基于MaxEnt 模型和ArcGIS 的紅芪生境適宜性評(píng)價(jià)

林 鑫，李成義，魏小成，周瑞娟，張廣袤，謝耀慧，譚雪艷，劉善茹

（甘肅中醫(yī)藥大學(xué)，甘肅 蘭州 730000）

紅芪為豆科植物多序巖黃芪Hedysarum polybotrysHand.-Mazz.的干燥根，具有補(bǔ)氣升陽(yáng)、利尿止汗、消腫、排膿斂瘡的功效［1］，屬于甘肅道地藥材之一。紅芪作為多年生草本植物，其根系于土壤中分布較深，適宜生長(zhǎng)于涼爽濕潤(rùn)、陽(yáng)光充足的山坡地、灌叢和林緣地區(qū)，在我國(guó)主要分布在甘肅，少數(shù)分布于四川、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西等地區(qū)［2］。紅芪傳統(tǒng)習(xí)慣以野生品用藥，由于紅芪的免疫調(diào)節(jié)作用優(yōu)于黃芪［3］，在一些復(fù)方藥效研究中紅芪代替黃芪治療效果更好［4-6］。紅芪的市場(chǎng)需求量增大，野生資源大幅減少，需要人工馴化和大面積種植等措施確保資源可持續(xù)利用和市場(chǎng)供需穩(wěn)定。由于紅芪栽培過(guò)度集中化及盲目引種，導(dǎo)致紅芪病蟲(chóng)害頻發(fā)，進(jìn)而影響其質(zhì)量，急需發(fā)展紅芪新產(chǎn)區(qū)，其生長(zhǎng)分布及有效成分積累受到氣候、地形、土壤因子影響［7］。環(huán)境因子對(duì)紅芪中紅芪多糖及異黃酮類成分含量具有較大影響，且土壤中無(wú)機(jī)元素的積累與紅芪生長(zhǎng)及品質(zhì)形成有密切關(guān)系［8］，導(dǎo)致不同產(chǎn)地紅芪質(zhì)量差異顯著［9-10］。

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)中國(guó)植物分布模擬研究較多［11-13］，但對(duì)紅芪生境適宜性研究卻相對(duì)較少，因此通過(guò)研究全國(guó)范圍內(nèi)紅芪生境適宜區(qū)劃，明確紅芪潛在生境適宜區(qū)，有助于確保紅芪質(zhì)量穩(wěn)定及引種區(qū)域選擇。最大熵模型（MaxEnt）作為生態(tài)位模型之一，由于其應(yīng)用范圍廣、預(yù)測(cè)精度高、穩(wěn)定性較好，結(jié)合3S 技術(shù)廣泛應(yīng)用于物種的生境適宜性評(píng)價(jià)［14］，本研究采用MaxEnt 模型和ArcGIS空間分析技術(shù)相結(jié)合，將全國(guó)內(nèi)紅芪適宜分布區(qū)域可視化，明確紅芪分布與生態(tài)環(huán)境間的關(guān)系，以期為我國(guó)紅芪藥材種植生產(chǎn)的合理布局及物種保護(hù)提供一定的理論參考。

1 材料與方法

1.1 樣點(diǎn)分布數(shù)據(jù) 紅芪地理位置數(shù)據(jù)來(lái)源于實(shí)地采樣、中國(guó)數(shù)字植物標(biāo)本館 （https：／ ／www.cvh.ac.cn／）、中國(guó)國(guó)家標(biāo)本資源平臺(tái)（http：／ ／www.nsii.org.cn／2017／home.php）及全球生物多樣性信息數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)（https：／ ／www.gbif-uat.org／zh／）。共搜集1970 年至2021 年紅芪地理位置數(shù)據(jù)180 個(gè)，為降低空間自相關(guān)性和采樣誤差，剔除重復(fù)和距離過(guò)近樣點(diǎn)，對(duì)距離小于1 km 的樣點(diǎn)地理數(shù)據(jù)只保留1 個(gè)，得到紅芪樣點(diǎn)123 個(gè)。分析所用中國(guó)地圖源于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站（http：／ ／bzdt.ch.mnr.gov.cn／index.html）。

