何善勇 徐 飛 張 寧 溫俊寶 印麗萍

(1.北京林業(yè)大學(xué)林木有害生物防治北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100083；2.上海海關(guān) 上海 200135)

生物入侵在全世界范圍內(nèi)造成了嚴(yán)重的社會、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境影響，已成為生態(tài)學(xué)研究的焦點(diǎn)之一(Pheloungetal., 1999)。相比其他類別的入侵生物，入侵植物數(shù)量更多，全球入侵物種數(shù)據(jù)庫(global invasive species database，GISD)收錄的891種外來入侵生物中，458種(51.4%)為外來入侵植物(Invasive Species Specialist Group, 2017)；全球100種最危險入侵生物中，入侵植物數(shù)量最多，占比高達(dá)37%(Luqueetal., 2014)。當(dāng)外來入侵植物在引入地區(qū)生存定殖后，由于缺乏天敵、競爭者等外界控制因素，加之自身在繁殖、適應(yīng)能力、資源利用等多方面的優(yōu)勢(孫士國等, 2018)，極易擴(kuò)散蔓延，形成大面積單優(yōu)群落，占據(jù)主導(dǎo)地位，危害本土動植物，給經(jīng)濟(jì)、生態(tài)系統(tǒng)帶來災(zāi)難性后果(張震等, 2018)，甚至對引入地區(qū)的社會、文化和人類健康造成嚴(yán)重危害(楊期和等, 2002)。

植物貿(mào)易引入是植物入侵的主要途徑之一(趙宇翔等, 2015)。自2001年加入世界貿(mào)易組織以來，我國植物的主動引入十分頻繁，以林木引種為例，2005—2014年10年間，我國總計從國外主動引入植物1 500余種(趙宇翔, 2017)；與之相對應(yīng)，我國外來入侵植物的種類開始急劇增加，數(shù)量由90種(2002年)劇增至291種(2017年)(李振宇等, 2002；賀紅, 2017)，每年因外來植物入侵造成的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)1 000億元人民幣(賀紅, 2017)。雖然我國從20世紀(jì)80年代就已實(shí)行對外開放，但植物貿(mào)易真正飛速發(fā)展始于21世紀(jì)初葉(Normile, 2004)，因此今后很長時期我國外來植物的入侵形勢將十分嚴(yán)峻。

