基于MaxEnt模型預(yù)測(cè)氣候變化下香梨優(yōu)斑螟在中國(guó)的潛在地理分布

摘要

香梨優(yōu)斑螟Euzophera pyriella對(duì)多種果樹(shù)構(gòu)成嚴(yán)重威脅，影響果樹(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。為評(píng)估在不同氣候條件下香梨優(yōu)斑螟在我國(guó)的潛在地理分布及適生區(qū)的空間格局變化，通過(guò)篩選影響該蟲(chóng)分布的關(guān)鍵環(huán)境變量，基于其在我國(guó)的分布數(shù)據(jù)，采用MaxEnt模型和ArcGIS軟件，預(yù)測(cè)了香梨優(yōu)斑螟在當(dāng)前和未來(lái)氣候情景下（SSP245： 2041-2060、2061-2080和SSP585： 2041-2060、2061-2080）的潛在分布范圍和適生區(qū)變化。結(jié)果顯示，MaxEnt模型受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic， ROC）下訓(xùn)練AUC均值為（0.992±0.002 3），表明模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確。香梨優(yōu)斑螟的潛在適生區(qū)主要集中在我國(guó)西北地區(qū)，溫度和濕度是影響其分布的主要環(huán)境因子。在當(dāng)前氣候條件下，香梨優(yōu)斑螟主要分布于新疆塔克拉瑪干沙漠以北，天山山脈南側(cè)、甘肅河西走廊地區(qū)，以及蘭州北部的黃土高原地區(qū)、寧夏地區(qū)、內(nèi)蒙古地區(qū)以及青海部分地區(qū)，適生區(qū)總面積87.75萬(wàn)km2，其中高適生區(qū)面積5.39萬(wàn)km2，中適生區(qū)面積13.06萬(wàn)km2，低適生區(qū)面積69.3萬(wàn)km2。未來(lái)氣候條件下，這些地區(qū)的適生區(qū)范圍將進(jìn)一步擴(kuò)大，幾何中心在SSP245情境下先向南再向北移動(dòng)，總體呈現(xiàn)向北擴(kuò)張，而SSP585情境下幾何中心先向東后向西移動(dòng)，總體呈現(xiàn)向西擴(kuò)張且適生區(qū)面積相比當(dāng)前氣候都有所增加。由此可見(jiàn)，香梨優(yōu)斑螟的適生區(qū)集中在我國(guó)西北地區(qū)，該區(qū)域是我國(guó)重要的果樹(shù)生產(chǎn)地，也是害蟲(chóng)入侵的關(guān)鍵路徑。因此，應(yīng)加強(qiáng)該地區(qū)的監(jiān)控與防范措施，減少害蟲(chóng)的擴(kuò)散風(fēng)險(xiǎn)，保障果樹(shù)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞

香梨優(yōu)斑螟; MaxEnt模型; 氣候變化; 適生區(qū); 模型參數(shù)優(yōu)化

中圖分類號(hào)：

S 763.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

DOI： 10.16688/j.zwbh.2024439

Modeling the potential geographic distribution of Euzophera pyriella in China under climate change using the MaxEnt model

YUAN Wenyi1，2， WANG Shanning2， ZHANG Dawei3，4， LI Qian4， WANG Su2， JIN Zhenyu1*， YANG Fan2*

（1. College of Agriculture， Yangtze University， Hubei Engineering Technology Center for Forewarning and Management

of Agricultural and Forestry Pests， Jingzhou 434020， China; 2. Institute of Plant Protection， Beijing Academy of

Agriculture and Forestry Sciences， Key Laboratory of EnvironmentFriendly Management of Fruit and Vegetable Pests in

North China， Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Beijing Key Laboratory of EnvironmentFriendly Management

of Fruit Diseases and Pests in North China， Beijing 100097， China; 3. Institute of Plant Protection， Gansu Academy

of Agricultural Sciences， Lanzhou 730070， China; 4. Institute of Plant Protection， Chinese Academy of Agricultural

Sciences， State Key Laboratory for Biology of Plant Diseases and Insect Pests， Beijing 100193， China）

