基于MaxEnt模型的防風潛在種植區(qū)預測△

王浩，秦義杰，鐘榮榮，馬東來，曾燕*，王繼永

1.中國中藥有限公司，北京 102600；2.河北農(nóng)業(yè)大學，河北 保定 071000；3.河北中醫(yī)學院，河北 石家莊 050200

防風為傘形科植物防風Saposhnikovia divaricata（Turcz.）Schischk 未抽薹植株的干燥根，始載于《神農(nóng)本草經(jīng)》，有解表、祛風、勝濕止痙等功效[1]。隨著人們健康需求的增加及中藥現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，防風藥材資源的需求量不斷增加。然而，防風野生資源減少和產(chǎn)地相關保護措施的實施，使野生資源難以滿足不斷增加的市場需求，栽培防風逐漸成為商品的主流，種植面積不斷擴大。為了避免盲目擴大引種栽培造成藥材質量下降和不必要的損失，本研究將最大熵（MaxEnt）模型與地理信息系統(tǒng)（GIS）相結合，對野生防風在主產(chǎn)區(qū)省份內分布進行適宜性區(qū)劃研究，以期為防風仿野生或人工栽培合理選址提供理論依據(jù)，也為防風產(chǎn)業(yè)優(yōu)化、生產(chǎn)決策提供數(shù)據(jù)支撐。

近年來，隨著統(tǒng)計和地理信息技術的綜合應用，已形成了一系列生態(tài)位模型。其中，MaxEnt模型已被廣泛應用于物種潛在分布區(qū)研究。一些中藥材也應用該模型進行了適宜性區(qū)劃研究，并取得了較好的預測結果[2-4]。MaxEnt模型是將已知的分布點的像元作為樣點，依據(jù)像元的環(huán)境變量約束，尋找MaxEnt（即最接近均勻值），據(jù)此估計物種的生境分布，具有運算時間較短、結果穩(wěn)定、對計算機等設備的配置要求低的優(yōu)點，還能對預測結果進行檢驗[4]。

1 材料與方法

1.1 樣本信息

防風樣本分布點主要來自野外調查，乘車前往目的地采集數(shù)據(jù)，使用手持全球定位系統(tǒng)（GPS）設備記錄野生防風實際位置。野外調查共獲得89 份防風分布點信息（表1）。

表1 防風樣本分布信息

1.2 生態(tài)因子數(shù)據(jù)獲取

本研究選擇從中藥資源空間信息網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫（http://www.tcm-resources.com/）中提取生態(tài)因子數(shù)據(jù)，主要有樣本位點的坡度、海拔、最冷季平均溫、最濕季平均溫、最暖季降水量、最冷季降水量、最干季平均溫、土壤類型等17 個生物氣候因子和地形因子（表2）。

表2 防風MaxEnt 模型運算的生態(tài)因子方差貢獻率

1.3 MaxEnt模型設定及評價

在收集到的89 個防風樣本點中，隨機選取75%用于模型的構建，剩余的25%用于模型驗證與測試，重復迭代運算次數(shù)1×106。通過刀切法（Jackknife）定量分析各生態(tài)因子對防風生長的貢獻率，篩選出具有主要貢獻率的生態(tài)因子進行二次MaxEnt模型運算。

1.4 生態(tài)因子篩選

將89 份防風分布信息及50 個生態(tài)因子導入MaxEnt模型中進行迭代運算，挑選出運算結果中方差貢獻率為0 的生態(tài)因子，棄去，進行第2 次運算，至所有生態(tài)因子均有貢獻率，選取方差貢獻率大、權重高的生態(tài)因子為主生態(tài)因子。

1.5 適宜性區(qū)劃分級

利用GIS 空間分析技術，由MaxEnt 模型運算結果可提取出防風在5 個主產(chǎn)區(qū)省份的適宜性分布區(qū)域。根據(jù)不同生態(tài)環(huán)境對防風生長的影響，確定其在各區(qū)域的生長適宜性指數(shù)（P），值域為［0，1］，P值越大，表示適宜性越高。計算每個采樣點P值的平均值（μ）和標準差（δ），按照正態(tài)分布理論與專家經(jīng)驗法將防風適宜性分布區(qū)域劃分3 個等級：不適宜區(qū)（P＜μ-δ）、適宜區(qū)（μ-δ≤P＜μ+δ）、最適宜區(qū)（P≥μ+δ）。

