全球氣候變化對(duì)丹參潛在適宜區(qū)分布影響

邱曉萍，張懿，張?jiān)伱?/p>

1.中國(guó)科學(xué)院成都生物研究所中國(guó)-克羅地亞生物多樣性與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)“一帶一路”聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610041；2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京100049

丹參Bunge為唇形科多年生草本植物，其干燥根和根莖是我國(guó)傳統(tǒng)中藥材，具有活血化瘀、抗菌消炎等藥理作用，已在中國(guó)、日本、美國(guó)等國(guó)廣泛用于心腦血管等疾病的治療。丹參市場(chǎng)需求量巨大，每年消耗量超過1.6×10kg。由于長(zhǎng)期以來丹參種植存在連作障礙，致使產(chǎn)量與品質(zhì)降低，故其栽培面臨重新選地等問題。丹參野生種群因毀滅性采挖和生境破壞而大幅減少。

氣候變化與植被的未來關(guān)系已成為植物學(xué)與生態(tài)學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的熱門課題。隨著全球氣候變暖，強(qiáng)降雨、干旱等極端天氣事件頻發(fā)。氣候變化不但會(huì)改變物種自然分布范圍，還會(huì)影響栽培生產(chǎn)。人類在應(yīng)對(duì)氣候變化及保護(hù)生物多樣性方面面臨巨大挑戰(zhàn)。為明確丹參資源分布及氣候變化對(duì)其影響，茲利用最大熵（MaxEnt）模型探究影響丹參分布的關(guān)鍵因子，并對(duì)當(dāng)前及未來氣候情景下丹參潛在分布及其變化進(jìn)行分析，為丹參資源的可持續(xù)利用提供參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

1.1.1 丹參分布與栽培數(shù)據(jù)

利用全球生物多樣性信息平臺(tái)（http://www.gbif.org）、中國(guó)數(shù)字植物標(biāo)本館（http://www.cvh.ac.cn）、中國(guó)國(guó)家標(biāo)本資源平臺(tái)（http://www.nsii.org.cn）、中國(guó)植物圖像庫（http://ppbc.iplant.cn），并結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)資料共獲取非栽培丹參的分布記錄點(diǎn)894個(gè)。利用坐標(biāo)拾取系統(tǒng)（http://aqsc.shmh.gov.cn/gis/getpoint.htm）獲取每個(gè)分布記錄點(diǎn)的經(jīng)緯度。利用中藥材天地網(wǎng)（http://www.zyctd.com）、康美中藥網(wǎng)（http://www.kmzyw.com.cn）及相關(guān)文獻(xiàn)資料獲取丹參在中國(guó)的栽培點(diǎn)數(shù)據(jù)。

1.1.2 環(huán)境數(shù)據(jù)

本研究共選取38個(gè)環(huán)境因子，包括19個(gè)生物氣候因子、18個(gè)土壤因子及年均太陽輻射。當(dāng)代（1970－2000年）及未來（2021－2100年）的生物氣候數(shù)據(jù)及太陽輻射數(shù)據(jù)源自世界氣候數(shù)據(jù)庫（http://www.worldclim.org），土壤數(shù)據(jù)源自世界土壤數(shù)據(jù)庫（http://www.fao.org/soils-portal）土壤數(shù)據(jù)集（v1.2）。選擇由國(guó)家氣候中心基于最新的CMIP6（coupled model intercomparison projects，CMIP）模型（2017年發(fā)布）開發(fā)的適用于中國(guó)氣候變化的BCC-CSM2-MR全球氣候系統(tǒng)模型數(shù)據(jù)，對(duì)其共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)途徑（shared socioeconomic pathways，SSPs）情景下3種典型的溫室氣體排放情景（低濃度SSP126、中濃度SSP245、高濃度SSP585）下4個(gè)時(shí)期（2021－2040、2041－2060、2061－2080、2081－2100年）生物氣候因子進(jìn)行預(yù)測(cè)。為保持時(shí)間序列上模型的可比性，土壤因子、太陽輻射因子在未來潛在分布預(yù)測(cè)中保持不變。以上環(huán)境數(shù)據(jù)分辨率均為5 km×5 km（2.5 min）。中國(guó)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)（http://nfgis.nsdi.gov.cn）。

