單葉薔薇潛在適宜區(qū)預測及其漸危機制研究

張曉龍，鄧 童，羅 樂*，李進宇

(1 花卉種質創(chuàng)新與分子育種北京市重點實驗室，北京 100083；2 國家花卉工程技術研究中心，北京100083；3 城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境北京實驗室，北京100083；4 北京林業(yè)大學 園林學院，北京 100083；5 北京市園林科學研究院，北京 100102)

自工業(yè)革命以來，全球氣候環(huán)境發(fā)生了重大改變，預計未來氣候的變化速度將繼續(xù)增大[1]。近50年，中國新疆地區(qū)氣溫升高，降水量增加，“暖濕化”信號明顯[2-4]，但從干濕變化角度，變暖亦導致蒸發(fā)需求旺盛，降水增加量不足以抵消蒸發(fā)增加的需求量[5-6]，所以新疆氣候整體仍有干旱化趨勢[7]。未來新疆氣候也將保持以上特點，且干旱等極端氣候發(fā)生頻率增加[8]。氣候環(huán)境因子通過決定植物的分布，進而影響其繁衍生息乃至生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性[9]。已有數據表明，氣候變暖可影響物種適宜區(qū)分布，并導致物種向高緯度和高海拔地區(qū)遷移[10]。例如，劉艷等[11]發(fā)現(xiàn)，2061-2080年氣候模擬下，氣溫和降水的增加將導致連新疆軸蘚屬(Schistidium)分布面積比現(xiàn)代氣候下減少10.39%，絕大部分現(xiàn)有南部適宜區(qū)喪失。胡楊(Populuseuphratica)在未來氣候變化情景下，潛在分布區(qū)將顯著縮小，并向中國西北部地區(qū)遷移[12]。所以，研究物種的潛在適宜分布及對未來氣候變化的響應，對生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展以及制定生物多樣性保護策略具有重要作用[13-14]。

作為眾多生態(tài)位模型中最具有代表性的軟件，MaxEnt憑借操作簡便、預測精準，即使分布點數據較少的情況下也具有良好的預測效果等突出優(yōu)勢[15-17]，為研究者科學認識環(huán)境因子與植物的關系、了解物種分布變化起到積極作用。

單葉薔薇(Rosapersica)，亦稱為小檗葉薔薇(Rosaberberifolia)，是薔薇科(Rosaceae)薔薇屬(Rosa)多年生落葉叢生灌木。在中國主要分布在新疆西北部地區(qū)，如烏魯木齊、昌吉、沙灣、瑪納斯、塔城、博樂等地[18]，生長于山坡、荒地或路旁等海拔120～550 m的干旱區(qū)域?！缎陆参镏尽酚涊d有兩種：單葉薔薇(Rosapersica)及小檗葉薔薇(Rosaberberifolia)，經本課題組及其他研究人員多年調查和研究，上述兩種薔薇實為一種，僅在毛被略微有所區(qū)別，且?；旌显谝黄鹕L，顯然是個體上的較小差異，不宜作為兩個種。國外幾乎所有的研究都用Rosapersica作為單葉薔薇學名，全球公認的邱園植物索引(Index Kewensis)中也一直把Rosaberberifolia作為Rosapersica的異名處理(http://www.plantsoftheworldonline.org/taxon/urn:lsid:ipni.org:names:731755-1)。按國際植物命名法規(guī)優(yōu)先律原則，發(fā)表年代最早的應作為合法有效的學名，后面的名稱均為其異名。綜上，使用Rosapersica作為單葉薔薇學名更能被廣泛接受與認可。

