陳鳳新，蒙彥良，陳名清，張風(fēng)娟

(1.河北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河北 保定 071002；2.河北大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院， 河北 保定 071002)

外來入侵物種對生物多樣性和生態(tài)安全造成了嚴(yán)重的威脅[1]，目前已成為全球性環(huán)境變化問題之一[2].為了有效控制外來物種的入侵，了解并明確影響外來物種擴(kuò)散的途徑非常必要[3].基于對區(qū)域或全球數(shù)據(jù)庫的分析，許多研究認(rèn)為經(jīng)濟(jì)和貿(mào)易在形成全球外來物種豐富度模式方面起著重要作用[3-7]，通常經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的國家，其外來入侵生物數(shù)量越多、防治力度越大[8].國際貿(mào)易在外來入侵物種擴(kuò)散中扮演著重要的角色，貿(mào)易促進(jìn)了生物入侵的傳播和擴(kuò)散[7-10].自1800年以來北美洲、歐洲入侵物種數(shù)量隨著貿(mào)易的增加總體上呈逐漸增加的趨勢[9-12]，日益增長的貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)和對商品的需求使得路徑風(fēng)險(xiǎn)評估成為預(yù)防生物入侵的第一線.入侵模式在很大程度上受全球貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)控制，這些網(wǎng)絡(luò)將非本地物種的來源地連接起來，并通過多個(gè)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)加速這些物種的擴(kuò)散.Chapman[13]與Cardador等[14]利用貿(mào)易數(shù)據(jù)和生態(tài)模型對一種全球入侵物種的非本地歐洲種群的起源和分布進(jìn)行了預(yù)測，認(rèn)為貿(mào)易數(shù)據(jù)與繁殖體的起源和壓力密切相關(guān)，可以用貿(mào)易數(shù)據(jù)代替繁殖體起源來預(yù)測貿(mào)易介導(dǎo)的外來入侵物種的分布和數(shù)量.中國已經(jīng)成為世界上主要經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大國之一.然而，中國這方面的研究尚屬空白.

自改革開放以來，隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，外來生物入侵也給社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)安全帶來巨大風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn).根據(jù)統(tǒng)計(jì)，因外來生物入侵中國經(jīng)濟(jì)每年造成的損失高達(dá)2 000億元[15].人為干擾是造成外來生物入侵的主要影響因素[16]，劉春興[17]研究認(rèn)為導(dǎo)致長期以來相互隔絕的物種在世界范圍內(nèi)人為地再分布是因貿(mào)易與人員往來的全球化所導(dǎo)致.改革開放后，外來入侵動(dòng)物開始大量傳入，如20世紀(jì)70年代末傳入中國的美國白蛾(HyphantriacuneaDrury)與松突圓蚧(HemiberlesiapitysophilaTakagi)，80年代至90年代傳入中國的福壽螺(Pomaceacanaliculata)、松材線蟲(Bursaphelenchusxylophilus)、美洲斑潛蠅(Liriomyzasativae)和馬鈴薯甲蟲(Leptinotarsadecemlineata).進(jìn)入21世紀(jì)之后，外來有害動(dòng)物的入侵繼續(xù)呈快速增加的態(tài)勢，其中有11個(gè)無意引入的種被列入了中國外來入侵物種名單.由此可見，貿(mào)易活動(dòng)為外來物種入侵中國提供了便捷的途徑.此前對中國外來入侵動(dòng)物多側(cè)重其來源、入侵途徑、空間分布、入侵機(jī)制及防治等研究[18-20]，鮮有從經(jīng)濟(jì)角度去分析中國外來入侵動(dòng)物數(shù)量分布與進(jìn)出口貿(mào)易之間關(guān)系的相關(guān)研究.因此，本研究利用中國27省(區(qū))外來入侵動(dòng)物分布數(shù)據(jù)，對外來入侵動(dòng)物數(shù)量與進(jìn)出口總額之間進(jìn)行相關(guān)性分析，進(jìn)而對外來入侵動(dòng)物的增長趨勢進(jìn)行模型預(yù)測，以期為中國外來入侵動(dòng)物的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與管理防治工作提供一定的參考.