1.2 數(shù)據(jù)處理與分析

1.2.1 丹參分布點(diǎn)

為減小模型結(jié)果空間自相關(guān)影響，本研究使用ArcGIS10.3將同一柵格單元（5 km×5 km）中的重復(fù)數(shù)據(jù)剔除，最終得到775個(gè)有效分布記錄點(diǎn)。

1.2.2 環(huán)境因子篩選

為確保每個(gè)環(huán)境因子相互獨(dú)立，本研究利用ArcGIS多值提取工具獲取分布記錄點(diǎn)的各環(huán)境數(shù)據(jù)值，結(jié)合R語言對(duì)38個(gè)環(huán)境因子數(shù)據(jù)進(jìn)行Spearman相關(guān)性和多重共線性方差膨脹因子（VIF）分析（見圖1），剔除相關(guān)性較高的環(huán)境因子（相關(guān)系數(shù)＞0.8，VIF＞10）。對(duì)于相關(guān)系數(shù)＞0.8的環(huán)境因子，根據(jù)丹參的生物學(xué)特性，保留對(duì)丹參生長(zhǎng)發(fā)育和有效成分積累較為重要的環(huán)境因子：最暖季平均溫度、最冷季平均溫度、年降水量、最暖季降水量。利用MaxEnt模型重復(fù)運(yùn)行10次，刪除貢獻(xiàn)率為0的因子，最終初步篩選獲得16個(gè)相關(guān)性低且相對(duì)重要的環(huán)境因子（包括9個(gè)氣候因子、6個(gè)土壤因子及年均太陽輻射）進(jìn)行丹參潛在適宜生境的預(yù)測(cè)。

圖1 環(huán)境因子相關(guān)性分析

1.2.3 模型預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)

將獲取的丹參分布數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)導(dǎo)入MaxEnt3.4.1，對(duì)其潛在分布區(qū)進(jìn)行預(yù)測(cè)。該模型通過評(píng)估每個(gè)柵格單元內(nèi)的環(huán)境因子預(yù)測(cè)，每個(gè)柵格單元中物種的存活概率，反映適宜性。本研究中的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)75%用于訓(xùn)練，25%用于測(cè)試模型的預(yù)測(cè)能力，設(shè)置20次重復(fù)、10 000個(gè)背景點(diǎn)、5 000次迭代，選擇創(chuàng)造響應(yīng)曲線、刀切法（Jackknife）檢測(cè)因子的重要性，其他參數(shù)為默認(rèn)值。受試者工作特征曲線（ROC）下的面積（AUC）可用于模型精度檢驗(yàn)，取值范圍為0～1.0。評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)為：0.5＜AUC≤0.8，模型預(yù)測(cè)結(jié)果較差；0.8＜AUC≤0.9，模型預(yù)測(cè)結(jié)果較好；0.9＜AUC≤1.0，模型預(yù)測(cè)能力很好。

1.2.4 環(huán)境因子重要性與關(guān)鍵因子分析

利用MaxEnt模型結(jié)果中的貢獻(xiàn)率和置換重要性，以及刀切法分析各環(huán)境因子重要性，進(jìn)一步分析影響丹參分布的主導(dǎo)因子與關(guān)鍵因子。利用刀切法得到的不同響應(yīng)曲線說明丹參存在概率與環(huán)境因子關(guān)系。

1.2.5 適宜區(qū)劃分及面積計(jì)算

本研究將“最大訓(xùn)練敏感性加特異性（MTSS）”的邏輯閾值視為MaxEnt模型輸出的柵格單元的臨界值，低于該值則認(rèn)為不適合丹參存活。將從MaxEnt模型結(jié)果中獲取的數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS10.3，根據(jù)MTSS值，利用重分類工具將適宜區(qū)分為非適宜區(qū)、低適宜區(qū)、較低適宜區(qū)、中適宜區(qū)和高適宜區(qū)5個(gè)等級(jí)。根據(jù)每類適宜區(qū)的柵格數(shù)及每個(gè)柵格面積，計(jì)算各等級(jí)適宜區(qū)面積。

