基于MaxEnt模型和不同氣候變化情景的單葉蔓荊潛在地理分布預(yù)測

王亞領(lǐng)，李浩，楊旋，郭彥龍，李維德*

(1.蘭州大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，甘肅 蘭州 730000; 2.中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所，甘肅 蘭州 730000)

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基于MaxEnt模型和不同氣候變化情景的單葉蔓荊潛在地理分布預(yù)測

王亞領(lǐng)1，李浩1，楊旋1，郭彥龍2，李維德1*

(1.蘭州大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，甘肅 蘭州 730000; 2.中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所，甘肅 蘭州 730000)

單葉蔓荊為我國常用中藥蔓荊子的來源之一，不僅具有良好的藥用價值，還具有很高的生態(tài)效益，能很好地防風(fēng)固沙和保持水土。預(yù)測氣候變化對該物種分布范圍的影響可以為單葉蔓荊的可持續(xù)利用提供科學(xué)基礎(chǔ)和參考依據(jù)。本研究利用獲得的單葉蔓荊126個地理分布記錄和22個環(huán)境因子，利用MaxEnt模型分析了單葉蔓荊在我國全國范圍內(nèi)的潛在地理分布，并基于該模型預(yù)測了4種氣候情景下21世紀(jì)50和70年代單葉蔓荊分布范圍。結(jié)果表明，最大熵模型預(yù)測單葉蔓荊潛在生境分布的精度較高(接收者操作特征曲線下方的平均面積為0.988),海拔、平均氣溫日較差、最冷季度降水量和最干月份降水量是影響單葉蔓荊分布的主要氣候因子。由模型預(yù)測可知，在4種氣候情景下，單葉蔓荊在全國適宜生境和低適宜生境的數(shù)量均有不同幅度的增加，適宜生境增加較快，低適宜生境增加緩慢；到2050s階段，適宜生境比例由當(dāng)前的5.03%分別上升到15.88%、17.00%、17.59%和23.11%；低適宜生境比例由當(dāng)前的8.86%分別上升到11.09%、10.31%、11.53%和12.96%；到2070s階段，適宜生境比例分別上升到21.22%、22.21%、24.57%和30.66%；低適宜生境比例分別上升到11.85%、12.07%、13.99%和14.66%?？臻g分布上，單葉蔓荊的適宜生境和低適宜生境的范圍及幾何中心都由沿海地區(qū)向內(nèi)陸擴(kuò)散；湖南和江西兩省的適宜生境比例增長較快，尤其在四川境內(nèi)，當(dāng)前只有很小比例的低適宜生境，隨著氣候的變化，低適宜生境面積有所上升，并且適宜生境開始出現(xiàn)且增長速度較快。

單葉蔓荊；氣候變化；MaxEnt模型；潛在地理分布

環(huán)境因素是決定物種分布的最主要因素, 并且物種分布格局的變化對環(huán)境因素的變化最為敏感。氣候作為環(huán)境因素中最主要的因素之一，是我們重要的關(guān)注對象和研究方向。目前，準(zhǔn)確確定氣候變化對瀕危物種分布的影響是有效保護(hù)物種的理論基礎(chǔ),也是當(dāng)前保護(hù)生物學(xué)家面臨的重要問題[1]。

物種分布模型(species distribution modeling, SDM)作為一種評估入侵物種潛在威脅的模型，越來越廣泛的應(yīng)用于個體生態(tài)學(xué)研究[2]，此外，該類模型在預(yù)估環(huán)境因素變化對物種分布影響方面也日益發(fā)揮著重要的作用，在預(yù)測種群分布動態(tài)及區(qū)域物種多樣性變化領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用[3-4]。最大熵模型 (maximum entropy model，MaxEnt)是一種基于有限的已知信息推斷未知概率分布的數(shù)學(xué)方法，其理論起源于信息科學(xué)，是統(tǒng)計學(xué)研究的重要內(nèi)容，認(rèn)為實現(xiàn)方式數(shù)量最大的可能性，就是實際觀察到的真實狀況[5-6]。MaxEnt模型作為一種預(yù)測物種未來地理潛在分布的定量化分析工具，已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用，包括藥材、珍稀樹木、哺乳動物等多種物種的分布預(yù)測[7-9]。MaxEnt對于物種分布數(shù)據(jù)不全的情況也有很好的分析結(jié)果，說明該模型具有很強(qiáng)的適用性[10]。

