基于最大熵模型的藏藥翼首草生態適宜性研究

唐策+文檢+張雯+蘇錦松+謝彩香+張藝

[摘要] 研究翼首草的生態適宜性，為翼首草GAP種植選址和區域發展提供參考。通過中國數字標本館、文獻和實地考察等收集67個翼首草分布點，利用Maxent和GIS技術對翼首草進行適宜性分析。發現翼首草潛在分布區域主要分布在西藏東部、四川西部、青海南部、云南西北部、甘肅南部；對翼首草生長和分布貢獻率大的主要生態因子為海拔（62%）、最暖季風降水量（14.4%）、降水量變異系數（7.2%）、最干季度平均溫度（3.5%）、土壤導電率（3%）、陽離子交換總量（2.4%）、溫度季節性變化標準差（2.2%）。應用Maxent模型對翼首草進行生態適宜性研究，其準確度高，可為翼首草野生撫育及GAP種植選址提供科學依據和參考。

[關鍵詞] 藏藥； 翼首草； Maxent模型； 生態適宜性

[Abstract] In order to study the ecology suitability of Pterocephalus hookeri， and provide a reference for GAP planting location and regional development， the Maxent model and GIS technology were used to investigate ecology suitability regions for P. hookeri based on the distribution points collected from Chinese virtual herbarium， the references and field trips. The potential distribution areas mainly concentrated in the eastern Tibet， western Sichuan， southern Qinghai， northwest Yunnan， and southern Gansu. There were 7 major environmental factors to have obvious influence on ecology suitability distributions of P. hookeri， including altitude （contribution rate of 62%）， precipitation of warmest quarter （contribution rate of 14.4%）， coefficient of variation of precipitation seasonality （contribution rate of 7.2%）， mean temperature of driest quarter （contribution rate of 3.5%）， the electrical conductivity of top and sub-soil （contribution rate of 3%）， the total exchangeable bases in the top- and subsoil （contribution rate of 2.4%） and SD of temperature seasonality （contribution rate of 2.2%）. The study of the ecological suitability regionalization of P. hookeri based on Maxent model can provide scientific basis for the selection of artificial planting base and GAP planting location.

[Key words] traditional Tibetan herb； Pterocephalus hookeri； Maxent model； potential distribution areas

翼首草（藏語名：榜孜毒烏）為川續斷科匙葉翼首草Pterocephalus hookeri（C.B.Clarke）Heck 的干燥全草，是藏醫臨床常用藥材[1-2]。翼首草為多年生草本植物，主要分布于西藏東部、云南西北部、青海南部、甘肅南部及四川西部和北部等，生長在海拔1 800～5 700 m的山坡、草地、草甸、林間等[3-5]。翼首草具有抗炎鎮痛[6]、抗類風濕性關節炎[7]、抗腫瘤[8]、抗菌[9]、保肝[10]、免疫調節[9-10]等多種藥理作用，是多種藏成藥的重要原料。

翼首草是2015年版《中國藥典》（一部）[1]及衛生部《藏藥部頒標準》[11]中收載品種。近年來，由于醫藥市場藥材價格飛漲，對其采取無限制、掠奪式、毀滅性的濫采濫挖，生態環境遭到嚴重破壞，導致野生翼首草藥材出現瀕危[12-13]。課題組前期對青藏高原藏藥瀕危物種進行調查，使用《中國珍稀瀕危植物》的等級劃分方法，建議將匙葉翼首花增加為青藏高原五?。▍^）藏區瀕危藏藥物種，建議瀕危等級列為二級（稀有）[14]。故需加強對翼首草生態保護與人工栽培相關研究，通過翼首草的人工引種栽培與野生撫育，以提高翼首草的產量，并緩解其資源匱乏現狀。