Abstract

Euzophera pyriella is a a major pest threatening various fruit tree species and poses a serious challenge to the sustainable development of the fruit industry. To predict its potential geographic distribution and spatial pattern changes in suitable habitat under different climate scenarios in China， this study selected key environmental variables influencing its distribution. Based on current distribution data， the MaxEnt model combined with ArcGIS was used to simulate the potential distribution of E.pyriella under current and future climate scenarios （SSP245 for 2041-2060 and 2061-2080， and SSP585 for 2041-2060 and 2061-2080）. The results show that the MaxEnt model performed well， with a mean AUC of 0.992±0.002 3 for the receiver operating characteristic （ROC） curve， indicating high predictive accuracy. The potential suitable habitats for E.pyriella are mainly concentrated in northwest China， with temperature and humidity being the most influential factors. Under current climate conditions， E.pyriella is predominantly distributed north of the Taklamakan Desert， south of the Tianshan Mountains， the Hexi Corridor in Gansu， the Loess Plateau north of Lanzhou， and regions in Ningxia， Inner Mongolia， and parts of Qinghai， with a total suitable area of 877 500 km2. Among these， 53 900 km2 are highly suitable， 130 600 km2 moderately suitable， and 693 000 km2 lowly suitable. Under future climate scenarios， the suitable areas are projected to expand. In the SSP245 scenario， the centroid of the distribution is projected to shift southward first and then northward， indicating a general trend of northward expansion. In contrast， under the SSP585 scenario， the centroid shifts eastward first and then westward， with an overall westward expansion and an increase in suitable habitat area. These findings highlight northwestern China as a hotspot for E.pyriella invasion and fruit production region， emphasizing the need for strengthened monitoring and early warning strategies to mitigate spread and support sustainable orchard development.

Key words

Euzophera pyriella; MaxEnt model; climate change; suitable habitat; model parameter optimization

香梨優(yōu)斑螟Euzophera pyriella是1994年由楊集昆命名的害蟲(chóng)［1］，主要寄主為梨、蘋(píng)果、棗、無(wú)花果、杏、桃、巴旦木等果樹(shù)，同時(shí)為害箭桿楊和青楊等樹(shù)木［23］。香梨優(yōu)斑螟主要蛀食香梨等果樹(shù)主干、主枝的韌皮部，在韌皮部與木質(zhì)部之間蛀成不規(guī)則的蟲(chóng)道、排滿蟲(chóng)糞;也蛀食果皮、果肉、果心和種子［2］。香梨優(yōu)斑螟危害常伴有梨樹(shù)腐爛?。ú≡篤alsa ceratosperma）發(fā)生，致使樹(shù)體衰弱，重者死亡［2，4］。也會(huì)和梨小食心蟲(chóng)Grapholita molesta、蘋(píng)果蠹蛾Cydia pomonella、介殼蟲(chóng)等害蟲(chóng)復(fù)合為害，導(dǎo)致果品質(zhì)量和產(chǎn)量下降［1，3，5］。

香梨優(yōu)斑螟目前主要分布在新疆，2022年在甘肅省張掖、蘭州也有報(bào)道［6］。香梨優(yōu)斑螟發(fā)生和分布受諸多因素的影響，如果樹(shù)栽培制度改變、極端氣候發(fā)生等。作物栽培面積擴(kuò)大和種類增加會(huì)導(dǎo)致食性廣、適應(yīng)性強(qiáng)的害蟲(chóng)大發(fā)生，比如棉鈴蟲(chóng)Helicoverpa armigera的大暴發(fā)［7］。新疆梨種植面積擴(kuò)大、品種增多、樹(shù)齡增大、密植模式代替稀植模式等均是導(dǎo)致香梨優(yōu)斑螟大發(fā)生的原因［8］。春季持續(xù)低溫導(dǎo)致凍害發(fā)生，腐爛病流行，據(jù)調(diào)查，梨園內(nèi)香梨優(yōu)斑螟的蛀干率可高達(dá)85%［9］。在新疆庫(kù)爾勒和阿克蘇等地調(diào)查發(fā)現(xiàn)，凍害、腐爛病和香梨優(yōu)斑螟這三者是相互促進(jìn)關(guān)系［10］。另外，實(shí)驗(yàn)室種群飛行能力測(cè)定試驗(yàn)結(jié)果顯示，香梨優(yōu)斑螟最遠(yuǎn)飛行距離為25.54 km，最長(zhǎng)飛行時(shí)間13.89 h，最大飛行速度可達(dá)2.96 km/h，飛行能力高于蘋(píng)果蠹蛾和梨小食心蟲(chóng)，表明香梨優(yōu)斑螟具備較強(qiáng)的飛行擴(kuò)散能力［11］。但影響香梨優(yōu)斑螟成蟲(chóng)飛行能力的因素還包括光照、溫度和濕度等，而外界自然環(huán)境復(fù)雜多變，昆蟲(chóng)飛行會(huì)受到許多因素的綜合影響。

