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    氣候變化下獨(dú)一味的地理潛在分布區(qū)預(yù)測

    2022-07-18 12:51:38熊鈺丹
    湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年11期
    關(guān)鍵詞:適生區(qū)氣候情景

    熊鈺丹

    (四川師范大學(xué)地理與資源科學(xué)學(xué)院中心實(shí)驗(yàn)室,成都 610101)

    獨(dú)一味(Lamiophlomis rotata)是唇形科獨(dú)一味屬植物,是蒙、藏、納西族等少數(shù)民族經(jīng)常使用的中草藥,具有止血、止痛抑腫脹、疏通血管、續(xù)筋接骨和化瘀血等功效[1]。因?yàn)楠?dú)一味的用量逐漸增加而采挖過度,造成獨(dú)一味生長區(qū)域面積大幅下降,目前已被中國列入二級瀕危保護(hù)植物。獨(dú)一味目前蘊(yùn)藏量為3 713~6 896 t[2],因?yàn)椴赏诙斐傻幕謴?fù)時間是有周期性的,所以獨(dú)一味的使用是不可連續(xù)的,而獨(dú)一味資源不可持續(xù)利用會對中國制藥產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生一定的影響。

    根據(jù)統(tǒng)計資料預(yù)測,氣候變化會使全球陸地至少有49%左右的植物群落受到影響[3]。1850年到目前為止,地表均溫不斷升高,降水量在全球的分布格局也在不斷地變化,會產(chǎn)生一種“濕者越濕,干者越干”的格局分布現(xiàn)象[4]。植物的地域分布與氣候變量的關(guān)系一直是當(dāng)前研究的熱點(diǎn),謝彩香等[5]首先對影響中藥材生長的生態(tài)因子和氣候數(shù)據(jù)的插值進(jìn)行分析研究,再利用數(shù)學(xué)模型對中藥材產(chǎn)地適宜性進(jìn)行定量分析得到潛在分布區(qū)。周傳猛等[6]用模糊物元模型理論構(gòu)建氣候因子與獨(dú)一味產(chǎn)量之間的模糊隸屬函數(shù),評價指標(biāo)權(quán)重根據(jù)熵權(quán)法確定,最后確定青藏高原地區(qū)獨(dú)一味生態(tài)適宜性空間分布。

    MaxEnt生 態(tài)位 模型[7,8]是 以生 態(tài)位 理論為 基礎(chǔ),根據(jù)物種樣本分布數(shù)據(jù)以及該分布區(qū)的生態(tài)因子數(shù)據(jù),利用一定的數(shù)學(xué)模型總結(jié)出其生態(tài)位需求,將其映射到研究區(qū)域,最終得到該物種在研究區(qū)域適生區(qū)的分布情況[9]。所以利用MaxEnt模型預(yù)測未來氣候下獨(dú)一味的地理分布情況,對進(jìn)一步開發(fā)利用獨(dú)一味有重大意義。本研究通過MaxEnt與ArcGIS模型相結(jié)合,利用3個時期氣候因子數(shù)據(jù)和獨(dú)一味的地理分布數(shù)據(jù),模擬獨(dú)一味在中國當(dāng)前、2050s以及2070s的氣候條件下潛在分布區(qū),進(jìn)一步劃分當(dāng)前獨(dú)一味在中國的生長適宜區(qū),為引入良種和開展野外調(diào)查提供基礎(chǔ);并研究分析影響?yīng)氁晃对谥袊乩矸植嫉闹饕獨(dú)夂蛞蜃?,未來氣候變化(二氧化碳濃度不同)對?dú)一味地理分布的影響,以及獨(dú)一味在中國未來生態(tài)適宜區(qū)與當(dāng)前的差異,以期為其提供保護(hù)對策和建議。

