昆明山海棠潛在適宜性區劃研究

張植瑋，潘瑞，瞿顯友，張小梅，劉翔

昆明山海棠潛在適宜性區劃研究

張植瑋，潘瑞，瞿顯友，張小梅，劉翔

重慶市中藥研究院，中國中醫科學院中藥資源中心重慶分中心，中藥資源學重慶市重點實驗室，重慶 400065

通過潛在適宜性區劃研究，預測昆明山海棠適宜種植區。通過實地調查及中國數字植物標本館收集樣本點信息。以昆明山海棠121個樣本點為分析基點，利用最大熵模型和地理信息系統對昆明山海棠進行生態適宜性研究，分析其生長地的相關生態因子。影響昆明山海棠生長的主要生態因子為12月份平均溫度、6月份降水量等13個生態因子，其中6、10、5月份降水量對昆明山海棠生長影響較大，下限有閥門區，上限影響不大，而氣溫影響主要體現在等溫性上，其日均溫差越大越有利于物種生長；另外，對潛在分布區進行生長適宜等級劃分，生成昆明山海棠生長適宜性區劃圖，最適宜分布區在四川西南部涼山州、攀枝花，云南西北部及西部的保山、大理、麗江、怒江等地。昆明山海棠最適宜分布區與本次實地調查結果相符，可為昆明山海棠物種保護及其栽培利用提供科學依據。

昆明山海棠；最大熵模型；地理信息系統；生態因子；生長適宜性

昆明山海棠（Lévl.）Hutch.系衛矛科雷公藤屬落葉藤本灌木植物，我國安徽、浙江、湖南、廣西、貴州、云南、四川等地均有分布[1]，其根部入藥，味苦、辛，性微溫，大毒，歸肝、脾、腎經，具祛風除濕、活血止血、舒筋接骨、解毒殺蟲功效[2]。2020年版《中華人民共和國藥典》（一部）收載有昆明山海棠片劑[3]。根據課題組實地調查發現，因過度采挖和破壞而造成昆明山海棠分布差異極大，一些地區分布已極少。目前尚未見關于昆明山海棠適宜分布區域研究。

生態位模型已廣泛應用于物種潛在分布區預測，其結果可導入地理信息系統軟件作進一步分析，得到直觀的適生性地圖和適生指數。最大熵（MaxEnt）模型利用物種已知分布區域數據和環境變量對物種地理分布進行建模，預測物種所選區域的潛在地理分布情況[4]。筆者在實地調查我國昆明山海棠產地基礎上，通過MaxEnt模型，采用昆明山海棠121個樣點和37個生態因子進行適生區劃研究，分析昆明山海棠適生性區域及重要生態因子，為昆明山海棠物種保護及栽培利用提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 數據來源

1.1.1 地理分布信息

昆明山海棠地理分布信息數據主要采集于中國數字植物標本館（https://www.cvh.ac.cn/），去除無效和重復數據，共收集昆明山海棠樣點121個，其中40個為課題組實際調查樣點，詳見圖1、表1。

1.1.2 生態因子數據

為確定物種適宜生境的地理分布，需明確影響物種生長的生態因子。本研究使用的空間數據來自“中藥資源空間信息網格數據庫”（http://zzzy.zyzypc. com.cn/），共三類（氣候、土壤和地理）54個生態因子，其中43個氣候數據、8個土壤類型數據、3個地理數據。在國家地理信息系統網站（http://nfgis.nsdi. gov.cn/）下載1∶400萬中國地圖和中國行政區劃圖，用于ArcGIS10.5制圖分析。

