基于層次分析法和GIS的秦嶺地區(qū)魔芋潛在分布研究

高 蓓, 衛(wèi)海燕,郭彥龍, 顧 蔚

1 陜西師范大學旅游與環(huán)境學院，西安 710062 2 陜西師范大學生命科學學院，西安 710062 3 陜西省農(nóng)業(yè)遙感信息中心, 西安 710015

基于層次分析法和GIS的秦嶺地區(qū)魔芋潛在分布研究

高 蓓1,3, 衛(wèi)海燕1,*,郭彥龍1, 顧 蔚2

1 陜西師范大學旅游與環(huán)境學院，西安 710062 2 陜西師范大學生命科學學院，西安 710062 3 陜西省農(nóng)業(yè)遙感信息中心, 西安 710015

魔芋(Amorphophallusrivieri)為我國傳統(tǒng)的食用與藥用植物，主產(chǎn)于秦嶺以南地區(qū)。依據(jù)陜西秦嶺地區(qū)28個魔芋分布點信息，利用秦嶺地區(qū)45 個氣象臺站1961—2010 年氣候資料、土壤數(shù)據(jù)(分辨率1 km)和DEM高程數(shù)據(jù)(分辨率30 m)，結(jié)合前人研究，通過魔芋產(chǎn)量與環(huán)境指標的相關性分析，獲取相關性顯著的20 個評價指標，包括氣候指標13 個、土壤指標4 個和地形指標3 個，運用GIS技術(shù)和多元回歸模型對氣候指標進行柵格化處理，基于層次分析法和加權(quán)平均法獲得評價指標權(quán)重，建立陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在種植分布模型，確定魔芋潛在種植的空間分布。結(jié)果顯示：陜西秦嶺地區(qū)魔芋最適宜種植區(qū)面積1 214.42 km2，占可種植區(qū)面積的10.18%；適宜種植區(qū)面積2 015.60 km2，占可種植區(qū)面積的16.90%；次適宜種植區(qū)面積3 115.03 km2，占可種植區(qū)面積的26.12%；不適宜種植區(qū)面積5 580.02 km2占可種植區(qū)面積的46.80%。適宜魔芋潛在種植區(qū)域主要分布在陜西漢中中南部、安康中南部以及商洛東南部。

層次分析法；GIS；潛在種植分布；魔芋；陜西秦嶺地區(qū)

魔芋(Amorphophallusrivieri)又名蒟蒻，主產(chǎn)于秦嶺以南的山區(qū)或高原地區(qū)，是我國傳統(tǒng)食用與藥用植物[1-2]。陜西秦嶺地區(qū)是我國魔芋種植的傳統(tǒng)區(qū)域，是中國南北氣候的分界線，也是生態(tài)自然環(huán)境保存較好的區(qū)域[3- 5]?？茖W的劃分農(nóng)作物種植區(qū)對該區(qū)域生態(tài)平衡的維持、生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的維護、可持續(xù)發(fā)展中生態(tài)與經(jīng)濟關系的協(xié)調(diào)都有重要影響。目前國內(nèi)外對魔芋研究主要集中于種質(zhì)資源[6-7]、遺傳多樣性和基因挖掘[8]、育種[9]、栽培[10]、病害[11-12]、食品[13-14]和藥用價值等方面[15- 18],隨著人們對魔芋功效的逐漸了解，市場對魔芋的廣泛需求，推動了魔芋種植面積的不斷擴大，經(jīng)濟效益愈加明顯，魔芋種植成為耕地緊張、耕作條件差的地區(qū)農(nóng)民脫貧致富的一條路徑[19]。由于缺少魔芋生存環(huán)境適宜性空間分布信息，導致魔芋產(chǎn)業(yè)盲目發(fā)展，不利于產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

物種生存環(huán)境適宜性研究是物種保護的重要環(huán)節(jié)，對物種資源利用有著重要意義[20]。層次分析法(AHP)是一種定性和定量相結(jié)合、系統(tǒng)化、層次化的分析方法，為多目標、多準則以及內(nèi)容復雜問題提供簡便實用的決策方法[21]。由于具有處理復雜決策問題的實用性和有效性特點，該方法已在不同領域得到應用[22-23]，為物種適宜性研究提供了借鑒。

