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內蒙古道地藥材蒙古黃芪生態適宜性區劃研究

2021-03-12 09:54:28李紫巖朱壽東劉瀾波楊敏張磊張春紅李旻輝
中國農業科技導報 2021年2期
關鍵詞:生長生態模型

李紫巖, 朱壽東, 劉瀾波, 楊敏, 張磊, 張春紅*, 李旻輝,*

(1.包頭醫學院藥學院, 內蒙古 包頭 014060; 2.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; 3.內蒙古自治區包頭市氣象局, 內蒙古 包頭 014030; 4.內蒙古自治區中醫藥研究所, 呼和浩特 010110)

內蒙古地區是蒙古黃芪[Astragalusmembranaceus(Fisch.) Bge. var.mongholicus(Bge.) Hsiao]的傳統道地產區。自20世紀50年代以后,隨著市場對黃芪藥材需求量的不斷增長、野生黃芪資源被過度開采,導致蒙古黃芪野生蘊藏量越來越低,市場上幾乎見不到野生蒙古黃芪商品[1]。為了滿足國內外市場需求,人工栽培與引種栽培等措施成為維持蒙古黃芪資源的主要途徑。而盲目引種、化肥超標和農藥污染等狀況不斷發生,長期如此會引起內蒙古地區蒙古黃芪道地性的衰減。要減少上述不良現象的出現,需要對蒙古黃芪的分布區域進行科學篩查,劃出適宜的種植區域,以獲取更佳的社會效益與經濟效益。

地理信息系統(GIS)技術與最大信息熵模型(maximum entropy model,MaxEnt)的引入和發展對我國藥用植物區劃研究方法產生了深遠影響。GIS具有強大的空間信息分析和管理能力,MaxEnt則具有預測物種潛在分布的能力,常用于植物覆蓋度的研究,結合二者功能,可以建立生態因子與藥用植物生長適宜性之間的定量關系,并預測物種的潛在分布[2-5]。本文基于GIS與MaxEnt對蒙古黃芪進行生態適宜性區劃研究,按照地域區間差異性和區內相似性,找出適宜蒙古黃芪種植的地區,為因地制宜、揚長避短地合理開發利用與保護蒙古黃芪資源提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 蒙古黃芪采樣點信息

本研究在第四次全國中藥資源普查的基礎上,結合走訪調查,以均勻性和代表性為原則,選取2條路線進行蒙古黃芪樣品的采集工作(圖1)。樣品分別采自內蒙古地區的11個盟市,以村子或嘎查作為采樣地區最小單位,采集線路中在遇到有蒙古黃芪種植的地區設立3~5個采樣點,各采樣點之間距離為500~1 000 m,進行樣品采集并記錄坐標信息。結合內蒙古地區蒙古黃芪實際生產種植情況,在蒙西地區采樣點的數量高于蒙東地區,在蒙西地區范圍內的陰山山脈周邊采樣點較為密集。樣品均采集自同年的10—11月,生長年限為2年,2個月內共采集并整理出40份具有代表性的樣品,經鑒定為豆科黃芪屬植物蒙古黃芪的根,保存在包頭醫學院中蒙藥資源保護與開發利用研究中心的植物保育室中。

圖1 蒙古黃芪樣品調查采集路線Fig.1 Survey and collection route of Astragalus membranaceus var. mongholicus samples

1.2 生態因子數據

研究過程中共采用74個生態因子數據,其中連續型數據69個,類別型數據5個,包括氣候類型、土壤類型、地形、植被類型以及綜合氣象指標數據。

氣候類型數據源于1951—2000年間從752個中國地面氣象站和自動化氣象站[6]獲取的氣候年值和月值數據,包括12個月的月降水量和平均溫度。土壤類型數據來自于1995年第二次中國土地資源調查,使用1∶1 000 000的中國土壤類型數據[7]。地形數據包括高程、坡度和坡向[8]。植被類型數據源于中國科學院植物研究所發行的1∶1 000 000植被圖的植被亞類數據[9]。溫暖指數和寒冷指數綜合氣象數據來自于Kira指數[10]。濕度指數來自徐文鐸[11]對Kira指數的修改。