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

基于文獻(xiàn)資料統(tǒng)計(jì)[18-22]及必要的分類學(xué)考證，按照2002、2006、2009、2014和2018年這5個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)對入侵動(dòng)物名錄及空間分布信息進(jìn)行數(shù)據(jù)歸類整理，得到各省(區(qū))外來入侵動(dòng)物種類數(shù)量.經(jīng)進(jìn)一步的篩選整理與分析，分別建立了不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)各省(區(qū))的外來入侵動(dòng)物數(shù)據(jù)庫.收集整理的各省(區(qū))貿(mào)易進(jìn)出口總額數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計(jì)局(www.stats.gov.cn)和中國經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(#cnki.net).參照蒙彥良等[23]的統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)各時(shí)間節(jié)點(diǎn)的入侵動(dòng)物數(shù)量和進(jìn)出口總額.此外，該研究中不包括北京、重慶、天津和上海4個(gè)直轄市及中國香港、澳門和臺灣地區(qū)，因此本研究以河北、山東等27個(gè)省(區(qū))為研究對象，研究各省(區(qū))外來入侵動(dòng)物分布數(shù)量與進(jìn)出口總額之間的關(guān)系.

1.2 研究方法

1.2.1 貿(mào)易量與入侵動(dòng)物種類數(shù)量的相關(guān)性分析

基于SPSS 22.0軟件對各省(區(qū))至各時(shí)間節(jié)點(diǎn)的進(jìn)出口總額累積量與外來入侵動(dòng)物數(shù)量進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析.依據(jù)相關(guān)系數(shù)來確定二者的相關(guān)性.相關(guān)系數(shù)0.8～1.0為高度相關(guān)，0.5～0.8為中度相關(guān)，0.3～0.5為低度相關(guān)，小于0.3視為不存在相關(guān)性[24].P<0.05為顯著相關(guān)，P<0.01為極顯著相關(guān).

1.2.2 外來入侵動(dòng)物數(shù)量預(yù)測最優(yōu)模型篩選——曲線估計(jì)

使用SPSS軟件進(jìn)行曲線估計(jì)，其中各時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)出口總額累積量作為自變量x，外來入侵動(dòng)物數(shù)量作為因變量y，從11種模型(表1)中選出擬合度最佳的模型作為預(yù)測模型.

表1 曲線估計(jì)模型

β0、β1、β2、β3均為未知參量.

1.2.3 對未來各省(區(qū))外來入侵動(dòng)物數(shù)量增加的預(yù)測

1.2.3.1 各省(區(qū))進(jìn)出口總額的預(yù)測 為了便于數(shù)據(jù)分析，將進(jìn)出口總額進(jìn)行了對數(shù)化處理(式1)，將對數(shù)化后的2002-2018年的進(jìn)出口總額數(shù)據(jù)使用S型模型[25]經(jīng)迭代計(jì)算得到最優(yōu)參數(shù)，建立模型(式2)，最后還原對數(shù)化，得到所預(yù)測進(jìn)出口總額(式3).

Yt=lnXt(t=1，2，…，15)，

(1)

(2)

Xt=exp(Yt),

(3)

式中,Xt為t年的進(jìn)出口總額；Yt為對數(shù)化處理后的進(jìn)出口總額；β0、β1、β2均為未知參量；εt為隨機(jī)誤差項(xiàng).

1.2.3.2 各省(區(qū))外來入侵動(dòng)物數(shù)量的預(yù)測 將截至2021年進(jìn)出口總額的累積值代入曲線估計(jì)的最優(yōu)模型，得到2019、2020和2021年的入侵動(dòng)物的數(shù)量.