Maxent模型可以根據物種當前存在的不完整數據信息和環境變量間緊密的關系，找出物種分布規律的最大熵，從而對物種的潛在分布進行預測，是目前預測物種潛在分布比較好的模型[15]。因此，本文以藏藥翼首草為研究對象，通過收集翼首草分布點的經緯度信息，綜合氣候、地形、土壤等相關生態因子，運用Maxent模型研究其在我國的適宜性區域，分析影響翼首草生長的主要生態因子，確立翼首草適宜分布區域和生態條件，為藏藥翼首草的引種栽培以及產業發展提供參考。

1 數據來源

1.1 藏藥翼首草分布點經緯度數據的獲取 本文收集翼首草在我國的分布數據主要來源于文獻檢索及中國數字植物標本館（http：//www.cvh.org.cn/），以及對翼首草的實地采樣調查。標本信息包括物種名、采樣點經緯度，野外調查信息記錄包括經緯度、海拔等。

1.2 生態因子數據的獲取 本文使用35個生態因子，各因子具體信息見表1。其中包括19個生物氣候變量（Worldclim； http：//www.worldclim.org/），1950—2000年監測數據的平均值，精度2.5弧分；15個土壤數據來自世界土壤數據庫HWSD（http：//webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML/）；1個地形數據和地理基礎數據來源于地理空間數據云（http：//www.gscloud.cn/sources/？cdataid=302& pdataid=10）。上述數據坐標系為WGS84，圖層柵格大小約為1 km2，溫度數值（℃）為實際數值的10倍。

2 方法

2.1 數據預處理 采用ENVI 4.8和Arcmap 10.0對土壤數據的柵格大小，地理坐標進行處理，得到與氣候數據相同的空間參數，同時對土壤數據進行格式轉換，得到與氣候數據和海拔數據相同的數據格式（.asc），并直接加載于MaxEnt軟件（Version 3.3.3 k，http：//www.cs.princeton.edu/～schapire/ maxent/）。

2.2 Maxent模型參數設置 將生態環境圖層和翼首草分布點經緯度數據（.csv格式）加載到Maximum entropy modeling of species geographic distributions，Version 3.3.3k版軟件中，設置參數運行建模，設分布數據的25%被隨機抽取作為測試集（testdata），其余作為訓練集，最大迭代次數是105。設置刀切法檢驗權重，Maxent自定義設置ROC（receive operating characteristic）評價曲線，輸出文件類型選為.asc，其他參數為軟件默認值。

2.3 主要生態因子的選擇 35個生態因子和翼首草67個分布點的經緯度數據導入Maxent模型軟件，按照2.2項設置進行數據處理，見表1。根據Maxent模型多次迭代計算結果，選取總貢獻率≥90%的生態因子作為主要生態因子。根據各主要生態因子的響應曲線，獲得各生態因子的適宜值范圍。

2.4 適宜性區域的劃分 應用ArcGIS 10.0軟件，對Maxent模型運行結果圖進行處理。采用人工分級的方法，劃分翼首草的適宜性分布區域。

3 結果與分析

3.1 翼首草分布點數據 對中國數字植物標本館查詢，和對高原地區翼首草實地調查，收集到翼首草分布點104個，主要分布于四川、西藏、青海、云南等省區，見圖1。其中野外采集的標本經成都中醫藥大學民族醫藥學院張藝研究員鑒定為川續斷科匙葉翼首草P. hookeri植物。

3.2 模型的準確度 Maxent模型一般根據ROC曲線下圍成的AUC值對預測結果進行精度評測，AUC的取值范圍為0.5～1，值越大表示模型的準確性越高。一般來說AUC大于0.85的模擬驗證結果就可以采納。當AUC大于0.90時，模型模擬價值較高，可以較準確的反應物種的潛在分布[16]。根據Maxent模型預測結果的ROC曲線，見圖2，訓練集和測試集的AUC均為0.995，表明Maxent模型預測結果準確度高，可用于進一步分析翼首草的分布區域。