單葉薔薇具有單葉、黃色花瓣和紅褐色花心等獨特特征，觀賞性極佳，同時具有耐鹽堿、耐高溫、耐低溫等優(yōu)點[19]，在荒漠地帶有較強的適應能力和生存能力[20]，是維持干旱地區(qū)生態(tài)穩(wěn)定的重要植物資源。近年來，單葉薔薇數量呈現(xiàn)出明顯減少的趨勢，一方面，該物種的地理分布比其他新疆野生薔薇分布更狹窄[21]，且生境特化，居群規(guī)模較小，這是造成其分布范圍具有局限性的重要原因[22]；另一方面，隨著經濟社會的發(fā)展，單葉薔薇受到越來越多人類活動的負面影響，生境遭到嚴重破壞。目前，2020年《國家重點保護野生植物名錄(第二批)》(討論稿)已將單葉薔薇擬列為國家二級保護植物加以保護。作為珍貴的薔薇屬資源，單葉薔薇的研究主要集中在形態(tài)學[23-24]、群落特征[25]、分類學[26-27]以及園林育種[28]等方面，缺乏單葉薔薇地理分布格局和生態(tài)適宜性的研究。因此，本研究基于搜集到的單葉薔薇地理分布坐標和環(huán)境因子數據，充分利用MaxEnt和GIS軟件，探究環(huán)境因子與該物種分布之間的關系，揭示新疆氣候暖濕化、干旱化背景下單葉薔薇潛在分布范圍的變化趨勢，旨在為該物種的資源調查與利用、生態(tài)修復、保護區(qū)劃分和管理等方面提供理論依據。

1 材料和方法

1.1 數據來源

經文獻檢索和查閱中國植物數字標本館(http://www.cvh.ac.cn)、教學標本資源共享平臺(http://mnh.scu.edu.cn/main.aspx)，共搜集到34條單葉薔薇在中國新疆的分布記錄，經野外資源調查，本研究發(fā)現(xiàn)11個單葉薔薇居群分布點，累計45條有效地理坐標信息。將單葉薔薇地理坐標按照物種名稱、經度、緯度的順序錄入Excel中，生成csv格式文件備用。在國家測繪局(http://nfgis.nsdi.gov.cn)下載中國行政區(qū)矢量圖，作為底圖進行分析。

現(xiàn)代人類足跡數據(https://sedac.ciesin.columbia.edu)由Sanderson等提出，是基于人口密度、土地利用和基礎設施等方面而生成的人類對自然的影響指數數據[29-30]；土壤數據來自世界土壤數據庫(http://www.fao.org)；海拔數據下載于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/home)；氣候數據來自世界環(huán)境氣候網站(http://www.worldclim.org)，下載現(xiàn)代氣候數據(1970-2000年)和未來氣候數據(BCC-CSM2-MR模型中的2021-2040、2040-2060年數據)。共享社會經濟路徑(Shared socioeconomic pathways, SSPs)情景的設定是根據當前國家與區(qū)域的實際情況，以及發(fā)展規(guī)劃來獲取具體社會經濟發(fā)展情景，是典型濃度路徑(Representative concentration pathways, RCP)的升級版數據，能夠反映社會經濟發(fā)展模式與氣候變化風險之間的關聯(lián)[31]。SSPs126情景是各國致力于2100年時將氣候變暖限制在2.6W/m2以內，略高于工業(yè)化之前的水平，未來全球森林覆蓋面積的增加并伴隨大量的土地利用變化，屬于低脆弱性、低挑戰(zhàn)的情景，SSPs245代表中等社會脆弱性和中等輻排放(4.5 W/m2)的情景，SSPs585模擬傳統(tǒng)化石燃料發(fā)展路徑，屬于極高輻射排放(8.5 W/m2)情景[32]。SSPs數據更加全面，提供了比 RCP情景更加多樣的空氣污染物排放情景[33]，能夠更好地反映土地利用變化、極端天氣對氣候的影響[34]。雖然全球變暖已成為全人類共同關注的科學和社會熱點問題，但是各國在減少溫室氣體排放仍然存在分歧。面對這種全球合作的不確定性，本研究選取的上述3種情景，分別代表了可持續(xù)發(fā)展、中度發(fā)展和常規(guī)發(fā)展3種路徑，可以最大化對比不同發(fā)展模式下單葉薔薇的適宜區(qū)分布情況，探討不同的保護策略。

現(xiàn)代和未來數據中包括29個環(huán)境因子以及1個人類活動數據(表1)，通過ArcGis10.5掩膜提取生成ASCII格式數據，以滿足MaxEnt 3.4.1模型的要求。

表1 本研究所使用的數據

1.2 數據處理

在MaxEnt 3.4.1軟件中輸入單葉薔薇的45個個分布點數據和不同時期的環(huán)境數據，隨機設置25%的已知分布點為模型的測試集合，剩余的為訓練集合[35]。選擇刀切法(jackknife test)測定各變量權重，選擇創(chuàng)建環(huán)境變量響應曲線，其余參數均選擇模型的默認值[36]。利用受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve, ROC)對模擬結果進行檢驗與評價[37]，其中，受試者工作特征曲線值(area under the curve，AUC)用來度量模型好壞，是接受曲線與橫坐標圍成的面積值，范圍[0,1]，值越大表明模型的準確性越高[38]。AUC值評估標準為：0.5≤AUC<0.6，表示失??；0.6≤AUC<0.7，預測結果較差；0.7≤AUC<0.8，預測結果一般；0.8≤AUC<0.9，預測結果良好；0.9≤AUC≤1.0，表示極好，能夠較為準確地反映物種的適宜性分布[39]。

