李英杰,德永軍,劉宇欣,張國(guó)盛
(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 林學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010019)
文冠果(XanthocerassorbifoliumBunge),為無(wú)患子科(Sapindaceae)文冠果屬(Xanthoceras)落葉灌木或小喬木[1],具有耐寒、耐旱、耐瘠薄、不耐澇、適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)[2]。廣泛分布于內(nèi)蒙古、陜西、山西、甘肅、寧夏等干旱、半干旱地區(qū)的丘陵、溝谷與荒坡,具有防風(fēng)固沙、涵養(yǎng)水源、凈化空氣等生態(tài)防護(hù)功能。同時(shí),作為國(guó)家中長(zhǎng)期重點(diǎn)發(fā)展的生物質(zhì)能源樹(shù)種之一[3],具有較好的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。文冠果用途廣泛,被稱為北方寶樹(shù),不但具有良好的觀賞價(jià)值,而且其枝、葉、花、果既可用于生產(chǎn)食物油、工業(yè)油,又可加工用于中醫(yī)藥保健品,是具有較高開(kāi)發(fā)潛質(zhì)的優(yōu)良樹(shù)種。
近些年,隨著生態(tài)文明、精準(zhǔn)扶貧的大力推進(jìn),越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注物種資源開(kāi)發(fā)、利用以及種植規(guī)劃,因此關(guān)于物種資源潛在分布與預(yù)測(cè)方面的研究便成為更多學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。MaxEnt模型工作原理是基于物種已知分布區(qū)信息與生態(tài)環(huán)境因子變量,確定其占有的生態(tài)位,由此預(yù)測(cè)物種的潛在地理分布模型[4-8]。最大熵模型MaxEnt[4-8],因其較Climax、Garp、Bioclim、Domain等生態(tài)位模型更具穩(wěn)定性[4,6],預(yù)測(cè)效果更具真實(shí)性,被認(rèn)為是預(yù)測(cè)物種潛在分布應(yīng)用最廣、最常用的軟件。同時(shí),結(jié)合Arcgis地理信息系統(tǒng)[5-6]校準(zhǔn)、重分類、建模與顯示功能,析出物種生態(tài)適宜性區(qū)劃圖,可使物種潛在地理分布更具準(zhǔn)確化、直觀化與具體化。
以往學(xué)者對(duì)文冠果的研究大多關(guān)注其生物學(xué)特性、繁殖與栽培技術(shù)、化學(xué)成分以及應(yīng)用價(jià)值等方面,自2010年以來(lái),不少學(xué)者開(kāi)始關(guān)注文冠果生態(tài)適宜性區(qū)劃方面的研究。如韓蓓蓓等[9]、張東旭等[10]以歐氏距離方法分別探討陜西省、山西省文冠果生態(tài)適宜性區(qū)劃;如朱仁斌[11]、代光輝[12]、謝彩香等[13]、賀曉慧等[14]、張殷波等[15]以不同視角、不同形式借助MaxEnt模型研究文冠果在全國(guó)范圍的適宜生境與區(qū)劃情況。內(nèi)蒙古自治區(qū)作為文冠果的原生地,人工栽培文冠果已有千年歷史,伴隨著國(guó)家對(duì)特色產(chǎn)業(yè)、朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)以及脫貧攻堅(jiān)的重視與大力支持,推廣文冠果生態(tài)種植,具有很好的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)以及生態(tài)效益,故針對(duì)文冠果適宜性區(qū)劃方面的研究具有重要意義。本文基于內(nèi)蒙古林業(yè)部門所提供的文冠果分布資料與實(shí)地調(diào)研資料,借助國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)數(shù)字平臺(tái)數(shù)據(jù),以MaxEnt模型與Arcgis軟件為手段,探討文冠果與氣候、地形等生態(tài)因子的關(guān)系,定量析出內(nèi)蒙古地區(qū)文冠果生態(tài)適宜性區(qū)劃圖,為文冠果生態(tài)種植基地選取與科學(xué)規(guī)劃布局提供有力的理論依據(jù)。