1.2.6 適宜區(qū)變化分析

利用ArcGIS的重分類與柵格計(jì)算器工具，分析比較未來不同氣候情景下各時(shí)期的適宜區(qū)面積及其空間變化。

2 結(jié)果與分析

2.1 丹參分布與栽培

丹參目前主要分布在中國(guó)、北美、意大利、新西蘭，尤以中國(guó)東部及中部地區(qū)分布廣泛，包括山東中部、北京、河北與山西及遼寧交界區(qū)域、河南西北部延伸至陜西、山西、江浙皖接壤區(qū)等（見圖2、圖3）。目前，中國(guó)丹參栽培區(qū)主要集中在山東、河南、山西、陜西、四川、云南、甘肅、安徽（見圖3），其中山東、四川、河南、安徽、陜西因產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)、藥效成分含量較高，被認(rèn)為是丹參道地產(chǎn)區(qū)。

圖2 丹參全球分布

圖3 丹參在中國(guó)的分布及當(dāng)前潛在分布區(qū)

2.2 關(guān)鍵因子及其對(duì)丹參分布的影響

當(dāng)前條件下，基于丹參分布數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建的MaxEnt模型結(jié)果ROC表明，本模型的訓(xùn)練集AUC均值為0.965±0.002，表明預(yù)測(cè)模型具有較高準(zhǔn)確度，模擬結(jié)果具有較高可信度。見圖4。

圖4 MaxEnt模型可靠性檢驗(yàn)

為明確影響丹參分布的關(guān)鍵因子，本研究通過MaxEnt模型運(yùn)算得到不同環(huán)境因子對(duì)丹參潛在分布的貢獻(xiàn)率與置換重要性，結(jié)果貢獻(xiàn)率最高的4個(gè)因子為最暖季降水量（bio18）、最冷季平均溫度（bio11）、表層土碎石體積百分比（t_gravel）、最暖季平均溫度（bio10），累計(jì)貢獻(xiàn)率為77.4%。置換重要性最高的4個(gè)因子為最冷季平均溫度（bio11）、最暖季降水量（bio18）、降水量變異系數(shù)（bio15）、最暖季平均溫度（bio10），累計(jì)置換重要性達(dá)89.0%。見表1。

表1 影響丹參分布環(huán)境因子及其貢獻(xiàn)率

利用刀切法分析各環(huán)境因子的重要性結(jié)果表明，當(dāng)僅使用1個(gè)因子進(jìn)行模擬時(shí)，正則化訓(xùn)練增益最高的4個(gè)因子及AUC值最高的4個(gè)因子均為最冷季平均溫度（bio11）、土壤類型（soil_type）、等溫性（bio3）、最暖季降水量（bio18），表明這些因子所包含的信息比其他因子更有效。當(dāng)用某一因子以外的因子進(jìn)行模擬時(shí)，訓(xùn)練集最冷季平均溫度（bio11）、降水量變異系數(shù)（bio15）、最暖季降水量（bio18）3個(gè)因子的增益下降最多，表明這些因子含有較多其他因子沒有的信息。見圖5。

圖5 影響丹參分布環(huán)境因子重要性Jackknife檢驗(yàn)

綜上所述，最冷季平均溫度和最暖季降水量是影響丹參當(dāng)前潛在分布的最重要因素（關(guān)鍵因子）；土壤類型、降水量變異系數(shù)、等溫性和最暖季平均溫度是影響丹參當(dāng)前潛在分布的重要因素（主導(dǎo)因子）。

為探究關(guān)鍵環(huán)境因子如何影響丹參分布，本研究分析了最冷季平均溫度和最暖季降水量對(duì)丹參存在概率的響應(yīng)曲線，結(jié)果丹參存在概率隨最冷季平均溫度升高，呈先快速升高、0 ℃后開始下降的趨勢(shì)。當(dāng)最冷季平均溫度為-26.0 ℃，丹參存在概率幾乎為0；當(dāng)最冷季平均溫度＜-10.0 ℃或＞10.0 ℃時(shí)，其存在概率＜30.0%；最冷季平均溫度為-5.3～4.6 ℃時(shí)，其存在概率≥60.0%。相較之下，丹參存在概率隨最暖季降水量升高一直呈上升趨勢(shì)。在降水量＜214.3 mm時(shí)，丹參存在概率＜30.0%，之后隨最暖季降水量增加而迅速上升；當(dāng)降水量達(dá)328.6 mm后，其存在概率＞60.0%，此后存在概率增長(zhǎng)趨勢(shì)變緩，最高可達(dá)68.7%。見圖6。

