基于MaxEnt模型的長蕊木蘭在云南省的分布預測及適應性分析

馮鴻能，楊德宏，沈聰穎

（昆明理工大學 國土資源工程學院，云南 昆明 650093）

長蕊木蘭Alcimandra cathcartii是木蘭科Magnoliaceae長蕊木蘭屬Alcimandra的單種屬植物，分布于中國云南西南部至東南部及西藏南部和東南部、印度東北部、不丹、緬甸北部和越南北部[1]。《國家重點保護野生植物名錄（第一批）》將其列為I級保護植物，世界自然聯(lián)盟（International Union for Conservation of Nature，IUCN）《瀕危物種紅色名錄》將其列為瀕危（EN）物種[2]。長蕊木蘭喜溫暖濕潤的環(huán)境，常成片或散生于海拔1 100～2 800 m的山地季風常綠闊葉林、半濕潤常綠闊葉林或中山濕性常綠闊葉林中[3]。

目前，物種潛在適生分布區(qū)預測研究主要的生態(tài)位模型有環(huán)境包絡、生態(tài)位因子分析、最大熵模型和基于遺傳算法的規(guī)則組合預測模型等[4-5]。最大熵模型不受樣本量大小的限制，具有優(yōu)越穩(wěn)定的性能，通常作為物種分布預測的首選模型[6]。本研究結(jié)合GIS（地理信息系統(tǒng)）和MaxEnt模型，構(gòu)建了長蕊木蘭潛在的空間分布模型，分析了影響長蕊木蘭分布的關鍵性環(huán)境因子，為制定長蕊木蘭的保護規(guī)劃提供科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

獲取長蕊木蘭的分布數(shù)據(jù)來自以下幾個方面：中國數(shù)字植物標本館(http://www.cvh.org.cn/)、全球生物多樣性信息平臺（GBIF）、教學標本標準化整理整合與資源共享平臺（http://mnh.scu.edu.cn/）、查閱已有文獻等數(shù)據(jù)庫獲得標本采集地信息。將收集到的51條分布數(shù)據(jù)保存為.csv格式備用。標本信息基本覆蓋長蕊木蘭在云南省的現(xiàn)有分布區(qū)（圖1）。

圖1 通過數(shù)據(jù)獲取云南省長蕊木蘭的分布點Figure 1 Distribution of A.cathcartii in Yunnan province by different databases

1.2 環(huán)境數(shù)據(jù)和底圖

表1中19個生物氣候數(shù)據(jù)，以及3、7、11月的最高溫度、最低溫度、平均溫度、太陽輻射強度、月平均降水量，來源于世界氣候數(shù)據(jù)庫（http://www.worldclimorg/），數(shù)據(jù)年份為1950—2000年，空間分辨率為1 km ×1 km。地形因子來源于地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn/），下載分辨率為30 m的數(shù)字高程地圖（DEM），從中提取坡向、坡度以及海拔。

表1 變量類型Table 1 Types of variable

中國地圖與中國省級行政區(qū)劃圖（1∶400萬）來源于國家基礎地理信息系統(tǒng)網(wǎng)站（http://mail.nsdi.gov.cn/）。將下載的生物氣候數(shù)據(jù)統(tǒng)一柵格大小，并統(tǒng)一地理坐標系（WGS84坐標），在ArcGIS10.2的空間分析中通過省界淹模得到云南地區(qū)的環(huán)境因子。

1.3 研究方法

MaxEnt模型是基于最大熵原理的一種生境評價模型[7]，該模型通過找到在可獲取實際存在數(shù)據(jù)的約束下熵值最大的概率分布來預測物種的分布，具有很好的預測能力。將環(huán)境因子導入MaxEnt 3.4.1模型中。建模中隨機選擇75% 的分布點作為訓練子集，來獲取建立最大熵模型的參數(shù)，剩余的25%作為測試子集，用來驗證模型的準確性。環(huán)境參數(shù)中設置為獲取刀切法來獲得每個環(huán)境因子的重要性，其他參數(shù)為軟件默認參數(shù)。刀切法（Jackknife）可以判斷每個環(huán)境因子對其分布的影響，并得到29種環(huán)境變量對云南省長蕊木蘭潛在分布區(qū)影響的貢獻率。通常采用接受者操作特性曲線（ROC）分析法檢驗模型精度，ROC曲線下的面積（AUC）值的大小來判斷模型的準確度。AUC值的評估一般標準為：預測較差（0.5～0.6），預測一般（＞0.6～0.7），預測較準確（＞0.7～0.8），預測很準確（＞0.8～0.9），預測極準確（＞0.9～1）[8]。

將MaxEnt所得到的結(jié)果文件導入ArcGIS 10.2中，經(jīng)格式轉(zhuǎn)換與重采樣，并將適應區(qū)分為4個梯度：非適生區(qū)（0～0.09）、低適生區(qū)（＞0.09～0.30）、中適生區(qū)（＞0.30～0.64）、高適生區(qū)（＞0.64～1）。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型精度分析

ROC曲線評價結(jié)果顯示，模型的訓練AUC=0.946，測試AUC=0.942，表明Maxent模型對長蕊木蘭在云南地區(qū)的潛在適宜分布區(qū)的預測結(jié)果極好（圖2）。

