氣候變化情景下流蘇香竹潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)

王文權(quán) 張玉霄

(1 西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院 昆明 650224；2 西南林業(yè)大學(xué)云南生物多樣性研究院 昆明 650224)

溫度和降水是影響植被和植物物種分布的2個(gè)重要?dú)夂蛞蜃覽1-2]，氣候變化尤其是溫度和降水變化將會(huì)導(dǎo)致物種和植被分布格局發(fā)生變化[3-6]，并且有向高緯度和高海拔遷移的趨勢(shì)[7]。聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化委員會(huì)(IPCC) 第5 次氣候變化評(píng)估報(bào)告指出，從1880 年至2012 年，全球陸地和海洋表面溫度平均升高0.85 ℃ (0.65～1.06 ℃)，自1901 年以來(lái)，中緯度陸地地區(qū)的降水量增加[8]。近期有研究表明，氣候變化不僅可以從長(zhǎng)期積累的數(shù)據(jù)觀察到，也可以從全球范圍內(nèi)每天的天氣變化觀測(cè)到[9]。研究氣候變化對(duì)物種分布格局的影響對(duì)于物種的保護(hù)和利用、生物多樣性維持、生態(tài)系統(tǒng)功能維持等具有重要意義。

流蘇香竹(Chimonocalamus fimbriatus) 隸屬于竹亞科(Bambusoideae) 青籬竹族(Arundinarieae)香竹屬 (Chimonocalamus)[18-19]，屬中小型叢生竹，一般生長(zhǎng)于海拔1 500～2 400 m 的亞熱帶山地常綠闊葉林下，主要分布于云南省德宏州、保山市、臨滄市等地。該種是香竹屬中分布最廣的一個(gè)種，也是特產(chǎn)于云南的珍稀竹種[20]，同時(shí)具有較高的觀賞價(jià)值[21]，其竹筍是當(dāng)?shù)匕傩障彩车闹窆S之一，可以腌制或漂洗后食用。劉蔚漪等[22]依據(jù)瀕危程度、遺傳損失程度以及利用價(jià)值對(duì)云南省的竹類植物進(jìn)行了定量化的保護(hù)指標(biāo)評(píng)價(jià)，流蘇香竹被列為第1 等級(jí)重點(diǎn)保護(hù)對(duì)象。

2018—2019 年研究人員在對(duì)香竹屬開展野外調(diào)查時(shí)，發(fā)現(xiàn)流蘇香竹雖然總體分布范圍相對(duì)較廣，但大多呈斑塊狀，野生成片居群很少，生境破碎化較為嚴(yán)重，流蘇香竹的生境多被經(jīng)濟(jì)作物或經(jīng)濟(jì)林?jǐn)D占，亟需采取一定的保護(hù)措施。流蘇香竹的分布區(qū)域位于中國(guó)西南山地和印度—緬甸2 個(gè)生物多樣性熱點(diǎn)地區(qū)的交匯處(http://www.conservation.org)，而生物多樣性熱點(diǎn)地區(qū)的物種特有性較高，受到生境喪失的威脅較大[23]，物種分布更容易受到氣候變化的影響。本研究通過(guò)野外調(diào)查和標(biāo)本查閱，獲取流蘇香竹的分布信息，基于MaxEnt 模型，預(yù)測(cè)其當(dāng)前及未來(lái)氣候變化下的潛在分布區(qū)，并篩選出影響流蘇香竹分布的主導(dǎo)氣候因子，以期為該種的保護(hù)、利用和引種栽培提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)采集與處理

