基于Maxent和GIS的歷山國家級自然保護區(qū)原麝棲息地預(yù)測

弓曉敏，王建軍，白建偉

(1.山西沃成生態(tài)環(huán)境研究所，山西 太原 030012;2.山西歷山國家級自然保護區(qū)，山西 侯馬 043000)

基于Maxent和GIS的歷山國家級自然保護區(qū)原麝棲息地預(yù)測

弓曉敏1，王建軍2，白建偉1

(1.山西沃成生態(tài)環(huán)境研究所，山西 太原 030012;2.山西歷山國家級自然保護區(qū)，山西 侯馬 043000)

生境預(yù)測是對野生動物進行有效保護的基礎(chǔ)。筆者以歷山國家級自然保護區(qū)為研究區(qū)域，運用Maxent結(jié)合GIS對歷山原麝進行生境適宜性評價，制作原麝分布圖。2010年至2014年收集到39個原麝痕跡點位，篩選出海拔、坡度、坡向、棲息地類型、距河流距離等16個環(huán)境因子。將所有數(shù)據(jù)經(jīng)過GIS處理后導(dǎo)入Maxent中進行適宜性評價分析，通過ROC曲線檢驗證明模型預(yù)測結(jié)果達到優(yōu)秀水平。最后在ArcGIS軟件中通過專家經(jīng)驗法制作歷山國家級自然保護區(qū)原麝分布圖。

原麝;Maxent;ArcGIS;生境適宜性

原麝(Moschus moschiferus)是我國Ⅰ級重點保護野生動物，其雄性所分泌的麝香具有較高的藥用價值和經(jīng)濟價值。長期亂捕、濫用，以及生境被破壞導(dǎo)致原麝種群數(shù)量急劇下降，分布區(qū)逐漸減少。對物種生境進行研究，明確其主要影響因子和分布，是分析種群數(shù)量減少及瀕危原因的重要手段，也能為制訂合理的保護對策提供依據(jù)［1，2］。近年來，應(yīng)用各種生態(tài)位模型對物種生境進行研究成為新的熱點［3-8］，Maxent模型是其中之一。通過模型應(yīng)用一定數(shù)量物種的出現(xiàn)點位和分析環(huán)境變量數(shù)據(jù)預(yù)測物種的生境分布［8，9］，已被廣泛應(yīng)用于物種生境預(yù)測［3，10，11］。筆者運用Maxent和GIS對歷山自然保護區(qū)原麝的生境進行評價，確定主要環(huán)境因子，預(yù)測原麝適宜性生境，制作棲息地分布圖，以期為保護歷山原麝及其生境提供依據(jù)。

1 研究地概況

山西歷山國家級自然保護區(qū)于1983年經(jīng)山西省人民政府批準(zhǔn)建立，1988年5月經(jīng)國務(wù)院批準(zhǔn)為國家級森林和野生動物保護區(qū)。保護區(qū)位于中條山東端，橫跨晉城市沁水縣和陽城縣、臨汾市翼城縣、運城市垣曲縣等4個縣，是山西省自然保護區(qū)中面積最大、物種資源最豐富的國家級自然保護區(qū)。

原麝一般雌雄分居，喜獨居生活，以晨昏活動最為頻繁，有相對固定的巡行、覓食路線，通常只在標(biāo)定范圍內(nèi)活動，隨山體高低、植被疏密、地勢走向的不同而有所變化;還有在固定場所排泄糞便和遮蓋糞便的習(xí)慣。原麝視覺與聽覺靈敏，性怯懦，以植物為食。所食的植物種類極為廣泛，包括低等的地衣、苔蘚和數(shù)百種高等植物的根、莖、葉、花、果實和種子等，冬季食物較少時還啃食樹皮。飲水在山間小溪或小河邊，冬季封凍后，還常常舔食積雪。

