基于Maxent和GIS的歷山國家級自然保護區原麝棲息地預測

弓曉敏，王建軍，白建偉

(1.山西沃成生態環境研究所，山西 太原 030012;2.山西歷山國家級自然保護區，山西 侯馬 043000)

基于Maxent和GIS的歷山國家級自然保護區原麝棲息地預測

弓曉敏1，王建軍2，白建偉1

(1.山西沃成生態環境研究所，山西 太原 030012;2.山西歷山國家級自然保護區，山西 侯馬 043000)

生境預測是對野生動物進行有效保護的基礎。筆者以歷山國家級自然保護區為研究區域，運用Maxent結合GIS對歷山原麝進行生境適宜性評價，制作原麝分布圖。2010年至2014年收集到39個原麝痕跡點位，篩選出海拔、坡度、坡向、棲息地類型、距河流距離等16個環境因子。將所有數據經過GIS處理后導入Maxent中進行適宜性評價分析，通過ROC曲線檢驗證明模型預測結果達到優秀水平。最后在ArcGIS軟件中通過專家經驗法制作歷山國家級自然保護區原麝分布圖。

原麝;Maxent;ArcGIS;生境適宜性

原麝(Moschus moschiferus)是我國Ⅰ級重點保護野生動物，其雄性所分泌的麝香具有較高的藥用價值和經濟價值。長期亂捕、濫用，以及生境被破壞導致原麝種群數量急劇下降，分布區逐漸減少。對物種生境進行研究，明確其主要影響因子和分布，是分析種群數量減少及瀕危原因的重要手段，也能為制訂合理的保護對策提供依據［1，2］。近年來，應用各種生態位模型對物種生境進行研究成為新的熱點［3-8］，Maxent模型是其中之一。通過模型應用一定數量物種的出現點位和分析環境變量數據預測物種的生境分布［8，9］，已被廣泛應用于物種生境預測［3，10，11］。筆者運用Maxent和GIS對歷山自然保護區原麝的生境進行評價，確定主要環境因子，預測原麝適宜性生境，制作棲息地分布圖，以期為保護歷山原麝及其生境提供依據。

1 研究地概況

山西歷山國家級自然保護區于1983年經山西省人民政府批準建立，1988年5月經國務院批準為國家級森林和野生動物保護區。保護區位于中條山東端，橫跨晉城市沁水縣和陽城縣、臨汾市翼城縣、運城市垣曲縣等4個縣，是山西省自然保護區中面積最大、物種資源最豐富的國家級自然保護區。

原麝一般雌雄分居，喜獨居生活，以晨昏活動最為頻繁，有相對固定的巡行、覓食路線，通常只在標定范圍內活動，隨山體高低、植被疏密、地勢走向的不同而有所變化;還有在固定場所排泄糞便和遮蓋糞便的習慣。原麝視覺與聽覺靈敏，性怯懦，以植物為食。所食的植物種類極為廣泛，包括低等的地衣、苔蘚和數百種高等植物的根、莖、葉、花、果實和種子等，冬季食物較少時還啃食樹皮。飲水在山間小溪或小河邊，冬季封凍后，還常常舔食積雪。

2 研究方法

2.1 Maxent模型介紹

Maxent源于 1957年 Jaynes提出的最大熵(maximum entropy)原理。Maxent模型是基于GIS和最大熵原理編寫的用于預測物種潛在地理分布區的軟件。模型把研究區域所有單元(pixel)作為構成最大熵的可能分布空間，將已有物種分布點的單元作為樣點，根據樣點單元的環境變量，如，氣候變量、海拔、土壤類型、植被類型等得出約束條件，尋找約束條件的最大熵可能分布(即尋找與物種分布點的環境變量特征相同的單元)，據此來預測物種在目標區的分布［8，12］。

Maxent模型采用Jackknife檢驗對環境因子重要性進行分析，并用ROC曲線(受試者工作特征曲線)下面積(area under curve，簡稱AUC)對模型的精度進行評價。AUC值越大，表示環境變量與預測物種地理分布模型間的相關性越大，越容易分辨該物種有無分布，預測效果也就越好。評價標準為:AUC值為0.5～0.6，失敗;0.6～0.7，較差;0.7～0.8，一般;0.8～0.9，好;0.9～1.0，非常好［13］。

2.2 數據收集與分析

2.2.1 原麝分布點數據

依據《全國第二次陸生野生動物資源調查技術規程》要求，2014年在歷山國家級自然保護區內共布設48條樣線，發現原麝點位11個。2010年到2014年通過紅外相機監測拍攝到原麝的點位有28處。

筆者使用了上述所有39個點位，包括糞便、足跡、實體以及能夠證明原麝存在的其它痕跡，點位分布如圖1.