1) 地理分布數(shù)據(jù)。流蘇香竹在云南的地理分布位點(diǎn)主要通過(guò)野外調(diào)查及查閱中國(guó)數(shù)字植物標(biāo)本館(http://www.cvh.ac.cn) 獲得，共收集到具有詳細(xì)經(jīng)緯度坐標(biāo)的流蘇香竹自然分布記錄91條。在模型分析時(shí)，采用數(shù)據(jù)的空間分辨率精度為30″ (約1 km×1 km)，為避免群集效應(yīng)帶來(lái)的誤差[24]，在分布點(diǎn)統(tǒng)計(jì)時(shí)，確保每一個(gè)30″×30″的網(wǎng)格中只有1 條標(biāo)本記錄作為有效分布點(diǎn)，根據(jù)此原則，刪除重復(fù)和無(wú)效的分布點(diǎn)，最終得到流蘇香竹有效分布點(diǎn)56 條(表1)，將篩選之后分布點(diǎn)的經(jīng)緯度信息轉(zhuǎn)換為CSV 格式保存?zhèn)溆谩?/p>

表1 流蘇香竹分布記錄Tab.1 Distribution records of Chimonocalamus fimbriatus

2) 氣候數(shù)據(jù)。通過(guò)世界氣候數(shù)據(jù)庫(kù)WORLDCLIM (www.worldclim.org) 最新發(fā)布的WorldClim2.1 下載當(dāng)前(1970—2000s) 以及BCCCSM2-MR 氣候系統(tǒng)模式下模擬動(dòng)態(tài)氣候變化后預(yù)估得到的未來(lái)(2050s:2040—2060，2070s:2060—2080) 氣候數(shù)據(jù)的19 個(gè)生物氣候變量。在BCCCSM2-MR 氣候系統(tǒng)模式下，使用不同的共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑(SSPs) SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5 能夠得到不同發(fā)展路徑下的不同氣候變化[25]，其中SSP1-2.6 是低排放情景時(shí)的可持續(xù)發(fā)展路徑，SSP5-8.5 是高排放情景下基于化石燃料的發(fā)展路徑[26]，選取以上2 種路徑下預(yù)估得到的未來(lái)氣候環(huán)境數(shù)據(jù)用于模型構(gòu)建。當(dāng)前氣候數(shù)據(jù)的空間分辨率為30″，未來(lái)氣候數(shù)據(jù)的空間分布率為2.5′ (WorldClim2.1 新版數(shù)據(jù)庫(kù)中暫未發(fā)布分辨率為30″的未來(lái)氣候數(shù)據(jù))。為保證不同時(shí)期的氣候環(huán)境數(shù)據(jù)的空間分辨率一致，將上述數(shù)據(jù)加載到ArcGIS10.2 中，使用最鄰近法重采樣，統(tǒng)一各數(shù)據(jù)的分辨率，并掩膜提取出云南部分，最后將提取出的環(huán)境變量圖層轉(zhuǎn)化為ASCII 格式。

1.2 研究方法

1.2.1 氣候因子篩選

為了避免模型預(yù)測(cè)時(shí)因生物氣候因子之間的相關(guān)性而出現(xiàn)過(guò)度擬合現(xiàn)象，使得預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于實(shí)際情況和影響預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度[27]，利用SPSS19.0 軟件對(duì)19 個(gè)生物氣候因子進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析，篩選出存在顯著性相關(guān)(R＞0.85)的氣候因子，選擇高相關(guān)性變量組中貢獻(xiàn)率較低的因子依次進(jìn)行剔除，最終篩選出9 個(gè)氣候因子參與模型構(gòu)建，分別為平均氣溫日較差(bio2)、等溫性(bio3)、氣溫季節(jié)性變動(dòng)系數(shù) (bio4)、最暖月份最高溫度(bio5)、氣溫年較差(bio7)、最濕季度平均溫度 (bio8)、最濕月份降水量(bio13)、降水量季節(jié)性變化(bio15)、最干季度降水量(bio17)。