1.2 生態(tài)因子數(shù)據(jù) 評(píng)價(jià)選用氣候、地形、土壤這3 類共59 個(gè)生態(tài)因子，見(jiàn)表1，其中31 個(gè)氣候因子 （1970 年至2000 年）和數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)均來(lái)源于全球氣候數(shù)據(jù)庫(kù)（https：／ ／www.worldclim.org／），DEM 高程數(shù)據(jù)通過(guò)ArcGIS 10.4.1 軟件表面分析提取生成坡度及坡向柵格數(shù)據(jù)，所獲取的氣候、地形數(shù)據(jù)的空間分辨率為2.5 min，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括年平均氣溫、平均日較差、年降水量、每月份輻射量等31 個(gè)氣候因子和高程、坡度、坡向3 個(gè)地形因子。土壤因子數(shù)據(jù)來(lái)源于世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)v1.2 （HWSD，https：／ ／www.fao.org／soils-portal／soil-survey／soil-maps-and-databases／harmonized-world-soil-database-v12／en／），數(shù)據(jù)內(nèi)容包括土壤有效水含量、土壤含沙量、土壤有機(jī)碳、土壤酸堿度、土壤容重等25 個(gè)土壤因子。

表1 生態(tài)因子數(shù)據(jù)Tab.1 Ecological factor data

1.3 生態(tài)因子篩選 將獲得的31 個(gè)氣候因子、3個(gè)地形因子、25 個(gè)土壤因子和紅芪分布樣點(diǎn)數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入ArcGIS 軟件，利用ArcToolbox 中采樣功能對(duì)每個(gè)樣點(diǎn)的生態(tài)因子進(jìn)行提取，通過(guò)SPSS 26.0 軟件進(jìn)行Person 相關(guān)性分析，去除相關(guān)性較高的因子，并采用MaxEnt 模型多次運(yùn)算，剔除貢獻(xiàn)度為0 的因子［15］，最終篩選出13 個(gè)生態(tài)因子（Bio_ 2、Bio_ 4、Bio_ 9、Bio_ 14、Bio_ 18、Bio_ 19、Srad_ 5、Srad_ 9、Srad_ 12、Alt、Slo、AWC_ Class、T_ BS）參與模型預(yù)測(cè)分析。

1.4 模型構(gòu)建及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 采用MaxEnt 3.4.1 軟件將上述篩選的13 個(gè)生態(tài)因子對(duì)123 個(gè)樣點(diǎn)分布數(shù)據(jù)進(jìn)行模型構(gòu)建，其參數(shù)設(shè)置為隨機(jī)選擇25%的紅芪分布點(diǎn)作為測(cè)試集，75%的分布點(diǎn)用于訓(xùn)練集，采用交叉驗(yàn)證方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，設(shè)置最大迭代次數(shù)為500 次，最大背景點(diǎn)數(shù)為10 000 個(gè)，其他參數(shù)均為模型默認(rèn)值，并通過(guò)刀切法評(píng)價(jià)各生態(tài)因子的重要性，結(jié)果以Logistic 格式輸出。以受試者工作特征曲線（ROC）下的AUC 面積判斷模型預(yù)測(cè)結(jié)果的精準(zhǔn)度，AUC 取值范圍為0.5 ～1.0，其中0.5～0.7 預(yù)測(cè)精度較低，0.8 ～0.9 預(yù)測(cè)精度中等，0.9～1.0 預(yù)測(cè)精度較優(yōu)［16］。為減少空間自相關(guān)對(duì)模型建立的影響，重復(fù)10 次，選取AUC 值最大的一組為最終預(yù)測(cè)結(jié)果。

1.5 適宜性區(qū)域劃分 在模型預(yù)測(cè)結(jié)果較優(yōu)的條件下，結(jié)合ArcGIS 軟件中空間分析工具對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行重分類，采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將適宜度分為4 個(gè)等級(jí)［17］，非適生區(qū)P＜0.04，低度適生區(qū)0.04≤P＜0.16，中度適生區(qū)0.16≤P＜0.50，高度適生區(qū)P≥0.50。

2 結(jié)果

2.1 模型預(yù)測(cè)精度 通過(guò)MaxEnt 模型預(yù)測(cè)分析得出ROC 曲線訓(xùn)練集的AUC 值為0.994，測(cè)試集的AUC 值為0.994，AUC 值均大于0.9，說(shuō)明該模型對(duì)預(yù)測(cè)紅芪生境適宜性較為準(zhǔn)確，所獲得的ROC曲線見(jiàn)圖1。

