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    基于MaxEnt模型的紹興市香榧潛在適生區(qū)研究

    2019-08-26 01:24:22陳小秉王震明柳鋼峰
    南方農(nóng)業(yè)·下旬 2019年4期
    關鍵詞:環(huán)境因子適生區(qū)香榧

    陳小秉 王震明 柳鋼峰

    摘 要 使用3 085株樹齡大于500年的古香榧的點位信息,基于MaxEnt模型研究香榧在紹興市的潛在適生區(qū)。應用ROC曲線和AUC值對預測結果進行精度評價,分析各個環(huán)境因子對香榧潛在適生區(qū)分布的貢獻率。結果表明:MaxEnt模型的AUC值為0.945,具有較高的準確度和可信度;香榧主要分布在紹興市柯橋區(qū)南部、諸暨市東部以及嵊州市西部的會稽山地區(qū),高適生區(qū)面積11 790.89 hm2,中適生區(qū)33 296.44 hm2,低適生區(qū)50 419.67 hm2;影響香榧適生區(qū)分布的主要環(huán)境因子有4個,其中海拔390~720 m、年平均最低氣溫-11.4~10.5 ℃、年平均濕度77.85%~77.95%、年平均最高降水量1 850~1 880 mm的區(qū)域最適宜香榧生長。

    關鍵詞 香榧;MaxEnt模型;適生區(qū);環(huán)境因子

    中圖分類號:F326.27 文獻標志碼:B DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2019.12.095

    香榧(Torreya grandis cv. Merrillii),屬紅豆杉科榧屬常綠喬木,是榧樹(Torreya grandis)中的變異類型,是集材用、藥用、果用、油用和觀賞于一體的經(jīng)濟樹種。它的果實是我國特有的珍稀干果。它的發(fā)源地和主產(chǎn)區(qū)在浙江省會稽山區(qū)[1]。由于資源少,產(chǎn)品供不應求。目前,香榧是經(jīng)濟價值和栽培效益最高的樹種之一。對于香榧的研究多集中在基因遺傳、組培和植物生理等方面,而對其生境適宜性和潛在適生區(qū)的研究相對較少。實際上,植物種群的分布與生長不僅與植物本身的遺傳、生理特性有關,理解物種空間分布模式和對環(huán)境的依賴特點也是生態(tài)學研究的一個基本目標,可以為香榧植物保護、造林規(guī)劃以及制定物種多樣性保護策略等提供理論依據(jù)[2]。

    MaxEnt模型是一種推算生物生境適宜性的新穎機器學習算法模型,主要用于物種的生境評價與測試,可以通過自身參數(shù)設置完成模型精度測試,具有操作簡單、運行速度快以及預測精度好等優(yōu)點[3]。模型運行需要2類數(shù)據(jù):某物種實際存在的點位數(shù)據(jù)和研究區(qū)域的環(huán)境因子。該模型利用機器學習方法,無需過多依靠先驗經(jīng)驗,只通過物種樣本存在數(shù)據(jù)即可準確預測物種的分布情況[4],因此近年來得到了很多學者的認可。胡忠俊等[5]

    運用MaxEnt模型研究青藏高原紫花針茅當前及未來的分布格局,并探討了物種分布變化的原因;郭杰等[6]利用MaxEnt模型研究黨參在全球生態(tài)適宜區(qū)和其生態(tài)特征,為黨參人工引種栽培和種植管理提供了依據(jù);胡秀等[7]利用MaxEnt模型研究檀香在中國的適生區(qū),得出檀香的最適生區(qū)除傳統(tǒng)的海南西部的丘陵山地、廣東的雷州半島外,還包括廣東省和福建省的東南沿海等地。本研究利用MaxEnt模型和GIS技術對香榧在紹興市的適生區(qū)進行預測,著重分析影響其分布的主要環(huán)境因子,以期為香榧物種多樣性保護和引種栽培提供科學依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    紹興市地處浙江省中北部,屬長江三角洲地區(qū),東連寧波市,南臨臺州市和金華市,西接杭州市,北至嘉興市,位于119°53′03"~121°13′38"E、29°13′35"~30°17′30"N,地形南高北低、山多田少,大體為“六山一水三分田”。紹興市屬于亞熱帶季風氣候,溫暖濕潤,四季分明,年平均氣溫17.5 ℃,平均年降水量1 920 mm左右。紹興市內(nèi)河流密布,湖泊眾多,以“水鄉(xiāng)澤國”的美名聞名中外,共有大小河流6 759條,水域面積共162.367 km2。全市共有紅壤土、水稻土、鹽土、潮土、石質土和中基性火山巖土等,共計11個土類。