內(nèi)蒙古自治區(qū)(簡(jiǎn)稱:內(nèi)蒙古),地處中國(guó)北部邊疆,位于97°12′~126°04′E,37°24′~53°23′N,東西直線距離2 400 km左右,南北直線距離1 700 km左右,全區(qū)總面積118.30×104km2,共有12個(gè)地級(jí)行政區(qū),103個(gè)縣級(jí)行政區(qū)。全區(qū)平均海拔>1 000 m,有高原、山地、平原等地形。氣候以溫帶大陸性氣候?yàn)橹?,年降水量少且分布不均勻,主要集中?、7、8月,大風(fēng)天氣居多,寒暑變化強(qiáng)烈,夏季氣溫炎熱而短暫,冬季多寒潮天氣,氣溫寒冷而時(shí)間漫長(zhǎng)。
根據(jù)中國(guó)數(shù)字標(biāo)本館(CVH,http://www.cvh.org.cn/)、內(nèi)蒙古各林業(yè)部門資料以及實(shí)地調(diào)研資料,共獲取129個(gè)文冠果的分布點(diǎn),剔除分布點(diǎn)重復(fù)、鄰近與無(wú)地理信息的數(shù)據(jù),然后利用Arcgis軟件對(duì)分布點(diǎn)進(jìn)行地理坐標(biāo)校核、轉(zhuǎn)化與篩選,最終確定79個(gè)分布點(diǎn)。
研究區(qū)域氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于Worldclim官網(wǎng)的全球范圍數(shù)據(jù),包括1—12月平均降水量與1—12月平均溫度計(jì)24個(gè)氣溫降水因子變量、19個(gè)生物氣候因子變量;地形因子來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心,包括高程、坡度、坡向3個(gè)變量,分辨率為 30″的高程數(shù)據(jù),坡度、坡向數(shù)據(jù)利用Arcgis軟件由高程數(shù)據(jù)分析得出;海拔數(shù)據(jù)來(lái)源于Worldclim官網(wǎng)的全球海拔數(shù)據(jù)。共計(jì)47個(gè)生態(tài)因子(表1)。
表1 生態(tài)因子數(shù)據(jù)表Tab.1 Table of ecological factors
1.4.1 生態(tài)因子數(shù)據(jù)預(yù)處理
利用Arcgis軟件從Worldclim數(shù)據(jù)庫(kù)中模擬提取內(nèi)蒙古地區(qū)數(shù)據(jù)網(wǎng)格圖層,將地形數(shù)據(jù)以模擬提取出來(lái)的氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行重采樣,確保氣象與地形數(shù)據(jù)屬同空間參數(shù)且均能在MaxEnt軟件中運(yùn)算,將數(shù)據(jù)生成為“.asc”格式。文冠果分布點(diǎn)數(shù)據(jù)生成為“.csv”格式。
1.4.2 模型模擬法
將預(yù)處理“.asc”格式的氣象數(shù)據(jù)與“.csv”格式的文冠果數(shù)據(jù)導(dǎo)入MaxEnt軟件中,設(shè)置模型相關(guān)運(yùn)行參數(shù),利用Arcgis軟件中的Sample Point工具隨機(jī)選取75%的分布點(diǎn)為訓(xùn)練集[8],用于構(gòu)建模型;余下的25%分布點(diǎn)為訓(xùn)練集,用于檢驗(yàn)與評(píng)估模型的準(zhǔn)確度,模型重復(fù)次數(shù)(replicates)設(shè)置為10次,其余參數(shù)為默認(rèn)值,輸出圖層格式為ASCII柵格式,適宜性指數(shù)范圍為0~1。在10次重復(fù)中,選擇模擬精度最高的運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行分布預(yù)測(cè),進(jìn)而用Arcgis進(jìn)行直觀模擬。