1.2.2 最大熵模型構(gòu)建

根據(jù)地理分布數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù)，使用目前發(fā)布的最新版本MaxEnt3.4.1 對(duì)流蘇香竹的潛在分布區(qū)建模。模型參數(shù)選擇中，特性類型(Feature Classes) 采取系統(tǒng)自動(dòng)選擇(Auto Features) 的方法以更佳地?cái)M合模型；正則化倍增器的參數(shù)設(shè)置為1，用以降低過(guò)度擬合的可能性[28]；重復(fù)迭代方式選擇子樣本[29]；模型的最大迭代次數(shù)設(shè)置為5 000，重復(fù)訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為10，勾選Random seed 選項(xiàng)；設(shè)置25%的分布點(diǎn)作為測(cè)試集，75%的分布點(diǎn)作為訓(xùn)練集；應(yīng)用閾值規(guī)則選擇“10 percentile training presence”[30]。模型輸出方式為“Cloglog”，該方式被驗(yàn)證是當(dāng)前預(yù)測(cè)適生區(qū)最優(yōu)的輸出方式[31]。

總之，信息化全面型配送中心是新型零售企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心要素。零售行業(yè)在其他方面的成本已經(jīng)降低不下去的情況，物流與配送就成為零售企業(yè)降低成本的非常重要的渠道。充分發(fā)揮好物流配送的作用已經(jīng)是各大零售行業(yè)非常重視的事情，零售企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中站不站得住腳，關(guān)鍵還得看物流配送。零售行業(yè)在配送中的建設(shè)中應(yīng)該注意以下幾點(diǎn)：首先，完善配送中心功能七大功能；其次，增強(qiáng)并完善零售企業(yè)配送中心的功能，將集貨、分揀、配裝、配送、流通加工、咨詢教育等功能結(jié)合發(fā)展起來(lái)；最后，將自營(yíng)配送與第三方配送進(jìn)行科學(xué)的結(jié)合，最大程度地發(fā)揮物流功能。

1.2.3 模型準(zhǔn)確性檢驗(yàn)

通常采用ROC 曲線下的面積AUC值來(lái)評(píng)價(jià)MaxEnt 模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。理論上，AUC值的范圍在0 到1 之間，值越大，表明模型的準(zhǔn)確性越高，預(yù)測(cè)效果越好，越能準(zhǔn)確反映出物種的適宜分布范圍。當(dāng)AUC的值為0.5～0.7 時(shí)，效果較差；為0.7～0.9 時(shí)效果一般；0.9 以上效果較好。

1.2.4 適生區(qū)等級(jí)劃分

MaxEnt 輸出結(jié)果的默認(rèn)適生指數(shù)范圍為0～1，代表了研究物種在該地區(qū)的存在概率。為了更加明確地劃分適生等級(jí)，以10 次重復(fù)的cloglog閾值(TH) 平均值作為是否適生的依據(jù)，利用重分類工具將研究物種的生境適宜性劃分成4 個(gè)等級(jí)，分別為非適生區(qū)(0～TH)、低適生區(qū)(TH～0.3)、中適生區(qū)(0.3～0.6) 和高適生區(qū)(0.6～1)[32]，最后根據(jù)每個(gè)區(qū)域在云南省的占比，結(jié)合云南省實(shí)際總面積，求出各類適生區(qū)的所占面積。

1.2.5 氣候因子重要性評(píng)估

MaxEnt 主要通過(guò)百分貢獻(xiàn)率 (Percent contribution)、置換重要性 (Permutation importance) 和刀切法(Jackknife) 3 種數(shù)值體現(xiàn)每個(gè)氣候因子在預(yù)測(cè)中對(duì)模型的貢獻(xiàn)程度。這3種數(shù)值由不同邏輯運(yùn)算方法求出，對(duì)于哪種分析方法更能體現(xiàn)主導(dǎo)因子的種類與數(shù)量，目前尚無(wú)統(tǒng)一定論，更多地是基于所研究物種特性和分析結(jié)果進(jìn)行綜合、謹(jǐn)慎選擇。本研究主要根據(jù)百分貢獻(xiàn)率綜合刀切法來(lái)確定主導(dǎo)氣候因子，當(dāng)百分貢獻(xiàn)率的累積值達(dá)到90%時(shí)，參與累積的氣候因子劃為主導(dǎo)因子。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型評(píng)價(jià)