單葉蔓荊(Vitextrifoliavar.simplicifolia)屬于馬鞭草科，是一種灌木。開花后結(jié)的果實稱蔓荊子，蔓荊子是一種藥用價值很高的中藥材，不但可以清濕熱，還具有止血的作用。單葉蔓荊主要分布在我國山東、江西、湖南、安徽、浙江、海南等省，尤其在江西和山東兩省分布最廣泛[11]。單葉蔓荊是一種藥用價值和生態(tài)價值都很高的藥材，已被我國列入《國家重點保護(hù)野生藥材物種名錄》，但近年來由于人為活動的影響，再加上自然環(huán)境的劇烈變化，其野生數(shù)量和生長環(huán)境都遭到了嚴(yán)重的影響[11]。

到目前為止，國內(nèi)外對單葉蔓荊的研究主要集中在生態(tài)特性、生理特性、藥理活性、群落特點以及化學(xué)成分[12-14]。目前國內(nèi)外在單葉蔓荊地理分布性預(yù)測方面尚屬空白，導(dǎo)致單葉蔓荊的分布范圍沒有得到詳細(xì)的記錄。眾所周知，環(huán)境因素的變化，尤其是氣候的變化必然會嚴(yán)重改變單葉蔓荊的生長環(huán)境，進(jìn)而影響其地理分布，所以，預(yù)測不同氣候條件下該物種的潛在地理分布，對其保護(hù)和可持續(xù)利用以及評估都具有重要的意義。為此，本研究首先根據(jù)MaxEnt模型繪制了當(dāng)前氣候情形下我國的單葉蔓荊潛在分布圖，在政府間氣候變化專門委員會(IPCC)發(fā)布的RCP2.6(最低溫室氣體排放情景)、RCP4.5(中等溫室氣體排放情景)、RCP6.0(較高溫室氣體排放情景)、RCP8.5(最高溫室氣體排放情景)4種氣候情景下，基于該模型對21世紀(jì)50和70年代單葉蔓荊的分布范圍進(jìn)行了預(yù)測。此外，還闡述了單葉蔓荊的空間分布與環(huán)境因子的關(guān)系，為單葉蔓荊原生生境的保護(hù)和資源利用評估等研究提供理論依據(jù)。

圖1 已知單葉蔓荊分布點的地理位置Fig.1 The known geographic locations of V. trifolia var.simplicifolia

1 材料與方法

1.1 單葉蔓荊的空間分布位點數(shù)據(jù)

首先通過查閱標(biāo)本和相關(guān)文獻(xiàn)確定已知的單葉蔓荊分布位點，由中國數(shù)字植物標(biāo)本館(http://www.cvh.org.cn)得到44個單葉蔓荊分布點的信息，通過查閱文獻(xiàn)[11,15-16]得到82個單葉蔓荊分布點的信息，共獲得126個單葉蔓荊種群分布點的信息。根據(jù)單葉蔓荊已知分布位點的信息(圖1)，依據(jù)126個分布點的信息和空間分辨率為30″(1 km2)的數(shù)字高程模型(digital elevation model, DEM)，我們設(shè)定研究區(qū)為中國全境(圖1)，即預(yù)測單葉蔓荊在我國全國范圍內(nèi)的潛在分布情況。

1.2 數(shù)據(jù)搜集和預(yù)處理

通過訪問世界氣候數(shù)據(jù)庫(WORLDCLIM version 1.3, http://www.worldclim.org)可以得到氣候環(huán)境數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)庫收集了1950-2000年世界各地的氣象站所記錄的詳細(xì)氣象信息，采用插值法生成空間分辨率為30″(1 km2)的全球氣候柵格數(shù)據(jù)[17]。本研究區(qū)涉及4個排放場景(RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5)。與前人研究經(jīng)常采用的排放情景(special report on emissions scenarios, SRES)相比[18-19]，RCPs情景更加詳細(xì)考慮了應(yīng)對氣候變化的各種策略對未來溫室氣體排放的影響，更加科學(xué)地描述了未來氣候變化的預(yù)估結(jié)果[20]。本研究選取溫度、降水量等相關(guān)的22個對物種分布有重要影響的環(huán)境因子變量[21](表1)，進(jìn)一步得到22個環(huán)境因子1950-2000年的年平均圖層數(shù)據(jù)。

