徐曉麗，楊青山，章鵬飛，后艷琴，李莉婭，景志賢，吳德玲

資源調(diào)查

東方香蒲生態(tài)適宜性區(qū)劃研究

徐曉麗1，楊青山1，2，3，4，章鵬飛1，后艷琴1，李莉婭1，景志賢5，吳德玲1，2

1.安徽中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院，安徽 合肥 230012；2.中藥研究與開發(fā)安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 合肥 230012； 3.安徽省中醫(yī)藥科學(xué)院中藥資源保護(hù)與開發(fā)研究所，安徽 合肥 230012； 4.安徽道地中藥材品質(zhì)提升協(xié)同創(chuàng)新中心，安徽 合肥 230012； 5.中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院中藥資源中心道地藥材國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，北京 100700

預(yù)測(cè)東方香蒲全國(guó)潛在適宜性分布區(qū)，為其種植區(qū)域選取和資源利用提供依據(jù)。通過(guò)收集160個(gè)東方香蒲的樣點(diǎn)信息，結(jié)合55項(xiàng)生態(tài)因子，應(yīng)用最大熵（MaxEnt）模型研究影響東方香蒲適宜性分布的生態(tài)因子，結(jié)合地理信息系統(tǒng)預(yù)測(cè)東方香蒲全國(guó)潛在適宜性分布區(qū)。MaxEnt模型預(yù)測(cè)結(jié)果較好；東方香蒲地理分布模型的受試者工作特征曲線下的面積達(dá)到非常好的標(biāo)準(zhǔn)，表明模型預(yù)測(cè)結(jié)果可用于該研究。本研究表明，最暖季平均溫、年均降水量、6月平均氣溫、植被類型、7月平均氣溫、最濕季平均溫、9月平均氣溫等為影響東方香蒲分布的主要生態(tài)因子；東方香蒲在全國(guó)分布廣泛，以東北三江平原、華北平原、長(zhǎng)江中下游平原、各河流流域、湖泊，以及新疆準(zhǔn)噶爾盆地、海南沿海各市、臺(tái)灣西南部和臺(tái)東縱谷平原等分布較多，高海拔地區(qū)的西藏、青海、貴州等分布較少。本研究可為東方香蒲種植區(qū)域選擇和資源的可持續(xù)利用提供參考。

東方香蒲；生態(tài)適宜性；最大熵模型；地理信息系統(tǒng)

蒲黃為香蒲科植物水燭香蒲L.、東方香蒲Presl或同屬植物的干燥花粉。香蒲屬植物為多年生濕地草本，隨著城市化進(jìn)程加快，我國(guó)濕地面積不斷減少，香蒲資源面臨減少的危險(xiǎn)。為此，筆者對(duì)國(guó)內(nèi)東方香蒲的資源分布、適宜生長(zhǎng)區(qū)域及生境條件進(jìn)行分析和評(píng)估，為相關(guān)選種育種、人工栽培等提供參考依據(jù)和理論支持。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

通過(guò)中國(guó)數(shù)字植物標(biāo)本館（http://www.cvh.ac.cn）、中國(guó)自然保護(hù)區(qū)標(biāo)本資源共享平臺(tái)（http://www.papc. cn/），以及野外調(diào)查采集，收集東方香蒲的分布信息，除去具有相似經(jīng)度和緯度的樣點(diǎn)，共收集160份東方香蒲分布信息，見圖1。

圖1 東方香蒲樣點(diǎn)分布圖

通過(guò)Excel（11.1.0.10495-release版WPS Office）整理在上述平臺(tái)收集的東方香蒲數(shù)據(jù)，并根據(jù)最大熵（MaxEnt）軟件要求，將所得數(shù)據(jù)按物種名、經(jīng)度、緯度3列存儲(chǔ)為.csv格式文件備用。

1.2 生態(tài)因子數(shù)據(jù)

生態(tài)因子數(shù)據(jù)來(lái)源于中藥資源空間信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)（http://www.tcm-resources.com/），共55個(gè)，包括43個(gè)氣候類型數(shù)據(jù)（12個(gè)月的降水量和平均氣溫，以及19個(gè)綜合氣候因子）、8個(gè)土壤類型數(shù)據(jù)（土壤pH值、陽(yáng)離子交換能力、含沙量、含黏土量、土壤亞類、有效水含量等級(jí)、土壤質(zhì)地分類、有機(jī)碳含量）、3個(gè)地形數(shù)據(jù)（高程、坡度、坡向）、1個(gè)植被類型數(shù)據(jù)。選取適應(yīng)東方香蒲生長(zhǎng)的所有生態(tài)因子數(shù)據(jù)，存為.asc格式。在國(guó)家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)（http://nfgis.nsdi. gov.cn/）下載1∶400萬(wàn)中國(guó)地圖及中國(guó)行政區(qū)劃圖。