2.2.2 環境變量數據

筆者在歷山原麝調查中通過內業與野外調查相結合的方式找出影響原麝分布的生境變量，再應用Maxent軟件對所有變量進行運算，目標在于識別主要生境變量。共篩選出海拔、坡度、坡向、山體陰影、人口密度、棲息地類型、郁閉度、灌木蓋度、灌木種類、樹木高度、植被覆蓋率、距道路的距離、距居民點距離、距河流距離、主要樹種、距裸巖的距離16個生境變量。

圖1 歷山國家級自然保護區原麝痕跡點位圖

1)地形因子。采用DEM數據來源于Http:// www.usgs.gov/下載的30 m×30 m分辨率的數據。在ArcGIS10.2中對DEM進行投影轉化，再利用空間分析工具提取海拔、坡度、坡向、山體陰影等。

2)生物環境因子。利用歷山國家級自然保護區林業調查數據提取的棲息地類型、郁閉度、灌木蓋度、灌木種類等信息，通過ArcGIS10.2制作所需數據。植被覆蓋率數據來源于全球植被覆蓋率數據(Http://www.iscgm.org/)，應用ArcGIS 10.2軟件獲得。

3)干擾因子。從中國國家基礎地理信息中心下載1∶4 000 000中國行政區劃圖，提取歷山居民點、河流、道路，利用ArcGIS10.2中的距離分析制作距離文件。人口密度數據來源于全國第2次人口普查。

所有環境變量均以ArcGIS10.2為平臺，圖層邊界統一，坐標系統一為CGCS2000_3_Degree_GK_CM_ 111E坐標，柵格大小設定為30 m×30 m，并轉化為Maxent識別的ASC文件格式。

2.2.3 模型運算

將歷山原麝點位數據導入Maxent模型中，并選擇其中75%作為訓練數據，其余25%作為檢驗數據。其它運行參數均為默認，進行Jackknife檢驗，分析各個變量環境的重要性，選取影響原麝分布的主要環境變量，作為最終環境因子。

本次研究通過設定模型重復運算次數，確保模型預測結果的穩定性。選擇AUC值最大的作為預測結果，AUC值越大，模型預測效果越好［15］。

3 結果與分析

3.1 模型運算結果

1)Maxent模型進行運算后，ROC曲線評價結果見圖2.

圖2 Maxent模型預測結果ROC曲線

圖2中訓練數據AUC值為0.940，檢驗數據AUC值為0.942，模型模擬測驗結果精度比較高。

2)環境變量重要性刀削法檢驗結果見圖3.

圖3 環境變量重要性刀削法檢驗

由圖3可知，環境變量刀削法檢驗證實海拔、距離居民地距離、灌木種類、距離河流距離、灌木蓋度、坡度因子對原麝的分布影響較大，與原麝的生活習性相符，說明模型模擬測驗結果符合實際。

3.2 保護區原麝分布

將模型輸出的ASCII文件導入ArcGIS10.2中，轉化為柵格文件，然后通過專家經驗法對原麝的生境適宜性預測圖進行劃分。本次將生境劃分為3個等級，保護區原麝分布圖見圖4.

4 討論

物種分布與地理環境之間存在密切關系。目前，有很多運用地理環境因子預測物種潛在分布的模型，Maxent模型是眾多模型中預測效果較好的，特別是在物種分布數據較少的條件下依然能得到較為滿意的結果。影響模型預測結果的因素主要來自2個方面:

圖4 歷山國家級自然保護區原麝分布圖

1)物種分布點數據。應用最大熵理論預測物種潛在分布可以理解為:如果不清楚物種分布狀況，則判斷物種在某地能夠生存的最合理預測是存在與不存在各占50%.物種分布點位多，降低了不確定性，也就降低了熵。最大熵模型便是選擇最大熵的分布作為最優分布［16］。

2)環境因子的選擇。不同物種的分布不同，生活習性不同，對環境的需求也不同。同一物種在環境因子不同時預測結果也不盡相同。因此，在選擇環境因子時應該充分了解物種的生物學和生態學知識，選擇與物種分布密切相關的因子，并盡可能多的考慮其它因子。

［1］ 歐陽志云，劉建國，肖 寒，等.臥龍自然保護區大熊貓生境評價［J］.生態學報，2001，21(11):1 869-1 874.

［2］ 羅 翀，徐衛華，周志翔，等.基于生態位模型的秦嶺山系林麝生境預測［J］.生態學報，2011，31(5): 1 221-1 229.

［3］ Ward D F.Modelling the potential geographic distribution of invasive ant species in New Zealand［J］.Biol Invasions，2007，9(6):723-735.