圖6 影響丹參分布關(guān)鍵因子的響應(yīng)曲線

2.3 丹參當(dāng)前潛在適宜區(qū)分布

MaxEnt模型預(yù)測(cè)結(jié)果表明，丹參潛在適宜區(qū)主要分布在中國(guó)；此外，羅馬尼亞東北部、烏克蘭西南部、俄羅斯西南部和東南部也有少量低適宜區(qū)分布。丹參在中國(guó)的總適宜區(qū)約3.0×10km，約占國(guó)土面積30.7%，主要分布于中部與東部地區(qū)。其中高適宜區(qū)較為碎片化，主要位于山東中部及東部地區(qū)、北京西部、河北東北部、山西南部及與河北、河南交界地、河南省中西部、安徽西南部鄰接湖北地區(qū)，約9.8×10km，僅占總適宜區(qū)面積的3.3%；中適宜區(qū)與高適宜區(qū)相鄰，包括湖北西北部、江西北部、江蘇部分地區(qū)及四川東北部，約7.2×10km，占總適宜區(qū)面積的24.5%。較低適宜區(qū)和低適宜區(qū)是高、中適宜區(qū)的延伸（見圖3、表2）。

表2 當(dāng)前丹參不同等級(jí)潛在適宜區(qū)面積

2.4 未來氣候情景下丹參潛在適宜區(qū)分布與變化

本研究將未來不同時(shí)期丹參適宜生境的空間格局與現(xiàn)代適宜生境的空間格局進(jìn)行比較。3種氣候情景（SSP126、SSP245、SSP585）下，2021－2040、2041－2060、2061－2080、2081－2100年4個(gè)時(shí)期的丹參潛在適宜生境仍以中國(guó)中部和東部地區(qū)為主，其中高適宜區(qū)與中適宜區(qū)仍主要分布在北方地區(qū)，總體分布變化趨勢(shì)基本一致，呈北部擴(kuò)張、南部收縮的北移趨勢(shì)，且總適宜生境面積呈上升趨勢(shì)（見圖7）。

圖7 未來氣候情景下丹參全球潛在適宜區(qū)

在SSP126氣候情景下，未來中國(guó)丹參潛在適宜生境總體上保持波動(dòng)性增長(zhǎng)，其中，高適宜區(qū)、較低適宜區(qū)和低適宜區(qū)面積均波動(dòng)增長(zhǎng)，而中適宜區(qū)逐漸減少（見表3、圖8）；在SSP245氣候情景下，未來丹參潛在適宜生境面積總體上逐漸增長(zhǎng)，但增長(zhǎng)的適宜生境主要是低適宜區(qū)，而高適宜區(qū)、中適宜區(qū)、較低適宜區(qū)面積均有減少的趨勢(shì)（見表3、圖9）；SSP585氣候情景下，未來丹參潛在適宜生境變化趨勢(shì)與SSP245相似，總適宜區(qū)和低適宜區(qū)面積增加，高適宜區(qū)、中適宜區(qū)和較低適宜區(qū)面積波動(dòng)性減少（見表3、圖10）。

圖8 SSP126氣候情景下丹參潛在適宜生境及其變化

圖9 SSP245氣候情景下丹參潛在適宜生境及其變化

總體來看，與SSP126 和SSP245 氣候情景相比，SSP585氣候情景下未來總適宜區(qū)面積更多。未來減少的丹參適宜生境主要分布在中國(guó)南部與西南地區(qū)，包括福建南部、廣東北部、廣西中部與西部、云南東部，以及部分川渝地區(qū)，新增的適宜生境主要分布在中國(guó)北部，包括黑龍江東部和南部、吉林、內(nèi)蒙古東部、河北北部、山西北部、寧夏、甘肅東南部等（見表3、圖8～圖10）。