圖2 模型接受者操作特性曲線AUC分析Figure 2 Area under the receiver operating characteristic curve

2.2 適宜分布區(qū)劃分

將Maxent模型的預測結(jié)果導入ArcGIS 10.2中，將預測結(jié)果進行重新分類處理，從而得到了長蕊木蘭的適宜分布，見圖3。由圖3可知，長蕊木蘭在云南省主要分布地區(qū)有馬關縣、屏邊苗族自治縣、西疇縣、騰沖縣、貢山獨龍族怒族自治縣等地區(qū)，其中，高適生區(qū)所占面積為1 233.68 km2，中適生區(qū)所占面積為1 862.78 km2，低適生區(qū)所占面積為7 155.07 km2。

圖3 云南長蕊木蘭適宜分布區(qū)Figure 3 Suitable areal for A.cathcartii in Yunnan

2.3 環(huán)境變量貢獻率分析

由圖4可知，影響長蕊木蘭分布的主要環(huán)境變量有5個，根據(jù)刀切法分析得出影響云南地區(qū)長蕊木蘭潛在分布的5個主要環(huán)境因子依次為：7月的降水量（34.36%）、晝夜溫差月均值（9.64%）、年均溫變化范圍（8.48%）、最冷季度降水量（7.88%）、年均降水量（7.77%），這5個主導因子的累積貢獻率為68.13%。從圖5可知，長蕊木蘭最適生環(huán)境為平均降水量（prec-7）的閾值為150～400 mm，在400 mm時其生境最高；晝夜溫差月均值（bio-2）為7～9℃，在8℃時其生境最高；年均溫變化范圍（bio-7）為17～19℃；最冷季度降水量（bio-19）為60～120 mm，年均降水量（bio-12）為1 000～2 000 mm。

圖4 基于AUC的Jackknife法環(huán)境變量重要性測試圖Figure 4 Contribution rate of environmental variables by Jackknife method

圖5 長蕊木蘭的潛在分布概率與主導影響因子的關系Figure 5 Relationship between potential distribution of A.cathcartii and dominant influence factors

3 結(jié)論

由分布預測結(jié)果表明，其中高適生區(qū)所占面積為1 233.68 km2，中適生區(qū)所占面積為1 862.78 km2，二者面積占云南省國土總面積的2.6%。長蕊木蘭在云南省的高適生區(qū)主要有馬關縣、屏邊苗族自治縣、西疇縣、騰沖縣、貢山獨龍族怒族自治縣等地區(qū)。在高適生區(qū)和中適生區(qū)，可以適當劃定保護小區(qū)，對長蕊木蘭進行就地保護，與此同時，可以將各個種群聯(lián)系以來，以增加物種的穩(wěn)定性。

影響長蕊木蘭在云南省分布的主要環(huán)境變量有5個，依次為7月的降水量（34.36%，貢獻率）、晝夜溫差月均值（9.64%）、年均溫變化范圍（8.48%）、最冷季度降水量（7.88%）、年均降水量（7.77%），這5個主導因子的累積貢獻率為68.13%。長蕊木蘭最適生環(huán)境的平均降水量的閾值為150～400 mm，晝夜溫差月均值為7～9℃，年均溫變化范圍為17～19℃，最冷溫度降水量為60～120 mm，年均降水量為1 000～2 000 mm。

4 討論

本研究中，利用MaxEnt軟件對長蕊木蘭生境適宜度進行了分析，結(jié)果顯示，AUC值接近1且模型預測結(jié)果與前期野外考察結(jié)果及文獻記載一致，證明所構(gòu)建模型的準確性高，可靠性好，MaxEnt模型的刀切法檢驗和主導因子響應曲線分析結(jié)果表明，降水量和溫度是影響長蕊木蘭的分布的主導因子，溫涼濕潤的氣候條件，對長蕊木蘭的分布至關重要。長蕊木蘭易生長于西部偏干性北熱帶季雨林、雨林地帶及南亞熱帶季風綠闊葉溫涼濕潤以至潮濕的生境。本文選用的是與溫度、降水量等有關的34個生物氣候變量和3個地形變量，由于條件的限制，缺少土壤類型、植被類型、全球變暖等其他因子，這可能對適生區(qū)的預測帶來一定的偏差。本研究作為預測型研究，主要為幫助相關學者縮小實地考察時的范圍，節(jié)省了人力和時間。珍稀物種具體落點還需要結(jié)合實地考察再作定論。

根據(jù)此結(jié)果，能科學有效地獲取長蕊木蘭在云南省的未知分布區(qū)域，擴展保護范圍，彌補保護漏洞，避免生境破碎化對長蕊木蘭種群產(chǎn)生不利影響，明確長蕊木蘭重點保護區(qū)域范圍，對重點區(qū)域加大管理力度，減少人類活動對其生境的影響。通過明確影響長蕊木蘭的主導因子，可為長蕊木蘭繁育種植區(qū)域營造一個適宜的生長環(huán)境，從而促進長蕊木蘭的生長，為保護減輕壓力，為今后實現(xiàn)資源合理開發(fā)利用提供科學依據(jù)。