2 結(jié)果與分析

2.1 入侵動(dòng)物種類數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果

2002、2006、2009、2014和2018年中國入侵動(dòng)物種類分別為37、71、121、217和260種，即隨著時(shí)間的推移入侵種類的數(shù)量呈增加的趨勢，每2個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)間的增幅分別為34、50、96和43種.各省(區(qū))外來入侵動(dòng)物增長趨勢與中國入侵動(dòng)物的數(shù)量增加趨勢相似(圖1).以2009—2014年的增長幅度最為顯著，2009—2014年華南地區(qū)平均增長31種入侵動(dòng)物，種類多為谷蠹(Rhizoperthadominica)、小圓皮蠹(Anthrenusverbasci)等糧食有害性昆蟲；華北地區(qū)入侵動(dòng)物種類平均增長25種，主要是桃小食心蟲(Carposinanipponensis)、杏小食心蟲(Cydiaprunivora)等果樹危害性昆蟲；東北地區(qū)入侵動(dòng)物種類平均增長29種，主要為林業(yè)檢疫性害蟲，如青楊脊虎天牛(Xylotrechusrusticus)、楊干象(Cryptorhynchuslapathi)、舞毒蛾(Lymantriadispar)等；西北地區(qū)貿(mào)易不便，入侵形勢不重，平均增加入侵動(dòng)物種類18種，多為小麥孢囊線蟲(Heteroderaavenae)、康氏粉蚧(Pseudococcuscomstocki)、蘋果小吉丁蟲(Agrilusmali)等農(nóng)業(yè)有害生物.

圖1 各省(區(qū))入侵動(dòng)物種類數(shù)量統(tǒng)計(jì)Fig.1 Statistics on the number of invasive animal species in each province

由圖1也可以看出，外來入侵動(dòng)物的分布呈現(xiàn)東部和南部省(區(qū))高，而西部和北部省(區(qū))低的空間格局，即沿海地區(qū)外來入侵動(dòng)物最嚴(yán)重，華北和東北地區(qū)次之，而交通不便、經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)的西北地區(qū)最少.相比于其他邊疆地區(qū)，新疆、云南這兩地外來入侵動(dòng)物種類數(shù)量較多.

2.2 入侵途徑分布結(jié)果

圖2顯示的是2018年入侵動(dòng)物(260種)的不同入侵途徑所占的比例，其中61%的動(dòng)物是跟隨貿(mào)易無意侵入中國，如芒果果肉象(Sternochetusfrigidus)、芒果果實(shí)象(Sternochetusolivieri)、銀葉粉虱(Bemisiaargenti)等；35%的動(dòng)物是經(jīng)由貿(mào)易有意引入，如紅耳彩龜(Trachemysscriptaelegans)、食蚊魚(Gambusiaaffinis)、白鯽(Carassiuscuvieri)等.即260種外來入侵物種中96%是由貿(mào)易引入的，僅有少數(shù)動(dòng)物如銀合歡異木虱(Heteropsyllacubona)、歐鲇(Silurusglanis)和北美水貂(Neovisonvison)是以自然擴(kuò)散方式進(jìn)入中國.

圖2 中國外來入侵動(dòng)物的入侵途徑Fig.2 Invasion pathways of invasive animals in China

2.3 各省(區(qū))入侵動(dòng)物與進(jìn)出口總額累積量相關(guān)性分析結(jié)果

從表2可知，27個(gè)省(區(qū))皮爾森相關(guān)系數(shù)為0.908～0.990，各省(區(qū))進(jìn)出口額累積量與外來入侵動(dòng)物數(shù)量之間的相關(guān)性均達(dá)到顯著或極顯著水平.

表2 入侵動(dòng)物種類與貿(mào)易量的相關(guān)性檢驗(yàn)

2.4 最優(yōu)模型篩選結(jié)果

由表3和表4可知，曲線估計(jì)結(jié)果得到對數(shù)模型擬合效果最佳.對數(shù)模型中各省(區(qū))擬合度R2均在0.915以上，表明對數(shù)模型曲線能夠很好地反映進(jìn)出口額累積量與外來入侵動(dòng)物數(shù)量之間的關(guān)系.

Y=alnX+b，

(4)

式中,X為進(jìn)出口額累積量;Y為外來入侵動(dòng)物數(shù)量;a、b為未知參數(shù).

表3 最優(yōu)模型篩選

二次、三次曲線模型雖然對數(shù)據(jù)有較高的擬合度，但與實(shí)際發(fā)展規(guī)律不符，故排除.

表4 對數(shù)模型擬合結(jié)果

2.5 未來各省(區(qū))外來入侵動(dòng)物數(shù)量的增長預(yù)測

2.5.1 進(jìn)出口總額預(yù)測結(jié)果

將各省(區(qū))所對應(yīng)的參數(shù)值帶入公式(2)中對2019—2021年的進(jìn)出口額進(jìn)行預(yù)測，再經(jīng)公式(3)最終得到進(jìn)出口額的預(yù)測結(jié)果(表5).

