基于GIS的轉基因水稻基因飄流風險評估系統

摘要：應用地理信息系統（GIS）技術，利用ArcEngine和Delphi等建立了轉基因水稻基因飄流風險評估系統，系統采用C/S模式邏輯結構，在花粉擴散、基因飄流模型支持下，通過屬性數據和空間數據的關聯，對我國南方稻區轉基因水稻基因飄流風險進行了分析和評估。研究表明，將GIS技術運用到轉基因水稻基因飄流風險評估中，便于數據的輸入、管理、查詢和分析，能動態直觀地反映評估結果的時空分布規律，為決策部門做出快速、有效的判斷提供強有力的工具。

關鍵詞：轉基因水稻；花粉擴散模型；基因飄流；地理信息系統（GIS）

中圖分類號：Ｓ５１１.035.3；Ｓ１８８文獻標識碼：Ａ文章編號：0439－８114（２０11）18－3849-04

Development of Risk Evaluation System of Transgenic Rice Gene Flow based on GIS

ＳＵＮ Ｋｅ，ＱＩＵ Ｘｉｎ－ｆａ，ＨＥ Ｙｏｎｇ－ｊｉａｎ

（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ， Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４４， Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ： ＡｒｃＥｎｇｉｎｅ ａｎｄ Ｄｅｌｐｈｉ and so on were ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｒｉｓｋ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｔｒａｎｓｇｅｎｉｃ ｒｉｃｅ ｇｅｎｅ ｆｌｏｗ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＩＳ． Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｐｏｌｌｅｎ ｄｉｆｆｕｓｅ ａｎｄ ｇｅｎｅ ｆｌｏｗ， ｔｈｅ ｒｉｓｋ ｏｆ ｔｒａｎｓｇｅｎｉｃ ｒｉｃｅ ｇｅｎｅ ｆｌｏｗ ｉｎ ｒｉｃｅ ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ｒｅｇｉｏｎ ｉｎ ｓｏｕｔｈ Ｃｈｉｎａ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃ／Ｓ ｍｏｄｅｌ ｌｏｇｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ａｎｄ ｓｐａｔｉａｌ ｄａｔａ． Ｉｔ ｗａｓ ｐｒｏｖｅｄ that ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＧＩＳ ｉｎ ｒｉｓｋ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｎｓｇｅｎｉｃ ｒｉｃｅ ｇｅｎｅ ｆｌｏｗ was convenient for ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ， ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ｉｎｑｕｉｒｙ ａｎｄ ａｎａｌｙｓis ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ； Could reflect ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ ａｎｄ ｄｉｒｅｃｔｌｙ； And could provide powerful tool ｔｏ ａｓｓｉｓｔ ｔｈｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇ ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ making ｒａｐｉｄ ａｎｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ．

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｔｒａｎｓｇｅｎｉｃ ｒｉｃｅ； ｐｏｌｌｅｎ ｄｉｆｆｕｓｅ ｍｏｄｅｌ； ｇｅｎｅ ｆｌｏｗ； ＧＩＳ

水稻是世界上最主要的三大糧食作物之一，全世界二分之一以上的人口以水稻為主食，同時也是我國最主要的栽培作物之一。近年來轉基因作物育種技術發展迅猛，為農業生產帶來了一場新的革命，轉基因作物的推廣帶來了巨大的經濟效益和社會效益。但也有人對這一技術持懷疑態度，其中轉基因作物基因飄流可能引發的生態環境風險問題引起了普遍關注和討論。因此，在轉基因水稻即將進入商業化銷售和生產前，迫切需要進行轉基因水稻的環境安全和生態風險研究，在充分利用生物技術造福人類的同時，最大限度地保護生態環境。