物種分布模型（species distribution models，SDMs）已被廣泛用于預(yù)測(cè)入侵物種的潛在影響，以便采取預(yù)防性控制措施［12］。MaxEnt （maximum entropy）模型基于最大熵原理，是評(píng)估生物適生區(qū)的有效工具［13］。與其他SDMs（如GARP、DOMAIN和BIOCLIM）相比，最大熵（MaxEnt）模型僅使用物種存在數(shù)據(jù)，具有直觀建模、高模擬精度、易用性等特征，并且對(duì)樣本大小不太敏感，特別是在小樣本情況下表現(xiàn)良好［1417］。近年來(lái)最大熵模型廣泛應(yīng)用于昆蟲(chóng)的現(xiàn)實(shí)分布和潛在分布預(yù)測(cè)，比如農(nóng)林害蟲(chóng)云斑天牛Batocera horsfieldi［18］、點(diǎn)蜂緣蝽Riptortus pedestris［19］以及天敵昆蟲(chóng)白蠟吉丁嚙小蜂Tetrastichus planipennisi［20］、白斑獵蛛Evarcha albaria［21］等、入侵性害蟲(chóng)無(wú)花果蠟蚧Ceroplastes rusci ［22］、小火蟻Wasmannia auropunctata［23］、玉米根螢葉甲Diabrotica virgifera virgifera［24］、柑橘木虱Diaphorina citri［25］、草地貪夜蛾Spodoptera frugiperda［26］的適生區(qū)域預(yù)測(cè)。

基于我國(guó)已有的香梨優(yōu)斑螟研究和實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，本研究應(yīng)用MaxEnt模型與地理信息系統(tǒng)ArcGIS模擬預(yù)測(cè)香梨優(yōu)斑螟在不同氣候情景下的潛在適生區(qū)，分析影響其發(fā)生分布區(qū)域變化的重要環(huán)境變量，以期為香梨優(yōu)斑螟的監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)和科學(xué)防控提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 分布數(shù)據(jù)獲取與處理

通過(guò)搜索全球生物多樣性信息網(wǎng)站（https：∥www.gbif.org）、國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)表的文獻(xiàn)以及相關(guān)植保站調(diào)查信息，共獲取88個(gè)香梨優(yōu)斑螟分布點(diǎn)數(shù)據(jù)。由于環(huán)境分辨率為2.5 arc min，因此數(shù)據(jù)使用前先通過(guò)ENMTools 5.26對(duì)其進(jìn)行清洗，在每個(gè)網(wǎng)格中保留離中心點(diǎn)最近的點(diǎn)，最后保留61個(gè)分布點(diǎn)數(shù)據(jù)并將其整理為.csv格式文件用于后續(xù)建模（表1）。

1.2 環(huán)境變量數(shù)據(jù)獲取與處理

溫度和降水是對(duì)昆蟲(chóng)分布影響最重要的兩類因素［23，27］，因此在世界氣候數(shù)據(jù)庫(kù)（Word Clim 2.1，https：∥www.worldclim.org/）中選取了19個(gè)生物氣候變量，選擇1970年-2000年作為歷史氣候條件，選擇2041年-2060年、2061年-2080年作為未來(lái)氣候情景，分辨率均為5 arc min。未來(lái)氣候情景選擇第6次國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃（coupled model intercomparison project，phase 6，CMIP6）中國(guó)家（北京）氣候中心氣候系統(tǒng)模式的中等分辨率（Beijing climate center climate system model 2 medium resolution，BCCCSM2MR）氣候模式中的2種二氧化碳排放情景，即中強(qiáng)迫情景（SSP245）和高強(qiáng)迫情景（SSP585）［28］。

利用MaxEnt 3.4.4軟件（https：∥biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/）篩選影響香梨優(yōu)斑螟分布的關(guān)鍵環(huán)境變量。首先，通過(guò)刀切法獲得19個(gè)環(huán)境變量的貢獻(xiàn)率，剔除對(duì)模型貢獻(xiàn)率為0的變量。然后，使用ENMTools進(jìn)行相關(guān)性分析，去除相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值大于0.8的變量中貢獻(xiàn)度低的一個(gè)。最終，年均溫變化范圍（bio07）、最濕季度平均溫度（bio08）、最冷季度平均溫度（bio11）、最濕月降水量（bio13）、降水量季節(jié)性變異系數(shù)（bio15）、最冷季度降水量（bio19）這6個(gè)環(huán)境變量進(jìn)行后續(xù)建模。