1.3 模型的模擬

選用基于最大熵理論的MaxEnt模型來模擬氣候變化下單葉蔓荊潛在生境分布，試驗時間為2016年3月，實驗重復(fù)10次。MaxEnt模型具有較高的預(yù)測精度與良好的穩(wěn)定性,在物種分布模型中具有一定的競爭力[22]。

將單葉蔓荊分布數(shù)據(jù)和22個環(huán)境數(shù)據(jù)導(dǎo)入MaxEnt3.3.3，從已知的分布點隨機(jī)選取75%作為訓(xùn)練集來訓(xùn)練模型，25%的分布點作為驗證集來驗證。模型輸出數(shù)據(jù)格式為ASC圖層, 圖層中每個點的值代表單葉蔓荊在該區(qū)域?qū)Νh(huán)境的適生性, 取值范圍為[0.1], 然后利用ArcGIS 9.3軟件將ASC數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成柵格格式。

運用軟件ArcGIS 9.3對柵格數(shù)據(jù)文件進(jìn)行重分類，生境適應(yīng)性取值范圍為0到1之間,根據(jù)適宜生境評價指數(shù)[23-25]進(jìn)行評價，將研究區(qū)單葉蔓荊生境劃分為3類(圖2)，即不適宜生境(P<0.25)，低適宜生境(0.25≤P<0.50)，適宜生境(0.50≤P≤1.00)。利用ArcGIS 9.3軟件，可以得到研究區(qū)單葉蔓荊潛在空間分布具體結(jié)果(表2)。

基于MaxEnt3.3.3，利用22個環(huán)境因子對單葉蔓荊潛在分布建立模型。在環(huán)境參數(shù)設(shè)置中開啟刀切法(Jackknife)，MaxEnt模型會計算22個評價因子對預(yù)測的貢獻(xiàn)率。具體就是在模型建立過程中，首先依次將每一個環(huán)境變量分別去除，然后對剩余的21個環(huán)境變量建立模型，最后對所有的環(huán)境變量建立模型并進(jìn)行計算，接下來分析被去除的環(huán)境變量與遺漏誤差(omission error)之間的相關(guān)性，如果被去除的環(huán)境變量導(dǎo)致遺漏誤差顯著提高，則表明該環(huán)境變量對模型的預(yù)測結(jié)果有顯著的影響[26]。

采用ROC(receiver operating characteristic curve)進(jìn)行模型精度的驗證。ROC曲線的具體做法如下：以預(yù)測值作為可能的判斷閾值，然后計算靈敏度和特異度[27]，以1減去特異度的值(1-specificity)為橫坐標(biāo)，以靈敏度(1-omission rate)為縱坐標(biāo)，然后就可以繪制出ROC曲線，ROC曲線與橫坐標(biāo)圍成的圖形的面積稱為AUC(area under ROC curve)，取值范圍為[0,1]。

表1 用于MaxEnt模型中的環(huán)境因子變量Table 1 The environment variables in MaxEnt

圖2 單葉蔓荊的當(dāng)前地理分布情況Fig.2 The current geographic distribution of V. trifolia var.simplicifolia

地區(qū)Region面積百分比Percentageofarea(%)適宜生境Suitablehabitat低適宜生境Marginallysuitablehabitat不適宜生境Unsuitablehabitat面積Area(km2)適宜生境Suitablehabitat低適宜生境Marginallysuitablehabitat不適宜生境Unsuitablehabitat海南Hainan46.3132.9720.7315744.0011209.417046.59上海Shanghai0.0017.7482.260.001117.595182.41湖北Hubei2.1121.2276.663928.4639453.52142518.02臺灣Taiwan32.0119.0948.9011524.466871.8217603.72湖南Hunan8.6520.1371.2218324.1942642.36150833.45安徽Anhui3.3924.0072.614741.7933523.92101434.29福建Fujian8.844.7186.4510725.015716.81104858.18山東Shandong7.6210.3981.9911712.8315979.94126107.23遼寧Liaoning2.536.0291.453687.728781.64133430.64廣東Guangdong18.2822.4559.2732908.3840407.70106683.92廣西Guangxi3.0611.3285.627224.1426711.69202064.17江蘇Jiangsu5.9460.2733.796095.5661835.3634669.08江西Jiangxi7.4624.6367.9012466.1041139.26113394.64浙江Zhejiang7.0626.0766.877200.7626590.8468208.40