轉基因作物發展迅猛，如何對轉基因作物的基因飄流狀況進行科學高效的安全監控？這是一個亟待解決的重大課題。樊龍江［１］認為建立轉基因飄流狀況地理信息系統（ＧＩＳ）是加強轉基因作物安全管理的重要措施和理想工具。GIS是處理地理數據的輸入、輸出、管理、查詢、分析和輔助決策的計算機系統，是分析和處理海量地理數據的通用技術。由于其強大的空間分析功能，近年來已得到廣泛的關注和應用［２］。因此，本研究以GIS為平臺，依托轉基因水稻的生物學數據庫和氣象站網數據庫，集成以氣象站資料為基礎的花粉擴散模型和基因飄流模型兩大模塊，開發了轉基因水稻基因飄流風險評估系統，有效地增加了轉基因水稻基因飄流地理定位、分析、查詢、多源數據疊加顯示功能，使基因飄流風險評估更加直觀方便、信息更加豐富。

1系統總體結構

系統以ＧＩＳ為技術平臺，以空間數據和屬性數據為基礎，結合水稻花粉擴散模型以及基因飄流模型，利用ArcEngine和Delphi等數據庫管理技術和高級語言，實現數據的查詢與簡單分析、基因飄流距離預測和多年基因飄流風險評估功能，是圖、文、表一體化的空間型現代化管理信息系統。其總體結構如圖１所示。

2數據庫建設

收集和整理系統所需數據，建立一個數據準確、連續、覆蓋面廣的數據庫是進行轉基因水稻基因飄流風險評估的前提和基礎。數據庫的建設可分為空間數據庫建設和屬性數據庫建設兩部分。考慮到數據量較大和數據安全，采用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ數據庫平臺建立屬性數據庫，空間數據庫采用ＥＳＲＩ公司的ＡｒｃＩｎｆｏ作為圖形處理平臺，并且通過ＡｒｃＳＤＥ將空間數據存放到空間數據庫中，最后通過ＡｒｃＣａｔａｌｏｇ建立連接，實現空間數據庫與屬性數據庫的一體化［３］。

2．１空間數據

圖層是ＧＩＳ數據組織和管理的基本單位，對空間數據進行分層是ＧＩＳ管理空間數據的重要內容。系統圖層包括研究區（縣，省）邊界層，水稻主產縣（南方稻區稻谷產量大于１×104ｔ的縣）圖層，氣象站點圖層（包括地面氣象觀測站點，農業氣象觀測站點）。其中氣象觀測站點圖層為點狀要素層；水稻主產縣、縣邊界層、省邊界層均為面狀要素層，以便進行疊加分析。

2．２屬性數據

主要包括農業氣象觀測站數據，地面氣象觀測站的再加工數據。農業氣象觀測站數據（數據來源于中國農作物生長發育數據集）包括水稻類型（早、晚稻或一季稻）、發育期名稱、發育期日期（抽穗旬）、發育程度等。地面氣象觀測站的再加工數據（原始數據來源于地面氣候資料數據集）包括穗部風速、穩定度等級、阻抗、風向等。

該研究所建立的數據庫不僅要素全（包括水稻主產縣信息、耕作制度、開花期資料、穗部風速、大氣穩定度等級、風向等），而且數據庫的覆蓋面廣（已達全國南方稻區的１５個省，包括山東、江蘇、安徽、河南、湖北、陜西、四川、貴州、湖南、江西、浙江、福建、廣東、廣西和海南，平均１個水稻主產縣就有１組氣象記錄，平均４個水稻主產縣就有１組生育期數據）。按照空間數據和屬性數據對彼此獨立的零散的數據進行分類歸納，以方便對數據資料的開發利用。

3系統主要功能

3．１地圖基本操作

通過讀取ＡｒｃＥｎｇｉｎｅ ９．２的Ｍａｐｃｏｎｔｒｏｌ控件，實現圖層的刷新、放大、縮小、漫游、中心放大、中心縮小、全圖、前一視圖、后一視圖、設置顯示比例尺等ＧＩＳ基本功能。

3．２數據查詢

通過ＡＤＯ訪問數據庫，利用ＳＱＬ技術輕松實現對數據庫資料的查詢和簡單分析，初步了解轉基因水稻的一些一般信息。主要包括穩定度等級、穗部風速和風向的查詢，南方稻區水稻耕作類型查詢，種植面積查詢，開花期資料查詢等。為了直觀顯示屬性信息的空間分布特征，利用ＡｒｃＧＩＳ的動態Ｊｏｉｎ的方法將屬性數據與矢量地圖進行綁定，運用ＡｒｃＯｂｊｅｃｔｓ的空間分析（ＩｓｐａｔｉａｌＦｉｌｔｅｒ）、拓撲運算