1.3 模型參數(shù)優(yōu)化

使用MaxEnt構(gòu)建模型時(shí)，特征組合（feature classes，F(xiàn)C）和調(diào)控倍頻（regularization multiplier，RM）這2個(gè)參數(shù)可影響MaxEnt模型的預(yù)測(cè)精度和準(zhǔn)確性。特征一般包括線性（linear，L）、二次型（quadratic，Q）、片段化（hinge，H）、乘積型（product，P）和閾值性（threshold，T），本研究測(cè)試8種不同的特征組合L、LQ、LQP、LQH、LQHP、LQHPT、QHP和QHPT;RM賦值一般包括0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0、3.5和4.0。本研究采用R語(yǔ)言的ENMeval程序包來(lái)優(yōu)化這2個(gè)參數(shù)，計(jì)算Akaike信息準(zhǔn)則校正（corrected Akaike information criterion，AICc）值，最小ΔAICc值對(duì)應(yīng)的RM和FC用于最終MaxEnt預(yù)測(cè)模型的建立，以避免出現(xiàn)過(guò)度擬合現(xiàn)象。運(yùn)行MaxEnt時(shí)，將篩選的生物氣候因素以及海拔因素和經(jīng)篩選后的分布數(shù)據(jù)導(dǎo)入MaxEnt，預(yù)測(cè)當(dāng)前以及未來(lái)氣候條件下香梨優(yōu)斑螟的潛在地理分布。隨機(jī)選取75%的香梨優(yōu)斑螟分布點(diǎn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余25%的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，重復(fù)運(yùn)行10次，選擇刀切法對(duì)關(guān)鍵變量的貢獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)估，重復(fù)運(yùn)行規(guī)則選擇Subsample，輸出結(jié)果選擇Logstic。采用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線下面積（area under curve，AUC）評(píng)價(jià)模型精度［29］，當(dāng)0.5≤AUClt;0.7時(shí)，模型預(yù)測(cè)結(jié)果較差;當(dāng)0.7≤AUClt;0.8時(shí)，模型預(yù)測(cè)結(jié)果一般;當(dāng)0.8≤AUC＜0.9時(shí)，模型預(yù)測(cè)結(jié)果良好;當(dāng)0.9≤AUC＜1時(shí)模型預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)秀，AUC值越接近1，表明模型預(yù)測(cè)結(jié)果與環(huán)境變量之間的相關(guān)性越高，預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度就越高［30］。

1.4 香梨優(yōu)斑螟適生區(qū)預(yù)測(cè)

將MaxEnt重復(fù)運(yùn)行10次后分析得到的不同氣候情景和不同時(shí)期的潛在適生區(qū)范圍的輸出結(jié)果為香梨優(yōu)斑螟在中國(guó)范圍內(nèi)的存在概率，數(shù)值在0～1之間，值越大表示香梨優(yōu)斑螟越可能存在。結(jié)果文件導(dǎo)入ArcGIS 10.4，選擇“重分類”功能將香梨優(yōu)斑螟不同適生等級(jí)劃分為4類，分別定義為：非適生區(qū)（P＜0.05）、低適生區(qū)（0.05≤P＜0.30）、中適生區(qū)（0.30≤P＜0.6）、高適生區(qū)（P≥0.6），統(tǒng)計(jì)不同適生區(qū)范圍的柵格數(shù)量并計(jì)算適生區(qū)范圍面積，從而得到中國(guó)境內(nèi)香梨優(yōu)斑螟的適宜棲息地范圍［31］。

1.5 香梨優(yōu)斑螟分布區(qū)中心變化

將香梨優(yōu)斑螟當(dāng)前和未來(lái)的預(yù)測(cè)結(jié)果導(dǎo)入到ArcGIS中，將適生區(qū)和非適生區(qū)連續(xù)的值轉(zhuǎn)換為存在/不存在（0/1），得到各時(shí)期各氣候的潛在分布范圍，然后使用ArcGIS中的“柵格轉(zhuǎn)點(diǎn)”和“平均中心”功能，求出潛在分布范圍的分布地理中心點(diǎn)，并將不同氣候不同時(shí)期的分布范圍中心輸入到經(jīng)緯度距離計(jì)算網(wǎng)站（https：∥www.box3.cn/tools/lbs.html）中，求出適生區(qū)移動(dòng)距離，分析香梨優(yōu)斑螟的適生區(qū)整體移動(dòng)趨勢(shì)。

2 結(jié)果與分析

2.1 香梨優(yōu)斑螟適生區(qū)預(yù)測(cè)最優(yōu)模型

經(jīng)過(guò)ENMeval優(yōu)化后選擇FC=LQHPT，RM=1.5進(jìn)行建模，基于6個(gè)環(huán)境變量，MaxEnt運(yùn)行10次后香梨優(yōu)斑螟的訓(xùn)練數(shù)據(jù)AUC值為（0.992±0.002 3），高于隨機(jī)模型的AUC值（0.5）（圖1）。故模擬具有較高可靠性，可用于分析氣候變化對(duì)香梨優(yōu)斑螟分布的影響。

