短序潤(rùn)楠的地理分布及潛在分布區(qū)估計(jì)

胡文強(qiáng)，溫暖玲，肖 玉，鐘任資，茹正忠

（1. 深圳市真和麗生態(tài)環(huán)境股份有限公司，廣東 深圳 518052；2. 深圳市野生動(dòng)物救護(hù)中心，廣東 深圳 518052）

短序潤(rùn)楠的地理分布及潛在分布區(qū)估計(jì)

胡文強(qiáng)1，溫暖玲1，肖 玉1，鐘任資1，茹正忠2

（1. 深圳市真和麗生態(tài)環(huán)境股份有限公司，廣東 深圳 518052；2. 深圳市野生動(dòng)物救護(hù)中心，廣東 深圳 518052）

利用Diva-GIS軟件分析短序潤(rùn)楠（Machilus breviflora）的適生區(qū)，并用BIOCLIM生態(tài)模型評(píng)估未來潛在分布區(qū)對(duì)氣候變暖的響應(yīng)。短序潤(rùn)楠分布在我國(guó)南亞熱帶及熱帶的中低山地區(qū)，水平分布范圍為18°73′～30°66′N、104°02′～115°24′E，垂直分布在海拔200～1600 m；短序潤(rùn)楠分布于常綠闊葉林及常綠針闊葉混交林植被類型中；廣東地區(qū)為短序潤(rùn)楠的現(xiàn)在分布中心，在279份有效標(biāo)本記錄中有231份來自廣東，約占82.8%；短序潤(rùn)楠的潛在分布區(qū)為粵、桂、瓊、港、贛、湘、閩、川及黔等省份；在未來氣候變暖的影響下，短序潤(rùn)楠的適生范圍略有擴(kuò)大，潛在分布區(qū)往北適當(dāng)擴(kuò)展，但是最適分布區(qū)顯著減少，且最適分布區(qū)連續(xù)性變小。研究結(jié)果對(duì)現(xiàn)有短序潤(rùn)楠野生資源的保護(hù)、擴(kuò)大引種造林和園林應(yīng)用有一定的理論意義和實(shí)踐指導(dǎo)價(jià)值。

氣候變化；短序潤(rùn)楠；BIOCLIM模型；物種分布區(qū)估計(jì)；引種

地理分布是由植物和環(huán)境長(zhǎng)久互相決定的［1］。作為植物重要的空間特征，地理分布受生物因子以及非生物因子的共同影響［2］。研究表明，氣候是決定植物分布的最主要因素之一［3］。目前，植物分布模型結(jié)合空間分布特征及其氣候條件，估計(jì)植物的生態(tài)位和潛在分布區(qū)［4］，已在植物生態(tài)學(xué)研究中得到廣泛應(yīng)用［5-7］。潛在分布的估計(jì)，一方面對(duì)研究植物的系統(tǒng)發(fā)育具有重要的價(jià)值［8］，另一方面為種源保護(hù)、遺傳改良、引種馴化等生產(chǎn)實(shí)踐提供重要理論指導(dǎo)。短序潤(rùn)楠（Machilus breviflora）屬樟科（Rosaceae）潤(rùn)楠屬（Machilus）常綠喬木，在繁殖特性及園林應(yīng)用方面有少量研究［9］，針對(duì)短序潤(rùn)楠地理分布研究尚屬空白。本研究結(jié)合地理分布信息以及DIVA-GIS軟件對(duì)短序潤(rùn)楠的地理分布特征和潛在分布區(qū)進(jìn)行探究，以期對(duì)短序潤(rùn)楠野生資源的保護(hù)、擴(kuò)大引種造林和園林應(yīng)用提供一定的理論意義和實(shí)踐指導(dǎo)價(jià)值。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)收集

1.1.1 物種分布信息 本研究查閱了中國(guó)數(shù)字植物標(biāo)本館（CVH；http：//www.cvh.org.cn/）和國(guó)家科技部教學(xué)標(biāo)本資源共享平臺(tái)（http：//mnh.scu.edu.cn/index/）的279份短序潤(rùn)楠標(biāo)本信息；并查閱了《中國(guó)植物志》、《廣東植物志》、《樂昌植物志》、《湖南植物志》、《江西植物志》、《廣西植物志》、《云南植物志》、《海南植物志》、《四川植物志》、《深圳植物志》、《梧桐山植物》等地方植物志以及相關(guān)群落學(xué)文獻(xiàn)確定短序潤(rùn)楠的分布點(diǎn)［10-11］。利用百度拾取坐標(biāo)系統(tǒng)獲取每個(gè)分布點(diǎn)的經(jīng)緯度，海拔信息來自標(biāo)本記錄及群落學(xué)文獻(xiàn)。