風(fēng)險評估是預(yù)防外來入侵植物最經(jīng)濟(jì)有效的手段(Lodgeetal., 2006)。我國已研究并建立了多種入侵植物多指標(biāo)綜合風(fēng)險評估體系，如廈門、溫州、江浙滬地區(qū)、華東地區(qū)外來植物入侵風(fēng)險評估體系(歐健等, 2006；馮幼義等, 2010；李明麗, 2010；顧慧, 2014)，以及外來入侵植物雜草化風(fēng)險“五階評估法”(強(qiáng)勝, 2009)、外來植物入侵風(fēng)險評價指標(biāo)體系(謝國文等, 2010)、外來樹種生物入侵風(fēng)險評價體系(鄭勇奇等, 2014)等，但從植物內(nèi)在屬性(生物生態(tài)學(xué)特性)建立風(fēng)險評估方法用以評判植物自身是否為潛在入侵植物的研究和應(yīng)用則相對較少。鄭勇奇等(2014)建立的外來樹種生物入侵風(fēng)險評價體系中，包含對樹種自身入侵性的評估方法，但其指標(biāo)主要與喬木類植物有關(guān)。Chen等(2015)基于6種植物生物生態(tài)學(xué)特性構(gòu)建多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法入侵植物評估模型，總體評估準(zhǔn)確率為66%～82%，但其使用時需要采用相關(guān)的軟件或相關(guān)計算機(jī)語言，不便于廣泛應(yīng)用。國際植物保護(hù)公約(international plant protection convention,IPPC)要求對植物自身是否為有害植物(包括“雜草”和“入侵植物”)展開風(fēng)險評估(ISPM 2, 2007；ISPM 11, 2013)，2017年國家林業(yè)局發(fā)布的《境外林木引種檢疫審批風(fēng)險評估管理規(guī)范》(中國林業(yè)網(wǎng), 2018)明確要求對外來植物自身的入侵性進(jìn)行評估，但沒有給出具體的參考方法，因此，在我國林木引種檢疫管理工作中，迫切需要評判效果較好、操作方便的入侵植物風(fēng)險評估方法，用于評判擬引入植物是否為入侵植物，以降低外來入侵植物隨植物貿(mào)易引入的風(fēng)險。美國雜草風(fēng)險評估方法(United States weed risk assessment system, USWRA)用于評估植物自身是否為潛在入侵植物(對此，Koop等(2012)指出該方法標(biāo)題中的“Weed”和評估結(jié)果中的“Invader”等同，含義均指能在自然或人工環(huán)境中繁殖擴(kuò)散并造成經(jīng)濟(jì)或環(huán)境損害的非本土植物。本研究按中文翻譯習(xí)慣，將“Weed”翻譯為“雜草”，但其類別包含所有植物種類，不僅限于中文字面所指的草本植物)，是在全世界使用最為廣泛的澳大利亞雜草風(fēng)險評估方法(Australian weed risk assessment system, AWRA)基礎(chǔ)上建立而成的，并且提高了對非入侵植物的評估準(zhǔn)確率(Koopetal., 2012)。為此，本研究擬采用我國已知身份的外來植物對USWRA進(jìn)行測試，分析該方法對我國外來植物是否具有較高的評估效果，評判該方法是否適用于我國林木引種檢疫管理工作，為建立我國入侵植物風(fēng)險評估方法奠定研究基礎(chǔ)。

1 材料與方法

USWRA將受試植物評估為嚴(yán)重入侵植物、一般入侵植物或非入侵植物(Koopetal., 2012)。本研究采用USWRA對我國已知身份的外來入侵植物(包括嚴(yán)重入侵和一般入侵)和外來非入侵植物進(jìn)行逐一評估，整理并分析USWRA對各類植物的評估效果(拒絕率、接受率和再評估率)，采用ROC曲線對USWRA的評估效果進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.1 受試植物的選擇 外來入侵植物：從馬金雙(2013)主編的《中國入侵植物名錄》和黃冠勝(2014)主編的《中國外來生物入侵與檢疫防范》2部著作中，選出55種外來入侵植物(前書48種，后書7種)進(jìn)行測試，其中嚴(yán)重入侵植物19種、一般入侵植物36種。本次測試中，將《中國入侵植物名錄》一書中的全國性入侵植物劃分為嚴(yán)重入侵植物，局部入侵植物劃分為一般入侵植物，來自《中國外來生物入侵與檢疫防范》中的7種入侵植物按《中國入侵植物名錄》的定義歸為一般入侵植物。

受試入侵植物選擇時主要從傳入時間和分類地位2方面設(shè)置篩選條件。傳入時間方面，外來植物要成為入侵植物往往需要幾十年時間(Williamson, 1996)，但具體年份未知，本研究根據(jù)Nishida等(2009)的測試，確定傳入時間至少為40年。由于我國近代之前(即1840年以前)植物貿(mào)易很少(趙宇翔, 2017)，因此受試外來入侵植物的傳入時間主要為近代以后(1840年以后)且至少已傳入40年。分類地位方面，根據(jù)傳入時間要求，從2部著作中整理出48科189種外來入侵植物，從每科中隨機(jī)抽取1種用于測試；為保證受試植物生活型更加豐富，增加7種木本和藤本植物，分屬豆科(Fabacea)、菊科(Asteraceae)和西番蓮科(Passiflorweae)，最終選出55種受試外來入侵植物。