AUC可以反映模型的預(yù)測效果，其值越大表示模型預(yù)測精度越高，反之說明模型預(yù)測效果越差。由于AUC值不受診斷閾值影響，并且對物種不敏感,目前被公認(rèn)為是最優(yōu)的模型預(yù)測指標(biāo)[28]。ROC曲線的評估準(zhǔn)則為：AUC處于0.5～0.6之間時，認(rèn)為建立的模型失敗；AUC處于0.6～0.7之間時，認(rèn)為建立的模型預(yù)測效果較差，勉強(qiáng)可以接受；AUC處于0.7～0.8之間時，認(rèn)為模型一般，可以接受；AUC處于0.8～0.9之間時，認(rèn)為建立的模型較好；AUC處于0.9～1.0之間時，可以認(rèn)為建立的模型很好，預(yù)測效果是令人滿意的[28]。

2 結(jié)果與分析

2.1 單葉蔓荊當(dāng)前潛在地理分布預(yù)測結(jié)果

由圖2和表2可知，單葉蔓荊在研究區(qū)的適生范圍主要集中在我國沿海以及內(nèi)陸的中部。適宜生境的沿海區(qū)域包括海南省四周、廣西壯族自治區(qū)的防城港東南部、北海市以及欽州市南部，廣東省的湛江市、茂名市南部、陽江市南部、江門市、中山市、深圳市南部、汕頭市、汕尾市海豐縣、揭陽市東南部、潮州市東部，福建省的漳州市東南部、廈門市、莆田市的東部和福州市的東部，臺灣西部沿海地區(qū)，浙江省的溫州市東部、臺州市東南部和寧波市東部部分地區(qū)，江蘇省的南通市和無錫市東北部，上海市的東部地區(qū)，山東省的威海市、青島市南部和日照市東部，遼寧省的大連市南部；內(nèi)陸包括湖南省的岳陽市、長沙市西部和湘潭市北部，湖北省的武漢市東北部，江西省的南昌市、臨川市北部和九江市東部，安徽省的貴池市西北部。

低適宜生境的沿海附近包括海南省的內(nèi)陸部分地區(qū)，廣西壯族自治區(qū)欽州市中部和北部、南寧市、貴港市和合山市，廣東省的茂名市北部、佛山市、廣州市、東莞市、惠州市、深圳市北部和揭陽市北部,浙江省的紹興市南部、寧波市南部、嘉興市和湖州市，江蘇省的蘇州市、常州市、無錫市西南部、鎮(zhèn)江市、泰州市、揚州市、淮陰市和鹽城市北部，山東省的青島市北部，湖南省的衡陽市和株洲市南部；內(nèi)陸包括湖北省的仙桃市和孝感市南部，安徽省的馬鞍山市和巢湖市，江西省的吉安市和宜春市東部。

分別對三級適宜生境的面積進(jìn)行計算和統(tǒng)計，可知單葉蔓荊的適宜生境面積、低適宜生境面積和不適宜生境面積分別占研究區(qū)總面積的5.03%、8.86%和86.11%。通過分析結(jié)果可知，在所研究的區(qū)域內(nèi)，單葉蔓荊的適宜生境比例偏小，可見單葉蔓荊的生長區(qū)域狹窄。