1.4.3 主要生態(tài)因子相關(guān)性分析
采用Pearson方法中的雙變量相關(guān)分析法[16-17],以消除變量之間相關(guān)性所帶來(lái)的影響。在線性相關(guān)性分析中,相關(guān)系數(shù)是描述線性關(guān)系程度和方向的量,一般用r表示,│r│≥0.8表示高度相關(guān);0.5≤│r│<0.8表示中度相關(guān);0.3≤│r│<0.5表示低度相關(guān);│r│<0.3表示關(guān)系極弱。當(dāng)2項(xiàng)生態(tài)因子的│r│≥0.8時(shí),剔除貢獻(xiàn)率較小[5]的生態(tài)因子,將最終篩選保留的生態(tài)因子再次導(dǎo)入模型,進(jìn)而得到分布預(yù)測(cè)結(jié)果。
1.4.4 區(qū)劃結(jié)果可信度與準(zhǔn)確度分析
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線是目前認(rèn)可度較高的物種潛在分布預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)[5]。AUC(Area Under Curve)值是ROC曲線下的面積值[5],在物種分布預(yù)測(cè)中作為評(píng)價(jià)模型的擬合程度的指標(biāo),AUC值越高說(shuō)明預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確,結(jié)果越可靠。AUC值結(jié)果在0.9~1之間為最好,0.8~0.9之間為較好,0.7~0.8之間為一般,0.6~0.7 之間為較差,0.6~0.5之間為失敗。
1.4.5 生態(tài)適宜性區(qū)劃
將MaxEnt模擬計(jì)算的分布預(yù)測(cè)結(jié)果導(dǎo)入Arcgis中進(jìn)行疊加運(yùn)算,繪制出基于主導(dǎo)因子的文冠果生態(tài)適宜性區(qū)劃圖,基于生態(tài)相似度理念,利用Arcgis的重分類功能進(jìn)行人工分級(jí),共劃分高適宜區(qū)(≥50%)、中適宜區(qū)(30%~50%)、低適宜區(qū)(10%~30%)與非適宜區(qū)(≤10%)4個(gè)等級(jí),并制作成生態(tài)適宜性區(qū)劃圖導(dǎo)出。
將47個(gè)生態(tài)因子導(dǎo)入MaxEnt軟件進(jìn)行10次運(yùn)算,獲取28個(gè)貢獻(xiàn)率>0的生態(tài)因子,并運(yùn)用Pearson方法進(jìn)行相關(guān)性分析[16-17],消除因相關(guān)性對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果所帶來(lái)的影響,最終獲得14個(gè)生態(tài)因子(表2)。將篩選所得生態(tài)因子導(dǎo)入MaxEnt軟件中二次運(yùn)算,生成各生態(tài)因子的貢獻(xiàn)率。計(jì)算結(jié)果表明2月平均溫度的貢獻(xiàn)率最大為45%,且2月平均溫度、5月平均降水量、最潮濕月份降雨量、3月平均降水量、9月平均降水量、平均日較差、坡度與坡向8個(gè)生態(tài)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率98.50%,足以表明文冠果的種植環(huán)境特征,將其確定為文冠果生境適宜度的主導(dǎo)生態(tài)因子。
表2 14個(gè)生態(tài)因子貢獻(xiàn)率Tab.2 Contribution rate of 14 ecological factors