外來非入侵植物：從何家慶(2012)編著的《中國外來植物》中選出76種外來非入侵植物進(jìn)行測試。非入侵植物主要按照未在我國造成經(jīng)濟(jì)或環(huán)境危害這一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選(Daehleretal., 2004)。篩選時，按照上述外來入侵植物的傳入時間要求，從《中國外來植物》一書中整理出75科187種外來非入侵植物，從每科中隨機(jī)抽取1種用于測試，天南星科(Araceae)的另一種藤本植物被額外選擇，最終選出76種受試外來非入侵植物。

1.2 信息來源 植物特性信息主要來源于相關(guān)的期刊、著作和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫資源，其中植物信息網(wǎng)站主要包括作物保護(hù)大全(crop protection compendium，CPC)、入侵物種大全(invasive species compendium，ISC)、中國國家有害生物檢疫信息系統(tǒng)、全球入侵物種數(shù)據(jù)庫(global invasive species database，GISD)、夏威夷-太平洋雜草風(fēng)險評估數(shù)據(jù)庫(Hawaii-Pacific weed risk assessment)、Plant For A Future(PFAF)、種子信息數(shù)據(jù)庫(seed information database，SID)、植物染色體數(shù)目索引數(shù)據(jù)庫(index to plant chromosome numbers，IPCN)、熱帶有用植物數(shù)據(jù)庫(useful tropical plants database)、美國農(nóng)業(yè)部植物信息數(shù)據(jù)庫(USDA、NRCS、The PLANTS Database)、美國食品藥品管理局有毒植物數(shù)據(jù)庫(FDA poisonous plant database)、加拿大有毒植物信息系統(tǒng)(Canadian poisonous plants information system)、全球雜草大全(global compendium of weeds)、中國在線植物志等。

1.3 美國雜草風(fēng)險評估方法簡介 采用經(jīng)典的分類方法——邏輯斯蒂回歸建立評判公式，其實(shí)質(zhì)為線性回歸模型，只是通過Sigmoid函數(shù)將該線性模型轉(zhuǎn)化為解決分類問題的模型，其結(jié)果取值范圍為[0,1]，即評判對象成為某一類別的概率。USWRA包括定殖/擴(kuò)散潛力(establishment/spread potential, ES)和后果影響潛力(impact potential, IMP)2個指標(biāo)體系。ES描述受試植物在風(fēng)險地區(qū)逃逸、繁殖和擴(kuò)散的潛力，IMP描述受試植物對自然環(huán)境、人工生產(chǎn)系統(tǒng)(如農(nóng)田、果園等)、人為景觀(如花園、城市草坪等)造成直接或間接影響的潛力，二者總體均為判別式打分指標(biāo)，主要由“是否問題”構(gòu)成，其他還包括一些“多選擇問題”。ES考慮了植物生物地理學(xué)、生物生態(tài)學(xué)、環(huán)境適應(yīng)能力等多方面屬性，具體包括23個評判因素；IMP考慮了植物對風(fēng)險地區(qū)生物、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)品、人類、社會等多方面綜合影響，具體包括18個評判因素。評估時對各項(xiàng)因素進(jìn)行逐項(xiàng)評判打分求和，即分別求得ES和IMP的評估分?jǐn)?shù)。最終USWRA采用邏輯斯蒂回歸方法建立了關(guān)于ES和IMP的3個分類公式，分別用于計算受試植物成為非入侵植物(non-invader)、一般入侵植物(minor invader)和嚴(yán)重入侵植物(major invader)的概率(即Pnon-invader、Pminor invader和Pmajor invader):

(1)

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當(dāng)Pnon-invader≥44.9%時，受試植物被評估為非入侵植物；當(dāng)Pmajor invader≥38.8%時，受試植物被評估為嚴(yán)重入侵植物；其他情況則被評定為一般入侵植物，需再評估(Koopetal., 2012；APHIS-PPQ, 2015)。