圖1 昆明山海棠樣點分布

表1 昆明山海棠40個實地調查樣點分布

樣點所在地緯度經度 樣點所在地緯度經度 貴州劍河N26.632 78°E108.555 00° 四川冕寧N28.522 50°E102.203 90° 貴州雷山N26.418 61°E108.228 60° 四川冕寧N28.517 78°E102.209 40° 貴州印江N27.940 83°E108.613 30° 四川冕寧N28.492 78°E102.214 20° 湖北利川N30.423 61°E108.663 90° 四川普格N27.400 00°E102.483 10° 湖北通城N28.122 22°E113.760 30° 四川敘永N28.403 61°E105.441 90° 湖南南岳N27.235 00°E112.638 30° 四川鹽邊N26.487 18°E102.012 90° 湖南武岡N26.650 56°E110.622 50° 四川鹽邊N26.645 64°E101.975 20° 湖南新寧N26.435 28°E110.901 10° 云南保山N25.128 90°E99.126 92° 江西灣里N28.808 06°E115.719 40° 云南昌寧N25.023 30°E99.468 91° 江西婺源N29.094 44°E117.545 80° 云南楚雄N25.325 04°E101.023 10° 江西修水N28.927 78°E114.044 70° 云南大理N25.703 25°E100.122 60° 四川德昌N27.556 12°E102.144 20° 云南福貢N25.512 68°E99.148 58° 四川德昌N27.441 94°E102.056 80° 云南南澗N24.810 41°E100.547 60° 四川德昌N27.166 94°E102.099 40° 浙江龍泉N28.089 17°E118.970 60° 四川德州N27.395 56°E102.139 20° 重慶豐都N29.696 96°E108.072 60° 四川會東N26.654 78°E102.449 20° 重慶江津N28.604 35°E106.444 80° 四川瀘定N29.599 84°E102.174 40° 重慶石柱N30.223 06°E108.383 60° 四川米易N27.059 17°E101.991 90° 重慶武隆N29.506 39°E107.706 70° 四川米易N26.990 56°E102.011 10° 重慶武隆N29.443 61°E107.772 50° 四川冕寧N28.378 61°E102.199 20° 重慶武隆N29.239 27°E107.377 00°

1.2 數據處理

通過MaxEnt模型構建昆明山海棠地理分布與生態因子之間關系模型，并研究模型的實用性。將樣本點地理位置數據與環境變量導入MaxEnt 3.3.3k軟件，隨機選取85%的樣本點用于訓練集，15%用于測試集，最大迭代次數1×106，選擇刀切法檢測變量的重要性。以受試者工作特征（ROC）曲線及曲線下面積（AUC）評價模型精度，以刀切法檢驗生態因子的權重，結果以Logistic輸出。依次計算3次，每次舍去計算結果中貢獻度為0的生態因子，然后依次舍去貢獻率為0的生態因子，最終選擇總貢獻率≥99.9%的生態因子進行昆明山海棠適宜性預測。

選取MaxEnt模型10次預測中AUC值最大的組結果，結合中國行政區劃圖，得到昆明山海棠分布區劃圖。利用樣本點地理位置數據提取適宜指數，以提取中的最小值作為適宜生長和不適宜生長的分界線。對于適宜生長的區間，再依據正態分布的參數標準差σ和平均值μ，選擇μ＋σ作為閾值，區分“適宜區”和“最適宜區”，即[0，最小值]為不適宜區，[最小值，μ＋σ]為適宜區，[μ＋σ，1]為最適宜區。

2 結果與分析

2.1 生態因子

在MaxEnt模型運算中是通過開啟刀切法來反映不同生態因子在影響昆明山海棠生長適應度所占權重。對54個生態因子依次運算10次，舍去10次計算結果中貢獻度小于1的生態因子，選取總貢獻率≥99.9%的生態因子，最終選出13個生態因子進行分析，見表2。通過MaxEnt模型分析后的ROC曲線訓練集AUC＝0.985，測試集AUC＝0.983；同時得到生態因子刀切圖，表明本研究模擬效果極好，預測結果具有較高的準確度。見圖2～圖4。

從圖3可看出，排前10位的均為氣候因子，說明氣候因子對昆明山海棠生物學特性影響最大。其中12月份平均溫度、6月份降水量、10月份降水量權重最大。12月份平均溫度在-27～20 ℃，溫度范圍極大，說明此物種在溫度限制因子下存在極強適應性，特別冬季極端氣候能表現出很強的耐寒性，隨著溫度上升更有利于物種生長，在3 ℃出現躍遷，在11 ℃達峰值，在20 ℃仍處于較高位置，最適區間為3～11 ℃；6月份降水量0～700 mm，在120、150 mm出現2次向上躍遷，180 mm開始下降，到700 mm仍處于較高位，說明物種對降水量需求較大，最適區間為120～500 mm；10月份降水量為0～600 mm，最適區間為50～600 mm，10月份已出現葉片大面積凋落，種子成熟并開始凋落，物種主要體現為種子需求。

