不同氣候條件下桫欏在中國的潛在適生區(qū)分布

許 斌,朱文泉,李培先

1 內(nèi)江師范學(xué)院地理與資源科學(xué)學(xué)院,內(nèi)江 641100 2 北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部遙感科學(xué)與工程研究院,北京 100875

2019年7月18日,世界自然保護聯(lián)盟(IUCN)更新了瀕危物種保護“紅色名錄”,將超過7000種動、植物列入其中,并警告稱：人類對大自然的破壞造成物種以“前所未有”的速度瀕臨滅絕。2019年生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)政府間科學(xué)與政策平臺(IPBES)全球評估報告指出,當前全球正面臨“史無前例”的自然衰退和“加速”的物種滅絕率的局面,保護和恢復(fù)自然需要“變革性改變”[1-2]。全球變暖導(dǎo)致物種分布空間向更北及更高海拔地區(qū)遷移[3],保護區(qū)成為物種應(yīng)對氣候變化和棲息地喪失的重要緩沖區(qū)域[4],物種潛在生存空間或保護區(qū)選擇得到學(xué)者持續(xù)關(guān)注[5-6],全球變暖已成為國際社會共識。

桫欏(Alsophilaspinulosa(Wall. ex Hook.) R. M. Tryon)是隸屬于桫欏科(Cyathenaceae)桫欏屬(CyatheaSm.)的一種樹形蕨類植物,由距今1.8億年前的桫欏類植物演變而來,是在第四紀冰川劫難中幸存下來的孑遺植物,對研究古植被演化和蕨類植物系統(tǒng)發(fā)育、侏羅紀古環(huán)境、地質(zhì)變遷等具有重要參考價值[7-9],對維持森林生物多樣性亦有重要貢獻[10]。桫欏植株多見于中國云南、貴州、四川、重慶、西藏、廣東、廣西、海南、福建、臺灣等省區(qū),現(xiàn)為國家二級保護植物[11]。桫欏具有先鋒樹種的特征,多分布于路邊、溪邊、溝谷等開闊地帶,正遭受人類毀滅性的干擾,人工針葉林中適當?shù)厥崂砹窒鹿嗄居欣谠摲N群發(fā)展[12-13],減少過度采伐森林等行為有利于降低桫欏局部滅絕的風險[14]。國內(nèi)現(xiàn)有研究主要關(guān)注典型生長區(qū)內(nèi)桫欏多樣性與群落結(jié)構(gòu)特征[8,15]、生長環(huán)境[16]及地理分布[9]等,關(guān)于氣候變化引起桫欏潛在適生區(qū)分布及其變化規(guī)律的相關(guān)研究則未見報道。

最大信息熵(Maximum Entropy,MaxEnt)模型是一種基于最大熵理論提出的生態(tài)位模型[17-18],由已知物種分布柵格的環(huán)境變量計算約束條件,在研究區(qū)所有柵格內(nèi)尋找該約束條件下最大熵的可能分布,具有在較少已知分布點情況下得到較滿意預(yù)測結(jié)果的優(yōu)點[19],是目前預(yù)測物種潛在分布較好的模型[20],在預(yù)測物種地理分布方面應(yīng)用廣泛[3,21-25]。本文以中國現(xiàn)有桫欏分布資料,運用MaxEnt模型預(yù)測過去、現(xiàn)在和未來氣候條件下桫欏在中國的潛在適生區(qū),揭示桫欏潛在適生區(qū)環(huán)境特征、空間分布、變化規(guī)律及影響因素,為保護桫欏應(yīng)對氣候變暖、引種栽培和保護區(qū)選址提供參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

整理全球生物多樣性資訊機構(gòu)(Global Biodiversity Information Facility,GBIF,www.gbif.org)、中國數(shù)字植物標本館(Chinese Virtual Herbarium,CVH,www.cvh.ac.cn)、中國知網(wǎng)(www.cnki.net)收錄的關(guān)于桫欏研究、發(fā)現(xiàn)等資料,保留這些資料中明確標記有桫欏所處地經(jīng)緯度的信息,或通過Google earth獲取資料中無經(jīng)緯度但精確到鄉(xiāng)(鎮(zhèn))、村地名的坐標；為了避免出現(xiàn)模型過度擬合,在1 km環(huán)境格網(wǎng)數(shù)據(jù)內(nèi)只保留一個分布數(shù)據(jù),最終得到現(xiàn)今桫欏分布點189個(圖1)。