將MaxEnt 3.4.1軟件獲得的ASCII格式文件加載到ArcGis 10.5中，將其轉換為柵格數據，加載新疆行政區(qū)劃圖作為底圖，參考IPCC報告關于評估可能性的劃分方法，劃分標準為：存在概率<0.05為不適宜區(qū)；0.05≤存在概率<0.33為低適宜區(qū)；0.33≤存在概率<0.66為中適宜區(qū)；存在概率≥0.66為高適宜區(qū)，采用不同的顏色進行表示[40-41]，并通過各類適宜區(qū)柵格數量分別進行分布面積的計算[42]。

一般認為，可以通過MaxEnt模型創(chuàng)建響應曲線判斷單葉薔薇的存在概率與影響因子之間的關系，分布概率≥0.5時所對應的環(huán)境因子閾值是適合目標物種生長要求的[43]。

MaxEnt模型的刀切法分析工具能夠判斷所使用的每一個環(huán)境因子對預測結果影響的相對大小，原理是在模型運行中依次忽略一個環(huán)境變量，使用其余的環(huán)境變量進行建模預測，再單獨使用該變量建模，最后使用所有變量建模[44]。其中“僅此變量”時得分較高，說明該因子對物種分布影響較大[41]。置換重要值是隨機置換掉每個環(huán)境因子變量在訓練存在和背景數據上的數值，值越大表明模型對該變量的依賴性越強[32]。

2 結果與分析

2.1 模型預測精度檢驗

圖1顯示，自然環(huán)境影響下的現(xiàn)代和未來7種情景的AUC值均超過了0.980，大于0.9，根據AUC值評價標準，本模型的預測準確性達到“極好”的效果，這說明此結果可用于研究新疆單葉薔薇的適宜區(qū)模擬。同時，也可以說明所選的29個環(huán)境因子與單葉薔薇的地理分布之間的相關性大，對其分布有重要影響。加入人類足跡數據(human footprint，hf)后的現(xiàn)代模擬結果AUC值高達0.993，說明人類活動是一個極為重要的影響因素，有助于提升預測精度(圖1)。

A. 自然環(huán)境下的現(xiàn)代ROC結果；B. 人類足跡與自然環(huán)境共同影響下的現(xiàn)代ROC結果圖1 現(xiàn)代氣候下的MaxEnt模型的ROC檢驗A. Modern ROC results under the natural environment； B. Modern ROC results under the combined influence of human footprint and the natural environmentFig.1 ROC of the MaxEnt model in the modern climate

2.2 單葉薔薇現(xiàn)代的潛在適宜區(qū)范圍

模擬結果(圖2)表明，自然環(huán)境影響下的現(xiàn)代單葉薔薇潛在適宜區(qū)(低、中、高適宜區(qū))范圍主要集中于80°13′～91°6′E，42°33′～48°23′N之間。其中，高適宜區(qū)分布于烏魯木齊市、阜康市、昌吉市、呼圖壁縣、瑪納斯縣、石河子市、沙灣縣、烏蘇市，呈東西狹長帶狀分布，塔城地區(qū)也有大面積分布，阿勒泰地區(qū)西北部和伊寧地區(qū)有零散分布；除上述地區(qū)之外，中適生區(qū)還分布于博樂地區(qū)(圖2)。自然環(huán)境影響下的現(xiàn)代單葉薔薇的高、中、低度適宜區(qū)面積分別占新疆維吾爾自治區(qū)面積的0.38%、2.48%和9.09%，總適宜區(qū)面積僅占新疆總面積的11.96%，而非適宜區(qū)面積高達88.04%(表2)。