此類測試研究主要采用拒絕率、接受率和再評估率對評估結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計，即對嚴(yán)重入侵植物予以拒絕，非入侵植物予以接受，一般入侵植物則需再評估(Daehleretal.，2000; Daehleretal., 2004; Gordonetal., 2008)。

1.4 USWRA評估效果的檢驗(yàn) 利用受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve，ROC曲線)分別檢驗(yàn)USWRA對嚴(yán)重入侵植物和非入侵植物的評估效果，以及將一般入侵植物和嚴(yán)重入侵植物歸為入侵植物后USWRA對入侵植物和非入侵植物的評估效果。ROC曲線檢驗(yàn)在統(tǒng)計分析軟件SPSS22中操作完成。

ROC曲線是在以假陽性率為橫坐標(biāo)、真陽性率為縱坐標(biāo)形成的坐標(biāo)系中根據(jù)評估結(jié)果繪制而成的一條曲線，線下的面積稱為AUC(area under curve)值，以AUC值大小反映診斷試驗(yàn)的價值。一般認(rèn)為AUC值為0.5～0.7時診斷價值較低，為0.7～0.9時診斷價值中等，大于0.9時診斷價值高(王運(yùn)生等, 2007)。

1.5 不同生活型植物成為入侵植物的差異分析 1)不同生活型植物成為入侵性植物比例的差異比較。結(jié)合《中國入侵植物名錄》《中國外來生物入侵與檢疫規(guī)范》《中國外來植物》以及《中國植物志》(網(wǎng)絡(luò)版)的記錄，整理匯總受試外來植物的生活型。采用Iman等(1980)在Friedman非參數(shù)檢驗(yàn)方法基礎(chǔ)上(Friedman, 1937；1940)提出的新檢驗(yàn)方法(以下仍統(tǒng)稱該方法為“Friedman檢驗(yàn)”)檢驗(yàn)本研究選擇的不同生活型植物中成為入侵植物的比例是否存在顯著差異：

(4)

(5)

式中：N為入侵層級，本研究分為嚴(yán)重入侵和一般入侵2個層級；k為生活型數(shù)量。

當(dāng)FF>Fα[(k-1),(k-1)(N-1)](α最低為0.1水平)時，認(rèn)為存在顯著差異。

當(dāng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示具有顯著差異(至少α=0.1水平上)，采用Nemenyi(1963)方法進(jìn)行事后多重比較，但用于比較的關(guān)鍵差異值(critical difference，CD)，按照Bonferroni-Dunn檢驗(yàn)提供的關(guān)鍵值(critical values)(表1)進(jìn)行計算(Dunn, 1961; Dem?ar, 2006)，當(dāng)不同生活型植物成為2類入侵植物的平均秩值之差大于關(guān)鍵差異值CD時，則二者生活型植物間存在顯著差異：

(6)

2)不同生活型植物綜合風(fēng)險值大小的差異比較。USWRA中的線性回歸方程為“0.235 6×ES+0.601 9×IMP”，其計算結(jié)果被稱為綜合風(fēng)險值(composite risk scores，以下簡稱“風(fēng)險值”)，用以描述受試植物成為入侵植物的風(fēng)險大小，其值越大，則表明植物越可能成為入侵植物(Koopetal.，2012)。據(jù)此公式計算本研究中各受試植物的風(fēng)險值，利用單因素方差分析和LSD多重比較方法(操作在SPSS 22軟件中進(jìn)行)比較不同生活型植物之間風(fēng)險值的差異，以初步了解我國外來植物的風(fēng)險特點(diǎn)。

表1 Bonferroni-Dunn檢驗(yàn)關(guān)鍵值

2 結(jié)果與分析

2.1 USWRA評估效果 131種受試外來植物的評估結(jié)果詳見附件1。結(jié)果顯示，所有受試植物定殖/擴(kuò)散潛力(ES)得分范圍為-9～17，其中嚴(yán)重入侵植物為4～17，平均為10.68；一般入侵植物為0～16，平均為6.67；非入侵植物為-9～10，平均為-1.47。所有受試植物后果影響潛力(IMP)得分范圍為1～2.5，其中嚴(yán)重入侵植物為1.1～2.5，平均為1.84；一般入侵植物為1.0～2.4，平均為1.66；非入侵植物為1～1.8，平均為1.06。