    1 材料與方法

    1.1 獨(dú)一味分布數(shù)據(jù)的獲取

    通過閱讀文獻(xiàn),在中國植物標(biāo)本館(CVH.http://www.cvh.org.cn/)、全球生物多樣性信息數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)(GBIF.http://www.gbif.org/)、DiscoverLife(http://www.discoverlife.org)等物種標(biāo)本信息平臺的查詢檢索,以及實(shí)地走訪調(diào)查,將經(jīng)緯度重復(fù)以及無經(jīng)緯度記錄的分布樣點(diǎn)數(shù)據(jù)剔除,最終篩選得到獨(dú)一味在中國范圍內(nèi)的110個分布數(shù)據(jù)(圖1),并統(tǒng)一按照樣本物種名、分布的經(jīng)緯度的順序進(jìn)行轉(zhuǎn)換并存儲成MaxEnt模型軟件支持的文件格式(CSV格式)。

    圖1 獨(dú)一味在中國的分布點(diǎn)

    1.2 氣候因子數(shù)據(jù)的獲取

    當(dāng)前、2050s以及2070s氣候條件下的19個生物氣候變量均來自世界氣候數(shù)據(jù)庫(http://www.worldclim.org/),未來氣候情景數(shù)據(jù)選用通用大氣環(huán)流模式CCSM4,未來溫室氣體代表性濃度路徑包括RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 6.0和RCP 8.5 4種排放場景,分別表示溫室氣體排放的低、中低、中高和高4種情景[10]。本研究所下載RCP 2.6和RCP 8.5兩種模式的數(shù)據(jù)空間分辨率為30″。將所有的環(huán)境變量用ArcMap10.3軟件轉(zhuǎn)換為同一數(shù)據(jù)格式(ASCⅡ格式)。

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    首先對獨(dú)一味分布數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,按照樣本點(diǎn)的物種名、分布的經(jīng)緯度的順序轉(zhuǎn)換并存儲成Max-Ent軟件支持的格式。采用ArcMap10.6對生態(tài)因子數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪,裁剪出目標(biāo)區(qū)域的范圍,然后對所有生態(tài)因子數(shù)據(jù)進(jìn)行像元的統(tǒng)一,再進(jìn)行地理坐標(biāo)的處理,得到統(tǒng)一的空間參數(shù)。最后對數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換,得到MaxEnt模型軟件支持的數(shù)據(jù)格式(ASCⅡ格式)。

    1.4 模型參數(shù)設(shè)置

    在MaxEnt軟件中加載19個氣候因子和110個獨(dú)一味樣本地理分布數(shù)據(jù),設(shè)置參數(shù)運(yùn)行建模,隨機(jī)抽取分布數(shù)據(jù)的25%作為測試集,剩下的75%作為訓(xùn)練集,選擇最大重復(fù)迭代次數(shù)500。采用刀切法對各環(huán)境變量進(jìn)行權(quán)重檢驗(yàn),設(shè)置ROC(Receive operating characteristic)評價曲線對預(yù)測結(jié)果的精度進(jìn)行檢驗(yàn),其他參數(shù)為軟件默認(rèn)值。

    1.5 獨(dú)一味生長適宜性區(qū)域等級劃分

    本研究根據(jù)《IPCC第五次評估報告中對不確定性的處理方法》中對“不確定性和可能性”的表述[11]對獨(dú)一味的生長區(qū)進(jìn)行等級劃分:0.90~0.99的發(fā)生概率為很可能,0.60~0.90的發(fā)生概率為可能,0.33~0.60的發(fā)生概率為50%可能,0.10~0.33的發(fā)生概率為不可能,0.01~0.10的發(fā)生概率為很不可能,小于0.01的發(fā)生概率為絕對不可能。根據(jù)統(tǒng)計學(xué)的原理,當(dāng)作物在某一格點(diǎn)的存在概率α<0.05時為小概率事件[12],在此定義為不適宜區(qū)。所以獨(dú)一味生長適宜性區(qū)域最后通過ArcGIS 10.6將結(jié)果重分類劃分為4個等級:α<0.05為不適生區(qū);0.05≤α<0.33為次適生區(qū);0.33≤α<0.66為較適生區(qū);α≥0.66為最適生區(qū)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 模型精度評價