表2 不同時期單葉薔薇潛在適生區(qū)面積

加入人類足跡(hf)數據后，現(xiàn)代單葉薔薇潛在適宜區(qū)分布范圍面積銳減，高適宜區(qū)只保留在烏魯木齊市至烏蘇市東西狹長地帶，高、中、低適宜區(qū)面積僅占新疆維吾爾自治區(qū)面積的0.16%、0.39%、4.68%。這說明人類活動對單葉薔薇潛在適宜區(qū)分布產生了極大的負面影響(圖2)。

A. 自然環(huán)境下的現(xiàn)代模擬結果；B.人類足跡與自然環(huán)境共同影響下的現(xiàn)代模擬結果圖2 現(xiàn)代單葉薔薇分布點及潛在適宜區(qū)A. Modern simulation results under the natural environment； B. Modern simulation results under the combined influence of human footprint and the natural environmentFig.2 Modern distribution sites and potential suitable areas of R. persica

2.3 現(xiàn)代單葉薔薇潛在適宜區(qū)的影響因子

在人類足跡與自然環(huán)境共同影響下，19個因子對模擬結果產生了作用(表3)。人類足跡(hf)和最干月份降水量(bio14)穩(wěn)居前兩名，貢獻率分別高達63.2%、28.0%，置換重要值分別為50.0%、10.5%。人類活動是現(xiàn)代單葉薔薇潛在適宜區(qū)預測中不可忽視的變量，如交通建設、土地利用等一系列人類活動大大限制了單葉薔薇潛在適宜區(qū)的分布。

表3 影響因子及其貢獻率、置換重要值和閾值

僅有自然環(huán)境因子影響時，20個環(huán)境因子對模擬結果產生了影響。其中，有4個環(huán)境因子對模擬結果的貢獻率大于5.0%，即最干月份降水量(bio14)、坡度(podu)、最冷季節(jié)平均溫度(bio11)、溫度年變化范圍(bio7)，累計貢獻率高達79.0%。大于10%的置換重要值有最冷季節(jié)平均溫度(bio11)、年平均降雨量(bio12)、晝夜溫差月值(bio2)，累積值為75.7%。

生物技術作為生命科學領域的一項高新技術，是當今世界各國優(yōu)先發(fā)展的高新技術領域之一[1-2]．生物技術包括基因工程、蛋白質工程、酶工程、發(fā)酵工程和細胞工程等領域，是在DNA重組技術基礎上發(fā)展起來的一門新興學科[3]．生物技術被視為21世紀人類徹底解決環(huán)境、人口、資源三大危機，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的有效途徑之一，是當今世界發(fā)展最快、潛力最大和影響最深遠的一項高新技術[4]．蛋白質工程是生物技術專業(yè)的核心主干課程[5]，蛋白質工程課程的教學效果在一定程度上會影響學生的專業(yè)知識結構，進而影響到學生的培養(yǎng)質量[6]．

由刀切法檢驗結果可知：最干月份降水量(bio14)、最干季度降水量(bio17)、年平均降雨量(bio12)、最冷季度降水量(bio19)對單葉薔薇分布模擬影響很大(圖3)。

圖3 環(huán)境因子對單葉薔薇分布的重要性Fig.3 Importance of environmental factors to R. persica by jackknife analysis

綜上，自然環(huán)境下影響現(xiàn)代單葉薔薇地理分布的環(huán)境因子主要為：降水因子(最干月份降水量bio14、年平均降雨量bio12)和氣溫因子(最冷季節(jié)平均溫度bio11)。單葉薔薇對上述環(huán)境因子的響應曲線顯示(圖4)，當最干月份降水量(bio14)、年平均降雨量(bio12)和最冷季節(jié)平均溫度(bio11)分別處于5.56～10.90 mm、169.62～258.75 mm、-12.48～-9.86 ℃的范圍時，單葉薔薇的生存概率才能大于50%。

圖4 主要環(huán)境因子響應曲線Fig.4 Response curves of important environmental factors

2.4 單葉薔薇未來的潛在適宜區(qū)

單葉薔薇在2021-2040年3種排放情景下的適宜區(qū)面積與自然環(huán)境下的現(xiàn)代適宜區(qū)相比，高適宜區(qū)面積均呈上升趨勢，而低適宜區(qū)、中適宜區(qū)和總適宜區(qū)面積呈現(xiàn)出不同程度的下降(表2,圖5)。SSPs126情景下，單葉薔薇總適宜區(qū)面積比現(xiàn)代氣候條件下總適宜區(qū)面積減少9.07%，3種情景中降幅最大，其中，高適宜區(qū)增長92.06%，中、低適宜區(qū)面積分別減少39.32%、5.03%。SSPs245情景下單葉薔薇總適生區(qū)面積減少7.20%，高適宜區(qū)面積增加4.76%，而中、低適宜區(qū)面積分別下降10.44%、6.82%。SSPs585情景下，單葉薔薇總適宜區(qū)面積減少8.97%，中、低適宜區(qū)面積分別減少18.45%、7.48%，高適宜區(qū)面積增長17.46%。