對魔芋的空間分布研究主要集中在氣候指標對魔芋生長的影響、氣候種植區(qū)劃以及魔芋種質(zhì)資源分布等方面[24- 26]，其對魔芋的適宜性研究多以數(shù)理統(tǒng)計為主，或以行政區(qū)劃為基本評價單元，精細化程度不夠，而根據(jù)魔芋產(chǎn)量和生長期數(shù)據(jù)，綜合考慮氣候、土壤和地形的影響，來探討魔芋種植適宜性評價和合理種植區(qū)化研究未見報道。本文利用陜西秦嶺地區(qū)DEM數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和氣象臺站資料，以魔芋生長密切相關的生態(tài)要素作為評價指標，采用層次分析法和加權(quán)平均法[27]，應用ArcGIS軟件，對陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在種植分布進行區(qū)劃，為客觀調(diào)控和指導魔芋適宜性規(guī)模種植提供基礎資料，為當?shù)胤N植規(guī)劃和經(jīng)濟發(fā)展提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究對象

魔芋性喜溫涼，生長于海拔250—2500 m山間，一般于3月中旬—4月上旬發(fā)芽，10月中旬—11月收獲。生長條件為年平均氣溫11 ℃以上，≥10 ℃積溫2900—8000 ℃·d，7—8月月平均氣溫12—26 ℃、月平均最高氣溫15—35 ℃，塊莖膨大期氣象條件要求為7—9月日溫差≥10 ℃，年降雨量800 mm以上，6—9月月降雨量100—200 mm，7—8月月平均相對濕度76%—90%，無霜期220 d以上[28]。影響魔芋生長的主要氣象災害是春季倒春寒、夏季干旱與延遲性冷害和秋季連陰雨。

適宜魔芋生長的主要土壤條件為土層深度達30 cm以上，有機質(zhì)含量豐富、土層深厚、土壤疏松肥沃的壤土，種植適宜的pH值6.5—7.0[24]。適宜魔芋生長的地形特征為濕度較高的稍傾斜的背風地帶，具有灌溉條件且夏季暴雨不致土壤嚴重沖刷的地段[28]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文的魔芋分布點位置與環(huán)境數(shù)據(jù)來源于西南大學中國魔芋中心“魔芋種質(zhì)資源的調(diào)查研究和保存”項目、《中國魔芋種植區(qū)劃》[26]和中國數(shù)字植物標本館(http://www.cvh.org.cn/)以及陜西省安康市魔芋產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究中心的陜西省魔芋調(diào)查報告及實驗數(shù)據(jù)，其中從中國數(shù)字植物標本館獲得研究區(qū)20個分布點信息，由相關文獻獲得研究區(qū)12個分布點信息，由“魔芋種質(zhì)資源的調(diào)查研究和保存”項目獲得研究區(qū)8個分布點信息，由陜西省魔芋調(diào)查報告及實驗數(shù)據(jù)獲得研究區(qū)22個分布點61個樣方數(shù)據(jù)，剔除重復點數(shù)據(jù)，共獲得陜西秦嶺地區(qū)28個分布點67個樣方數(shù)據(jù)。陜西省秦嶺地區(qū)魔芋產(chǎn)量面積數(shù)據(jù)來源于陜西農(nóng)業(yè)廳。

生態(tài)環(huán)境適宜性評價因子的選擇是評價的關鍵[29]，依據(jù)魔芋產(chǎn)量與環(huán)境條件指標的相關分析以及魔芋生長特點，選擇了13個氣候、4個土壤和3個地形因子構(gòu)建陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在種植分布的環(huán)境評價指標(表1)，其中氣象數(shù)據(jù)來自陜西省46個氣象站1961—2010年逐日觀測數(shù)據(jù)，土壤數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)來自中科院國際科學數(shù)據(jù)服務平臺(ISDSP，http://datamirror.csdb,cn)，土壤柵格數(shù)據(jù)的分辨率為1 km，高程數(shù)字模型(DEM)的分辨率為30 m。陜西省1∶10萬土地利用數(shù)據(jù)來自于中國西部環(huán)境與生態(tài)科學數(shù)據(jù)中心(http://westdc.westgis.ac.cn)。