3.3 主要生態因子 根據翼首草在我國的分布數據和環境數據，利用MaxEnt 軟件分析，獲得各生態因子對翼首草生長適宜度的貢獻率，其中貢獻率大于0的有17個，其他生態因子貢獻率為0，見表1。對翼首草生長貢獻率較大的因子為海拔（62%）、最暖季節降水量（14.4%）、降水量變異系數（7.2%）、最干季度平均溫度（3.5%）、土壤導電率（3%），總的貢獻率為90.1%。這5個主要生態因子中影響最大的為海拔，因此，海拔可能是影響翼首草分布的限制性因子；該結果也證實了藏藥翼首草為一種生長在缺氧、高海拔高原環境的一種草本植物。

3.4 主要生態因子適宜值范圍 Maxent模型軟件運行結果中各生態因子響應曲線，即存在概率與生態

因子閾值范圍的關系，見圖3。根據翼首草的響應曲線，劃分主要生態因子的適宜值范圍（存在概率大于0.1的范圍）：海拔高度范圍2 300～5 600 m，最適宜值在4 200 m左右；最暖季度降水量范圍：200～1 400 mm，最適宜值在300 mm左右；降水量變異系數范圍75～160，最適宜值在95左右；最干季度平均溫度范圍-9～10.5 ℃，最適宜值在-4 ℃左右；土壤導電率大于1%均可，最適宜值在2%左右；陽離子交換總量范圍50～460 cmol·kg^-1，最適宜值在85 cmol·kg^-1左右。

3.5 翼首草適宜性區域區劃 根據翼首草適宜性區域區劃結果，見圖4。采用人工分級的方法，將翼首草分布區域劃分為5個區間，即相似度<10%、相似度10%～30%、相似度30%～50%、相似度50%～70%、相似度>70%。翼首草潛在分布區域主要在青藏高原及其周邊區域，以橫斷山脈附近最佳。翼首草潛在分布區域以西藏、四川、青海、云南、甘肅5個省區分布面積最大，陜西、山西、寧夏、貴州4省區也有少量分布。

相似度10%～30%的區域，面積為70.9萬km2，分布在四川的德陽市、廣元市、雅安市、攀枝花市，西藏的昂仁縣、措勒縣、班戈縣、申扎縣、謝通門縣、安多縣、聶榮縣、薩嘎縣、嘉黎縣，青海的雜多縣、稱多縣、甘德縣、瑪沁縣、同德縣、門源縣、樂都縣、貴德縣，云南的楚雄縣、大理、昆明、曲靖，甘肅的天水、成縣、定西、臨夏、平涼縣、蘭州市、武威，貴州畢節市、六盤水，寧夏固原，山西太原、晉中等地區。

相似度30%～50%的區域，面積為17.9萬km2，主要在甘肅的夏河縣、卓尼縣較為集中，其他省份分布較為分散。

相似度50%～70%的區域，面積為47.8萬km2，分布在四川的阿壩藏族羌族自治州的大部分區域；西藏林芝地區的察隅縣、米林縣、墨脫縣，日喀則地區的崗巴縣、亞東縣、薩迦縣、江孜縣，昌都地區丁青縣、八宿縣；青海的斑馬縣、久治縣、玉樹縣，甘肅的碌曲縣、瑪曲縣、舟曲縣；云南的德欽縣、麗江市。

相似度>70%的區域是翼首草最適宜生長區域，面積為20.2萬km2主要分布在四川、西藏、云南、青海4個?。ㄗ灾螀^）。主要縣城有：四川的甘孜藏族自治州的大部分區域，以及涼山彝族自治州的木里縣和九龍縣；西藏昌都地區的貢覺縣、芒康縣、江達縣、察雅縣、妥壩縣、類烏齊縣，林芝地區波密縣，日喀則地區定結縣、定日縣、拉孜縣、日喀則市；青海的囊謙縣；云南的中甸縣。

4 討論

本文基于氣候、土壤和地形相關的35個生態因子，運用Maxent模型對翼首草進行了潛在分布預測。從預測結果顯示，翼首草的潛在適宜區主要分布在我國的青藏高原及其周邊區域，以橫斷山脈附近最佳。翼首草潛在分布區域主要分布在西藏東部、四川西部、青海南部、云南西北部、甘肅南部，與目前翼首草實際分布區域一致。同時各適宜指數區間劃分也基本符合翼首草在我國的分布現狀，因此，本次研究結果準確度較高。