單因素方差分析結(jié)果顯示，在ES得分上，非入侵植物、一般入侵植物和嚴(yán)重入侵植物呈現(xiàn)出兩兩極顯著差異；IMP得分上，非入侵植物分別與一般入侵植物和嚴(yán)重入侵植物呈現(xiàn)出極顯著差異，但一般入侵植物和嚴(yán)重入侵植物之間未呈現(xiàn)出顯著差異(表2)。

對比USWRA評估受試植物得到的預(yù)測類別和受試植物在我國的已知身份，統(tǒng)計整理出USWRA對入侵植物和非入侵植物相應(yīng)的拒絕率、接受率和再評估率(表3)。結(jié)果顯示，USWRA對非入侵植物的識別效果最高，能準(zhǔn)確識別出84.2%的非入侵植物，同時確保沒有一種非入侵植物被拒絕；對嚴(yán)重入侵植物的識別效果次之，能準(zhǔn)確識別出68.4%的嚴(yán)重入侵植物，同時沒有一種嚴(yán)重入侵植物被接受；對一般入侵植物的識別效果較復(fù)雜，包含拒絕、接受和再評估3種結(jié)果，再評估率最高，達(dá)66.7%，拒絕率次之，為27.8%，同時有5.6%的一般入侵植物被接受。將一般入侵植物和嚴(yán)重入侵植物同時歸入入侵植物類，USWRA對入侵植物的評估效果顯示，雖然對入侵植物的拒絕率較低，僅為41.8%，但其接受的入侵植物并不多，僅為3.6%，只是無法評估的數(shù)量較大，占54.5%。

表2 美國雜草風(fēng)險評估方法對我國外來植物的評估結(jié)果分?jǐn)?shù)比較①

①上標(biāo)大寫字母A、B、C表示在0.01水平上差異顯著。The superscript capital letters A, B and C indicate significant differences at 0.01 level.

表3 美國雜草風(fēng)險評估方法對我國外來植物的評估效果

2.2 ROC檢驗(yàn)結(jié)果 ROC檢驗(yàn)結(jié)果顯示，由USWRA對嚴(yán)重入侵植物和非入侵植物評估效果形成的曲線面積AUC值為0.990±0.007(SE)，極顯著大于0.5(P<0.000 1)；由USWRA對入侵植物和非入侵植物評估效果形成的曲線面積AUC值為0.963±0.014(SE)，極顯著大于0.5(P<0.000 1)。具體如圖1所示。

圖1 美國雜草風(fēng)險評估方法對我國外來植物評估結(jié)果的ROC檢驗(yàn)

2.3 不同生活型植物成為入侵植物的差異比較 1)不同生活型植物成為入侵植物的比例差異。各受試植物的生活型詳見附件1，生活型數(shù)量和比例見表4。本研究受試植物包括草本(66種)、喬木(29種)、灌木(19種)、藤本(12種)、竹類(3種)、肉質(zhì)(1種)、蕨類(1種)7種生活型，其中，草本類植物數(shù)量最多且占比最大，肉質(zhì)、蕨類和竹類植物數(shù)量最少且占比最低，喬木、灌木、藤本植物的數(shù)量和占比處于中間位置。

表4 不同生活型植物中成為入侵植物的比例及秩值

表5 不同生活型植物成為入侵植物比例間的多重比較結(jié)果

2)不同生活型植物風(fēng)險值大小的差異比較。草本、喬木、灌木和藤本4種生活型植物的風(fēng)險值之間存在顯著差異(P=0.043)，平均風(fēng)險值從高到低依次為草本>藤本>灌木>喬木。草本和藤本植物的風(fēng)險值之間無顯著差異，但二者風(fēng)險值均顯著高于喬木(α=0.1)，灌木和其他生活型植物的風(fēng)險值之間未呈現(xiàn)出顯著差異。

表6 不同生活型植物的風(fēng)險值結(jié)果比較①

①a、b:0.1水平上差異顯著Significant difference at 0.1 level.