圖1 中國桫欏現(xiàn)今植株和第四紀孢粉分布圖Fig.1 The distribution of A. spinulosa in the present and its spores in the Quaternary

氣候數(shù)據(jù)來源于世界氣候網(wǎng)(WorldClim,www.worldclim.org),共19個氣候因子(表1),坐標系為WGS84,空間分辨率為30 seconds(在赤道地區(qū)約為1 km)。包括現(xiàn)今氣候(1970—2000年氣象觀測數(shù)據(jù)平均值)、末次間冰期(Last Interglacial,LIG,～120000—140000 cal. yr BP)、末次冰盛期(Last Glacial Maximum,LGM,21000 cal. yr BP)、中全新世(Mid-Holocene,6000 cal. yr BP)和2070年模擬氣候數(shù)據(jù),模擬氣候數(shù)據(jù)為美國大氣研究中心(NCAR)開發(fā)的CCSM4模型模擬得到,該模型對氣候變量的模擬和預(yù)測準確性都比較高[26],其中2070年氣候數(shù)據(jù)為CCSM4模型依據(jù)典型濃度路徑(Representative Concentration Pathway,RCP)2.6模擬的2061—2080年數(shù)據(jù)產(chǎn)品平均值,RCP 2.6為最樂觀溫室氣體排放情景。地形數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(Geospatial Data Cloud,www.gscloud.cn)網(wǎng)站,包括數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)和坡度(Slope),空間分辨率為90 m,在ArcGIS(Version 10.2)軟件中進行鑲嵌,并用聚合法重采樣為1 km空間分辨率,文中假定末次間冰期以來地形因子不變。地圖資料來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心(http://www.ngcc.cn)。

1.2 數(shù)據(jù)處理

為避免氣候因子過多而模型過度擬合,先用桫欏分布數(shù)據(jù)(75%作訓(xùn)練集,25%作測試集)和19個氣候因子為輸入?yún)?shù),運行MaxEnt(version 3.4.0)模型,用刀切法(Jackknife)檢驗各氣候因子對桫欏潛在適生區(qū)的預(yù)測貢獻；用ArcGIS軟件中Band collection statistics工具對各氣候因子進行相關(guān)性檢驗分析,剔除相關(guān)系數(shù)(R)高于0.8的2個因子中對MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果貢獻較小的變量[13],文中考慮變量的獨立性,將與其他氣候因子相關(guān)性均較低(R<0.8)的變量予以保留。最后篩選出晝夜溫差月均值(bio_2)、最冷月最低溫(bio_6)、年溫變化范圍(bio_7),年平均降水量(bio_12)、最干月降水量(bio_14)、降水量變化方差(bio_15)以及高程、坡度共8個環(huán)境變量預(yù)測桫欏潛在適生區(qū)。

表1 環(huán)境變量

采用受試者工作特征曲線(Receiver operating characteristic curve,ROC)下的面積值(Area under curve,AUC)檢驗MaxEnt模型預(yù)測精度,AUC值在0.5—0.6范圍即模型不合格；0.6—0.7,較差；0.7—0.8,一般；0.8—0.9,良好；0.9—1.0,優(yōu)秀[27]。MaxEnt模型預(yù)測桫欏潛在適生概率(P)取值介于0.0—1.0之間,運用ArcGIS軟件將預(yù)測結(jié)果劃分為5個等級：即0.0—0.1為不適生區(qū)(I)、0.1—0.3為低適生區(qū)(II)、0.3—0.5為邊緣適生區(qū)(III)、0.5—0.7為適生區(qū)(IV)、高于0.7為高適生區(qū)(V)[24-25]。

2 結(jié)果

2.1 模型預(yù)測精度及關(guān)鍵環(huán)境變量

訓(xùn)練集、驗證集AUC值均高于0.954,表明模型預(yù)測水平優(yōu)秀。從各變量對桫欏潛在適生區(qū)貢獻的大小來看(圖2)：年溫變化范圍、晝夜溫差月均值、最冷月最低溫的訓(xùn)練增益值約為1.6；年降水量、最干月降水量訓(xùn)練增益值介于1.3—1.4；降水量變化方差、坡度、海拔等因素訓(xùn)練增益值較小。