通過(guò)MaxEnt軟件分析,ROC曲線測(cè)試集的AUC值為0.933、訓(xùn)練集的AUC值為0.912(圖1),均在0.9以上,說(shuō)明模型模擬預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確,效果很好,用MaxEnt模擬計(jì)算的文冠果生態(tài)適宜性區(qū)劃圖的可信度與準(zhǔn)確度較高。
圖1 適宜性區(qū)劃結(jié)果的ROC曲線預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)Fig.1 ROC curve prediction and evaluation of suitability region
生態(tài)因子響應(yīng)曲線可判斷文冠果的存在概率與生態(tài)因子之間的關(guān)系,以存在概率≥0.5為適宜范圍,確定適宜文冠果分布的單因子范圍值;以存在概率達(dá)到峰值確定為生態(tài)因子的最適值(圖2),從這些曲線圖中可獲取文冠果適宜區(qū)的生態(tài)特征(表3)。
表3 主要生態(tài)因子適宜范圍Tab.3 Suitable value range for main ecological factors
圖2 主要生態(tài)因子響應(yīng)曲線Fig.2 Response curves of main ecological factors
將MaxEnt模型中文冠果在內(nèi)蒙古分布的預(yù)測(cè)結(jié)果導(dǎo)入Arcgis中,適宜性綜合評(píng)價(jià)等級(jí)按照重分類中的自然間斷點(diǎn)分級(jí)法(Jenks)進(jìn)行適宜區(qū)劃分(圖3)。分布結(jié)果顯示適宜區(qū)面積為36.024×104km2,其中高適宜區(qū)面積為8.807×104km2,約占內(nèi)蒙古土地總面積的7.444%;中適宜區(qū)面積為13.022×104km2,約占內(nèi)蒙古土地總面積的11.008%;低適宜區(qū)的面積為14.195×104km2,約占內(nèi)蒙古土地總面積的11.999%。非適宜區(qū)的面積為82.276×104km2,約占內(nèi)蒙古土地總面積的69.549%(表4)。
表4 適宜區(qū)面積及占比Tab.4 Area and proportion of suitable areas
圖3 內(nèi)蒙古地區(qū)文冠果的生態(tài)適宜性區(qū)劃Fig.3 Ecology suitability areas of X.sorbifolium Bung in Inner Mongolia
(1)適宜區(qū)主要分布于扎魯特旗、鄂托克旗、阿魯科爾沁旗、翁牛特旗、鄂托克前旗、烏審旗、扎賚特旗、科爾沁右翼中旗、科爾沁左翼后旗、科爾沁右翼前旗(中部、東部)、科爾沁左翼中旗、準(zhǔn)格爾旗、巴林右旗、敖漢旗、奈曼旗、達(dá)拉特旗、正藍(lán)旗、杭錦旗(東南部)、克什克騰旗(東部、中局部)、烏拉特前旗、正鑲白旗、阿拉善左旗(東局部)、扎蘭屯市(東南部)、松山區(qū)、巴林左旗、伊金霍洛旗、鑲黃旗、固陽(yáng)縣、突泉縣、蘇尼特右旗(東南局部)、開(kāi)魯縣、庫(kù)倫旗、達(dá)爾罕茂明安聯(lián)和旗(南局部)、商都縣、寧城縣、蘇尼特左旗(南部)、烏拉特中旗(東南角)、武川縣、察哈爾右翼中旗、科爾沁區(qū)、多倫縣、林西縣、察哈爾右翼后旗、興和縣、涼城縣、和林格爾縣、太仆寺旗、喀喇沁旗、卓資縣、土默特左旗、察哈爾右翼前旗、清水河縣、化德縣、土默特右旗、阿榮旗(南局部)、四子王旗(局部)、東勝區(qū)、托克托縣、豐鎮(zhèn)市、賽罕區(qū)、九原區(qū)、烏蘭浩特、元寶山區(qū)、石拐區(qū)、新城區(qū)、海南區(qū)、紅山區(qū)、東河區(qū)、五原縣(局部)、海勃灣區(qū)、青山區(qū)、昆都侖區(qū)、回民區(qū)、玉泉區(qū)、烏達(dá)區(qū)、白云鄂博礦區(qū)(南部)、集寧區(qū)等地。此外,還有阿巴嘎旗、烏拉特后旗、莫力達(dá)瓦達(dá)爾罕族自治旗、錫林浩特市、東烏珠穆沁旗等地有零星分布。