3 討論與建議

3.1 對嚴(yán)重入侵植物和非入侵植物評估效果的分析 本次測試中，USWRA正確拒絕了68.4%的嚴(yán)重入侵植物，沒有錯誤接受一種嚴(yán)重入侵植物，其余31.6%需再評估。嚴(yán)重入侵植物的正確拒絕率略低但接近70%，且不會導(dǎo)致嚴(yán)重入侵植物被接受，因此綜合認(rèn)為USWRA對嚴(yán)重入侵植物具有有效的評估效果。USWRA對嚴(yán)重入侵植物拒絕率略低，主要是因?yàn)闇y試將外來植物視為尚未進(jìn)入我國境內(nèi)，未評價在其他地區(qū)的入侵歷史指標(biāo)。本研究中受試外來植物的傳入時間基本在19世紀(jì)40年代至20世紀(jì)50年代之間，很難查詢到這一傳入時間或之前植物在國外其他地區(qū)的入侵歷史信息，測試時未評價USWRA中的ES-1、ES-3、IMP-N6、IMP-A4和IMP-P6指標(biāo)(Koopetal., 2012)；而植物在其他地區(qū)的入侵歷史，甚至可以單獨(dú)用于評估(Mack, 1996)，所以這一信息在評估方法中占有一定比重。USWRA中ES指標(biāo)分?jǐn)?shù)為-25～32分，其中其他地區(qū)的入侵歷史分?jǐn)?shù)為0～6分，IMP指標(biāo)分?jǐn)?shù)為1～5.1分，其中其他地區(qū)的入侵歷史分?jǐn)?shù)為0～1.6分。ES得分對USWRA的評估結(jié)果影響較大(Koopetal., 2012)，本次測試中嚴(yán)重入侵植物ES平均得分為10.68，IMP平均得分為1.84，據(jù)此計算出植物成為嚴(yán)重入侵植物的平均概率為37.5%(低于閾值38.8%)，由此推算ES僅需增加0.42分，就能保證成為嚴(yán)重入侵植物的概率超過閾值38.8%。而在USWRA的ES指標(biāo)中，如果外來植物在其他地區(qū)有發(fā)生歷史，則ES將賦值為5分(見ES-1的賦值方式)。Dawson等(2009)研究發(fā)現(xiàn)，78%能自主擴(kuò)散的外來植物，在其他地區(qū)具入侵歷史，若據(jù)此比例推算(本研究受試的嚴(yán)重入侵植物不僅能自主擴(kuò)散，而且實(shí)際造成了嚴(yán)重危害)，當(dāng)評估植物在其他地區(qū)的入侵歷史指標(biāo)后，USWRA對嚴(yán)重入侵植物的正確拒絕率將至少上升至78%，同時大幅度降低再評估率，并保持零錯誤接受率，總體評估效果得到較高提升。因此在實(shí)際應(yīng)用時，當(dāng)獲取到植物在其他地區(qū)的入侵歷史信息，其評估效果將更加高效。

USWRA正確接受了84.2%的非入侵植物，沒有錯誤拒絕一種非入侵植物，其余15.8%需再評估，據(jù)此認(rèn)為USWRA對非入侵植物的評估效果較好。對于非入侵植物，本研究認(rèn)為未評判植物在其他地區(qū)的入侵歷史，幾乎不會對評估效果產(chǎn)生影響。本次選擇的76種非入侵植物中，60種屬于觀賞類植物，其他或?yàn)槭卟嘶驗(yàn)楣麡浠驗(yàn)樗幱玫?，人工馴化程度均較高，能形成自我繁殖種群的比例較少，這大大降低了其曾在其他地區(qū)成為入侵植物的可能性。Dawson等(2009)研究發(fā)現(xiàn)，在東非雨林地帶能“生存”(surviving)下來的外來植物在其他地區(qū)具有入侵歷史者占18%，由此推斷那些不能形成單獨(dú)種群的外來植物，具有入侵歷史的比例會更低。