2 結果與分析

2.1 MaxEnt模型精度評價

對89 個生態(tài)因子進行5 次運算，除去方差貢獻率為0 的生態(tài)因子，最終選擇出17 個生態(tài)因子進行分析。MaxEnt 模型預測精度以受試者工作特征（ROC）曲線下面積（AUC）為衡量指標。AUC 為0.5～1.0，值越大表示環(huán)境變量與預測的物種地理分布模型之間的相關性越大，模型預測精度越高。AUC 為0.5＜AUC≤0.6，模型預測失敗；0.6＜AUC≤0.7，模型預測較差；0.7＜AUC≤0.8，模型預測一般；0.8＜AUC≤0.9，模型預測好；0.9＜AUC≤1.0，模型預測非常好。防風樣品信息及生態(tài)因子數(shù)據(jù)通過MaxEnt 模型分析后，ROC 曲線訓練集的AUC 為0.941，測試集的AUC 為0.943，說明MaxEnt 模型預測防風潛在適宜區(qū)分布結果具有極高的準確度和可信度（圖1）。

圖1 防風潛在分布預測的ROC曲線

2.2 生態(tài)因子與防風的地理分布關系

MaxEnt 模型測定不同環(huán)境因子之間的相互作用，分析生態(tài)因子對建模的方差貢獻率，方差貢獻率從大到小依次為土壤類型、最暖季降水量、最冷季降水量、最干季平均溫、坡向、土壤質地分類、年均降水量、最濕月降水量、海拔、坡度、土壤的陽離子交換能力、溫度季節(jié)性變化的標準差、最干月降水量、最濕季平均溫、季節(jié)降水量變異系數(shù)、最冷季平均溫。以上結果說明，土壤類型、最暖季降水量、最冷季降水量、最干季平均溫、坡向是影響防風分布的主要生態(tài)因子。通過Jackknife 檢驗的各環(huán)境因子對防風分布影響的AUC見圖2。

圖2 防風潛在分布環(huán)境因子Jackknife檢驗

2.3 防風適宜性分布區(qū)劃

通過GIS 分析軟件對MaxEnt 模型導出的生境適宜度進行重新分類，得到防風適宜性區(qū)劃，分為不適宜區(qū)、適宜區(qū)、最適宜區(qū)。從防風分布范圍的分布區(qū)劃來看，其分布最適宜區(qū)主要集中在內蒙古赤峰市南部、通遼市北部、扎魯特旗南部、興安盟東部，黑龍江鶴崗市中部、齊齊哈爾市東部、大慶市南部，吉林白城市洮南市東部，遼寧省朝陽市北部，河北省保定市中南部、承德市隆化縣、張家口市蔚縣北部。適宜區(qū)主要集中在內蒙古自治區(qū)赤峰市北部、呼倫貝爾市、烏蘭察布市南部、呼和浩特市南部、巴彥淖爾市，黑龍江省齊齊哈爾、大慶市、綏化市、鶴崗市、佳木斯市、雙鴨山市、雞西市，吉林省白城市、松原市，遼寧省朝陽市、葫蘆島市、錦州市、阜新市，河北省保定市、石家莊市、張家口市、承德市。

3 討論

3.1 環(huán)境因子分析

本研究基于野生防風分布信息及多個環(huán)境因子，利用MaxEnt 模型預測其在5 個主產(chǎn)區(qū)的生態(tài)適宜性分布區(qū)，預測結果經(jīng)ROC 曲線驗證顯示，測試集和訓練集的AUC 均較好，表明該模型預測的防風生態(tài)適宜性分布區(qū)可信度較高。

中藥材生產(chǎn)講究道地種植，說明其質量與生長環(huán)境密不可分。同時，從藥用植物空間分布上來看，環(huán)境條件也是區(qū)域尺度上決定中藥材地理分布的重要因素之一。從環(huán)境條件的分析結果看，影響防風分布的重要環(huán)境因子是土壤類型、最暖季降水量和最冷季降水量等，而最濕季平均溫、季節(jié)降水量變異系數(shù)、最冷季平均溫對防風的分布影響最小。這表明不同的土壤類型與根基土壤中各物質的含量對防風的分布起決定性作用，與孫晶波[5]的研究結論相符。根據(jù)其研究結果還可以推測，同地區(qū)土壤無機成分含量及土壤pH 不僅會影響防風植物的分布，還對藥材的內在質量有一定影響。防風生長期降水量同樣對其分布有很大影響。研究表明，防風苗期的降水量變化對其生長狀態(tài)有一定影響，生長期不同水分條件會影響其種苗生長和藥材質量[6-7]。

