基于MaxEnt模型瑪咖的全球潛在氣候適宜區研究△

景志賢，張小波*，汪娟，2，李夢，史婷婷，王慧，郭蘭萍

1.中國中醫科學院 中藥資源中心 道地藥材國家重點實驗室培育基地，北京 100700；2.長春中醫藥大學 吉林省長白山中藥資源工程中心，吉林 長春 130117

瑪咖是十字花科獨行菜屬植物瑪咖LepidiummeyeniiWalp.(Maca)的地下肉質根，原產于南美安第斯山區[1-2]。研究表明，瑪咖有增強體力、提高生育能力、調節內分泌、增強免疫力等功效。憑借獨特的功效，瑪咖受到了聯合國糧食及農業組織(FAO)的重視[3]。20世紀80年代，FAO建議世界各國推廣對瑪咖的種植，全球產量約750 t。美國、日本、西班牙、厄瓜多爾、玻利維亞、澳大利亞、中國等已相繼進行了瑪咖的人工種植研究[4-5]。

2011年，瑪咖被批準為國家新資源食品[6]，相關制品陸續問世?，斂У南M需求不斷增加。目前，對瑪咖的研究主要集中在藥理藥效和化學成分等方面，全球的資源分布及生態適宜性研究鮮有報道。研究瑪咖全球適宜性區劃及其生態特征，對其科學引種栽培及精細化種植管理具有重大意義。本研究利用最大熵(MaxEnt)模型和地理信息系統(GIS)，通過數據庫和文獻檢索收集瑪咖分布信息，結合氣候和地形等相關生態因子，對瑪咖地理分布進行區劃，找出最適合瑪咖生長的氣候適宜區，為瑪咖人工引種栽培及選址提供參考。

1 數據來源與方法

1.1 數據來源

瑪咖分布數據部分引自全球生物多樣性信息平臺(http：//www.gbif.org/)，全球生物多樣性信息機構(Global Biodiversity Information Facility，GBIF)。該數據是世界多個國家和國際組織共享的原始生物多樣性數據。參考了部分文獻數據，并通過實地調查，利用全球定位系統(GPS)獲取了采樣地的經度、緯度和海拔。因部分文獻數據表達位置不精確，故經篩選和去重，共計有效數據49條。

氣候數據來源于全球氣候數據網站(http：//www.worldclim.org/)，包括19個氣候變量數據和12個太陽輻射數據，分辨率為1 km2。數字高程模型(DEM)數據來源于美國地質勘探局網站(https：//glovis.usgs.gov/app)，分辨率為1 km2。

1.2 模型的構建和評價

瑪咖的分布數據較少，且無法判斷野生和栽培，因此采用2種方法進行分析，并將結果歸一化后進行疊加處理。其中，MaxEnt模型是基于最大信息熵理論為基礎的生態位模型，是基于已知的物種分布信息，并關聯其相關的生態環境信息，根據物種的生態環境，用來預測物種的潛在分布概率[7]；環境適應理論是根據瑪咖生長和生存對生態因子的要求都有一定的范圍和限度，超越了耐性限度都會影響其生長或生存，如在耐性限度內，就會形成一個適宜生物生存的范圍[8]。

1.2.1MaxEnt模型 美國學者Phillips等[9-10]根據該模型，使用JAVA語言開發了MaxEnt軟件，其操作簡單，運算速度快，預測結果也方便解讀。模型預測評價采用觀測者操作特性曲線(receiver operating characteristic，ROC)工作曲線和曲線下面積(AUC)進行模型精度評測[11]。AUC值區間為[0～1]，AUC越大表示模型判斷力越強，AUC<0.6為失敗，0.670%。

1.2.2環境適應理論 因瑪咖的原產區為秘魯安第斯山區，有研究報道瑪咖適宜生長在高海拔、高寒、強風及高日照地區，一般溫度要求-20～20 ℃、相對濕度大約70%。因此利用ArcGIS工具提取瑪咖原產國秘魯的32組氣候生態因子范圍，并將全球范圍內與其相同因子的區間范圍歸一化后進行加和計算，其值越高，代表環境相似度越高，更適宜瑪咖生長和生存。

1.3 適宜區劃分

利用ArcGIS軟件對MaxEnt模型及環境相似性模型的計算結果進行歸一化后疊加分析和綜合制圖，采用自然間斷點分級法?！白匀婚g斷點”類別基于數據中固有的自然分組，對分類間隔加以識別，可對相似值進行最恰當地分組，并可使各個類之間的差異最大化[12]。繪制出瑪咖的全球氣候生態適應區劃圖。