表5 各省(區(qū))進(jìn)出口總額的擬合方程系數(shù)

2.5.2 入侵動(dòng)物種類數(shù)量預(yù)測結(jié)果

圖3為對數(shù)模型預(yù)測的截至2021年中國外來入侵動(dòng)物的各省(區(qū))分布.其中，西藏、青海、寧夏、山西和黑龍江5省(區(qū))的外來入侵動(dòng)物分布數(shù)量均小于等于50種；新疆、內(nèi)蒙古、吉林、甘肅、陜西和河南6省(區(qū))分布數(shù)量為50～70種；河北、四川、貴州、湖南、江西和安徽6省分布數(shù)量為70～90種；遼寧、江蘇、湖北和浙江4省分布數(shù)量為90～110種；山東、福建、云南、廣東和廣西5省(區(qū))分布數(shù)量大于110種.從經(jīng)濟(jì)角度來看，外來入侵動(dòng)物分布與各省(區(qū))經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的省(區(qū))外來入侵動(dòng)物分布多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對落后的省(區(qū))分布少.總體來看，外來入侵動(dòng)物空間分布呈現(xiàn)出自東向西、自南向北依次減少的趨勢.

圖3 至2021年入侵動(dòng)物種類數(shù)量預(yù)測Fig.3 Prediction of the number of invasive animal species to 2021

將外來入侵動(dòng)物的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了簡單分級(圖4).其中，預(yù)測增量大于15種的地區(qū)劃分為1級入侵，預(yù)測增量介于10～15種的地區(qū)劃分為2級入侵，預(yù)測增量介于5～10種的地區(qū)劃分為3級入侵，預(yù)測增量小于5種的地區(qū)歸為4級入侵.研究結(jié)果表明1級入侵主要分布于遼寧、陜西、湖北、湖南、貴州、云南、廣西和海南8省(區(qū))，2級入侵主要分布于河北、山東、河南、安徽、江西、福建和廣東7省，3級入侵主要分布于江蘇、浙江、吉林、四川、青海、寧夏和內(nèi)蒙古7省(區(qū))，4級入侵主要分布于黑龍江、山西、甘肅、西藏和新疆5省(區(qū))(圖3).

圖4 各省(區(qū))入侵動(dòng)物種類數(shù)量增量分析Fig.4 Increment of invasive animal species in each province(region)

3 討論

外來入侵動(dòng)物的分布格局與各地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度密切相關(guān).2018年福建、廣東、廣西、山東和云南等6省(區(qū))的入侵動(dòng)物種類在100種以上，而西藏、青海等省(區(qū))的入侵動(dòng)物種類不超過30種,其中廣東、福建、山東、廣西沿海4省(區(qū))與外國貿(mào)易往來頻繁、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，而且氣候溫暖濕潤，適合物種定居；云南西與緬甸、南與老撾和越南毗鄰，頻繁的貿(mào)易加速了外來入侵動(dòng)物的擴(kuò)散和傳播.而西藏、青海處于內(nèi)陸，交通不便，不利于外來種的傳播，同時(shí)惡劣環(huán)境也不利于物種生存.總體而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人員流動(dòng)大的省(區(qū))入侵動(dòng)物種類遠(yuǎn)大于與外界聯(lián)系不便且處于內(nèi)陸的省(區(qū)).