1.1.2 氣象數(shù)據(jù) 本研究提取世界氣候數(shù)據(jù)庫（http：//www.worldclim.org/ ）的氣象數(shù)據(jù)，并應(yīng)用Diva-GIS軟件提取年均氣溫、月均氣溫變化范圍、晝夜溫差與年溫差比值、溫度季節(jié)性變化方差、最熱月份最高溫度、最冷月份最高溫度、年溫變化范圍、最濕季度平均溫度、最干季度平均溫度、最暖季度平均溫度、最冷季度平均溫度、年平均降水量、最濕月份降水量、最干月份降水量、降水量季節(jié)性變化方差、最濕季度降水量、最干季度降水量、最暖季度降水量、最冷季度降雨量等19個(gè)影響植物分布的重要?dú)夂蜃兞俊?/p>

1.2 地理分布分析

用Diva-GIS軟件繪制短序潤(rùn)楠的地理分布圖，并以中國(guó)行政區(qū)劃圖層作為底圖，每個(gè)分布點(diǎn)至少有一份標(biāo)本采集或是在文獻(xiàn)中有過確切記載。

1.3 模擬物種分布區(qū)

通過結(jié)合氣候數(shù)據(jù)信息和短序潤(rùn)楠的分布信息，采用BIOCLIM模型對(duì)短序潤(rùn)楠的分布區(qū)進(jìn)行估計(jì)。BIOCLIM模型將預(yù)測(cè)的結(jié)果分為非適生（0）、低適生（0～2.5%）、中度適生（2.5%～5%）、高度適生（5%～10%）、極適生（10%～20%）、最適生（20%～40%）5個(gè)等級(jí)，BIOCLIM模型原理詳見文獻(xiàn)［12］。

2 結(jié)果與分析

2.1 地理分布

短序潤(rùn)楠主要分布在我國(guó)南亞熱帶及熱帶的中低山地區(qū)。水平分布范圍為18°73′～30° 66′N、104°02′～115°24′E。按行政區(qū)劃，短序潤(rùn)楠分布于我國(guó)廣東、廣西、海南、四川、貴州、云南、湖南、江西、香港等9個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、特別行政區(qū)）。標(biāo)本記錄和野外調(diào)查顯示，短序潤(rùn)楠分布在海拔200～1 600 m，最低處位于廣東省和平縣，最高處位于云南省馬關(guān)縣。群落研究資料和標(biāo)本記錄表明短序潤(rùn)楠分布于常綠闊葉林及常綠針闊葉混交林植被類型中，有些分布在路邊、灌叢、林緣、溝谷溪邊和水旁。

2.2 多度統(tǒng)計(jì)

調(diào)查結(jié)果顯示，短序潤(rùn)楠標(biāo)本主要分布在廣東省，在279份有效標(biāo)本記錄中有231份來自廣東，占總數(shù)的82.8%，采自肇慶市鼎湖山有42份（1927—1979年），27份采自惠州市龍門縣（1956—1981年），采自韶關(guān)市新豐縣24份（1968—1981年），其余采自肇慶市封開縣、珠海市、深圳市等地；來自廣西17份，采集地點(diǎn)有武鳴縣、金秀縣和東蘭縣等地；香港15份，主要采自于蓮花山；來自海南7份，全部采自尖峰嶺；云南4份，四川2份，湖南、江西和貴州各1份。由此可見，短序潤(rùn)楠在廣東省分布最多，其次為廣西壯族自治區(qū)。

2.3 潛在分布區(qū)估計(jì)

利用DIVA-GIS軟件中的BIOCLIM 模型依據(jù)279個(gè)地理分布記錄和19個(gè)氣候變量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)短序潤(rùn)楠的潛在分布區(qū)，其預(yù)測(cè)結(jié)果見圖1（封二），綠、黃、橙、紅4種顏色依次表示潛在分布可能性由低到高。結(jié)果顯示，短序潤(rùn)楠的潛在分布區(qū)為廣東、廣西、海南、香港、江西、湖南、福建、四川及貴州等省份。預(yù)測(cè)的最適分布區(qū)在廣東省分布最多，其次是廣西，且兩處的最適分布區(qū)呈現(xiàn)明顯的破碎狀態(tài)。