MaxEnt 模型的AUC值為0.963，標(biāo)準(zhǔn)差為0.020 (圖1)，表明預(yù)測(cè)結(jié)果非隨機(jī)，預(yù)測(cè)效果較好，模型的準(zhǔn)確性極高，結(jié)果可信。根據(jù)ROC曲線的定義，該潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)模型具有對(duì)實(shí)際分布區(qū)域較高的識(shí)別能力與對(duì)非適生區(qū)域較高的排除能力，同時(shí)也說(shuō)明了模型預(yù)測(cè)的潛在分布區(qū)與實(shí)際分布點(diǎn)的擬合程度較高。

圖1 流蘇香竹ROC 曲線Fig.1 ROC of C.fimbriatus

2.2 流蘇香竹當(dāng)前潛在分布區(qū)及適生等級(jí)劃分

MaxEnt 模型預(yù)測(cè)和ArcGIS10.2 分析結(jié)果顯示，流蘇香竹在云南省的潛在分布區(qū)較為零散，主要位于云南省西南部地區(qū)(圖2)，除此之外在云南東部、南部也有零星的適生區(qū)分布。適生區(qū)總面積為55 792.07 km2，占云南省總面積的14.16%(表2)，其中高適生區(qū)的面積為7 563.08 km2(1.92%)，中適生區(qū)的面積為9 084.16 km2(2.31%)，低適生區(qū)的面積為39 144.83 km2(9.93%)。德宏州、保山市、臨滄市是流蘇香竹的核心分布地區(qū)，高適生區(qū)主要分布于這些地區(qū)，此外，在普洱市和西雙版納州也存在小范圍的高適生區(qū)。中適生區(qū)大多與高適生區(qū)相毗鄰，另外在普洱中北部也有部分中適生區(qū)存在。低適生區(qū)零星分布于大理州、玉溪市、紅河州、文山州、曲靖市、怒江州等地。

表2 流蘇香竹潛在分布區(qū)面積Tab.2 The potential distribution area of C.fimbriatus

圖2 流蘇香竹在云南的當(dāng)前潛在分布區(qū)Fig.2 The current potential distribution area of C.fimbriatus in Yunnan

2.3 未來(lái)氣候變化下流蘇香竹潛在分布區(qū)

在SSP1-2.6 路徑下，到2050s，流蘇香竹的潛在分布區(qū)范圍較當(dāng)前有明顯擴(kuò)張(圖3A)，總適生區(qū)面積為91 666.83 km2，約占云南省總面積的23.26% (表2)；高適生區(qū)以德宏州、保山市、臨滄市為主，但面積略有減少；中適生區(qū)面積增加12 073.87 km2，約為當(dāng)前面積的2.33 倍，新增中適生區(qū)主要分布于德宏州、保山市、大理州、紅河州、文山州、玉溪市等地；低適生區(qū)面積增加23 899.32 km2，約為當(dāng)前的1.61 倍，新增低適生區(qū)主要分布于怒江、大理、紅河、文山、昆明等地。到2070s，流蘇香竹的適生區(qū)總面積與當(dāng)前接近，但較2050s 有所降低(表2；圖3B)；高適生區(qū)面積減少3 315.85 km2，約為當(dāng)前面積的56.16%，仍以德宏州、保山市、臨滄市為主；中適生區(qū)面積增加2 602.76 km2，新增區(qū)域主要分布于怒江和大理；低適生區(qū)面積增加2 355.61 km2，新增區(qū)域主要分布于怒江和大理。

圖3 未來(lái)氣候變化下流蘇香竹潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)Fig.3 Prediction of potential distribution of C.fimbriatus under future climate change

在SSP5-8.5 路徑下，2050s 和2070s，流蘇香竹在云南省的適生區(qū)域均明顯減少(圖3C 和D；圖4)，總適生區(qū)面積分別為22 253.05 km2和24 490.59 km2，分別占云南省總面積的5.65%和6.21%(表2)，適生區(qū)呈明顯破碎化。高適生區(qū)主要集中在保山市和臨滄市，占云南省總面積的比例均小于1%，收縮為當(dāng)前的18.63%(2050s)和12.51%(2070s)；中適生區(qū)主要分布于德宏州、保山市、臨滄市以及普洱市和玉溪市交界處，收縮為當(dāng)前的28.36%(2050s)和28.81%(2070s)；低適生區(qū)主要分布于德宏州、保山市、臨滄市和大理州，收縮為當(dāng)前的46.67%(2050s)和53.46%(2070s)。