表1 陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在種植分布模型的評價指標Table 1 Evaluation factors of potential distribution of A.rivieri in Qinling mountains of Shaanxi province

1.3 研究方法

1.3.1 候數(shù)據(jù)小網(wǎng)格化

參考山地無氣象站地區(qū)氣候要素的推算模擬方法，選用回歸統(tǒng)計方法和對比分析方法[30]。利用研究區(qū)46個氣象站的經(jīng)度、緯度和海拔作為自變量，SPSS進行多元回歸分析，建立氣象要素空間分布模型(表2)。運用ArcGIS 9.3的空間插值模塊，通過對比Simple kriging、Original kriging、IDW和RBF 4種插值方法，選擇能夠較好反映局地氣候垂直變化的IDW法進行空間插值。由于受地形起伏變化的影響，各氣候指標的總體擬合精度不夠高，為提高擬合精度，對氣候指標的殘差部分進行空間內(nèi)插，以訂正氣候指標。將氣候指標多元回歸分析柵格圖和殘差的柵格分布圖進行圖像疊加，最終生成氣侯指標空間分布柵格圖像。

1.3.2 評價指標的確定

影響魔芋生長和分布的因素很多，依據(jù)陜西秦嶺地區(qū)各魔芋種植縣的魔芋產(chǎn)量、魔芋生長期觀測數(shù)據(jù)以及當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境資料，采用定性與定量結(jié)合的方法，遵循客觀性、區(qū)域差異性、主導性和可操作性等原則進行指標的篩選[31]。

表2 陜西秦嶺地區(qū)氣候指標的空間推算模型Table 2 The small grid reckon model of climate factors in Qinling mountains of Shaanxi provice

降雨量(mm)、氣溫(℃)、積溫(℃·d)、無霜期(d)和相對濕度(%)；**表示通過了0.01的顯著性水平檢驗

圖1 陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在種植分布研究結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of A.rivieri Potential distribution evaluation in Qinling mountains of Shaanxi province

1.3.3 綜合評價體系構(gòu)建

構(gòu)建各評價指標權(quán)重[27]，以確定魔芋潛在種植分布的權(quán)重評價體系，即影響魔芋生長的3個準則層評價因素(氣候、土壤和地形)，20個評價指標(表1)對魔芋潛在種植分布的影響作用是不同的，這就需要根據(jù)每個評價指標影響作用的重要程度分別賦予不同的權(quán)重(表3)。邀請12位在魔芋栽培、病害、種質(zhì)資源、魔芋產(chǎn)品開發(fā)和土壤領域有豐富知識經(jīng)驗的專家和技術(shù)人員參加問卷填寫，將課題研究的目的告訴專家，請專家根據(jù)多年的實踐經(jīng)驗填寫調(diào)查問卷。首先分別在各層中評價因子之間作兩兩重要性定量判斷比較；其次根據(jù)判斷矩陣計算上一層次指標與本層次相關因素之間的重要性次序的權(quán)重值(權(quán)向量)；然后進行層次單排序和層次總排序，并對AHP構(gòu)造的判斷矩陣進行一致性檢驗，即CI(Consistencyindex)與判斷矩陣的平均隨機一致性指標RI(Randomindex)的比值CR(Consistencyratio)進行一致性檢驗[27]。

經(jīng)計算得出CI=0.06，RI=1.19，CR=CI/RI=0.049<0.10，層次排序的結(jié)果具有滿意的一致性。

表3 魔芋潛在種植分布研究評價指標的AHP權(quán)重Table 3 Index weights of analytic hierarchy process of the function of potential distribution suitability of A.rivieri

1.3.4 基于GIS綜合評價模型的建立

采用加權(quán)平均法，通過模糊隸屬函數(shù)標準化的指標值與層次分析法求出的每個評價指標的權(quán)重值[27,32]，利用公式(1)計算每個評價柵格的綜合分。

(1)