2.2 環(huán)境因子對(duì)香梨優(yōu)斑螟分布的影響

基于刀切法模擬了各環(huán)境因子對(duì)香梨優(yōu)斑螟適生性建模的重要程度（圖2），結(jié)果顯示，年均溫變化范圍（bio07）、最濕月降水量（bio13）、最冷季度平均溫度（bio11）、最冷季度降水量（bio19）、降水量季節(jié)性變異系數(shù)（bio15）、最濕季度平均溫度（bio08），所有建模變量正則化訓(xùn)練得分均超過(guò)0.5，其中年均溫變化范圍（bio07）的訓(xùn)練得分最高（1.67），表明該因子為影響香梨優(yōu)斑螟分布的最重要因子;其次對(duì)香梨優(yōu)斑螟分布的影響因子有：最冷季度平均溫度（bio11）、最濕月降水量（bio13）、最冷季度降水量（bio19）的訓(xùn)練得分依次為1.47、1.15、1.21;最濕季度平均溫度（bio08）和降水量季節(jié)性變異系數(shù)（bio15）的訓(xùn)練得分分別為0.65和0.52，說(shuō)明它們對(duì)香梨優(yōu)斑螟的分布也有一定的影響。

2.3 當(dāng)前氣候條件下香梨優(yōu)斑螟在中國(guó)的潛在地理分布

香梨優(yōu)斑螟在中國(guó)的分布區(qū)主要在西北地區(qū)，適生區(qū)總面積87.75萬(wàn)km2，占中國(guó)陸地總面積的9.14%（圖4）。高適生區(qū)面積5.39萬(wàn)km2，主要分布在新疆塔克拉瑪干沙漠以北，天山山脈南側(cè)、甘肅河西走廊地區(qū)，以及蘭州北部的黃土高原地區(qū)、寧夏地區(qū)、內(nèi)蒙古地區(qū)。中適生區(qū)面積13.06萬(wàn)km2，主要分布在新疆、甘肅、寧夏和內(nèi)蒙古地區(qū)，且一般與高適生區(qū)呈相間分布。低適生區(qū)面積為69.3萬(wàn)km2，主要在新疆、甘肅、青海、西藏、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河北等地區(qū)呈現(xiàn)零星分布。

2.4 未來(lái)氣候情景下香梨優(yōu)斑螟在中國(guó)的適生區(qū)面積分布

2041年-2060年，香梨優(yōu)斑螟在SSP245（圖5a）和SSP585（圖5b）氣候情境下適生區(qū)總面積分別為261.50萬(wàn)km2和163.78萬(wàn)km2相較于當(dāng)前氣候條件（87.75萬(wàn)km2）分別增加197.4%和86.6%;2061年-2080年，SSP245（圖5c）和SSP585（圖5d）氣候情境下適生區(qū)總面積分別為179.71萬(wàn)km2和198.81萬(wàn)km2，相較于當(dāng)前氣候條件（87.75萬(wàn)km2）分別增加了104.8%和126.6%（圖5，圖6）。

隨著未來(lái)氣候的變化，香梨優(yōu)斑螟在SSP245情境下適生區(qū)會(huì)擴(kuò)散到四川、北京、遼寧。在2041年-2060年間，適生區(qū)面積相較于當(dāng)前情境下大幅度增加，而在2061年-2080年期間，適生區(qū)面積在SSP585情境下也大幅度增加（圖5）。在SSP245情境下適生區(qū)面積整體呈現(xiàn)先上升再下降的趨勢(shì)，而在SSP585情境下適生區(qū)面積逐漸擴(kuò)大（圖6）。

2.5 香梨優(yōu)斑螟在中國(guó)的適生區(qū)變化和質(zhì)心轉(zhuǎn)移

香梨優(yōu)斑螟適生區(qū)在不同時(shí)期的幾何分布中心分別為（93.66°E，39.5°N）（當(dāng)前）、（96.27°E，36.89°N）（SSP245 2041-2060）、（94.83°E，39.81°N）（SSP245 2061-2080）、（95.11°E，39.85°N）（SSP585 2041-2060）、（95.52°E，39.48°N）（SSP585 2061-2080）。分布中心的遷移距離分別為368.8、347.9、130.0、54.0 km。在SSP245情境下，幾何分布中心總體先向南方遷移，然后向北方折返，總體來(lái)看幾何分布中心向北遷移（圖7）;在SSP585情境下，幾何分布中心整體先向東移，后向西遷移，總體向西遷移（圖8），且3個(gè)時(shí)期都分布在甘肅省內(nèi)。

3 結(jié)論與討論

本研究基于MaxEnt對(duì)香梨優(yōu)斑螟在中國(guó)的潛在分布區(qū)進(jìn)行了評(píng)估預(yù)測(cè)。在盡可能多地收集香梨優(yōu)斑螟分布數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，還考慮了不同氣候時(shí)期，明確了影響香梨優(yōu)斑螟潛在分布的主要生物氣候因子。AUC值表明建模準(zhǔn)確性高，可以用于預(yù)測(cè)不同時(shí)期香梨優(yōu)斑螟的潛在分布，并生成了香梨優(yōu)斑螟在中國(guó)的適生性分布圖。