(2)非適宜區(qū)主要分布于額濟(jì)納旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗、鄂倫春自治旗、東烏珠穆沁旗、額爾古納市、牙克石市、蘇尼特左旗、阿巴嘎旗、新巴爾虎右旗、根河市、烏拉特后旗、西烏珠穆沁旗、新巴爾虎左旗、四子王旗、蘇尼特右旗、鄂溫克族自治旗、陳巴爾虎旗、烏拉特中旗、錫林浩特市、達(dá)爾罕茂明安聯(lián)合旗、扎蘭屯市、克什克騰旗(南部、北部)、莫力達(dá)瓦達(dá)翰爾族自治旗、杭錦旗(中西部)、阿榮旗、科爾沁右翼前旗(西部、北部)、阿爾山市、鄂托克旗(西北部)、磴口縣、扎魯特旗(西北部)、科爾沁右翼中旗(西北部)、正藍(lán)旗(東北角)、臨河區(qū)、五原縣、阿魯科爾沁旗(西北部)、杭錦后旗、海拉爾、巴林左旗(北邊界)、巴林右旗(北局部)、烏拉特前旗(局部)、扎賚特旗(西局部)、武川縣(北邊界局部)、霍林郭勒市、滿洲里市、突泉縣、庫(kù)倫旗等地。此外,察哈爾右翼中旗、科爾沁左翼后旗、林西縣、突泉縣、庫(kù)倫旗等地有零星分布。
內(nèi)蒙古地域遼闊,相對(duì)人口并不密集,全區(qū)地貌較為復(fù)雜,有高原與平原、山地與丘陵,亦有沙漠與河流等多種形態(tài),如若按照傳統(tǒng)的方法調(diào)查文冠果的資源分布情況,雖獲得更為準(zhǔn)確可靠的結(jié)論,但所耗人力、物力、財(cái)力與時(shí)間成本太高,實(shí)施與開(kāi)展會(huì)存在巨大困難。本研究在借鑒前人MaxEnt模型預(yù)測(cè)物種分布的方法基礎(chǔ)之上,融入Arcgis手段,將截取的地圖與文冠果分布點(diǎn)數(shù)據(jù)先進(jìn)行空間校準(zhǔn)再預(yù)測(cè),提高預(yù)測(cè)結(jié)果精確度[18]的同時(shí),最大限度地提高了效率成本。研究所得結(jié)論與實(shí)際分布高度吻合,說(shuō)明研究所選生態(tài)因子變量合理、研究方法可行,結(jié)論具有科學(xué)性、可靠性與實(shí)用性。
3.1.1 影響文冠果區(qū)劃的主要生態(tài)因子
氣候作為影響植物生長(zhǎng)發(fā)育[19]、植物品質(zhì)特征[15]與地理分布格局的主要影響因素,是生態(tài)位模型評(píng)估植物生長(zhǎng)與分布的重要變量。如張殷波等[15]選取19個(gè)生物氣候生態(tài)因子,借助MaxEnt模型預(yù)測(cè)文冠果適宜生境,確定年均溫、等溫性、年均溫變化、年均降水量與降水量變異為影響文冠果分布的主要5個(gè)生態(tài)因子,與謝彩香等[13]的研究結(jié)果高度吻合,說(shuō)明限制文冠果分布的主要生態(tài)因子是溫度與降水[7,20]。本研究在沿用19個(gè)生物氣候因子變量的基礎(chǔ)之上,將年均降水量與年均溫2個(gè)具有直接影響的生態(tài)因子細(xì)分為1—12月平均降水與1—12月平均溫,合計(jì)24個(gè)生態(tài)因子變量,由全年數(shù)值量化為月平均數(shù)值,較前人對(duì)生態(tài)因子變量的選取更為具體與全面;與此同時(shí),本研究兼顧考慮了高程、坡度、坡向、海拔等非氣象類因子,從而使預(yù)測(cè)結(jié)果更具客觀性與科學(xué)性。研究確定了2月平均溫度、5月平均降水量、最潮濕月份降雨量、9月平均降水量、3月平均降水量、坡度、平均日較差與坡向8個(gè)主要生態(tài)因子及其適用范圍,此研究結(jié)果與文冠果實(shí)際生長(zhǎng)習(xí)性與生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律相一致。文冠果具有不耐水澇與喜光性[11],所以最潮濕月份降雨量、坡度與坡向以及平均日較差作為影響文冠果分布的主導(dǎo)生態(tài)因子與其怕澇、喜光的生長(zhǎng)習(xí)性相符合。