2.4 全球氣候變暖對(duì)短序潤(rùn)楠分布區(qū)的影響

在未來氣候變暖的條件下，模擬未來100年的氣候變量預(yù)測(cè)短序潤(rùn)楠適生區(qū)的變化情況。從圖2（封二）可以看出，在全球氣候變暖的背景下，短序潤(rùn)楠的適生區(qū)略有擴(kuò)大，潛在分布區(qū)往北適當(dāng)擴(kuò)展。但是最適分布區(qū)明顯減少（紅色、橙色區(qū)域），且連續(xù)性變小，說明短序潤(rùn)楠的最適生境發(fā)生破碎化。

3 結(jié)論與討論

3.1 短序潤(rùn)楠現(xiàn)存地理分布成因的初步分析

短序潤(rùn)楠主要分布在華南地區(qū)，廣泛分布于亞熱帶、熱帶森林植被。本研究結(jié)果表明，短序潤(rùn)楠在中國(guó)的水平分布區(qū)間為18°73′～30° 66′N、104°02′～115°24′E，同時(shí)也表明該樹種生態(tài)幅較窄，BIOCLIM 模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與之一致。這一方面是由短序潤(rùn)楠的生態(tài)位所決定，短序潤(rùn)楠喜溫暖濕潤(rùn)氣候，不耐寒，不耐干旱；另一方方面可能與種子散播機(jī)制有關(guān)，短序潤(rùn)楠果實(shí)大多數(shù)直接從母樹掉落，只有少部分被鳥類傳播，并且種子易霉?fàn)€等原因造成發(fā)芽率低，這些因素限制了短序潤(rùn)楠種子擴(kuò)散，造成其狹域分布。

本研究結(jié)果表明，在279份有效標(biāo)本記錄中有231份來自廣東，約占標(biāo)本總數(shù)的82.8%，結(jié)合潤(rùn)楠屬在中國(guó)的地理分布，推斷短序潤(rùn)楠的現(xiàn)代分布中心可能位于我國(guó)南亞熱帶地區(qū)的珠三角與粵西?，F(xiàn)在分布中心指現(xiàn)代植物分布的多度中心，但現(xiàn)代分布中心不一定是原始分布中心或發(fā)生中心，還需結(jié)合植物系統(tǒng)學(xué)和化石標(biāo)本證據(jù)，闡明短序潤(rùn)楠的發(fā)生中心和分布格局的成因。

3. 2 氣候變暖對(duì)短序潤(rùn)楠潛在分布區(qū)的影響

據(jù)研究報(bào)道，自20世紀(jì)以來，地球地表平均溫度上升 0.74（±0.18）℃，預(yù)計(jì)到21世紀(jì)末氣溫將上升1.1（±6.4）℃，我國(guó)在50年來（1951—2001年）年均溫度上升約1.1℃，亞熱帶北界最遠(yuǎn)北移120 km，氣候總體呈變暖、變濕趨勢(shì)［13］。隨著氣候的變化植物的地理分布也會(huì)發(fā)生潛在的變化［14］。國(guó)外學(xué)者展開了大量研究，Joao等［15］運(yùn)用MAXENT模型分別研究了Hevea brasiliensis和Hancornia speciosa在氣候變化情況下的分布區(qū)變化情況，結(jié)果表明，氣候是影響植物分布的最主要因素之一，H. brasiliensis的最適分布區(qū)將擴(kuò)大，而H. speciosa的最適分布區(qū)將縮小。國(guó)內(nèi)學(xué)者這一方面也開展了很多研究，石慰［16］研究了氣候變化對(duì)中國(guó)東北興安落葉松分布的影響，結(jié)果顯示未來100年內(nèi)我國(guó)興安落葉松會(huì)出現(xiàn)潛在分布區(qū)向北、向東遷移，并向中心分布區(qū)收縮的趨勢(shì)。有研究表明麻櫟的潛在分布區(qū)面積不斷縮小，并出現(xiàn)向北方和高海拔地區(qū)擴(kuò)散的趨勢(shì)［17］。這些研究表明：氣候變暖將會(huì)縮小物種的適生區(qū)范圍，導(dǎo)致物種向北、向高海拔地區(qū)擴(kuò)散。也有研究表明，隨著未來氣候變化，物種基本適生區(qū)范圍擴(kuò)大，最適生境出現(xiàn)破碎化［4，17］。本研究結(jié)果與后者研究結(jié)論一致，在全球氣候變暖的背景下，短序潤(rùn)楠的潛在分布區(qū)將會(huì)向高緯度地區(qū)遷移，但其適生區(qū)面積擴(kuò)大，最適生區(qū)由廣東向廣西轉(zhuǎn)移。分布區(qū)的遷移改變分布區(qū)內(nèi)氣候條件，從而導(dǎo)致短序潤(rùn)楠潛在適生區(qū)分布范圍發(fā)生變化。