式中,S為魔芋潛在種植分布適宜度；χi為二級指標的標準化值；ωi為二級指標權(quán)重；ωj為級指標權(quán)重；m為一級指標的個數(shù)；n為二級指標的個數(shù)。

1.3.5 模型檢驗

為了驗證模型的適用性，選擇陜西秦嶺地區(qū)采樣地的6 個樣本，利用均方根誤差[32](RMSE)，檢驗魔芋種植區(qū)劃評價模型的適用性。

(2)

式中,N為樣本數(shù)，Pi是第i個預測值，Qi代表第i個觀察值。均方根誤差表示的預測值與實測值相應的接近程度，RMSE越小，模型預測值與實際值越接近，模型效果越好。

本模型的RMSE檢驗結(jié)果為7.8%，RMSE值小于10%，表明模擬值與實際觀測值一致性很高，模擬效果可以接受[29]，證明該模型適用于陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在空間分布研究。同時,對秦嶺外的6個采樣地數(shù)據(jù)進行檢驗，RMSE值為6.1%，表明模型也適用于研究陜西秦嶺地區(qū)以外的魔芋潛在空間分布。

2 結(jié)果

圖2 陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在種植分布適宜性區(qū)劃 Fig.2 Potential distribution of evaluation on A.ecosuitability in Qinling mountains of Shaanxi provice

采用分布指標疊加法來進行區(qū)域劃分，運用ArcGIS空間分析模塊，將20 個評價指標按照魔芋潛在種植適宜性評價指標的評分標準(表4)賦予相應的值。利用GIS綜合評價模型(公式1)，計算出每個柵格的潛在種植適宜性綜合評價值，并將柵格分值分為4個等級：潛在種植適宜性評價指數(shù)(S)6.00—7.31為最適宜區(qū)，5.00—6.00為適宜區(qū)，4.00—5.00為次適宜區(qū)，2.49—4.00為不適宜區(qū)?？紤]到魔芋種植有一定的局限性，參考陜西省2004年土地利用現(xiàn)狀圖，在魔芋適宜性區(qū)劃時將居民區(qū)、水體、林地、灌叢和沙地等不適合種植區(qū)域剔除掉，得到陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在種植適宜性區(qū)劃圖和空間分布圖(圖2和表5)。該圖符合實際，可以為政府部門決策和農(nóng)民種植生產(chǎn)提供參考。

表4 魔芋潛在種植分布評價指標的評分標準Table 4 Appraisal criterion of all division factors of potential suitability of A.rivieri

表5 陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在種植適宜性分布等級和面積Table 5 Area and potential distribution of evaluation on A.ecosuitability in Qinling mountains of Shaanxi provice

陜西省秦嶺地區(qū)魔芋最適宜種植面積為1 214.42 km2，占陜西省秦嶺地區(qū)可種植區(qū)面積的10.18%，主要分布在漢中的勉縣東南部、漢臺區(qū)中部、城固中部、洋縣中西部、寧強中部、西鄉(xiāng)中部局地、鎮(zhèn)巴，安康的紫陽、嵐皋、石泉南部，商洛的鎮(zhèn)安東部、山陽、柞水東部、商州中部。這些地區(qū)海拔700—1 100 m，熱量充足，年平均氣溫均在14.0 ℃以上，年降水量為700—1 100 mm，7—8月平均相對濕度為80%左右，7—8月最高平均氣溫為29.0—30.5 ℃，7—9月氣溫日溫差≥10 ℃日數(shù)在38 d以上。該區(qū)域生態(tài)環(huán)境條件較優(yōu)，較適于魔芋生長，也是目前陜西魔芋的主要種植區(qū)，最適宜建立規(guī)模經(jīng)營的魔芋基地，應在目前種植基礎上逐漸擴大規(guī)模。