3.2 對一般入侵植物評估效果的分析 USWRA對一般入侵植物的評估結(jié)果較低，拒絕率僅為27.8%，而未識別率達(dá)到66.7%，錯誤率為5.6%，表現(xiàn)出未識別率較高、拒絕率較低的情況。

首先，假設(shè)一般入侵植物在實(shí)際中應(yīng)為嚴(yán)重入侵植物而予以拒絕。當(dāng)將一般入侵植物視為嚴(yán)重入侵植物，并與嚴(yán)重入侵植物合并為入侵植物后，結(jié)果顯示USWRA對入侵植物的拒絕率較低，為42%。造成拒絕率低的原因，可能有以下2種：一是前述由于受到植物其他地區(qū)入侵歷史缺失的影響；二可能是因?yàn)樵撘话闳肭种参飳?shí)際中應(yīng)為非入侵植物，而原劃分標(biāo)準(zhǔn)將其錯誤地歸為一般入侵植物(馬金雙, 2013)。在《中國入侵植物名錄》中，外來入侵植物第4個等級為一般入侵類，其定義的主要依據(jù)是“危害不大或不明顯”，本研究認(rèn)為這一評判規(guī)則容易引起主觀偏差，從而導(dǎo)致非入侵植物被歸入到一般入侵植物類中，或者將一般入侵植物被歸入到非入侵植物類中。一般入侵植物和非入侵植物之間不是離散型，而是一個連續(xù)狀態(tài)，二者之間具有共同的特征(Gordonetal., 2008)，由此導(dǎo)致評估方法對一般入侵植物無法判別。從另一方面看，本次測試中無法識別的一般入侵植物，提示《中國入侵植物名錄》中對于一般入侵植物(IV)的歸類或許需要重新調(diào)整，而閆小玲等(2014)也認(rèn)為該書中入侵植物的等級應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況做出動態(tài)調(diào)整。

其次，一般入侵植物與非入侵植物以及嚴(yán)重入侵植物之間的重疊性，導(dǎo)致無法真正定義一般入侵植物(Gordonetal., 2008)，即一般入侵植物應(yīng)為嚴(yán)重入侵植物而予以拒絕，還是應(yīng)為非入侵植物而被接受，尚無法給出準(zhǔn)確的評判。因此，雖然本次評估結(jié)果顯示一般入侵植物拒絕率低，但這并不代表USWRA的準(zhǔn)確率低，而是由于一般入侵植物的特殊性造成的。如果以對一般入侵植物的評估效率認(rèn)為USWRA效率偏低，會導(dǎo)致結(jié)論會有所偏差。因此本研究認(rèn)為，應(yīng)更加注重考察USWRA對嚴(yán)重入侵植物和非入侵植物的評估效果。

3.3 不同生活型植物成為入侵植物的比例 本研究所選擇的4種不同生活型植物，非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果認(rèn)為各自成為入侵植物的比例存在差異，只是進(jìn)一步多重比較結(jié)果無法找出具有顯著差異者。分析原因認(rèn)為主要與樣本選擇方式有關(guān)，本研究主要致力于檢驗(yàn)USWRA對我國外來植物的評估效果，未充分考慮生活型的樣本數(shù)量，灌木(19種)和藤本(12種)植物數(shù)量相對較少；但另一方面，USWRA對不同生活型植物的風(fēng)險值結(jié)果表明，喬木植物在我國成為入侵植物的風(fēng)險值顯著低于草本植物。由此初步表明，我國面臨的植物入侵風(fēng)險主要可能來自于草本植物，與閆小玲等(2014)研究結(jié)果相似，即我國外來入侵植物中超過80%為草本植物，而喬木植物僅占4%。因此，USWRA的綜合風(fēng)險值也能較好指示植物成為入侵植物的風(fēng)險大小，從另一側(cè)面表明該方法具有較高的評判效果。