    ROC評價曲線下的面積為AUC值[13],AUC值可用于模型預(yù)測結(jié)果的檢驗(yàn)。AUC取值范圍為0~1,AUC值小于0.6時模型預(yù)測結(jié)果不準(zhǔn)確;AUC處于0.6~0.7時,模型預(yù)測結(jié)果較差;AUC處于0.7~0.8時,模型預(yù)測結(jié)果一般;AUC處于0.8~0.9時,其預(yù)測結(jié)果優(yōu)良;AUC為0.9~1.0時,模型預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確,AUC值越接近1.0時,模型預(yù)測結(jié)果越準(zhǔn)確,反映研究物種的潛在分布結(jié)果越準(zhǔn)確[14]。通過最大熵模型重復(fù)迭代運(yùn)行10次后,選取AUC值結(jié)果最大的一次作為最終評價結(jié)果輸出。得到的測試集與訓(xùn)練集的AUC值分別為0.978、0.975,表明MaxEnt模型對獨(dú)一味在中國潛在分布區(qū)的預(yù)測效果非常好,可信度高[15]。

    2.2 當(dāng)前氣候下獨(dú)一味適生區(qū)面積和分布區(qū)域

    將MaxEnt模型運(yùn)行的結(jié)果加載到ArcMap10.6中進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換,并執(zhí)行重分類等操作得出獨(dú)一味的生長適宜性區(qū)劃(圖2)。從圖2可以看出,獨(dú)一味主要分布在中國的西南高原地區(qū),包括四川省西部、西藏自治區(qū)東部、青海省南部、甘肅省東南部、云南省西北部、貴州省西南部等地。還有少量獨(dú)一味分布在寧夏回族自治區(qū)、山西省和陜西省等地,與目前獨(dú)一味在中國的分布區(qū)大致相同,同時各適宜區(qū)間劃分也基本符合獨(dú)一味在中國的分布現(xiàn)狀[16],因此,本次研究結(jié)果準(zhǔn)確度比較高。

    圖2 獨(dú)一味生長適宜性區(qū)劃

    從獨(dú)一味生長適宜性區(qū)劃等級分類分布的面積及占比可以得出(表1),獨(dú)一味生長區(qū)最多的地區(qū)是西藏自治區(qū),占比為38.70%,其次是四川省,生長區(qū)占比為23.37%,新疆維吾爾自治區(qū)、貴州省、陜西省、寧夏回族自治區(qū)以及山西省等地獨(dú)一味的生長區(qū)分布的極少,都低于1%以下,獨(dú)一味最適生長區(qū)面積從西向東依次遞減。

    表1 獨(dú)一味生長適宜性區(qū)劃等級分類分布的面積及占比

    2.3 影響?yīng)氁晃斗植嫉闹鲗?dǎo)氣候變量

    利用ArcGIS 10.6對這19個生物氣候變量進(jìn)行相關(guān)性分析。當(dāng)2個氣候變量相關(guān)系數(shù)<0.85時,相關(guān)氣候變量全部保留;當(dāng)2個氣候變量相關(guān)系數(shù)≥0.85時,則保留其中生態(tài)意義更為重要的氣候變量[17]。選取原則根據(jù)MaxEnt模型Jackknife貢獻(xiàn)度分析結(jié)果,同時,根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)篩選對獨(dú)一味生長較為重要的氣候變量9個。由表2可知,其中等溫性(bio13)、最暖季均溫(bio10)、最暖季節(jié)降雨量(bio18)是影響?yīng)氁晃兜乩矸植嫉闹饕獨(dú)夂蜃兞浚暙I(xiàn)率分別為43.5%、21.8%、14.7%。