1.3 最大熵模型設(shè)置及預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)

采樣分析和制圖采用ESRI公司開發(fā)的地理信息系統(tǒng)平臺(tái)ArcGIS10.2。將.csv格式的東方香蒲分布信息導(dǎo)入MaxEnt3.3.3，綜合55個(gè)生態(tài)因子。將20%樣點(diǎn)設(shè)為測(cè)試集，其余80%樣點(diǎn)設(shè)為訓(xùn)練集。最大迭代次數(shù)為106，利用響應(yīng)曲線，用受試者工作特征曲線（ROC）及曲線下面積（AUC）檢驗(yàn)MaxEnt模型預(yù)測(cè)結(jié)果的精度（AUC＞0.9表示模型精度良好），利用刀切法（jackknife）檢驗(yàn)權(quán)重，其他參數(shù)為軟件默認(rèn)值。

1.4 生態(tài)因子篩選

將160份東方香蒲樣點(diǎn)信息及55個(gè)生態(tài)因子導(dǎo)入MaxEnt3.3.3進(jìn)行迭代運(yùn)算，將每次運(yùn)算結(jié)果中貢獻(xiàn)率為0者刪去，直至所有參與運(yùn)算的生態(tài)因子均有貢獻(xiàn)。使用ArcGIS10.2軟件將得到的MaxEnt運(yùn)算結(jié)果轉(zhuǎn)換成柵格數(shù)據(jù)格式，進(jìn)行疊加和地圖制作，繪制東方香蒲的生態(tài)適宜性區(qū)劃圖。重新分類生成的柵格數(shù)據(jù)文件，根據(jù)適生指數(shù)X將東方香蒲的適宜性綜合評(píng)價(jià)等級(jí)分為：非適宜區(qū)X＜0.05，低度適宜區(qū)0.05≤X＜0.25，中度適宜區(qū)0.25≤X＜0.5，高度適宜區(qū)X≥0.5。

2 結(jié)果與分析

2.1 最大熵模型精確度評(píng)價(jià)

以AUC值作為MaxEnt模型精度衡量指標(biāo)[1]，表示環(huán)境變量與預(yù)測(cè)物種地理分布模型之間相關(guān)性，AUC取值范圍[0.5，1]，數(shù)值越接近1，表明MaxEnt模型精度越高。AUC指標(biāo)一般評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：0.5≤AUC＜ 0.6為失敗，0.6≤AUC＜0.7為較差，0.7≤AUC＜0.8為一般，0.8≤AUC＜0.9為好，0.9～1.0為非常好[2]。經(jīng)MaxEnt模型分析，東方香蒲的ROC曲線訓(xùn)練集AUC＝0.962，測(cè)試集AUC＝0.902，均大于0.9，表明該模型用于預(yù)測(cè)東方香蒲潛在適宜性分布區(qū)具有較高的準(zhǔn)確度和可信度，見圖2。

圖2 東方香蒲潛在分布預(yù)測(cè)ROC曲線

2.2 主生態(tài)因子選擇

通過(guò)對(duì)55個(gè)生態(tài)因子進(jìn)行7次運(yùn)算，除去貢獻(xiàn)率為0者，最終選取28個(gè)生態(tài)因子進(jìn)行分析，其貢獻(xiàn)率及排列重要性見表1。

表1 影響東方香蒲分布的生態(tài)因子

生態(tài)因子變量縮寫貢獻(xiàn)率/%排列重要性 最暖季平均溫bio1024.11.1 年均降水量bio1217.31.6 6月平均氣溫tmean616.64.8 2月降水量Prec27.16.5 植被類型zblx6.53.8 土壤類型soiltype6.26.1 最暖月最高溫bio53.00.2 黏土量ntl2.619.6 7月平均氣溫tmean72.33.1 土壤質(zhì)地分類trzdfl2.00.6 坡向aspect1.90.9 最濕季平均溫bio81.51.7 9月平均氣溫tmean91.50 坡度slope1.46.3 含水量hsl1.17.3 8月降水量prec81.06.2 5月平均氣溫tmean50.71.9 8月平均氣溫tmean80.50.4 4月降水量prec40.51.9 11月降水量prec110.41.1 最冷季降水量bio190.30.6 7月降水量prec70.33.2 土壤有效水含量等級(jí)tryxsfhldj0.31.3 土壤的陽(yáng)離子交換能力trylzjhnl0.31.7 高程altitude0.29.7 5月降水量prec50.23.3 溫度季節(jié)性變化的標(biāo)準(zhǔn)差bio40.24.2 4月平均氣溫tmean40.10.9