2 研究方法

2.1 Maxent模型介紹

Maxent源于 1957年 Jaynes提出的最大熵(maximum entropy)原理。Maxent模型是基于GIS和最大熵原理編寫的用于預(yù)測物種潛在地理分布區(qū)的軟件。模型把研究區(qū)域所有單元(pixel)作為構(gòu)成最大熵的可能分布空間，將已有物種分布點的單元作為樣點，根據(jù)樣點單元的環(huán)境變量，如，氣候變量、海拔、土壤類型、植被類型等得出約束條件，尋找約束條件的最大熵可能分布(即尋找與物種分布點的環(huán)境變量特征相同的單元)，據(jù)此來預(yù)測物種在目標(biāo)區(qū)的分布［8，12］。

Maxent模型采用Jackknife檢驗對環(huán)境因子重要性進行分析，并用ROC曲線(受試者工作特征曲線)下面積(area under curve，簡稱AUC)對模型的精度進行評價。AUC值越大，表示環(huán)境變量與預(yù)測物種地理分布模型間的相關(guān)性越大，越容易分辨該物種有無分布，預(yù)測效果也就越好。評價標(biāo)準(zhǔn)為:AUC值為0.5～0.6，失敗;0.6～0.7，較差;0.7～0.8，一般;0.8～0.9，好;0.9～1.0，非常好［13］。

2.2 數(shù)據(jù)收集與分析

2.2.1 原麝分布點數(shù)據(jù)

依據(jù)《全國第二次陸生野生動物資源調(diào)查技術(shù)規(guī)程》要求，2014年在歷山國家級自然保護區(qū)內(nèi)共布設(shè)48條樣線，發(fā)現(xiàn)原麝點位11個。2010年到2014年通過紅外相機監(jiān)測拍攝到原麝的點位有28處。

筆者使用了上述所有39個點位，包括糞便、足跡、實體以及能夠證明原麝存在的其它痕跡，點位分布如圖1.

2.2.2 環(huán)境變量數(shù)據(jù)

筆者在歷山原麝調(diào)查中通過內(nèi)業(yè)與野外調(diào)查相結(jié)合的方式找出影響原麝分布的生境變量，再應(yīng)用Maxent軟件對所有變量進行運算，目標(biāo)在于識別主要生境變量。共篩選出海拔、坡度、坡向、山體陰影、人口密度、棲息地類型、郁閉度、灌木蓋度、灌木種類、樹木高度、植被覆蓋率、距道路的距離、距居民點距離、距河流距離、主要樹種、距裸巖的距離16個生境變量。

圖1 歷山國家級自然保護區(qū)原麝痕跡點位圖

1)地形因子。采用DEM數(shù)據(jù)來源于Http:// www.usgs.gov/下載的30 m×30 m分辨率的數(shù)據(jù)。在ArcGIS10.2中對DEM進行投影轉(zhuǎn)化，再利用空間分析工具提取海拔、坡度、坡向、山體陰影等。

2)生物環(huán)境因子。利用歷山國家級自然保護區(qū)林業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)提取的棲息地類型、郁閉度、灌木蓋度、灌木種類等信息，通過ArcGIS10.2制作所需數(shù)據(jù)。植被覆蓋率數(shù)據(jù)來源于全球植被覆蓋率數(shù)據(jù)(Http://www.iscgm.org/)，應(yīng)用ArcGIS 10.2軟件獲得。

3)干擾因子。從中國國家基礎(chǔ)地理信息中心下載1∶4 000 000中國行政區(qū)劃圖，提取歷山居民點、河流、道路，利用ArcGIS10.2中的距離分析制作距離文件。人口密度數(shù)據(jù)來源于全國第2次人口普查。

所有環(huán)境變量均以ArcGIS10.2為平臺，圖層邊界統(tǒng)一，坐標(biāo)系統(tǒng)一為CGCS2000_3_Degree_GK_CM_ 111E坐標(biāo)，柵格大小設(shè)定為30 m×30 m，并轉(zhuǎn)化為Maxent識別的ASC文件格式。

2.2.3 模型運算

將歷山原麝點位數(shù)據(jù)導(dǎo)入Maxent模型中，并選擇其中75%作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其余25%作為檢驗數(shù)據(jù)。其它運行參數(shù)均為默認(rèn)，進行Jackknife檢驗，分析各個變量環(huán)境的重要性，選取影響原麝分布的主要環(huán)境變量，作為最終環(huán)境因子。

本次研究通過設(shè)定模型重復(fù)運算次數(shù)，確保模型預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性。選擇AUC值最大的作為預(yù)測結(jié)果，AUC值越大，模型預(yù)測效果越好［15］。

3 結(jié)果與分析

3.1 模型運算結(jié)果

1)Maxent模型進行運算后，ROC曲線評價結(jié)果見圖2.