A-C為2021-2040年預測結果；D-F為2041-2060年預測結果；采用29個自然環(huán)境因子，不涉及人類足跡數據圖5 未來氣候變化情景下單葉薔薇的潛在適宜區(qū)A-C. Prediction results during 2021-2040; D-F. Prediction results during 2041-2060; The above predictions of future potential suitable areas adopt 29 natural environmental factors and do not involve the data of human footprintFig.5 Potential suitable area of R. persica under future climate change

A-C為2021-2040年3種情景與現(xiàn)代適宜區(qū)的對比結果；D-F為2041-2060年與2021-2040三種適宜區(qū)的對比結果圖6 未來氣候變化情景下單葉薔薇地理分布變化A-C. Comparative results of the three scenarios and modern suitable area of R. persica from 2021 to 2040; D-F. Comparison results of three suitable areas between 2041-2060 and 2021-2040Fig.6 Geographical distribution change of R. persica under future climate change

在2041-2060年3種情景下，除SSPs126情景下中適宜區(qū)面積保持增長(12.80%)之外，其他各適宜區(qū)面積均呈不同程度下降，特別是SSPs126情景下高適宜區(qū)面積降幅達到有史以來的最大值(52.89%)。

單葉薔薇適宜區(qū)分布中心始終位于沙灣縣與和布克賽爾縣交界處，不同情景下的適宜區(qū)會有所縮減與擴張(圖6、圖7)。2021-2040年，SSPs126情景下的單葉薔薇分布中心向西北移至85°22′1″E，45°22′56″N，二者相距15.86 km，塔城、博樂、阿勒泰北部等地區(qū)的分布面積擴張明顯，阿勒泰南部、烏魯木齊、昌吉、伊寧地區(qū)的適宜區(qū)均有不同程度的縮減。SSPs245情景下的分布中心較現(xiàn)代分布中心緯度升高約2′ 3″，間距9.24 km，適宜區(qū)在塔城中北部、伊寧西北部、克拉瑪依、哈密西北部均有擴增，大面積收縮發(fā)生在烏魯木齊、阿勒泰、昌吉交界處。SSPs585情景下，分布中心和適宜區(qū)面積較為穩(wěn)定，與現(xiàn)代適宜區(qū)相比未有明顯變動。

圖7 不同情景下單葉薔薇分布中心變化路線Fig.7 Change of distribution center of R. persica under different situations

相比2021-2040年，未來2041-2060年SSPs126情景下的適宜區(qū)銳減，僅在伊寧西北部、阿勒泰東南部新增適宜區(qū)，分布中心向東南移動7.21 km。SSPs245情景下的分布中心繼續(xù)北移7.77 km，除阿勒泰西南部、塔城北部適宜區(qū)略增，其他適宜區(qū)面積驟減。SSPs585情景下的分布中心首次向東北移動，僅阿勒泰東南部、伊寧西部出現(xiàn)新適宜區(qū)，伊寧東部、昌吉、烏魯木齊、阿勒泰等地區(qū)適宜區(qū)大面積消失。

3 討 論

3.1 自然環(huán)境下的單葉薔薇潛在適宜區(qū)

本研究中，Maxent模型預測精度AUC值均超過了0.980，預測結果可信度極高?，F(xiàn)代單葉薔薇的潛在適宜區(qū)與實際分布情況基本吻合。整體來看，自然環(huán)境下現(xiàn)代單葉薔薇適宜區(qū)(低、中、高適生區(qū))比較狹窄且集中(80°24′～90°58′E，42°37′～48°25′N)，該結果要比賀海洋[22]調查到的單葉薔薇地理分布范圍(83°07′94″～86°43′15″E，43°53′94″～46°43′15″N)略廣。其中，高適宜區(qū)主要分布于烏魯木齊、昌吉、石河子、奎屯、塔城、博樂、伊寧、阿勒泰西北部地區(qū)，上述地區(qū)屬于溫帶大陸性氣候，冬冷夏熱，氣溫日較差大，降雨量較少，蒸發(fā)量大，符合單葉薔薇耐高溫、耐寒、耐干旱的生物學特征。