陜西秦嶺地區(qū)魔芋適宜種植面積有2 015.60 km2，占可種植區(qū)面積的16.90%，主要分布在漢中的西鄉(xiāng)中部、漢臺區(qū)大部、勉縣南部、寧強大部，安康的漢濱區(qū)、漢陰、旬陽、平利，商洛的鎮(zhèn)安大部、商州區(qū)、洛南，西安的藍田、周至，寶雞的眉縣，渭南的華縣、華陰。這些地區(qū)海拔400—700 m中低山區(qū)，區(qū)域土壤主要是沙壤土和砂質(zhì)土，光熱資源豐富，雨水較充沛，生態(tài)適宜性條件可以滿足魔芋種植的要求，主要表現(xiàn)為絕大多數(shù)評價指標符合魔芋種植的生長條件，但有個別區(qū)劃指標不符合要求，主要表現(xiàn)夏季高溫干旱時有發(fā)生，這些地區(qū)可作為陜西秦嶺地區(qū)魔芋種植的推廣發(fā)展區(qū)，建議在這些區(qū)域，一方面培育適合該區(qū)域種植的品種或改變種植條件，另一方面在專家和技術(shù)人員的指導下，有選擇的種植魔芋，以增加當?shù)剞r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，增加農(nóng)民收入。

陜西秦嶺地區(qū)魔芋次適宜種植面積為3 115.03 km2，占可種植區(qū)面積的26.12%，主要分布在寶雞北部，渭南的渭城區(qū)，安康和商洛也有一部分。這些區(qū)域氣候溫和，降雨較多，但是雨熱分布不均，不能滿足魔芋整個生長期的要求，即使種植也僅是能夠成活，不能促進地下塊莖的生長，不推薦這些地區(qū)種植魔芋。而魔芋不適宜種植面積為5 580.02 km2，占可種植區(qū)面積的46.80%，主要分布在西安、渭南、咸陽和寶雞東部等地區(qū)。這些地區(qū)為海拔500 m以下的平原地區(qū)，年平均氣溫均在11—13 ℃，年降水量500—650 mm，7—8月平均相對濕度70—75%，7—9月氣溫日溫差≥10 ℃日數(shù)在22—30 d，冬季和春季易發(fā)生干旱，夏季高溫頻繁發(fā)生，秋季連陰雨也時有發(fā)生，這些地區(qū)不宜發(fā)展魔芋產(chǎn)業(yè)。

3 討論

3.1 模型建立適用性

本文針對魔芋生長條件的要求，用AHP對魔芋潛在種植適宜性分布評價指標進行選擇，綜合考慮氣候、土壤和地形要素，選擇20個評價指標，運用ArcGIS軟件，結(jié)合基礎地理數(shù)據(jù)和土壤數(shù)據(jù)，同時考慮到無氣象站觀測點對潛在分布準確性的影響，對基礎氣象觀測數(shù)據(jù)進行數(shù)字化處理，建立氣象數(shù)據(jù)模型，最終生成分辨率為100 m的柵格數(shù)據(jù)，建立了陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在種植分布適宜性區(qū)劃模型，模擬準確達到好的程度(RMSE值小于10%)。

AHP構(gòu)造的判斷矩陣一致性檢驗結(jié)果表明，一級評價指標層和二級評價指標層中各具體參評指標對于目標層——陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在分布區(qū)研究的相對重要性的CR檢驗顯示CR=0.049<0.1，表明層次結(jié)構(gòu)的判斷矩陣的一致性是可以接受的。層次分析模型的構(gòu)造是合理的，可以運用于魔芋潛在種植區(qū)分布。

3.2 魔芋的潛在分布

植物分布的適宜生態(tài)環(huán)境首先要為植物生長提供適當?shù)乃疅釛l件，即適當?shù)臏囟群退謼l件，Trisuratet等[33]研究表明植物生境中春季和秋季的水熱條件是影響其生長的主導氣候因子，本文中魔芋潛在種植分布適宜性評價體系權(quán)重(表3)表明，氣候要素權(quán)重為0.57、土壤要素權(quán)重為0.26，地形要素權(quán)重為0.17，說明在氣候要素對魔芋種植和產(chǎn)量影響作用大，土壤要素次之，地形指標對于魔芋生長的作用在大尺度上有限。對于二級評價指標層，無霜期(0.0798)、年平均氣溫(0.0741)、土壤pH值(0.0728)和耕層厚度(0.0702)所占權(quán)重較大，其中無霜期決定魔芋的生長季長短，作為喜溫作物，當?shù)孛鏈囟冉抵? ℃或0 ℃以下時,魔芋就會遭受霜凍的危害；年平均氣溫表征種植區(qū)的基本熱量情況，在秦嶺地區(qū)氣溫與降水密切相關，魔芋是喜溫涼陰濕的物種，氣溫和降水是控制著其生長的主要指標。土壤酸堿度是土壤的重要的基本性質(zhì)之一，在實際種植過程中魔芋必需的營養(yǎng)元素的有效性與土壤的pH值有關；耕層厚度在一定程度上決定了土壤可供養(yǎng)分的情況，是決定魔芋產(chǎn)量的重要因素。