圖4 流蘇香竹當(dāng)前和氣候變化下未來(lái)的潛在分布區(qū)百分比Fig.4 Percentage of potential distribution of C.fimbriatus under present and future climate change scenarios

2.4 影響流蘇香竹分布的主導(dǎo)氣候因子

根據(jù)氣候變量的貢獻(xiàn)率可知，bio13、bio5、bio17、bio2、bio8 和bio7 的貢獻(xiàn)率分別為30.2%、20.5%、17.4%、10.4%、9.7%和7.3%，累積貢獻(xiàn)率為95.5%，其中前4 個(gè)氣候因子對(duì)模型構(gòu)建結(jié)果的貢獻(xiàn)率均大于10% (表3)。置換重要值排名前6 的依次為bio5、bio4、bio13、bio8、bio7 和bio17，置換重要值分別為41.0%、14.6%、13.1%、12.5%、8.5%和6.0% (表3)。刀切法檢驗(yàn)結(jié)果如圖5 所示，僅單獨(dú)使用變量bio7、bio17 和bio8的正規(guī)化訓(xùn)練增益(Regularized training gain) 值較高，說(shuō)明這3 個(gè)氣候因子對(duì)流蘇香竹分布預(yù)測(cè)有較大影響；而不使用bio13 和bio17 的正規(guī)化訓(xùn)練增益值下降明顯，說(shuō)明這2 個(gè)氣候因子對(duì)模型預(yù)測(cè)的影響顯著，且具有其他因子沒(méi)有的重要信息。結(jié)合氣候變量貢獻(xiàn)率、置換重要值和刀切法的檢驗(yàn)結(jié)果，綜合分析認(rèn)為，在所研究的氣候因子中bio13、bio5、bio17 和bio2 對(duì)流蘇香竹的分布具有重要影響，而bio4、bio3 和bio15 這3 個(gè)因子的重要性相對(duì)較低，對(duì)流蘇香竹的分布影響較小。

表3 影響流蘇香竹分布的氣候變量置換重要值和貢獻(xiàn)率Tab.3 Permutation importance and contribution rate of climatic variables affecting distribution of C.fimbriatus

圖5 流蘇香竹刀切法檢驗(yàn)結(jié)果Fig.5 Result of Jackknife test for C.fimbriatus

結(jié)合MaxEnt 模型所創(chuàng)建的響應(yīng)曲線(圖6)分析流蘇香竹的存在概率與主導(dǎo)氣候因子之間的關(guān)系，縱坐標(biāo)為互補(bǔ)對(duì)數(shù)輸出結(jié)果，即為存在概率。當(dāng)該值大于0.5 時(shí)，表示所對(duì)應(yīng)氣候因子的值適合流蘇香竹的生長(zhǎng)。據(jù)此得出當(dāng)最濕月份降水量(bio13) 高于218 mm、最暖月份最高溫度(bio5)為21.6～25.0 ℃、最干季度降水量(bio17) 為52～70 mm、平均氣溫日較差(bio2) 為10.2～11.7 ℃時(shí)，分別為4 個(gè)主導(dǎo)氣候因子對(duì)應(yīng)的最適范圍。當(dāng)最濕月份降水量為250 mm、最暖月份最高溫度為23.3 ℃、最干季度降水量為59 mm、平均氣溫日較差為11.3 ℃時(shí)，流蘇香竹的分布概率最大。

圖6 流蘇香竹主導(dǎo)氣候因子響應(yīng)曲線Fig.6 Response curves of dominant climate factor for C.fimbriatus