有研究表明，全球氣候變暖可導致物種的地理分布動態(tài)變化、植被帶遷移以及適宜區(qū)范圍改變[45]。常紅[46]利用Maxent研究發(fā)現(xiàn)，中國西北地區(qū)梭梭(Haloxylonammodendron)未來的總適宜區(qū)呈增加趨勢；帕爾曼·帕哈爾丁[47]基于 Maxent模型對3種紅砂屬植物地理分布格局及其潛在適宜區(qū)進行了評估，結果表明：黃花紅砂(Reaumuriatrigyna)和五柱紅砂(Reaumuriakaschgarica)在未來時期的適宜性較強，分布區(qū)域會有所增長，而且黃花紅砂的潛在分布區(qū)有向東北方向移動的趨勢。上述研究表明：在氣候變暖的背景下，未來全球溫度的持續(xù)升高及降水格局的變化將會引起某些物種潛在適宜區(qū)的擴張，并且有向北方移動的趨勢[48]，與本研究中的2021-2040年SSPs126、SSPs245、2041-2060年SSPs245、SSPs585情景下的適宜區(qū)向高緯度地區(qū)擴增的預測結果一致。

程雪蓉等[49]研究結果表明，中國在RCP 8.5情景下的降水趨勢總體高于RCP 4.5的降水趨勢。張曉芹[50]發(fā)現(xiàn)西北干旱區(qū)10種典型生態(tài)經濟樹種地理分布明顯受到氣候因子的影響，但是與水文相關的氣候因子對多數樹種分布的影響比與熱量相關的因子更重要。受全球變暖的影響，近50 年來新疆年降水量呈逐年上升的趨勢[51-52]，氣候轉向暖濕的強勁信號更反映在新疆的天山西部地區(qū)[53]，且未來降水將在中亞北部地區(qū)略有增加[54]，但未來新疆干旱化趨勢亦將愈加明顯[8]。因此我們推測：2021-2040年SSPs126、SSPs245、2041-2060年SSPs245、SSPs585情景下增加的降水量不足以解除降水因子對單葉薔薇新適宜區(qū)分布的限制，雖然單葉薔薇可以在-39.8～42.8 ℃極端溫度下生長，但因溫度的同步上升使其可吸收的有效水減少，所以上述情景中的適宜區(qū)分布中心為了擴展到濕潤地區(qū)而進行北移。

A.道路；B.工廠；C.農田地壟；D.水渠圖8 單葉薔薇生境破壞現(xiàn)狀A. The road; B. Factory; C. Farmland ridge; D. The aqueductFig.8 The habitat destruction of R. persica

2041-2060年SSPs126情景下的單葉薔薇適宜區(qū)分布中心和短尾柯(Lithocarpusbrevicaudatus)[55]、軟棗獼猴桃(Actinidiaarguta)[56]一樣，發(fā)生向東南移動的現(xiàn)象。相比2021-2040年SSPs585適宜區(qū)分布情況，該時期新增適宜區(qū)主要出現(xiàn)在伊寧南部(海拔800～1 100 m的博羅科努山南麓和烏孫山北麓)和阿勒泰東南部(海拔1 100～1 300 m)，符合“氣候變暖可使部分物種向高海拔地區(qū)轉移”[10]的規(guī)律，最終導致分布中心向東南移動。

此外，需要進一步指出的是，上述6種情景中天山以南的部分地區(qū)也出現(xiàn)了零星新適宜區(qū)，即使新適宜區(qū)內環(huán)境條件能夠滿足單葉薔薇的生長需要，但該物種出現(xiàn)于此的可能性仍有待商榷，理由如下：(1)結合前人與我們的調查結果發(fā)現(xiàn)，自然狀態(tài)下單葉薔薇采用地下莖進行無性繁殖，沒有發(fā)現(xiàn)野外實生苗[18]，而且瘦果密被針刺，干燥后極為堅硬，除非有外力作用，否則內部種子很難借助鳥類等生物進行傳播；(2)目前單葉薔薇分布于天山以北，而新適宜區(qū)分布于天山以南，中間存在嚴峻的地理阻隔。

