吳茱萸生態適宜性區劃研究*

楊海燕 廖衛波 張媛媛，4 王小青 蔡妙婷#

（1江西省中醫藥研究院 南昌 330046；2中藥材種質選育繁育重點研究室 江西南昌 330046；3江西省中藥原料質量監測技術服務中心 南昌 330046；4江西道地特色中藥材標準化重點研究室 南昌 330046）

吳茱萸為蕓香科吳茱萸屬植物吳茱萸Euodia rutaecarpa(Juss.)Benth.、石虎Euodiarutaecarpa(Juss.)Benth.var.officinalis(Dode)Huang或疏毛吳茱萸Euodiarutaecarpa(Juss.)Benth.var.bodinieri(Dode)Huang的干燥近成熟果實，有降逆止痛、溫中散寒等功效[1]，已知的化學成分眾多，其中去氫吳茱萸堿[2～5]對治療腦血管等疾病有較好的療效，檸檬苦素[6～9]具有護肝、抗炎、抗胃癌等作用，吳茱萸堿和吳茱萸次堿[10～13]具有明顯的治療心血管和抗腫瘤的功效。

唐代陳藏器指出：“茱萸南北總有，入藥者以吳地為好，所以有吳地之名也[14]?！惫糯鷧堑貙儆诮髭M北地區，且李時珍在《本草綱目》亦記載：“橫立山脈，盛產吳萸”，其描述的橫立山脈為江西北部地區瑞昌市的橫立山一帶，由此贛北一帶自古就是我國吳茱萸藥材的重要出產地[15]。江西生產的吳茱萸藥材其基源主要為石虎和吳茱萸，前者為江西的道地藥材品種，既有豐富的野生藥材資源，也有栽培藥材資源，后者主要來源則為江西本省或從外省引種的栽培品種資源[16]。

道地藥材的生長環境是影響中藥材道地性的重要因素，土壤、氣候及地形作為生長環境的主要組成因子，為現今植物生態適宜性研究的重點。其中，最大熵模型（The Maximum Entropy Model Software,MaxEnt）為眾多物種分布模型中運用較廣、結果預測較準確的一種[17]，適用于目標物種分布信息收集量較少情況下的預測分析，近年來廣泛應用于各藥用植物區劃，如太白貝母[18]、車前[19]、防風[20]。本研究則利用ArcGIS和MaxEnt模型為平臺對各因子在分布預測貢獻率的結果分析，從而對江西吳茱萸生態適宜產區進行空間化分析，確定吳茱萸適宜生長的區域。

1 材料與方法

1.1 采樣儀器 HOLUX·M-241軌跡記錄儀、佳能單反相機。利用軌跡記錄儀記錄調查軌跡，將單反相機時間調節到與軌跡記錄儀一致，利用單反相機所拍攝吳茱萸照片與調查軌跡按照時間進行自動匹配，獲取拍攝照片位置經緯度信息。

1.2 數據來源

1.2.1 分布數據 通過第四次全國中藥資源普查實地調查收集位點信息84個，GBIF[GBIF.org(26 April 2022)GBIF Occurrence Download https://doi.org/10.15468/dl.4ux7gu]數據1 237條，通過物種信息及位置信息核對，最終確定國內吳茱萸分布位點501個，去冗余后共篩選到有效位點262個。見圖1。

圖1 吳茱萸分布點

1.2.2 環境數據 環境數據包括19個氣候變量、3個地形變量和27個土壤變量，其中氣候變量源于WorldClim數據集（https://www.worldclim.org/），空間分辨率為2.5 arc-minutes，地形變量通過國家青藏高原科學數據中心（http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans）下載的中國數字高程圖（1KM）提取得到，土壤變量數據來源于世界土壤數據庫（Harmonized World Soil Database v 1.2,HWSD）。由于環境變量之間存在的相關性，會產生多重線性問題，我們對環境變量進行去共線性分析，利用ENMTools軟件對19個氣候因子相關性分析后，去除相關系數大于0.75的變量，結 果 保 留 bio2、bio3、bio7、bio10、bio11、bio15、bio18、bio19。共8個氣候變量，地形及土壤變量相關系數均小于0.75，全部保留。見表1。

表1 吳茱萸主要生物氣候變量相關性分析

1.3 應用模型及軟件 MaxEnt模型：版本3.4.1（http://biodiversityinformatics.amnh.org/open source/MaxEnt/）；ArcGIS軟件：版本10.7。

1.4 適生區模擬預測 將收集整理的262個分布數據點和篩選后的環境數據導入到MaxEnt模型中，75%分布點作為訓練集，設置最大迭代次數為5 000，重復次數為10次，收斂閾值10～5，并運行繪制響應曲線，使用刀切法，結果以Logistic格式輸出，其余值默認。

1.5 結果評價 采用受試者工作特征（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲線下與坐標軸圍成的面積（Area Under Curve,AUC）值來評價MaxEnt模擬效果。其中AUC值在0.5～1.0、0.5～0.6為預測失敗，0.6～0.7為預測結果較差，0.7～0.8為預測結果一般，0.8～0.9為好，0.9～1.0為極好，AUC值越接近1.0表示模型預測準確度越高。

1.6 適生區劃分及面積統計 運用ArcGIS對吳茱萸分布預測結果進行重分類，重分類采用自然間斷點分級法（Jenks），按照存在概率（P）將吳茱萸的潛在適生區劃分為非適生區（0.000～0.200）、低適生區（0.200～0.400）、中適生區（0.400～0.600）和高適生區（0.600～0.992）4個等級。最后，利用分區統計（Zonal Statistics）功能對吳茱萸各研究區域的適生面積及比例進行統計分析。