2.2 氣候因素分析

研究結(jié)果表明，在所選擇的22個環(huán)境因子中，主要因子的貢獻(xiàn)率為：海拔最高為41.3%，平均氣溫日較差、最冷季度降水量和最干月份降水量貢獻(xiàn)率分別為24.8%、10.1%和8.5%，年平均氣溫和年溫年較差貢獻(xiàn)率分別為4.1%和3.0%。只列出了貢獻(xiàn)率最高的前6個因子，它們的累積貢獻(xiàn)率就高達(dá)91.8%。為了進(jìn)一步分析氣候因子對單葉蔓荊分布的影響，將上述影響最大的6個因子分別導(dǎo)入到MaxEn模型中，建立單因子模型，同時繪制出單變量響應(yīng)曲線，即單葉蔓荊地理分布概率與主導(dǎo)氣候因子的關(guān)系(圖3)，然后分別計算各主導(dǎo)氣候因子的閾值(存在概率>0.3)：BIO(海拔)小于30 m，BIO2(平均氣溫日較差)小于0.75 ℃，BIO19(最冷季度降水量)大于50 mm，BIO14(最干月份降水量)大于10 mm，BIO1(年平均氣溫)大于16 ℃，BIO7(年溫年較差)小于3.2 ℃。

圖3 6個主導(dǎo)氣候因子與單葉蔓荊生存概率的關(guān)系Fig.3 Probability of survival between six dominant climate factors and V. trifolia var.simplicifolia

2.3 氣候變化對單葉蔓荊分布范圍影響的預(yù)測

在不同的氣候環(huán)境下，利用MaxEnt模型模擬了單葉蔓荊的未來潛在地理分布。將研究區(qū)單葉蔓荊未來氣候條件下生境適宜性分為3類，可以得到研究區(qū)單葉蔓荊潛在空間分布(圖4)和不同氣候變化情景下研究區(qū)單葉蔓荊適宜生境和低適宜面積百分比(圖5)。

圖4 不同氣候變化情景下單葉蔓荊生境適應(yīng)性分布Fig.4 Distribution of habitat suitability for V. trifolia var.simplicifolia under different climate change scenarios A和B、C和D、E和F及G和H分別表示在RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5氣候情景下21世紀(jì)50和70年代。A and B, C and D, E and F, G and H represent the RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0 and RCP8.5 climate scenario in 2050s and 2070s respectively.

由圖4和圖5可知，在未來RCP8.5、RCP6.0、RCP4.5和RCP2.6四種情景下，單葉蔓荊在研究區(qū)的適宜生境(評價指數(shù)0.50～1.00)增加程度都不相同。當(dāng)前氣候環(huán)境下單葉蔓荊的適宜生境比例為5.03%，由模型預(yù)測結(jié)果可以看出，在RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5四種情景下至21世紀(jì)50年代，預(yù)測的適宜生境面積分別占研究區(qū)總面積的15.88%、17.00%、17.59%和23.11%。到21世紀(jì)70年代這4種情景下，研究區(qū)單葉蔓荊適宜生境也均有一定幅度的增加，并且在每種氣候下增加的幅度都要大于21世紀(jì)50年代，分別占研究區(qū)總面積的21.22%、22.21%、24.57%和30.66%。當(dāng)前氣候環(huán)境下單葉蔓荊的低適宜生境比例(評價指數(shù)0.25～0.50)為8.86%，由模型預(yù)測結(jié)果可知，在未來4種氣候條件下單葉蔓荊的低適宜生境比例變化范圍為10.31%～14.66%，相對變化較小，并且在RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下到21世紀(jì)50和70年代，該類生境的面積比例也都有一定程度的增加，其中50年代分別占研究區(qū)總面積的11.09%、10.31%、11.53%和12.96%，在70年代分別占研究區(qū)總面積的11.85%、12.07%、13.99%和14.66%。在空間分布上，由圖4及圖5可以看出，在不同氣候變化條件下，單葉蔓荊的適宜生境和低適宜生境的范圍及幾何中心均由沿海地區(qū)向內(nèi)陸擴(kuò)散；內(nèi)陸地區(qū)湖南和江西兩省的適宜生境比例增長較快，尤其在四川境內(nèi)，當(dāng)前只有很小比例的低適宜生境，隨著氣候的變化，低適宜生境面積有所上升，并且適宜生境開始出現(xiàn)且增長速度較快。

圖5 不同氣候變化情景下研究區(qū)單葉蔓荊各種適生區(qū)面積百分比Fig.5 Percentage of areas of varying habitat suitability of V. trifolia var.simplicifolia under different climate change scenarios in the study area

2.4 模型的驗證

圖6 ROC分析法檢驗MaxEnt預(yù)測的結(jié)果 所得到的AUC值Fig.6 The AUC by using ROC methods to test the results of MaxEnt

