基于MaxEnt和DIVA-GIS的白蠟枯梢病菌在中國(guó)的潛在適生區(qū)分析

羅志萍，潘緒斌，王 聰，李來梅

（1.湖南出入境檢驗(yàn)檢疫局，湖南 長(zhǎng)沙 410004；2.中國(guó)檢驗(yàn)檢疫科學(xué)研究院，北京100176；3.湖南省微生物研究院，湖南 長(zhǎng)沙 410009）

基于MaxEnt和DIVA-GIS的白蠟枯梢病菌在中國(guó)的潛在適生區(qū)分析

羅志萍1，潘緒斌2，王 聰2，李來梅3

（1.湖南出入境檢驗(yàn)檢疫局，湖南 長(zhǎng)沙 410004；2.中國(guó)檢驗(yàn)檢疫科學(xué)研究院，北京100176；3.湖南省微生物研究院，湖南 長(zhǎng)沙 410009）

為了開展危險(xiǎn)性林木病害白蠟枯梢病的風(fēng)險(xiǎn)分析和檢疫工作，研究對(duì)白蠟枯梢病菌在中國(guó)的潛在適生區(qū)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。利用MaxEnt軟件和DIVA-GIS數(shù)據(jù)庫(kù)，選擇19個(gè)環(huán)境因子變量和2.5 min的空間分辨率，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性進(jìn)行ROC曲線法分析評(píng)價(jià)，同時(shí)采用Jackknife刀切法分析了各環(huán)境變量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。結(jié)果表明：該病菌在我國(guó)局部地區(qū)有一定適生風(fēng)險(xiǎn)；根據(jù)得到的潛在適生區(qū)預(yù)測(cè)圖，白蠟枯梢病菌在中國(guó)的高度適生區(qū)有臺(tái)灣中部，中度適生區(qū)有西藏西南邊陲林區(qū)、湖北神農(nóng)架和宜昌三峽林區(qū)、湖南武陵山和張家界林區(qū)、廣東、廣西、重慶、貴州、江西、福建的局部等地；各環(huán)境因子貢獻(xiàn)率分析表明最冷季降水量對(duì)白蠟枯梢病菌的適生區(qū)分布影響最大，研究預(yù)測(cè)結(jié)果AUC值為0.932，表明預(yù)測(cè)結(jié)果可信度高。

白蠟樹枯梢??；白蠟鞘孢菌（Chalara fraxinea）；適生性分析；MaxEnt

白蠟樹枯梢病是由白蠟鞘孢菌Chalara fraxinea（有性階段Hymenoscyphus pseudoalbidus）引起的危險(xiǎn)性林木病害，主要靠繁殖材料和木材進(jìn)行遠(yuǎn)距離傳播。白蠟枯梢病在歐洲大陸擴(kuò)散蔓延，使歐洲各國(guó)遭受了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。2007年該病被歐洲和地中海區(qū)域植物保護(hù)組織（EPPO）秘書處列入EPPO有害生物預(yù)警名單。2012年該病害在英國(guó)迅速擴(kuò)散，導(dǎo)致空前的林業(yè)疫情后，歐洲國(guó)家紛紛出臺(tái)禁令，禁止進(jìn)口和境內(nèi)運(yùn)輸白蠟樹種子、植株、樹木。據(jù)有關(guān)報(bào)道稱，只要有白蠟鞘孢菌寄主植物分布的地區(qū)，該菌就能夠定殖。該菌潛在的寄主白蠟屬植物在中國(guó)分布約有20種以上，該菌一旦傳入我國(guó)，定殖風(fēng)險(xiǎn)很大。

為了順利開展白蠟枯梢病菌風(fēng)險(xiǎn)分析工作，研究利用MaxEnt軟件和DIVA-GIS數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)該有害生物在中國(guó)的潛在適生區(qū)進(jìn)行了科學(xué)預(yù)測(cè)。MaxEnt是利用最大熵模型（Maximum EntropyModel）通過已知物種分布地區(qū)和多種環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)物種潛在分布范圍的一種軟件。該軟件是Phillips等以生態(tài)位理論為基礎(chǔ)提出來的，它可以用來分析驗(yàn)證物種已有的分布數(shù)據(jù)，同時(shí)也可分析預(yù)測(cè)該物種可能分布范圍，近年來多用于入侵物種和珍稀瀕危野生物種的分布預(yù)測(cè)研究[1-6]。