圖2 環(huán)境變量重要性刀切法檢驗Fig.2 Jackknife test of importance on environment variables

各因素對桫欏潛在適生區(qū)預(yù)測貢獻率表明(表2),最干月降水量、年降水量、最冷月最低溫等對預(yù)測桫欏潛在適生區(qū)分布起決定作用。桫欏適生概率高于0.5時對環(huán)境需求較嚴格：晝夜溫差月均值低于7.6℃、最冷月最低溫為3—10℃、年溫變化在21.5—27.5℃；年降水量在1200—2100 mm之間、最干月降水量為16—46 mm、降水量變化方差為57—76；海拔160—800 m,坡度12—28°。

表2 各變量貢獻率

2.2 末次間冰期以來氣候變化

LIG至2070年,桫欏潛在適生區(qū)年平均溫度、最冷月最低溫總體增加,年溫變化范圍、晝夜溫差月均值總體減?。荒杲邓靠傮w呈增多,在Mid-Holocene時期達最大,Mid-Holocene至現(xiàn)今減少,隨后增多；降水量方差總體降低,最干月降水量先增多,在Mid-Holocene最大,之后稍有減少(圖3)?？傮w上看,隨時間遷移,桫欏潛在適生區(qū)氣候變暖趨勢明顯且年溫變化范圍縮小,年降水量總體增多且降水量方差減小。

圖3 不同時期潛在適生區(qū)環(huán)境變量變化Fig.3 Change of environmental variables in potential distribution areas of A. spinulosa in different periodLIG：末次間冰期,Last Interglacial；LGM：末次冰盛期,Last Glacial Maximum；Mid-Holocene：中全新世；Present：現(xiàn)今；Future：未來(2070年)

2.3 桫欏潛在適生區(qū)空間分布及變化

2.3.1桫欏潛在適生區(qū)水平位置變化

預(yù)測結(jié)果(圖4—圖8)表明,桫欏潛在適生區(qū)主要位于中國約32°20′N以南的熱帶亞熱帶陸地區(qū)域,LIG時期分布在廣西、海南、臺灣中央山脈東西兩側(cè)、廣東至福建沿海一帶,LIG至LGM時段,桫欏潛在適生區(qū)空間擴展最大,向北、向西、向東延伸至四川、重慶、貴州、廣西、廣東、海南、福建、臺灣、云南、西藏等省區(qū)；自LGM至2070年,桫欏潛在適生區(qū)水平分布變化總體較小。

圖4 末次間冰期桫欏潛在適生區(qū)分布Fig.4 The potential distribution areas of A. spinulosa in the Last Interglacial

LIG至LGM,桫欏潛在適生區(qū)中心點由廣東中部向西北方向移動至廣西北部且距離最遠(圖9)；LGM至2070年,總體由廣西北部向東北方向移動至湖南西部,但距離較小。

2.3.2桫欏潛在適生區(qū)海拔梯度變化

LIG至2070年,桫欏潛在適生區(qū)垂直分布規(guī)律明顯,不同時期各級潛在適生區(qū)海拔高差大小排序依次均為II、III、IV、V,表明桫欏潛在適生區(qū)等級愈高,桫欏分布高差范圍愈小(圖10)。II、III級潛在適生區(qū)平均海拔總體先升高,在現(xiàn)今達最高值后再降低；IV、V級適生區(qū)平均海拔先升高、隨后呈波浪形升降趨勢。

2.3.3桫欏潛在適生區(qū)面積變化

現(xiàn)今氣候條件下桫欏II、III、IV、V級潛在適生區(qū)面積分別為：66.2×104km2、44.4×104km2、26.7×104km2、4.9×104km2,總面積為142.2×104km2。各時期適生區(qū)面積變化趨勢(圖11)表明,自LIG至現(xiàn)今,隨氣候總體變暖,桫欏潛在適生區(qū)總面積、III、IV、V級適生區(qū)面積均增加,在現(xiàn)今氣候條件下達到最大；自現(xiàn)今至2070年,隨著氣候進一步變暖,桫欏潛在適生區(qū)總面積、III、IV、V級適生區(qū)面積均減少。