從東方香蒲生態(tài)因子刀切圖（見圖3）可以看出，各生態(tài)因子對(duì)東方香蒲分布影響的權(quán)重排序?yàn)椋褐脖活愋汀?1月降水量、高程、9月平均氣溫、8月平均氣溫、年均降水量、7月平均氣溫、最暖季平均溫、4月平均氣溫、7月降水量、6月平均氣溫、5月平均氣溫、4月降水量、5月降水量、最濕季平均溫。根據(jù)生態(tài)因子貢獻(xiàn)率和刀切圖檢驗(yàn)結(jié)果，取兩者共有生態(tài)因子，即最暖季平均溫（24.1%）、年均降水量（17.3%）、6月平均氣溫（16.6%）、植被類型（6.5%）、7月平均氣溫（2.3%）、最濕季平均溫（1.5%）、9月平均氣溫（1.5%）7個(gè)生態(tài)因子對(duì)東方香蒲分布預(yù)測(cè)結(jié)果貢獻(xiàn)率較高，累計(jì)貢獻(xiàn)率69.8%，為影響東方香蒲適宜性的主要生態(tài)因子。

圖3 東方香蒲潛在分布生態(tài)因子刀切圖

2.3 生態(tài)適宜性區(qū)劃

將MaxEnt模型軟件運(yùn)算的東方香蒲的生態(tài)適宜度結(jié)果導(dǎo)入ArcGIS10.2軟件，得到東方香蒲的生態(tài)適宜性區(qū)劃，見圖4。

圖4 東方香蒲生態(tài)適宜性分布區(qū)

由圖4可知，東方香蒲適應(yīng)性非常強(qiáng)，在我國(guó)大部分地區(qū)均有分布，最適宜分布區(qū)主要集中在東北三江平原、華北平原、長(zhǎng)江中下游平原、新疆準(zhǔn)格爾盆地、海南沿海各市、臺(tái)灣西南部和臺(tái)東縱谷平原，以及各河流流域、湖泊，但高海拔地區(qū)分布較少，如西藏、青海、貴州、四川西部、內(nèi)蒙古、臺(tái)灣中部。見表2。

表2 我國(guó)東方香蒲最適宜分布區(qū)

地域最適宜分布區(qū) 黑龍江佳木斯市、雙鴨山市、鶴崗市、雞西市、黑河市、牡丹江市 吉林龍井市、蛟河市、白城市 遼寧遼陽(yáng)市西北部、沈陽(yáng)市、鐵嶺市 河北河北省中南部、唐山市、邯鄲市東南部 北京中東部 天津中南部 山東威海市、煙臺(tái)市西北部、青島市、東營(yíng)市、濰坊市北部、濱州市、德州市、聊城市、菏澤市、濟(jì)寧市、棗莊市、臨沂市南部 江蘇徐州市、蘇州市、揚(yáng)州市、鎮(zhèn)江市、南京市、淮安市西部、泰州市、南通市 浙江杭州市、溫州市、嘉興市南部、臺(tái)州市、寧波市、湖州市西部、麗水市東北部 上海除松江和金山區(qū)外 安徽合肥市、池州市、淮南市、滁州市東北部、安慶市東北部、六安市東南部 河南除信陽(yáng)市、三門峽市外 湖北荊州市、天門市、仙桃市、潛江市、武漢市、孝感市南部、襄陽(yáng)市 湖南岳陽(yáng)市、益陽(yáng)市、常德市、懷化市、邵陽(yáng)市、衡陽(yáng)市 江西南昌市、九江市東北部、宜春市東部、上饒市西部 廣東廣州市、佛山市、東莞市、汕頭市、陽(yáng)江市、茂名市南部 福建廈門市、莆田市 廣西桂林市、柳州市、貴港市、玉林市、百色市 四川成都市、德陽(yáng)市、內(nèi)江市、自貢市 重慶西部 陜西西安市、咸陽(yáng)市、渭南市 內(nèi)蒙古赤峰市及黃河流經(jīng)地區(qū) 甘肅慶陽(yáng)市南部、武威市東北部、張掖市 寧夏黃河流經(jīng)地區(qū) 新疆準(zhǔn)噶爾盆地 西藏雅魯藏布江流域 云南怒江、金沙江流域 海南沿海各市及安定縣、屯昌縣 臺(tái)灣彰化縣、云林縣、臺(tái)南縣、高雄縣臨海地區(qū)、宜蘭縣東北部、臺(tái)東縱谷平原