2 結果與分析

2.1 模型準確性評價 模型重復運行10次后，得到累計閾值函數測試遺漏率和ROC曲線，AUC均值為0.941，預測結果準確。見圖2。

圖2 MaxEnt模型預測遺漏率及ROC曲線

2.2 吳茱萸潛在適生區模擬結果及適生區面積統計 MaxEnt模型預測結果顯示，吳茱萸分布于我國21個省、市、自治區，主要集中在華東及華南各省，其中高適宜區以臺灣及吳茱萸主產區江西省為中心，輻射浙江、安徽及湖北等省，廣西、廣東也有高適宜區分布，與市場中吳茱萸的產地分布情況較吻合。見圖3。從適宜分布面積統計結果看，吳茱萸適宜分布區占全國總面積的14.521%，包含高適宜區129 932.454 km2，中適宜區528 190.535 km2，低適宜區745 449.686 km2，高適宜區主要為江西省，高適宜區面積達65 117.311 km2，其次為臺灣12 691.077 km2，湖北12 237.824 km2，安徽8 007.465 km2，浙江7 705.297 km2。見表2。

圖3 吳茱萸潛在適生區模擬結果

表2 吳茱萸潛在適生區面積統計

續表

2.3 環境因子對分布的影響分析 環境因子對模型的貢獻率分析結果顯示，bio19、bio18、bio7、s esp、bio2、bio11、phase1、s bs、add prop、bio3貢獻率排名前10，總貢獻率為86.238%。見表3。其中，貢獻率最大的環境因子為bio19，貢獻率為57.105%。綜合分析Jackknife刀切法結果顯示，氣候因子中，bio2、bio7、bio11、bio18、bio19對模型增益效果明顯，土壤因子中的s bs對模型增益效果明顯，其中增益效果最顯著的為氣候因子bio2。見圖4。

圖4 環境變量重要性刀切法檢驗

表3 各環境變量對吳茱萸分布影響的貢獻率（%）

2.4 主導環境變量響應曲線 結合環境因子貢獻率、Jackknife刀切法分析結果及關鍵氣候因子與存在概率的響應曲線，最終選取bio2、bio7、bio11、bio18、bio19、s bs、底層淤泥含量（s silt）、底層USDA土壤質地分類（s usda tex）、頂層黏性層土壤的陽離子交換能力（t cec clay）、頂層沙含量（t sand）對吳茱萸存在概率的影響進行分析，bio2在3.527～6.100℃時，吳茱萸分布概率大于0.503，溫差越低，分布概率越大，溫差降至5.122℃時，分布概率大于0.900，bio2在7.580～8.390℃時，分布概率有小幅超過0.500，但最高分布概率0.544。從bio7響應變量曲線的整體趨勢上可見，年均溫與分布概率成反比，在8.690～19.081℃時，吳茱萸分布概率大于0.500。bio11分 別 在4.497～10.093℃和15.975～19.401℃時，吳茱萸分布概率大于0.500。bio18在779.560～2 878.000 mm時，分布概率大于0.500，且降水量與分布概率成正比，在488.284～720.052 mm時，也有小幅度的分布概率超過0.500。bio19為151.142～811.800 mm時，分布概率大于0.500，分布概率最大值為0.890，降水量為370.771 mm。s bs大于99.920%時，吳茱萸分布概率大于0.500。s silt在50.557～58.609%wt.時，分布概率大于0.500，s silt在53.997～57.364%wt.時，分布概率大于0.900。s usda tex數據顯示，吳茱萸在重質黏土、泥沙、粉砂壤土、砂質黏土這四類土壤質地中分布概率大于0.500。t cec clay在62.316～73.494 cmol/kg，t sand在1.032～13.848%wt.、20.256～28.373%wt.時吳茱萸分布概率大于0.500，t sand在5.518～7.761%wt.時，分布概率大于0.900。見圖5。

3 討論

江西地處北回歸線附近，全省氣候溫暖，雨量充沛，為亞熱帶季風性濕潤氣候，吳茱萸作為江西省道地藥材，同時，也被列為“贛十味”品種之一，探索吳茱萸適宜的種植條件具有重大意義。

在全國范圍內對吳茱萸生態適宜性分布進行預測，通過對49個生態因子的篩選，得出其中起主導作用的環境變量為：最冷季度降水量、最暖季度降水量、年均溫變化范圍、底層可交換鈉鹽、晝夜溫差月均值、最冷季度平均溫度、土壤相位、底層基本飽和度、土壤單元中農業用途有關的特定土壤類型、等溫性、土壤參考深度、土壤相位、頂層碳酸鹽或石灰含量、土壤有效水含量及坡度。利用Maxent模型對吳茱萸分布進行預測，發現吳茱萸主要分布在江西、浙江、安徽及湖北等省，與《中國植物志》記載基本一致，說明預測的結果與實際較合理，對吳茱萸的道地藥材生態種植布局研究具有一定的指導意義。

吳茱萸市場需求廣大，在江西省也有大面積栽培，同時，作為我省道地藥材之一，其品質和藥效極其關鍵，與其生長環境關系密切，產業發展也受到多方關注和重視，故找到吳茱萸的適宜環境條件，為其栽培種植及精細化管理提供理論指導和建議顯得尤為重要。