1.3 研究方法

1.3.1生態因子數據的優化篩選 利用相關性軟件(BioSim)對74個生態因子進行相關性篩選,把生態因子的屬性值提取到蒙古黃芪采樣點中,導入到相關性軟件里進行分析。由于眾多生態因子之間的高相關性會對后續分析造成影響,所以在操作時,必需刪掉每組相關系數大于0.8的因子之間的一個,在去掉因子的同時,考慮多保留不同生態類型的因子,避免把某一類型的因子徹底刪除,讓環境信息盡可能豐富,降低刪除影響蒙古黃芪生長主要生態因子的可能性。按照此原理,不斷對生態因子進行篩選,直到最后各因子之間的相關系數均小于0.8[3,12]。

1.3.2最大信息熵模型對生態適宜度的預測

研究表明,最大信息熵模型結合地理信息系統軟件在預測物種潛在分布區的性能要優于同類的其他模型,特別是在物種分布數據不全的情況下,應用最大信息熵模型預測能得到滿意的結果[13-14]。將相關性軟件篩選出的生態因子與40個蒙古黃芪采樣點在最大信息熵模型中進行關聯,參數設置中最大迭代次數為106,模型運算中測試集的比例為25%,運行次數為10次,把10次運算的平均值作為生態適宜度的計算結果。

1.3.3模型精度檢驗 本研究選擇ROC曲線對最大信息熵模型的精度進行檢驗。在最大信息熵模型計算的精度評價過程中,廣泛應用了預測模型中潛在物種分布的ROC曲線分析。使用ROC曲線分析出的AUC值(AUC值是ROC曲線下面積)不受閾值的影響,因此,AUC值是公認的診斷測試評價中比較優異的一種指標[15]。

1.4 蒙古黃芪生態適宜性區劃

將最大信息熵模型計算結果中的生態適宜性平均值圖層文件加載到ArcMap中,提取生態因子圖層的屬性至40個采樣點中,獲得每個采樣點的生境適宜度,計算出這40個采樣點的生境適宜度數值的平均值(μ)和標準差(σ)。在ArcMap中把生境適宜度分為3個等級,即不適宜蒙古黃芪生長的區域、較適宜蒙古黃芪生長的區域以及最適宜蒙古黃芪生長的區域。依據正態分布原理進行分級,將μ-0.5σ的值作為不適宜區和較適宜區分隔的分界線,將μ+σ的值作為較適宜區和最適宜區分隔的分界線。

2 結果與分析

2.1 生態因子優化篩選結果

根據生態因子優化的篩選方法,通過BioSim軟件對采樣點處各環境因子的相關性進行分析,進行采樣點的自相關性篩選。74個生態因子經過多次篩選,最終保留了33個相關系數小于0.8的生態因子,分別是平均降水量(3、4、5、9、10、11月)、平均氣溫(4、5、10月)、平均日照時長(5、12月)、土壤類型、土壤質地分類、土壤酸堿度、土壤陽離子交換能力、土壤有效水含量等級、土壤有機碳含量、土壤含沙量、土壤含黏土量、高程、坡向、坡度、植被類型、最冷季降水量、最干月降水量、最暖月最高溫、最暖季降水量、季節降水量變異系數、溫度季節性變化標準差、年均溫變化范圍、年平均氣溫、生長季日照、年日照時長。

2.2 模型精度檢驗結果

對最大信息熵模型建模結果進行精度檢驗,由訓練樣本數據生成的蒙古黃芪運行特征曲線(圖2)。訓練樣本數據結果顯示,AUC均值為0.985(大于0.9代表模型精度非常好),表明該模型有較高的可靠性和精確性,并具有良好的預測效果[16]。

2.3 主生態因子適宜性結果

經過最大信息熵模型計算后,得到了各生態因子影響蒙古黃芪生長的貢獻率,33個生態因子中,只有21個生態因子對蒙古黃芪的生態適宜性有貢獻值,其余的生態因子貢獻度皆為0,有貢獻度的生態因子信息詳見表1。溫度季節性變化的標準差、植被類型、10月平均降水量、生長季日照時長、高程、坡度、季節降水量變異系數和土壤類型這8個生態因子的貢獻率累計加和大于90%,因此選擇這8個生態因子作為主生態因子,這些生態因子的響應曲線見圖3。