1 數(shù)據(jù)采集和整理

1.1 數(shù)據(jù)來源

1.1.1白蠟枯梢病菌分布發(fā)生數(shù)據(jù)通過查閱國(guó)內(nèi)外公開發(fā)表的文獻(xiàn)和國(guó)外官方網(wǎng)站信息[7-15]，獲得白蠟枯梢病菌分布為害地區(qū)的大致信息。目前，在EPPO地區(qū)已經(jīng)鑒定發(fā)現(xiàn)C. fraxinea的國(guó)家有奧地利、比利時(shí)、捷克、芬蘭、法國(guó)、德國(guó)、匈牙利、意大利、立陶宛、荷蘭、挪威、波蘭、羅馬尼亞、俄國(guó)（加里寧格勒）、斯洛伐克、斯洛文尼亞、瑞典、英國(guó)。此外，觀察到該病害癥狀的國(guó)家有丹麥、愛沙尼亞、拉脫維亞、瑞士。亞州地區(qū)，韓國(guó)曾有該病發(fā)生的報(bào)道。非洲、美洲和大洋洲均無發(fā)生記錄。將這些已有的分布信息盡可能轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)據(jù)進(jìn)行保存。分別用該有害生物的Ash Dieback、Chalara fraxinea和Hymenoscyphus pseudoalbidus等名稱作為關(guān)鍵詞，在全球生物多樣性信息網(wǎng)絡(luò)（GBIF）和國(guó)際農(nóng)業(yè)與生物科學(xué)中心（CABI）中進(jìn)行搜索、對(duì)比和下載已有的分布記錄數(shù)據(jù)，保存為Excel文件。經(jīng)過篩選甄別和轉(zhuǎn)換整理，最終獲得白蠟枯梢病有關(guān)的分布記錄（具體到經(jīng)緯度）1 812條。將這些數(shù)據(jù)按照MaxEnt軟件分析的要求轉(zhuǎn)換為csv格式文件保存。csv格式文件中每條記錄包含3個(gè)字段，分別為物種名、經(jīng)度和緯度，各字段間用逗號(hào)分隔。

1.1.2環(huán)境和地圖數(shù)據(jù)采用WORLD-CLIMATE下載背景環(huán)境數(shù)據(jù)，含19個(gè)環(huán)境因子變量，選擇2.5 min的空間分辨率。將氣候環(huán)境數(shù)據(jù)保存為獨(dú)立數(shù)據(jù)文件。在DIVA-GIS網(wǎng)站系統(tǒng)下載并處理最新的地理信息數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)處理

MaxEnt軟件需要在Java環(huán)境中運(yùn)行。將整理好的環(huán)境數(shù)據(jù)和物種分布數(shù)據(jù)導(dǎo)入MaxEnt軟件，選擇適當(dāng)變量因子和參數(shù)，運(yùn)行軟件，繪制出ASCII格式的白蠟枯梢病菌的世界預(yù)測(cè)分布圖，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，用Jackknife刀切法分析各個(gè)變量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)率，進(jìn)而確定影響物種分布的關(guān)鍵環(huán)境因子。將世界預(yù)測(cè)分布圖與DIVA-GIS中的中國(guó)地圖疊加切割處理，則得到白蠟枯梢病菌在中國(guó)的適生區(qū)預(yù)測(cè)圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 預(yù)測(cè)結(jié)果

在DIVA-GIS軟件中加入MaxEnt運(yùn)行得出的預(yù)測(cè)結(jié)果，將該柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理。按照適生指數(shù)P從低到高，將適生區(qū)依次分為4個(gè)等級(jí)，P＜0.1為非適生區(qū)，0.1≤P＜0.3為低度適生區(qū)，0.3≤P≤0.5為中度適生區(qū)，P＞0.5為高度適生區(qū)。最終生成白蠟枯梢病菌潛在的世界分布圖和中國(guó)潛在分布圖，分別見圖1和圖2。

從圖1中可以看出，預(yù)測(cè)結(jié)果與目前歐洲大面積發(fā)生白蠟枯梢病菌的現(xiàn)狀相符，同時(shí)還預(yù)測(cè)了該菌在世界范圍內(nèi)潛在的適生區(qū)。

由圖2可知，白蠟枯梢病菌在我國(guó)局部地區(qū)有一定適生風(fēng)險(xiǎn)。在我國(guó)發(fā)生潛在地區(qū)中，高度適生區(qū)有臺(tái)灣中部；中度適生區(qū)有位于喜馬拉雅山南坡的西藏西南邊陲林區(qū)（毗鄰尼泊爾）、湖北神農(nóng)架和宜昌三峽林區(qū)、湖南武陵山和張家界林區(qū)、廣東、廣西、重慶、貴州、江西、福建的局部地區(qū)；低度適生區(qū)有西藏東部、云南、四川、甘肅、陜西、安徽、浙江、福建、湖南局部、湖北局部；非適生地區(qū)有新疆、內(nèi)蒙、青海、華北、東北地區(qū)。

圖1 MaxEnt預(yù)測(cè)白蠟枯梢病菌世界潛在分布

圖2 MaxEnt預(yù)測(cè)白蠟枯梢病菌中國(guó)潛在分布

2.2 影響白蠟枯梢病菌適生的主要環(huán)境因子

各環(huán)境變量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的Jackknife刀切法分析和貢獻(xiàn)率分別見圖3和表1。從表1和圖3中可以看出，對(duì)白蠟枯梢病菌預(yù)測(cè)結(jié)果影響較大的環(huán)境因子有bio 19、bio 15、bio 7和bio 8，分別代表最冷季降水量、降雨量變化方差、年溫變化范圍和最濕季平均氣溫。其中，最冷季降水量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)率最大，該氣候因子對(duì)白蠟枯梢病菌的適生區(qū)分布影響最大。