對(duì)卷蛾科的外來(lái)入侵害蟲(chóng)蘋(píng)果蠹蛾的研究表明，最冷季降水量（bio19）、最冷季平均氣溫（bio11）、最濕月降水量（bio13）、最濕季平均氣溫（bio08）等冷季度相關(guān)的環(huán)境變量對(duì)其分布有一定的影響［32］。研究表明，香梨優(yōu)斑螟在我國(guó)西北地區(qū)一年可發(fā)生3～4代，適宜發(fā)育溫度約為25℃［33］，模型預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，香梨優(yōu)斑螟的適生地區(qū)主要集中在我國(guó)西北地區(qū)。該區(qū)域多為干旱區(qū)和半干旱區(qū)，年降水量在400 mm以下，且季節(jié)性變化不明顯;夏季暖熱，冬季寒冷，年均溫變化范圍較大。這些氣候特征符合香梨優(yōu)斑螟對(duì)溫度以及濕度的需求，驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性。高溫和低濕這兩個(gè)影響香梨優(yōu)斑螟的環(huán)境因子的交互作用，以及西北地區(qū)的獨(dú)特氣候，有利于香梨優(yōu)斑螟在此區(qū)域的集中分布。除氣候因素外，擴(kuò)散途徑也是影響香梨優(yōu)斑螟分布的重要方面。

香梨優(yōu)斑螟具有一定的自主擴(kuò)散能力［11］，關(guān)于其是否會(huì)擴(kuò)散至內(nèi)地及其擴(kuò)散方式?jīng)]有確切的研究。目前，香梨優(yōu)斑螟的分布區(qū)集中在西北地區(qū)，主要圍繞在河西走廊。河西走廊作為我國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)和文化通道，連接著內(nèi)地和西域地區(qū)。此外，甘肅省作為我國(guó)的水果生產(chǎn)大省，在生產(chǎn)、貿(mào)易上占據(jù)著重要地位。因此，雖然香梨優(yōu)斑螟憑借自身的飛行能力無(wú)法到達(dá)太遠(yuǎn)的地區(qū)，但有可能會(huì)像番茄潛葉蛾Tuta absoluta、蘋(píng)果蠹蛾一樣，通過(guò)果品貿(mào)易沿河西走廊向東傳播擴(kuò)散［3438］。

本研究中使用MaxEnt模型模擬香梨優(yōu)斑螟的適生區(qū)，模擬10次AUC的均值為0.992，達(dá)到了極好的標(biāo)準(zhǔn)。本研究主要是基于氣候變化條件下進(jìn)行的，然而，在實(shí)際情況中物種的分布還受到其他因素影響。如植被類型，不同植物類型提供不同的食物資源和棲息地，植物生長(zhǎng)周期對(duì)不同昆蟲(chóng)的分布亦有影響，在研究寡食性害蟲(chóng)白蠟窄吉丁Agrilus planipennis時(shí)納入寄主植物后，寄主植物成為除氣候因素外的主要因素且提升了模型在入侵地和原產(chǎn)地的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性［31］。在納入了花期物候?qū)诿}金斑蝶Danaus plexippus遷移的影響后相比于僅使用氣候模型和僅使用寄主豐富度的生物模型其預(yù)測(cè)結(jié)果更符合帝王蝶遷移路線［39］。在生物相互作用中，納入捕食關(guān)系也有助于提升模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，研究表明在納入捕食偏好性后，對(duì)鉗嘴鸛Anastomus oscitans的遷移過(guò)程和分布范圍擴(kuò)張的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度有所提高［40］。因此，在分析生物潛在分布時(shí)，也應(yīng)考慮寄主植物的分布、不同營(yíng)養(yǎng)級(jí)生物互作等非氣候因素。盡管增加模型因素可能導(dǎo)致模型出現(xiàn)過(guò)擬合以及冗余因子，繼而影響預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。通過(guò)增加新的分布點(diǎn)位，并充分考慮具有生物學(xué)意義的生物因子，將有助于提升預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。

本研究利用MaxEnt模型模擬了香梨優(yōu)斑螟在中國(guó)的適生區(qū)，結(jié)果顯示其適生區(qū)主要集中在西北地區(qū)。未來(lái)研究應(yīng)增加香梨優(yōu)斑螟分布點(diǎn)位，并綜合考慮具有生物學(xué)意義的因子，比如寄主植物種類分布范圍、梨樹(shù)腐爛病發(fā)生情況等，以提升預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。這對(duì)于香梨優(yōu)斑螟的預(yù)警和防治工作具有重要意義，可有效指導(dǎo)監(jiān)測(cè)與管理策略的制定，提前預(yù)防其沿河西走廊向其他地區(qū)擴(kuò)散和為害的風(fēng)險(xiǎn)，減少對(duì)果樹(shù)生產(chǎn)的損失，保障農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

［1］ 楊集昆. 庫(kù)爾勒香梨優(yōu)斑螟新種記述（鱗翅目：螟蛾科）［J］. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 1994， 13（6）： 560562.