（ＩＴｏｐｏｌｏｇｉｃａｌＯｐｅｒａｔｏｒ）、數值插值（ＩＩｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎＯｐ）等［４］生成色斑圖。查詢結果可以用文本、Ｅｘｃｅｌ格式或圖片輸出。

3．３基因飄流距離預測

3．３．１預測方法的確定國內外對轉基因水稻基因飄流的研究主要有兩種方法，一種是采用長方形或圓形的田間試驗，直接觀測轉基因水稻花粉的擴散距離和外源基因的飄流頻率，另一種方法是以田間試驗數據為基礎，采用模擬的方法，通過建立花粉擴散或基因飄流模型來預測轉基因水稻的花粉擴散距離和外源基因的飄流頻率。由于田間試驗方法的結果局限性較大，只能代表試驗地區、環境、品種的結果。因此，采用建立花粉擴散或基因飄流模型的方法已成為轉基因作物風險評估研究的主要趨勢。

ＹＡＯ等［５］選擇合適的參數化方法，建立了以高斯模型（ＧＰＭ）為基礎，以常規氣象觀測資料為模型輸入量的水稻花粉擴散模型。李仁忠［６］通過比較國內外各種花粉擴散模型，論證了采用該模型來評估轉基因水稻花粉擴散是可行的。

3．３．２以縣為單位的基因飄流距離預測采用ＧＰＭ來研究水稻花粉的擴散規律，就可以充分利用氣象站的長序列資料進行花粉擴散濃度的計算，該計算結果既包含了區域氣候變化對花粉擴散距離的影響，又為區域性的轉基因水稻風險評估提供了可能。對基因飄流距離進行預測的技術過程如圖２所示。

１）開花期相對花粉濃度計算。利用ＹＡＯ等［５］建立的花粉擴散模型，面積為Ｍ×Ｎ ｍ２的轉基因水稻田對下風方Ａ（ｘ，ｙ，Ｈ）處逐時的花粉擴散濃度公式如下：

q（x，y，z）=exp［-］

exp｛-｝ （１）

計算１６個方位逐時的花粉擴散濃度公式如下：

ｑ′（ｘ′，ｙ′，ｚ）＝ｑ（ｃｏｓθ·ｘ＋ｓｉｎθ·ｙ，－ｓｉｎθ·ｘ＋ｃｏｓθ·ｙ，ｚ）

（２）

逐時的相對花粉濃度計算公式：

PK=

（１）式中，vＨ是逐時穗部風速，σy，σz為逐時的大氣擴散參數，vd為干沉降速度，（２）式中θ為風向。

干沉降速度vd的計算：

vd = +vg（３）

其中，vg ＝ ０．０７８ ２９７，ra、rb為阻抗。

大氣擴散參數σy、σz的計算：

σy=r1·x·20.3，σz=r2·x （5）

其中，ｒ１、ｒ２、ａ１、ａ２的確定采用國家標準ＧＢ／Ｔ１３２０１—19９１推薦的方法。

利用ＧＰＭ可以計算出某天或整個開花期逐時的相對花粉濃度，計算整個開花期（水稻抽穗旬）的相對花粉濃度的公式如下：若Ｐ８為８點的相對花粉濃度，……，Ｐ８－１４為１ ｄ的相對花粉濃度。Ｐ１ｄ為第１天的相對花粉濃度，……，Ｐ１０ｄ為第１０天的相對花粉濃度。則第ｉ天的相對花粉濃度為：Ｐid=（Ｐ8+Ｐ9+Ｐ10+Ｐ11+Ｐ12+Ｐ13+Ｐ14）/7；整個開花期的相對花粉濃度為：∑Ｐ=（Ｐ1d+Ｐ2d+Ｐ3d+Ｐ4d+Ｐ5d+Ｐ6d+Ｐ7d+Ｐ8d+Ｐ9d+Ｐ10d）/10。