2.3 預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)

預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性ROC曲線評(píng)價(jià)見圖4。在ROC曲線圖中，橫坐標(biāo)為假陽(yáng)性率，縱坐標(biāo)為靈敏度，曲線下面積為評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性的AUC值，AUC取值范圍為0～1，值越大說明環(huán)境變量因子與該物種地理分布相關(guān)性越大，預(yù)測(cè)效果也越好。AUC值在0.5～0.7之間，認(rèn)為預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性低；AUC值在0.7～0.9之間，認(rèn)為預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性中等；AUC值在0.9以上則視為預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性高。由圖4可知，該研究預(yù)測(cè)的白蠟枯梢病菌適生區(qū)AUC值為0.932，該預(yù)測(cè)結(jié)果高度可靠。

表1 環(huán)境因子變量對(duì)白蠟枯梢病菌適生區(qū)預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)率

圖3 白蠟枯梢病菌MaxEnt預(yù)測(cè)結(jié)果Jackknife刀切分析

圖4 白蠟枯梢病菌MaxEnt預(yù)測(cè)結(jié)果的AUC精度評(píng)價(jià)

3 討 論

從預(yù)測(cè)結(jié)果來看，白蠟枯梢病菌主要在我國(guó)南方的原始森林地區(qū)有分布定植風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)當(dāng)引起監(jiān)管和檢疫決策部門的警惕。

理論上，用足夠全面的物種現(xiàn)有分布數(shù)據(jù)和詳盡的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行該物種的潛在適生區(qū)預(yù)測(cè)是科學(xué)可靠的。目前可用的預(yù)測(cè)軟件很多，但MaxEnt軟件利用生態(tài)位最大熵原理設(shè)計(jì)運(yùn)算模式，綜合考慮了物種與復(fù)雜環(huán)境的關(guān)聯(lián)關(guān)系，得出的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)相較于其他分析軟件更科學(xué)更可靠，更適合植物病原菌的分布預(yù)測(cè)。但其前提條件是必須有充分詳盡的數(shù)據(jù)資料做支撐，需要盡可能多地搜集物種現(xiàn)有分布數(shù)據(jù)。前期數(shù)據(jù)搜集和整理工作的質(zhì)量直接影響到預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。

入侵生物適生區(qū)的預(yù)測(cè)工作是植物檢疫有害生物風(fēng)險(xiǎn)分析工作的基礎(chǔ)，準(zhǔn)確可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果可以給國(guó)際農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易檢疫準(zhǔn)入談判提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支撐，也可以為農(nóng)業(yè)部門的有害生物預(yù)防和監(jiān)測(cè)工作提供指導(dǎo)，我國(guó)應(yīng)該加強(qiáng)該項(xiàng)技術(shù)工作的開展。

[1] 車 樂，曹 博，白成科，等. 基于MaxEnt 和ArcGIS對(duì)太白米的潛在分布預(yù)測(cè)及適宜性評(píng)價(jià)[J]. 生態(tài)學(xué)雜志，2014，33（6）：1623-1628.

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（責(zé)任編輯：成 平）

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湖南農(nóng)業(yè)科學(xué)雜志社

2015年9月

Potential Distribution of Chalara fraxinea in China Predicted by MaxEnt and DIVA-GIS

LUO Zhi-ping1，PAN Xu-bin2，WANG Cong2，LI Lai-mei3
（1. Hunan Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau, Changsha 410004, PRC; 2. China Academy of Inspection and Quarantine, Beijing 100176, PRC; 3. Hunan Microbiology Institute , Changsha 410009, PRC）

For the risk analysis of the disease ash dieback, this study predicted potential distribution regions in China of the fungusChalara fraxineaby using MaxEnt software and DIVA-GIS database. 19 environmental factors and 2.5 min spatial resolution were selected, and the ROC curve and Jackknife analysis method were used to evaluate the reliability of prediction results and the infuence of environmental variables on the prediction results, respectively. The results showed that C.fraxineacould distribute in some areas in China. According to the research fgure, the middle of Taiwan was the highly suitable area, and moderately suitable areas included those forest regions located in southwest Tibet, Hubei Shennongjia and Yichang Three Gorges, Hunan Wuling Mountain and Zhangjiajie, as well as some parts of Guangdong, Guangxi, Chongqing, Guizhou, Jiangxi, Fujian etc. The precipitation in the coldest quarter was the most important environmental factor which could infuence the potential distribution of C.fraxinea. The AUC value of the predication results was 0.932, which indicated that the results were highly reliable.

ash dieback;Chalara fraxinea; potential distribution analysis; predication; MaxEnt

S41-30

：A

：1006-060X（2015）10-0083-05

10.16498/j.cnki.hnnykx.2015.10.025

2015-09-12

國(guó)家質(zhì)檢總局科技計(jì)劃項(xiàng)目（2014JK015）

羅志萍（1972-），女，青海貴德縣人，高級(jí)農(nóng)藝師，主要從事進(jìn)出境植物檢疫和外來有害生物風(fēng)險(xiǎn)分析工作。