內(nèi)蒙古的2月份易出現(xiàn)極端天氣,而此時(shí)正值樹(shù)體內(nèi)部由休眠期向生長(zhǎng)期過(guò)渡,抗寒能力降低,氣溫過(guò)低會(huì)嚴(yán)重影響文冠果的生長(zhǎng)發(fā)育,故2月平均溫度對(duì)文冠果適宜性區(qū)劃的貢獻(xiàn)率最大。最適宜坡度為47°與最適宜坡向30°的研究結(jié)果與其多分布于丘陵溝壑區(qū)[15],可在陽(yáng)坡崖畔、半陽(yáng)坡與半陰坡陡坡[14,21]生境下生存的特點(diǎn),具有較強(qiáng)的適應(yīng)性與抗性相吻合。同時(shí),最潮月份降雨量、9月平均降水、3月平均降水及其適用范圍與謝彩香等[13]利用19個(gè)環(huán)境因子對(duì)全國(guó)文冠果生態(tài)適宜性區(qū)劃分析中的最潮濕月份降雨量(11~ 219 mm)、最干月份降水量(0 ~ 29 mm)有一定吻合;與賀曉慧等[14]年降水量為 (350~600 mm)、最干季降水量(10~20 mm)也極為相似。
3.1.2 文冠果生態(tài)適宜性區(qū)劃
很多學(xué)者研究分析與證明,在物種分布點(diǎn)數(shù)據(jù)不全的情況下,MaxEnt模型仍能獲得較為滿意的預(yù)測(cè)結(jié)果,也因此被廣泛應(yīng)用于物種適宜區(qū)預(yù)測(cè)[22]。本研究以MaxEnt模型結(jié)合Arcgis技術(shù),基于79個(gè)分布點(diǎn)數(shù)據(jù)與47個(gè)生態(tài)因子變量,對(duì)內(nèi)蒙古地區(qū)文冠果的潛在地理分布進(jìn)行預(yù)測(cè)與等級(jí)劃分。區(qū)劃結(jié)果表明,文冠果的潛在分布區(qū)主要位于內(nèi)蒙古的東中西部以南,比較文冠果分布點(diǎn)與生態(tài)適宜性區(qū)劃圖(圖3)可知,實(shí)際分布點(diǎn)均位于潛在分布區(qū)內(nèi),說(shuō)明預(yù)測(cè)的生態(tài)適宜性區(qū)劃與文冠果實(shí)際分布情況高度吻合。高適宜區(qū)主要集中分布在鄂爾多斯、赤峰等地區(qū),這與鄂爾多斯鄂托克前旗建有家系最全的文冠果良種繁育基地、赤峰市巴林左旗有天然文冠果次生林以及翁牛特旗有人工文冠果采種基地等實(shí)際分布情況相符;非適宜區(qū)主要分布在阿拉善盟、呼倫貝爾市、錫林郭勒盟等地區(qū),這是因?yàn)榘⒗泼说慕邓可偾夷暾舭l(fā)量大,很難滿足文冠果各階段生長(zhǎng)發(fā)育所需水分而不宜生存;呼倫貝爾市和錫林郭勒盟的氣溫偏低,且極端氣溫低于文冠果安全越冬的-41.4 ℃,常受凍害而較難生存。文冠果適宜區(qū)面積為36.024×104km2,其中高適宜區(qū)面積為8.807×104km2,約占內(nèi)蒙古土地總面積的7.444%;中適宜區(qū)面積為13.022×104km2,約占內(nèi)蒙古土地總面積的11.008%;低適宜區(qū)的面積為14.195×104km2,約占內(nèi)蒙古土地總面積的11.999%。非適宜區(qū)的面積為82.276×104km2,約占內(nèi)蒙古土地總面積的69.549%。這一結(jié)果與朱仁斌[11]的研究結(jié)果有所不同,朱仁斌在17個(gè)省區(qū)的155個(gè)分布點(diǎn)數(shù)據(jù)與20個(gè)生態(tài)因子變量的基礎(chǔ)上,分析全國(guó)潛在分布區(qū)時(shí)得出內(nèi)蒙古地區(qū)文冠果潛在分布位于內(nèi)蒙西南部,高適宜區(qū)19.10×104km2與中適宜區(qū)15.60×104km2遠(yuǎn)高于本研究所得數(shù)據(jù)。出現(xiàn)這一偏差的主要原因在于生態(tài)因子變量選取的不同,本研究更側(cè)重每個(gè)月份平均溫度、平均降水量以及地形對(duì)文冠果分布的影響,從而縮小了適宜區(qū)范圍。