依據(jù)。