3.2 人類活動影響下的現(xiàn)代單葉薔薇適宜區(qū)

與自然環(huán)境下的預測結果相比，人類活動影響下的現(xiàn)代單葉薔薇高、中、低適宜區(qū)面積均驟減，人類足跡(hf)已躍升至第一大影響因素，這表明人類活動對潛在適宜區(qū)分布產生了嚴重的消極影響。我們在野外調查中發(fā)現(xiàn)：水渠興修、道路修建、農田擴張、城市擴建等均對單葉薔薇生境產生了破壞作用，某些居群面臨著收縮、破碎的嚴峻挑戰(zhàn)(圖8)。有研究表明，1978年以來，新疆耕地面積增加了128%(50 414.02 km2) ，建設用地面積增加了197%(7 497.11 km2)，草地和其他類型的面積呈現(xiàn)持續(xù)減少態(tài)勢[57]；新疆人口有向天山北坡城市群集中的態(tài)勢[58]，北疆各綠洲區(qū)建設用地均呈持續(xù)加速擴張趨勢，天山北坡城市群擴張尤為突出[59]，且未來15年耕地和建設用地面積有進一步增加、生境質量水平下降趨勢[60]。以上研究進一步證實了人類活動是影響甚至阻礙單葉薔薇適宜區(qū)分布的關鍵因素，單葉薔薇保護刻不容緩。

4 結論與展望

單葉薔薇對中國新疆干旱地區(qū)環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定具有極其重要的作用，同時在薔薇屬進化及園藝觀賞方面具有極高的科學研究價值，本研究利用Maxent模型和Arcgis軟件，定量分析了不同氣候情景下單葉薔薇在新疆的適宜區(qū)變化，相關結論可以更好地為單葉薔薇資源保護及引種栽培提供科學參考。限制單葉薔薇生長的重要自然因子分別為：最干月份降水量、年平均降雨量、最冷季節(jié)平均溫度，有利于單葉薔薇生長的相關閾值依次為5.56～10.90 mm、169.62～258.75 mm、-12.48～-9.86 ℃。自然環(huán)境下現(xiàn)代單葉薔薇主要集中于80°13′至91°6′E，42°33′至48°23′N之間，高適宜區(qū)主要分布在烏魯木齊至烏蘇狹長地帶以及塔城地區(qū)。2021-2060年未來氣候模擬下，全球氣候變暖總體上不利于單葉薔薇的生存繁衍，其高適宜區(qū)和總適宜區(qū)面積呈現(xiàn)下降趨勢，分布中心出現(xiàn)向高緯度、高海拔地區(qū)遷移的現(xiàn)象。人類足跡因子貢獻率高達63.2%，單葉薔薇生境人為破壞嚴重。

針對單葉薔薇生境日益惡化的問題，我們強烈建議：(1)對單葉薔薇現(xiàn)狀進行系統(tǒng)性評估，建立健全優(yōu)先保護機制，必要時上升至國家一級保護植物；(2)就地保護，設立重點保護單位、優(yōu)先保護和引種單位[61]；(3)結合衛(wèi)星、無人機技術對單葉薔薇生境進行動態(tài)監(jiān)管，為科學決策提供依據；(4)科研院校應加快引種育種、生態(tài)修復等相關研究，防止優(yōu)異種質資源喪失；(5)在生態(tài)環(huán)境質量評價基礎上合理開發(fā)利用北疆土地資源[62]，建立現(xiàn)代化農業(yè)，大力發(fā)展節(jié)水灌溉技術，提高土地利用效率，減輕或避免耕地、建設用地擴張給單葉薔薇生境帶來的沖擊。

近年來，MaxEnt軟件廣泛應用于物種潛在適宜區(qū)的預測[63]，本研究較好地模擬了氣候變化下單葉薔薇的適宜分布格局。但是需要指的是，MaxEnt是以目標物種的已知分布數據和選用的環(huán)境數據研究物種生態(tài)需求和潛在分布在一定區(qū)域內的分布概率[64]，準確度取決于提供的物種實際分布數據和環(huán)境因子數據，樣本選擇不當或環(huán)境因子遺漏均會造成誤差[65]。本研究僅選取了包括降水、氣溫、土壤、海拔、坡度、坡向以及人類活動因子，沒有考慮地下水、植被以及生物相互作用的影響[66]，后續(xù)還需要進一步深入研究。