圖1 紅芪MaxEnt 模型ROC 曲線Fig.1 ROC curve diagram of Hedysari Radix MaxEnt model

2.2 主生態(tài)因子選擇 根據(jù)參與模型構(gòu)建的13 個(gè)生態(tài)因子對(duì)MaxEnt 模型的貢獻(xiàn)率及權(quán)重，可以確定影響紅芪分布的主要生態(tài)因子。各生態(tài)因子貢獻(xiàn)率見(jiàn)表2，對(duì)紅芪生態(tài)適宜區(qū)預(yù)測(cè)權(quán)重見(jiàn)圖2，結(jié)果表明，13 個(gè)生態(tài)因子中影響紅芪分布的主要生態(tài)因子為海拔（貢獻(xiàn)率40.6%）、最熱季度降水量（貢獻(xiàn)率14.7%）、12 月太陽(yáng)輻射量 （貢獻(xiàn)率9.1%）、溫度季節(jié)性變化偏差 （貢獻(xiàn)率8.9%）、上層土壤 （0 ～30 cm）基本飽和度 （貢獻(xiàn)率8.6%）、9 月太陽(yáng)輻射量（貢獻(xiàn)率8.3%），累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)90.2%。

圖2 各生態(tài)因子對(duì)紅芪生境分布預(yù)測(cè)權(quán)重Fig.2 Jackknife test of ecological factors for prediction of Hedysari Radix habitat distribution

表2 紅芪各生態(tài)因子貢獻(xiàn)率Tab.2 Contribution rate of various ecological factors to distribution of Hedysari Radix

綜上所述，6 個(gè)主生態(tài)因子對(duì)紅芪生境適宜區(qū)域分布的響應(yīng)曲線見(jiàn)圖3，由此可知，紅芪生境適宜度P＞0.5，其對(duì)應(yīng)的環(huán)境因子值有利于紅芪生長(zhǎng)。海拔對(duì)紅芪分布影響較大，在630～2 360 m 內(nèi)紅芪生境適宜度隨著海拔增加而增大，2 360 ～5 453 m其適宜度不斷減??； 最熱季度降水量達(dá)到296 mm 時(shí)，紅芪生境適宜度達(dá)到最大值； 12 月太陽(yáng)輻射量在5 586～7 963 kJ／ （m2·d）時(shí)呈上升趨勢(shì)，達(dá)到峰值后，隨著太陽(yáng)輻射量的不斷累積呈下降趨勢(shì)； 紅芪生境適宜度與溫度季節(jié)性變化偏差在540～1 330 時(shí)呈正向拋物線，與其他區(qū)間不相關(guān)；上層土壤（0 ～30 cm）基本飽和度在40% ～100%時(shí)呈正相關(guān)增長(zhǎng)，達(dá)到峰值后適宜度趨于穩(wěn)定； 9月太陽(yáng)輻射量從10 080 kJ／ （m2·d）起，適宜度急劇上升，在13 125 ～13 582 kJ／ （m2·d）呈平穩(wěn)狀態(tài)，隨后適宜度開(kāi)始迅速下降。最佳條件為海拔1 970～3 028 m，最熱季度降水量278 ～327 mm，9月太陽(yáng)輻射量12 618～14 090 kJ／ （m2·d），12 月太陽(yáng)輻射量7 592～8 334 kJ／ （m2·d），溫度季節(jié)性變化偏差748～860，上層土壤（0～30 cm）基本飽和度95% ～100%。

2.3 生境適宜性及等級(jí)區(qū)劃 紅芪主要分布于甘肅省、四川省、陜西省、山西省、寧夏回族自治區(qū)等地。其中高度適生區(qū)主要分布于甘肅省隴南市、天水市、定西市、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州，其次分布于四川省阿壩藏族羌族自治州和甘孜藏族自治州、寧夏回族自治區(qū)固原市、陜西省寶雞市和青海省海東地區(qū)； 中度適生區(qū)分布在高度適生區(qū)周圍，西至青海省東部，東至山西省中西部，南至四川省南部，北至內(nèi)蒙古中部； 低度適生區(qū)面積分布較大，主要分布于四川省、山西省、陜西省、河北省、山東省、遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、北京市等地均有少數(shù)分布。