［2］ 宋美杰， 周娜麗， 再衣東， 等. 香梨優(yōu)斑螟的初步研究［J］. 植物保護(hù)， 1994， 20（3）： 1315.

［3］ 侯世星， 溫俊寶， 龐華. 新疆果樹(shù)害蟲(chóng)香梨優(yōu)斑螟研究進(jìn)展［J］. 林業(yè)科學(xué)， 2011， 47（9）： 148152.

［4］ HOU Shixing， WU Fang， MA Shucen， et al. Valsa canker fungus plays an important role in Euzophera pyriella （Lepidoptera： Pyralidae） growth and development ［J］. Oriental Insects， 2015， 49（1/2）： 2535.

［5］ 陸承志. 香梨優(yōu)斑螟發(fā)生規(guī)律與綜合防治［J］. 中國(guó)果樹(shù)， 2004（3）： 4142.

［6］ 何曉靈， 張大為， 付曉偉， 等. 香梨優(yōu)斑螟在甘肅的發(fā)生規(guī)律與為害特性［J］. 中國(guó)植保導(dǎo)刊， 2024， 44（4）： 3236.

［7］ 戴小楓， 郭予元. 棉鈴蟲(chóng)的宏觀治理對(duì)策——兼論棉鈴蟲(chóng)暴發(fā)的成因與對(duì)策［C］∥全國(guó)首屆新學(xué)說(shuō)新觀點(diǎn)學(xué)術(shù)討論會(huì)論文集. 1993： 282288.

［8］ 楊明祿， 熊仁次. 香梨優(yōu)斑螟大發(fā)生原因與綜合防治［J］. 落葉果樹(shù)， 2009， 41（4）： 2830.

［9］ 張萍， 薛根生. 香梨優(yōu)斑螟的綜合防治［J］. 農(nóng)村科技， 1998（10）： 18.

［10］陸承志， 鄧永貴. 新疆果樹(shù)害蟲(chóng)香梨優(yōu)斑螟發(fā)生危害及防治的研究［J］. 塔里木農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報(bào)， 2003（4）： 2326.

［11］崔笑雄， 麻正輝， 熊仁次， 等. 香梨優(yōu)斑螟飛行能力的研究［J］. 環(huán)境昆蟲(chóng)學(xué)報(bào)， 2020， 42（5）： 12231229.

［12］ELITH J， LEATHWICK J R. Species distribution models： ecological explanation and prediction across space and time ［J］. Annual Review of Ecology， Evolution， and Systematics， 2009， 40（1）： 677697.

［13］KUMAR S， GRAHAM J， WEST A M， et al. Using districtlevel occurrences in MaxEnt for predicting the invasion potential of an exotic insect pest in India ［J］. Computers and Electronics in Agriculture， 2014， 103： 5562.

［14］ELITH J H. GRAHAM C P. ANDERSON R， et al. Novel methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data ［J］. Ecography， 2006， 29（2）： 129151.

［15］TOWNSEND P A， PAPE瘙塁 M， EATON M. Transferability and model evaluation in ecological niche modeling： a comparison of GARP and MaxEnt ［J］. Ecography， 2007， 30（4）： 550560.

［16］MEROW C， SMITH M J， SILANDER J A. A practical guide to MaxEnt for modeling species’ distributions： what it does， and why inputs and settings matter ［J］. Ecography， 2013， 36（10）： 10581069.

［17］PHILLIPS S J， ANDERSON R P， DUDK M， et al. Opening the black box： an opensource release of MaxEnt ［J］. Ecography， 2017， 40（7）： 887893.

［18］WEI Xinju， XU Danping， LIU Quanwei， et al. Predicting the potential distribution range of Batocera horsfieldi under CMIP6 climate change using the MaxEnt model ［J］. Journal of Economic Entomology， 2024， 117（1）： 187198.

［19］ZHANG Hongfei， WANG Ying， WANG Zhengbing， et al. Modelling the current and future potential distribution of the bean bug Riptortus pedestris with increasingly serious damage to soybean ［J］. Pest Management Science， 2022， 78（10）： 43404352.

［20］陳文昱， 黨英僑， 王小藝. 基于MaxEnt模型的白蠟吉丁嚙小蜂的潛在適生區(qū)預(yù)測(cè)［J］. 中國(guó)生物防治學(xué)報(bào)， 2024， 40（2）： 235247.

［21］姜明鑫， 鐘文玉， 陳李林. 茶園重要捕食性天敵白斑獵蛛在中國(guó)的潛在適生區(qū)預(yù)測(cè)［J］. 生態(tài)學(xué)報(bào)， 2022， 42（10）： 42254235.