魔芋適宜生長在溫涼陰濕的環(huán)境中，對氣溫降水有一定要求(表4)。春季，只要氣溫能夠達到閾值(10 ℃左右)，魔芋能萌芽[2]。魔芋種植最適宜的年無霜期為大于260 d，年平均氣溫為14—20 ℃，≥10 ℃積溫為≥4000 ℃，7—8月平均最高氣溫為20—30 ℃。水分條件是影響魔芋潛在種植分布的另一項要素，最適宜魔芋種植的年降雨量是1 200—1 800 mm，7—8月平均相對濕度是80%—90%，所占權(quán)重分別為0.0570和0.0399，表明水分在魔芋生長過程中是制約其分布的指標，分布在較濕潤的環(huán)境。魔芋最適宜的耕層厚度是40—60 cm，土壤類型為沙壤土，土壤pH值6.5—7.2，土壤有機質(zhì)含量≥20.0 kg/m3。在相同緯度上，海拔為700—1 000 m，坡度為3—10°半陰坡是魔芋生長的最佳地形。

表6 魔芋不同等級潛在種植區(qū)面積Table 6 The areas of different levels of potential distribution of evaluation on A.ecosuitability in different cities

本研究構(gòu)建的模型模擬出陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在適宜區(qū)，與調(diào)查資料結(jié)合魔芋生長的生態(tài)條件繪制的中國魔芋分布[23]基本一致(圖2和表5)。最適宜區(qū)和適宜區(qū)面積為3 230.02 km2，占陜西秦嶺地可種植區(qū)面積的27.09%，主要分布在漢中、安康、商洛等地，分別為687.36、612.70 km2和463.12 km2(表6)，這些地區(qū)是陜西魔芋種植的傳統(tǒng)產(chǎn)區(qū)，因此對魔芋種植和野生資源的保護應有目的選擇最適宜區(qū)或適宜區(qū)加以管理，同時注意病害對魔芋生產(chǎn)的影響，特別在魔芋育種選址和建設時，應充分考慮其適宜區(qū)，優(yōu)選最適宜區(qū)。

4 結(jié)論

本文依據(jù)生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)，運用AHP和ArcGIS空間分析技術(shù)，分析了魔芋在陜西秦嶺地區(qū)的潛在種植分布和主要影響指標，模擬出魔芋的潛在種植地理分布。研究結(jié)果顯示魔芋在研究區(qū)適宜生長(最適宜和適宜區(qū))的面積僅為3 230.02 km2，占研究區(qū)總面積的3.99%，其生長區(qū)域狹窄，對生態(tài)環(huán)境要求較嚴格。同時由于全球氣候變化、受人類活動影響以及魔芋自身病害特點(自然條件下種植1a需停種2—3a的種植方式)，導致魔芋的分布區(qū)面積減小，確定適宜種植區(qū)對魔芋原產(chǎn)地保護具有重要意義。本文綜合區(qū)劃的陜西秦嶺地區(qū)魔芋潛在種植空間分布，為魔芋生產(chǎn)基地的選址和建設提供數(shù)據(jù)支撐，為宏觀調(diào)控和指導魔芋的規(guī)模化種植提供參考依據(jù)。

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Potential distribution ofAmorphophallusrivieriin the Qinling Mountains based on analytic hierarchy process and geographic information system