圖5 末次冰盛期桫欏潛在適生區(qū)分布Fig.5 The potential distribution areas of A. spinulosa in the Last Glacial Maximum

圖6 中全新世桫欏潛在適生區(qū)分布Fig.6 The potential distribution areas of A. spinulosa in the Mid-Holocene

圖7 現(xiàn)今桫欏潛在適生區(qū)分布Fig.7 The potential distribution areas of A. spinulosa in the present

圖8 2070年桫欏潛在適生區(qū)分布Fig.8 The potential distribution areas of A. spinulosa in 2070

圖9 桫欏潛在適生區(qū)和環(huán)境變量中心點變化Fig.9 Change of central of environmental variables and potential distribution areas of A. spinulosa

圖10 不同時期桫欏潛在適生區(qū)海拔分布箱式圖 Fig.10 Altitudinal boxplot of potential distribution areas of A. spinulosa in different periodII：II級潛在適生區(qū)(0.10.7)

圖11 不同時期桫欏潛在適生區(qū)變化 Fig.11 Change of potential distribution of A. spinulosa in different climates

III、IV、V級潛在適生區(qū)面積隨氣候變暖在不同海拔梯度(間隔100 m)總體呈先增加(在海拔約300—400 m處達最大值),隨后減少的趨勢(圖12)。海拔約400—1700 m范圍,II級潛在適生區(qū)面積先增多,Mid-Holocene至現(xiàn)今減少,隨后增至最多；III、IV、V級潛在適生區(qū)面積亦呈增多,至現(xiàn)今達最大值后再減少的趨勢；海拔約1700 m以上,主要分布II級潛在適生區(qū)及少量III、IV級潛在適生區(qū)。數(shù)據(jù)統(tǒng)計表明：77%—98%的II—V級潛在適生區(qū)主要集中在海拔1200 m以下,81%—97%的IV、V級潛在適生區(qū)不超過海拔800 m?？傮w上看,自LGM至現(xiàn)今,桫欏潛在適生區(qū)隨氣候變暖向高海拔地區(qū)遷移趨勢明顯,自現(xiàn)今至2070年,隨氣候進一步變暖,桫欏潛在適生區(qū)在各海拔區(qū)間總體呈減少趨勢。

2.4 桫欏潛在適生區(qū)變化的影響因素

刀切法檢驗結(jié)果表明,桫欏潛在適生區(qū)主要受最干月降水量、年降水量、最冷月最低溫等因素影響,3因素累積貢獻為72.1%。選取滿足II級潛在適生區(qū)的最干月降水量(10 mm)和最冷月最低溫(-3℃)條件,獲取二者的空間分布交集,分析其中心點與桫欏潛在適生區(qū)中心點的空間變化軌跡(圖9)。LIG至LGM,最干月降水量(高于10 mm)、最冷月最低溫(高于-3℃)中心點由廣東中部沿西北方向移動至廣西北部,桫欏潛在適生區(qū)中心點亦由廣東中部移動至廣西北部；LGM至2070年,最干月降水量(高于10 mm)、最冷月最低溫(高于-3℃)中心點廣西北部向東北方向移動至湖南西部,桫欏潛在適生區(qū)中心點亦向東北移動至湖南西部,且Mid-Holocene、現(xiàn)今和2070年桫欏潛在適生區(qū)還受降水量方差高于50分布范圍進一步限制(圖4—8)。

3 討論

3.1 桫欏潛在適生區(qū)氣候特征

現(xiàn)今氣候分析表明,桫欏IV、V級潛在適生區(qū)分布于中國熱帶至亞熱帶氣候區(qū),季風帶來豐沛的降水[28],全年無霜期多在260 d以上甚至無冬霜,日平均氣溫穩(wěn)定通過≥10℃初終間日數(shù)為300 d(川黔渝交界處260 d),日平均氣溫穩(wěn)定通過≥10℃積溫達6000℃(川黔渝交界處5500℃)[29]。總體上說,桫欏潛在適生區(qū)光照充足、熱量豐富,這與貴州[8]、福建[16]、海南[9]、廣東[30]、四川[15]、廣西[31]等省區(qū)已有桫欏保護區(qū)或研究區(qū)年平均氣溫、極端低溫、年降水范圍等氣候特征、山地地形及海拔范圍相似,且相對濕度較高(約80%—91%)[8,15,30],桫欏常與其他物種構(gòu)成常綠闊葉林、針葉林、灌木等林相,森林郁閉度中等偏高[9,31]。