［22］SHAN Yiman， GAO Xinyue， HU Xinyu， et al. Current and future potential distribution of the invasive scale Ceroplastes rusci （L.， 1758） （Hemiptera： Coccidae） under climate niche ［J］. Pest Management Science， 2023， 79（3）： 11841192.

［23］徐強(qiáng)， 顧渝娟， 李盼畔， 等. 基于最大熵模型預(yù)測(cè)小火蟻在我國(guó)的適生區(qū)［J］. 植物保護(hù)， 2023， 49（4）： 101107.

［24］魏鵬， 秦譽(yù)嘉， 王振營(yíng)， 等. 基于MaxEnt模型預(yù)測(cè)氣候變化下玉米根螢葉甲在中國(guó)的潛在地理分布［J］. 植物保護(hù)學(xué)報(bào)， 2022， 49（5）： 14001410.

［25］劉丹， 姚俊萌， 余焰文， 等. 氣候變暖背景下柑橘木虱在中國(guó)的適生區(qū)變化［J］. 植物保護(hù)學(xué)報(bào)， 2021， 48（4）： 872881.

［26］RAMASAMY M， DAS B， RAMESH R. Predicting climate change impacts on potential worldwide distribution of fall armyworm based on CMIP6 projections ［J］. Journal of Pest Science， 2022， 95（2）： 841854.

［27］王茹琳， 李慶， 封傳紅， 等. 基于MaxEnt的西藏飛蝗在中國(guó)的適生區(qū)預(yù)測(cè)［J］. 生態(tài)學(xué)報(bào)， 2017， 37（24）： 85568566.

［28］張麗霞， 陳曉龍， 辛?xí)愿? CMIP6情景模式比較計(jì)劃（ScenarioMIP）概況與評(píng)述［J］. 氣候變化研究進(jìn)展， 2019， 15（5）： 519525.

［29］WARREN D L， SEIFERT S N. Ecological niche modeling in MaxEnt： the importance of model complexity and the performance of model selection criteria ［J］. Ecological Applications， 2011， 21（2）： 335342.

［30］SWETS J A. Measuring the accuracy of diagnostic systems ［J］. Science， 1988， 240（4857）： 12851293.

［31］DANG Yingqiao， ZHANG Yanlong， WANG Xiaoyi， et al. Retrospective analysis of factors affecting the distribution of an invasive woodboring insect using native range data： the importance of host plants ［J］. Journal of Pest Science， 2021， 94（3）： 981990.

［32］JIANG Dong， CHEN Shuai， HAO Mengmeng， et al. Mapping the potential global codling moth （Cydia pomonella L.） distribution based on a machine learning method ［J/OL］. Scientific Reports， 2018， 8（1）： 13093. DOI：10.1038/s41598018314783.

［33］侯國(guó)輝. 溫度和光周期對(duì)香梨優(yōu)斑螟繁殖生物學(xué)特性的影響［D］. 阿拉爾：塔里木大學(xué)， 2023.

［34］張桂芬， 冼曉青， 張毅波， 等. 警惕南美番茄潛葉蛾Tuta absoluta （Meyrick）在中國(guó)擴(kuò)散［J］. 植物保護(hù)， 2020， 46（2）： 281286.

［35］WANG Minghui， ISMOILOV K， LIU Wanxue， et al. Tuta absoluta management in China： progress and prospects ［J］. Entomologia Generalis， 2024， 44（2）： 269278.

［36］郭建洋， 冼曉青， 張桂芬， 等. 我國(guó)入侵昆蟲(chóng)研究進(jìn)展［J］. 應(yīng)用昆蟲(chóng)學(xué)報(bào)， 2019， 56（6）： 11861192.

［37］李玉婷， 王康， 鄭燕， 等. 甘肅河西走廊蘋(píng)果蠹蛾種群遺傳分化研究——基于COⅠ基因序列分析［J］. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2013， 41（9）： 8590.

［38］尹傳林， 曹夢(mèng)宇， 范月圓， 等. 中國(guó)及歐洲各國(guó)的蘋(píng)果蠹蛾種群遺傳多樣性分析［J］. 植物保護(hù)學(xué)報(bào)， 2021， 48（6）： 12261234.

［39］KASS J M， ANDERSON R P， ESPINOSALUCAS A， et al. Biotic predictors with phenological information improve range estimates for migrating monarch butterflies in Mexico ［J］. Ecography， 2020， 43（3）： 341352.

［40］HAN Lixia， ZHANG Zhixin， TU Weishan， et al. Preferred prey reduce species realized niche shift and improve range expansion prediction ［J/OL］. Science of the Total Environment， 2023， 859（Pt2）： 160370. DOI： 10.1016/j.scitotenv.2022.160370.

（責(zé)任編輯：張文蔚）