２）基因飄流率及基因飄流距離計算。除了研究轉基因水稻花粉的擴散規律外，要建立成熟的轉基因水稻基因飄流模型，還必須對受體的異交能力、花粉源和受體的花期相遇條件等一些生物學參數進行研究，ＹＡＯ等［５］在對水稻的研究中已經有一些成功的參數化方法，并且通過建立花粉擴散率和基因飄流率線性回歸模型計算出不育系水稻、普通野生稻、普通栽培稻的基因飄流系數分別為：０．３１９ ７、０．０４３ ９、０．０００ ４。

不同品系水稻基因飄流率由基因飄流系數與整個開花期相對花粉濃度相乘求得，進而可以計算出不同品系水稻基因飄流率小于１％的最大擴散距離。

3．４基因飄流風險評估

由于基因飄流距離在年際間、地區間存在差異，田間試驗結果以及模型的研究均已證實這一點。因此選擇多年最大基因飄流距離來表達基因飄流風險較為合理。通過連接綜合數據庫，提取研究區域近３０年來的氣象信息，根據水稻開花期調查資料確定發生基因飄流事件的時間，根據水稻花粉擴散模型以及基因飄流模型統計計算出每年基因飄流距離，并將最大值以表格形式輸出，該最大值即作為該地區轉基因水稻基因的安全隔離距離。

4系統應用及效果

利用ＧＩＳ技術平臺開發的轉基因水稻基因飄流風險評估系統，對廣東省雙季早稻不育系花粉擴散率小于１％的基因飄流狀況進行風險評估，得到的３０年基因安全隔離距離空間分布圖（圖３）表明，整個研究區域的轉基因水稻基因飄流狀況的分布及變化趨勢與實際情況是吻合的，即沿海一帶值相對偏高，由沿海往內陸延伸的過程中數值逐漸減小。統計計算出來的本區域最大基因飄流距離也與實際情況基本保持一致。該技術方法具有實時動態、可靠性強、精度高、客觀定量等優點，為提高我國稻區轉基因水稻的環境釋放的安全性提供了有效的依據，同時在ＧＩＳ的支持下，輸出結果直觀、清晰、明了。

5結論

充分利用地理信息系統（ＧＩＳ）的矢量地圖與屬性數據動態交互并能進行功能強大的空間分析、動態預測與提供決策支持的優點，集成以氣象站資料為基礎的水稻花粉擴散模型和基因飄流模型，對轉基因水稻基因飄流狀況進行預測和風險評估，是一種行之有效的技術方法，能夠為轉基因水稻安全監管提供信息服務。

參考文獻：

［１］ 樊龍江． 關于建立植物轉基因基因飄流狀況國家和省級地理信息系統的建議［Ｊ］． 生物技術通報，２００１（３）：１－２．

［２］ 龔健雅． 地理信息系統基礎［Ｍ］． 北京：科學出版社，２００１．

［３］ 朱曉晨． ＧＩＳ在省級氣候業務系統數據庫建設中的應用［Ｊ］． 地理空間信息，２０１０，８（５）：５３－５４．

［４］ 蔣波濤．ＡｒｃＯｂｊｅｃｔｓ開發基礎與技巧——基于ＶｉｓａｌＢａｓｉｃ．ＮＥＴ［Ｍ］． 武漢：武漢大學出版社，２００６．

［５］ ＹＡＯ Ｋ Ｍ，ＨＵ Ｎ，ＣＨＥＮ Ｗ Ｌ，ｅｔ ａｌ． Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｏｆ ａ ｒｉｃｅ ｔｒａｎｓｇｅｎｅ ｆｌｏｗ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｍａｘｉｍｕｍ ｄｉｓｔａｎｃｅｓ ｏｆ ｇｅｎｅ ｆｌｏｗ ｉｎ ｓｏｕｔｈｅｒｎ Ｃｈｉｎａ［Ｊ］． Ｎｅｗ Ｐｈｙｔｏｌｏｇｉｓｔ，２００８，１８０（１）：２１８－２２４．

［６］ 李仁忠． 轉基因水稻花粉擴散模擬方法研究［Ｊ］． 內蒙古氣象，２００７（４）：３２－３４．