    2 研究方法

    2.1 香榧分布數(shù)據(jù)

    香榧分布數(shù)據(jù)來自于紹興市2018年古樹名木調(diào)查資料,經(jīng)篩選(將分布密度較高的古樹群視為1個分布點)共使用3 085株樹齡大于等于500年的古香榧樹的點位信息參與建模,并將數(shù)據(jù)保存為CSV格式以供使用。

    2.2 環(huán)境因子

    2.2.1 地形因子

    DEM數(shù)據(jù)來自“地理空間數(shù)據(jù)云”(http://gscloud.cn/),使用Arc GIS 10.1軟件根據(jù)DEM數(shù)據(jù)提取獲得坡度、坡向和海拔因子,空間分辨率為90 m。

    2.2.2 氣象因子

    氣象因子由Anusplin軟件插值獲得,空間分辨率為90 m。從中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/site/index.html)下載地面年值數(shù)據(jù)集(1981—2010年)數(shù)據(jù),范圍選取浙江省及其周邊省市共132個氣象站點進行插值。7個氣象因子分別為年平均最高降水量、年平均最低降水量、年平均氣溫、年平均氣溫日較差、年平均最高氣溫、年平均最低氣溫和年平均相對濕度。

    2.2.3 其他因子

    除地形和氣象數(shù)據(jù),本研究增加了距離水源距離和太陽輻射因子,使用Arc GIS 10.1軟件以DEM數(shù)據(jù)為基礎。分布數(shù)據(jù)則利用水文分析和太陽輻射分析模塊獲得,數(shù)據(jù)空間分辨率均為90 m。

    2.3 模型運行

    將香榧的分布數(shù)據(jù)(CSV格式)和12個環(huán)境因子(ASCⅡ格式)導入MaxEnt,設置分布數(shù)據(jù)的25%為測試集,其余75%為訓練集,隨機迭代模型10次,取平均值用于評價模型的有效性,以預測平均結果作為物種潛在分布預測結果。采用刀切法(jack-knife)檢驗,測度每個環(huán)境因子對模型構建的貢獻度。輸出文件格式為ASCⅡ格式,即將軟件得到的ASCⅡ格式文件導入Arc GIS 10.1軟件并轉換成柵格圖形格式,最終獲得香榧在紹興市的適生區(qū)分布預測圖。

    2.4 模型評估

    使用受試者工作特征曲線(ROC曲線)分析法對物種潛在分布預測精度進行驗證。通過計算ROC曲線下方的面積得到AUC值,AUC的數(shù)值范圍為0~1,值越大表示預測結果越精確。一般來說,AUC<0.6表明預測結果較差,AUC>0.8表明預測結果較好,AUC>0.9表明預測結果非常好。

    3 結果與分析

    3.1 模型精度

    如圖1所示,模型訓練集與測試集的AUC值分別為0.945和0.939,明顯大于隨機預測分布模擬值0.5,預測精度非常好,表明模型對香榧的適生區(qū)的預測結果可靠且精度較高。