［4］ Galparsoro I，Borja A，Bald J，Liria P，Chust G.Predicting suitable habitat for the European lobster(Homarus gammarus)，on the Basque continental shelf(Bay of Biscay)，using Ecological-Niche Factor Analysis［J］. Ecological Modelling，2009，220(4):556-567.

［5］ Stachura-Skierczyka K，Tumiel T，Skierczy ski M. Habitat prediction model for three toed woodpecker and its implication for the consernation of biologically valuable forests［J］.Forest Ecology and Management，2009，258(5):697-703.

［6］ Phillips S J，Dudik M，Schapire R E.A maximum entropy approach to species distribution modeling//Brodley C，Cavazos J，Chan P，Jacob N，Kak A，Lippman R，Moss E，Pavlopoulou C，Precup D，Scheeff D，Stefanovic D，Utgoff P，Yurcik B，eds.Proceedings of 21st International Conference on Machine Learning［C］. New York:ACM Press，2004:655-662.

［7］ Hirzel A H，Hausser J，Chessel D，Perrin N.Ecological-niche factor analysis:how to compute habitat-suitability maps without absence data［J］.Ecology，2002，83 (7):2 027-2 036.

［8］ Phillips S J，Anderson R P，Schapire R E.Maximum entropy modeling of species geographic distributions［J］. Ecological Modelling，2006，190(3/4):231-259.

［9］ Wang Y S，Xie B Y，Wang F H，Xiao Q M，Dai L Y. Application of ROC curve analysis in evaluating the performance of alien species potential distribution models［J］.Biodiversity Science，2007，15(4):365-372.

［10］ Hernandez P A，Franke I，Herzog S K，et al.Predicting species distributions in poorly-studied landscapes［J］.Biodivers Conserv，2008，17(6):1 353-1 366.

［11］ Boubli J P，Lima M G.Modeling the Geographical Distribution and Fundamental Niches of Cacajao spp.and Chiropotes israelita in Northwestern Amazonia via a Maximum Entropy Algorithm［J］.International Journal of

［12］ 齊增湘，徐衛華，熊興耀，等.基于MAXENT模型的秦嶺山系黑熊潛在生境評價［J］.生物多樣性，2011，19 (3):343-352.

［13］ Swets JA.Measuring the accuracy of diagnostic systems［J］.Science，1988(240):1 285-1 293.

［14］ 劉 欣.基于GARP和MAXENT的空心蓮子草在中國的入侵風險預測［D］.濟南:山東師范大學，2009.

［15］ 李石華.基于3S技術的高黎貢山羚牛生境評價研究［D］.廣州:華南師范大學，2006.

［16］ 齊國君，高 燕，黃德超，等.基于Maxent的稻水象甲在中國的入侵擴散動態及適生性分析［J］.植物保護學報，2012，39(2):129-136.

［17］ 王 袁.基于MaxEnt模型的神農架川金絲猴不同季節生境識別［D］.武漢:華中農業大學，2014.

［18］ 王運生，謝丙炎，萬方浩，等.ROC曲線分析在評價入侵物種分布模型中的應用［J］.生物多樣性，2007，15 (4):365-372.

［19］ 郭 建，程曉鋒，巨云為，等.冶勒自然保護區林麝對生境選擇研究［J］.應用與環境生物學報，2011，7 (2):86-87.

［20］ 張海龍，吳建平，劉永志，等.大興安嶺原麝夏季的生境選擇［J］.生態學雜志，2008，27(8):1 313-1 316.

［21］ 吳建平，張海龍，張 勇.大興安嶺原麝冬季的生境選擇［J］.動物學雜志，2007，42(4):45-50.

Habitat Prediction for Moschus moschiferus in Lishan National Nature Reserve Based on Maxent and GIS

Gong Xiaomin1，Wang Jianjun2，Bai Jianwei1
(1.Shanxi Wocheng Institute of Ecological Environment，Taiyuan 030012，China; 2.Lishan National Nature Reserve of Shanxi，Houma 043000，China)

Habitat prediction is the basis for protection of wild animal.This paper taked Lishan National Nature Reserve as the research region，applying Maxent and GIS to Moschus moschiferus habitat suitability evaluation，producing musk deer distribution map.From 2010 to 2014，in 39 evidence data，elevation，slope，distance to rivers，habitat types，and so on 16 environmental factors were selected.All data after the processing of the GIS import Maxent was for evaluation of suitability analysis，and the ROC curve test showed that the prediction results reached excellent level.Finally，in ArcGIS software by expert experience method in Lishan National Nature Reserve of Moschus moschiferus distribution map.

Moschus moschiferus;Maxent;ArcGIS;Habitat suitability

Q958

A

1007-726X(2015)03-0007-04

2015-06-15

弓曉敏(1982— )，女，山西文水人，2009年畢業于長安大學，工程師。