藏藥材是藏醫藥發展的物質基礎，近年來隨著藏醫藥市場的開拓和生產的工業化，藏醫藥產業得到了迅猛發展，藏藥材的需求量越來越大，但目前90%以上的藏藥材供給僅靠野生資源[17]。隨著采集量的增大，不僅破壞了藏藥材種群的自然更新，也破壞著野生藏藥材的生長環境，由此引發的“掠奪式”采挖，致使一些常用藏藥材原料陷入瀕?；驕?/p>

絕的困境。據了解，以翼首草為處方原料的藏藥材資源嚴重不足，翼首草的年消費均在1 000 t左右。因此，本文基于Maxent模型和GIS技術對翼首草進行適宜性區域劃分研究，分析影響其生長的主要生態因子以及適宜范圍，對其進行分布可能性進行等級劃分，為藏藥翼首草野生撫育提供科學依據，也為GAP種植基地的選址提供參考。

[參考文獻]

[1] 中國藥典.一部[S].2015：381.

[2] 賈敏如，張藝.中國民族藥辭典[M].北京：中國醫學科技出版社，2016：678.

[3] 中國科學院西北高原生物研究所.藏藥志[M].西寧：青海人民出版社，1991：191.

[4] 青海省藥品檢驗所，青海省藏醫藥研究所.中國藏藥.第1卷[M].上海：上海科技出版社，1996：273.

[5] 中國科學院中國植物志編輯委員會.中國植物志.第73卷. 第1分冊[M].北京：科學出版社，1986：69.

[6] Zhang L， Hu J J， Lin J W， et al. Anti-inflammatory and analgesic effects of ethanol and aqueous extracts of Pterocephalus hookeri （C.B. Clarke） Hoeck[J]. J Ethnopharmacol，2009， 123（3）： 510.

[7] 王曉東，鄧志文，彭曉華，等.藏藥然降多吉膠囊對大鼠佐劑性關節炎細胞因子及炎癥介質的影響[J].中國中藥雜志，2004，29（12）：1186.

[8] 郭晨旭，吳迎春，朱元章，等.藏族藥翼首草正丁醇部位提取物體外抑制人肝癌Hep3B細胞增殖和侵襲轉移[J].中國實驗方劑學雜志，2015，21（3）：100.

[9] 甄梓娟，徐元江，廖志華，等.藏藥匙葉翼首草及其同屬植物的研究進展[J].中藥材，2016，39（1）：223.

[10] 郭晨旭，朱國福.藏藥翼首草化學成分及藥理作用研究進展[J].世界中醫藥，2015，10（9）：1440.

[11] 中華人民共和國衛生部藥典委員會.中華人民共和國衛生部藥品標準·藏藥.第1冊[S].北京：化學工業出版社，1995：138.

[12] 李隆云，占堆，衛瑩芳，等.瀕危藏藥資源的保護[J].中國中藥雜志，2002，27（8）： 561.

[13] 何淑玲，馬令法，常毓巍，等.甘南州道地藏藥植物資源區域分布與保護對策初探[J].廣東農業科學，2012，（6）：45.

[14] 趙彩云，劉歡，蘇錦松，等.青藏高原藏藥瀕?，F狀及其資源保護策略[J].中國中藥雜志，2016，41（23）：4451.

[15] 文檢，呂秀梅，洪道鑫，等.基于Maxent模型的青藏高原大花紅景天生態適宜性分析[J].中國中藥雜志，2016，41（21）：3931.

[16] 吳慶明，王磊，朱瑞萍，等.基于MAXENT模型的丹頂鶴營巢生境適宜性分析——以扎龍保護區為例[J].生態學報，2016，36 （12）：1.

[17] 李軒豪，趙彩云，劉悅，等.青藏高原藏藥資源與品質評價研究進展[J].中國中藥雜志，2016，41（4）：562.

[責任編輯 呂冬梅]