圖2 蒙古黃芪運行特征曲線Fig.2 Operating characteristic curve of Astragalus membranaceus var. mongholicus

表1 生態因子對蒙古黃芪生態適宜性區劃分布的貢獻率Table 1 Contribution rate of ecological factors to distribution suitability regionalization of Astragalus membranaceus var. mongholicus

圖3 主要生態因子的響應曲線Fig.3 Response curves of major ecological factors

根據蒙古黃芪的生態適宜性區劃結果,對內蒙古自治區的蒙古黃芪生長貢獻度靠前的8個主要生態因子的響應曲線進行分析。溫度季節性變化的標準差值>9時適宜蒙古黃芪生長;植被類型為溫帶草原化灌木荒漠時適宜蒙古黃芪生長;10月平均降水量在<100 mm時適宜蒙古黃芪生長;生長季日照時長在1 300~2 600 h 范圍內適宜蒙古黃芪生長;高程在0~4 000 m范圍內都利于蒙古黃芪的生長;植株生長坡度<10°時適宜蒙古黃芪生長;季節降水量變異系數為7.5以上時適宜蒙古黃芪生長;適宜蒙古黃芪生長的土壤類型為黑壤土、沙壤土、灰色森林土和普通紅砂土。

2.4 蒙古黃芪的生態適宜性區劃結果

根據最大信息熵模型計算結果,加載到ArcMap軟件中以圖片形式展現,用3種顏色代表3個適宜度等級,得到蒙古黃芪的生態適宜性區劃圖(圖4)。最適宜蒙古黃芪生長的地區為:包頭市土默特右旗、鄂爾多斯市達拉特旗北部與包頭市接壤的周邊地區。較適宜蒙古黃芪生長的地區為:巴彥淖爾市烏拉特前旗、包頭市固陽縣及其周邊地區、鄂爾多斯市東北部達拉特旗、呼和浩特市武川縣及其周邊、烏蘭察布市察右后旗、赤峰市以及興安盟部分地區。

3 討論

陳士林等[17]與劉德旺等[18]曾分別采用TCMGIS-Ⅰ與TCMGIS-Ⅱ分析了蒙古黃芪的產地適宜性,TCMGIS是基于網格的聚類方法,MaxEnt是通過生態位模型映射判斷的方法。從對栽培品蒙古黃芪的適宜性分析結果上看,2種方法所產生的區劃結果差異并不大,然而基于MaxEnt的適宜性區劃方法操作流程簡便,具有較好的精確度和準確度,通過模型計算可以分析主導生態因子,區劃結果的認可程度較高。近些年來,基于生態位模型的方法在藥用植物資源適宜性區劃領域已取得了諸多成果[19-21]。

根據蒙古黃芪生態適宜性區劃結果,筆者走訪了土默特右旗地區,發現土默特右旗地區諸多農戶具有多年種植蒙古黃芪的基礎,已有成片的蒙古黃芪種植區,其北部地區即為傳統產區固陽縣,建有規范化蒙古黃芪種植基地,且兩地生態氣候差異不大,實際生態情況符合本研究結果。結合實地考察結果,建議在土默特右旗建立蒙古黃芪栽培基地,推廣規范化種植,并組織GAP認證,充分發揮當地的優越生態條件,合理開發利用蒙古黃芪資源。在生態適宜性區劃研究基礎上,依據藥典測定蒙古黃芪體內有效指標成分的含量,利用多元統計分析軟件把生態因素與蒙古黃芪藥材中有效成分的含量進行相關性試驗,進而對蒙古黃芪的品質適宜性區劃開展研究,將對揭示蒙古黃芪的道地性形成機理以及擴大藥材種植區域具有深遠意義。

圖4 內蒙古地區蒙古黃芪生態適宜性區劃圖Fig.4 Map of distribution suitability regionalization of Astragalus membranaceus var. mongholicus in Inner Mongolia

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