3.3 短序潤(rùn)楠的潛在分布區(qū)估計(jì)及應(yīng)用

現(xiàn)在氣候?qū)撛诜植紖^(qū)的估計(jì)表明短序潤(rùn)楠的適生區(qū)出現(xiàn)在中低海拔山地。在云南省1936年首次發(fā)現(xiàn)了短序潤(rùn)楠的分布，但是由于標(biāo)本年代久遠(yuǎn)，且記錄信息不詳，所以現(xiàn)在是否有分布還需進(jìn)行野外調(diào)查。短序潤(rùn)楠有較大可能性分布在廣東南嶺山脈北部到湖南莽山一帶，因此，該地區(qū)是野外調(diào)查的重點(diǎn)。BIOCLIM模型的模擬結(jié)果表明福建南部也可能有短序潤(rùn)楠的分布，但是查閱標(biāo)本館和地方植物志并未發(fā)現(xiàn)有記錄，還需到野外進(jìn)一步證實(shí)。由于BIOCLIM模型是根據(jù)氣候因子估計(jì)的植物的適生區(qū)，忽略了其他環(huán)境因素和生物因素的共同影響［2］。因此要根據(jù)當(dāng)?shù)鼐唧w生境，綜合各因素來確定野外調(diào)查和應(yīng)用的重點(diǎn)地區(qū)和范圍。

本研究結(jié)果表明，短序潤(rùn)楠的分布受環(huán)境因素影響較大。在開發(fā)過程中要掌握其地理分布特征和生境條件，可以對(duì)其野生資源的保護(hù)、擴(kuò)大引種造林和園林應(yīng)用提供一定的理論意義和實(shí)踐指導(dǎo)價(jià)值。潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)結(jié)果表明短序潤(rùn)楠可應(yīng)用于華南地區(qū)的園林綠化中。但在華南地區(qū)城市園林中應(yīng)用還不夠廣泛，并且它對(duì)種植技術(shù)要求較高，尤其是移植成活率較低。所以依據(jù)“適地適樹”原則進(jìn)行園林開發(fā)利用。短序潤(rùn)楠為春色葉樹種，在園林中應(yīng)用可增加城市的色彩，同時(shí)也能提升城市植物景觀的文化內(nèi)涵。

［1］劉娜，馮纓，管開云. 沙拐棗屬（Calligonum L.）植物在中國(guó)的潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)［J］. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2016，30（3）： 113-120.

［2］朱耿平，劉國(guó)俊，卜文俊，等. 生態(tài)位模型的基本原理及其在生物多樣性保護(hù)中的應(yīng)用［J］.生物多樣性，2013，21（1）： 90-98.

［3］Debabrata R，Mukunda D B，James J. Predicting the distribution of rubber trees（Hevea brasiliensis）through ecological niche modelling with climate，soil，topography and socioeconomic factors［J］. Ecological Research，2016，31（1）：75-91.

［4］周婧，李巧云，肖亮，等. 芒和五節(jié)芒在中國(guó)的潛在分布［J］. 植物生態(tài)學(xué)報(bào)，2012，36（6）：504-510.

［5］Ureta C，Martinez-Meyer E，Perales HR，et al. Projecting the effects of climate change on the distribution of maize races and their wild relatives in Mexico［J］. Global Change Biology，2012， 18：1073–1082.