2 結果

2.1 瑪咖樣本數據分布

根據GBIF以及文獻相關資料，瑪咖主要分布在秘魯、玻利維亞、智利、阿根廷、西班牙、澳大利亞、中國，共90個樣本分布(見圖1)。

注：審圖號為GS(2020)5082號。圖1 瑪咖樣本分布

2.2 數據預處理

利用ArcGIS軟件將數據格式轉換為(.asc)格式，并將瑪咖分布點數據整理成(.csv)格式，便于加載到MaxEnt模型中。并利用ArcGIS工具裁剪秘魯境內所有生態因子，并匯總計算出每個生態因子的區間范圍(見表1)。

表1 秘魯環境因子

2.3 基于MaxEnt模型結果評價

選擇瑪咖經緯度和氣候生態因子為輸入，設置輸出目錄，并設置其用于測試比例為10%，最大迭代次數為1×106，通過MaxEnt模型計算得到瑪咖分布概率情況。其中訓練樣本的AUC值為0.995，測試樣本的AUC值為0.996(見圖2)，表明了模型計算效果達到了很好的水平，模型計算出的瑪咖全球氣候生態適宜區劃具有較高的可信度和準確度。

圖2 MaxEnt模型預測ROC曲線

基于MaxEnt模型計算獲得瑪咖的氣候適宜區結果，其分布概率值為0～0.93，按照其分布概率劃分5個等級。如圖3所示，基于MaxEnt模型的瑪咖潛在氣候適宜區主要分布主要集中在南美洲及亞洲，南美洲主要包括哥倫比亞、厄瓜多爾、秘魯、玻利維亞、智利、阿根廷等國家；亞洲主要包括澳大利亞、尼泊爾、不丹、印度尼西亞、巴布亞新幾內亞和中國等國家。其他區域也有少量的適宜區，在北美洲主要包括墨西哥；非洲主要包括南非、肯尼亞和埃塞爾比亞等部分地區。

注：審圖號為GS(2020)5082號。圖3 基于MaxEnt模型瑪咖潛在分布概率

2.4 基于環境適應理論結果

根據原產國秘魯生態環境因子數據(見表1)，分析提取全球范圍內與其相同因子的區間范圍，并進行歸一化處理后進行疊加(見圖4)。結果表明，瑪咖原產國秘魯生態環境相似的區域，主要包括南美洲大部分地區，非洲東南部、西部和中部，亞洲東南部部分地區和澳大利亞東部地區。

注：審圖號為GS(2020)5082號。圖4 基于環境適應理論的瑪咖分布適宜區

2.5 瑪咖在全球范圍內生態適宜性評價

將基于MaxEnt模型結果和環境適應理論結果進行疊加，根據自然間斷點分級法分為6級(見圖5)，結果表明，瑪咖氣候最適宜區主要分布在南美洲中部和北部的哥倫比亞、厄瓜多爾、巴拉圭、秘魯、玻利維亞、巴西、委內瑞拉等國家，非洲中西部和中東部的尼日利亞、喀麥隆、剛果、加蓬、坦桑尼亞、莫桑比克、馬達加斯加等國家，亞洲的印度尼西亞、巴布亞新幾內亞、菲律賓、中國等國家。

注：審圖號為GS(2020)5082號。圖5 瑪咖潛在氣候適宜分布區

3 討論

本研究利用MaxEnt模型，但受限于瑪咖的實地觀測樣本較少，故又結合了環境適應理論。利用全球氣候因子數據，最終得出瑪咖的潛在氣候適宜分布區。2種方法的相互結合補充，有效地完善了瑪咖的潛在氣候適應分布范圍，可以為瑪咖在全球范圍內的野生資源調查、保護和可持續發展提供科學依據。

瑪咖在我國的潛在氣候適宜區與文獻報道的栽培分布基本一致，在云南北部和西藏南部等海拔較高的區域?，斂撛跉夂蜻m宜區的研究可以為其種植提供參考?，斂ё鳛樾率称焚Y源，其產業發展一直受到關注，自引種成功后盲目擴張的種植方式使其銷售價格波動較大，因此科學合理栽培瑪咖，充分利用其資源，可以幫助農戶獲得更多的經濟回報。作為新資源應充分考慮原產國的相關情況，在全球范圍內研究瑪咖的潛在氣候適宜區，為瑪咖科學的精細化種植管理及科學引種栽培提供參考。