圖10 SSP585氣候情景下丹參潛在適宜生境及其變化

表3 不同氣候情景下丹參潛在適宜生境及其變化（×104 km2）

此外，與當(dāng)前氣候條件下適宜生境相比，羅馬尼亞東北部、烏克蘭西南部、俄羅斯西南部與東南部等地的適宜生境范圍均小幅度增長(zhǎng)。SSP245 情景下2081－2100 年、SSP585 情景下2061－2080、2081－2100年俄羅斯中部地區(qū)新增少量適宜生境（見圖7）。

3 討論

植物生長(zhǎng)和分布受多種環(huán)境因素影響，尤其氣候變化。政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）《全球增暖1.5 ℃特別報(bào)告》（2018）指出，“未來20年全球升溫預(yù)計(jì)達(dá)到或超過1.5 ℃，暖季延長(zhǎng)冷季縮短”，“強(qiáng)降雨、干旱事件等極端天氣事件也將頻繁發(fā)生”。研究表明，大多數(shù)植物分布對(duì)氣候變化有響應(yīng)，氣候的歷史變化造就了植物當(dāng)前的分布格局，而未來變化還將會(huì)繼續(xù)影響其分布格局。隨著植物對(duì)氣候變化的適應(yīng)，其適宜生境也會(huì)發(fā)生遷移，未來氣候變暖，植物將會(huì)向高緯度、高海拔地區(qū)遷移。隨著全球氣候變化，未來氣候情景勢(shì)必會(huì)對(duì)物種的分布范圍和面積造成影響，甚至可能導(dǎo)致一些物種滅絕。

MaxEnt模型原理是根據(jù)物種分布記錄點(diǎn)與其相應(yīng)的環(huán)境因子，推測(cè)物種生態(tài)位特征，進(jìn)而預(yù)測(cè)該物種在研究區(qū)內(nèi)的適宜區(qū)域。雖然目前存在多種用于預(yù)測(cè)物種潛在分布的模型，但預(yù)測(cè)物種潛在地理分布，尤其當(dāng)已知分布點(diǎn)較少時(shí)，MaxEnt模型表現(xiàn)出更高的預(yù)測(cè)性能，模型結(jié)果更為可靠。MaxEnt模型已廣泛用于藥用植物、瀕危物種及外來入侵植物潛在適宜生境預(yù)測(cè)。此前，利用MaxEnt模型預(yù)測(cè)未來氣候變化下物種適宜區(qū)時(shí)，多選用氣候模式CMIP5下的生物氣候數(shù)據(jù)。本研究所用CMIP6模型為2021年IPCC第六次評(píng)估報(bào)告采用的最新氣候模式。與CMIP5相比，CMIP6增加了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的考量，對(duì)未來氣候變化情景綜合考慮了共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑（SSP）和CMIP5 氣候模式中的代表性濃度路徑（RCP），該模型在模式分辨率、動(dòng)力學(xué)參數(shù)化方案等方面有明顯提高和改進(jìn)。有研究基于溫度、降水量等氣候數(shù)據(jù)對(duì)丹參當(dāng)前潛在適宜區(qū)進(jìn)行了分析，但建模過程未考慮土壤因素。本研究在利用MaxEnt模型預(yù)測(cè)丹參當(dāng)前及未來潛在適宜分布時(shí)，除生物氣候因子外，土壤、太陽輻射等對(duì)物種分布有重要影響的環(huán)境因子也被納為生態(tài)指標(biāo)進(jìn)行分析。這可能也是本研究預(yù)測(cè)所得丹參當(dāng)前適宜生境區(qū)域比之前結(jié)果較小的原因。同時(shí)，本研究將MTSS邏輯閾值視為丹參存在的臨界值，該閾值劃分方法優(yōu)于其他閾值劃分方法。