與代光輝[12]的內(nèi)蒙古東部和南部、謝彩琴等[13]的內(nèi)蒙古中南部的適宜區(qū)分布范圍相比有所擴(kuò)大,是因?yàn)榉植键c(diǎn)采集范圍與數(shù)量導(dǎo)致,本研究的分布點(diǎn)主要來(lái)源于林業(yè)部門數(shù)據(jù)采集以及調(diào)查基礎(chǔ)之上,以中國(guó)數(shù)字標(biāo)本館數(shù)據(jù)為輔,所以樣本采集更充分。一般而言,物種樣本的分布點(diǎn)數(shù)量越多、覆蓋區(qū)域越廣[23-24],反映物種與環(huán)境之間的關(guān)系越真實(shí),MaxEnt模型預(yù)測(cè)的精度也就越高[22,24],所得結(jié)果亦越具穩(wěn)定性與可靠性。
本研究從生物氣候、氣溫降水與地形因子中篩選8個(gè)主導(dǎo)生態(tài)因子作為文冠果的區(qū)劃指標(biāo),如若考慮土壤因子的影響,文冠果適宜性區(qū)劃面積可能會(huì)有一定程度的縮小,預(yù)測(cè)結(jié)果可能會(huì)更精確。土壤作為影響植物分布的重要因子未作考慮,一方面由于土壤因子從土壤質(zhì)地、理化性質(zhì)、結(jié)構(gòu)、生物特征、土壤肥力等方面對(duì)植物生長(zhǎng)發(fā)育產(chǎn)生影響,加之人為干擾、水文條件、溫度等環(huán)境因素與之相互影響、相互制約,關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜、不確定的影響因素諸多。另一方面由于文冠果對(duì)土壤的適應(yīng)性強(qiáng),具有很強(qiáng)的耐瘠薄、耐鹽堿能力,在退耕地、農(nóng)耕地、撂荒地、草沙地、黃土地與黏土地[21],乃至丘陵、溝壑邊緣、山坡、多石山區(qū)等均能生長(zhǎng)[15],僅在排水不佳的低洼地、重度鹽堿地以及未固定的沙地不適宜生長(zhǎng)[21],故構(gòu)建區(qū)劃指標(biāo)時(shí)可不予以考慮,而在適宜性區(qū)劃預(yù)測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)之上,本著因地制宜的原則,進(jìn)行實(shí)地引種或栽培實(shí)驗(yàn)時(shí),對(duì)研究結(jié)果予以進(jìn)一步地驗(yàn)證。
利用MaxEnt與Arcgis針對(duì)內(nèi)蒙古地區(qū)文冠果的生態(tài)適宜性區(qū)劃建模,較全國(guó)視角下研究文冠果分布情況,在適宜范圍上更具體化與精準(zhǔn)化。研究結(jié)果顯示AUC值均在0.9以上,表明預(yù)測(cè)結(jié)果極好。研究結(jié)果對(duì)內(nèi)蒙古地區(qū)文冠果生態(tài)種植基地選取與科學(xué)規(guī)劃布局具有很好的參考價(jià)值與實(shí)踐指導(dǎo)意義。所得結(jié)論如下。
(1)對(duì)47個(gè)氣候因子變量進(jìn)行相關(guān)性分析,最終確定2月平均溫度(-11.2℃~-7.4℃)、5月平均降水量(21~34 mm)、最潮濕月份降雨量(83~128 mm)、9月平均降水量(35~47 mm)、3月平均降水量(6.8~12 mm)、坡度(U<2°或U≥11°)、平均日較差(≤13 ℃)、與坡向(20°~175°)8個(gè)主要生態(tài)因子以及其適宜范圍。
(2)分布結(jié)果顯示適宜區(qū)面積為36.024×104km2,主要分布:鄂爾多斯市中東部和南部大部分地區(qū)、巴彥淖爾市東南部、包頭市中南部、呼和浩特市、烏蘭察布市中南部、錫林郭勒盟西南部、赤峰市、通遼市、興安盟中東部和東南部。其中鄂爾多斯市的高適宜分布面積最大,為2.133×104km2,約占鄂爾多斯市總面積的24.519%。非適宜區(qū)的面積為82.276×104km2,約占內(nèi)蒙古土地總面積的69.549%。主要分布在阿拉善盟、呼倫貝爾市、巴彥淖爾市絕大部分地區(qū)、鄂爾多斯市的西北部、包頭市中北部、烏蘭察布市中北部、錫林郭勒盟絕大部分地區(qū)、興安盟中西部和北部。其中阿拉善盟的非適宜區(qū)的分布面積最大,為25.797×104km2,約占阿拉善盟總面積的97.237%。