圖6為本研究根據(jù)建立的模型所得到的ROC曲線。由圖可以看出，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的ROC曲線均遠(yuǎn)離隨機(jī)分布模型的ROC曲線，并且均靠向左上方，表明曲線下的面積值較大接近1，即AUC值較大。訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的AUC值非常接近，分別為0.984和0.992，它們都顯著大于隨機(jī)分布模型的AUC值(0.5)。 通過AUC分析可知，MaxEnt模型對于單葉蔓荊潛在分布范圍的預(yù)測具有較高的準(zhǔn)確性。

3 討論

本研究利用MaxEnt模型對單葉蔓荊在當(dāng)前氣候條件下的適生區(qū)進(jìn)行了研究，但僅探討了氣候因素對單葉蔓荊分布格局的影響，由于物種生長分布受諸多因素限制，土壤環(huán)境、生物間的相互作用等都與物種分布有關(guān)，進(jìn)一步的研究可考慮土壤條件、局地生境對單葉蔓荊分布范圍的影響。

3.1 氣候變化下單葉蔓荊空間分布的變化

本研究利用MaxEnt模型定量展示了在未來RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5四種情景下研究區(qū)單葉蔓荊潛在的分布區(qū)域。研究結(jié)果表明，在不同的氣候條件下單葉蔓荊的適宜生境面積都將有所擴(kuò)大，同時在研究區(qū)涉及的各省、市中，沿海岸以及內(nèi)陸江西、湖南、安徽等省為單葉蔓荊未來主要的潛在適生區(qū)域，單葉蔓荊的適宜生境和低適宜生境的范圍及幾何中心均由沿海地區(qū)向內(nèi)陸擴(kuò)散；內(nèi)陸地區(qū)湖南和江西兩省的適宜生境比例增長較快。研究還發(fā)現(xiàn)，在四川境內(nèi)，當(dāng)前只有很小比例的低適宜生境，并沒有適宜生境，但是隨著氣候的變化，低適宜生境面積有所上升，并且適宜生境開始出現(xiàn)且增長速度較快，四川也逐漸成為單葉蔓荊未來主要潛在的適宜生長區(qū)域。

3.2 單葉蔓荊與環(huán)境因子關(guān)系

根據(jù)評價因子貢獻(xiàn)率的結(jié)果，BIO(海拔)這一評價因子貢獻(xiàn)率就高達(dá)41.3%，說明海拔是影響單葉蔓荊適生區(qū)分布的決定性因子，梁芳等[11]也提到，單葉蔓荊主要分布在海拔為2～21 m(只有少數(shù)的在2000 m以上)地區(qū)，對海拔要求極為苛刻，本研究也證實了這一點，單葉蔓荊適宜生存的海拔范圍小于30 m，與實際比較吻合。本研究還顯示，氣溫差評價因子的累計貢獻(xiàn)率未起到最重要的作用，說明氣溫差不是制約單葉蔓荊分布的關(guān)鍵因子。BIO19與BIO14兩個評價因子的貢獻(xiàn)率之和為19.6%，它們都是與降水量相關(guān)的因子，這說明了降水量也是影響單葉蔓荊適生區(qū)分布的一個重要的因子。

單葉蔓荊主要分布于熱帶與亞熱帶地區(qū)，在粗沙地、石礫地和沙質(zhì)草地上均能生長，多生長于海濱、湖畔和沙灘等近水處及陽光充足地帶。該植物主要集中在沿海海濱沙地，對于沙質(zhì)較少的土壤適應(yīng)能力不強(qiáng)[11]。本研究對單葉蔓荊未來的分布預(yù)測也與上述描述的單葉蔓荊的分布范圍相一致，說明氣候變化情景下仍然可靠。

3.3 建議

單葉蔓荊是一種藥用價值和生態(tài)價值都很高的藥材，預(yù)測其地理分布對于其資源調(diào)查、保護(hù)開發(fā)和資源可持續(xù)利用具有重要的意義。根據(jù)預(yù)測結(jié)果，應(yīng)該有目的地選擇適宜生境和低適宜生境區(qū)域，對單葉蔓荊進(jìn)行采樣開展野生資源調(diào)查研究。有效選取野生撫育GAP(good agricultural practice)基地地理位置，充分考慮其未來適宜生境的區(qū)域，尤其要重視未來單葉蔓荊潛在適宜分布的四川等地區(qū)，對當(dāng)?shù)丶哟笮麄鞅Ｗo(hù)力度，展開相關(guān)措施，提倡野生撫育，加以有效的人工管理和合理的投資，擴(kuò)大單葉蔓荊的種群數(shù)量，進(jìn)而對其珍貴的價值進(jìn)行可持續(xù)利用。