表2 影響昆明山海棠生長的13個生態因子

生態因子貢獻率/%排列重要性 6月份降水量33.3 4.0 12月份平均溫度30.7 0 10月份降水量10.2 4.0 海拔 7.114.3 9月份平均溫度 3.9 9.1 溫度季節性變化的標準差 3.418.1 8月份降水量 2.5 4.8 11月份降水量 2.2 3.9 等溫性 2.016.2 最濕季平均溫 1.4 2.4 5月份降水量 1.317.0 土壤類型 1.2 0.5 5月份平均溫度 0.6 5.7

圖2 昆明山海棠分布預測模型ROC曲線

圖3 昆明山海棠分布生態因子刀切圖

權重排第4～10位的分別是5月份降水量（最適區間為50～550 mm）、11月份降水量（最適區間為20～450 mm）、溫度季節性變化的標準差（0～130）、8月份降水量（最適區間為80～600 mm）、5月份平均溫度（最適區間為15～30 ℃）、9月份平均溫度（最適區間為16～30 ℃）、等溫性（最適區間為25%～60%）。由此可見，多個月份降水量對昆明山海棠生產影響較大，下限有閥門區，上限影響不大；溫度影響主要體現在等溫性上，其日均溫差越大越有利于物種生長。

2.2 生態適宜性區劃

通過ArcGIS10.5分析軟件對MaxEnt軟件導出的生境適宜度進行重分類，得到昆明山海棠適宜性區劃圖，分為不適宜區（＜0.165 429）、適宜區（0.165 429～0.744 507）、最適宜區（＞0.744 507）。白色區域代表昆明山海棠不適宜區，紅色區域代表最適宜區，綠色區域代表適宜區。由適宜區分布圖看，昆明山海棠最適宜區主要集中在四川西南部的涼山州、攀枝花，云南西北部及西部的保山、大理、麗江、怒江等呈片狀分布，而云南中部和廣西湖南交界有點狀分布。見圖5。

圖5 昆明山海棠適宜區分布

3 討論

MaxEnt理論認為，在已知條件下熵最大的事物接近其真實狀態。模型通過物種分布數據和環境數據，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。近年來研究表明，MaxEnt模型在物種生態適宜性分析及區劃研究中具有很好的預測結果[5-8]。本研究通過實際調查結合中國數字植物標本館，采集121個樣點數據，已達到MaxEnt模型樣本量合理范圍[9]。采用MaxEnt模型對昆明山海棠生長適宜性區劃預測模擬，10次預測結果ROC曲線得到的AUC值均在0.98以上，表明該模型預測結果可靠。但10次預測結果的生態因子權重排名存在偏差，這與15%隨機取值有關，因此在生態因子分析中，應綜合多個權重大的生態因子分析其對物種生長的作用，單個生態因子分析結果可能存在偏差。

本研究利用MaxEnt模型和ArcGIS對昆明山海棠進行生態適宜性研究，分析昆明山海棠生長地的相關生態因子。綜合多個生態因子比較能看出，多個月份降水量對昆明山海棠生長影響較大，下限有閥門區，上限影響不大；氣溫影響主要體現在等溫性上，其日均溫差越大越有利于物種生長。另外，由生態適宜性分析看，四川西南部和云南西北部及西部存在大面積分布，且生長極佳，與本課題組實地調查相符。

根據本課題組調查，成都荷花池藥材市場和昆明螺螄灣藥材市場銷售的昆明山海棠主要采集來源地就是四川西南部和云南西北部，供藥企提取浸膏；隨市場需求增加，野生采挖破壞極為嚴重，城市周邊易于采挖區域分布較少，或只有小植株零星分布。