GAO Bei1,3, WEI Haiyan1,*, GUO Yanlong1, GU Wei2

1CollegeofTourismandEnvironment,ShaanxiNormalUniversity,Xi′an710062,China

2CollegeofLifeSciences,ShaanxiNormalUniversity,Xi′an710062,China

3RemoteSensingInformationCenterforAgricultureofShaanxiProvince,Xi′an710015,China

Amorphophallusrivieri(the corpse flower) is a traditional edible and medicinal plant in China. This species is distributed in the south part of the Qinling Mountains, China. We assimilated data aboutA.riviericultivation, environmental information from 28 sampling sites in the Qinling Mountains, climate data from 45 weather stations in the Qinling Mountains from 1961 to 2010, soil data with 1 km × 1 km spatial resolution and DEM data with 30 m × 30 m spatial resolution in the Qinling Mountains,A.rivieridata collected throughout China, and a specific report onA.rivieriin Shaanxi Province. We obtained 20 assessment factors that were significantly correlated when evaluatingA.rivieriyield against environmental factors. The key environmental factors affecting the distribution ofA.riviericultivation included 13 dominant climate factors, 4 dominant soil factors, and 3 dominant topographical factors. These dominant factors were 1) Frost-free duration (D), 2) Annual average temperature (Tn), 3) Annual total active temperature(≥10°C)(T≥10djw), 4) Monthly mean maximum temperature from July to August (T78zg), 5) Annual precipitation (Pn), 6) Monthly mean daily temperature range from July to September (T79gc), 7) Monthly mean temperature from May to October (T510p), 8) Monthly mean temperature from July to August (T78p), 9) Monthly mean relative air humidity from July to August (Q78), 10) June precipitation (P6), 11) July precipitation (P7), 12) August precipitation (P8),13) September precipitation (P9), 14) Topsoil depth (H), 15) Topsoil pH(H2O)(pH), 16) topsoil texture classification (C), 17) Topsoil organic matter (O), 18) Aspect (A), 19) Slope (S), 20) Altitude elevation (h). Using Geographic Information System (GIS) and a multivariate regression model, the climate factors were rasterized. Then, we used fuzzy mathematics analysis, analytic hierarchy process (AHP), and the weighted means method to set up the subjection function and determine the weight of each factor. We set up a model of ecological suitability forA.rivieriin the Qinling Mountains of Shaanxi Province, and determined the spatial distribution of suitable planting areas for this species. The root-mean-square error (RMSE) was used to evaluate the accuracy of the model predictions. The RMSE value reached 7.8%, which indicated that the predictive accuracy of the model was “Excellent.” The results showed that the ecological planting suitability model identified a relationship between potentialA.riviericultivation distribution and the environmental factors. Highly suitable, moderately suitable, marginally suitable, and unsuitable planting areas of 1 214.42 km2, 2 015.60 km2, and 3 115.03 km2, and 5 580.02km2were identified forA.rivieri, respectively. The potential suitable planting areas forA.rivieriwere mainly distributed in the south central part of Hanzhong district, the south central part of Ankang district, and the southeast part of Shanluo district. This information on the potential suitable planting area ofA.rivieriis valuable for providing baseline data, scientific information, and a research platform for understanding the ecology, geography, and environmental science of this important medicinal species.

AHP; GIS; potential planting distribution;Amorphophallusrivieri; Qinling mountains of Shaanxi Province

國家自然科學基金資助項目(31070293)；國家“十一五”科技支撐計劃項目(2006BAI06A13-06)

2013- 09- 12;

日期:2015- 04- 14

10.5846/stxb201309122261

*通訊作者Corresponding author.E-mail: weihy@snnu.edu.cn

高蓓,衛(wèi)海燕,郭彥龍,顧蔚.基于層次分析法和GIS的秦嶺地區(qū)魔芋潛在分布研究 .生態(tài)學報,2015,35(21):7108- 7116.

Gao B, Wei H Y, Guo Y L, Gu W.Potential distribution ofAmorphophallusrivieriin the Qinling Mountains based on analytic hierarchy process and geographic information system.Acta Ecologica Sinica,2015,35(21):7108- 7116.