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Prediction of geographical distribution ofVitextrifoliavar.simplicifoliaunder climate change based on the MaxEnt model

WANG Ya-Ling1, LI Hao1, YANG Xuan1, GUO Yan-Long2, LI Wei-De1*

1.SchoolofMathematicsandStatistics,LanzhouUniversity,Lanzhou730000,China; 2.ColdandAridRegionsEnvironmentsandEngineeringResearchInstitute,ChineseAcademyofSciences,Lanzhou730000,China

Vitextrifoliavar.simplicifolia(Viticisfructus) is not only valuable as a medicinal plant, but also ecologically important. It can function as a wind break, and it stabilizes sand and soil, and it conserves water. Predicting the impact of climate change on the spatial distribution ofV.trifoliavar.simplicifoliamay provide a scientific basis and reference for the sustainable use of this important plant. Using a Maximum Entropy (MaxEnt) model, we simulated the geographical distribution ofV.trifoliaunder the current climatic conditions in China based on species presence data at 126 locations and data for 22 environmental factors. Then, we

used the model to predict the future distributions ofV.trifoliain two periods (2050s and 2070s) under four different climate change scenarios. The results showed that the MaxEnt model was highly accurate (mean area under ROC curve, 0.988). The main climatic factors influencing the geographic distribution ofV.trifoliawere altitude, mean diurnal air temperature range, precipitation in the coldest quarter, and precipitation in the driest month. The model simulations indicated that, under the four scenarios,V.trifoliawill widen its distribution because of a rapid increase in suitable habitat areas and a slow increase in marginally suitable habitat areas. During the period of 2041-2060, the potential distribution area of suitable habitat would increase from the current ratio of 5.03% to 15.88%, 17.00%, 17.59%, and 23.11% under scenarios 1-4, respectively. The potential distribution area of marginally suitable habitat would increase from the current ratio of 8.86% to 11.09%, 10.31%, 11.53%, and 12.96% under scenarios 1-4, respectively. During the period of 2061-2080, the potential distribution area of suitable habitat would increase to 21.22%, 22.21%, 24.57%, and 30.66% under scenarios 1-4, respectively, and the potential distribution area of marginally suitable habitat would increase to 11.85%, 12.07%, 13.99%, and 14.66% under scenarios 1-4, respectively. In terms of the spatial distribution of the potential habitat area ofV.trifolia, both the distributional range and the center of distribution of suitable and marginally suitable habitat areas would shift from coastal areas to inland. The distribution of suitable habitat area in Hunan and Jiangxi provinces would increase rapidly. Especially in Sichuan Province, where there is only a small percentage of marginally suitable habitat area currently, the potential marginally suitable habitat area would increase, and the suitable habitat area would appear and increase rapidly under climate change.

Vitextrifoliavar.simplicifolia; climatic change; MaxEnt model; potential geographic distribution

10.11686/cyxb2016356

2016-09-21；改回日期：2016-11-03

國家自然科學(xué)基金項目(41571016)資助。

王亞領(lǐng)(1991-)，男，湖北黃岡人，在讀碩士。E-mail:wangyaling14@lzu.edu.cn

*通信作者Corresponding author. E-mail:weideli@lzu.edu.cn

http://cyxb.lzu.edu.cn

王亞領(lǐng), 李浩, 楊旋, 郭彥龍, 李維德. 基于MaxEnt模型和不同氣候變化情景的單葉蔓荊潛在地理分布預(yù)測. 草業(yè)學(xué)報, 2017, 26(7): 1-10.

WANG Ya-Ling, LI Hao, YANG Xuan, GUO Yan-Long, LI Wei-De. Prediction of geographical distribution ofVitextrifoliavar.simplicifoliaunder climate change based on the MaxEnt model. Acta Prataculturae Sinica, 2017, 26(7): 1-10.