通過(guò)適生區(qū)等級(jí)劃分統(tǒng)計(jì)每個(gè)省級(jí)行政區(qū)的各適生區(qū)面積，其結(jié)果見(jiàn)表3。紅芪在我國(guó)的適生區(qū)面積為1.29×106km2，其中高度適生區(qū)面積為5×104km2，在生境適生區(qū)占比為4.03%； 中度適生區(qū)面積為3.38×105km2，在生境適生區(qū)占比為26.20%； 低度適生區(qū)面積為9×105km2，在生境適生區(qū)占比為69.77%。由各行政區(qū)適生區(qū)面積可知，高度適生區(qū)主要分布于甘肅省，占全國(guó)高度適生區(qū)的83.73%； 中度適生區(qū)主要分布于甘肅省、四川省和陜西省，占全國(guó)中度適生區(qū)的83.99%，其中甘肅省面積最大，為1.22×105km2； 低度適生區(qū)主要分布于四川省、山西省、陜西省、河北省、內(nèi)蒙古自治區(qū)等地，占全國(guó)低度適生區(qū)的61.98%，其中四川省面積最大，為1.69×105km2。由此可知，甘肅中南部的生態(tài)環(huán)境較適宜于紅芪生長(zhǎng)，目前甘肅是紅芪實(shí)際種植面積最大的地區(qū)，模型預(yù)測(cè)的高、中度適宜區(qū)與實(shí)際種植區(qū)域相吻合。

3 結(jié)論與討論

本研究采用MaxEnt 模型對(duì)紅芪生境適宜區(qū)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，通過(guò)分析59 個(gè)生態(tài)因子與紅芪分布間的關(guān)系，得出海拔、降水量、太陽(yáng)輻射量、溫度季節(jié)性變化及上層土壤（0～30 cm）飽和度對(duì)紅芪分布影響較大，紅芪適宜區(qū)主要分布于溫度變化幅度小、土壤透氣性好且較為濕潤(rùn)的中海拔地區(qū)，最熱季度降水量以300 mm 左右為宜。相關(guān)文獻(xiàn)表明，甘肅省定西紅芪栽培區(qū)的海拔一般為1 700 ～2 300 m，年平均氣溫6.0～8.0 ℃，6 ～9 月降水量270～360 mm［18］，其生態(tài)條件與紅芪預(yù)測(cè)適宜區(qū)結(jié)果較為符合。通過(guò)紅芪本草考證及產(chǎn)地遷移研究發(fā)現(xiàn)，此前紅芪道地產(chǎn)區(qū)多為甘肅、四川、山西、陜西、內(nèi)蒙古等地，通過(guò)環(huán)境變化和人為干預(yù)影響，紅芪產(chǎn)區(qū)不斷縮減且向甘肅過(guò)渡，現(xiàn)主要分布于甘肅?。?9-20］。相關(guān)研究表明，目前四川、陜西、寧夏均有紅芪分布，且甘肅作為紅芪道地產(chǎn)區(qū)及種植主產(chǎn)區(qū)，主要分布于武都、宕昌、武山、隴西、岷縣、舟曲、臨洮等地［21-22］，與本研究預(yù)測(cè)的中、高度適生區(qū)相吻合，進(jìn)而證明該模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)紅芪在中國(guó)的潛在適生區(qū)，使紅芪生境適生區(qū)評(píng)價(jià)具有科學(xué)合理性。

本研究結(jié)果明確了全國(guó)紅芪生境適宜區(qū)和影響紅芪分布的主要環(huán)境因子，高、中度適生區(qū)可為紅芪引種栽培或野生資源保護(hù)提供理論依據(jù)，在今后紅芪產(chǎn)業(yè)規(guī)劃發(fā)展中，可在高、中度適生區(qū)內(nèi)建立紅芪規(guī)范化種植基地，推廣高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、抗病性強(qiáng)的紅芪新品種，有助于確保紅芪質(zhì)量穩(wěn)定和解決紅芪藥材原材料供應(yīng)短缺的根源。但本研究?jī)H從環(huán)境因素評(píng)價(jià)紅芪生境適生區(qū)，而引種栽培應(yīng)多因素考慮，道路、河流等社會(huì)因素均對(duì)引種區(qū)域的選擇產(chǎn)生影響，因此在引種擴(kuò)種過(guò)程中應(yīng)依據(jù)當(dāng)?shù)鼐唧w環(huán)境因地制宜進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)而促進(jìn)紅芪藥材的可持續(xù)發(fā)展。