3 討論

本研究分析結(jié)果表明，影響東方香蒲生長(zhǎng)分布的生態(tài)因子主要為最暖季平均溫（24.1%）、年均降水量（17.3%）、6月平均氣溫（16.6%）、植被類型（6.5%）、7月平均氣溫（2.3%）、最濕季平均溫（1.5%）、9月平均氣溫（1.5%）。從預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出溫度和水分為影響東方香蒲分布的主導(dǎo)環(huán)境因素，尤其最暖季平均溫和年均降水量，這與蒲黃喜溫暖濕潤(rùn)的氣候相符[3]。

本研究顯示，東方香蒲對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力強(qiáng)，在我國(guó)分布較廣，對(duì)比中國(guó)地形圖發(fā)現(xiàn)，最適宜分布區(qū)主要集中在我國(guó)平原地區(qū)，如東北三江平原、華北平原、長(zhǎng)江中下游平原，以及各河流流域、湖泊，而高海拔地區(qū)如西藏、青海等地分布較少。這與《中國(guó)植物志》[4]的描述相一致。

香蒲屬植物為常見的水生植物，多生于淺水、河流兩岸、池沼等地水邊，在水環(huán)境保護(hù)方面有獨(dú)特的應(yīng)用價(jià)值[5-6]。近年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，城市化及工業(yè)化進(jìn)程加快，導(dǎo)致適于香蒲屬植物生長(zhǎng)的濕地環(huán)境日漸減少。本研究的預(yù)測(cè)結(jié)果可為東方香蒲生長(zhǎng)區(qū)域的選擇，以及資源可持續(xù)利用提供參考。

[1] 成希,呂蓉,韋翡翡,等.基于最大熵模型和地理信息系統(tǒng)的竹節(jié)參生態(tài)適宜性研究[J].中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志,2020,27(9)：1-3.

[2] 呂蓉,韋翡翡,晉玲.瀕危藥材桃兒七生態(tài)適宜性區(qū)劃研究[J].中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志,2020,27(10)：5-8.

[3] 湯思文.水分條件及淹水對(duì)香蒲幼苗生長(zhǎng)、生理的影響[D].南昌：江西師范大學(xué),2020.

[4] 中國(guó)植物志編輯委員會(huì).中國(guó)植物志：第8卷[M].北京：科學(xué)出版社, 1992：3.

[5] BEBBA A A, LABED I, ZEGHDI S, et al. Purification performance of,andin arid climate：influence of seasonal variation[J]. Journal of Water Chemistry and Technology,2019,41(6)：396-401.

[6] 趙麗萍,許卉.野生植物資源香蒲的綜合開發(fā)與利用[J].中國(guó)林副特產(chǎn),2007,22(1)：80-81.

Study on Ecological Suitability Distribution ofPresl

XU Xiaoli1, YANG Qingshan1,2,3,4, ZHANG Pengfei1, HOU Yanqin1, LI Liya1, JING Zhixian5, WU Deling1,2

To predict the potential suitable distribution areas ofPresl in China; To provide a basis for the selection of planting area and resource utilization.Information of 160 sites ofPresl were collected, combined with 55 ecological factors, and the maximum entropy (Maxent) model combined with geographic information system was used to analyze the main ecological factors and predict the ecological suitability distribution ofPresl in China.The predicted resultsof MaxEnt model were pretty good. The area under the receiver operating characteristic curve of the geographical distribution model ofPresl reached a very good standard, which indicated that the predicted results of the model could be used in this study. The study showed that average temperature in the warmest season, average annual precipitation, average temperature in June, vegetation type, average temperature in July, average temperature in the wettest season, average temperature in September were the main ecological factors ofPresl.Presl were widely distributed throughout China, mainly in the Sanjiang Plain in northeast China, the North China Plain, the Middle and Lower Yangtze River Plains, river basins, lakes, and Xinjiang Junggar Basin, Hainan coastal cities, southwestern Taiwan, and Taitung Rift Valley Plain. In high-altitude areas, Tibet, Qinghai, Guizhou, etc. were less distributed.This study can provide references for the selection of planting areas and the sustainable utilization of resources ofPresl.

Presl; ecological suitability; MaxEnt model; geographic information system

R282.5

A

1005-5304(2021)08-0001-04

10.19879/j.cnki.1005-5304.202011111

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2018YFC1707004）；中央本級(jí)重大增減支項(xiàng)目（2060302）

吳德玲，E-mail：dlwu7375@sina.com

（收稿日期：2020-11-05）

（修回日期：2020-12-30；編輯：梅智勝）