對于我國防風潛在地理分布和環(huán)境因子研究結果顯示，最適宜的土壤類型為飽和雛形土，最適宜的最暖季降水量為269.9 mm、最冷季降水量為6.6 mm、最干季平均溫度為-14.83 ℃，最適宜的坡向為東南、坡度為112.5°～157.5°。土壤對防風分布和質量影響最大。根際土壤對防風藥材質量影響研究表明，土壤中有效磷、有機質的含量和土壤中鐵、鉀含量對防風品質影響較大[8]。防風的最適宜區(qū)土壤類型為雛形土，其有機質含量變異大，需要在引種過程中注意土壤改良。防風有一定的耐寒、耐旱性，但提高其藥材質量需要一定水分脅迫，除保證防風種苗生長初期水分需求外，輕度的水分脅迫（年均降水量400 mm）能夠提高其有效成分的積累[9]。本研究結果顯示，最適宜區(qū)的年降水量在400 mm 左右，也證實了在此區(qū)域適宜防風藥材的種植。

3.2 潛在種植區(qū)分析

通過文獻調研發(fā)現(xiàn)，野生防風的產(chǎn)地及道地產(chǎn)區(qū)發(fā)生了明顯遷移。《神農(nóng)本草經(jīng)》記載其“生川澤、生沙苑”[10]，沙苑即今陜西渭南地區(qū)。唐代《新修本草》記載防風“今出齊州（今山東濟南地區(qū)）、龍山（今山東西南地區(qū)）最善，淄州（今山東淄博地區(qū)）、兗州（今山東兗州地區(qū)）、青州（今山東青州地區(qū)）者亦佳”[11]。民國時期，《藥物出產(chǎn)辨》記載其“產(chǎn)黑龍江省洮南縣為最多。春秋雨季出新。必經(jīng)煙臺牛莊運來，曰莊風。又有一種產(chǎn)直隸（今河北省石家莊保定地區(qū)）、古北口（今北京密云地區(qū)）、熱河（今河北承德）等一帶。清明前后收成。有天津運來名曰津風。均野生”[12]。《中華本草》記載其“資源分布：分布于東北、華北及陜西、甘肅、寧夏、山東等地”[13]。防風產(chǎn)區(qū)已經(jīng)由廣大的北方地區(qū)尤其是山東省遷移至東北三省及內蒙古自治區(qū)。

防風適宜性區(qū)劃結果顯示，其種植發(fā)展最適宜區(qū)主要集中在內蒙古自治區(qū)的赤峰、興安盟，黑龍江省佳木斯市、大慶市，吉林省白城市。這一預測結果與我國防風產(chǎn)地遷移及文獻記載的防風主要種植區(qū)基本一致。適宜區(qū)主要分布在最適宜區(qū)外圍（如遼寧省朝陽市、內蒙古自治區(qū)呼倫貝爾市、吉林省松原市、河北省保定市部分地區(qū)），可以作為我國防風擴張種植的潛在地區(qū)。

建議在潛在的最適宜區(qū)優(yōu)先推廣防風仿野生種植，最大限度減少人為干預及藥材種植對產(chǎn)地土壤環(huán)境的破壞，實現(xiàn)防風藥材資源的可持續(xù)發(fā)展[14]。對于受降水量影響顯著的適宜區(qū)，應當推廣適宜的灌溉技術，注重土壤改良技術的應用，改善防風種植條件，提高藥材質量與產(chǎn)量。

本研究僅基于樣本生態(tài)環(huán)境因子進行潛在種植區(qū)域預測，實際藥材栽培生產(chǎn)還受多種因素的影響，如栽培品種的適應性、不同產(chǎn)地的栽培技術差異、栽培產(chǎn)地設施差異等。除土壤類型的客觀影響難以人為改良外，受降水量影響顯著的適宜區(qū)可以通過適宜的灌溉技術變?yōu)樽钸m宜區(qū)。此外，后續(xù)可結合不同適宜區(qū)防風藥材的品質分析結果進行品質區(qū)劃，為防風主產(chǎn)區(qū)的擴大種植提供更多的參考。

3.3 防風適宜種植區(qū)域預測及MaxEnt 模型應用分析

在對防風適宜種植區(qū)進行模擬過程中，MaxEnt模型對防風樣本樣點的數(shù)量要求較低，但隨著樣本樣點數(shù)量的增加，其AUC 越來越穩(wěn)定。為了在盡可能低成本的情況下獲取更高穩(wěn)定性的預計種植區(qū)劃結果，應當選擇適宜數(shù)量的樣本樣點數(shù)。在模擬時若采用單一氣候變量進行分析，得到的防風適宜種植區(qū)域會有明顯的擴大，這樣會過高估計防風的潛在種植區(qū)，而基于方差貢獻率較高的環(huán)境變量模擬后，能夠更真實地反映防風的適宜推廣種植區(qū)。