3.4 USWRA在我國的應(yīng)用與發(fā)展建議 USWRA的指標(biāo)主要為植物特性(Koopetal., 2012)，其實(shí)質(zhì)屬于風(fēng)險評估中的歸類方法，用以識別出潛在的入侵植物和非入侵植物(ISPM 2, 2007)。因此在實(shí)際應(yīng)用時，不能僅根據(jù)USWRA評估結(jié)果即對受試植物做出允許入境的管理決定，還應(yīng)重點(diǎn)評估植物攜帶其他有害生物的風(fēng)險。

我國林木引種需求較高(趙宇翔, 2017)，但主動引入往往造成植物入侵。目前我國6種重要的林業(yè)外來入侵植物中有4種屬于主動引種傳入(趙宇翔等, 2015)，因此有效評估擬引入林木自身是否可能為入侵植物，將降低入侵植物的傳入風(fēng)險，提高風(fēng)險評估工作的效率。本次測試結(jié)果認(rèn)為，USWRA可以作為一種參考方法應(yīng)用于我國林木引種的風(fēng)險評估工作。為更好地應(yīng)用USWRA以及促進(jìn)我國入侵植物風(fēng)險評估方法的研究，提出以下建議：

1)應(yīng)用USWRA時，可對USWRA中的ES-8“是否為禾本科草本植物”和ES-17“自然傳播方式的數(shù)量”進(jìn)行修改(Koopetal., 2012)。建議在ES-8中加入菊科草本植物，因?yàn)榫湛祁惾肭种参镌谖覈l(fā)生數(shù)量最多且危害嚴(yán)重(閆小玲等, 2014)。對于ES-17指標(biāo)，其賦值方式是按自然傳播方式的總數(shù)量賦分(即0種=-4；1種=-2；2種=0；3種=2；4或5種=4)，這就要求評估者必須全部掌握受試植物5種自然傳播方式的信息才能做出準(zhǔn)確評判，但有些傳播方式難于查找甚至無相關(guān)信息，如動物體內(nèi)傳播等。因此建議，可在保持ES-17指標(biāo)分值不變(4分)的情況下，對5種自然傳播方式實(shí)施逐項(xiàng)賦值(平均或權(quán)重)，相加后得到ES-17的評估分?jǐn)?shù)。

2)加強(qiáng)開展多類群物種的特性比較研究。從受試植物來看，我國外來草本植物占據(jù)大多數(shù)[與Weber等(2008)的研究結(jié)果相似]，且草本和藤本植物的風(fēng)險值較高，喬木植物的風(fēng)險值相對較低，初步認(rèn)為草本和藤本植物對我國的入侵風(fēng)險最高，而喬木植物入侵風(fēng)險較低。這與美國的入侵植物生活型特點(diǎn)不盡相同，因?yàn)閺腢SWRA的指標(biāo)可知(ES-5、7、9)，藤本、水生和木本植物對美國具有較高的入侵風(fēng)險(Koopetal., 2012)。因此建議，加強(qiáng)開展多類群物種間特性的比較研究，如外來入侵植物與外來非入侵植物、外來入侵植物與本土非入侵植物等(Py?eketal.，2007；2008)，系統(tǒng)篩選出與我國入侵植物高度相關(guān)的特性，建立適合我國特點(diǎn)的入侵植物風(fēng)險評估歸類方法。

3)對于USWRA評定為再評估的植物，可利用相關(guān)的再評估規(guī)則進(jìn)行最終判斷，如Koop等(2012)為USWRA補(bǔ)充建立的再評估規(guī)則，或Daehler等(2004)建立的判別樹再評估規(guī)則。