3 討論

基于MaxEnt 模型預(yù)測(cè)的流蘇香竹當(dāng)前高適生區(qū)和中適生區(qū)集中分布于云南省西南部的德宏州和保山市，零星分布于南部的臨滄市、普洱市和西雙版納州等地，低適生區(qū)則擴(kuò)散至云南西北部的怒江和中東部的玉溪市、昆明市、曲靖市等地。整體來(lái)看，流蘇香竹適生區(qū)呈現(xiàn)以斑塊狀分布為主、成片分布為輔的特征。流蘇香竹當(dāng)前潛在分布區(qū)的這一特征，與在野外實(shí)際調(diào)查的該種分布特點(diǎn)一致。目前已知其他竹種的潛在分布區(qū)或生態(tài)位模擬，大多數(shù)成片分布，包括Otatea[33]、毛竹(Phyllostachys edulis)[34]、巴拉圭瓜多竹(Guadua paraguayana)[35]、合江方竹(Chimonobambusa hejiangensis)[36]等。流蘇香竹當(dāng)前潛在分布格局的形成，與云南的地形地勢(shì)、自然景觀以及氣候特征密不可分。云南多山脈和河流，海拔落差較大，地貌結(jié)構(gòu)錯(cuò)綜復(fù)雜，導(dǎo)致各地氣候迥異，具有明顯的區(qū)域性特征，容易形成局部的“小氣候”和“小環(huán)境”，相對(duì)一致的生境范圍一般都不大[37]，因此只有具有相似氣候特征的局部地區(qū)適宜流蘇香竹生長(zhǎng)。

影響流蘇香竹分布的主導(dǎo)氣候因子為最濕月份降水量、最暖月份最高溫度、最干季度降水量和平均氣溫日較差。最濕月份降水量和最暖月份最高溫度對(duì)應(yīng)的是云南省7—8 月的降水與溫度，該時(shí)期為流蘇香竹出筍的高峰期。最干季度降水量作為旱季的降水量指標(biāo)，其對(duì)流蘇香竹分布的顯著影響說(shuō)明流蘇香竹對(duì)干旱的耐受能力較差。平均氣溫日較差顯示了區(qū)域內(nèi)溫度的變化幅度，表明流蘇香竹對(duì)短時(shí)間內(nèi)的氣溫變化也有著顯著的響應(yīng)。譚宏超等[38]在研究香竹(Chimonocalamus delicatus) 的出筍期生長(zhǎng)規(guī)律時(shí)，發(fā)現(xiàn)年平均溫度和降水量直接影響筍期生長(zhǎng)，年平均溫度越高、降水量越大的地方，退筍率越低，筍期越長(zhǎng)。流蘇香竹與香竹為同屬竹種，生理特性具有一定的相似性。南美洲的巴拉圭瓜多竹的分布主要受年降水量、最暖季度降水量、溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差的影響[35]；影響合江方竹適宜性分布的主導(dǎo)環(huán)境因子包括最干月降水量、溫差月均值、海拔和年均降水量[36]；大熊貓主食竹缺苞箭竹(Fargesia denudata) 的分布主要受最冷月份的最低溫度、海拔、溫度季節(jié)性變化的標(biāo)準(zhǔn)差、最潮濕月份的降雨量、年溫度范圍等因子的影響[39]。由此可見(jiàn)，不同竹種的分布主要受降水和溫度的影響，但具體氣候因子則有所差異。竹類植物主要以營(yíng)養(yǎng)繁殖為主，因此出筍期的氣候?qū)ζ渖嬷陵P(guān)重要。在對(duì)流蘇香竹進(jìn)行引種栽培時(shí)，可以把出筍期的氣候特征作為主要的考量因素，同時(shí)結(jié)合氣候因子以外的環(huán)境因子，如海拔、土壤、地形等，綜合考慮，可以增加成活率。