［6］Torres N M，De Marco P，Santos T，et al. Can species distribution modelling provide estimates of population densities? A case study with jaguars in the Neotropics［J］. Diversity and Distributions，2012，18：615-627.

［7］Jason M，Kamilar，Stacey R. Tecot Anthropogenic and climatic effects on the distribution of Eulemur Species：An ecological niche modeling approach ［J］. International Journal of Primatology，2015，11（12）：1-22.

［8］張文駒，陳家寬. 物種分布區(qū)研究進(jìn)展［J］. 生物多樣性，2003（11）：364-369.

［9］楊麗洲. 短序潤(rùn)楠繁殖特性與園林應(yīng)用研究［D］. 廣州： 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2010：1-5.

［10］陳勇. 深圳市城市森林美景度研究［D］. 北京：中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院，2013：45-50.

［11］劉永金，陳世清，袁 銀，等. 深圳梧桐山毛棉杜鵑林天然更新調(diào)查［J］. 亞熱帶植物科學(xué)，2015，44（1）：42-46.

［12］徐曉婷，楊永，王利松. 白豆杉的地理分布及潛在分布區(qū)估計(jì)［J］. 2008，32（5）：1134-1145.

［13］鄭景云，尹云鶴，李炳元. 中國(guó)氣候區(qū)劃新方案［J］. 地理學(xué)報(bào)，2012，65（1）：4 -12.

［14］郭泉水，閻洪，徐德應(yīng)，等. 氣候變化對(duì)我國(guó)紅松林地理分布影響的研究［J］. 生態(tài)學(xué)報(bào)，1998，18（5）：484-488.

［15］Joao C N，Mara R M，Marcos A，et al. The Impact of global climate change on the geographic distribution and sustainable harvest of Hancornia speciosa Gomes（Apocynaceae）in Brazil［J］. Environmental Management，2016，22：1-8.

［16］石慰. 氣候變化對(duì)中國(guó)東北興安落葉松分布的影響［D］. 北京： 北京林業(yè)大學(xué)，2013：55-60.

［17］張興旺，李垚，方炎明. 麻櫟在中國(guó)的地理分布及潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)［J］. 西北植物學(xué)報(bào)，2014，34（8）：1685-1692.

（責(zé)任編輯 楊賢智）

Geographic distribution and potential distribution estimation of Machilus breviflora

HU Wen-qiang1，WEN Nuan-ling1，XIAO Yu1，ZHONG Ren-zi1，RU Zheng-zhong2
（1. Shenzhen Zhenheli Ecology&Environment Co.Ltd，Shenzhen 518052，China；2. Center for Wildlife Animal Rescue and Protection，Shenzhen 518052，China）

The geographical distribution of Machilus breviflora in China was analyzed based on DIVA-GIS，and the response of future potential distribution to global warming was estimated by Bioclim model．M. breviflora was distributed in the low to medium altitude from 200 m to 1 600 m mountain forests of south subtropical and tropical zone of China，which was 18°73′-30°66′N，104°02′-115°24′E. The distribution of vegetation types is evergreen broad-leaved forest and evergreen coniferous broad-leaved mixed forest. Guangdong province is the modern distribution center of M. breviflora，in 279 valid samples，231 samples were from Guangdong，accounting for about 82.8%. Potential distribution estimation indicated that Guangdong，Guangxi，Hainan，Jiangxi，Hunan，F(xiàn)ujian and Hong Kong，Sichuan and Guizhou were the optimum places for M. breviflora to survive. The model simulation indicated that the suitable habitats would initially increase under the climate change scenarios，whereas the marginally suitable habitats would have a relatively small change. The results could provide valuable references for the wildlife protecting，introduction and landscape application of M. breviflora.

climate change；Machilus breviflora；BIOCLIM model；potential distribution estimation；introduction

S717.1

A

1004-874X（2017）02-0082-04

2016-11-18

深圳市科技計(jì)劃項(xiàng)目（CXZZ20150430105402792）

胡文強(qiáng)（1987-），男，碩士，風(fēng)景園林工程師，E-mail：wenqiang_hu@163.com

茹正忠（1957-），男，正高級(jí)工程師，E-mail：13502863103@qq.com

胡文強(qiáng)，溫暖玲，肖玉，等.短序潤(rùn)楠的地理分布及潛在分布區(qū)估計(jì)［J］.廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，44（2）：82-85.