    3.2 香榧在紹興市的適生區(qū)分布

    基于MaxEnt模型獲得的香榧適生概率取值在0~1,根據(jù)專家經(jīng)驗法,確定適生概率值≥0.7為高適生區(qū),0.5~0.7為中適生區(qū),0.3~0.5為低適生區(qū),<0.3為非適生區(qū)。如圖2所示,紹興市境內(nèi)香榧高適生區(qū)面積共11 790.89 hm2,占紹興市土地總面積的1.42%;中適生區(qū)面積為33 296.44 hm2,占4.02%;低適生區(qū)50 419.67 hm2,占6.09%。香榧高適生區(qū)主要分布在會稽山區(qū)域,包括柯橋區(qū)南部的稽東鎮(zhèn)、諸暨市東部的趙家鎮(zhèn)、東南部的東白湖鎮(zhèn)以及嵊州市西部的谷來鎮(zhèn)、竹溪鄉(xiāng)、通源鄉(xiāng)和長樂鎮(zhèn)等地。該結果與香榧記載分布區(qū)大致相同[8]。具體來看,嵊州市境內(nèi)高適生區(qū)面積最大,為5 815 hm2,其中谷來鎮(zhèn)面積最大,為2 357.16 hm2;諸暨市高適生區(qū)面積為4 170.36 hm2,其中趙家鎮(zhèn)面積最大,為2 945.81 hm2;柯橋區(qū)境內(nèi)只有稽東鎮(zhèn)有高適生區(qū),面積為1 805.54 hm2。香榧中、低適生區(qū)主要分布在柯橋區(qū)的王壇鎮(zhèn),面積2 091.57 hm2;諸暨市的次塢鎮(zhèn)、楓橋鎮(zhèn)、東和鄉(xiāng)以及應店街鎮(zhèn)等地,面積11 064.35 hm2;嵊州市的崇仁鎮(zhèn)、石璜鎮(zhèn)、王院鄉(xiāng)以及雅璜鄉(xiāng)等地,面積15 204.06 hm2。

    3.3 影響香榧的潛在適生分布的環(huán)境因子分析

    如圖3所示,從貢獻率比例來看,影響香榧生長的主要環(huán)境因子有4個,其中海拔因子的貢獻率最高,達到41.0%,且明顯高于其他環(huán)境因子;年平均最低氣溫、年平均濕度以及年平均最高降水量貢獻率分別為31.6%、11.1%、4.4%,4個因子貢獻率總和達到88.1%。總體來看,溫度因子的貢獻率較水分因子的貢獻率大,其中海拔因子能夠間接體現(xiàn)溫度因子效應。

    (1)隨著海拔的升高,香榧的存在概率明顯提高。在海拔580 m,出現(xiàn)峰值;海拔高于820 m或低于280 m,香榧存在概率均降低到0.3以下。以存在概率0.5為標準,香榧海拔適宜分布范圍為390~720 m。

    (2)香榧的存在概率在年平均最低氣溫-11.2 ℃出現(xiàn)峰值;在年平均最低氣溫-11.6 ℃以下或-10.1 ℃以上時,香榧的存在概率均降低到0.3以下。以存在概率0.5為標準,香榧年平均最低氣溫適宜分布范圍為-11.4~-10.5 ℃。

    (3)隨著年平均濕度的上升,香榧的存在概率在77.62%后出現(xiàn)小幅下降,在77.78%后又開始上升,在77.90%出現(xiàn)峰值,年平均濕度低于77.55%或高于78.0%時香榧存在概率均降低到0.3以下。以存在概率0.5為標準,香榧年平均濕度適宜分布范圍為77.85~77.95 ℃。

    (4)香榧的存在概率在年平均最高降水量大于1 760 mm時出現(xiàn)小幅下降,在大于1 825 mm后又逐漸提高,在1 860 mm出現(xiàn)峰值;年平均最高降水量低于1 730 mm、1 780~1 830 mm以及高于1 910 mm三個區(qū)間段,香榧的存在概率均降低到0.3以下。以存在概率0.5為標準,香榧年平均最高降水量適宜分布范圍為1 740~1 770 mm以及1 850~1 880 mm。