圖12 不同時期不同海拔桫欏潛在適生區(qū)變化Fig.12 Change of potential distribution of A. spinulosa at different altitudes in different period

3.2 桫欏潛在適生區(qū)變化規(guī)律

由于LIG最干月降水量明顯偏低,該時期桫欏潛在適生區(qū)多位于沿海附近,這與在福建、深圳等地第四紀地層發(fā)現(xiàn)桫欏孢粉具有較好的對應(yīng)關(guān)系[32-33]。LIG至LGM,最干月降水量增多,最冷月最低溫分布區(qū)向西、向北擴展且范圍最大,該時段桫欏潛在適生區(qū)面積增長最多。LGM至現(xiàn)今,最冷月最低溫增加,最干月降水量總體增加,桫欏潛在適生區(qū)向北和向高緯度地區(qū)遷移、面積增加,與適生于溫暖潮濕環(huán)境的豆梨[23]、喜光及溫和濕潤的鵝掌楸[34]、喜光照的山茱萸[35]等物種同期潛在適生區(qū)面積變化具有相似性。現(xiàn)今至2070年,最冷月最低溫持續(xù)升高,而最干月降水量則呈減少趨勢,溫和濕潤的桫欏生長環(huán)境縮小,導(dǎo)致桫欏潛在適生區(qū)向北移動的同時面積減少,亦與長苞鐵杉[36]、水杉[37]等孑遺植物以及珙桐[5]、豆梨[23]等潛在適生區(qū)變化具有一致性。

同一海拔梯度內(nèi)各級潛在適生區(qū)面積隨氣候變化總體呈先增多,在現(xiàn)今氣候條件下面積達到最大隨后減少的趨勢。已有研究結(jié)果表明,桫欏主要分布于200—1700 m(云南、西藏局部地區(qū)達2000 m)低海拔至中高海拔地區(qū)郁閉度中等偏高的林中[7,9,38],本文分析結(jié)果表明,LIG至2070年,II級潛在適生區(qū)分布數(shù)量在海拔約1600—1700 m內(nèi)變化明顯(圖10、圖12),這可能反應(yīng)中國亞熱帶山地海拔約1600—1700 m范圍與落葉闊葉林帶、常綠落葉闊葉林帶劃分最相關(guān)[39]。LIG至現(xiàn)今,最冷月最低溫、年均溫均呈升高,最干月降水量、年降水量總體增多(圖3),促進桫欏潛在適生區(qū)在垂直梯度上擴展,同一海拔梯度內(nèi)各級潛在適生區(qū)面積總體增加?，F(xiàn)今至2070年最冷月最低溫、年均溫均持續(xù)升高,年降水量增多但最干月降水量減少,可能導(dǎo)致IV、V級潛在適生區(qū)減少,或退化成邊緣適生區(qū)。

3.3 桫欏潛在適生區(qū)變化的影響因素與物種多樣性保護

水分與熱量條件是對桫欏種群特征影響最大的因子[40],在水平方向上,最冷月最低溫和最干月降水量影響桫欏潛在適生區(qū)分布,垂直方向上,海拔對桫欏群落分布起主要作用[41]。

桫欏種群具有一定的自然更新能力[15],與現(xiàn)存的以裸子植物或被子植物為優(yōu)勢種的生態(tài)系統(tǒng)相比,桫欏的生物量和生產(chǎn)力都比較小,具有進化上的保守性[42]。入侵物種根系占據(jù)土壤空間獲取水分及養(yǎng)分,亦可通過產(chǎn)生對周邊桫欏有消極影響的化學(xué)物質(zhì)來抑制桫欏根系生長,威脅桫欏正常生長發(fā)育甚至使桫欏立木度減少[43]。桫欏潛在適生區(qū)中心點與環(huán)境因子中心點移動趨勢表明,桫欏適應(yīng)環(huán)境變化能力相較于環(huán)境變化有一定滯后性?，F(xiàn)有桫欏種群中存在以中齡林為主,幼株數(shù)量嚴重缺失的現(xiàn)象[8],造成桫欏群落物種結(jié)構(gòu)單一,種群生境狹窄[41]的現(xiàn)象。桫欏物種多樣性保護需在辯證統(tǒng)一地認識物種協(xié)同生存、正確認識資源利用與維護、桫欏保護區(qū)多元文化與生物多樣相互依存的前提下,適度干預(yù)自然生態(tài)系統(tǒng)[44],建議適當擴大生長型桫欏分布區(qū)保護范圍,就地對幼株數(shù)量嚴重缺失區(qū)域進行幼苗撫育,以促進桫欏種群恢復(fù)、應(yīng)對全球氣候變暖生存空間變窄的問題。