    表2 影響?yīng)氁晃斗植嫉闹鲗?dǎo)氣候變量及貢獻(xiàn)率

    2.4 未來氣候變化下獨(dú)一味適生區(qū)面積和分布區(qū)域

    基于MaxEnt模型,本研究對獨(dú)一味藥材在2050s、2070s的RCP 2.6、RCP 8.5氣候情景下進(jìn)行了分布模擬。通過ArcMap10.6軟件,將獨(dú)一味的分布分為4個等級,同時利用ArcMap10.6的空間疊加分析模塊計算出未來氣候情景下各個等級獨(dú)一味適生區(qū)面積(表3),最后得出獨(dú)一味未來氣候情景下地理分布區(qū)域,見圖3。

    從表3和圖3可以看出,當(dāng)前氣候情景與2050s和2070s的RCP 2.6情景比較,獨(dú)一味的生長區(qū)面積有所減少,其中最適生區(qū)和次適生區(qū)面積在減少,而較適生區(qū)面積在增加;當(dāng)前氣候情景與2050s和2070s的RCP 8.5情景下比較,獨(dú)一味的生長區(qū)面積也有所減少,其中最適生區(qū)和次適生區(qū)面積也在減少,而較適生區(qū)面積也在增加;2050sRCP 2.6情境下獨(dú)一味的最適生區(qū)面積減少的最多,且其較適生區(qū)面積增加的最多;2070sRCP 2.6情境下獨(dú)一味最適生區(qū)面積增加的最多,且其次適生區(qū)面積減少的最少;與當(dāng)前氣候相比生長區(qū)面積減少最多的是2070sRCP 8.5情景,而生長區(qū)面積減少最少的是2070sRCP 2.6情景??傮w來講,未來氣候與當(dāng)前氣候情景下獨(dú)一味的生長區(qū)面積相比,未來氣候情景下獨(dú)一味藥材的生長區(qū)面積都有一定程度的減少,且生長區(qū)分布隨著生長區(qū)邊緣向生長區(qū)中心消減。

    圖3 獨(dú)一味在未來氣候情景下的地理分布區(qū)域

    表3 不同氣候條件下獨(dú)一味生長區(qū)面積 (單位:km2)

    3 小結(jié)

    隨著全球氣候的變暖,中國特有藥材獨(dú)一味的分布也會受到一定的不利影響和限制,本研究利用MaxEnt和ArcGIS模型模擬了獨(dú)一味藥材在當(dāng)前氣候和未來氣候情景下(2050s、2070s的RCP 2.6、RCP 8.5)的地理潛在分布區(qū),并對分布區(qū)進(jìn)行了適宜性等級劃分(α<0.05為不適生區(qū);0.05≤α<0.33為次適生區(qū);0.33≤α<0.66為較適生區(qū);α≥0.66為最適生區(qū)),還對氣候變化下的獨(dú)一味藥材分布面積變化進(jìn)行了定量分析。本研究利用ROC評價曲線下的面積AUC值對模型的預(yù)測精度進(jìn)行評價,得到的測試集與訓(xùn)練集的AUC值分別為0.978、0.975,表明MaxEnt模型對獨(dú)一味在中國潛在分布區(qū)的預(yù)測效果非常好。結(jié)果表明等溫性(bio13)、最暖季均溫(bio10)、最暖季節(jié)降雨量(bio18)是影響該植物地理分布的主要?dú)夂蜃兞?。?dú)一味主要分布在中國的西南高原地區(qū),包括四川省西部、西藏自治區(qū)東部等地,獨(dú)一味最適生長區(qū)面積從西向東依次遞減。未來氣候與當(dāng)前氣候情景下獨(dú)一味的生長區(qū)面積相比,未來氣候情景下的獨(dú)一味藥材的生長區(qū)面積都有一定程度的減少,且生長區(qū)分布隨著生長區(qū)邊緣向生長區(qū)中心消減。

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