在開展未來(lái)氣候變化下流蘇香竹潛在分布區(qū)研究時(shí)，選擇了共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑SSPs (SSP1-2.6和SSP5-8.5)，與常用的基于典型濃度路徑(RCPs) 相比，SSPs 反映了溫室氣體排放與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)，使得未來(lái)氣候的預(yù)估結(jié)果更加合理[40]?；赟SP1-2.6 和SSP5-8.5 這2 種路徑對(duì)流蘇香竹未來(lái)潛在分布區(qū)的預(yù)測(cè)結(jié)果差異較大。在SSP1-2.6 路徑下，流蘇香竹的總適生區(qū)與當(dāng)前適生區(qū)相比，到2050s 有明顯擴(kuò)張，主要向北和東方向遷移，高適生區(qū)面積基本保持不變，到2070s，總適生區(qū)面積基本保持不變，高適生區(qū)面積減少約43.84%，中、低適生區(qū)有所增加。在SSP5-8.5 路徑下，流蘇香竹的總適生區(qū)大幅收縮，適宜流蘇香竹的生境成片消失，總適生區(qū)面積減少為當(dāng)前的39.89% (2050s) 和43.90% (2070s)，生境喪失和破碎化更加嚴(yán)重，高適生區(qū)面積僅為當(dāng)前的12.51% (2050s) 和18.63% (2070s)?？傮w而言，未來(lái)氣候變化和不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑將對(duì)流蘇香竹的分布產(chǎn)生較大影響，流蘇香竹的高適生區(qū)減少，中、低適生區(qū)增加或減少，如不加以控制二氧化碳的排放量和選擇合適的發(fā)展政策，流蘇香竹的分布在未來(lái)將面臨嚴(yán)峻威脅。

流蘇香竹主要分布于云南西南部的中低山地區(qū)，僅在其分布區(qū)附近的村落有栽培，而毛竹在我國(guó)栽培歷史悠久，是我國(guó)分布最廣的經(jīng)濟(jì)竹種，主要分布于長(zhǎng)江流域及其以南的低山丘陵地區(qū)。研究表明，未來(lái)氣候變化將使毛竹的分布區(qū)向北遷移，面積將會(huì)增加[34]。毛竹對(duì)氣候變化的響應(yīng)與流蘇香竹完全不同，一方面可能是因?yàn)? 個(gè)竹種屬于不同的屬，存在進(jìn)化上的差異，所占據(jù)的生態(tài)位以及生長(zhǎng)所需要的氣候條件不同，另一方面栽培馴化歷史也可能會(huì)影響物種的適應(yīng)性，從而造成對(duì)氣候變化響應(yīng)的差異。

流蘇香竹雖然是香竹屬中分布范圍最廣的一個(gè)竹種，但是通過(guò)野外調(diào)查以及本研究結(jié)果可知，流蘇香竹在野外的分布大多呈斑塊狀，生境破碎化較為嚴(yán)重，氣候變化對(duì)該種的分布影響較大。當(dāng)前流蘇香竹生境破碎化，一方面和云南的地形、地貌和自然景觀特征有關(guān)，另一方面土地利用方式也會(huì)造成生境破碎化，甚至喪失。流蘇香竹的棲息地只有極小部分在保護(hù)區(qū)內(nèi)，如龍陵小黑山自然保護(hù)區(qū)，或位于較偏遠(yuǎn)、人為活動(dòng)較少的山區(qū)，能夠得到一定的保護(hù)，或受人為因素影響較小，而大多數(shù)棲息地則位于保護(hù)區(qū)外，隨時(shí)面臨被破壞和喪失的威脅。

綜上所述，基于野外觀察和MaxEnt 分析，對(duì)流蘇香竹的引種栽培和保護(hù)，提出2 點(diǎn)建議:1)在高適生區(qū)內(nèi)，主要包括德宏州中部和北部、保山市西南部、臨滄市中部等地區(qū)，加大引種栽培力度，增加流蘇香竹分布面積，在中、低適生區(qū)內(nèi)，適度引種栽培，以就地保護(hù)為主、遷地保護(hù)為輔；2) 制定合理的土地利用和經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策，減少對(duì)流蘇香竹棲息地的人為干擾和破壞，適當(dāng)發(fā)展流蘇香竹產(chǎn)業(yè)，開發(fā)其筍用、材用、觀賞等方面的價(jià)值。