本研究結果從理論上明確了昆明山海棠的主要適宜分布區和主要生態因子，對開展昆明山海棠產地的資源保護和仿野生撫育具有指導作用，合理進行人工培育種植以滿足市場需求，對緩解野生藥材過度采挖導致其資源枯竭、解決藥用供需矛盾等具有重要意義。本研究基于野生采集信息進行的生長適宜性區劃，而藥材種植還受栽培技術、種子種苗品種及生產技術等因素影響，建議后續可結合不同區域昆明山海棠的品質進行分析，能更有效促進昆明山海棠的可持續利用。

[1] 中國科學院中國植物志編輯委員會.中國植物志：第45卷第3冊[M].北京：科學出版社,1999：179.

[2] 國家中醫藥管理局《中華本草》編委會.中華本草：第5冊[M].上海：上海科學出版社,1996：200.

[3] 國家藥典委員會.中華人民共和國藥典：一部[M].北京：中國醫藥科技出版社,2020：1133.

[4] PHILLIPS S J, ANDERSON R P, SCHAPIRE R E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions[J]. Ecological Modelling,2006,190(3)：231-259.

[5] 張飛,陳隨清,王利麗,等.基于MaxEnt和ArcGIS的山茱萸生態適宜性區劃研究[J].中國中藥雜志,2017,42(16)：3078-3083.

[6] 陳立立,余巖,何興金.喜旱蓮子草在中國的入侵和擴散動態及其潛在分布區預測[J].生物多樣性,2008,16(6)：578-585.

[7] 車樂,曹博,白成科,等.基于MaxEnt和ArcGIS對太白米的潛在分布預測及適宜性評價[J].生態學雜志,2014,33(6)：1623-1628.

[8] 李文杰,張時煌.GIS和遙感技術在生態安全評價與生物多樣性保護中的應用[J].生態學報,2010,30(23)：6674-6681.

[9] 陳新美,雷淵才,張雄清,等.樣本量對MaxEnt模型預測物種分布精度和穩定性的影響[J].林業科學,2012,48(1)：53-59.

Study on Potential Suitability Distribution of(Lévl.) Hutch.

ZHANG Zhiwei, PAN Rui, QU Xianyou, ZHANG Xiaomei, LIU Xiang

To predict the suitable planting areas of(Lévl.) Hutch. through study on potential suitability distribution.The information of sample sites was collected through field survey and Chinese Virtual Herbarium. Based on 121 samples of(Lévl.) Hutch., MaxEnt model and ArcGIS were used to study the ecological suitability of(Lévl.) Hutch., and the related ecological factors of growing areas were analyzed.The main ecological factors affecting the growth of(Lévl.) Hutch. were 13 ecological factors of average temperature in December, precipitation in June, etc. Among them, the ecological factors of precipitation in June, October, and May had a greater impact on the production of(Lévl.) Hutch.. The lower limit had a valve area, and the upper limit had little effect. The influence of temperature was mainly reflected in the isothermal property, and the larger the daily average temperature difference, the more beneficial the species production. In addition, the potential distribution areas were divided into suitable growth grades to generate suitability distribution of(Lévl.) Hutch.. The most suitable distribution areas were Liangshan Prefecture and Panzhihua in the southwest of Sichuan, Baoshan, Dali, Lijiang, Nujiang and other places in the northwest and west of Yunnan.The most suitable distribution areas are consistent with the field survey results of the research group, which can provide scientific basis for species protection and cultivation and utilization of(Lévl.) Hutch..

(Lévl.) Hutch.; MaxEnt model; ArcGIS; ecological factors; growth suitability

R282.5

A

1005-5304(2021)10-0005-05

10.19879/j.cnki.1005-5304.202102285

國家重點研發計劃（2019YFC1712301）；國家科技重大專項－重大新藥創制（2017ZX0910112-002-004）；重慶市自然科學基金（cstc2018jcyjAX0142）；重慶市科技局基本科研業務費項目（jbky20200020）

劉翔，E-mail：zysliux@163.com

（收稿日期：2021-02-22）

（修回日期：2021-05-26；編輯：梅智勝）