圖2 Maxent模型預(yù)測結(jié)果ROC曲線

圖2中訓(xùn)練數(shù)據(jù)AUC值為0.940，檢驗數(shù)據(jù)AUC值為0.942，模型模擬測驗結(jié)果精度比較高。

2)環(huán)境變量重要性刀削法檢驗結(jié)果見圖3.

圖3 環(huán)境變量重要性刀削法檢驗

由圖3可知，環(huán)境變量刀削法檢驗證實海拔、距離居民地距離、灌木種類、距離河流距離、灌木蓋度、坡度因子對原麝的分布影響較大，與原麝的生活習(xí)性相符，說明模型模擬測驗結(jié)果符合實際。

3.2 保護區(qū)原麝分布

將模型輸出的ASCII文件導(dǎo)入ArcGIS10.2中，轉(zhuǎn)化為柵格文件，然后通過專家經(jīng)驗法對原麝的生境適宜性預(yù)測圖進行劃分。本次將生境劃分為3個等級，保護區(qū)原麝分布圖見圖4.

4 討論

物種分布與地理環(huán)境之間存在密切關(guān)系。目前，有很多運用地理環(huán)境因子預(yù)測物種潛在分布的模型，Maxent模型是眾多模型中預(yù)測效果較好的，特別是在物種分布數(shù)據(jù)較少的條件下依然能得到較為滿意的結(jié)果。影響模型預(yù)測結(jié)果的因素主要來自2個方面:

圖4 歷山國家級自然保護區(qū)原麝分布圖

1)物種分布點數(shù)據(jù)。應(yīng)用最大熵理論預(yù)測物種潛在分布可以理解為:如果不清楚物種分布狀況，則判斷物種在某地能夠生存的最合理預(yù)測是存在與不存在各占50%.物種分布點位多，降低了不確定性，也就降低了熵。最大熵模型便是選擇最大熵的分布作為最優(yōu)分布［16］。

2)環(huán)境因子的選擇。不同物種的分布不同，生活習(xí)性不同，對環(huán)境的需求也不同。同一物種在環(huán)境因子不同時預(yù)測結(jié)果也不盡相同。因此，在選擇環(huán)境因子時應(yīng)該充分了解物種的生物學(xué)和生態(tài)學(xué)知識，選擇與物種分布密切相關(guān)的因子，并盡可能多的考慮其它因子。

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Habitat Prediction for Moschus moschiferus in Lishan National Nature Reserve Based on Maxent and GIS

Gong Xiaomin1，Wang Jianjun2，Bai Jianwei1
(1.Shanxi Wocheng Institute of Ecological Environment，Taiyuan 030012，China; 2.Lishan National Nature Reserve of Shanxi，Houma 043000，China)

Habitat prediction is the basis for protection of wild animal.This paper taked Lishan National Nature Reserve as the research region，applying Maxent and GIS to Moschus moschiferus habitat suitability evaluation，producing musk deer distribution map.From 2010 to 2014，in 39 evidence data，elevation，slope，distance to rivers，habitat types，and so on 16 environmental factors were selected.All data after the processing of the GIS import Maxent was for evaluation of suitability analysis，and the ROC curve test showed that the prediction results reached excellent level.Finally，in ArcGIS software by expert experience method in Lishan National Nature Reserve of Moschus moschiferus distribution map.

Moschus moschiferus;Maxent;ArcGIS;Habitat suitability

Q958

A

1007-726X(2015)03-0007-04

2015-06-15

弓曉敏(1982— )，女，山西文水人，2009年畢業(yè)于長安大學(xué)，工程師。