對(duì)進(jìn)化和生態(tài)而言，確定塑造和維持物種地理分布的主要環(huán)境因素是非常重要的，同時(shí)其閾值對(duì)栽培區(qū)域及栽培條件的選擇和設(shè)定也很重要。溫暖濕潤(rùn)的氣候條件更有利于丹參生長(zhǎng)。本研究發(fā)現(xiàn)，氣候因子中最冷季平均溫度與最暖季降水量對(duì)丹參生存尤為重要，與高銘等觀點(diǎn)一致。冬季最低溫度＜-10.0 ℃時(shí)，丹參存在概率＜30.0%。低溫寒害是植物生長(zhǎng)過程中常見的非生物逆境，限制了許多植物的產(chǎn)量和地理分布。有研究表明，低溫對(duì)丹參的抗氧化系統(tǒng)及形態(tài)有嚴(yán)重影響，是影響丹參生長(zhǎng)的主要環(huán)境因子。而丹參對(duì)高溫則較為耐受，本研究發(fā)現(xiàn)其存在概率隨最暖月平均溫度升高而升高，至38.4 ℃時(shí)其存在概率高達(dá)75.0%，并基本趨于穩(wěn)定，不受溫度繼續(xù)升高影響。據(jù)報(bào)道，高溫脅迫下丹參可激活酶活保護(hù)、滲透調(diào)節(jié)等機(jī)制緩解細(xì)胞損傷以提高自身耐熱性。此外，陳佛斯等認(rèn)為，6－8月為丹參生長(zhǎng)的關(guān)鍵時(shí)期，該時(shí)期降水量＞350.0 mm最為適宜，而干旱脅迫會(huì)抑制丹參生長(zhǎng)，導(dǎo)致根莖干重顯著降低。2017、2019年中國(guó)很多地區(qū)遭遇旱災(zāi)，亦導(dǎo)致山東、四川等地丹參大幅減產(chǎn)。本研究發(fā)現(xiàn)，最暖季降水量＞328.6 mm時(shí)，丹參存在概率＞60.0%，與前人研究結(jié)果相符，表明最暖季降水量為丹參生存的關(guān)鍵因子之一。

當(dāng)前研究表明，環(huán)境因子不僅對(duì)丹參分布有重要影響，很大程度還影響丹參活性成分的組成和含量，溫度、水分、土壤等環(huán)境因子會(huì)對(duì)丹參次生代謝產(chǎn)物的代謝和積累造成顯著影響。丹參根莖中丹參酮ⅡA的濃度與土壤有效磷含量呈顯著負(fù)相關(guān)，但與土壤相比，氣候因子對(duì)活性成分的影響更為顯著。水分脅迫顯著刺激丹酚酸B的合成，但會(huì)使丹參酮ⅡA含量降低?？梢?，適宜丹參生長(zhǎng)的氣候條件和利于其次生代謝產(chǎn)物積累的氣候條件具有一定異質(zhì)性。在不利環(huán)境中，部分活性成分含量反而更高，推測(cè)可能是在不利條件下，植物體內(nèi)活性成分間會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)化，與抗逆性調(diào)控有關(guān)。因此在栽培過程中，需尋找丹參生長(zhǎng)與次生物質(zhì)合成的平衡，根據(jù)需求摸索最適栽培條件和方案。

由于目前尚無公認(rèn)土壤與太陽輻射的未來模式相關(guān)數(shù)據(jù)，本研究預(yù)測(cè)丹參未來適宜生境時(shí)將土壤因子和太陽輻射視為不變。但全球變暖勢(shì)必導(dǎo)致氮沉降加劇、UV-B輻射增強(qiáng)，以致土壤理化性質(zhì)改變、土壤微生物多樣性降低等多種連鎖影響。這些變化也將對(duì)丹參等植物生長(zhǎng)、分布、活性成分組成及其含量產(chǎn)生巨大影響，威脅中藥材的生產(chǎn)。

本研究顯示，不同未來氣候情景下中國(guó)丹參總體分布變化趨勢(shì)基本一致，總適宜生境面積上升，且呈北部擴(kuò)張、南部收縮的北移趨勢(shì)。有研究表明，隨著氣候變化，丹參適宜種植區(qū)可能會(huì)向北移動(dòng)，與本研究結(jié)果吻合。在不利的氣候變化和巨大的市場(chǎng)需求雙重壓力下，對(duì)丹參適宜區(qū)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)有助于優(yōu)異野生資源的深入挖掘和保護(hù)，以及丹參資源蘊(yùn)藏量的估算，同時(shí)也為未來丹參引種、擴(kuò)種提供理論依據(jù)，但還需今后更加精準(zhǔn)對(duì)適宜產(chǎn)地進(jìn)行評(píng)價(jià)，以保證藥材的產(chǎn)量和品質(zhì)。