    4 結論與討論

    本研究使用3 085株500年以上樹齡的古香榧樹分布點數(shù)據(jù),采用MaxEnt生態(tài)位模型對香榧在紹興市的適生區(qū)進行預測,用ROC曲線檢測模型精度,使用刀切法篩選主導環(huán)境因子及其適宜范圍。預測模型的AUC值為0.939,表明模型對香榧的適生區(qū)的預測結果具有較高的準確度和可信度。預測結果顯示:香榧在紹興市的適生區(qū)主要分布在會稽山及周邊地區(qū),高適生區(qū)面積11 790.89 hm2,中適生區(qū)面積33 296.44 hm2,低適生區(qū)面積50 419.67 hm2;嵊州市境內(nèi)香榧適生區(qū)面積最大;香榧的高適生區(qū)主要分布在柯橋區(qū)的稽東鎮(zhèn)、諸暨市的趙家鎮(zhèn)、東白湖鎮(zhèn),嵊州市的谷來鎮(zhèn)、竹溪鄉(xiāng)、通源鄉(xiāng)和長樂鎮(zhèn)、影響香榧適生區(qū)分布的最主要環(huán)境因子為海拔,貢獻率達到了41.0%;年平均最低氣溫、年平均濕度以及年平均最高降水量貢獻率分別為31.6%、11.1%以及4.4%;4個因子貢獻率總和達到88.1%;海拔390~720 m、年平均最低氣溫-11.4~-10.5 ℃、年平均濕度77.85%~77.95%以及年平均最高降水量1 850~1 880 mm區(qū)域,最適宜香榧生長。

    對于某個樹種在某地是否適生,判定的標準是該樹種能否在當?shù)卣IL發(fā)育,繁殖后代,形成穩(wěn)定的群落并長久生存下去。本研究選取香榧古樹作為樣本點,更具代表性。研究使用12個環(huán)境因子進行建模,但是在現(xiàn)實世界中影響植物生長的環(huán)境因子遠不止這些。物種的分布不僅取決于地形、氣候和土壤因子,還受到社會經(jīng)濟結構、土地利用類型、人為干擾等社會因素的綜合影響[9],后續(xù)可開展進一步的研究。

    參考文獻:

    [1] 黎章矩,程曉建,戴文圣,等.香榧品種起源考證[J].浙江農(nóng)林大學學報,2005,22(4):443-448.

    [2] 許仲林,彭煥華,彭守璋.物種分布模型的發(fā)展及評價方法[J].生態(tài)學報,2015,35(2):557-567.

    [3] 張東方,張琴,郭杰,等.基于MaxEnt模型的當歸全球生態(tài)適宜區(qū)和生態(tài)特征研究[J].生態(tài)學報,2017,37(15):5111-5120.

    [4] 王雨生,王召海,邢漢發(fā),等.基于MaxEnt模型的珙桐在中國潛在適生區(qū)預測[J].生態(tài)學雜志,2019,38(4):1230-1237.

    [5] 胡忠俊,張鐿鋰,于海彬.基于MaxEnt模型和GIS的青藏高原紫花針茅分布格局模擬[J].應用生態(tài)學報,2015,26(2):505-511.

    [6] 郭杰,劉小平,張琴,等.基于Maxent模型的黨參全球潛在分布區(qū)預測[J].應用生態(tài)學報,2017,28(3):992-1000.

    [7] 胡秀,吳福川,郭微,等.基于MaxEnt生態(tài)學模型的檀香在中國的潛在種植區(qū)預測[J].林業(yè)科學,2014,50(5):27-33.

    [8] 黎章矩,程曉建,戴文圣,等.浙江香榧生產(chǎn)歷史、現(xiàn)狀與發(fā)展[J].浙江農(nóng)林大學學報,2004,21(4):471-474.

    [9] 莊鴻飛,秦浩,王偉,等.基于MaxEnt模型的云南紅豆杉潛在適宜分布預測[J].山西大學學報(自然科學版),2018,41(1):233-240.

    (責任編輯:趙中正)

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