3.4 不確定性

本文基于MaxEnt模型預(yù)測桫欏潛在適生區(qū),訓(xùn)練集、驗證集AUC值均高于0.954,表明模型預(yù)測水平優(yōu)秀。實際生存環(huán)境中,物種相互作用、植被類型、地貌特征、物種自身擴散能力等會對被預(yù)測物種潛在適生區(qū)產(chǎn)生重要影響[45]。MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果是物種分布的最大可能性,更側(cè)重于揭示物種潛在地理分布及氣候特征,無法準確表達物種現(xiàn)實分布區(qū)域[22]。

從氣候數(shù)據(jù)來看,LIG氣候數(shù)據(jù)雖經(jīng)過驗證,亦存在一定誤差[46],CCSM4氣候模擬系統(tǒng)較CCSM3有更高的溫度分辨率[47],但模型誤差和內(nèi)部氣候變化有時難以厘清[48]。

現(xiàn)今桫欏在中國分布較廣,現(xiàn)有資料大多記錄桫欏所處的縣級行政區(qū)或保護區(qū),經(jīng)緯度則精確到度,而缺少更精確的坐標信息,在獲取精確到鄉(xiāng)(鎮(zhèn))、村位置的桫欏坐標過程中,雖盡量選擇更為濕潤的溝谷地帶,但依然存在一定誤差,導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的不確定性。文中假定末次間冰期以來地形不變,亦對結(jié)果產(chǎn)生一定影響。

4 結(jié)論

本文利用現(xiàn)今氣候觀測數(shù)據(jù)和過去及未來氣候模擬數(shù)據(jù),采用MaxEnt模型分析末次間冰期以來桫欏潛在適生區(qū)在中國的分布、影響因素和變化規(guī)律,獲得以下主要結(jié)論。

(1)桫欏潛在適生區(qū)主要位于中國約32°20′N以南的熱帶亞熱帶海拔約1600—1700 m以下山地。LIG時期桫欏主要分布于廣西中部、海南、臺灣、廣東福建沿海一帶；LGM、Mid-Holocene、現(xiàn)今以及2070年氣候條件下桫欏潛在適生區(qū)總體上較為相似,分布于四川、重慶、貴州、廣西、廣東、海南、福建、臺灣、云南、西藏等省區(qū),其中2070年潛在適生區(qū)在山東省煙臺、威海、青島等地有零星分布。

(2)LIG、LGM時期最冷月最低溫、最干月降水量限制桫欏潛在適生區(qū)水平分布,Mid-Holocene、現(xiàn)今和2070年,降水量變化方差進一步影響其適生區(qū)空間分布；垂直方向上,海拔是限制桫欏群落分布的主要因素。

(3)LIG至LGM,桫欏潛在適生區(qū)中心點由廣東中部向西北移動至廣西北部且距離最遠,LGM至2070年,總體由廣西北部向東北移動至湖南西部。

(4)LIG至2070年,潛在適生區(qū)面積、II—V級潛在適生區(qū)面積總體增大,在現(xiàn)今氣候下達到最大,然后略有減少；II、III級潛在適生區(qū)平均海拔總體升高,在現(xiàn)今氣候下達到最大,之后降低；IV、V級潛在適生區(qū)的平均海拔先升高、隨后呈波浪狀變化；II—V級潛在適生區(qū)面積在海拔約300—400 m處最大,約77%—98%的II—V級潛在適生區(qū)分布于海拔1200 m以下,約81%—97%的IV、V級潛在適生區(qū)低于海拔800 m。