經(jīng)濟(jì)全球化使得國際、國內(nèi)貿(mào)易往來越來越頻繁，外來動(dòng)物成功入侵的概率也大大增加.在中國隨著時(shí)間的變化，貿(mào)易量增加的同時(shí)外來入侵動(dòng)物種類也在增加，其中2009—2014年外來入侵動(dòng)物的增長幅度最為顯著，山東、遼寧、浙江、廣東的外來動(dòng)物增長幅度均超過40種.新增的物種有高雅海神蛤(Panopeaabtupta)、小圓皮蠹(Anthrenusverbasci)、煙草甲(Lasiodermaserricorne)、赤足郭公蟲(Necrobiarufipes)、谷蠹(Rhizoperthadominica)等.以各省(區(qū))2014年共同新增的物種——谷蠹(Rhizoperthadominica)為例，谷蠹起源于熱帶，喜高溫高濕環(huán)境，可在倉內(nèi)和倉外環(huán)境中發(fā)生.由于糧食具有很高的流通性，蟲害糧食隨之被調(diào)運(yùn)，谷蠹自南向北擴(kuò)散，目前谷蠹已入侵省份有遼寧、山西、山東、河南、湖北、湖南、浙江、福建、廣東、云南、海南等.小楹白蟻 (Incisitermesminor)源自美國西南部和墨西哥北部，是一種重要的入侵生物，對胡桃木、柑橘、薔薇、桉樹、柳樹、楊樹等經(jīng)濟(jì)林木產(chǎn)生極大危害.小楹白蟻?zhàn)钤缡怯删用駨膰鈹y帶木箱，經(jīng)中國香港傳入內(nèi)地后逐步擴(kuò)散.與之類似，橘小實(shí)蠅(Bactroceradorsalis)起源于中國臺灣地區(qū)和日本琉球群島，成功入侵中國大陸后，擴(kuò)散到南方各省(市)[26]，呈現(xiàn)從南向北、從沿海向內(nèi)地?cái)U(kuò)張的特征[27].

在不同的時(shí)間或空間尺度上繁殖壓力是影響外來入侵動(dòng)物分布的重要因素[28-31]，但是繁殖體的數(shù)量是很難準(zhǔn)確獲得的，甚至是不可能估計(jì)的.研究發(fā)現(xiàn)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)可以大尺度上影響外來入侵生物的分布[17]，世界各國間的貿(mào)易量與入侵生物數(shù)量密切相關(guān)[32-34].Gallardo[35-36]研究了刻意引種鳥類的繁殖體的數(shù)量和國際貿(mào)易的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)較人口密度或人類影響指數(shù)等指標(biāo)而言，用貿(mào)易量代替繁殖體數(shù)量來預(yù)測外來入侵動(dòng)物的分布更具有說服力.此外，不同國家、不同地區(qū)外來入侵物種的種類、數(shù)量及入侵途徑存在差異，所以，各國、各地區(qū)應(yīng)尋找合適的模型來預(yù)測貿(mào)易量與外來入侵物種數(shù)量間的關(guān)系.本研究表明對數(shù)模型能夠很好地?cái)M合進(jìn)出口額累積量與外來入侵動(dòng)物數(shù)量之間的相關(guān)性.中國外來動(dòng)物入侵的重災(zāi)區(qū)仍為南方及沿海地區(qū)，其外來入侵動(dòng)物預(yù)測總量仍是最多的區(qū)域.與2018年相比，2021年各省(區(qū))入侵動(dòng)物種類數(shù)目將均有所增加，入侵動(dòng)物種類數(shù)目超過100種的省(區(qū))除上文提到的6個(gè)省(區(qū))以外，新增了沿海省份遼寧和海南.此外，對比2018年的入侵動(dòng)物種類數(shù)量，廣西在未來4年中入侵動(dòng)物種類數(shù)量增幅最大，其次是貴州、湖北、湖南、云南等省份.該結(jié)果表明中國中部省(區(qū))在未來將面臨極大的外來動(dòng)物入侵風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，入侵區(qū)域由南方及沿海地區(qū)向中部地區(qū)蔓延，入侵面積及頻率都進(jìn)一步增大，中部地區(qū)將成為新的入侵熱點(diǎn).特別是在“一帶一路”等國家重大戰(zhàn)略實(shí)施過程中，中國與世界各地的貿(mào)易往來愈發(fā)密集，極大地助力中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，中國內(nèi)陸受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與自然條件制約的地區(qū)在未來遭受的外來動(dòng)物入侵壓力將持續(xù)升高.綜上可知，貿(mào)易活動(dòng)是影響外來動(dòng)物入侵和擴(kuò)散的重要因素，所以應(yīng)該加強(qiáng)國際貿(mào)易過程中的檢驗(yàn)檢疫力度與引種監(jiān)管，建立健全外來生物入侵風(fēng)險(xiǎn)評估預(yù)警體系，并需全面監(jiān)測追蹤已入侵物種，建立其快速的防控體系，從而保護(hù)中國生態(tài)環(huán)境安全.